Who（誰が）
顧問社労士を持たない、または対応範囲が限定的な従業員10〜100名規模の中小企業の経営者・総務担当者（製造業、飲食、建設、IT、介護業種を優先）
対象とする社会課題：中小企業に専門的な労務管理体制がなく、就業規則の未整備や労務トラブルが放置されている
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。
従業員10人から100人の会社の多くは、総務担当が他の仕事と兼任で、就業規則は開業時のひな形のままということが珍しくない。問題が表に出るのは、退職者からの未払い残業代請求や労基署の是正勧告を受けてからだ。専門家に日常的に相談できる体制さえあれば防げたはずのトラブルを、後になって高いコストで償う会社を減らしたい。
※ 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400万円の申請資料も、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、「ルルボ」の事業内容（労務相談AI・就業規則自動生成・法改正アラートなど）を読み込んだAIチャットが開きます。そのまま話しかけるだけで、各資料の素案をその場で作成できます。
※ 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。
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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。
「ルルボ」は、顧問社労士のいない従業員10〜100名規模の中小企業向けに、労務相談・就業規則管理・勤怠リスク検知をチャット画面ひとつで提供するAI労務コンプライアンス顧問サービスです。
総務担当者が「有休の付与日数、この計算で合ってますか」とチャットに入力すると、AIが労働基準法の条文や行政通達を引用して回答します。勤怠システムと連携すれば、36協定の上限超過や有休5日未達成の兆候を月次アラートで自動通知し、経営者が問題を放置したまま是正勧告を受ける事態を防ぎます。就業規則の新規作成・改定はAIが下書きを作り、提携社労士が最終監修して納品します。月額2万〜8万円の固定費で、社労士に依頼するより低コストに「専門家がいつでも隣にいる」状態を実現します。
従業員300人未満の中小企業約357万社のうち、顧問社労士を持たない企業は6割以上と推定され、就業規則が10年以上更新されていない、あるいはひな形をそのまま使っているケースが多数存在する。
経営者は日々の業務に追われ、法改正（同一労働同一賃金、育児介護休業法改正など）への対応が後回しになりがちで、問題が顕在化するのは退職者からの未払い残業代請求や労働基準監督署の是正勧告を受けてからというケースが大半である。社労士に依頼すると顧問料が月3〜5万円かかり、就業規則改定は1回10〜30万円が相場のため、従業員20〜50人規模の企業は費用対効果を理由に契約をためらう。結果として、トラブルが発生してから慌てて対応する「事後対応型」の労務管理が常態化し、和解金・訴訟費用・企業イメージ毀損など、予防していれば避けられたコストが年間数十万〜数百万円単位で発生している。労務担当者が総務兼任の1〜2名しかいない企業では、専門知識の不足により法改正の見落としが構造的に起きやすい。
自然言語対話AI（LLMベース）が労務相談のチャット対応を担い、労働関連法規・行政通達・判例DBをRAG方式で参照して根拠付き回答を生成する。
就業規則自動生成では、企業属性を入力変数として条文テンプレートを組み合わせる生成AIが下書きを作成し、法改正差分検知エンジンが常に最新法令とのズレを監視する。予測AIは勤怠データから残業時間・有給消化率のトレンドを分析し、36協定違反や離職リスクの兆候をスコアリングして早期警告を出す。ハラスメント相談チャットでは感情分析・緊急度判定モデルが相談内容の深刻度を自動分類し、人による対応が必要な案件を優先度付けして社労士に引き継ぐ。
経営者・総務担当者はチャット画面から「うちの残業代計算、この方法で合ってますか」「育休を取りたいと言われたが何を準備すればいいか」といった質問を自然言語で入力すると、AIが労働基準法・労働契約法・過去の判例・行政通達を参照して具体的な回答と根拠条文を提示する。
就業規則作成時には、業種・従業員数・雇用形態（正社員/パート/契約社員混在など）をヒアリングフォームで入力するだけで、AIが法改正済みの最新条文をベースにカスタム規則案を自動生成し、社労士監修チームが最終チェックして納品する。日常的には、勤怠データ（打刻システムやExcel）をAPI連携で取り込み、AIが36協定の上限超過や有給取得義務（年5日）未達成の兆候を検知し、月次で「今月は〇〇さんが有休取得義務まであと2日です」とアラートを自動送信する。従業員からのハラスメント相談窓口もAIチャットボットが一次受付し、緊急度を判定して深刻案件のみ提携社労士・弁護士にエスカレーションする仕組みとする。これにより経営者は月額固定費のみで「顧問社労士がいつでも隣にいる」体験を得られる。
| 未払い残業代の遡及払い・和解金（退職者請求発生時） | 1件あたり50万〜300万円（想定） |
| 労基署の是正勧告対応（社労士スポット依頼・書類作成含む） | 1回あたり15万〜40万円（想定） |
| 顧問社労士契約（比較対象、フルスコープ契約の場合） | 月額3万〜5万円（相場） |
| 労務トラブルによる離職・採用コスト（SNS炎上・企業イメージ毀損含む） | 年間30万〜150万円（想定） |
| 月額顧問プラン（従業員35名規模想定） | 月額40,000円 |
| 就業規則改定オプション（年1回利用時） | 50,000円（年1回・スポット） |
| ハラスメント相談窓口代行（従業員35名想定、350円×35名） | 月額12,250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。
中小企業約357万社のうち6割以上が顧問社労士を持たず、就業規則が10年以上更新されないまま運用されているケースが多い。
