Who（誰が）
人口3万〜30万人規模の基礎自治体の情報システム課・行政改革推進課職員、および都道府県DX推進部署の担当者
対象とする社会課題：自治体職員の人手不足下で、どの業務からRPA/AI化すべきか判断できず自動化が進まない
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。
多くの市役所では、職員の数が減り続ける一方で、窓口業務や申請処理の負荷は現場に集中している。情報システム課の担当者だけでは、数多くの業務をExcelで棚卸ししても、どこから自動化すべきかを判断できない。GyomuScopeは業務データをAIで解析し、投資対効果の高い業務から優先順位を示すことで、限られた人手と予算を本当に効く場所に届ける。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資900万円の申請資料も、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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人口5万人規模の市役所で、情報システム課の担当者が窓口業務・申請処理・照会対応などの業務マニュアルや申請様式、システムログ、残業時間データをアップロードすると、AIが業務内容を自動分類し、処理件数・頻度・所要時間・エラー発生率・属人化度をスコアリングします。
次にAIが自動化難易度とインパクトの2軸マトリクスを生成し、優先順位ランキングとROI試算をレポート化。担当者はダッシュボード上のAIチャットボットに『税務課で最も効果が出る業務は?』と質問すれば根拠データ付きで回答が得られ、優先順位が決まった業務にはRPA/OCR候補ツールと概算コスト、稟議資料のドラフトまでAIが自動生成します。これまでExcelで数百業務を手作業で棚卸していた担当者の負担を減らし、データに基づく投資判断ができるようになります。
全国1,741自治体の多くが職員数減少(総務省調べで過去20年で約5万人減)と定年退職の加速に直面し、窓口業務・申請処理・照会対応など定型業務の負荷が現場職員に集中している。
一方で自治体DX推進の予算は付いても「どの業務を自動化すれば投資対効果が高いか」を判断できる人材がおらず、情報システム課の担当者1〜2名がExcelで業務棚卸を試みても数百種類ある業務の全量把握すら困難な状況が多い。結果としてRPA導入は「声の大きい部署」や「ベンダー提案ありき」で選定され、年間数百万円かけても利用率が低い、あるいは効果測定すらされないケースが常態化している。総務省の自治体DX推進計画でも業務プロセス標準化(BPR)が求められているが、実際に業務量・頻度・属人性・エラー率をデータで可視化し優先順位を付けるツールは普及していない。人口5万人規模の市役所(職員数500〜800名程度)を典型的な当事者像として想定すると、担当課長級職員が「どこから手をつければいいか分からない」まま毎年同じ業務を人力で続けている実態がある。
自然言語処理(NLP)により業務マニュアルや申請書式、議事録などの非構造データを解析し業務単位に自動分類・タグ付けを行う。
機械学習による回帰・分類モデルで過去の処理時間・件数データから業務量を予測し、自動化インパクトとコストを算出する最適化アルゴリズムで優先順位マトリクスを生成する。生成AI(LLM)が対話型インターフェースとして職員からの質問に回答し、稟議書・RPAシナリオ設計書のドラフトを自動作成する。継続的な実績データ学習により、自治体ごとの業務特性(人口規模・産業構造)に応じたレコメンド精度を四半期ごとに改善する仕組みを持つ。
自治体職員がまず既存の業務マニュアル・条例・申請様式・システムログ・勤務記録(残業時間データ等)をアップロードまたはAPI連携すると、AIが自然言語処理で業務内容を分類し、処理件数・頻度・所要時間・エラー発生率・属人化度を自動抽出してスコアリングする。
次にAIが「自動化難易度(システム連携の有無・判断の複雑さ)」と「自動化インパクト(削減工数×該当職員の人件費単価×件数)」の2軸でマトリクスを生成し、優先順位ランキングと投資対効果(ROI)試算を自動レポート化する。担当職員はダッシュボード上でAIチャットボットに「税務課で最も効果が出る業務は?」等と自然言語で質問でき、AIが根拠データとともに回答する体験を提供する。優先順位が決まった業務については、AIが適用可能なRPA/OCR/生成AIツールの候補と概算コストまで提示し、そのまま導入検討の稟議資料をAIが自動生成する。四半期ごとに実績データを再取り込みし、AIが効果測定と次の優先順位再計算を行う継続的改善サイクルを組み込む。
| 情報システム課職員によるExcel業務棚卸の人件費(数百種類の業務を数名で洗い出す作業、年間延べ400時間程度) | 年額約120万円(時給3,000円換算) |
