Who（誰が）
従業員300名以上でダイバーシティ採用KPIを持つ企業人事部門、および通勤困難な障害者・難病患者・重度介護者を対象とする
対象とする社会課題：通勤困難者(障害者・難病患者・重度介護者等)の就労機会喪失
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。
厚生労働省の統計では、身体・精神障害者手帳を持つ人は非常に多く、通勤という物理的な制約だけで就労を諦めている人が数多くいます。企業側も在宅でできる業務を切り出すノウハウや人手が足りず、意欲もスキルもある人材と仕事がつながらないままです。テレワークナビは、この構造的なすれ違いをAIの力で解消し、誰もが働ける社会をつくります。
※ 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950万円の申請資料も、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、このテレワークナビの事業内容を読み込んだ状態でAIチャットが開き、資料の素案をその場で作成します。事業計画書からピッチ資料、要件定義書まで、まずは叩き台を作ってから磨き込む進め方ができます。
※ 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。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ 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。
「テレワークナビ」は、通勤困難な障害者・難病患者・重度介護者と、在宅業務を切り出したい企業をAIでつなぐマッチングサービスです。
企業がアップロードした業務マニュアルやBacklog・JiraのチケットデータをAIが解析し、データ入力・文字起こし・経理伝票チェックなど在宅で完結できる業務をタスクカードとして自動抽出します。求職者は毎朝チャットボットに「今日は少しだるい」などと体調を伝えるだけで、その日無理なくこなせる分量・難易度のタスクが自動で提示されます。提出物はAIが誤字脱字や数値整合性を即時チェックし、企業の人事担当者は管理画面で進捗と品質スコアを確認しながら、週次のマッチング精度レポートをもとに契約時間や単価の見直しを検討できます。
厚生労働省統計では身体・精神障害者手帳保有者は約960万人おり、そのうち就労可能年齢層でも通勤困難を理由に就労を諦めるケースが年間十数万人規模で発生していると推計される。
難病患者(指定難病受給者証保有者約100万人)や重度身体介護を担う家族介護者(約60万人)も同様に、通勤という物理的制約だけで就労機会を失っている。企業側は「在宅でもできる仕事を切り出す」ノウハウ・人員が不足しており、人事担当者が個別に業務を分解する作業負荷が高すぎて対応できないのが実態である。結果として、意欲もスキルもある人材が「通勤不可=採用不可」という単純な理由でマッチングされず、労働力不足が叫ばれる中で機会損失が続いている。
①業務分解フェーズでは大規模言語モデルによる文書解析(NLP)が社内文書からタスク候補を抽出しテンプレート化する。
②マッチングフェーズでは求職者の体調変動データ・稼働実績・スキル評価を学習した予測モデルが、当日最適な業務量と難易度を配分する最適化アルゴリズムを稼働させる。③日次対話フェーズではチャットボットが体調ヒアリングと簡易カウンセリングを行い、離脱兆候(欠勤増加・回答時間の遅延等)を早期検知してコーディネーター担当者にアラートを出す。④品質管理フェーズでは提出物をAIが自動チェック(誤字脱字・数値整合性等)し、フィードバックを即時返すことで教育コストを削減する。
企業の業務マニュアル・議事録・チケット管理システム(Backlog, Jira等)のデータをAIが自然言語解析し、在宅・非同期で完結可能な業務単位(例:データ入力、文字起こし、経理伝票チェック、カスタマーサポート一次対応)を自動抽出してタスクカード化する。
求職者は簡単なプロフィール登録(体調変動パターン、稼働可能時間帯、スキルレベル)を行い、AIが日々の体調自己申告(チャットボットでの簡易ヒアリング)と過去の作業実績データから、その日その人に無理のないタスク量・種類をレコメンドする。人事担当者向け管理画面では、切り出したタスクの進捗と品質をAIが自動採点し、次回のタスク配分の精度を継続的に改善する。求職者・企業双方に週次でAIが「マッチング精度レポート」を送付し、双方の合意のもと契約時間や単価の見直し提案も自動生成する。
| 田中さん個人の就労機会損失(元事務職の年収想定280万円が0円) | 年額280万円相当の機会損失 |
| 山口さんの会社が支払う障害者雇用納付金(雇用率2.5%に対し不足1名あたり月5万円) | 年額60万円/不足1名 |
| 人事担当者が業務切り出しに費やす人件費(月20時間×時給3,000円換算) | 年額72万円相当 |
| 重度介護を担う家族介護者の介護離職による世帯収入減(パート収入相当) | 年額100万円程度の世帯収入減 |
| 業務切り出しAI診断SaaS(従業員300名規模プラン) | 月額15万円(年額180万円) |
| マッチング成功報酬(1名成立時・想定年収250万円の15%) | 1名あたり37.5万円(成立時一括) |
| 継続コーディネート月額料(1名あたり) | 月額8,000円(年額9.6万円/名) |
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。
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。
企業の人事担当者は在宅向け業務を切り出す際、マニュアルや議事録を読み込んで手作業で分解する必要があり、1名分の業務設計に数日を要するため通勤困難者の採用が後回しにされている。
