Who（誰が）
従業員100名以上の建設・運輸・医療・製造業の人事労務担当者、および資格更新管理に課題を抱える現場管理者・従業員本人が主な利用者となる。
対象とする社会課題：社員の資格取得状況と資格手当支給・更新期限管理が属人化し、失効や誤支給が頻発する問題
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。
玉掛け、フォークリフト、電気工事士など、現場で働く資格は数百種類にのぼり、更新期限はひとつひとつ異なる。多くの企業では紙とExcelで管理され、担当者一人の記憶と勘に頼らざるを得ない。見落としは無資格就業という法令違反に直結し、手当の誤支給は従業員との信頼を損なう。属人化した台帳を仕組みに変えることが、現場で働く人と会社の両方を守る道だと考えている。
※ 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500万円の申請資料も、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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、資格ナビAIの事業内容を読み込んだ状態で資料の素案を作成します。事業計画からシステム設計、融資申請まで、目的に応じた形式でたたき台を出力しますので、そのまま社内検討や提出書類の下書きとして使えます。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
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※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
資格ナビAIは、建設・運輸・医療・製造業の人事担当者がスマホで資格証を撮影するだけで、玉掛け・フォークリフト・足場組立などの資格名・登録番号・有効期限をAI-OCRが自動読取し、従業員台帳へ登録するクラウドサービスです。
登録後は更新期限90日前・30日前・7日前にLINE WORKSやSlackへ自動リマインドが届き、従業員本人が「自分の資格はいつ切れる？」とチャットで聞けば残日数と更新講習の申込先まで即答されます。給与システムとも連携し、資格の失効や新規取得を検知して資格手当を自動再計算、差分だけを給与担当者に提示します。人事担当者はExcel台帳との突き合わせや個別追跡から解放され、月次の異常値確認とAIが検知した例外承認だけで、失効による労基署是正勧告や手当の誤支給・過小支給を防げます。
建設・医療・運輸・製造業などでは業務独占資格や技能講習の保有が法令順守や現場配属の条件となるが、多くの企業で資格情報はExcel台帳や紙の申請書で管理されており、更新期限の見落としによる無資格就業や資格手当の誤支給・過小支給が頻発している。
従業員300〜3000人規模の企業では平均で数百種類の資格・免許を数千件単位で管理する必要があり、人事担当者1〜2名がこれを兼務しているケースが多い。ある地方建設会社の人事担当者は『玉掛け、フォークリフト、足場組立など資格更新時期がバラバラで、失効に気づかず現場に出してしまい労基署から是正勧告を受けた』と証言する。資格手当は月数千円〜数万円と個人に直結するため、支給ミスは離職や労使トラブルの火種にもなる。厚労省の調査では中小企業の約6割が資格管理を紙・表計算で行っており、専用システム導入企業は2割未満にとどまる。人手不足の人事部門では更新期限の個別追跡や手当計算の突合作業まで手が回らず、根本解決には至っていない。
①画像解析AI（OCR＋物体検出）が資格証・免許証の券面レイアウトを自動識別し、手書き文字や印影を含めて98%以上の精度で項目抽出を行う。
②予測モデルが資格種別・過去の更新履歴・受講可能講習日程データから最適な更新タイミングを予測し、リマインド配信スケジュールを自動最適化する。③自然言語対話AI（LLMベースのチャットボット）が従業員・人事双方からの問い合わせに対し社内規程と個人データを参照して即時回答する。④異常検知AIが給与連携データと資格台帳の不整合（無資格者への手当支給等）を検知し、リスクスコア順に人事へアラートを出す。
人事担当者が資格証・免許証の写真をスマホで撮影しアップロードすると、AI-OCRが資格名・登録番号・取得日・有効期限を自動読取し、社内資格マスタと突合して従業員台帳に自動登録する。
登録後はAIが資格ごとの更新周期（法定講習は3年、特別教育は無期限など）を学習したルールベース＋機械学習モデルで失効リスクを算出し、90日前・30日前・7日前の三段階で本人・上長・人事にチャットボット（LINE WORKS/Slack連携）で自動リマインドを送る。従業員は対話型AIに「自分の資格はいつ切れる？」と質問するだけで残日数や更新講習の申込先情報を案内される。手当計算はAIが給与システムAPIと連携し、資格保有状況の変化（新規取得・失効・降格資格）を検知して自動で手当額を再計算し、給与担当者には差分レポートのみが提示される。人事担当者の作業は月次の異常値確認とAIが検知した例外ケースの承認のみとなり、台帳更新・リマインド・手当突合の定型作業から解放される。
| 資格失効による労基署是正勧告対応・再発防止策策定の人件費・専門家相談費 | 年間30万円の目安 |
| 資格手当の誤支給（過小・過大支給）の累積額 | 年間120万円の目安（月5件×2万円×12ヶ月） |
| 人事担当者による台帳更新・突合作業の人件費 | 年間60万円の目安（月20時間×時給2,500円換算） |
| 無資格就業や手当トラブルに起因する離職対応・欠員補充採用コスト | 年間50万円の目安（1件発生時の紹介料・研修費含む） |
| SaaS月額利用料（従業員300名・1名200円換算） | 月額6万円（年間72万円） |
| 初期導入・データ移行費（一括OCR取込・給与API連携） | 初年度のみ50万円 |
| オプション機能パック（講習予約代行・多言語対応） | 月額3万円（年間36万円） |
