Who（誰が）
人口3万〜50万人規模の市区町村議会事務局(職員3〜5名程度)、議員、および市民が利用者となる。運営は自治体向けSaaSベンダーとして提供する事業者。
対象とする社会課題：議会の会議録・条例・答弁がバラバラで検索できず、議員も職員も市民も過去の議論を活用できない
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。
議会の会議録や答弁は公文書として保存義務があるのに、横断検索できる仕組みを持つ自治体はごく一部にとどまる。新人議員は過去の陳情の扱いを調べるだけで事務局に電話をかけ、職員は答弁の重複や矛盾を防ぐために膨大な時間を過去資料の見直しに費やしている。人口減少で職員が減る一方、議事録は増え続ける。この非対称を放置すれば、議会の透明性も現場の余力も失われていく。
※ 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。
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GikaiSearchは、全国の市区町村議会事務局が抱える会議録・条例・答弁のバラバラな情報を、AIでひとつの検索窓にまとめるSaaSです。
議員や職員が『〇〇公園の整備方針について過去5年の質疑』のように自然文で検索すると、発言者・日時・ページ番号付きの根拠箇所とAI要約が並びます。答弁作成時には過去の類似答弁を自動抽出し、矛盾がないかをチェックしながらドラフトを生成します。事務局職員は電話で聞き回る手間がなくなり、新人議員も過去の議論をすぐ調べられます。市民向け簡易ポータルでは条例名とキーワードで検索すると、審議過程が平易な言葉で表示され、議会の透明性向上にもつながります。
全国1,788自治体の議会事務局は、会議録・委員会記録・条例例規・首長答弁をPDFやExcelで別々に保管しており、横断検索できる仕組みを持つ自治体は総務省調査でも1割未満とみられる。
新人議員が「過去に同様の陳情がどう扱われたか」を調べるには、議事録検索システムと例規集システムを別々に開き、キーワードが一致しないと見つからないため、結局は事務局職員に電話で聞くという非効率が常態化している。会議録検索システムベンダーは大手2〜3社に寡集し、条例例規システムは別のベンダー、答弁作成支援は存在しないなど、システムが縦割りのまま連携していない。人口5万人規模の市議会事務局は職員3〜5名程度で、議会前の答弁調整だけで年間数百時間を費やしており、過去答弁の重複・矛盾リスクが常に付きまとう。市民にとっても「うちの市議会でこの条例がどう議論されたか」を調べる手段は事実上なく、議会の透明性・アクセシビリティが損なわれている。人口減少で議会事務局の人員削減が進む一方、議事録の量は毎年蓄積し続けており、この非対称は放置すれば拡大する一方である。
自然言語処理(LLM)による意味検索エンジンが、キーワード一致でなく文脈理解で会議録・条例・答弁を横断照合する。
生成AIが検索結果を要約し、答弁ドラフトや矛盾チェックコメントを自動生成する対話型アシスタントとして機能する。文書構造解析AIがPDF/Wordの会議録を発言者・日時・議題単位に自動タグ付けし、検索インデックスを継続更新する。検索ログの機械学習分析により、未収録・検索失敗の頻出パターンを検知し、情報整備の優先度を自治体ごとに予測・提示する。
議会事務局は既存の会議録システム・例規システムからCSV/PDFをAPI連携またはバッチ取込みし、AI基盤側で自然言語検索用のベクトルインデックスを自動生成する。
議員・職員は「〇〇公園の整備方針について過去5年でどんな質疑があったか」のように自然文で検索すると、AIが会議録・答弁・条例条文を横断的に照合し、根拠となる発言箇所（発言者・日時・ページ番号付き）を要約とともに提示する。答弁作成時には、過去の類似質問への答弁案をAIが自動抽出し、矛盾がないかをチェックするアラート機能を提供し、答弁書ドラフトを生成する。市民向けには簡易版ポータルを提供し、「条例名+キーワード」で検索すると、関連する審議過程を平易な言葉で要約したAI回答が表示される。事務局側の管理画面では、新規会議録のアップロードから索引更新までを自動化し、月次で「よく検索されたが情報が見つからなかったクエリ」をレポートし、情報整備の優先順位付けに活用する。導入自治体間では匿名化した検索傾向データを比較分析し、他自治体の類似条例・答弁例をレコメンドする横断検索も提供する。
| 答弁調整・過去答弁確認の職員人件費(年間約200時間×時給2,500円換算) | 約50万円/年 |
| 議員・職員からの電話問い合わせ対応工数(月20件×30分×時給2,500円) | 約30万円/年 |
