Who（誰が）
人口3万〜30万人規模の基礎自治体の窓口・国際交流課職員と、そこに来庁する外国人住民が主な当事者となる
対象とする社会課題：自治体窓口が住民の言語構成の変化に対応できず、外国人住民が行政サービスから取り残される
社会の役に立ち、しっかり儲かる。その両立が、この計画には数字で示されています。
外国人住民の急増に、窓口の通訳体制は追いついていない。担当言語が合わず来庁を諦める人、手続き漏れで支援を受けられない家族がいる。これは特定の誰かの怠慢ではなく、勘と前例で人員配置を決めるしかない仕組みの限界だ。住民の言語構成をデータで捉え、必要な通訳資源を必要な場所に届ける仕組みがあれば、窓口は「対応できない」を理由にする場所ではなくなる。
※ この4つの数字は、見せるために作った数字ではありません。「事業計画」タブの10年計画とまったく同じ計算から出しています。EXIT（売却）時の手取りだけは「もし売れたら」の試算で、約束できる金額ではありません。
10年の事業計画も、創業融資825万円の申請資料も、システムの要件定義書も、最初の90日の段取りも——ぜんぶこのページにあります。足りないものはAIチャットが伴走しながらその場で作り、システム開発・専門家・投資家への橋渡しまで、このサイトの中で進められます。「やりたい」と思ったその日から、始められる状態です。
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「LangMatch Gov」は、人口3〜30万人規模の自治体窓口向けに、外国人住民の相談を多言語AIが一次対応し、必要な通訳言語・時間帯をAIが予測するクラウドサービスです。
窓口職員はダッシュボードで「来月はベトナム語相談が15件増える見込み」といった需要予測を確認し、通訳予約や人員配置を前例踏襲ではなくデータに基づいて決められます。来庁した外国人住民はタブレット型AI音声翻訳や多言語チャットボットで自国語のまま相談を始められ、税・年金など複雑な内容だけが自動的に有人通訳につながります。「担当者不在で対応不可」という理由で相談を後回しにされる事態をなくし、蓄積された相談ログが次の予測精度向上にも使われる、成長型の窓口インフラです。
全国の在留外国人は2023年末時点で約341万人と過去最多を更新し、特にベトナム語・中国語・タガログ語・ネパール語話者の増加が地方都市でも顕著だが、窓口通訳の配置は人口比ではなく前例踏襲で決まっているため実態と乖離している。
人口3〜10万人規模の自治体では通訳職員を1〜2言語しか常駐させられず、外国人住民は「担当者不在」を理由に相談を後回しにされるか、来庁を諦める。ある地方市では住民基本台帳上の外国籍住民の国籍構成がこの5年で技能実習生の増加により大きく変化したが、委託通訳契約の対象言語は5年前のまま更新されていない。窓口職員側も「どの言語ニーズがどれだけあるか」を把握する手段がなく、勘と過去の相談記録に頼って人員配置や通訳予約を行っている。結果として言語の壁による行政サービスの利用格差が固定化し、税・年金・子育て支援などの重要な手続き漏れが生じている。
需要予測AIが住民基本台帳データ・在留資格変更データ・季節変動(技能実習生入替時期等)を解析し、月次・週次の必要言語と対応量を予測する。
自然言語対話AIが多言語チャットボット・音声翻訳端末として一次相談対応を行い、内容の複雑度と緊急度を自動判定して有人通訳へのエスカレーション要否を振り分ける。最適化AIが限られた通訳予算・オンライン通訳枠を言語別・時間帯別に配分し、コストと待ち時間の両方を最小化する。蓄積された相談ログを自然言語処理で分類し、頻出相談トピック別のFAQ自動生成にも活用する。
自治体は住民基本台帳・外国人登録データ・過去の相談履歴(匿名化済み)をAPI連携し、AIが週次で住民の言語構成の変化と相談件数の予測需要を算出する。
窓口職員は管理画面上で「来月必要な通訳言語・時間帯・繁忙予測」をダッシュボードで確認し、AIが自動で外部通訳リソース(オンライン通訳・多言語AI音声翻訳端末)の必要量を提案する。来庁した住民に対しては、タブレット型AI音声翻訳・多言語チャットボットが一次対応を行い、複雑な相談のみ有人通訳につなぐトリアージを自動実施する。窓口では「言語不明で対応不可」という事態自体をなくし、住民は自国語で一次相談を完結できる体験を得る。導入後は相談記録がAIの学習データとして蓄積され、次期の言語配置予測精度が継続的に向上する。
| 言語別スポット通訳委託費（予約外の言語対応） | 年間約240万円（1回2万円×月10回想定） |
| 手続き漏れによる督促状再送・電話催促の人件費 | 年間約180万円 |
| 通訳待ちによる窓口職員の残業代 | 年間約150万円 |
| 多言語パンフレット・案内文の都度翻訳外注費 | 年間約60万円（5言語×年3回更新） |
| 基本サブスクリプション（人口8万人規模） | 月額20万円（年間240万円） |
| 通訳オンデマンド従量課金＋AI音声翻訳端末2台レンタル | 月額約10万円（年間120万円） |
| 多文化共生施策コンサル・年次レポート | 年額30万円 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
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時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
