Who（誰が）
従業員20〜100名の中小企業経営者・総務担当者、および提携する会計事務所・地方銀行・商工会議所の担当者が主な利用者。
対象とする社会課題：中小企業が賃上げの原資と評価基準を客観的に決められない
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。
多くの中小企業には専任の人事担当がおらず、社長や総務担当が勘と経験だけで昇給額を決めている。粗利や人件費比率から一体いくらまで上げられるのかを試算する手立てがなく、賃上げしたくても据え置かれる会社が後を絶たない。この状態が続く限り、若手や中堅の離職は止まらない。経営者が自社の数字を根拠に賃上げを語れる仕組みが必要だと考えた。
※ 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1,000万円の申請資料も、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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AI賃上げナビは、従業員20〜100名規模の中小企業がfreeeや弥生などの会計ソフトとAPI連携するだけで、直近3期分の損益データから『いくらまで賃上げできるか』を業種平均と比較した数値レンジ(例:総人件費の2.3〜4.1%増)で自動提示するSaaSです。
社長はチャット形式でAIに従業員の勤怠・成果を答えるだけで評価シートのたたき台が完成し、AIが離職リスクと貢献度を踏まえた配分パターンを複数提示します。月1回のダッシュボード確認と年1回の評価面談だけで、専任の人事担当がいなくても客観的な賃上げ判断と評価制度運用ができる状態を作ります。試算結果は提携社労士がオンラインでレビューする二段構えです。
従業員300人以下の中小企業約336万社の多くは専任の人事担当者がおらず、社長や総務担当1〜2名が勘と経験で昇給額と評価を決めている。
厚労省調査でも中小企業の人事評価制度整備率は5割未満にとどまり、賃上げしたくても粗利や人件費比率から『いくらまで上げられるか』を試算できず据え置く企業が多い。特に地方の製造業・卸小売業(従業員20〜80名規模)では顧問税理士も月次試算表止まりで、賃上げ原資のシミュレーションまでは踏み込まない。結果として若手・中堅の離職が進み、価格転嫁できても賃金に還元されない『賃上げできない構造』が固定化している。人手不足倒産が2023年に過去最多を更新する中、経営者は『何から手をつければ賃上げできるのか』が分からず放置している状態が続いている。
財務データ解析AIが決算書・試算表から労働分配率と賃上げ原資を予測モデル(勾配ブースティング回帰、業種別1.2万社の学習データ)で試算する。
自然言語対話AIが経営者・従業員へのヒアリングを行い、定性的な評価項目(協調性・成長意欲等)をテキスト分析でスコア化し評価シートを自動生成する。最適化AIが人件費総額という制約条件の中で離職リスクスコアと貢献度スコアを基に配分シミュレーションを複数パターン提示する。継続利用データを匿名化学習することで業種・地域別のベンチマーク精度を四半期ごとに改善する仕組みを持つ。
経営者はまず会計ソフト(freee・弥生等)とAI賃上げナビをAPI連携し、直近3期分の損益計算書・人件費データを自動取込みする。
AIが労働分配率・付加価値額・一人当たり生産性を分析し、業種平均(TDB・中小機構データベース)と比較した『賃上げ余力レンジ(例:総人件費の2.3〜4.1%増)』を自動試算して提示する。次に従業員の職務内容・成果データ(勤怠・売上貢献・資格等)をチャット形式でAIヒアリングし、評価シートのたたき台を自動生成、社長はAIとの対話でウェイト調整するだけで評価制度が完成する。最終的にAIが『誰にいくら配分すると離職率・モチベーションにどう影響するか』をシミュレーションし、社長は月1回のダッシュボード確認と年1回の評価面談運用だけで済む体験になる。導入企業には社労士・中小企業診断士の提携ネットワークがオンラインでスポット相談に応じ、AIの試算結果を人間が最終レビューする二段構えとする。
| 離職者1名あたりの採用・教育コスト(求人広告・研修等) | 年額 約50万〜100万円/1名 |
| 外部人事コンサル・社労士への評価制度設計委託費 | 月額 20万〜50万円 |
| 賃上げ促進税制の未活用による控除機会の逸失 | 年額 約100万〜300万円(対象人件費規模による) |
| 評価基準の不透明さによるモチベーション低下・生産性損失(離職予備軍の生産性低下分) | 年額 約80万〜150万円(従業員30名規模の想定) |
| SaaS月額プラン(〜30名) | 月額 3万円(年間契約で1割引 32.4万円/年) |
| SaaS月額プラン(〜100名) | 月額 9万円(年間契約で1割引 97.2万円/年) |
| 初期導入支援オプション(データ連携・評価項目カスタマイズ・説明会運営) | 一括 15万〜40万円 |
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……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
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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人以下の中小企業の多くは専任の人事担当がおらず、社長や総務担当1〜2名が勘と経験で昇給額を決めており、人事評価制度の整備率も5割未満にとどまっている。
地方の製造業・卸小売業では顧問税理士も月次試算表止まりで、賃上げ原資のシミュレーションまでは踏み込まないため、価格転嫁できても賃金に還元されない構造が固定化している。結果として若手・中堅の離職が進み、人手不足倒産が過去最多を更新する中でも、経営者は何から手をつければよいか分からず賃上げを据え置いている。
初期の会計連携API開発とAI予測モデル構築(PoC〜β版)は仕様が固まりきらないため準委任契約が向いており、業種別学習データの精度検証を進めながら要件を確定させる進め方が適切です。
