Who（誰が）
都道府県・市区町村の情報政策課・総務課、起案者である若手職員、決裁者である課長・部長級職員が主な利用者となる。
対象とする社会課題：庁内稟議の停滞による行政意思決定の遅延
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。
庁内の稟議が10日から3週間も止まるあいだ、待っているのは制度の先にいる住民です。起案者は前例踏襲に頼り、決裁者は数十件の中からリスクを見抜けずに時間を失う。人を増やす余力がない自治体にとって、判断を支えるAIは贅沢品ではなく、住民サービスを止めないための最低限の装備だと考えています。
※ 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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稟議パイロットAIは、地方自治体の起案者と決裁者の間で滞留している稟議文書の処理を、AIの支援で加速するSaaSです。
起案者が既存の文書管理システムに稟議書をアップロードすると、AIが法令適合性や予算根拠の整合性、過去の類似案件との比較を自動で行い、リスクスコアと具体的な指摘事項を数分で提示します。起案者はその場で修正し、差し戻しを未然に防いだ状態で決裁ルートに乗せられます。決裁者側では案件がリスクスコアに応じて赤・黄・緑に色分け表示され、低リスク案件は要点サマリーだけで即決、高リスク案件には過去の否決事例や論点整理が自動添付されます。チャット型AIに「この案件で過去に問題になった点は」と聞けば根拠付きで即答が返り、確認電話や呼び出しが減ります。平均決裁日数10日〜3週間の停滞を、現場の業務フローを変えずに短縮することを目指します。
地方自治体では年間数千件から数万件の稟議・決裁文書が起案されるが、平均決裁日数が10日から3週間に及ぶケースが多く、住民サービスの遅延や予算執行の停滞を招いている。
起案者である若手職員は前例踏襲的な文書作成に頼りがちで、法令適合性やリスク項目の見落としを恐れて上位者への確認を繰り返し、これが滞留の主因となっている。決裁者である課長・部長級職員は日々数十件の案件を確認する中で、リスクの高い案件と定型的な案件の区別に時間を取られ、重要案件の判断が後回しになりやすい。総務省の調査でも自治体の約7割が決裁プロセスの遅延を課題として認識しているが、既存の電子決裁システムはワークフロー管理のみで、内容のリスク判定機能を持たないため根本解決に至っていない。人手不足が進む中、審査担当者の増員によるボトルネック解消も財政的に困難な状況が続いている。
自然言語処理による文書解析で、稟議文書から予算額・法令根拠・関係部署等の構造化情報を抽出し、過去10年分の決裁データベースと照合してリスクスコアを予測する機械学習モデルを用いる。
生成AI（大規模言語モデル）が起案者向けに文書の不備や不足情報を自然言語で指摘し、修正案のドラフトも提示する。決裁者向けには対話型AIエージェントが質問応答を行い、関連する過去事例や法令条文を根拠付きで即座に提示する。加えて、案件の滞留パターンを時系列データから分析し、どの承認段階で遅延が発生しやすいかを予測してプロセス改善提案をレポート化する。
起案者が既存の電子決裁システム（文書管理システム）に稟議文書をアップロードすると、AIが自動で法令適合性チェック・予算根拠の整合性確認・過去の類似案件との比較を行い、リスクスコアと具体的な指摘事項をその場で提示する。
起案者はAIの指摘に基づき文書を修正してから決裁ルートに乗せるため、差し戻し率が大幅に減少する。決裁者側では、AIがリスクスコアに応じて案件を色分け表示し、低リスク案件は要点サマリーのみで即決可能にし、高リスク案件には詳細な論点整理と過去の否決事例を提示することで判断時間を短縮する。さらにチャット型AIアシスタントが決裁者からの質問（例：「この案件で過去に問題になった点は」）に文書内容と過去データを参照して自然言語で回答し、確認のための呼び出しや電話連絡を削減する。全プロセスはクラウド上のダッシュボードで進捗が可視化され、滞留日数が一定閾値を超えた案件は自動で担当部署にアラート通知される。
| 差し戻し対応にかかる起案者・決裁者の人件費（月20件×往復2時間×時給3000円換算） | 年間約144万円の想定 |
| 決裁遅延による予算執行の繰越・不用額発生（補助金交付遅延等） | 年間300万〜500万円規模の想定 |
| 確認のための電話・対面連絡にかかる決裁者の時間コスト（1日30分×年間240日×時給4000円換算） | 年間約48万円の想定 |
| 住民サービス遅延によるクレーム対応・再説明業務の追加工数 | 年間50万〜100万円程度の想定 |
| SaaS利用料（職員数500人未満自治体） | 月額15万円（年間180万円） |
| 初期導入・カスタマイズ費用（API連携・リスク判定ルール調整） | 初年度のみ200万〜300万円 |
| 研修・伴走支援サービス（年間契約） | 年額50万〜100万円 |
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地方自治体では平均決裁日数が10日から3週間に及び、住民サービスの提供や予算執行が遅れる原因になっている。
若手職員は前例踏襲的な文書作成に頼り、法令適合性やリスクの見落としを恐れて上位者への確認を繰り返すため、これが滞留の主因となっている。課長・部長級の決裁者は日々数十件の案件を確認する中で、リスクの高い案件と定型案件の区別に時間を取られ、重要案件の判断が後回しになりやすい。既存の電子決裁システムはワークフロー管理のみでリスク判定機能を持たず、審査担当者の増員も財政的に困難なため、AIによる内容チェックの自動化が必要とされている。
