Who（誰が）
都道府県・市区町村の住宅供給公社および住宅課の職員と、公営住宅への入居申込者・在住の滞納リスク世帯が主な利用者である
対象とする社会課題：公営住宅の入居選考と家賃滞納対応における不透明さ・人手不足による公平性欠如
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。
公営住宅の入居選考は職員の手作業と裁量に頼り、なぜ落選したか分からないという声が絶えない。滞納対応も一律の督促に留まり、生活困窮の早期発見や柔軟な分割納付につながらないまま強制退去に至ることがある。選考の根拠を誰もが確認できるようにし、滞納の兆しを早く捉えて対話につなげることが、住まいを失う手前で人を支える最後の砦になる。
※ 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。
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公営住宅の入居選考と家賃滞納対応を、AIで公平かつ効率的に支える自治体向けクラウドサービス。
職員は申込者の収入や世帯構成をシステムに入力するだけで、条例の点数ロジックと機械学習を組み合わせたAIが選考順位と根拠を自動算出し、審査時間を1件40分から10分に短縮する。申込者は落選理由をチャットボットに自然な言葉で質問でき、点数の内訳をその場で確認できる。滞納面では支払履歴からリスクの高い世帯を月次で自動抽出し、職員が承認するだけでAIが多言語・やさしい日本語で分割納付を提案するリマインドを送る。強制退去に至る前に福祉窓口へつなぐ導線も組み込み、公平性と業務効率化の両立を目指す。
全国の公営住宅は約216万戸あり、多くの自治体で入居選考は職員による点数計算と抽選の手作業運用が続いている。
高齢化率が全国平均を上回る入居者層では収入変動や病気による滞納が発生しやすく、ある政令市では滞納世帯が全体の約12%に達し、担当職員1人あたり200世帯以上を抱えるケースもある。選考基準の運用が担当者の裁量に左右されやすく、住民から「なぜ落選したか分からない」という苦情が年間数百件寄せられる自治体もある。滞納者への対応も画一的な督促に留まり、生活困窮の早期発見や柔軟な分割納付提案ができず、強制退去に至る前の支援機会を逃している。職員の異動サイクル(概ね2〜3年)により審査ノウハウが属人化し、公平性の担保と業務効率化を両立できていないのが実情である。
入居選考では説明可能AI(XAI)を用いたスコアリングモデルが条例点数と機械学習予測を統合し、選考根拠を数値・言語で可視化する。
滞納対応では時系列予測モデル(勾配ブースティング系)が家賃・公共料金の支払履歴から3ヶ月先の滞納確率を予測し、リスクスコア上位世帯を自動抽出する。自然言語対話AI(LLMベースのチャットボット)が申込者・入居者からの問い合わせに24時間対応し、選考結果説明や納付相談の一次窓口を担う。さらに最適化アルゴリズムが空室情報と待機世帯の緊急度を突合し、入居斡旋の優先順位を自動算出する。
自治体住宅課の職員が入居申込データ(収入、世帯構成、住宅困窮度等)をシステムに投入すると、AIが条例・要綱に基づく点数化ロジックと機械学習による優先度スコアリングを組み合わせ、選考結果と根拠を自動生成する。
申込者はチャットボットに「なぜ選ばれなかったか」を自然言語で質問でき、AIが計算根拠を分かりやすく説明する体験を提供する。滞納面では、家賃支払データと公共料金滞納履歴、世帯属性から滞納リスクを月次予測し、リスクの高い世帯には職員の督促前にAIが多言語・やさしい日本語でリマインドと分割納付プランの提案チャットを送る。職員は管理画面でAIが提示したリスク一覧と推奨アクション(訪問・電話・福祉窓口連携)を確認し、承認するだけで対応が進む。導入自治体の職員研修と条例適合チェックはコンサルティングチームが伴走する。
| 職員の手作業審査人件費(1件40分×年間申込500件×時給3,000円換算) | 年額約100万円相当の工数 |
| 選考苦情対応の職員対応時間(年間数百件×1件30分×時給3,000円換算) | 年額約75万円相当の工数(苦情300件想定) |
| 滞納督促の訪問・電話対応(担当1人あたり200世帯超、月10件訪問×交通費込み) | 年額約60万円の訪問関連コスト |
| 強制退去に至った場合の訴訟・原状回復費用(1件あたり) | 1件あたり30万〜50万円 |
| SaaS月額利用料(戸数1,000戸未満プラン) | 月額15万円(年額180万円) |
| 初期導入・データ移行費(1回のみ) | 300万円〜800万円 |
| 職員向け研修・伴走コンサル(導入後6ヶ月) | 月額20万円(6ヶ月で120万円) |
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公営住宅の入居選考は職員の手作業と裁量に依存しており、担当者の異動サイクル(概ね2〜3年)でノウハウが引き継がれず公平性の担保が難しい状態が続いている。
ある政令市では選考理由に関する苦情が年間数百件寄せられ、職員1人が滞納世帯200世帯以上を抱える現場もあり、画一的な督促では生活困窮の早期発見や柔軟な分割納付提案ができていない。既存台帳が紙・Excel管理のまま残る自治体も多く、単年度予算の制約もあって刷新が進んでいない。選考の透明化と滞納対応の効率化・早期化を同時に実現する仕組みが求められている。
検証フェーズ(0-6ヶ月)は条例ごとにロジックが異なり自治体側の要件確認・修正が頻発するため準委任契約が向く。