正式ローンチ以降の評価シート生成・配分シミュレーション等の機能実装は要件が明確になるため請負契約に移行し、検収基準(的中精度±5%以内など)を契約書に数値で明記することを推奨します。発注時はAI試算結果の誤りによる賃下げトラブルを想定し、免責範囲と社労士レビューを必須とする運用フローを契約書・仕様書双方に明記すること、ISMS取得やアクセスログ監査などセキュリティ要件を委託先の実績で事前確認することが必要です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員20〜100名の中小企業の経営者・総務担当1〜2名 |
| セカンダリ | 提携社労士・中小企業診断士、地銀・信金の法人営業担当、商工会議所職員 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当・システム運用担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 会計データ自動連携 | freee/弥生等のAPIから直近3期分の損益計算書・人件費データを取得→正規化→分析用データセット化 |
| 賃上げ原資試算AI | 財務データを入力→勾配ブースティング回帰で労働分配率・付加価値額を分析→賃上げ余力レンジを出力 |
| 業種ベンチマーク比較 | 自社試算値を入力→TDB・中小機構DBの業種平均と照合→偏差と順位をレポート出力 |
| 従業員ヒアリング対話AI | 勤怠・売上貢献データとチャット回答を入力→自然言語処理で定性項目をスコア化→評価スコア出力 |
| 評価シート自動生成 | 定量・定性スコアを入力→評価テンプレートにマッピング→評価シートたたき台を出力 |
| ウェイト調整対話UI | 社長の重み付け操作を入力→評価項目の配点を再計算→更新済み評価シートを出力 |
| 配分シミュレーション最適化AI | 人件費総額・離職リスクスコア・貢献度スコアを入力→制約付き最適化計算→複数配分パターンを出力 |
| 月次経営ダッシュボード | 試算結果とKPI推移データを入力→集計処理→経営者向け月次レポート画面を出力 |
| 専門家スポット相談取次 | AI試算結果とレビュー予約情報を入力→提携社労士へ自動割当→レビュー済みフィードバックを出力 |
| OEM白ラベル管理 | 提携機関のブランド設定・契約社数を入力→テナント分離処理→白ラベル運用管理画面を出力 |
| モデル継続学習パイプライン | 匿名化済み利用企業データを入力→四半期ごとに再学習→予測モデルの精度更新版を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, industry_code, employee_count, prefecture, contract_plan, contract_status |
financial_statements | statement_id, company_id, fiscal_year, revenue, gross_profit, labor_cost, value_added, labor_share_ratio |
wage_raise_estimations | estimation_id, company_id, fiscal_year, min_raise_rate, max_raise_rate, model_version, estimated_at |
employees | employee_id, company_id, name, department, hire_date, job_grade, current_salary |
evaluation_items | item_id, company_id, item_name, category, weight, created_by_ai_flag |
evaluation_scores | score_id, employee_id, item_id, score_value, evaluation_period, evaluated_by |
allocation_simulations | simulation_id, company_id, pattern_no, total_budget, turnover_risk_score, contribution_score, result_detail |
expert_consultations | consultation_id, company_id, expert_id, consultation_date, fee_amount, commission_amount, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 会計データ連携設定画面 |
| 2 | 賃上げ原資試算ダッシュボード |
| 3 | 評価シート作成チャット画面 |
| 4 | 評価ウェイト調整画面 |
| 5 | 配分シミュレーション結果画面 |
| 6 | 専門家スポット相談予約画面 |
| 7 | 経営者向け月次レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(可用性・中小企業データの安全な保管に実績) |
| 2 | Python/scikit-learn(勾配ブースティング回帰モデル構築に最適) |
| 3 | LangChain+GPT系API(対話ヒアリングと評価文生成に対応) |
| 4 | freee/弥生API連携(会計データ自動取込の標準手段) |
| 5 | PostgreSQL(財務・評価データの正規化管理に適合) |
| 6 | Auth0(中小企業向けの簡易かつ安全な認証基盤) |