求職者側も体調の波があり、フルタイム勤務前提の求人には応募できず、意欲があっても不採用が続き就労意欲自体を失うケースが多い。既存の求人サイトやクラウドソーシングは業務の難易度・分量を求職者の体調に合わせて調整する仕組みを持たないため、採用後すぐに体調を崩して離脱するミスマッチが起きている。
MVP開発フェーズはAIの解析精度やタスク抽出ロジックが実証を通じて変わりやすいため、準委任契約が適する。
仕様を先に固めて請負にすると、体調連動アルゴリズムの試行錯誤のたびに契約変更が発生し開発が停滞するリスクがある。一方、フェーズ2以降で仕様が固まった管理画面や外部連携APIの部分は請負契約で範囲・納期を明確にした方が費用管理しやすい。発注時はAIタスク自動抽出精度85%などの検収基準を契約書に明記し、精度未達時の追加チューニング費用の扱いを事前に取り決めておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 通勤困難な求職者（障害者・難病患者・重度介護者） |
| セカンダリ | 企業の人事担当者・現場マネージャー |
| 管理 | 自社の福祉専門コーディネーター（社会福祉士等）・システム運用担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 業務文書解析タスク抽出機能 | 社内マニュアル・議事録・Backlog/Jiraデータを入力→NLPで在宅可能業務を解析→タスク候補リストを出力 |
| タスクカード化・テンプレート生成機能 | 抽出したタスク候補を入力→業務単位・難易度でテンプレート化→企業別タスクカードを出力 |
| 求職者プロフィール登録機能 | 体調変動パターン・稼働可能時間・スキルを入力→属性データ化→マッチング用プロフィールを出力 |
| 体調自己申告チャットボット機能 | 求職者の日次チャット回答を入力→簡易ヒアリングで体調レベル判定→当日稼働可否スコアを出力 |
| 日次タスクレコメンド最適化機能 | 体調スコア・稼働実績・スキル評価を入力→最適化アルゴリズムで配分計算→当日推奨タスク一覧を出力 |
| 離脱兆候検知アラート機能 | 欠勤頻度・回答遅延データを入力→異常パターン検知モデルで判定→コーディネーターへアラート通知を出力 |
| 提出物自動品質チェック機能 | 求職者の提出データを入力→誤字脱字・数値整合性をAI検査→即時フィードバックコメントを出力 |
| 人事担当者向け管理ダッシュボード機能 | タスク進捗・品質採点データを入力→企業別に集計→進捗可視化画面を出力 |
| マッチング精度週次レポート生成機能 | マッチング履歴・作業実績を入力→AIが精度を分析→求職者・企業双方向けレポートを出力 |
| 契約条件見直し提案機能 | 稼働実績・単価データを入力→AIが適正水準を算定→契約時間・単価の見直し案を出力 |
| 自治体・団体向け一括登録管理機能 | 自治体提供の求職者リストを入力→一括プロフィール登録処理→地域別登録状況ダッシュボードを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
求職者テーブル | 求職者ID, 氏名, 生年月日, 障害区分, 難病区分, 稼働可能時間帯, スキルタグ, 登録日 |
企業テーブル | 企業ID, 企業名, 従業員数, 契約プラン, 契約開始日, 担当者名, 契約ステータス |
業務文書テーブル | 文書ID, 企業ID, 文書種別, 元ファイルURL, 解析ステータス, 登録日 |
タスクテンプレートテーブル | テンプレートID, 企業ID, 業務名, 難易度, 想定所要時間, 抽出元文書ID, 承認ステータス |
マッチングテーブル | マッチングID, 求職者ID, 企業ID, タスクテンプレートID, 成立日, 契約単価, 成功報酬額 |
日次タスク配分テーブル | 配分ID, 求職者ID, タスクID, 配分日, 配分量, 実績提出日, 品質採点結果 |
体調ヒアリングログテーブル | ログID, 求職者ID, ヒアリング日時, 体調スコア, 回答時間, 離脱兆候フラグ |
コーディネーター対応履歴テーブル | 履歴ID, 求職者ID, コーディネーターID, 対応日, 対応内容, アラート種別 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 求職者プロフィール登録画面 |
| 2 | 日次体調ヒアリング画面 |
| 3 | タスク一覧・提出画面 |
| 4 | 企業向け業務文書アップロード画面 |
| 5 | タスクテンプレート承認画面 |
| 6 | マッチング進捗管理ダッシュボード |
| 7 | 週次マッチング精度レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4系API(文書解析NLPの精度確保のため) |
| 2 | Python/FastAPI(機械学習モデルの実装・運用が容易なため) |
| 3 | PostgreSQL(体調・実績データの正規化管理に適するため) |
| 4 | AWS(SageMaker等でモデル運用のスケール確保のため) |
| 5 | React(管理画面・求職者画面のUI開発効率化のため) |
| 6 | LINE Bot API(体調ヒアリングの利用ハードルを下げるため) |
| 7 | Auth0(健康情報を扱うため認証基盤を外部委託し安全性確保) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上、月間許容ダウンタイムは約3.6時間以内とする |
| 性能 | 性能: チャットボット応答は2秒以内、文書解析は1文書あたり30秒以内での処理完了を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 体調・健康データはAES-256で暗号化・匿名化し、ISMS(ISO27001)認証取得を目指す |
| データ管理 | データ管理: 体調データの保存期間は原則1年、退会後は90日以内に自動削除する運用とする |
