Who（誰が）
従業員100〜2000名規模で新卒・中途採用を年10名以上行う企業の人事部門、現場上司、入社半年〜1年の新入社員本人
対象とする社会課題：新入社員の早期離職・職場不適応をAIで予防する仕組み
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。
入社半年から1年の適応期に離職や休職が集中するのに、中堅・中小企業には専任の人事担当者が少なく、上司も自分の業務を抱えながら手探りで新人を育てている。本人は評価が下がることを恐れて本音を出せず、変化の兆しは月1回のExcel面談記録の中に埋もれたまま蓄積する。この事業は、その言葉にならない不安を離職より前の段階で拾い上げるための仕組みをつくる。
※ 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チャットがこのページの内容を読み込んだ状態で開き、オンボーディングAIナビの事業計画・資料の素案をその場で一緒に作成します。市場規模や売上計画などの数値も、想定モデルの値をもとに自動で反映されます。
※ 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。
オンボーディングAIナビは、入社1年目の新入社員が抱える不安や違和感をAIチャットで週1回・5分の対話から吸い上げ、上司が月1回入力する1on1記録とAIが自動で突合して、離職・不適応のリスクを数値化するSaaSです。
新入社員はスマホで『最近どう？』と聞かれる感覚で本音を書き込み、上司は音声入力するだけでAIが議事録化します。人事担当者は管理画面で『入社5ヶ月目のBさん、業務量への不安が3週連続上昇』といったアラートを確認し、AIが提案する声かけ例文を使ってフォロー面談を行います。専任人事が少ない300人規模の製造業でも、Excel散在の面談記録をやめ、離職の芽を早期に発見して1人100〜200万円の採用・教育コストの損失を防ぐ仕組みです。
厚生労働省調査では新卒入社3年以内離職率が約3割で高止まりしており、特に入社半年〜1年の適応期に離職や休職が集中する。
中堅・中小企業では専任の人事担当者が少なく、上司も自身の業務を抱えながら手探りで新人育成を行っており、本人の不安や違和感が言語化されないまま蓄積するケースが多い。例えば従業員300人規模の製造業では、配属先の課長がOJT担当を兼務し、月1回の面談記録すらExcelで散在している状態が典型的である。新入社員本人も「相談すると評価が下がるのでは」という心理的ハードルから本音を出しにくく、上司は変化の兆候に気づいても対応の型を持たない。結果として早期離職コスト(採用費・教育費で1人あたり100〜200万円と言われる)が繰り返し発生し、企業の人材投資が回収されないまま放置されている。
自然言語対話AI(LLMベースのチャットボット)が新入社員への週次ヒアリングと感情・意図の抽出を行い、テキストマイニングにより「不安」「孤立」「業務過多」等のトピックを分類する。
予測モデル(勾配ブースティング等の時系列分類)が対話ログと上司記録の変化量から離職・不適応リスクスコアを算出し、閾値超過時にアラートを自動生成する。音声認識・要約AIが1on1の録音やメモから議事録を自動生成し、上司の記録負荷を軽減する。生成AIが人事・上司向けに状況に応じた声かけ文例やフォローアクションを自動提案し、対応の型がない現場でも実行可能な支援を行う。
新入社員は週1回、スマホから5分程度のチャットボット対話に回答し、業務理解度・人間関係・体調・モチベーションなどをAIが自然言語で聞き取る。
上司は月1回、1on1の内容を音声入力または簡易フォームで記録し、AIが議事録化・要点抽出を行う。両者のデータをAIが突合し、離職・不適応リスクスコアと具体的な懸念ポイント(例:「業務量への不安が3週連続で上昇」)を人事担当者と上司にレポートとして自動配信する。人事担当者は管理画面でリスクが高い新入社員を一覧確認し、AIが提案する声かけ例文やフォロー面談のタイミングを参考に対応する。新入社員側にはAIチャットが「最近どう?」と気軽に話しかける体験を提供し、本音を出しやすい心理的安全性を担保する。半年間の運用後にはAIが配属先別・上司別の傾向を分析し、育成体制自体の改善提案も行う。
| 新入社員の早期離職に伴う採用費・教育費の再発(15名中4〜5名が3年以内離職、1人あたり150万円想定) | 年間600〜750万円 |
| Excel散在の面談記録を人事担当者が集約・確認する作業時間(月8時間×時給3,000円想定) | 年間28.8万円 |
| OJT担当課長が本来業務外に対応の型を試行錯誤する時間コスト(月10時間×時給4,000円想定) | 年間48万円 |
| 休職発生時の代替要員(派遣スタッフ等)確保費(月30万円×3ヶ月想定) | 1件あたり90万円 |
| 基本プラン(新入社員15名×月額2,000円) | 月額3万円(年間36万円) |
| 上位プラン(分析・コンサル付き、新入社員15名×月額4,000円) | 月額6万円(年間72万円) |
| 導入・初期設定支援費(組織構成カスタマイズ・研修含む一括) | 初回30万円 |
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。
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。
新卒3年以内離職率は約3割で高止まりし、特に入社半年〜1年の適応期に離職・休職が集中するが、中堅・中小企業には専任人事が少なく、課長がOJT兼務で月1回の面談記録もExcelで散在しがちである。
新入社員は『相談すると評価が下がるのでは』という心理的ハードルから本音を出しにくく、上司は変化の兆候に気づいても対応の型を持たない。この結果、1人あたり100〜200万円の早期離職コストが繰り返し発生し、人材投資が回収されないまま放置されている。AIが日々の小さな変化を定量化し、対応の型を提示することで、現場の手探り対応を仕組み化する必要がある。