| 答弁矛盾が議会で指摘された際の再答弁・謝罪対応コスト(発生時のみ、想定件数1〜2件/年) | 約20万〜40万円/年 |
| 市民からの情報開示請求・窓口対応の職員稼働(月数件、想定) | 約15万円/年 |
| 自治体向けSaaS基本プラン(人口4〜5万人規模、議員定数30名程度) | 月額15万円(年額180万円) |
| 答弁支援・矛盾チェック上位プラン(基本プランに追加) | 月額8万円(年額96万円) |
| 初期導入・データ移行費(初年度のみ、一括) | 100万円 |
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人口5万人規模の市議会事務局は職員3〜5名程度で、議会前の答弁調整だけで年間数百時間を費やしており、過去答弁との重複・矛盾リスクが常態化している。
会議録検索システムと条例例規システムはベンダーが異なり連携していないため、キーワードが一致しないと過去の陳情・質疑を見つけられず、結局事務局への電話問い合わせに頼っている。市民にとっても自分の自治体で条例がどう議論されたかを調べる手段が事実上なく、議会の透明性・アクセシビリティが損なわれている。人口減少で議会事務局の人員は減る一方、議事録の蓄積量は毎年増え続けており、この非対称は放置すれば拡大する。
検索AI・答弁支援機能の精度向上や自治体ごとの要件差異への対応が続くため、開発本体は準委任契約が向く想定。
一方、初期のデータ移行・構造化作業(会議録PDFの構造化、索引化)は成果物と工程が明確なため請負契約でスコープを固定しやすい。発注時は検索精度80%以上といったKPIを検収条件に明記し、自治体固有のセキュリティポリシー(オンプレ要件等)を要件定義段階で確認しておくこと。調達プロセスが長い自治体特性上、契約形態の変更や追加開発が生じやすいため、変更管理プロセスをあらかじめ契約書に盛り込む。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 議会事務局職員(答弁調整・会議録管理・議事運営担当、1自治体あたり3〜5名程度) |
| セカンダリ | 議員(質疑準備・過去議論の確認)、市民(簡易ポータルでの条例・審議過程検索) |
| 管理 | 自治体情報システム担当者、および自社カスタマーサクセス担当(データ移行・索引更新・利用状況モニタリング) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 会議録・例規データ取込み機能 | PDF/CSV/Excelをアップロード→文書構造解析AIが発言者・日時・議題単位にタグ付け→構造化データを保存 |
| 自然言語横断検索機能 | 自然文クエリを入力→LLMが会議録・条例・答弁を意味検索で照合→根拠箇所と要約付き結果を出力 |
| 検索結果要約・原文リンク表示機能 | 検索結果一覧を入力→生成AIが要約文を作成→発言者・日時・ページ番号付き原文リンクを表示 |
| 答弁ドラフト自動生成機能 | 想定質問文を入力→過去答弁をAIが抽出・再構成→答弁書ドラフト案を出力 |
| 答弁矛盾チェック機能 | 新規答弁案を入力→AIが過去答弁と文脈比較→矛盾箇所をアラート表示 |
| 検索インデックス自動更新機能 | 新規会議録登録を検知→文書構造解析AIが自動タグ付け→ベクトルインデックスを再構築 |
| 検索失敗クエリ分析レポート機能 | 月間検索ログを入力→機械学習が未収録・失敗パターンを検知→自治体別優先度レポートを出力 |
| 市民向け簡易検索ポータル | 市民が条例名+キーワードを入力→AIが審議過程を平易な言葉で要約→回答画面に表示 |
| 他自治体横断ベンチマーク機能 | 匿名化検索傾向データを入力→AIが類似条例・答弁例を比較分析→レコメンドレポートを出力 |
| 管理画面(利用状況・索引管理) | 事務局職員がログイン→索引更新状況・利用議員数を確認→CSVで利用統計を出力 |
| 権限・アクセス管理機能 | 職員・議員・市民の利用者区分を設定→ログインID/パスワードで認証→閲覧可能範囲を制御して表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, prefecture, plan_type, contract_status |
documents | document_id, municipality_id, doc_type(会議録/条例/答弁), file_path, upload_date, source_system |
document_segments | segment_id, document_id, speaker_name, session_date, agenda_title, page_number, raw_text |