| 7 | Metabase(経営者向けダッシュボード可視化を低コスト実装) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上（許容ダウンタイム月間約3.6時間以内）を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: ダッシュボード・試算結果の表示は平均2秒以内、ピーク時同時接続7500セッション程度を想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS認証取得、通信・保存データはAES256相当で暗号化、アクセスログを90日以上保管 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 従業員個人データは匿名化処理後にのみAI学習利用し、Pマーク相当の運用基準を適用 |
| バックアップ・復旧 | バックアップ・復旧: 日次バックアップを実施しRPO24時間・RTO4時間以内を目安とする |
| 監査・変更管理 | 監査・変更管理: AI試算ロジックの変更履歴を四半期ごとに記録し、社労士レビューログを1年間保存 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 決算書と人件費データをExcelで受け取り、代表者が手作業で労働分配率と賃上げ余力レンジを試算して数社に提示し、反応と有償化の意思を確認する | 自分の作業時間と会計ソフトの月額利用料程度、外注費はかけない水準 |
| ②最小システム | 会計ソフトAPI連携とテンプレート化した試算ロジックのみをノーコード・簡易開発で実装し、チャット形式のヒアリングは人手対応のまま一部自動化する | 外注で数か月分の開発費と、クラウド利用料・AI API利用料程度 |
| ③本開発 | 予測モデルの学習パイプライン、評価シート自動生成、配分シミュレーション機能を含む正式版を構築し、社労士レビュー導線とダッシュボードを実装する | 創業融資と補助金を充当する規模の外注・採用費、AIモデル学習・運用のクラウド費用を継続的に見込む水準 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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……
関連法令・許認可の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 地方の社会保険労務士法人の代表社労士(顧問先20〜80名規模の製造業を複数持つ人) | 評価制度テンプレートの監修者兼AI試算レビュー担当の適否を見極めるため | 都道府県社会保険労務士会の企業向け相談窓口・研修会に参加し名刺交換で接触 |
| 地方銀行・信用金庫の法人営業部 融資先支援担当(渉外課長クラス) | 融資先中小企業への一次提案パッケージ提携の可否と稟議ルートを確認するため | 地銀の産学連携窓口・ビジネスマッチング商談会にエントリーし個別面談を申込む |
| 商工会議所の中小企業相談所 経営指導員 | 会員向け福利厚生プラン卸販売の窓口担当者を把握し導入企業の紹介を得るため | 商工会議所の経営相談予約窓口から中小企業診断士枠で相談申込みし接点を作る |
| freee・弥生・マネーフォワードのAPI連携パートナー担当者 | 会計データ自動取込みの技術仕様とパートナー契約条件を確定するため | 各社のパートナープログラム(開発者向けAPI申請ページ)から法人窓口に問合せる |
| 従業員20〜80名規模の地方製造業・卸小売業の経営者(パイロット候補) | 賃上げ原資試算モデルの実データ検証と現場の評価運用課題を把握するため | 商工会議所・地銀の紹介、または地域中小企業家同友会の例会に参加し依頼する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 顧問税理士・会計事務所からの紹介 | 「賃上げ原資の試算を月次巡回のオプションとして無料で試してもらえないか、感想だけ聞かせてほしい」と個別に依頼する |
| 商工会議所・商工会の経営相談会 | 相談員に「賃上げしたいが原資が分からない会員企業を紹介してほしい」と伝え、無料デモの機会を作ってもらう |
| 地方銀行・信用金庫の法人担当者 | 融資先の中で賃上げ促進税制の相談が来ている企業がないか尋ね、担当者経由で試算デモを設定してもらう |
| 経営者向けFacebookグループ・地域の経営者交流会 | 「賃上げの原資試算を無料で試せる相手を数社探している」と投稿し、直接メッセージで日程調整する |
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 新創業融資制度 | 税務申告2期未満の法人・個人事業主（自己資金要件あり） | 会計データ連携APIやAIモデル構築の先行投資を賄う運転資金として想定。融資額は1,000万円で、着金までの期間は代表1名での開発フェーズと重なるため資金繰りの軸になる |
| IT導入補助金（IT導入支援事業者登録） | ITツールを提供し自社を支援事業者として登録するSaaS事業者 | 自社サービスを補助対象ツールとして登録できれば、導入企業側の初期費用負担が下がり営業の後押しになる。制度への登録要件・スケジュールは年度ごとに公募要領を確認する必要がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会・商工会議所の管轄地域にある小規模事業者 | 地銀・商工会議所への営業資料作成やウェブサイト・展示会出展など販路開拓費用の一部に充当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） | 生産性向上に資するサービス・システムを開発する中小企業者 | AI予測モデルや評価シート自動生成機能など革新的サービス開発枠に該当しうる投資として、開発費の一部を対象にできる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（自治体の創業助成金の一例） | 都内で創業予定・創業後間もない中小企業者 | 自己資金100万円に加え、人件費や賃借料など創業初期の固定費を補う助成として候補になる。自治体・年度により制度名・要件が異なるため必ず確認する |
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。
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。