検証フェーズ（0-6ヶ月）はチャットボットや予測モデルの仕様が固まっておらず、β企業からのフィードバックで機能や画面が頻繁に変わるため準委任契約が適しています。
予測モデル構築フェーズ以降、スコアリングロジックや管理画面の要件がある程度固まった時点で、機能単位の請負契約に切り替える二段階方式を推奨します。発注時は「離職予兆の事前検知率60%」のような性能要件を検収条件に含めると開発側との責任範囲が曖昧になりやすいため、検収基準は画面・機能の実装完了とし、精度向上は別途チューニング業務として準委任で継続する形が現実的です。また心理データを扱うため、要件定義書に個人情報保護法対応・データ削除フローを明記し、契約書にも機密保持・データ取扱いの特則を追加することが必須です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 入社1年未満の新入社員（週次チャットボット対話に回答する当事者） |
| セカンダリ | 配属先の上司・OJT担当者（月1回の1on1記録を入力し、AIの声かけ提案を参考にフォローする) |
| 管理 | 人事担当者・人事システム管理者（リスク一覧の確認、初期設定・部署構成のカスタマイズ、契約プラン管理を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 週次チャットボット対話機能 | 新入社員のスマホ回答→LLMが自然言語で質問・深掘り→回答ログをDB保存 |
| 感情・トピック抽出機能 | 対話ログ→テキストマイニングで不安/孤立/業務過多等を分類→タグ付きデータ生成 |
| 1on1音声・簡易フォーム記録機能 | 上司の音声またはフォーム入力→音声認識AIで文字起こし→要約議事録を出力 |
| 離職・不適応リスクスコアリング機能 | 対話ログ・1on1記録の時系列変化→勾配ブースティングで予測→リスクスコアを算出 |
| リスクアラート自動配信機能 | リスクスコアが閾値超過→該当新入社員を特定→人事・上司へ通知メール自動送信 |
| 声かけ文例・フォローアクション提案機能 | リスクスコアと懸念トピック→生成AIが状況別テンプレート生成→上司画面に表示 |
| 人事管理ダッシュボード機能 | 全新入社員のリスクスコア一覧→重症度順にソート→担当者がブラウザで確認 |
| 配属先・上司別傾向分析レポート機能 | 半年分の集計データ→部署・上司別に離職傾向を統計分析→改善提案レポート出力 |
| 組織構成・評価項目初期設定機能 | 導入時に部署階層・評価項目を入力→管理画面にカスタム反映→初期設定完了 |
| 他社HRシステム連携API機能 | 勤怠・評価システムのデータ→API経由で取得→本システムのリスク分析に統合 |
| 匿名集計・権限管理機能 | 個人回答データ→匿名化処理または権限別アクセス制御→集計結果のみ閲覧許可 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, plan_type, employee_count, contract_start_date, contract_status |
users | user_id, company_id, role(新入社員/上司/人事), name, email, department_id, hire_date |
departments | department_id, company_id, department_name, manager_user_id |
chat_sessions | session_id, user_id, session_date, raw_text, sentiment_score, topic_tags |
oneonone_records | record_id, employee_user_id, manager_user_id, record_date, voice_url, summary_text, key_points |
risk_scores | score_id, employee_user_id, calc_date, risk_score, risk_factors, alert_flag |
alerts | alert_id, employee_user_id, alert_date, alert_type, status, assigned_hr_user_id |
action_suggestions | suggestion_id, alert_id, suggestion_text, suggested_timing, adopted_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 新入社員チャット対話画面 |
| 2 | 1on1記録入力画面 |
| 3 | 人事管理ダッシュボード |
| 4 | リスクスコア詳細画面 |
| 5 | 声かけ提案・アクション画面 |
| 6 | 組織構成設定画面 |
| 7 | 契約・請求管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4o API(自然言語対話・要約精度が高い) |
| 2 | Whisper API(音声認識で1on1録音を文字化) |
| 3 | LightGBM(時系列離職予測の軽量高速モデル) |
| 4 | AWS(既存HRテック案件での実績が豊富) |
| 5 | Aurora PostgreSQL(構造化データの信頼性確保) |
| 6 | Auth0(多ロール認証を短期実装可能) |
| 7 | Metabase(社内・顧客向けBI可視化を低コスト提供) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上(月間ダウンタイム3.6時間以内)を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: チャットボット応答は入力後3秒以内に返信を表示する目安 |