embeddings | embedding_id, segment_id, vector, model_version, updated_at |
search_logs | log_id, user_id, municipality_id, query_text, hit_flag, result_count, searched_at |
answer_drafts | draft_id, municipality_id, question_text, draft_text, referenced_segment_ids, conflict_flag, created_by |
users | user_id, municipality_id, role(議員/職員/市民/管理者), name, email, last_login |
contracts | contract_id, municipality_id, plan_type, monthly_fee, start_date, renewal_date, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 横断検索画面 |
| 2 | 検索結果詳細画面 |
| 3 | 答弁ドラフト作成画面 |
| 4 | 矛盾チェックアラート画面 |
| 5 | 会議録アップロード管理画面 |
| 6 | 市民向け簡易検索ポータル |
| 7 | 検索傾向レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | OpenAI API - 自然言語検索・要約・ドラフト生成の中核 |
| 2 | pgvector(PostgreSQL) - 既存RDBでベクトル検索を実現しコスト抑制 |
| 3 | Amazon Textract - PDF/Word会議録の構造解析・OCR |
| 4 | AWS S3 - 原文文書の大容量長期保存 |
| 5 | AWS ECS/Fargate - 自治体別負荷変動に対応するSaaS基盤 |
| 6 | Auth0 - 自治体・議員・市民の権限別認証管理 |
| 7 | Metabase - 検索ログ集計と月次レポート可視化 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 検索応答時間は平均3秒以内、95パーセンタイルで5秒以内を目標とする想定 | 検索応答時間は平均3秒以内、95パーセンタイルで5秒以内を目標とする想定 |
| システム稼働率は月間99.5%以上を目標とし、議会開会日はダウンタイムをゼロにする運用 | システム稼働率は月間99.5%以上を目標とし、議会開会日はダウンタイムをゼロにする運用 |
| 会議録データは自治体情報セキュリティポリシー準拠のため、オンプレまたは国内リージョン専用クラウドを選択可能とする | 会議録データは自治体情報セキュリティポリシー準拠のため、オンプレまたは国内リージョン専用クラウドを選択可能とする |
| 検索精度(該当発言ヒット率)は1年目80%、2年目90%以上をKPIとしてログで継続計測する | 検索精度(該当発言ヒット率)は1年目80%、2年目90%以上をKPIとしてログで継続計測する |
| 個人情報を含む発言データは暗号化保存(AES-256相当)し、アクセスログを1年間保持する運用 | 個人情報を含む発言データは暗号化保存(AES-256相当)し、アクセスログを1年間保持する運用 |
| 年1回以上のデータバックアップ(RPO24時間、RTO48時間目安)を行い、障害時復旧手順を整備する | 年1回以上のデータバックアップ(RPO24時間、RTO48時間目安)を行い、障害時復旧手順を整備する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証（協力自治体の会議録を人力で構造化） | 1〜数自治体の会議録PDF・例規集を手作業でExcelに整理し、実際に「〇〇公園の整備方針について過去の質疑」のような質問に人が答えられるかを検証する | 外注は使わず、代表自身の作業時間とクラウドの文書保存費だけ |
| ②最小システム（検索デモ画面の構築） | 手動整理したデータをもとに、自然文検索と発言箇所・ページ番号の提示だけができる簡易画面を作り、協力自治体の職員に触ってもらい検索精度を確かめる | LLM API利用料と簡易画面の外注費が中心で、交通費程度の水準感 |
| ③本開発（複数自治体対応・答弁支援機能の実装） | 既存会議録システムからのAPI/バッチ連携、文書構造解析の自動化、答弁ドラフト生成・矛盾チェック機能を実装し、本番運用できる状態にする | 外注エンジニアで数か月分の開発費とクラウド・LLM API利用料が継続的にかかる水準 |
