Who（誰が）
従業員50〜1000名規模で年間10名以上採用する企業の人事担当者と配属先上司、および入社後3ヶ月以内の新入社員が主な利用者である
対象とする社会課題：新入社員の早期離職を職場の受け入れ体制からAIで防ぐ
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。
新卒入社者の約3割が3年以内に離職し、中小企業では4割を超えることも珍しくない。原因の多くは人間関係や配属先とのミスマッチだが、専任の人事担当者が1〜2名しかいない企業では、入社後3か月間の小さな違和感に気づけないまま退職届を受け取ってしまう。上司も自分の業務で手一杯で、1on1は形骸化しがちだ。誰かの本音に気づける仕組みを、職場に用意したい。
※ 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200万円の申請資料も、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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オンボードAIは、入社直後の新入社員が週2回、LINEやSlack上でAIチャットボットと5分程度の対話を行うだけで、仕事の理解度や人間関係の満足度、心身の負荷感を無理なく伝えられるサービスです。
AIは回答内容や返信の遅れ・トーンの変化を解析し、離職リスクスコア（0〜100）を算出。人事担当者は週次ダッシュボードで部署別・上司別の傾向を俯瞰でき、上司はスコアが70を超えた新入社員に対してAIが生成した声かけ例文や1on1の論点をもとに、経験や勘に頼らず具体的な対応ができます。新入社員は本音を話せる相手ができ、上司は気づけなかった不満に事前対処できる、という現場の体験変化を目指します。
厚生労働省の調査では新卒入社者の約3割が3年以内に離職し、中小企業ではその割合が4割を超えるケースも珍しくない。
離職理由の上位には「人間関係」「上司からの支援不足」「配属先とのミスマッチ」が挙げられるが、多くの企業では新入社員の心理状態を可視化する仕組みがなく、人事担当者や配属先の上司の経験と勘に依存している。特に従業員300人以下の企業では専任の人事担当者が1〜2名しかおらず、入社後3ヶ月間の「サイレント離職予備軍」に気づけないまま退職届を受け取ることが多い。受け入れ側の上司も自分の業務で手一杯で、週1回の1on1すら形骸化しがちである。この結果、採用コスト（1人あたり平均93.6万円、就職みらい研究所調べ）が回収できないまま損失が発生し続けている。
自然言語対話AI（LLMベースの対話エンジン）が新入社員との週次チェックインを実施し、回答文のセンチメント分析とキーワード抽出により心理状態を数値化する。
時系列データを用いた予測モデル（勾配ブースティング系の機械学習）が、過去の離職事例データと照合して離職リスクスコアを算出し、リスク上昇の予兆を人手より最大6〜8週間早く検知することを目指す。生成AIが個々のリスク要因（人間関係/業務量/評価不満など）に応じた上司向け声かけスクリプトをテンプレートから自動生成し、対応品質のばらつきを抑える。蓄積された対話ログと離職・定着の結果データを学習に還元し、業種・職種別にモデルを継続的に再学習・精度向上させる。
新入社員は入社日から週2回、AIチャットボットとLINE/Slack上で5分程度の対話を行い、仕事の理解度・人間関係の満足度・心身の負荷感を自然な会話形式で回答する。
AIはその回答内容と回答の遅れ・トーンの変化を自然言語処理で解析し、離職リスクスコア（0〜100）を算出、上司や人事にダッシュボードで週次レポートを自動配信する。リスクスコアが閾値（70以上）を超えた場合、AIは具体的な声かけ例文や1on1で確認すべき論点を上司向けに自動生成し、対応の型化を支援する。人事担当者はダッシュボード上で部署別・配属先上司別の傾向を俯瞰でき、受け入れ体制自体の弱点（特定部署での離職率の偏りなど）を早期に特定できる。新入社員側は匿名性の高いチャット相手に本音を話せる心理的安全性を得られ、上司側は「気づけなかった不満」に事前対処できる体験となる。
| 新卒1名あたりの採用コスト（求人広告・エージェント費用込み） | 93.6万円/1名（就職みらい研究所調べ） |
| 3年以内離職による再採用コスト（年間離職3名想定） | 約280.8万円/年 |
| 教育担当者の対応工数（1人あたり月10時間×時給2,500円換算） | 約30万円/年（新人10名想定） |
| 離職による欠員期間の業務停滞・引き継ぎロス（1名あたり2ヶ月分の生産性損失） | 約50万円/1名 |
| 基本プラン（新入社員20名×月額3,000円） | 月額60,000円（年額72万円） |
| 上位プラン（離職リスク分析レポート込み・新入社員20名） | 月額110,000円（年額132万円） |
| 初期導入費（Slack連携＋上司研修1回） | 初年度のみ一律35万円（導入支援15万円＋研修20万円） |
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新卒入社者の約3割が3年以内に離職し、中小企業では4割を超えることも珍しくないが、従業員300人以下の企業では専任人事が1〜2名しかおらず、入社後3ヶ月の心理変化を捉える仕組みが存在しない。
受け入れ側の上司も自分の業務で手一杯で週1回の1on1すら形骸化しがちで、退職届を受け取って初めて不満に気づくケースが多い。採用コストは1人平均93.6万円かかっており、離職の予兆を早期に検知して対応の型を示す仕組みがないまま、この損失が繰り返されている。
PoCフェーズ（0〜6ヶ月）は要件や離職予兆スコアの相関検証が読めないため準委任契約が適しており、パイロット企業3〜5社でのデータ検証を優先すべきである。
