Who（誰が）
従業員300〜3000人規模の人事・総務部門と、そこに慶弔・申請業務を委託する社労士事務所や給与計算アウトソーサーが対象顧客である。
対象とする社会課題：企業の慶弔対応と各種申請事務がバラバラで人事・総務の負担が過大になっている
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。
結婚や弔事のたびに、総務担当者は規程を読み返し、祝電や香典の手配に追われている。誰かの人生の節目に関わる仕事なのに、評価されにくく、異動のたびに知識が失われる。この負担を減らせなければ、担当者は疲弊し、従業員への対応も遅れ、結局は誰も幸せにならない。だからこそ、申請から手配までを自動でつなぐ仕組みが必要だと考えた。
※ 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670万円の申請資料も、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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「ソウムAI」は、従業員が結婚・出産・弔事などをLINEやチャットで「父が亡くなりました」と自然文で入力するだけで、AIが慶弔規程・必要書類・給付金額・承認ルートを自動判定するサービスです。
総務担当者の画面には承認待ちタスクが自動生成され、承認ボタン一つで振込データ作成・祝電弔電の発注・社内周知文の生成までが連動して動きます。従業員はチャットボットに24時間「申請状況」を聞けるため、担当者への電話・メール問い合わせが減ります。従業員300〜3000人規模の企業で月間50〜200件発生する慶弔・変更申請の処理時間を、1件20〜40分から8分程度まで短縮することを目指します。拠点ごとに異なる規程差異や担当者異動時の対応漏れも、AIの一元学習によって防ぎます。
従業員300〜3000人規模の企業では、結婚・出産・弔事などの慶弔対応と、住所変更・扶養家族変更・育児休業・資格取得補助などの申請処理が総務・人事部門に集中し、1社あたり月間50〜200件の紙・メール・Excel混在の手続きが発生している。
担当者は慶弔規程の適用条件確認、祝儀・弔電手配、上長承認ルートの確認などを個別に手作業で行い、平均1件あたり20〜40分を消費している。特に地方拠点や複数事業所を持つ企業では、規程が拠点ごとに異なり、担当者の異動時に暗黙知が失われ対応漏れ・遅延が頻発する。人事担当者は慶弔対応を「気を遣う割に評価されにくい業務」と感じており、離職や属人化の温床になっている。中小企業では専用システムを導入する予算がなく、Excel台帳と紙申請の併存が続いているのが実態である。
自然言語対話AIが従業員からの申請文を解析し、意図分類(慶事/弔事/各種変更申請)と必要情報の抽出を行う。
ルールベース+機械学習の混合エンジンが就業規則・慶弔規程データベースと申請内容を照合し、適用条件・給付額・必要書類を予測的に判定する。最適化アルゴリズムが承認ルートと祝電・弔電の発注タイミングを業務カレンダーに合わせて自動スケジューリングする。加えて、蓄積された申請ログをAIが定期分析し、異常な遅延パターンや規程との不整合を検知して担当者にアラートを出す。
従業員はチャットまたはLINE連携画面から「結婚しました」「父が亡くなりました」など自然文で申請を入力するだけで、AIが該当する慶弔規程・申請書類・承認ルートを自動判定する。
AIは過去の申請データと就業規則・慶弔規程をベクトル化して保持し、入力内容から適用条件(勤続年数、扶養家族の有無、拠点別規程差異)を照合して必要書類と給付金額を即時算出する。総務担当者の画面には承認待ちタスクが自動生成され、承認ボタン一つで祝金・弔慰金の振込データ作成、祝電・弔電の自動発注、社内周知文の自動生成までが連動して実行される。従業員向けにはAIチャットボットが24時間「今の申請状況」や「必要な追加書類」を回答し、担当者への問い合わせ件数を大幅に削減する。月次では利用データをAIが分析し、規程の運用実態と齟齬がある箇所や対応遅延が発生している拠点をレポートとして経営層に提示する。
| 総務・人事担当者の申請処理人件費(従業員1000名規模、月間150件×平均30分×時給2500円換算) | 月額187,500円/年額225万円の目安 |
| 担当者異動時の引継ぎ・規程研修コスト(拠点別規程の暗黙知伝達、年2回想定) | 年額20万円の目安 |
| 対応漏れ・規程誤適用による訂正対応・謝罪対応コスト(拠点数が多い企業ほど発生頻度が高い) | 年額30万〜50万円の目安 |
| 紙・Excel管理による重複支給・過払い等のミスロス | 年額10万〜20万円の目安 |
| SaaS月額利用料(従業員1000名企業、月額150円/人ティア) | 月額150,000円 |
| 祝電・弔電・祝金手配代行手数料(月間10件程度×800円想定) | 月額8,000円の目安 |
| 規程改定・法改正対応アップデート(月額固定費の20%相当) | 月額30,000円の目安 |
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従業員300〜3000人規模の企業では、慶弔対応と住所変更・扶養家族変更・育休などの申請が総務・人事に集中し、月間50〜200件を紙・メール・Excelが混在した状態で処理している。
担当者は規程の適用条件確認、祝儀・弔電手配、承認ルート確認を個別に手作業で行い、1件あたり20〜40分を要している。拠点ごとに規程が異なるため、担当者異動時に暗黙知が失われ対応漏れ・遅延が発生しやすく、中小企業では専用システム導入予算がないためExcel台帳と紙申請の併存が続いている。この属人化と負担過大の構造を解消するため、規程判定と承認・発注業務を自動化する仕組みが必要である。
MVP開発（規程照合エンジン・チャット画面・承認フロー）は要件が変動しやすく、慶弔規程は企業ごとにカスタマイズが必須のため、準委任契約でスプリント単位の合意形成を重ねる進め方が向く。
