Who（誰が）
従業員300〜3000人規模の一般事業主企業の人事労務担当者・DEI推進担当者、および顧問先を支援する社会保険労務士事務所やHRコンサル会社が利用者となる。
対象とする社会課題：女性活躍推進法の行動計画策定が形骸化・属人化している
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。
多くの企業で女性活躍推進法の行動計画は、コンサルのテンプレートを流用した根拠のない数値目標で終わっている。専任担当者もおらず、人事労務担当者が本業と兼務で年1回の更新に追われる実態がある。人事データから逆算した目標を誰でも作れる仕組みがなければ、この形骸化は変わらないと考えた。
※ 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。
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従業員300〜3000人規模の企業の人事労務担当者が、給与・勤怠・等級・採用データをCSVでアップロードすると、AIが性別×年齢×職種×等級のクロス集計と同規模企業ベンチマーク比較を自動生成し、管理職比率などの数値目標案を3〜5年後の到達水準込みで複数提示します。
担当者はチャット画面で「営業部門だけ目標を分けたい」と指示するだけで、えるぼし認定基準に沿った行動計画書ドラフトがその場で再生成されます。人事責任者が承認ボタンを押せば公表用PDFと社内説明資料が自動出力され、従来2〜3週間かかっていた策定作業が最短2営業日に短縮されます。翌年以降は差分データのみで進捗レポートが自動更新される仕組みです。
2022年の法改正により常時雇用301人以上の企業に女性活躍推進法の行動計画策定・情報公表が義務化され、2025年には101人以上企業にも対象が拡大される見込みだが、多くの人事担当者は法定様式の書き方や数値目標の妥当性が分からず、コンサル会社のテンプレートを流用した「作文」で終わっている。
実際、厚労省の公表データベースには目標が「管理職比率〇%を目指す」など根拠不明の抽象表現に留まる企業が多数を占める。特に従業員300〜1000人規模の企業では専任のダイバーシティ推進担当者がおらず、人事労務担当者が本業と兼務で年1回の更新作業に追われている実態がある。数値目標を人事データから逆算できる人材やツールが社内になく、外部コンサルは1社あたり50万〜150万円の費用がかかるため中小企業には手が届きにくい。結果として、行動計画が実態改善に結びつかず、女性管理職比率は2023年時点で12.7%(帝国データバンク調査)と横ばいが続いている。
予測モデル(勾配ブースティング系の時系列回帰)が過去3〜5年の人事データから管理職比率・採用比率・離職率の将来推移を予測し、達成可能性別の目標値レンジを算出する。
自然言語対話AI(LLM)が人事担当者とのチャットで要件をヒアリングし、法定様式・えるぼし認定基準に準拠した行動計画文書を自動生成・修正する。異常検知アルゴリズムが同規模・同業種比較で著しく乖離するデータ(例: 特定部門のみ女性比率が極端に低い)を検出し、担当者に注意喚起する。生成された目標・施策の妥当性はルールベースの法令チェックエンジンが二重検証し、法定要件の抜け漏れを防止する。
人事担当者が自社の人事システム(給与・勤怠・等級・採用・異動データ)をCSVまたはAPI連携でアップロードすると、AIが性別×年齢×職種×等級のクロス集計を自動生成し、業界平均・同規模企業ベンチマークと比較したギャップ分析レポートを出力する。
続いてAIが管理職登用率・平均勤続年数・育休復職率などの実績推移から3〜5年後の到達可能水準を予測し、達成確度別(挑戦目標/現実目標)に複数の数値目標案を提示する。担当者はチャット対話画面でAIに「営業部門だけ目標を分けたい」「育休取得率も入れたい」などと指示すると、AIが法定様式(えるぼし認定基準・厚労省公表フォーマット)に沿った行動計画書のドラフトをその場で再生成する。最終的に人事責任者が承認ボタンを押すと、公表用PDFと社内向け説明資料が自動出力され、年1回の実績更新時には差分データのみアップロードすれば進捗レポートが自動更新される仕組みとする。これにより従来2〜3週間かかっていた策定作業が最短2営業日に短縮される体験を提供する。
| 外部コンサル会社への行動計画策定委託費用(1社あたり) | 年額50万〜150万円 |
| 人事労務担当者の兼務残業代(策定・更新作業分、2〜3週間相当) | 年額20万〜30万円の目安 |
| えるぼし認定を取得できないことによる公共調達加点機会の逸失 | 案件規模により年額数十万〜数百万円の機会損失の想定 |
| 社労士事務所が本業を圧迫されることによる顧問料相当の機会損失(1顧問先あたり) | 年間24営業日相当、時給換算で年額40万〜60万円の目安 |
| SaaS年額プラン(従業員300〜999人企業) | 年額48万円 |
| SaaS年額プラン(従業員1000〜2999人企業) | 年額98万円 |
| 社労士向けOEMライセンス(基本料+顧問先従量) | 月額5万円+顧問先1社あたり2万円 |
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2022年の法改正で常時雇用301人以上の企業に女性活躍推進法の行動計画策定・情報公表が義務化され、2025年には101人以上企業にも対象が拡大される見込みだが、専任のダイバーシティ担当者を置けない従業員300〜1000人規模の企業では人事労務担当者が本業と兼務で年1回の更新作業に追われている。
数値目標を人事データから逆算できる人材やツールが社内になく、厚労省データベースには根拠不明の抽象的な目標を掲げる企業が多数を占めている。外部コンサルは1社あたり50万〜150万円かかり中小企業には手が届かず、行動計画が実態改善に結びつかないまま女性管理職比率は2023年時点で12.7%と横ばいが続いている。この状況を放置すると2025年の対象拡大時に約3.5万社が同じ「作文」問題に直面することになる。
MVPフェーズ(Phase1〜2)はAIモデルの精度検証や法令適合ロジックの試行錯誤が前提となるため要件が流動的であり、準委任契約が適していると考えられる。