MVP開発（法令チェック・リスクスコア算出・ダッシュボード等の初期機能）は要件の変化が大きいため準委任契約が適した想定です。
自治体ごとの庁内規程・API連携仕様の確認に時間がかかり、固定スコープでの請負契約では手戻りリスクが高くなります。一方、初期導入・カスタマイズ費用（200万〜500万円/自治体）の対象となるAPI連携設定やリスク判定ルール調整は、要件がある程度固まった段階で請負契約に切り替える二段階方式を推奨します。発注時は、ISMAP準拠のセキュリティ要件と法令監修（弁護士・行政書士の確認範囲）を契約書に明記し、AI判定の誤検知時の責任分界（人間の最終判断が必須である旨）を成果物の受入基準に含めることが必要です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 起案者（自治体の若手〜中堅職員、稟議書を作成し決裁を回す担当者） |
| セカンダリ | 決裁者（課長・部長級職員、リスクスコアを見て承認・差し戻し判断を行う） |
| 管理 | 情報政策課・総務課の運用管理者（AIリスク判定ルールの設定、利用状況の監視、他システム連携の保守を担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 稟議文書アップロード・構造化情報抽出 | 稟議文書PDFを入力→NLPで予算額・法令根拠・関係部署を抽出→構造化データを出力 |
| 法令適合性チェック | 構造化文書データを入力→関連法令DBと照合し矛盾条項を検出→適合性判定と指摘事項を出力 |
| 予算根拠整合性確認 | 起案文書の予算額を入力→予算システムの残高・区分と照合→整合性判定と差異額を出力 |
| 過去類似案件比較 | 案件の構造化データを入力→過去10年分の決裁DBと類似度検索→類似案件一覧を出力 |
| AIリスクスコア算出 | 文書解析結果を入力→機械学習モデルでリスクを予測→0〜100点のスコアと主要因を出力 |
| 修正案ドラフト生成 | AI指摘事項を入力→LLMが不足情報を補う修正文案を生成→起案者へ修正ドラフトを提示 |
| 決裁者向け色分け表示・要点サマリー | 案件一覧とリスクスコアを入力→閾値で色分けし要点抽出→決裁画面に色分けとサマリーを表示 |
| 対話型AIアシスタント | 決裁者の自然言語質問を入力→過去データと法令条文を検索し根拠付き回答を生成→チャットに表示 |
| 滞留日数アラート通知 | 各案件の経過日数を入力→設定閾値超過を判定→担当部署へメール・システム通知を送信 |
| 進捗可視化ダッシュボード | 全案件の決裁ステータスを入力→部署・段階別に集計→クラウドダッシュボードにグラフ表示 |
| ボトルネック分析レポート生成 | 時系列の滞留データを入力→承認段階別の遅延要因を統計分析→四半期レポートをPDF出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
documents | document_id, org_id, title, category, budget_amount, status, created_by, created_at |
risk_assessments | assessment_id, document_id, risk_score, risk_level, detected_issues, model_version, assessed_at |
approval_routes | route_id, document_id, step_no, approver_id, approved_at, comment, status |
organizations | org_id, org_name, org_type, population, contract_plan, contract_start |
users | user_id, org_id, name, role, department, email, last_login |
past_cases | case_id, category, summary, decision_result, rejection_reason, decided_at |
legal_references | law_id, law_name, article_no, text_content, applicable_category |
chat_logs | log_id, document_id, user_id, question, answer, referenced_case_id, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 起案文書アップロード画面 |
| 2 | AI指摘・修正提案画面 |
| 3 | 決裁案件一覧ダッシュボード |
| 4 | リスクスコア詳細画面 |
| 5 | チャット型AI質問応答画面 |
| 6 | 滞留アラート通知画面 |
| 7 | ボトルネック分析レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS ISMAP準拠環境（自治体データの安全な保管に必須） |
| 2 | Amazon Bedrock（生成AIの指摘文生成・チャット応答に利用） |
| 3 | Python/FastAPI（NLP解析・リスク判定APIの実装基盤） |
| 4 | PostgreSQL（構造化文書情報と決裁履歴の管理） |
| 5 | OpenSearch（過去類似案件の全文検索・類似度計算） |