一方、勤怠・給与SaaSとのAPI連携やUIの標準機能部分は仕様が固まりやすいため、範囲を切り出して請負契約にする方が発注側のコスト管理はしやすい。発注時は、規程学習の精度目標（判定正解率95%等）を検収基準に含めると開発会社との認識齟齬が起きやすいため、PoC段階の合格基準（80%以上等）を契約書に数値で明記すること。要配慮個人情報を扱うため、委託先のセキュリティ体制（暗号化方式・アクセス権限分離・プライバシーマーク有無）を契約前に必ず確認する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員300〜3000人規模企業の一般従業員（慶弔・各種変更申請を行う本人） |
| セカンダリ | 総務・人事部門の担当者（承認・給付手配・問い合わせ対応を行う）、提携社労士事務所の担当者 |
| 管理 | 顧客企業のシステム管理者（規程データ登録・拠点設定）、およびソウムAI運営側のカスタマーサクセス担当（初期セットアップ・規程再学習の管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 自然文申請入力受付 | 従業員のチャット/LINE入力文→AIが意図分類→慶事/弔事/変更申請カテゴリを判定 |
| 申請情報自動抽出 | 自然文→AIが氏名・続柄・日付等を抽出→構造化申請データを生成 |
| 規程照合・給付額判定エンジン | 構造化申請データ+就業規則DB→勤続年数等を照合→適用条件・給付額・必要書類を算出 |
| 承認ルート自動生成 | 申請データと組織図→最適化アルゴリズムが承認者を特定→承認タスクを自動作成 |
| 二段階承認フロー | AI提案内容→総務担当者が確認・承認ボタン押下→振込データ生成トリガー |
| 祝金・弔慰金振込データ作成 | 承認済み申請→給付額・口座情報を集計→振込用CSVファイルを出力 |
| 祝電・弔電自動発注 | 承認済み申請と業務カレンダー→発注タイミングを最適化→提携業者APIへ発注データ送信 |
| 社内周知文自動生成 | 承認済み申請内容→AIがテンプレート文を生成→担当者確認後に社内配信 |
| 24時間問い合わせ対応チャットボット | 従業員の質問文→申請ステータスDB照会→回答文を即時返信 |
| 拠点別規程差異・遅延検知レポート | 月次申請ログ→AIが遅延パターン・規程齟齬を分析→経営層向けレポートを自動生成 |
| 法改正・規程改定時のAI再学習 | 改定後の規程文書→AIが差分学習→更新後判定ロジックを再デプロイ |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, plan_tier, employee_count, contract_start_date, billing_status |
employees | employee_id, company_id, name, department, hire_date, base_location, employment_status |
regulations | regulation_id, company_id, location_code, category, condition_json, benefit_amount, valid_from |
applications | application_id, employee_id, category, raw_text, extracted_fields_json, status, created_at |
approvals | approval_id, application_id, approver_id, approval_step, decision, decided_at, comment |
payments | payment_id, application_id, amount, bank_account_info, payment_status, executed_at |
vendor_orders | order_id, application_id, vendor_type, vendor_name, order_status, commission_amount, ordered_at |
audit_logs | log_id, application_id, actor_id, action_type, ai_confidence_score, log_timestamp |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 申請入力チャット画面 |
| 2 | 申請状況確認画面 |
| 3 | 総務承認タスク一覧 |
| 4 | 承認詳細・判定確認画面 |
| 5 | 規程マスタ管理画面 |
| 6 | 祝電弔電発注管理画面 |
| 7 | 経営層向けレポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4系LLM(意図分類・自然文抽出の精度確保) |
| 2 | LangChain(規程照合RAG構築の開発効率化) |
| 3 | pgvector(規程・申請ログのベクトル検索用) |
| 4 | PostgreSQL(申請・承認データの整合性管理) |
| 5 | AWS(暗号化・アクセス制御要件への対応実績) |
| 6 | LINE Messaging API(従業員側の申請導線確保) |
| 7 | SmartHR API連携(勤怠給与データとの突合) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上を目標とし、計画メンテナンスは月1回深夜2時間以内に限定する想定 |
| 性能 | 性能: チャットボット応答は入力から3秒以内、規程照合判定は5秒以内でのレスポンスを目標とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 慶弔情報は要配慮個人情報相当として保存時AES-256暗号化、通信はTLS1.2以上を必須とする想定 |
| アクセス権限 | アクセス権限: ロールベース制御で担当者権限を拠点単位・承認階層単位に分離し、閲覧ログを1年間保持する想定 |
| AI精度 | AI精度: 規程適用判定の正解率95%以上を2年目までに達成し、誤判定は必ず人間承認で最終確認する運用とする |