| 声の大きい部署・ベンダー提案ありきで選定したRPA導入の低利用率による費用損失 | 年額200万〜400万円(効果測定されないまま継続する保守費含む) |
| 定型業務(申請処理・照会対応)集中による窓口職員の残業代 | 年額150万〜300万円(1課あたり) |
| 業務量把握不足による誤った優先順位でのコンサル外部発注費用 | 1回あたり200万〜500万円(効果不明のまま実施されるケースを含む) |
| 初期診断・導入支援フィー(人口5万人規模・標準プラン) | 一括250万円 |
| SaaS月額利用料(職員500〜800名規模の階層) | 月額25万円(年額300万円) |
| 都道府県広域プラン(県内市町村一括契約、23市町村規模) | 年額2,000万円 |
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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。
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全国1,741自治体の多くが総務省調べで過去20年に約5万人減という職員数減少と定年退職の加速に直面し、窓口業務・申請処理・照会対応などの定型業務が現場職員に集中している。
DX予算は付いても、どの業務を自動化すべきか判断できる人材がおらず、情報システム課の担当者1〜2名がExcelで数百種類ある業務を棚卸しようとしても全量把握すら困難な状況が多い。結果としてRPA導入は声の大きい部署やベンダー提案ありきで選定され、年間数百万円かけても利用率が低い、効果測定すらされないケースが常態化している。総務省の自治体DX推進計画でもBPRが求められているが、業務量・頻度・属人性・エラー率をデータで可視化し優先順位を付けるツールは普及していない。
MVP開発フェーズはパイロット自治体3団体での精度検証を通じて仕様を調整する必要があり、要件が確定しきっていないため準委任契約が向く。
スコアリングアルゴリズムや優先順位マトリクス生成ロジックは自治体ごとの業務特性で試行錯誤が必要なため、成果物を厳密固定する請負では手戻り時の追加費用交渉が頻発しやすい。商用版SaaSのダッシュボードや稟議資料自動生成機能など仕様が確定した範囲は請負発注も検討可能だが、その場合は分類精度○%以上、レポート生成○秒以内など検収基準を数値で契約書に明記すること。自治体の個人情報を含むデータを扱うため、秘密保持契約と第三者提供禁止条項、ダミーデータでの検証範囲の明記も発注時に必須とする。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 情報システム課・行政改革推進課の担当職員(課長級・主任級、人口5万人規模市役所で1〜2名体制) |
| セカンダリ | 各業務課(税務課・住民課・福祉課等)の窓口担当職員、副市長・部長級の稟議承認者 |
| 管理 | GyomuScope運営側のカスタマーサクセス担当、および自治体側情報システム課のアカウント権限管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 業務データ取り込み | 業務マニュアル・条例・様式・システムログをアップロードまたはAPI連携→形式変換・OCR処理→構造化データとして格納 |
| AI業務自動分類・タグ付け | 構造化された業務文書テキスト→NLPで業務単位に分類→業務名・担当課・業務カテゴリタグを付与出力 |
| 業務量・属人化スコアリング | 処理件数・所要時間・勤務記録データ→回帰分析で業務量を推計→エラー率・属人化度スコアを算出 |
| 優先順位マトリクス生成 | 自動化難易度スコアとインパクトスコア→最適化アルゴリズムで2軸配置→優先順位ランキング表を出力 |
| ROI試算レポート自動生成 | 削減工数・人件費単価・件数データ→ROI計算→自治体別投資対効果レポートPDFを出力 |
| AIチャットボット応答 | 職員による自然言語質問(例:税務課で効果が出る業務は?)→LLMが根拠データ検索→回答文と根拠グラフを表示 |
| RPA/AIツール候補レコメンド | 優先順位確定業務データ→ツール適合度判定モデルで候補抽出→候補ツール名と概算コスト一覧を出力 |
| 稟議資料自動生成 | 選定業務・ROI・ツール候補データ→LLMがテンプレートに文章生成→稟議書ドラフトをWord/PDF出力 |
| 四半期継続診断・再計算 | 四半期実績データ(件数・時間・自動化実施結果)再取込→効果測定モデルで比較→優先順位を再計算し更新表示 |
| ダッシュボード可視化 | 分類済み業務データ・スコア・進捗値→集計処理→カバー率・転換率等をグラフ表示 |
