Who（誰が）
全国1,741自治体の産業振興課担当者と、従業員300名以下の中小企業・個人事業主約357万社の経営者、および提携する税理士・中小企業診断士・地方銀行担当者が主な利用者である。
対象とする社会課題：自治体補助金の情報が対象事業者に届かず活用されない
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。
全国の自治体は毎年数万件の補助金を出しているが、多くは自治体HPのPDFに埋もれたままだ。従業員10名以下の製造業や小売業の経営者は、日々の業務に追われて自ら探す余裕がなく、商工会議所や税理士からの紹介に頼るしかない。一方で自治体側も広報の人手が足りず、対象事業者に直接届ける手段を持たない。この情報の届かなさを、AIが毎日情報を集め、事業者一人ひとりに合わせて届ける仕組みで解消したい。
※ 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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補助金マッチングAI「カナエル」は、全国の自治体・国・独立行政法人が公開する年間数万件の補助金公募情報をAIが毎日自動収集し、対象業種・地域・従業員規模・補助率・締切などを構造化データ化するサービスです。
従業員10名以下の製造業や小売業の経営者は、LINEで法人番号・業種・所在地・課題（設備更新やDX化など）を登録するだけで、AIが約6万件のDBと照合し週1回、適合度スコア順に案件を届けます。気になる案件はチャットボットに質問すれば、生成AIが公募要領を平易な言葉で要約し、申請書の草案まで自動生成。仕上げは社労士・中小企業診断士の有償レビューにつなぎます。「探す・読む・書く」の負担を減らし、自治体には周知率向上、事業者には機会損失の削減を届けます。
全国の自治体は年間数万件の補助金・助成金公募を出しているが、多くは自治体HPのPDFに埋もれ、対象となりうる中小企業の8割以上が存在自体を知らないと言われる。
従業員10名以下の製造業や小売業の経営者は、日々の業務に追われ自ら情報を探す時間的余裕がなく、商工会議所や税理士からの紹介に依存しているのが実情である。一方で自治体側も広報予算・人員が限られ、対象事業者へのプッシュ型周知はほとんど行われていない。結果として予算消化率が低い補助金がある一方、知らずに機会損失する事業者が全国に数十万社単位で存在すると推計される。この情報非対称は「公募要領の専門用語が難解」「対象要件の該当判定に手間がかかる」という構造的問題が原因であり、単なる情報ポータル化だけでは解決しない。
①情報収集工程では自然言語処理によるPDF/HTMLスクレイピングとエンティティ抽出で公募要領を自動構造化する。
②マッチング工程では事業者プロファイルと補助金要件をベクトル化し、協調フィルタリングと類似度計算による適合度予測モデルでレコメンドスコアを算出する。③対話工程では生成AI(LLM)が公募要領の要約・Q&A対応・申請書ドラフト生成を行い、専門用語を平易な言葉に変換する。④継続的に採択結果データを学習し、適合度予測モデルの精度を四半期ごとに再学習して向上させる。
自治体・国・独立行政法人の公募サイトをAIが毎日巡回・自動収集し、公募要領PDFを自然言語処理で構造化データ化(対象業種・地域・従業員規模・補助率・締切等)する。
事業者はLINE/Webで法人番号や業種・所在地・直近の課題(例:設備更新、DX化、後継者不足)を登録するだけで、AIが約6万件の補助金DBと事業者プロファイルを照合し、適合度スコア順に週1回レコメンドを届ける。気になる案件はチャットボットに質問すると、生成AIが公募要領を要約し、必要書類・申請手順・過去の採択事例をわかりやすく対話形式で説明する。さらに申請書のドラフト作成支援機能があり、事業者が入力した情報から補助金様式に沿った申請書草案をAIが自動生成し、専門家(社労士・中小企業診断士)による有償レビューへ接続する。この一連の流れにより、事業者は「探す・読む・書く」の3つの負担を大幅に削減できる。
| 補助金を知らず自己資金・全額借入で設備更新した場合の機会損失(想定：ものづくり補助金2/3補助・上限1,000万円を活用できなかったケース) | 年間最大約667万円の機会損失 |
| 経営者自身が補助金情報を探す人件費相当(週3時間×時給換算3,000円) | 年額約46.8万円 |
| 自治体の紙チラシ・郵送による広報費(1万部印刷・発送) | 年額約80万円 |
| 行政書士・中小企業診断士への申請代行外注費(1件あたり) | 1件10万円〜30万円 |
| 自治体向けSaaS利用料(人口8万人規模の標準プラン) | 月額10万円(年間120万円) |
| 事業者向けプレミアム会員 | 月額980円 |
| 専門家レビュー(社労士・診断士による有償添削、1件あたり) | 1件2万円〜5万円(手数料30%含む) |
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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従業員10名以下の中小企業経営者は日々の業務に追われ、自治体HPのPDFに埋もれた補助金公募を自ら探す時間がなく、対象事業者の8割以上が制度の存在自体を知らないまま機会損失している。
自治体側も広報予算・人員が限られ、対象事業者へのプッシュ型周知をほぼ行えていない。加えて公募要領は専門用語が多く該当判定に手間がかかるため、単に情報を一覧化するポータルでは根本解決にならない。この「探す・読む・書く」の3つの負担をAIで肩代わりする仕組みが必要である。
検証フェーズ（0-6ヶ月）は自治体ごとにデータ公開形式が非統一で構造化精度85%達成に向けた試行錯誤が必要なため、準委任契約が適する。
