Who（誰が）
従業員50〜999名の中小企業人事担当者と、複数顧問先を持つ社労士事務所を主要ユーザーとする
対象とする社会課題：育児介護休業法の頻繁な改正に、企業の就業規則・規程が追随できていない
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。
育児介護休業法は短期間で改正が続き、専任の労務担当者がいない中小企業ほど規程が旧法基準のまま放置されがちです。取り残されるのは、制度を使いたいと願う従業員です。改正のたびに条文を読み比べる時間のない人事担当者に代わって、AIが差分を見つけ、直す言葉まで用意する。制度が絵に描いた餅にならないようにしたいと考えています。
※ 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650万円の申請資料も、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。
各ボタンを押すと、この「AI規程コンプライアンス・オートパイロット」の事業内容を読み込んだAIチャットが開きます。規程点検の訴求文からエンジニア向けの要件定義、融資申請の資料まで、この場でそのまま使える素案を書き出します。
※ 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。
「AI規程コンプライアンス・オートパイロット」は、従業員50〜999名規模の企業の人事担当者が自社の育児介護休業規程(Word/PDF)をアップロードするだけで、AIが最新の育児介護休業法・施行規則と条文単位で自動照合し、未対応箇所を色分けしたレポートを数分で出力するサービスです。
担当者はAIチャットに「なぜこの条項がNGか」「どう直せばよいか」を質問でき、AIが企業の文体に合わせた修正条文案をその場で生成、ワンクリックで反映して社内承認に回せるドラフトが手に入ります。顧問社労士がいる企業では、AIレポートを社労士のレビュー画面に共有し、社労士は最終承認のみを担当。法改正が官報に公布された瞬間、AIが検知して契約企業を自動で再点検し、影響のある企業だけにアラートを送ります。
育児介護休業法は2022年・2023年・2025年と短期間で改正が続き、産後パパ育休や出生時育児休業給付金、介護離職防止措置の義務化など企業の規程改訂が追いついていない。
特に従業員300名未満の中小企業では専任の労務担当者がおらず、社労士への確認も改正の都度依頼するとコストと時間がかかるため、規程が旧法基準のまま放置されるケースが多い。厚生労働省の調査では中小企業の約4割が最新の育児介護休業規程に未対応と推計され、行政指導や助成金(両立支援等助成金)の不支給リスクにつながっている。人事担当者は本業と兼務のため、条文の逐条比較や社内規程との突合作業に月数時間〜数十時間を要し、見落としが常態化している。社労士事務所側も顧問先が多いほど改正対応の一斉見直しが追いつかず、属人的なチェックに依存している現状がある。
自然言語処理による条文構造解析AIが、企業規程と法令原文をセクション単位でベクトル化し、意味的な差分(義務化されたのに未記載/上限が変更されたのに旧数値のまま等)を検出する。
改正情報のクローリングと分類には、官報・e-Gov法令API・厚労省告示PDFを対象とした情報抽出AIを用い、改正の影響範囲(条文・対象規程種別)を予測分類する。生成AI(LLM)が検出した不整合に対する修正条文案を、企業の既存文体・用語に合わせて自動生成し、対話型UIで担当者の質問に回答する。蓄積された点検実績と修正パターンをもとに、業種・従業員規模別の「よくある未対応条項」を予測モデル化し、点検の優先順位付けに活用する。
企業の人事担当者が自社の育児介護休業規程(Word/PDF)をアップロードすると、AIが条文単位で最新の育児介護休業法・施行規則・指針と自動照合し、不整合箇所を色分けしてレポート化する。
差分検知後はAIチャットが「なぜこの条項が法改正に抵触するか」「どう修正すればよいか」を自然言語で対話形式で説明し、修正条文案をその場で生成する。人事担当者はAIが提示した修正案をワンクリックで反映し、社内承認フローに回せる規程ドラフトを即時出力できる。顧問社労士がいる企業では、AIが作成した点検レポートを社労士のレビュー画面に共有し、最終承認だけを社労士が担う運用とすることで、社労士の作業時間も削減する。法改正が官報・厚労省告示で公布された際は、AIが改正情報を検知し、契約中の全企業に対して自動で再点検を実行し、影響がある企業にのみアラートを送る仕組みとする。
| 社労士へのスポット相談費用(改正確認1回2〜3万円×年4〜6回想定) | 年額8万円〜18万円 |
