Who（誰が）
都道府県・市区町村の公共施設所管課職員（生涯学習課、公園緑地課、文化スポーツ課等）で、人口5万〜50万人規模の自治体を主対象とする
対象とする社会課題：指定管理者制度の選定・評価が属人的で形骸化している
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。
職員１～２名が数十施設を兼務し、書面確認は年一回。前回受託者がそのまま継続され、運営の質の低下は住民の声が表に出るまで気づかれない。忙しさのせいで起きているこの空白を、データで埋め、担当者が胸を張って説明できる評価に変えたい。
※ 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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自治体の公共施設担当職員が、指定管理者から届く事業報告書・収支データ・住民アンケートをカンリスコープにアップロードすると、AIがOCRと自然言語処理で数値項目と自由記述（苦情・改善提案）を自動抽出し、同種施設（人口規模・施設タイプ別）の全国ベンチマークと比較したスコアを画面に表示する。
選定時には応募事業者の事業計画書をAIが要約し、過去実績データと突き合わせた実現可能性スコアを算出、選定委員会向け比較レポートを自動生成する。運用中は収支・稼働率の急変をAIが異常検知しアラート通知し、担当職員は『A施設の稼働率が下がった理由は？』とチャットで質問すれば根拠データ付きの回答を得られる。最終判断は必ず人間が行い、AIは資料精読・比較の工数を削減しつつ客観的根拠に基づく説明責任を担保する。
全国の公共施設（体育館・図書館・公園・文化会館等）は約7.6万施設が指定管理者制度を導入しており、多くの自治体で3〜5年ごとに選定・更新業務が発生している。
選定委員会は外部有識者と自治体職員数名で構成されることが多いが、応募事業者の提案書や年次事業報告書を精読・比較する時間的余裕がなく、実際には前回受託者がそのまま継続選定されるケースが目立つ。評価基準も「利用者数」「収支」「アンケート満足度」など定性的な項目が中心で、施設種別や地域特性を横断した客観的なベンチマークが存在しない。人口3万人規模の自治体では公共施設担当職員が1〜2名で数十施設を兼務することも珍しくなく、モニタリングは年1回の書面確認にとどまりがちである。結果として、運営の質が低下しても発覚が遅れ、住民サービスの劣化や不適切な会計処理が事後的にしか判明しないという問題が繰り返されている。
自然言語処理により事業計画書・報告書・アンケート自由記述をベクトル化し、類似施設データとの意味的な比較・要約を行う。
機械学習による時系列異常検知で、収支・稼働率・苦情件数の推移から評価すべき変化点を自動抽出し担当者に優先度付きで提示する。最適化アルゴリズムにより、複数応募事業者の提案内容と過去実績データを重み付け比較し、選定委員会向けの定量スコアリングを行う。対話型AI（チャットインターフェース）が担当職員からの自然言語での問い合わせに対し、根拠データを引用しながら回答を生成する。
自治体職員が既存の事業報告書（PDF/Excel）、利用者数・収支データ、指定管理者からの月次報告、住民アンケート結果をアップロードすると、AIがOCR・自然言語処理で数値項目とテキスト項目（自由記述の苦情・改善提案）を自動抽出し、同種施設（人口規模・施設タイプ別）の全国ベンチマークと比較したスコアを自動生成する。
選定段階では、応募事業者が提出する事業計画書をAIが要約し、過去の類似施設での実績データ（収支達成率、稼働率推移、苦情対応速度）と突合して「提案の実現可能性スコア」を算出、選定委員会向けに比較レポートを自動生成する。評価段階では、月次・年次報告データの時系列変化をAIが異常検知し、収支の急変や利用者数の急減など要注意兆候を自治体担当者にアラート通知する。担当者はチャット形式のAI対話画面で「A施設の稼働率が下がった理由は？」といった質問を投げると、関連データを根拠付きで要約回答する仕組みとし、最終判断は必ず人間（選定委員会・担当職員）が行う設計とする。
| 選定委員会向け資料作成・提案書比較の職員残業代（更新年度、1施設あたり） | 年額 約15万円 |
| 稼働率・収支の異常発見遅延による住民サービス劣化対応コスト（苦情対応・議会説明等） | 年額 約50万円〜100万円 |
| 外部有識者への個別説明・資料事前送付にかかる事務局対応工数 | 年額 約10万円 |
| 不適切な会計処理発覚時の監査・是正対応コスト（発生時のみ、事後対応） | 都度 数百万円規模の想定 |
| SaaS月額利用料（管理施設20〜30施設規模の自治体） | 月額 約15万円（年額180万円） |
| 選定支援スポットコンサル（1施設更新あたり） | 1件 100万円 |
| 研修・伴走支援オプション | 年額 20万円 |
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人口3万人規模の自治体では公共施設担当職員が1〜2名で数十施設を兼務し、応募事業者の提案書や年次事業報告書を精読・比較する時間が確保できないため、前回受託者がそのまま継続選定されるケースが目立つ。
評価基準も利用者数・収支・満足度アンケートなど定性的な項目が中心で、施設種別や地域特性を横断した客観的な比較基準が存在しない。モニタリングも年1回の書面確認にとどまりがちで、運営の質低下や不適切な会計処理の発覚が事後的になりやすい。結果として住民サービスの劣化が長期化してから問題が表面化し、自治体の説明責任が果たせない事態が繰り返されている。
本事業は自治体ごとにデータ形式・業務フローが異なり、実証フェーズでの精度検証を経て要件を確定させる必要があるため準委任契約が向く。