要件が未確定な段階で請負契約にすると、条例解釈のすり合わせ遅延やスコープ変更のたびに追加費用交渉が発生し紛争リスクが高い。データ移行が完了しXAIスコアリングや滞納予測モデルなど機能要件が固まった実証・拡大フェーズでは、成果物と検収基準を明確化した準委任+検収型、または機能単位での請負切り替えを検討する。発注時は条例・要綱の最終解釈責任は自治体側にあること、AI提案はあくまで職員承認を経た支援であり最終判断責任は自治体側に帰属することを契約書に明記する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体住宅課の担当職員(選考業務・滞納督促対応を行う) |
| セカンダリ | 公営住宅入居申込者・現入居者(選考結果照会、滞納相談・分割納付交渉) |
| 管理 | 住宅供給公社・自治体情報システム部門の管理者(条例ロジック設定、権限管理、監査ログ確認) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 入居申込データ登録機能 | 職員が収入・世帯構成等を入力→形式チェック→申込者マスタに登録 |
| 条例点数自動計算機能 | 申込データ→条例別ロジックで点数化→世帯ごとの基礎点数を出力 |
| AI優先度スコアリング機能 | 基礎点数と属性データ→機械学習モデルで補正→優先度スコアを算出 |
| 選考根拠可視化(XAI)機能 | スコアリング結果→説明可能AIで要因分解→根拠レポートを画面表示 |
| 選考結果自然言語説明チャット機能 | 申込者の質問文→LLMが根拠データと照合→落選理由を平易文で回答 |
| 空室・待機世帯マッチング最適化機能 | 空室情報と待機世帯緊急度→最適化アルゴリズムで突合→斡旋優先順位を出力 |
| 滞納リスク予測機能 | 家賃・公共料金履歴と世帯属性→勾配ブースティングで予測→3ヶ月先滞納確率を出力 |
| リスク世帯抽出・管理画面表示機能 | 滞納確率一覧→閾値でフィルタ→職員向けリスク上位世帯リストを表示 |
| 多言語リマインド・分割納付提案チャット機能 | リスク世帯情報→LLMが多言語文面生成→納付リマインドと分割案を送信 |
| 職員承認・推奨アクション実行機能 | AI推奨アクション一覧→職員が確認・承認クリック→督促/訪問/福祉連携を実行登録 |
| 条例ロジック・ノーコード調整機能 | 自治体担当者が点数配点を画面設定→ロジック更新→次回計算に即時反映 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
applicants | applicant_id, name, birth_date, household_id, income_annual, contact_info, language_pref |
households | household_id, member_count, disability_flag, elderly_flag, current_housing_status, distress_score |
applications | application_id, applicant_id, property_id, submitted_at, status, priority_score, score_breakdown_json |
properties | property_id, municipality_id, unit_count, vacancy_count, rent_amount, location_code |
scoring_rules | rule_id, municipality_id, ordinance_version, condition_json, weight, effective_date |
payment_records | payment_id, household_id, due_date, paid_date, amount_due, amount_paid, arrears_flag |
risk_predictions | prediction_id, household_id, predicted_month, risk_score, model_version, recommended_action |
audit_logs | log_id, user_id, action_type, target_table, target_id, timestamp, ip_address |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 入居申込データ投入画面 |
| 2 | 選考結果・根拠一覧画面 |
| 3 | 選考説明チャットボット画面 |
| 4 | 滞納リスク一覧管理画面 |
| 5 | 督促・分割納付提案画面 |
| 6 | 条例ロジック設定画面 |
| 7 | 監査ログ確認画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自治体標準セキュリティクラウド準拠のため採用) |
| 2 | PostgreSQL(機微情報の厳格な権限管理に対応) |
| 3 | LightGBM(時系列滞納予測の精度と説明性を両立) |
| 4 | SHAP(スコアリング根拠の可視化に必須) |
| 5 | LLM API(GPT系、多言語対話チャット構築を高速化) |
| 6 | Next.js(職員・住民双方の画面を効率開発) |