| 6 | React（決裁者・起案者向けダッシュボードUI構築） |
| 7 | Auth0（自治体職員のID連携・多要素認証対応） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上（許容ダウンタイム月3.6時間以内、深夜メンテナンス除く） |
| 性能 | 性能: 文書アップロードからリスクスコア算出・表示まで30秒以内で完了 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP認証済クラウド基盤を採用し、通信・保存データはTLS1.2以上/AES256で暗号化 |
| 運用・監査 | 運用・監査: 全操作ログを5年間保持し、アクセス履歴を月次で監査部門へ提供 |
| バックアップ | バックアップ: データを日次バックアップし、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 同時アクセス職員数1000人まで応答遅延2秒以内を維持 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力自治体から過去の決裁文書を提供してもらい、担当者が手作業で法令適合性・予算根拠のチェックを行い、リスク判定の観点が実務に合うかを確認する | 交通費と資料整理の人件費程度で、外部発注は行わない水準 |
| ②最小システム | 汎用の生成AIサービスを組み合わせ、文書アップロードから指摘事項の提示までを簡易画面で動かす試作を作り、実証自治体に触ってもらいフィードバックを得る | AI利用料と簡易画面制作の外注費を数か月分見込む水準 |
| ③本開発 | 既存の文書管理システムとのAPI連携、LGWAN接続要件への対応、リスク判定モデルの精度向上を行い、本稼働に耐える正式版を構築する | 外部エンジニアへの数か月単位の開発委託と、セキュリティ評価対応費を見込む水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 人口5万人以上の市区町村における情報政策課長またはDX推進担当課長 | 電子決裁システムの予算権限と課題認識を持ち、実証実験の窓口になりうる | 全国市長会・町村会のDX関連セミナーや総務省地域情報化アドバイザー派遣制度経由で接点を作る |
| 自治体の総務課・文書法規担当係長（決裁規程・公印規程の運用責任者） | 稟議・決裁ルールの実務詳細を把握しており、AI判定ルール設計の監修役になる | 情報政策課からの紹介、または自治体主催の行政改革・業務改善検討会への参加 |
| 実証事業に前向きな自治体の副市長またはCIO（情報統括責任者） | 部局横断の意思決定権を持ち、実証実験契約の最終承認者となる | デジタル庁の自治体DX実証事業説明会や地方自治情報センター(LASDEC後継組織)経由で紹介依頼 |
| 自治体向け文書管理システムベンダーの自治体営業部門責任者（富士通Japan・日立製作所等） | 既存システムとのAPI連携許諾とチャネル提携の可否を判断できる相手 | 自治体総合フェア（地方自治情報化推進フェア）等の展示会で名刺交換、後日商談設定 |
| デジタル庁 デジタル社会共通機能グループまたは自治体DX推進担当職員 | 実証事業採択の要件・スケジュールを把握し全国展開時の後ろ盾になりうる | デジタル庁の公募型実証事業（自治体DX推進補助金等）の説明会・公開ヒアリングに参加 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元自治体職員のつながり | 創業メンバーの前職の同僚や上司に連絡し「稟議の停滞で困っている課があれば話を聞かせてほしい」と実証実験への協力を依頼する |
| 地方公共団体向け文書管理システムベンダーの営業担当 | API連携の相談という名目で担当者に接触し、既存顧客である自治体の情報政策課を紹介してもらえないか打診する |
| 全国市長会・町村会等の実証事業公募 | デジタル化関連の実証事業公募に応募し、採択されれば複数自治体への同時アプローチの機会として活用する |
| 自治体DX関連の勉強会・セミナー | 情報政策課・総務課の職員が集まる勉強会に登壇者または参加者として加わり、稟議停滞の課題感を直接ヒアリングする |
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） | 新たに法人を設立する創業者 | 自己資金100万円に対して融資を受けることで運転資金を確保でき、想定する融資合計は730万円の範囲で計画できるため、初期の人件費や開発外注費に充当できる |
| 信用保証協会の制度融資（創業関連保証） | 創業間もない法人・個人事業主 | 公庫融資と合わせて利用することで資金調達の選択肢が広がり、着金までのつなぎ資金確保にも活用しやすい |
| 小規模事業者持続化補助金（創業型） | 小規模の事業者・創業者 | 営業資料作成やパートナー営業のための展示会出展費・広告費など、初期の販路開拓コストの一部を補助対象にできる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供する中小企業（自治体側の導入検討にも関連） | 自社SaaSを自治体が導入する際に補助対象ツールとして紹介できれば、営業時の提案材料になる |
| 自治体の特定創業支援等事業の認定 | 市区町村の認定を受けた創業者 | 法人設立時の登録免許税軽減など創業初期のコスト圧縮に使え、自治体との関係構築の入口にもなる |
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表示です