| セキュリティ | セキュリティ: 対話ログ・1on1記録は保存時AES-256で暗号化、通信はTLS1.2以上を必須とする |
| アクセス制御 | アクセス制御: 新入社員・上司・人事の3ロール別に閲覧範囲をシステム上で分離する |
| データ保持 | データ保持: 退職者データは契約終了後最長1年で自動削除するポリシーを適用する想定 |
| 運用 | 運用: 月次でリスクモデルの検知精度を人事担当者がヒューマンチェックし誤検知率を記録する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | β企業の新入社員に対してGoogleフォームやLINEで週次の簡単な質問を送り、代表自身が回答を読んで手作業でリスクの高そうな人をピックアップし、上司へメールで知らせる運用を試す | ツール利用料と訪問の交通費だけで、外部への発注は行わない水準感 |
| ②最小システム | チャットボット形式の対話AIと、上司の1on1記録を簡易フォームに入力すると要約が返る仕組みを作り、複数社で並行運用してリスクスコアの検知精度を検証する | LLM APIとクラウドインフラの利用料が主で、外部エンジニアへの外注は数か月分程度を想定 |
| ③本開発 | 人事担当者向け管理画面、他社HRシステム連携API、上位分析プランを含む有償版としてリリースし、カスタマーサクセス体制と合わせて契約企業を積み上げる | エンジニア・ドメインエキスパート・カスタマーサクセスの人件費が主な費用となり、外部発注に頼らない自社開発体制への移行を想定 |
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 |
|---|---|---|
| 従業員100〜300人規模の製造業・人事部長またはOJT担当課長 | 面談記録のExcel散在など実課題を持つ現場でβ検証に協力してもらうため | 商工会議所や中小企業家同友会の人事交流会・勉強会に参加し紹介を依頼する |
| 中堅・中小企業を顧問先に持つ社労士事務所の代表社労士 | 顧問先への紹介チャネル構築と労務・メンタルヘルス関連法規の実務知見を得るため | 地域の社会保険労務士会の研修会・勉強会に参加し名刺交換から接点を作る |
| EAP・産業保健サービス提供企業所属の産業医または保健師 | 離職予兆スコアリングの妥当性検証とメンタルヘルス面の監修を依頼するため | 日本産業衛生学会の学術大会や産業保健総合支援センターのセミナーで接点を作る |
| 個人情報保護法・労働法に精通した企業法務系弁護士 | 要配慮個人情報の取扱いポリシー策定とサービス利用規約の適法性確認のため | 顧問弁護士紹介サービスやHR系勉強会の登壇者経由で紹介を受ける |
| HR領域特化のベンチャーキャピタル担当者または事業会社CVC担当者 | 資金調達に加えHRテック業界の展示会・提携先情報のネットワークを得るため | HR系ピッチイベントやHRテック大賞関連イベントに応募・登壇して接点を作る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士事務所への提携紹介 | 「顧問先の人事担当者様が新入社員の定着に困っていたら、無料デモをさせてもらえませんか」と依頼し、顧問先へのご案内資料を代わりに用意すると伝える |
| 人事系展示会・HRテック関連イベント | 小間出展でなく来場者として名刺交換に回り、「新卒3年目までの離職予兆をAIで拾う仕組みを作っていて、β版を無料で使ってもらえる企業を探しています」と直接声をかける |
| 人材紹介会社との提携 | 紹介実績のある人材紹介会社の営業担当に「紹介した新入社員の早期離職が減ればお互いに得なので、既存クライアントにβ版を紹介してもらえないか」と依頼する |
| 直接のインサイドセールス（電話・DM） | 従業員規模と新卒採用人数が公開されている企業の人事担当者へ「β版を無償提供するので、新入社員の状況把握に使ってフィードバックをいただけないか」とメールで依頼する |
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（新規開業資金） | 実績が浅い、または新たに事業を始める法人・個人事業主 | 自己資金100万円に対して無担保・無保証人での創業融資が受けられ、運転資金として500万円規模の着金を設立から2か月目ごろに見込める制度であり、開発初期のエンジニア人件費・LLM API利用料の立て替えに使える |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数が少ない創業企業も対象になり得る） | 展示会出展費や広告費、HRテックメディアへの出稿費など販路開拓の取り組みに補助が出る枠があり、初期の営業チャネル構築費用の一部をカバーできる可能性がある |
| 創業助成事業（例：東京都中小企業振興公社の創業助成事業） | 都道府県・区市町村内で創業予定または創業から一定期間内の事業者 | 人件費や賃借料など創業初期の運営費に対して助成が出る自治体制度で、代表者を含む初期チームの人件費負担を軽減できる候補になる |
| 特定創業支援等事業（市区町村による認定） | 市区町村が実施する創業支援セミナー等を受講し認定を受けた創業者 | 認定を受けると登録免許税の減免や日本政策金融公庫の融資条件優遇などが受けられる場合があり、法人設立時のコスト圧縮に役立つ |
| 信用保証協会 創業関連保証制度 | 創業前・創業後一定期間内の事業者 | 公庫融資と合わせて民間金融機関からの追加融資を受ける際の保証枠として活用でき、設備資金の別枠調達や増資までの資金繋ぎに使える候補となる |
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。
同じ課題に取り組む仲間がコミュニティで活動しています。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表示です