特に予測モデルの妥当性や法令チェックエンジンの網羅性は実データ検証を重ねないと確定できないため、成果物固定の請負契約では手戻りコストが発注側に転嫁されるリスクがある。Phase3以降のOEM管理画面やAPI連携など仕様が固まった機能追加は請負契約に切り替え、検収基準(例: 法定項目網羅率100%、レスポンス3秒以内)を明記して発注することを推奨する。いずれの契約形態でも人事データという機微情報を扱うため、委託先のISMS取得状況とデータ持ち出し禁止・匿名化処理の実施体制を契約書上で明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員300〜3000人規模企業の人事労務担当者・DEI推進担当者(兼務含む) |
| セカンダリ | 人事責任者(承認者)、社会保険労務士事務所・人事コンサル会社の担当者(OEM利用) |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当、社労士監修担当(法令チェックロジックの更新権限を保有) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 人事データ取込・連携 | 給与・勤怠・等級・採用データをCSVまたはAPIで受領し、正規化した分析用データセットを生成する。 |
| クロス集計・ギャップ分析 | 正規化データを入力し、性別×年齢×職種×等級で集計、業界平均比較レポートを出力する。 |
| 数値目標予測エンジン | 過去3〜5年の人事実績データから勾配ブースティング回帰で3〜5年後の管理職比率等を予測し目標レンジを出力する。 |
| 目標案生成 | 予測レンジを入力し、挑戦目標・現実目標の複数パターンを数値付きで自動提示する。 |
| 対話型ドラフト生成(LLM) | 担当者のチャット指示を受け、法定様式準拠の行動計画書ドラフトを再生成し画面表示する。 |
| 法令チェックエンジン | 生成済み行動計画文書を入力し、法定要件・えるぼし基準との照合結果と不備箇所を出力する。 |
| 異常検知アラート | 部門別データを同業種ベンチマークと比較し、著しい乖離を検出して担当者に注意喚起を通知する。 |
| 承認ワークフロー | 人事責任者がドラフトを確認し、承認ボタン押下で確定版行動計画として登録する。 |
| 公表資料自動出力 | 承認済み計画データから厚労省公表用PDFと社内向け説明資料を自動生成し出力する。 |
| 実績差分更新 | 翌年度の差分データをアップロードすると、進捗レポートと目標達成状況を自動更新する。 |
| えるぼし認定申請支援 | 蓄積データを入力し、えるぼし・プラチナえるぼし認定申請書類のドラフトを生成し出力する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, industry_code, employee_count, plan_type, contract_start_date |
users | user_id, company_id, name, email, role, last_login_at |
hr_data_imports | import_id, company_id, source_type, file_path, imported_at, status |
employee_records | record_id, company_id, gender, age, department, job_grade, hire_date, employment_status |
benchmark_datasets | benchmark_id, industry_code, employee_range, metric_name, metric_value, year |
target_predictions | prediction_id, company_id, metric_name, base_value, predicted_value, achieve_level, model_version |
action_plans | plan_id, company_id, status, target_values_json, plan_period_start, plan_period_end, approved_by |
chat_logs | log_id, company_id, user_id, message_role, message_text, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | データアップロード画面 |
| 2 | ギャップ分析レポート画面 |
| 3 | 数値目標提案画面 |
| 4 | AIチャット編集画面 |
| 5 | 行動計画プレビュー画面 |
| 6 | 承認・公表管理画面 |
| 7 | 実績更新・進捗画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(FastAPI): AI推論・API処理を高速実装するため |
| 2 | LightGBM: 時系列回帰による目標値予測に実績多数 |
| 3 | OpenAI API(GPT-4系): 法令準拠文書生成の対話AIに利用 |
| 4 | PostgreSQL: 人事データの構造化管理・集計処理に適合 |
| 5 | AWS(ECS+RDS+S3): 機微データ暗号化・スケール対応が容易 |
| 6 | React+TypeScript: SaaS管理画面のUI開発効率化 |
| 7 | Auth0: 企業別権限管理とSSO対応を簡易実装するため |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を維持し、月間許容ダウンタイムを3.6時間以内とする想定。 | 可用性99.5%以上を維持し、月間許容ダウンタイムを3.6時間以内とする想定。 |
| 人事データは保存時AES-256暗号化、通信時TLS1.3を必須とする。 | 人事データは保存時AES-256暗号化、通信時TLS1.3を必須とする。 |
| ISMS認証を初年度中に取得し、年1回外部セキュリティ監査を実施する想定。 | ISMS認証を初年度中に取得し、年1回外部セキュリティ監査を実施する想定。 |