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……
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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……
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 |
|---|---|---|
| 人口5〜10万人規模の市議会事務局長・次長クラス | 答弁調整の非効率と検索課題を最も具体的に語れる現場責任者のため | 地方自治情報化推進フェア等の展示会、または知人議員経由で紹介依頼 |
| 都道府県市議会議長会・町村議会議長会の事務局担当者 | 共同調達・会員自治体への横展開チャネルの決定権を持つため | 議長会公式サイトの事務局連絡先へアポ、自治体OB人脈経由で紹介 |
| 既存会議録検索システムベンダーの事業開発・提携担当者 | API連携・OEM提携の可否と競合方針を早期に確認するため | 同社の代理店問い合わせ窓口、または業界展示会ブースで名刺交換 |
| 自治体の情報政策課・DX推進課のCIO補佐官 | クラウド調達可否・セキュリティポリシー適合の実務判断者のため | 自治体DX関連セミナー登壇者リストから接点を探し個別打診 |
| 総務省自治行政局または地方公共団体情報システム機構(J-LIS)の担当者 | 議事録データ標準化・自治体間連携基盤の政策動向を把握するため | 総務省の地方行政デジタル化関連説明会・パブコメ窓口経由で接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 町村議会議長会・市議会議長会への個別訪問 | 「新人議員が過去の陳情経緯を調べるのに何時間もかかっている実態を、無償の検索デモでお見せしたい」と事務局長に持ちかけ、PoC先を紹介してもらう |
| 地方自治情報化推進フェア等の業界展示会 | ブースで「答弁作成の下調べ時間を減らすAI」というデモ画面だけを見せ、名刺交換した事務局担当者に個別訪問の約束を取り付ける |
| 既存の議事録作成支援ベンダーとの協業紹介 | 文字起こしAIベンダーの営業担当に「御社の顧客の後工程（検索・答弁）で困っている自治体を紹介してほしい」と依頼し、共同デモの機会をもらう |
| 地方議員・元議会事務局職員のつながり（知人紹介） | 知人の元議会事務局職員に「答弁作成で困っている事務局を1つでも紹介してもらえないか」と頼み、まず無償トライアルで実際の会議録を検索させてもらう |
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・スタートアップ支援資金（旧・新創業融資制度） | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業主で、自己資金や創業計画を有する創業者 | 自己資金100万円を元手に法人を立ち上げる本事業の運転資金調達に直結し、融資合計500万円を軸に着金前の数か月をしのぐ資金計画が組める |
| 信用保証協会の創業関連保証（制度融資） | 地方自治体・金融機関・信用保証協会が連携する創業者向け保証制度の対象者 | 自治体向け営業は成約までの調達プロセスが長く、公庫融資と併用して運転資金の枠を厚くする候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金（創業枠） | 商工会・商工会議所の管轄地域で創業する小規模事業者 | 議長会向けチラシ作成や展示会出展など、初期の営業・広報費の一部を補える候補になる |
| IT導入補助金 | 生産性向上のためにITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社のバックオフィス（会計・契約管理・営業CRM）導入費の一部を軽減し、代表1名体制の負担を下げる候補になる |
| 東京都 創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業者 | 本社を都内に置く場合、人件費・賃借料の一部が対象経費となり得るため候補として確認する価値がある |
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。
自治体DXに取り組む仲間がコミュニティで議論しています。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的な表示です。