| 人事担当者の逐条比較・突合作業の人件費(月数時間〜数十時間×時給換算) | 年額24万円〜60万円 |
| 両立支援等助成金の不支給リスク(規程未対応による申請却下、1件あたり数十万円規模) | 年間損失想定30万円〜100万円 |
| 行政指導・是正勧告対応にかかる社内工数と是正費用 | 発生時50万円〜150万円 |
| 企業向けSaaS(従業員300名未満クラス・月額5万円) | 年額60万円 |
| 社労士事務所向けマルチテナント(最低20顧問先×月額2,000円) | 年額48万円 |
| 助成金申請連携オプション(月額1万円追加) | 年額12万円 |
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。
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中小企業の人事担当者は本業と兼務で条文の逐条比較に月数時間〜数十時間を要し、2022・2023・2025年と続く育児介護休業法の改正に規程改訂が追いついていない。
厚労省調査では中小企業の約4割が最新規程に未対応と推計され、行政指導や両立支援等助成金の不支給リスクが生じている。社労士事務所側も顧問先が多いほど改正対応の一斉見直しが追いつかず、属人的なチェックに依存しており、改正の都度依頼するとコストと時間がかかる。この構造的な遅延を解消するため、条文照合と修正案生成を自動化する仕組みが求められている。
PoC・MVPフェーズは差分検知精度やUIを反復検証しながら仕様を固めていく必要があるため準委任契約が適する。
法令解釈の正確性検証や社労士レビューフローの詳細仕様はドメイン知識のすり合わせが不可欠で、事前に完成基準を固定しにくい。MVPリリース後の機能追加(マルチテナント化、助成金連携等)は仕様が明確化するため請負契約に切り替え、契約範囲と検収基準を明文化するとよい。発注時は、AI生成の修正条文案が誤った場合の責任分界(「参考ドラフト」である旨の明記、社労士レビュー必須化)を契約書に必ず明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員50〜999名規模の企業の人事労務担当者(専任不在で兼務するケースを含む) |
| セカンダリ | 複数顧問先を持つ社労士事務所の担当社労士 |
| 管理 | 自社(サービス提供事業者)のカスタマーサクセス担当・法令データ管理担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 規程アップロード・構造化パース機能 | Word/PDF規程をアップロード→OCRで条文単位に構造化→点検用データとして保存 |
| 条文構造解析AI(ベクトル化) | 条文テキストと法令原文を入力→セクション単位でベクトル化→意味的対応関係をマッピング |
| 法令差分検知・不整合レポート生成 | 規程ベクトルと最新法令ベクトルを比較→意味的差分を検出→不整合箇所を色分けレポート出力 |
| 対話型AIチャット | 検出済み不整合と担当者の質問を入力→LLMが条文根拠を参照→自然言語で解説を回答 |
| 修正条文案自動生成 | 不整合条項と自社の文体データを入力→LLMが法令準拠の文案を生成→修正条文案を提示 |
| ワンクリック反映・ドラフト出力 | 承認済み修正案を入力→規程原本に反映→社内承認フロー用ドラフトファイルを出力 |
| 社労士レビュー共有機能 | AI点検レポートを入力→社労士レビュー画面へ共有→承認結果を企業側に反映 |
| 法改正クローリング・影響予測分類 | 官報・e-Gov・厚労省告示を収集→情報抽出AIが改正内容を分類→影響条文と対象規程を予測 |
| 自動再点検・アラート配信 | 法改正の検知を入力→契約企業全件を自動再点検→影響ある企業にのみアラート配信 |
| 社労士事務所向けマルチテナント管理 | 社労士事務所のログインを入力→顧問先企業ごとの点検状況を集約→一元管理画面に表示 |
| 助成金要件適合チェック・申請書類生成 | 規程内容と助成金要件を入力→適合可否をAI判定→申請書類ドラフトを自動生成 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, industry_code, employee_count, plan_type, contract_status, sharoushi_office_id |
sharoushi_offices | office_id, name, contact_email, contract_type, min_client_count, billing_method |