| AI精度運用 | AI精度運用: タスク抽出の人手修正不要率85%未達時はコーディネーターによる人手レビューで補完する |
| リスク対応 | リスク対応: 体調急変検知後24時間以内にバックアップ要員を再アサインする運用ルールを設ける |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証企業の業務マニュアルを担当者が人力で読み込み、Excelでタスクカードを作成。求職者数名に割り振り、実際に在宅で完結するか・体調申告の頻度が現実的かを確認する | 人件費と交通費のみ、外部発注はしない水準 |
| ②最小システム | 既存の大規模言語モデルAPIを使った簡易文書解析でタスク抽出を半自動化し、体調ヒアリングはチャットツールと簡単なフォームで運用。マッチングの精度と離脱兆候の検知が機能するかを確認する | AI利用料とツール利用料が中心で、外注は一部機能のみ数か月分 |
| ③本開発 | 体調連動タスク最適化アルゴリズムと自動採点機能を自社開発し、企業向け管理画面とマッチング精度レポートの自動生成を本格実装する | エンジニア採用費と外部開発委託費を合わせた本格投資の水準 |
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。
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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……
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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……
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 |
|---|---|---|
| 障害者就労移行支援事業所の管理者・就労支援員 | 在宅就労希望者の紹介経路になり、現場のニーズと制約を把握できるため | 全国就労移行支援事業所連絡協議会や自治体の障害福祉課経由で紹介依頼 |
| 従業員300名以上企業の人事部門ダイバーシティ推進担当者 | 障害者雇用率未達成企業は在宅切り出しニーズが強く初期導入候補になるため | 経団連・経済同友会のダイバーシティ経営セミナーや人事勉強会で名刺交換 |
| 難病患者会(全国難病センター研究会加盟団体)の事務局長 | 指定難病受給者証保有者への直接的な周知チャネルを構築するため | 各都道府県難病相談支援センター経由で患者会事務局に紹介依頼 |
| 訪問看護ステーションの管理者(看護師) | 重度介護者・在宅療養者の就労ニーズを把握し紹介元になってもらうため | 地域の訪問看護連絡協議会や在宅医療連携拠点を通じて訪問アポイント |
| 市区町村障害福祉課・自治体就労支援窓口の担当職員 | 自治体包括契約や在宅就業障害者支援制度の活用可否を確認するため | 自治体の障害者雇用促進会議や地域自立支援協議会に参加し接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 障害者就労移行支援事業所への訪問 | 「在宅で完結できる業務を切り出すAIツールを一緒に検証してほしい」と伝え、利用者数名の紹介と職員の意見をもらう |
| 難病患者会の交流会・オンライン勉強会 | 「通勤なしで働ける仕事の実証実験に協力してほしい」と告知し、参加者にプロフィール登録と簡単な体調ヒアリングをお願いする |
| 訪問看護ステーションのケア担当者 | 「ご利用者様の中で在宅就労に関心のある方がいれば紹介してほしい」と依頼し、面談の場を設けてもらう |
| 人事担当者向けのダイバーシティ採用勉強会 | 「業務の切り出し診断を無料で試せる」と案内し、実証企業として業務マニュアルの提供と担当者インタビューを依頼する |
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 新創業融資制度（または新規開業・スタートアップ支援資金） | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業主 | 自己資金100万円に加え運転資金の融資（合計950万円想定）を受けられ、NLPエンジニアやコーディネーターの採用前の立ち上げ資金に充てられる候補 |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 都内で創業予定・創業から間もない中小企業者 | 人件費や広告費の一部が助成対象になりやすく、実証企業10社・求職者200名を集めるフェーズ1の営業活動費に充てられる候補 |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入枠等） | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社が提供するSaaS開発ではなく、業務効率化のための会計・労務ソフト等の導入費用側で活用できる候補 |
| 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） | 新製品・新サービス開発を行う中小企業 | 業務切り出しAI診断や体調連動タスク最適化モデルの試作開発費の一部を対象にできる可能性がある候補 |
| 小規模事業者持続化補助金（創業枠） | 従業員数の少ない小規模事業者・創業者 | 代表1名体制のフェーズ1で、チラシ作成や就労支援団体への訪問営業などの販路開拓費用に使える候補 |
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。
同じ領域に挑戦する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。