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。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
従業員300〜3000人規模の企業では数百種類・数千件の資格を人事1〜2名が兼務で管理しており、更新期限をExcel台帳や紙の申請書で追いきれず、無資格就業や資格手当の誤支給が発生している。
実際にある地方建設会社では玉掛け・フォークリフト・足場組立の更新時期を見落とし、労基署から是正勧告を受けた事例がある。厚労省調査では中小企業の約6割が紙・表計算で資格管理を行い、専用システム導入企業は2割未満にとどまっており、根本的な仕組みの転換が必要とされている。資格手当は月数千円〜数万円と個人の生活に直結するため、支給ミスは労使トラブルや離職の火種にもなりうる。
MVP開発フェーズ（OCRモデル構築・給与API連携検証を含む0〜12ヶ月）は要件が確定しづらく試行錯誤が前提のため準委任契約が適している。
正式版の機能拡張フェーズ（12ヶ月以降）は仕様が固まった機能単位ごとに請負契約へ切り替え、検収基準（OCR精度98%達成、API連携先3社との疎通確認等）を明文化することを推奨する。発注時はOCR読取精度の目標値と検収方法（サンプル資格証20種×各50件でのテスト等）を契約書に具体的に記載し、給与システム側の仕様変更リスクは開発会社側の責任範囲外であることを明記すべきである。資格情報という機微データを扱うため、ISMS取得状況やデータ暗号化・アクセス権限管理の実装水準を契約前に確認する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 人事労務担当者（従業員数300〜3000人規模の企業で資格管理・手当計算を兼務する1〜2名） |
| セカンダリ | 資格を保有する現場従業員本人、および現場配属を判断する現場上長・現場監督者 |
| 管理 | システム管理者（社内IT部門または代理店の社労士事務所担当者、権限設定・API連携設定を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 資格証OCR読取登録 | 資格証写真→AI-OCRで資格名・番号・期限抽出→従業員台帳へ自動登録 |
| 資格マスタ突合 | 抽出データ→社内資格マスタと照合→種別コード確定し台帳に紐付け |
| 失効リスク予測 | 更新履歴・資格種別→機械学習モデルで失効時期予測→リスクスコア算出 |
| 三段階自動リマインド | 失効予測日→90/30/7日前判定→LINE WORKS/Slackへ自動通知送信 |
| 対話型資格照会ボット | 従業員のチャット質問→LLMが個人データ参照→残日数・更新先を回答 |
| 手当自動再計算 | 資格状態変化検知→給与API連携で手当額再計算→差分レポート生成 |
| 誤支給異常検知 | 給与データと資格台帳→AIが不整合検知→リスクスコア順アラート出力 |
| 例外承認ワークフロー | AI検知の例外ケース→人事担当者が確認→承認/差戻し操作を記録 |
| 一括棚卸しOCR取込 | 既存台帳・紙資料一式→一括スキャンOCR処理→初期マスタデータ生成 |
| 業界データ匿名集計 | 全社資格保有データ→匿名化・集計処理→保有率レポートを外部出力 |
| 管理者ダッシュボード | 台帳・アラート・承認履歴→集計処理→月次サマリー画面に表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
employees | id, name, employee_no, department, position, hire_date, email |
qualifications_master | id, qual_name, qual_code, category, validity_years, renewal_type, legal_basis |
employee_qualifications | id, employee_id, qualification_id, cert_number, acquired_date, expiry_date, image_url, status |
allowance_rules | id, qualification_id, allowance_amount, condition, effective_date |
allowance_payments | id, employee_id, allowance_rule_id, payment_month, amount, diff_flag |
reminders | id, employee_qualification_id, reminder_stage, sent_at, channel, status |
ocr_logs | id, employee_qualification_id, raw_text, confidence_score, reviewed_by, reviewed_at |
companies | id, company_name, plan_type, employee_count, payroll_system_api_key, contract_start_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 資格証アップロード画面 |
| 3 | 資格台帳一覧画面 |
| 4 | 従業員詳細・資格照会画面 |
| 5 | リマインド設定・履歴画面 |
| 6 | 手当差分レポート画面 |
| 7 | 管理者ダッシュボード画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS Textract: OCR精度と日本語帳票対応の実績 |
| 2 | Python/FastAPI: 機械学習モデルとAPIの高速開発 |
| 3 | React/TypeScript: SPA構築と型安全性確保 |
| 4 | PostgreSQL: 複雑な資格・従業員リレーション管理に適合 |
| 5 | LINE WORKS API: 建設現場層での普及率が高い |