| 同時接続300社規模を想定し、レポート生成レスポンスを平均3秒以内とする。 | 同時接続300社規模を想定し、レポート生成レスポンスを平均3秒以内とする。 |
| 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内での復旧を目標とする。 | 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内での復旧を目標とする。 |
| 法改正対応として法令チェックエンジンのルールセットを年1回以上アップデートする。 | 法改正対応として法令チェックエンジンのルールセットを年1回以上アップデートする。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携社労士事務所経由で数社分の人事データ（CSV）を受け取り、表計算ソフトで手作業によるクロス集計とベンチマーク比較を行い、法令チェックも人力で実施して目標案の妥当性を確認する | 社労士への謝礼と交通費程度、システム開発費はかけない水準感 |
| ②最小システム | CSVアップロードで性別×年齢×職種×等級のクロス集計とベンチマーク比較レポートを自動出力する簡易ツールを作り、チャット対話や法定様式ドラフト機能は付けずに分析結果の精度と反応を確認する | AI利用料とクラウド利用料が中心、外注するなら短期間の開発費で収まる水準感 |
| ③本開発 | LLMによるチャット対話、法定様式・えるぼし基準準拠のドラフト自動生成、人事システムベンダーとのAPI連携、法令チェックエンジンまでを統合したフル機能SaaSを構築する | 外注または複数名体制での数か月単位の開発費とインフラ費用がかかる水準感 |
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……
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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300〜999人規模の製造業・卸小売業の人事労務担当者(課長級) | 行動計画策定の実務負担と法定様式の分かりにくさを直接ヒアリングできる | 商工会議所のDEI推進部会や人事勉強会(HRカンファレンス等)経由で紹介依頼 |
| 社会保険労務士事務所の代表社労士(女性活躍推進法対応実績あり) | 法令監修体制構築とPoC協力先確保、顧客企業への導入紹介ルート開拓のため | 全国社会保険労務士会連合会の女性活躍推進法対応研修講師リストから接触 |
| SmartHRまたはWorks Human Intelligenceのアライアンス・パートナー担当者 | 人事データAPI連携の技術要件とパートナー契約条件を確認するため | 各社の公式パートナー募集窓口フォームまたは展示会(HR EXPO等)で名刺交換 |
| 厚生労働省雇用環境・均等局雇用機会均等課の担当者 | 2025年法改正の詳細スケジュールとえるぼし認定基準の運用実態を確認するため | 厚労省の行政相談窓口・パブリックコメント募集時の意見提出経由で接点を持つ |
| 経団連または日本商工会議所のダイバーシティ推進委員会事務局担当者 | 対象企業への説明会・勉強会の開催機会を得て導入企業を面で獲得するため | 会員企業向けセミナー講師派遣の企画書を事務局宛に提出し打診する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 提携候補の社労士事務所への直接訪問 | 顧問先の行動計画策定を代行している社労士に「策定作業をAIで2営業日に短縮できる、顧問先1社を無償トライアルさせてほしい」と依頼する |
| 人事システムベンダーの紹介・共催セミナー | SmartHR等の営業担当に「御社の顧客で女性活躍推進法対象企業を紹介してほしい、API連携のデモを一緒に提案したい」と持ちかける |
| 商工会議所・経団連のDEI推進部会 | 部会の担当者に「行動計画の実データを使った検証にご協力いただける企業を紹介してほしい」と依頼し、勉強会で事例発表の機会をもらう |
| 厚労省データベース掲載企業への個別アプローチ | 行動計画の目標が抽象的な企業の人事担当者に「貴社の公表内容を拝見した、根拠のある数値目標に作り直す無料診断を受けないか」と連絡する |
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（創業融資） | 法人設立後まもない代表者（自己資金・事業計画があること） | 運転資金の融資合計 730万円 を確保できれば、AIエンジニア採用や法令監修の社労士報酬など初期の固定費を代表1名体制のうちに賄える |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業から間もない中小企業者 | 人件費や広告費、専門家謝金（社労士監修費など）が対象経費に含まれやすく、βプロダクト開発期の持ち出しを圧縮できる |
| 小規模事業者持続化補助金（創業枠） | 小規模事業者で販路開拓に取り組む事業者 | 社労士事務所への営業資料作成やセミナー出展など、初期の顧客開拓（最初の導入企業獲得）にかかる費用の一部を補える |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（新サービス開発・デジタル枠等） | 新製品・新サービスの開発を行う中小企業者 | 予測モデルや法令チェックエンジンなど、AI機能の本開発フェーズにかかる外注・開発費の一部を対象にできる可能性がある |
| IPAS（経済産業省 始動 Next Innovator等のスタートアップ支援プログラム） | 事業化初期のスタートアップ経営者 | 資金提供ではなくメンタリングだが、社労士連携や大企業人事部門への営業戦略を専門家と磨ける段階で候補になる |
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。
この領域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的な表示です。