| 横断学習タクソノミー管理 | 複数自治体の業務分類データ→共通辞書と照合し差分学習→タクソノミー辞書とモデル精度を更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, population, department_count, contract_plan, contract_start_date |
departments | id, municipality_id, name, staff_count |
users | id, municipality_id, department_id, name, role, email, last_login |
uploaded_documents | id, municipality_id, department_id, file_type, file_path, ocr_status, uploaded_at |
tasks | id, department_id, task_name, category, source_document_id, description |
task_metrics | id, task_id, processing_count, frequency, avg_duration_min, error_rate, staff_involved_count, automation_difficulty, automation_impact, roi_estimate, measurement_period, calculated_at |
recommendations | id, task_id, tool_type, tool_vendor, estimated_cost, ringisho_draft_url, status |
chat_logs | id, municipality_id, user_id, question, answer, referenced_task_ids, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 優先順位マトリクス画面 |
| 3 | 業務一覧・詳細画面 |
| 4 | データアップロード画面 |
| 5 | AIチャットボット画面 |
| 6 | 稟議書生成・編集画面 |
| 7 | 効果測定レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(FastAPI) - MLモデル実装とAPI提供に適する |
| 2 | PostgreSQL - 業務メトリクスの整合的管理に適する |
| 3 | OpenAI GPT-4o API - チャット応答・稟議書ドラフト生成に活用 |
| 4 | GiNZA/spaCy - 日本語業務文書のNLP分類に活用 |
| 5 | AWS Textract - 紙業務マニュアルのOCR構造化に活用 |
| 6 | React+TypeScript - ダッシュボードUI構築に適する |
| 7 | AWS(ECS,S3,RDS) - 自治体セキュリティ要件対応インフラ |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaSダッシュボードの月間稼働率99.5%以上(自治体窓口業務時間帯8:30-17:15を優先保証) |
| 性能 | 性能: 業務データ取り込みから初期分類結果表示まで1自治体あたり平均500業務規模で72時間以内に完了 |
| セキュリティ | セキュリティ: 総務省・地方公共団体における情報セキュリティポリシーガイドラインに準拠しLGWAN接続環境またはISMAP登録クラウド基盤を使用 |
| データ保護 | データ保護: 業務データ・個人情報を含む勤務記録は暗号化(AES-256)し、アクセスログを1年間保存 |
| 運用 | 運用: 四半期ごとのモデル再学習・タクソノミー更新を年4回実施し、精度指標(分類正解率)を90%以上に維持 |
| 拡張性 | 拡張性: 同時利用自治体数100団体・同時アクセス職員数500名までダッシュボード応答遅延3秒以内を維持 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット自治体から業務マニュアルや残業時間データを紙・Excelで受け取り、代表自身がスプレッドシートで業務分類と優先順位マトリクスを手作業で作って見せ、反応を確かめる | 移動交通費とヒアリング用の簡易ツール利用料程度 |
| ②最小システム | 手作業で固めたロジックをもとに、業務データをアップロードすると自動分類とスコアリングが出るダッシュボードの試作版を外注または自作で組み、複数自治体で試す | AI利用料（NLP解析のAPI従量課金）と外注エンジニアへの短期発注費が中心 |