regulations | regulation_id, company_id, doc_type, file_url, version_no, uploaded_at, status |
regulation_clauses | clause_id, regulation_id, clause_no, text_content, vector_embedding, section_type |
law_articles | law_article_id, law_name, article_no, revision_date, text_content, vector_embedding |
diff_results | diff_id, clause_id, law_article_id, diff_type, severity, detected_at, ai_confidence_score |
revision_drafts | draft_id, diff_id, generated_text, status, approved_by, approved_at |
law_revision_events | event_id, law_name, published_at, source_url, affected_scope, notified_companies |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 規程アップロード画面 |
| 2 | 差分検知レポート画面 |
| 3 | AI対話修正チャット画面 |
| 4 | 修正案承認フロー画面 |
| 5 | 社労士レビュー画面 |
| 6 | 法改正アラート一覧画面 |
| 7 | 契約・課金管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(S3/ECS) - 機密文書保管とスケーラブルなAI処理基盤 |
| 2 | OpenAI/LLM API - 条文解説・修正案生成の自然言語処理 |
| 3 | pgvector(PostgreSQL) - 条文ベクトル差分検索の高速化 |
| 4 | e-Gov法令API - 法令原文の一次取得元として利用 |
| 5 | Difyまたは独自RAG基盤 - 条文照合対話UIの構築短縮 |
| 6 | Auth0 - マルチテナント権限管理と社労士アクセス制御 |
| 7 | Sentry/Datadog - 法令検知パイプラインの監視と異常検知 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 差分検知精度はF1スコア1年目末90%以上、2年目末95%以上を維持すること | 差分検知精度はF1スコア1年目末90%以上、2年目末95%以上を維持すること |
| SaaS稼働率は月間99.5%以上(許容ダウンタイム月間約3.6時間以内)を保証すること | SaaS稼働率は月間99.5%以上(許容ダウンタイム月間約3.6時間以内)を保証すること |
| 法改正の公布検知からアラート配信までのリードタイムを72時間以内とすること | 法改正の公布検知からアラート配信までのリードタイムを72時間以内とすること |
| 機密性の高い規程・個人情報データは保存時・通信時ともAES-256相当で暗号化し、RBACでアクセス制御すること | 機密性の高い規程・個人情報データは保存時・通信時ともAES-256相当で暗号化し、RBACでアクセス制御すること |
| ISMS/Pマークを1年目末までに取得し、年1回の第三者セキュリティ監査を実施すること | ISMS/Pマークを1年目末までに取得し、年1回の第三者セキュリティ監査を実施すること |
| 契約企業800社・社労士事務所200事務所(顧問先合計最大4,000社)の同時点検処理に対応し、データはRPO24時間・RTO4時間以内で復旧できること | 契約企業800社・社労士事務所200事務所(顧問先合計最大4,000社)の同時点検処理に対応し、データはRPO24時間・RTO4時間以内で復旧できること |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 過去の法改正事例（産後パパ育休の義務化など）を用いて、社労士に依頼して規程と法令の差分を手作業で洗い出し、AIに置き換えられる点検項目を洗い出す | 社労士への相談料と資料整理の手間のみで、外部発注はしない水準 |
| ②最小システム | アップロードした規程と法令原文をAIで自動照合し、不整合箇所をハイライトするだけの最小機能を作り、社労士事務所数社に使ってもらって検知精度を確認する | LLM利用料と簡易な画面開発の外注費のみで、数か月分の小規模開発の範囲 |