β版〜正式課金フェーズ以降は機能要件が固まるため、ダッシュボードやAPI連携部分は請負契約で成果物と検収基準を明確にすることを推奨する。発注時はセンチメント分析や離職リスクスコアの算出ロジックについて、精度目標（適合率60〜70%）を契約書上の努力目標として明記し、達成保証ではないことを双方合意しておく必要がある。また個人の心理データを扱うため、データ取扱いポリシーや第三者機関認証取得の責任範囲を契約時点で発注者・受注者間で切り分けておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 新入社員（入社後3〜6ヶ月程度、週2回のチャット対話に回答する） |
| セカンダリ | 配属先の上司・OJT担当（週次レポートを確認し、アラート時に1on1で対応する） |
| 管理 | 人事担当者（ダッシュボードで全体傾向を俯瞰し、部署・上司別の受け入れ体制を管理する） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 週次チェックイン対話機能 | 入力:新入社員のLINE/Slack返信→処理:LLMが対話進行・深掘り質問生成→出力:5分程度の対話ログ保存 |
| センチメント・キーワード解析機能 | 入力:対話ログテキスト→処理:自然言語処理で感情極性とキーワード抽出→出力:心理状態スコア項目 |
| 離職リスクスコア算出機能 | 入力:対話解析結果と回答遅延・トーン変化→処理:勾配ブースティングモデルで予測→出力:0〜100のリスクスコア |
| 上司向け週次レポート配信機能 | 入力:算出済みリスクスコア→処理:部署・個人別に集計→出力:週次ダッシュボードへの自動配信 |
| 閾値超過アラート通知機能 | 入力:リスクスコア70以上検知→処理:上司・人事へのプッシュ通知生成→出力:LINE/Slack/メール通知 |
| 声かけスクリプト自動生成機能 | 入力:リスク要因分類（人間関係/業務量/評価不満）→処理:生成AIがテンプレート適用→出力:上司向け声かけ例文 |
| 人事向け俯瞰ダッシュボード機能 | 入力:全社員のリスクスコア履歴→処理:部署別・上司別に集計分析→出力:傾向可視化グラフ画面 |
| 離職傾向分析レポート機能（上位プラン） | 入力:蓄積対話ログと離職・定着結果→処理:配属パターン別に統計分析→出力:年4回のPDFレポート |
| モデル再学習・精度向上機能 | 入力:新規対話ログと離職結果データ→処理:業種別に機械学習モデルを再学習→出力:更新済み予測モデル |
| 外部システム連携機能 | 入力:勤怠・ATS・Slack/TeamsのAPIデータ→処理:ユーザー情報とスケジュールを同期→出力:統合済み対象者リスト |
| 管理者権限・アカウント管理機能 | 入力:人事担当者の設定操作→処理:部署・上司・新入社員の紐付け登録→出力:権限別ログイン環境 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, company_name, industry, employee_count, contract_plan, contract_start_date, billing_status |
departments | id, company_id, department_name, manager_user_id |
users | id, company_id, department_id, role, name, email, slack_user_id, line_user_id, hire_date |
checkin_sessions | id, user_id, scheduled_at, answered_at, channel, status |
checkin_answers | id, session_id, question_id, answer_text, sentiment_score, keyword_tags |
risk_scores | id, user_id, calculated_at, risk_score, risk_factors, model_version |
alerts | id, user_id, risk_score_id, alert_level, sent_to_user_id, sent_at, script_content, response_status |
reports | id, company_id, report_type, period_start, period_end, generated_at, file_url |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 新入社員チェックイン画面 |
| 2 | 上司ダッシュボード |
| 3 | 人事ダッシュボード |
| 4 | リスクアラート詳細画面 |
| 5 | 声かけスクリプト表示画面 |
| 6 | 部署別分析レポート画面 |
| 7 | 管理者設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | OpenAI API: 対話生成とセンチメント分析の精度確保 |
| 2 | LINE Messaging API: 新入社員との週次接点構築に必須 |
| 3 | Slack API: 企業内既存ツールとの連携容易性 |
| 4 | AWS ECS/Lambda: 推論負荷に応じたスケーラブル基盤 |
| 5 | PostgreSQL: 対話・スコアデータの安定管理 |
| 6 | LightGBM: 勾配ブースティングによる離職予測モデル |
| 7 | Auth0: 企業別SSOとアクセス権限管理の簡易化 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上を目標とし、メンテナンス時間は深夜2〜4時のみに限定する |