| ③本開発 | AIチャットボットによる質問応答機能、稟議資料自動生成機能、四半期ごとの再診断バッチ処理を含む商用版SaaSとして本格実装し、複数自治体への同時提供に耐える基盤にする | 外注で数か月分の開発費に加え、継続的なAI利用料とサーバー運用費が発生する水準 |
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 |
|---|---|---|
| 人口5万人規模市の情報システム課長またはDX推進担当課長 | 業務棚卸の当事者であり予算要求権限を持つため最初の接点として最適 | 自治体DXフォーラム・全国情報化推進協議会の交流会で名刺交換し個別面談を依頼 |
| 総務省自治行政局地域情報化企画室の担当者 | 自治体DX推進計画のBPR方針・補助金動向を把握し提案の整合性を確認するため | 総務省が主催する自治体DXオンライン説明会に参加し質疑後に個別照会 |
| 地方公共団体情報システム機構(J-LIS)の企画部担当者 | 自治体標準化・共通基盤との連携可否と紹介協力の可能性を確認するため | J-LIS主催の自治体向けセミナーに出展・参加し名刺交換から面談設定 |
| 自治体向けSIer(日立公共システム・富士通Japan等)の官公庁営業部門担当者 | 既存のRPA/OCR提案との競合・協業関係を早期に確認し販売連携の可能性を探るため | 業界紙(日経BP自治体テック等)掲載の担当者にアプローチし共催セミナーを提案 |
| 元市役所行政改革推進課長・現自治体DXコンサルタント(個人事業主または小規模コンサル) | 自治体内部の業務棚卸実務と稟議プロセスの実態を助言してもらうため | 自治体DX関連の講演・note記事の執筆者に直接メッセージで面談依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元自治体職員・現役職員の個人的なつながり | 「情報システム課の業務棚卸で困っていることを聞かせてほしい」と個別に頭出しし、雑談ベースでヒアリングの約束を取り付ける |
| 自治体DX関連の勉強会・セミナー（J-LIS主催や自治体職員向け研究会） | 参加者として登壇者や情報システム課の担当者に名刺交換で近づき、「業務棚卸の困りごとを個別に聞かせてほしい」と後日のオンライン面談を依頼する |
| 自治体向けSIer（NTTデータ・日立公共システム等）の担当営業 | 「業務棚卸し前工程で困っている顧客がいたら紹介してほしい、御社の提案の前工程として無償で診断だけ試したい」と補完関係を前提に依頼する |
| 総務省・自治体の公開資料（DX推進計画・行革大綱）で担当課が明記された自治体への直接メール | 「貴自治体の行革大綱にある業務標準化の取り組みについて、無償で業務棚卸の試験診断をさせてほしい」と具体的な資料を引用して依頼する |
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（旧・新創業融資制度） | 税務署に開業届を出す前後の法人・個人事業主で、自己資金や事業計画を用意できる人 | 無担保・無保証人枠があり代表1名の初期運転資金を賄える。今回の想定では融資額は900万円で、着金までのタイムラグを見込んで自己資金と併用する設計にしている |
| 信用保証協会 創業関連保証制度 | 創業前〜創業後一定期間の法人・個人事業主 | 公庫融資と別枠で民間金融機関からの追加借入に保証を付けられるため、公庫融資だけで運転資金が不足した場合の二の矢として候補になる |
| 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創業する小規模事業者 | パイロット自治体への訪問・ヒアリング費用やダッシュボードのチラシ・展示会出展費など、販路開拓系の初期経費の一部に充当できる可能性がある |
| 特定創業支援等事業（市区町村による認定制度） | 市区町村が実施する創業スクール・相談窓口を一定回数利用した創業予定者 | 認定を受けると法人設立時の登録免許税軽減や信用保証枠の拡大が受けられ、資本金100万円で法人化する際のコスト圧縮につながる |
| IT導入補助金（中小企業庁） | 自社の業務にITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社内の会計・営業管理・チャットボット等のSaaSツール導入費の一部を補助対象にできる場合があり、代表1名体制での業務効率化に使える候補になる |
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。
行政DX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。