要件と精度基準が固まった初期導入フェーズ以降は、LINEチャットボットや申請書ドラフト生成など機能単位で請負契約に切り替える選択肢もあるが、AIモデルの精度は完全な保証が難しいため成果物定義は「機能実装完了」に留め、精度目標は努力目標として別途SLAで管理することを推奨する。自治体側の仕様変更や個人情報保護に関する追加要件が発注後に生じやすいため、契約時に変更管理プロセスと追加費用条件を明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員300名以下、特に10名以下の製造業・小売業の経営者・個人事業主 |
| セカンダリ | 自治体産業振興課職員、地銀・信金の融資担当者、商工会議所職員、社労士・中小企業診断士 |
| 管理 | カナエル運営会社のカスタマーサクセス担当（自治体対応）とNLPエンジニア（公募データ品質・モデル精度管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 公募情報自動収集・構造化 | 自治体HP/PDF→NLPでスクレイピング・エンティティ抽出→対象業種等を構造化DB化 |
| 事業者プロファイル登録 | 法人番号・業種・所在地・課題をLINE/Webで入力→DB登録→マッチング用ベクトル生成 |
| 適合度マッチングエンジン | 事業者ベクトルと補助金要件ベクトル→類似度・協調フィルタリング計算→適合度スコア出力 |
| 週次レコメンド配信 | 適合度スコア上位案件→配信バッチ処理→LINE/Webへ週1回通知送信 |
| 対話型公募要領要約Bot | 事業者の質問文→LLMが公募要領PDFを解析→平易な要約と回答をチャットで返信 |
| 申請書ドラフト自動生成 | 事業者入力情報→LLMが補助金様式にマッピング→申請書草案テキストを出力 |
| 専門家レビュー連携 | ドラフト草案→社労士・診断士へ発注依頼送信→有償レビュー結果を事業者へ返却 |
| 採択結果学習・再学習 | 採択/不採択結果データ→四半期バッチで予測モデル再学習→精度指標を更新 |
| 自治体向け周知率レポート | 配信・登録・申請データ→集計処理→月次周知率レポートPDF出力 |
| 金融機関送客管理 | 提携金融機関からの紹介ID付き登録→利用実績集計→送客フィー計算・請求データ生成 |
| プレミアム会員管理 | 月額課金申込→決済処理→複数拠点対応・優先マッチング権限を付与 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
subsidies | id, title, org_name, category, target_industry, target_region, employee_limit, subsidy_rate, max_amount, deadline, source_url, status |
subsidy_requirements | id, subsidy_id, requirement_type, requirement_text, is_required |
businesses | id, corporate_number, company_name, industry_code, prefecture, city, employee_count, contact_line_id, registered_at |
business_profiles | id, business_id, issue_type, priority, memo |
matches | id, business_id, subsidy_id, match_score, matched_reason, notified_at, status |
applications | id, business_id, subsidy_id, draft_text, status, submitted_at, reviewer_id |
reviews | id, application_id, reviewer_id, fee_amount, comment, reviewed_at |
municipalities | id, municipality_name, plan_type, monthly_fee, contract_start, contract_end |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 事業者登録画面 |
| 2 | マッチング結果一覧 |
| 3 | 補助金詳細・チャット画面 |
| 4 | 申請書ドラフト編集画面 |
| 5 | 専門家レビュー依頼画面 |
| 6 | 自治体管理ダッシュボード |
| 7 | 採択率分析レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(スクレイピング・NLP処理の標準ライブラリが充実) |
| 2 | OpenAI API(公募要領の要約・対話生成に利用) |
| 3 | PostgreSQL(補助金・事業者データの構造化管理) |
| 4 | Elasticsearch(補助金検索・類似度スコア計算に利用) |
| 5 | LINE Messaging API(事業者への通知・対話接点構築) |
| 6 | AWS(インフラのスケーラビリティとコスト最適化) |
| 7 | Airflow(公募情報の定期巡回ジョブを自動管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 公募情報構造化精度85%以上を6ヶ月時点で維持し、四半期ごとに再学習で更新すること | 公募情報構造化精度85%以上を6ヶ月時点で維持し、四半期ごとに再学習で更新すること |
| レコメンドバッチは週1回、全登録事業者分を24時間以内に処理完了すること | レコメンドバッチは週1回、全登録事業者分を24時間以内に処理完了すること |
| システム稼働率99.5%以上(月間ダウンタイム約3.6時間以内)を目標とすること | システム稼働率99.5%以上(月間ダウンタイム約3.6時間以内)を目標とすること |
| 法人番号・事業者個人情報は暗号化保存し、個人情報保護法・自治体データ取扱規定に準拠すること | 法人番号・事業者個人情報は暗号化保存し、個人情報保護法・自治体データ取扱規定に準拠すること |