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マーケ会社の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
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在留外国人は2023年末で約341万人と過去最多だが、通訳職員の配置は人口比ではなく前例踏襲で決まっており、人口3〜10万人規模の自治体では1〜2言語しか常駐通訳を置けない。
ある地方市では技能実習生増加で国籍構成が5年で大きく変わったのに、委託通訳契約の対象言語は5年前のまま更新されていない。窓口職員は「どの言語がどれだけ必要か」を把握する手段がなく、勘と過去の相談記録に頼って通訳予約や人員配置を行っている。結果として「言語不明で対応不可」という理由で相談が後回しにされ、税・年金・子育て支援など重要手続きの漏れが常態化している。
Phase1〜2の実証設計・実証運用は要件が流動的なため準委任契約とし、需要予測モデルの精度検証を進めながら仕様を確定させるのが適切です。
Phase3以降の有償展開に向けたダッシュボード・チャットボット等の量産機能開発は要件が固まった段階で請負契約に切り替え、納期と品質を担保します。住民基本台帳という機微データを扱うため、契約書には委託先の再委託制限・ISMS/プライバシーマーク保有義務・情報漏洩時の賠償条項を明記することが必須です。自治体の単年度予算・議会承認サイクルを踏まえ、検収時期を自治体の予算執行期限（多くは3月末）に合わせた契約設計を発注時に確認してください。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体窓口職員・国際交流課担当者（通訳予約、需要予測確認、相談対応を行う） |
| セカンダリ | 外国人住民（チャットボット・音声翻訳端末で一次相談を行う来庁者） |
| 管理 | 自治体情報システム部門担当者およびLangMatch Gov運営側カスタマーサクセス担当（API連携設定・言語追加・セキュリティ権限管理を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 住民基本台帳・在留資格データ連携取込 | 自治体基幹系の住民基本台帳・在留資格変更データをAPI経由で取込→匿名化・正規化→予測用DBに格納 |
| 言語需要予測AI | 国籍構成・季節変動データを解析→週次/月次で必要言語・件数を予測→予測テーブルを出力 |
| 需要予測ダッシュボード表示 | 予測結果と過去実績を集計→職員画面に描画→来月必要言語・時間帯・繁忙度をグラフ表示 |
| 通訳リソース最適配分AI | 予算・言語別需要予測を入力→最適化計算→言語別/時間帯別の通訳枠配分案を出力 |
| 多言語チャットボット一次対応AI | 住民の多言語テキスト入力→意図解析・FAQ照合→回答文または有人転送要否を返答 |
| AI音声翻訳タブレット端末連携 | 窓口来庁者の発話音声を入力→リアルタイム音声翻訳→職員・住民双方の言語で音声/字幕出力 |
| 相談内容トリアージ判定 | 相談テキスト・音声ログを入力→緊急度・複雑度をAI判定→有人通訳エスカレーション要否を出力 |
| 有人通訳オンデマンド予約・接続 | エスカレーション発生を検知→空き通訳者を検索→オンライン通訳セッションを自動起動 |
| 相談ログ匿名化蓄積・学習データ化 | 対応済み相談記録を入力→個人情報マスキング→予測AI学習用データセットとして保存 |
| FAQ自動生成(NLP分類) | 蓄積相談ログを入力→トピック別クラスタリング→頻出Q&AをFAQ候補として自動生成 |
| 従量課金・請求管理 | 通訳利用分数・端末台数・契約プランを集計→月次で自治体別に金額を算出→請求書データを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities(自治体) | id, name, population, foreign_resident_count, contract_plan, contract_start_date, api_connection_status |
resident_language_stats(住民言語構成) | id, municipality_id, year_month, language_code, resident_count, nationality, visa_status |
consultation_logs(相談履歴) | id, municipality_id, consulted_at, language_code, topic_category, complexity_level, escalated_flag, resolution_status |
demand_forecasts(需要予測結果) | id, municipality_id, forecast_week, language_code, predicted_volume, predicted_peak_hour, model_version |
interpreter_resources(通訳リソース) | id, language_code, resource_type, availability_schedule, hourly_capacity, contracted_agency |