| 7 | Auth0(自治体LGWAN連携含む認証基盤を外部化) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上(自治体窓口の平日9-17時稼働を保証) |
| 性能 | 性能: 選考結果算出は申込1件あたり5秒以内に応答完了 |
| セキュリティ | セキュリティ: 自治体標準セキュリティクラウド準拠、通信・保存データはAES256相当で暗号化 |
| 監査 | 監査: 全アクセス・承認操作のログを5年間保存し四半期ごとに監査法人がレビュー |
| 拡張性 | 拡張性: 同時接続自治体25団体・登録世帯数50万件規模までスケール可能な構成とする |
| 運用 | 運用: 障害発生時は1時間以内に一次復旧対応、月次でモデル精度(適合率80%以上)を検証 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1〜2自治体の匿名化された入居選考データをスプレッドシートで人手処理し、条例の点数化ロジックを再現できるか確認する。職員へのヒアリングで業務フローと現場の困りごとを把握する | 交通費とヒアリング謝礼程度、外部発注はほぼ不要 |
| ②最小システム | ノーコードツールとLLM APIを組み合わせた簡易プロトタイプを作り、選考根拠を説明するチャットボットを1自治体でパイロット運用し、反応を確かめる | AI利用料と外注によるプロトタイプ開発費で数か月分の水準 |
| ③本開発 | 説明可能AIによるスコアリングモデルと滞納予測モデルを本格開発し、自治体標準のセキュリティクラウドに準拠したインフラと管理画面・API連携を構築する | 自社エンジニアと外注を合わせて半年前後の人件費相当 |
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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 |
|---|---|---|
| 中核市・政令市の住宅課長または公営住宅係長 | 選考業務の実態と条例点数化ロジックの詳細を把握するため | 自治体DX関連セミナーや国交省主催の住宅施策会議で名刺交換 |
| 都道府県住宅供給公社の企画部門担当者 | 公社経由での複数自治体への横展開ルートを確保するため | 全国住宅供給公社等連絡協議会の事務局に紹介を依頼 |
| 元住宅課職員(退職後コンサル業務等に従事する人物) | 条例改正履歴と裁量運用の実態を監修者として確保するため | 自治体OBネットワークや地方公務員向け転職エージェント経由 |
| 地方自治情報センター(J-LIS)の自治体標準化担当部署 | 自治体クラウド・セキュリティ基準への準拠要件を確認するため | J-LIS公式サイトの問い合わせ窓口から資料請求・面談依頼 |
| 生活困窮者支援NPOの相談員または地域包括支援センター職員 | 滞納世帯への福祉連携フローの実務要件を確認するため | 自治体の生活困窮者自立支援制度の委託先NPO一覧から直接連絡 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元住宅課職員のネットワーク | かつての同僚や知人の自治体職員に直接連絡し、「入居選考の根拠を住民に説明できる仕組みを無償トライアルで試してほしい」と依頼する |
| 住宅供給公社全国協議会の勉強会 | 協議会主催の研究会に参加し、滞納対応の負担や選考業務の課題について個別に話を聞かせてほしいと申し込む |
| 自治体向け展示会・DXフェア | ブースで名刺交換した担当者に、後日メールで無償トライアル期間の案内を送り、庁内での検討を依頼する |
| 生活困窮者支援NPO経由の紹介 | NPOの担当者に、滞納世帯支援の仕組みを福祉窓口の担当者へ紹介してもらえないか相談する |
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 新規開業資金 | 新たに事業を始める法人・個人（自己資金の一定割合を有すること等の要件あり） | 設立初期の運転資金確保に使える制度で、創業融資の合計額は 500万円 を想定。着金までの数か月間の人件費・システム開発外注費に充てる想定 |
| 信用保証協会 創業関連保証 | 創業予定者・創業後一定期間内の中小企業 | 公庫融資と組み合わせて自治体向けシステム開発の先行投資を補うための保証枠として候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の要件あり） | 自治体向け展示会出展費やパンフレット・営業資料の作成費など、販路開拓の初期費用に使える候補 |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業する法人・個人事業主 | 本社を都内に置く場合、人件費や広告費の一部を助成対象にできる可能性があり、自己資金 100万円 を補う候補になる |
| 特定創業支援等事業（各自治体の認定制度） | 自治体の認定を受けた創業予定者 | 認定を受けると法人設立時の登録免許税の減免や信用保証の特例が使え、設立コストを抑える候補になる |
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。
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起業家がコミュニティで情報交換しています。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。
※ バッジは閲覧・登録データにもとづく自動集計の相対表示です。