| 性能 | 性能: チャットボット応答は平均3秒以内、ダッシュボード表示は5秒以内でレンダリングする |
| セキュリティ | セキュリティ: 対話データは保存時AES-256暗号化、通信はTLS1.2以上を必須とする |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 心理データは匿名化IDで管理し、個人情報保護法およびISO27001準拠を2年目末までに取得する |
| 拡張性 | 拡張性: 同時アクセス新入社員数1万人規模まで水平スケール可能なクラウド構成とする |
| 運用 | 運用: 対話ログは最低3年間保存し、退職者データは労基法に基づき所定期間後に削除する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | LINE公式アカウントやGoogleフォームで週次アンケートを人力配信し、回答をExcelで手集計してスコア化、上司にメールで共有して相関を確認する。 | ツール利用料程度で、ほぼ人件費のみの水準 |
| ②最小システム | Slack/LINE Botと既存のLLM APIを連携させて対話とスコアリングを自動化し、スプレッドシート連携の簡易ダッシュボードで結果を配信する。 | AI利用料とノーコードツール利用料程度の水準 |
| ③本開発 | 独自ダッシュボード・API連携・アラート機能を外注または自社開発で実装し、セキュリティ監査や社労士監修のポリシー整備も行う。 | 外注で数か月分の開発費規模の水準 |
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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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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300〜500名規模の製造業・IT企業の人事部長（人事責任者） | サイレント離職予備軍への課題感が強く、PoC導入の意思決定権を持つため | 日本能率協会やHRテック展示会（HR EXPO等）の名刺交換・商談ブースで接点を作る |
| 中小企業向け顧問契約が多い社会保険労務士法人の代表社労士 | 労務データ取扱いの監修と、顧問先企業への代理店紹介チャネルを兼ねるため | 全国社会保険労務士会連合会の支部研修会・勉強会に参加し名刺交換する |
| リクルート系・パーソル系人材紹介会社の法人営業担当者 | 紹介後の定着支援サービスとして追加提案でき、送客チャネルになるため | 人材紹介会社の法人営業部門に代理店提携の企画書を持参しアポイントを取る |
| freee人事労務・jinjer等勤怠管理SaaS事業者のアライアンス担当者 | API連携により既存顧客基盤への相乗り導入が可能になるため | 各社のパートナープログラム申込窓口から連携提案書を送付する |
| 個人情報保護法・労働法に詳しい弁護士（企業法務系事務所） | 要配慮個人情報の取扱い設計と利用規約の適法性を初期段階で確認するため | スタートアップ支援に実績のある法律事務所の無料相談窓口に問い合わせる |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 知人経由の人事担当者紹介 | 前職や勉強会でつながった人事担当者に「新入社員の離職予兆を早く見つける仕組みを検証中で、無料で試してほしい」と直接依頼する。 |
| 社労士との提携紹介 | 顧問先に中小企業を多く抱える社労士事務所に「離職対策の新しいツールを一緒に提案しませんか」と持ちかけ、紹介料の相談をする。 |
| HRテック系の勉強会・交流会参加 | 人事担当者が集まる勉強会に参加し、「新入社員の本音を可視化するサービスを開発中で意見を聞きたい」と声をかける。 |
| SNS・note発信での事例共有 | 早期離職の課題や対策事例を発信し、「無料相談・パイロット導入を募集中」と告知してDMで問い合わせを受ける。 |
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） | 新たに事業を始める方・創業して間もない方 | 自己資金100万円での法人設立にあたり、運転資金の融資を受ける主力の制度として想定。融資合計は 200万円 を目安に設計する。 |
| 小規模事業者持続化補助金（創業枠） | 商工会議所・商工会の管轄地域で事業を営む小規模事業者 | パンフレットやWebサイト制作、展示会出展など初期の販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的な製品・サービス開発に取り組む中小企業・小規模事業者 | 対話AIエンジンやスコアリングモデルの開発費の一部を対象経費として計上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 | 都内で創業を予定または創業して間もない中小企業者 | 人件費・賃借料・広告費等の立ち上げ期の経費を助成対象にできる可能性があり、公庫融資と並行して活用を検討できる。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社の資金調達ではなく、導入企業側がオンボードAIの利用料を補助対象にできる可能性があり、営業提案の材料にできる。 |
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……
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メンタルヘルス領域で挑戦する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表示です。