総務担当者が1〜2名の兼任体制であることが多く、同一労働同一賃金や育児介護休業法の改正に気づかず、退職者からの未払い残業代請求や労基署の是正勧告を受けてから初めて問題化する。社労士への依頼は月3〜5万円の顧問料や就業規則改定1回10〜30万円という費用感がハードルとなり、従業員20〜50人規模の企業では契約を躊躇するケースが多い。結果として、予防していれば避けられたはずの和解金・訴訟費用が年間数十万〜数百万円単位で発生している。
Phase1のプロトタイプ検証段階は要件が固まっておらず回答精度の検証を繰り返すため、準委任契約が適する。
Phase2以降の正式SaaS開発は機能要件・API連携仕様が明確になるため、機能単位で請負契約に切り替えると予算管理がしやすい。発注時はAI回答の誤り率・一次解決率(80%目標)など検収基準を数値で明記し、成果物の完成基準を曖昧にしないこと。法令DBの継続更新は開発完了後も発生する運用業務であるため、SLA30日以内反映を条件とした保守運用契約を別途準委任で切り出すことが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中小企業の経営者・総務担当者(労務担当1〜2名の兼任者) |
| セカンダリ | 従業員(ハラスメント相談窓口利用者)、提携社労士・弁護士(エスカレーション対応者) |
| 管理 | 自社の社労士監修チーム、カスタマーサクセス担当、システム運用エンジニア |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| AI労務相談チャット | 経営者の自然文質問→労基法・判例DBをRAG検索→根拠条文付き回答を生成・表示 |
| 就業規則自動生成 | 業種・従業員数・雇用形態の入力フォーム→生成AIが条文組合せ→カスタム規則案PDFを出力 |
| 法改正差分検知エンジン | 最新法令・通達データ→既存規則と自動比較→改定要否フラグと差分箇所を通知 |
| 勤怠データ連携・36協定監視 | 勤怠システムAPI取込→残業時間を集計・上限判定→超過兆候を月次スコアで警告 |
| 有給取得義務アラート | 従業員別有休消化データ→年5日基準と照合→未達成者リストを月次でメール送信 |
| ハラスメント相談チャットボット | 従業員の相談文章→感情分析・緊急度判定モデルで分類→深刻案件のみ社労士に自動転送 |
| 社労士エスカレーション管理 | AI一次判定結果→対応者未定案件を優先度順キューに登録→担当社労士へ割当通知 |
| 月次リスクレポート生成 | 残業・有休・相談履歴データ→AIが企業別リスク集計→PDFレポートを自動配信 |
| 社労士監修レビュー・承認フロー | AI下書き規則・回答案→監修者が画面上で修正・承認→確定版を顧客に納品 |
| OEM白ラベル管理 | 提携金融機関のブランド設定入力→自社基盤上に別ドメイン画面を生成→顧客数連携でレベニューシェア計算 |
| 契約・課金管理 | 従業員数・プラン種別入力→月額料金とオプション利用を自動計算→請求書発行と決済処理 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, name, industry, employee_count, plan_type, contract_status, created_at |
users | id, company_id, name, email, role, password_hash, created_at |
chat_messages | id, company_id, user_id, sender_type, content, cited_laws, confidence_score, created_at |
rules_documents | id, company_id, status, draft_content, reviewed_by, version, created_at |
attendance_records | id, company_id, employee_name, work_date, overtime_hours, paid_leave_used |
alerts | id, company_id, alert_type, target_employee, detail, severity, sent_at, resolved |
harassment_reports | id, company_id, reporter_id, content, urgency_score, status, escalated_to, created_at |
law_documents | id, category, article_number, content, effective_date, source_url |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 労務相談チャット画面 |
| 3 | 就業規則作成フォーム |
| 4 | 勤怠データ連携設定 |
| 5 | リスクアラート一覧 |
| 6 | ハラスメント相談窓口 |
| 7 | 管理者ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4o API（法令解釈対話の精度が高い） |
| 2 | LangChain（RAG構築の実績豊富なFW） |
| 3 | Pinecone（判例・法令DBのベクトル検索用） |
| 4 | PostgreSQL（企業・勤怠データの構造化管理） |
| 5 | AWS ECS/Fargate（SaaSのスケーラブルな運用基盤） |
| 6 | freee API/マネーフォワードAPI（勤怠データ連携） |
| 7 | Auth0（企業テナント別認証の構築工数削減） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| AIチャット応答時間は平均3秒以内、95パーセンタイルで5秒以内を目標とする | AIチャット応答時間は平均3秒以内、95パーセンタイルで5秒以内を目標とする |
| システム可用性は月間99.5%以上（月間停止許容時間約3.6時間以内）を想定 | システム可用性は月間99.5%以上（月間停止許容時間約3.6時間以内）を想定 |