特にOCR・異常検知ロジックの精度は実データでの試行錯誤が前提となり、請負契約で仕様を固定すると手戻りコストが発生しやすい。発注時は検証サイクル（実証→β版→本格版）ごとに作業範囲と工数を区切り、フェーズごとに精度指標・KPI達成度を検収基準として設定することが望ましい。UI実装など仕様が固まった部分は、後続フェーズで請負契約への切り替えも検討する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体の公共施設所管課職員（公園緑地課・生涯学習課・文化スポーツ課などの選定・評価担当者） |
| セカンダリ | 選定委員会の外部有識者、指定管理者（月次報告・事業計画書の提出側） |
| 管理 | カンリスコープ運営会社のシステム管理者・カスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 事業報告書OCR・データ抽出機能 | PDF/Excel報告書→OCR・NLPで数値項目抽出→構造化データとして保存 |
| アンケート自由記述分析機能 | 住民アンケート自由記述→ベクトル化し苦情・要望を分類→カテゴリ別集計を出力 |
| 全国ベンチマーク比較スコアリング機能 | 施設データ→同種施設群と比較演算→偏差値形式のスコアを表示 |
| 事業計画書要約・実現可能性スコア算出機能 | 応募事業者の計画書→AI要約し過去実績と突合→実現可能性スコアを算出 |
| 応募事業者比較レポート自動生成機能 | 複数事業者のスコア・要約→重み付け比較演算→選定委員会向けPDFレポート出力 |
| 時系列異常検知アラート機能 | 月次収支・稼働率データ→機械学習で変化点検出→優先度付きアラートを担当者に通知 |
| AI対話型質問応答機能 | 担当職員の自然言語質問→関連データ検索・根拠付き要約→チャット画面に回答表示 |
| 選定委員会向け統合ダッシュボード機能 | スコア・アラート・レポート群→施設別に統合表示→委員会閲覧用画面を提供 |
| データアップロード・管理機能 | 職員が報告書・数値ファイルをアップロード→形式検証・保存→施設別データ台帳に登録 |
| 自治体別アクセス権限管理機能 | 利用者ID・所属自治体情報→権限設定処理→施設・データへのアクセス範囲を制御 |
| ベンチマークデータベース更新機能 | 導入自治体の蓄積データ→施設タイプ・地域別に再集計→比較用DBを定期更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, 団体名, 人口規模, 担当課, 契約プラン |
facilities | facility_id, municipality_id, 施設名, 施設タイプ, 延床面積, 開設年 |
designated_managers | manager_id, 事業者名, 法人種別, 過去実績件数, 連絡先 |
contracts | contract_id, facility_id, manager_id, 指定期間開始, 指定期間終了, 契約金額 |
reports | report_id, facility_id, 報告種別, 対象年月, ファイルパス, OCR処理状態 |
report_metrics | metric_id, report_id, 利用者数, 収支額, 満足度, 苦情件数 |
benchmark_scores | score_id, facility_id, 施設タイプ, 稼働率偏差値, 収支偏差値, 更新日 |
anomaly_alerts | alert_id, facility_id, 検知項目, 変化率, 優先度, 確認状態 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード（施設別アラート一覧） |
| 2 | 報告書アップロード画面 |
| 3 | ベンチマーク比較画面 |
| 4 | 選定提案書比較レポート画面 |
| 5 | AI対話質問画面 |
| 6 | 異常検知アラート詳細画面 |
| 7 | 契約・施設マスタ管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS Textract（帳票OCRの読取精度が高い） |
| 2 | Python/FastAPI（AI推論API構築の標準構成） |
| 3 | LLM API（GPT系）（要約・チャット応答生成） |
| 4 | PostgreSQL（構造化データの実績と拡張性） |
| 5 | Elasticsearch（類似施設・自由記述の意味検索） |
| 6 | Prophet等時系列異常検知（収支・稼働率変化点抽出） |
| 7 | Next.js/React（自治体職員向けUI迅速構築） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 平日9-18時の稼働率99.5%以上を目標（自治体窓口業務時間帯を優先保証） |
| 性能 | 性能: 報告書1件（10MB以内）のOCR処理を平均30秒以内で完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS認証取得を前提とし、自治体データは自治体専用クラウド／オンプレ選択制で分離保管 |
| データ保持 | データ保持: 収支・個人情報を含むアンケートデータは自治体の情報公開条例に準拠し保存期間を年度単位で設定 |
| 運用 | 運用: 障害発生時は4時間以内の一次復旧対応を目標としたサポート体制を整備 |
| 拡張性 | 拡張性: 導入自治体100団体・施設5,000件規模までのデータ増加に耐える設計とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | モデル自治体の事業報告書・アンケートをExcelとスプレッドシートで手作業集計し、簡易な偏差値比較表を人手で作って担当者に見せ、「これは業務が楽になるか」を確認する | 自身の作業時間と自治体訪問の交通費のみ |