| LLM API呼び出しは1事業者あたり月間コストを想定100円以内に抑制する設計とすること | LLM API呼び出しは1事業者あたり月間コストを想定100円以内に抑制する設計とすること |
| PDF/HTMLスクレイピングは日次実行し、6万件規模のデータを24時間以内に更新完了すること | PDF/HTMLスクレイピングは日次実行し、6万件規模のデータを24時間以内に更新完了すること |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数自治体の公募要領PDFを人手で読み込み、Excelやスプレッドシートで対象業種・締切等を整理し、数社の経営者にLINEやメールで直接情報を送って反応を確かめる | 人件費のみで、AI利用料や交通費程度の実費だけ |
| ②最小システム | スクレイピングとLLMによる要約を一部自動化し、LINE公式アカウントで週1回の通知を試作。数十社規模で申請着手率などの反応を測る | 外注または業務委託で数か月分の開発費、加えてLLM APIとクラウドインフラの月額利用料 |
| ③本開発 | マッチングモデルと申請書ドラフト生成機能を本実装し、自治体向けSaaS管理画面と専門家レビュー連携機能を整備して複数自治体・事業者への展開に備える | エンジニア複数名分の人件費と外部専門家（法務・個人情報保護顧問）への継続的な支払いを含む、これまでより大きい水準 |
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 |
|---|---|---|
| 自治体産業振興課の補助金担当職員(市区町村・都道府県) | SaaS導入の意思決定者かつ公募データ提供元、実証実験の可否を握る | 総務省・中小企業庁の実証事業公募や首長への提案書送付経由で接点を作る |
| 商工会議所・商工会の経営指導員 | 中小企業への既存の相談窓口を持ち、事業者への登録誘導チャネルになる | 日本商工会議所地区連合会や地元商工会議所の中小企業相談窓口に直接訪問 |
| 地方銀行・信用金庫の法人営業部・地域振興部担当者 | 融資先送客と提携料モデルの実現に必須、既存顧客基盤を活用できる | 地銀協・信金中央会の地域創生担当部署へのアプローチや取引先紹介経由 |
| 中小企業診断士協会(都道府県協会)の事務局・役員 | 有償レビュー業務の提携先確保と品質監修体制構築のため | 各都道府県中小企業診断士協会の相談窓口・研究会経由で紹介を依頼 |
| 社会保険労務士会の業務対策部担当者 | 申請書レビュー業務の複線化と非弁・非士業リスク回避の助言を得るため | 都道府県社労士会の業務推進委員会に相談・提携打診の面談を申し込む |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 商工会議所・商工会の経営指導員への個別相談 | 『補助金の情報が届かず活用できていない事業者様の実態を伺いたく、無料で試せるLINE通知の試作版を数社にお試しいただけないか』と持ちかけ、指導員経由で経営者を紹介してもらう |
| 地方銀行・信用金庫の融資担当者経由の紹介 | 『融資先の事業者様に補助金情報を無償で提供したい、送客の仕組みを一緒に検証させてほしい』と担当者に伝え、既存の融資先企業への紹介を依頼する |
| 中小企業診断士・社労士の勉強会・交流会 | 『申請書ドラフトのAI生成部分を無償で使ってもらい、レビュー業務の効率化に役立つか率直な感想が欲しい』と伝え、士業が担当している顧客企業への紹介をお願いする |
| 地域の製造業・小売業の経営者交流会（商店街組合・工業会等） | 『補助金を知らずに逃した経験があるか聞かせてほしい、LINEで通知が届く試作版を無料で試してもらえないか』と直接声をかけ、数社ずつ試用を依頼する |
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 新規開業資金（新創業融資制度） | 法人設立からおおむね間もない事業者、代表者に一定の自己資金がある創業者 | 自己資金100万円を元に、開発体制を整えるための運転資金として活用できる。融資合計は500万円を想定し、着金は設立から2か月目ごろの見込み |
| 信用保証協会 創業関連保証（制度融資） | 創業前・創業後一定期間の中小企業・個人事業主 | 公庫融資と並行、または銀行融資の際の保証として活用でき、500万円規模の資金調達の裏付けになる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業（自治体による創業助成金、都道府県・市区町村ごとに類似制度あり） | 都内（または各自治体管轄内）で創業予定・創業後一定期間内の事業者 | 採択されれば人件費・賃借料等の一部が助成対象になり、代表1名体制で動く創業初期の固定費負担を軽くできる候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金（日本商工会議所・全国商工会連合会が事務局） | 従業員数が少ない小規模事業者（商工会議所・商工会の管轄地域） | LINE公式アカウントの構築費や、事業者向けの営業用パンフレット・広報費など、販路開拓にかかる費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金（中小企業庁・独立行政法人中小企業基盤整備機構が関連） | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社のマッチングシステムやチャットボットの外部発注費の一部を対象にできる可能性があり、開発初期の外注コストを圧縮できる候補になる |
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。
行政×AIの領域に挑む創業者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・登録などの実績にもとづく自動集計の相対表示です。