billing_usage_logs(従量課金ログ) | id, municipality_id, usage_type, language_code, duration_minutes, unit_price, billed_amount, usage_date |
staff_users(職員ユーザー) | id, municipality_id, name, role, department, login_email, last_login_at |
faq_knowledge(FAQ/ナレッジ) | id, language_code, topic_category, question_text, answer_text, usage_count, updated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 需要予測ダッシュボード |
| 2 | 通訳リソース配分画面 |
| 3 | チャットボット管理画面 |
| 4 | 相談履歴一覧画面 |
| 5 | 音声翻訳端末設定画面 |
| 6 | コンサルレポート画面 |
| 7 | 自治体API連携設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Azure OpenAI Service(LGWAN接続実績があり自治体調達要件に適合) |
| 2 | DeepL API(行政専門用語含む多言語翻訳精度が高い) |
| 3 | Google Cloud Speech-to-Text(多言語音声認識の対応数が豊富) |
| 4 | LightGBM/Prophet(時系列需要予測を低コストで実装可能) |
| 5 | AWS東京リージョン(ISMS/Pマーク取得済みで自治体セキュリティ要件に対応) |
| 6 | PostgreSQL(自治体API連携データの構造化管理に実績豊富) |
| 7 | LGWAN-ASP接続方式(住民基本台帳との閉域網連携を実現) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 平時稼働率99.5%以上(月間許容停止時間3.6時間以内)を窓口稼働時間帯で保証 |
| 性能 | 性能: チャットボット応答平均2秒以内、音声翻訳端末の発話-翻訳出力遅延1.5秒以内 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS・プライバシーマーク取得、住民基本台帳データはAES-256暗号化・通信はTLS1.2以上 |
| 運用 | 運用: 日次バックアップ実施、RPO24時間・RTO4時間以内で障害復旧 |
| データ保持 | データ保持: 匿名化済み相談ログの保存期間5年、アクセス監査ログは1年保持 |
| スケール | スケール: 同時接続自治体50団体・音声翻訳端末500台までの同時稼働に対応 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証候補自治体1〜2団体の住民基本台帳データ（提供可能な範囲）をExcelで集計し、手作業で言語需要予測表を作成して窓口担当者に見せ、実務で使えるか反応を確認する | ヒアリングの交通費と資料作成の人件費のみ |
| ②最小システム | 既存の音声翻訳APIとチャットボット基盤を組み合わせた簡易ダッシュボードを構築し、実証自治体の窓口で数週間の一次対応トライアルを実施して完結率を測る | 外部AIサービスの利用料と簡易開発の外注費（数か月分の外注規模） |
| ③本開発 | 住民基本台帳API連携・ISMAP対応を見据えたセキュアな本番基盤を構築し、需要予測モデルの継続学習と有人通訳エスカレーション機能を実装して複数自治体への展開に備える | セキュリティ監査費・端末調達費を含む大きめの初期投資（外部調達を前提とした規模） |
上記の要件定義書をもとに、システムベンダー（開発会社）への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
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市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
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競合となるサービス・企業と、この事業ならではの差別化ポイント……
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対応が必要な許認可・法規制と、確認すべき相手先・想定調整期間……
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手を挙げたその日から動けるように、完了条件つきで並べています。
| 誰に会うか | なぜ会うか | 接触の仕方 |
|---|---|---|
| 人口3〜10万人規模市の国際交流課・多文化共生推進課の課長級職員 | 窓口の言語ニーズの実態と予算感を最も把握しており実証協力の意思決定者に近い | 総務省多文化共生事例集の掲載自治体に直接アポイント、または自治体総合フェアで接触 |
| 都道府県国際交流協会の事業企画担当者 | 通訳派遣・多言語相談の既存ネットワークを持ち自治体への紹介動線を作れる | 全国国際交流・協力団体連携協議会(JIAM関連)の名簿から担当部署に電話 |