| 6 | AWS SageMaker: OCR・予測モデルの学習基盤 |
| 7 | Auth0: 多企業テナントの認証・権限管理を簡素化 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: サービス稼働率月間99.5%以上、給与締め日前後は99.9%目標 |
| 性能 | 性能: OCR1枚あたり処理時間5秒以内、同時アップロード500件まで対応 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS認証取得、資格証画像・個人情報はAES-256で暗号化保存 |
| アクセス制御 | アクセス制御: 人事・上長・本人の3段階ロールベース権限管理を実装 |
| データ保持 | データ保持: 資格証原本画像は退職後5年間保存後自動削除、監査ログ7年保持 |
| 運用 | 運用: OCRモデルは四半期ごとに誤読サンプルで再学習し精度98%を維持 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数社の人事担当者から既存のExcel台帳を借り、担当者が人力で更新期限を洗い出してメールやLINEで手動リマインドを送り、需要とフローの妥当性を確かめる | 交通費とヒアリング用の資料作成費だけで済む水準 |
| ②最小システム | 既存のOCR APIとスプレッドシート・Googleフォームを組み合わせ、資格証アップロードから期限抽出・チャット通知までの最小フローを数社で試す | 既存AIサービスの利用料と簡易連携の外注費のみで、大きな開発費はかけない水準 |
| ③本開発 | 業界特化のOCRモデルを自社データで学習し、給与システムAPI連携とチャットボットを実装して正式なSaaSとしてリリースする | 外注またはエンジニア採用による数か月分の開発費とクラウド利用料がかかる水準 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 従業員300〜500人規模の建設会社の総務部長・人事課長 | 資格台帳の運用実態と失効事故の具体的経緯を把握しPoC候補にするため | 建設業協会の会員企業リストや業界紙広告経由で紹介依頼、展示会名刺交換 |
| 社労士事務所の代表社会保険労務士（従業員100名以上企業を顧客に持つ事務所） | 代理店提携候補であり資格手当・就業規則の実務知見を持つため | 都道府県社労士会の研修会・勉強会に参加し名刺交換後個別面談を依頼 |
| 建設業向け基幹システムベンダーの事業開発担当者 | 既存顧客基盤への同時提案と技能者名簿システムとのデータ連携可否確認のため | 建設IT展示会（建設DX展等）のブース訪問、提携部門への直接アプローチ |
| 大手給与計算SaaS事業者（マネーフォワードクラウド/freee）のパートナー営業担当 | API連携仕様と提携プログラムの条件を確認し開発優先順位を決めるため | 各社の公式パートナープログラム申込窓口からオンライン申請 |
| 個人情報保護法・労務分野に詳しい弁護士（企業法務系事務所） | 資格証データの取得・保管・第三者提供（データレポート事業）の法的リスクを事前確認するため | スタートアップ向け顧問弁護士紹介サービスや商工会議所の法律相談窓口経由 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士事務所・労務コンサルへの直接相談 | 顧問先の建設・運輸企業で資格管理台帳の運用に困っている会社はないか、無料でOCR取込のお試しをさせてほしいと頼む |
| 建設業界紙・専門誌への寄稿・掲載依頼 | 資格失効による是正勧告のリスクを取り上げる記事案を持ち込み、実例取材と合わせてサービス紹介を掲載してもらう |
| 建設業協会・工事業組合の勉強会 | 人事労務担当者向けの無料セミナーで資格更新管理の実態調査結果を発表し、その場でヒアリング協力企業を募る |
| 人事担当者向けSNSコミュニティ（LinkedIn・Facebook） | 資格台帳をExcelで管理している人事担当者に向け、現状の管理方法を聞かせてほしいと個別にメッセージを送る |
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（創業融資） | これから法人を設立して事業を始める創業者 | OCRエンジン開発費や初期人件費に充てる運転資金として、融資総額は500万円の想定で設計しており、設立から2か月目ごろの着金を前提にキャッシュフローを組める |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数の少ない小規模事業者 | 建設業界紙への広告出稿や展示会出展、パンフレット・営業資料の制作といった販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| ものづくり補助金（革新的サービス開発・試作品開発支援枠） | 革新的な製品・サービスの開発に取り組む中小企業・創業者 | AI-OCRモデルの学習データ収集や予測モデル開発など、試作開発フェーズの費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業（自社はITベンダーとして登録申請を行う） | 自社SaaSをITツールとして登録することで、導入企業側の費用負担を軽くし販路拡大につなげられる可能性がある |
| 自治体の創業助成事業（例: 東京都創業助成事業） | 都道府県・市区町村内で新たに創業する事業者 | 自己資金100万円に加えて、オフィス賃料や人件費の一部を助成で補い、創業融資と組み合わせて初期の資金繰りを厚くできる |
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。
労働・雇用領域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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です