| 労務・個人情報データは保存時・通信時ともにAES-256相当で暗号化し、アクセスログを1年間保持 | 労務・個人情報データは保存時・通信時ともにAES-256相当で暗号化し、アクセスログを1年間保持 |
| 法改正・通達更新から規則テンプレート反映までのSLAを30日以内と定めて運用 | 法改正・通達更新から規則テンプレート反映までのSLAを30日以内と定めて運用 |
| AI回答の誤り検出時は24時間以内に一次対応、重大案件は4時間以内に社労士へエスカレーション | AI回答の誤り検出時は24時間以内に一次対応、重大案件は4時間以内に社労士へエスカレーション |
| 勤怠・給与SaaS（freee、マネーフォワード等）とのAPI連携は月次バッチ＋日次差分同期の二本立てで運用 | 勤怠・給与SaaS（freee、マネーフォワード等）とのAPI連携は月次バッチ＋日次差分同期の二本立てで運用 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携社労士に協力してもらい、経営者からの相談をチャットワークやメールで受け付け、代表がヒアリングして社労士に回答を仰ぎ、そのまま転送する運用で需要と回答内容の型を確認する | 社労士への謝金と自分の稼働のみ、システム開発費はかけない水準 |
| ②最小システム | 既存のチャットUIとLLM APIを組み合わせ、根拠条文つき回答を返す簡易チャットボットをベータ企業数社に配布し、一次解決率と誤回答の傾向を確認する | AI利用料と簡易開発の外注費が中心で、大規模なインフラ投資は行わない水準 |
| ③本開発 | 勤怠システムとのAPI連携、36協定・有休アラートの自動送信、就業規則自動生成フローを実装し、社労士監修の最終チェック体制を含めた正式版として契約企業に提供する | 外注開発で数か月分の費用がかかる水準で、融資資金の一部を充てる想定 |
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 |
|---|---|---|
| 提携予定の社労士法人の代表社会保険労務士 | AI回答の監修体制と非弁・非社労士行為リスクの線引きを事前に詰める必要がある | 全国社会保険労務士会連合会や都道府県社労士会の相談窓口経由で紹介を依頼する |
| 地方銀行の中小企業向けソリューション営業担当者（本部の法人営業企画部） | 取引先企業への紹介チャネルとOEM提供の初期パートナーとして重要 | 地銀の産学連携・ビジネスマッチング部門に事業説明資料を持って直接アプローチする |
| 商工会議所の経営指導員（中小企業相談所） | 会員企業への周知と労務トラブル事例の生の声を収集できる | 日本商工会議所または地域商工会議所の経営相談窓口に事業紹介の面談を申し込む |
| 税理士・会計事務所の所長（顧問先50社以上規模） | 顧問先企業は労務相談ニーズが高く、既存の信頼関係を通じた導入が早い | TKC全国会や日本税理士会連合会の地域支部経由、または既存の取引関係者から紹介を得る |
| 勤怠管理SaaSベンダー（freee人事労務・マネーフォワードクラウド）の事業提携担当者 | API連携によるデータ取込みが製品の核心機能であり早期の技術検証が必要 | 各社のパートナープログラム申込窓口から提携打診の問い合わせを行う |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 提携社労士法人からの紹介 | 「顧問先で対応しきれない日常相談だけAIに任せませんか、御社の顧問契約はそのままで構いません」と伝え、社労士の負荷軽減という立場で紹介を依頼する |
| 商工会議所の経営相談窓口 | 「就業規則が古いまま放置されている会員企業に、無料の就業規則簡易診断を提供したい」と申し出て、窓口担当者経由で企業を紹介してもらう |
| 地方銀行・信用金庫の取引先担当者 | 「融資先企業の労務トラブルは与信リスクにもなるはずなので、御行の取引先向けに労務健康診断を無償で試してほしい」と支店の法人営業担当に持ちかける |
| 経営者向けFacebookグループ・オウンドメディア | 未払い残業代請求や労基署是正勧告の実例記事を投稿し、「同じ状況に心当たりがあれば無料で一度チャットを試してほしい」とコメント欄で個別に声をかける |
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（新規開業資金） | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業主 | 自己資金100万円での法人設立直後でも無担保無保証で借りやすく、開発初期の人件費・API利用料に充てられる。融資合計は 400万円 を想定して資金計画を組む |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業・個人事業主 | 人件費・広告費・専門家謝金（社労士監修費など）が助成対象に含まれることが多く、ベータ検証フェーズの外部委託費の補填に使える候補になる |
| 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 | オウンドメディア構築やWeb広告出稿など、最初の顧客獲得チャネルづくりにかかる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・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的なサービス開発・生産性向上に取り組む中小企業・小規模事業者 | 勤怠データ連携やRAG検索基盤などのシステム開発費を補助対象にできる枠があり、本開発フェーズの外注費負担を軽くできる候補になる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社の顧客である中小企業側が月額顧問プランを導入する際の負担を下げられる可能性があり、営業トークとして提携先企業に案内できる |
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。
労務・法務AI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。
※ バッジは閲覧数やお気に入り登録数などの実績にもとづく相対表示です。