| ③本開発 | 対話型UIによる修正条文案の生成、法改正の自動検知・アラート配信、社労士向けマルチテナント管理機能まで含めた正式版SaaSを構築する | エンジニア複数名の人件費と法令データベース基盤の構築費がかかる、外部委託を含む本格開発の水準 |
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。
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名規模の中小企業で労務を兼務する人事担当者(製造業・IT業など) | 規程改訂の実務負担と旧法放置リスクの実感を持つ一次情報源として最重要 | 商工会議所や中小企業家同友会の勉強会、人事担当者向けオンラインコミュニティで打診 |
| 顧問先30社以上を抱える社会保険労務士事務所の代表社労士 | 改正対応の属人化課題を持ち、チャネルパートナーとしても最有力候補 | 都道府県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構築 |
| 全国社会保険労務士会連合会の労働関係法令部門担当者 | 業界団体としての提携可否・会員向け紹介制度の可能性を確認するため | 連合会公式サイトの問い合わせ窓口から事業説明資料を送付しアポ依頼 |
| 労働法専門の弁護士(社労士法・弁護士法の業際問題に詳しい者) | AIによる修正案提示が非弁行為・非社労士行為に該当しないか事前検証が必須 | リーガルテック系法律事務所(弁護士ドットコム関連等)に紹介依頼 |
| 厚生労働省雇用環境・均等局職業生活両立課の担当官 | 育児介護休業法改正の運用解釈や両立支援等助成金要件の最新動向を把握するため | パブリックコメント提出や業界団体経由の意見交換会への参加を通じて接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士事務所への直接訪問・勉強会共催 | 近隣の社労士事務所に「育児介護休業法の改正点検を無料で一緒に試してほしい」と持ちかけ、顧問先への提案材料として使ってもらう約束を取る |
| 商工会議所・中小企業団体の人事担当者向け勉強会 | 商工会議所の人事労務セミナーに講師枠で参加し、「規程の法改正チェックを無料で点検します」と案内して個別相談につなげる |
| 人事担当者向けオンラインコミュニティでの発信 | SNSの人事労務コミュニティで「産後パパ育休の規程対応、御社は済んでいますか」と問いかけ、無料点検レポートへの申込を促す |
| 人事・労務系の展示会・セミナーへの出展 | HR系の展示会ブースで規程点検デモを実演し、専任の労務担当者を置いていない企業の人事担当者に声をかけて名刺交換につなげる |
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 新規開業資金（旧: 新創業融資制度） | 新たに法人を設立して事業を始める代表者 | 自己資金に加えて運転資金の融資（合計で650万円を想定）を受けられれば、AIエンジニアや法令データベース構築の初期人件費を代表1名で動く期間も途切れさせずに確保できる |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業から一定期間内の中小企業・個人事業主 | 官報・法令クローリング基盤やWebサイト構築費など創業初期の実費に使える助成で、公庫融資と併用して初期投資の負担を抑えられる候補になる |
| 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 | 社労士事務所への説明会開催費やインサイドセールス用のチラシ・ウェビナー広告費など、販路開拓にあたる費用の一部をカバーできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業（自社導入だけでなくベンダー登録も検討可） | 自社をITツール提供事業者として登録できれば、顧客企業側がSaaS導入費の補助を受けられ、無料トライアルから有料契約への転換を後押しする販促材料になる |
| 信用保証協会の制度融資（自治体の制度融資） | 地方自治体の制度融資を利用する中小企業・創業者 | 公庫融資に加えて低利の制度融資を組み合わせることで、社労士アドバイザーの契約費や法令データベース整備の初期投資の一部を分散できる |
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。
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。
この領域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