| ②最小システム | OCR・要約は既存のAI APIを組み合わせた簡易ツールとし、異常検知はルールベースの閾値判定にとどめて、1〜2自治体で報告書アップロード〜比較レポート出力までの一連の流れを動かして検証する | AI利用料と簡易開発の外注費で、数か月分の小規模予算 |
| ③本開発 | 機械学習による時系列異常検知、対話型AIによる根拠付き回答、複数自治体対応のマルチテナント基盤を正式に構築し、施設タイプ別ベンチマークデータベースを本格運用に耐える形にする | 外注開発で数か月〜半年分の予算規模、初期投資の中心はここに集中 |
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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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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……
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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5〜20万人規模市の公園緑地課・生涯学習課の係長級職員 | 指定管理施設を複数兼務し選定・評価業務の負荷を実感している当事者だから | 自治体DX展示会（地方自治情報化推進フェア等）のブースで名刺交換し個別訪問を依頼 |
| 総務省自治行政局行政経営支援室の指定管理者制度担当官 | 制度運用指針の改定動向と実証事業（実証補助金）の情報を持つ元締めだから | 総務省の政策懇談会・パブリックコメント窓口経由でヒアリング申込を送付 |
| 地方自治体向け文書管理・RPAシステムベンダーの営業責任者 | 自治体窓口を既に持ち代理店提携によるチャネル獲得が見込めるから | 自治体向けIT展示会や地方自治体情報システム機構(J-LIS)関連セミナーで接触 |
| 公共政策・行政学を専門とする大学教授（指定管理者制度研究者） | 評価指標の学術的裏付けと第三者監修体制の構築に必要な協力者だから | 指定管理者制度に関する学会論文の著者に直接メールで共同研究を打診 |
| 指定管理者選定委員会に外部有識者として参画する公認会計士・弁護士 | 現行評価の限界を実務で認識しスコアリングの妥当性検証に協力し得るから | 自治体の選定委員会議事録公開情報から委員名を特定し紹介経由で接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元同僚・知人経由の自治体職員紹介 | 「指定管理者の選定・評価業務で困っている担当課はないか」と、行政職員出身の知人やSIer勤務の知人に個別に聞いて回り、担当課へ直接つないでもらう |
| 自治体DX関連の展示会・セミナー | 小規模ブースまたは登壇枠で「選定業務の書面確認を自動比較に置き換える仕組み」と紹介し、名刺交換した担当者に個別ヒアリングのアポを取る |
| 地方自治体向けSIer・業務系ベンダーとの代理店提携打診 | 既に自治体に文書管理・RPAを導入しているベンダーに「指定管理者評価に特化した機能を持たないので補完できないか」と持ちかけ、既存顧客への紹介を依頼する |
| 自治体の実証事業・PoC公募への応募 | 総務省・J-LIS関連の実証事業や自治体単独のDX実証枠に「指定管理者モニタリングの自動化」というテーマで応募し、無償または低額のモデル自治体を確保する |
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100万円に対し創業融資500万円を得て、初期の受託開発・実証費用と当面の運転資金に充てる想定。着金は設立から2か月目ごろのため、初期の持ち出しを見込んだ資金繰りが必要 |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（ITツールを導入する側、またはITツールを提供するベンダーとして登録する側） | 自治体側の導入負担を下げるため、当社が提供するSaaSをIT導入補助金の対象ツールとして登録できれば、自治体の意思決定リードタイム短縮の後押しになる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（法人・個人事業主） | 自治体DX関連の展示会出展費用やパンフレット・営業資料制作費など、販路開拓にかかる費用の一部をカバーできる可能性がある |
| 総務省 デジタル田園都市国家構想交付金（自治体DX関連事業） | 地方自治体（申請主体は自治体だが、事業者はシステム提供・実証パートナーとして参画） | 自治体が本サービスを導入する際の予算を交付金でまかなえる可能性があり、営業時に自治体担当者へ提示できる財源の選択肢になる |
| 地方自治体情報システム機構（J-LIS）関連の実証事業・調査研究委託 | 自治体向けシステム・サービスを提供する事業者 | 実証フェーズでのモデル自治体開拓や、ベンチマークデータベースの学術的裏付け・信頼性確保に活用できる委託・実証枠組みとして候補になる |
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。
行政DX・公共施設マネジメント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。順位や人数を保証するものではありません。