| 既存の総合行政システム(窓口DX)ベンダーの自治体営業責任者 | 販売代理提携により既存の自治体接点とシステム連携基盤を活用できる | 自治体総合フェア出展企業リストから住基システム系ベンダーに直接商談申込み |
| 内閣府地方創生推進事務局または自治体企画財政課の交付金担当者 | 地方創生交付金の活用スキームを早期に確認し予算化の見込みを立てるため | 内閣府地方創生推進事務局の相談窓口・地方版総合戦略担当部署に問い合わせ |
| 技能実習生受入数の多い地方都市の窓口業務主管課長(戸籍・住民課) | 国籍構成変化と通訳配置のギャップを実際に感じている現場責任者である | 住民基本台帳の外国人登録数上位自治体を公開統計から抽出し個別打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県国際交流協会への相談 | 「多文化共生施策の実証にご協力いただける基礎自治体を探している」と伝え、加盟自治体の国際交流課への橋渡しを依頼する |
| 自治体総合フェア等の展示会出展 | ブースで需要予測ダッシュボードのデモを見せ、「まず実証自治体として無償トライアルに参加しませんか」と直接声をかける |
| 既存の窓口DXベンダーとの代理店提携 | 既に自治体と契約のあるベンダーに「貴社の顧客基盤に多言語窓口機能を追加提案したい」と共同提案の形で持ち込む |
| 元自治体職員・知人ネットワーク経由の紹介 | 国際交流課や窓口担当だった知人に窓口の言語対応の実情を聞き、「同じ課題を持つ自治体を紹介してほしい」と依頼する |
対応が必要な許認可・法規制の詳細は「関連法令」タブでご確認いただけます。着手前に必ずご確認ください。
制度名・金額・要件は年度ごとに変わるため、ここでは種別と公式の探し先だけを示します。必ず一次情報で最新の要件を確認してください。
| 種別 | 特徴 |
|---|---|
| 自己資金・身内からの出資 | 最初の検証（ヒアリング・試作）はここで賄えることが多い。 |
| 日本政策金融公庫の創業融資 | 実績のない創業期でも相談できる公的融資。事業計画書の提出が要る。 |
| 自治体の創業支援制度 | 市区町村・都道府県ごとに補助・利子補給・家賃補助などがある。要件と募集時期は年度で変わる。 |
| 国の中小企業向け補助金 | 設備・販路開拓・IT導入などの類型がある。公募期間が短いので、常設の情報源で追う。 |
| エンジェル投資家・ベンチャーキャピタル | 急成長を前提にする資金。社会課題型では投資家の性格を選ぶ必要がある。 |
| 確認先 | 何がわかるか |
|---|---|
| ミラサポplus（中小企業庁） | 補助金・支援制度の横断検索 |
| J-Net21（中小機構） | 支援策・創業手引きのデータベース |
| 地域の商工会議所・よろず支援拠点 | 無料の対面相談。申請書の書き方まで見てもらえる |
| 日本政策金融公庫の各支店 | 創業計画書の事前相談 |
| 制度 | 誰が使えるか | この事業でどう効くか |
|---|---|---|
| 日本政策金融公庫 新規開業資金（新創業融資制度） | 法人設立前後の創業者で、自己資金や事業計画を有する者 | 自己資金100万円に加えて創業初期の開発・人件費に充てる運転資金として利用でき、融資額は825万円を想定。着金までの期間を踏まえた資金計画が必要 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模の事業者（創業直後の法人も対象になり得る） | 展示会出展費や営業用資料作成費など、自治体向け販路開拓の初期コストの一部をカバーできる可能性がある |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的な製品・サービス開発に取り組む中小企業・創業者 | 需要予測AIや多言語対話AIなど新規性のあるシステム開発費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業） | 研究開発型のスタートアップ（各省庁の指定課題に応募する事業者） | 総務省・デジタル庁系の行政DX関連課題が指定されることがあり、需要予測AIの研究開発費として活用できる可能性がある |
| 自治体独自の創業助成金（例：東京都創業助成事業等、各都道府県・市区町村の制度） | 本社所在地の自治体内で創業する事業者 | 法人登記後の賃料・人件費・広告費など初期運営費の一部を助成対象にできる可能性があり、自己資金100万円の補完になる |
会社設立の手続きや許認可の取得、契約書の整備など、弁護士・税理士・司法書士等の専門家への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
専門家の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
本文中の「※1」「※2」の番号は、ここに対応しています。番号を押すと、この欄に飛びます。
この事業が失敗するとしたら原因はどこから来るか、単価をその値段にした理由、最初の3か月で確かめること、必要な契約書と支払い条件、1人目の求人票、この事業の1週間……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
自治体窓口の多言語対応に取り組む仲間がコミュニティにいます。ひとりで抱え込まず、同じ課題を見ている人と話すところから始められます。
※ バッジは閲覧・保存などの動きにもとづく相対的な表示です。