| データバックアップ | データバックアップ: 申請データは日次バックアップし、障害時のRPOを24時間以内、RTOを4時間以内とする目安 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実際の慶弔規程・申請データを数社から預かり、担当者がExcelとチャットツールで規程判定を人力で行い、AI化した場合の判定ロジックの正しさと業務フローの妥当性を検証する。 | 外部委託費はほぼかけず、ヒアリングの交通費とデータ整理の人件費程度で収まる水準 |
| ②最小システム | チャット入力から規程照合までを簡易なノーコード・ローコードツールとLLM APIの組み合わせで動かし、承認画面と振込データ出力の一部だけを試作して数社に使ってもらう。 | LLMのAPI利用料と簡易開発ツールの利用料が主な費用で、外注は最小限に抑えられる水準 |
| ③本開発 | 承認フロー・祝電弔電の自動発注・法改正対応の再学習機能まで含めた本番システムを構築し、社労士事務所経由での複数社導入に耐えられる運用体制を整える。 | AIエンジニアとドメインエキスパートの人件費を中心に、外注も含めて数か月分の開発費がかかる水準 |
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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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 従業員300〜3000人規模企業の人事部長・総務部長 | 現場の慶弔・申請業務の実態とペインを直接確認し初期PoC先を探すため | 経営者交流会・人事勉強会(HR Tech系イベント)や既存人脈からの紹介で接点を作る |
| 社会保険労務士事務所の代表社労士(顧問先50社以上規模) | 顧問先への導入紹介と規程解釈の監修者としての提携可能性を確認するため | 都道府県社会保険労務士会の研修会・支部会合に参加し名刺交換から関係構築 |
| SmartHR・freee人事労務等労務SaaSのアライアンス担当者 | API連携の技術要件と提携販売スキームの実現性を確認するため | 各社パートナープログラム窓口へ問い合わせフォームから提携打診 |
| 祝電・弔電手配業者(VERY CARD等)の営業担当 | 取次手数料モデルの商流・発注API有無・在庫供給体制を確認するため | 企業サイトの法人窓口・代理店募集ページから直接コンタクト |
| 個人情報保護・プライバシーマーク審査を扱うコンサルタント | 要配慮個人情報の取扱い設計とPマーク取得の要件・期間を確認するため | JIPDEC(日本情報経済社会推進協会)の指定審査機関リストから相談窓口に連絡 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士事務所への直接アプローチ | 顧問先の人事総務業務を代行している社労士に「慶弔対応の手間を減らすツールを一緒に試してもらえる先を紹介してほしい」と頼み、実際の申請データを見せてもらいながら精度検証に協力してもらう。 |
| 人事・総務担当者向けオンラインコミュニティ | SNSや勉強会コミュニティで「慶弔規程の運用で困っていることを聞かせてほしい」と投稿し、雑談ベースのヒアリングから試用に興味がある担当者を見つける。 |
| 元同僚・知人の人事担当者への相談 | 前職や知人経由で人事総務の仕事をしている人に連絡し、「今の慶弔・申請業務のやり方を教えてほしい」と実務のやり方を聞かせてもらい、そこから試用の打診につなげる。 |
| 給与計算アウトソーサーへの提案訪問 | 既存の給与計算代行会社に「顧客企業の慶弔対応の負担を減らす仕組みを一緒に提案しませんか」と持ちかけ、代行会社の顧客リストの中から候補企業を紹介してもらう。 |
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 新規開業資金（創業融資） | 新たに法人を設立する創業者、または創業後おおむね数年以内の事業者 | 自己資金に加えて運転資金を借り入れることで、AIエンジニアの人件費や規程データ収集の外部委託費に充てられる。融資総額は670万円を想定し、着金前の資金繰りを見据えて早めに申請窓口へ相談するのが実務上のポイント。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入して業務効率化を図る中小企業・小規模事業者（この事業では自社導入というより、販売先企業の導入支援ツールとしての活用を想定） | 販売先の人事総務部門が本サービスを導入する際、補助金対象ツールとして登録できれば導入ハードルが下がり、社労士事務所経由の提案時にセールストークとして使える。 |
| 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 | 創業初期のパンフレット制作や展示会出展、社労士事務所向け説明会の開催費など、販路開拓に関わる費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| 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後おおむね数年以内の中小企業・個人事業主 | 人件費や賃借料など創業期の固定費の一部が対象となるため、AIエンジニアやカスタマーサクセス担当の採用初期にあたる時期の資金負担を軽減できる可能性がある。 |
| J-Startup | 経済産業省が選定する成長期待の高いスタートアップ | 直接の資金支援ではないが、選定されると官公庁・大企業との連携機会や広報面での後押しが得られ、社労士事務所や給与SaaS事業者との提携交渉時の信用材料になり得る。 |
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……
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※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。事業の優劣を示すものではありません。