Who（誰が）
従業員100〜2000名規模で育児・介護と両立支援制度を持つが専任人事担当者が不足しがちな企業の人事部門
対象とする社会課題：育児・介護と両立できる職務設計が企業側にできず、離職・休職が多発している
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。
時短勤務になった瞬間、仕事の中身が「間に合わせ」になってしまう。悪気のある会社は少ない。ただ、業務を組み直す時間も専門知識も無いだけだ。制度はあるのに現場が回らないという矛盾を、AIによる職務の再設計で埋め、育児や介護を理由に働き方を諦める人を減らしたい。
※ 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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人事担当者が、育児・介護と両立中の社員のタスク一覧・稼働時間・必要スキルと、勤務可能時間帯や介護予定の変動幅などの制約条件を画面に入力すると、AIが社内の職務データベースと突合して業務を最小単位に分解し、『誰にどのタスクを割り振れば生産性を落とさず両立できるか』を計算する。
ダッシュボードには給与・評価インパクト付きの再設計案が3パターン表示され、人事担当者はチャット形式のAIと『この業務は外せない』等のやり取りをしながら案を微修正できる。確定案は本人・上長向けの説明資料とともに自動送付され、3〜6ヶ月ごとにAIが状況を再分析し再調整案を出し続ける。手作業で数時間〜数日かかっていた職務再設計を、対話と自動計算で大幅に短縮する。
厚生労働省調査では介護離職者は年間約10万人、育児を理由とした正社員の離職・非正規転換も後を絶たず、特に従業員300名未満の企業では専任の人事担当者がいないケースが7割を超える。
企業は「時短勤務」「在宅勤務」といった制度は用意しても、実際の業務内容・役割分担まで踏み込んで再設計できておらず、結果として時短社員に「中途半端な仕事」が割り振られ本人のキャリア停滞と周囲の負担増が同時に発生する。人事担当者は各社員の職務記述書（あれば）や勤怠データを個別に見て手作業で調整案を作るしかなく、1人あたり数時間〜数日を要し、100人規模の組織では年間の対応工数が数百時間に達する。当事者である時短勤務中の社員（例: 42歳・課長職・子3歳と要介護の親を抱える）は「自分の仕事の価値が下がった」と感じ、企業は暗黙のうちに人材流出リスクを抱えたままになっている。この課題は制度設計と現場運用の間に「業務の粒度」というギャップがあるために放置されてきた。
①タスク分解・最適化フェーズでは組合せ最適化アルゴリズム（整数計画法＋強化学習）が社内タスクデータと制約条件から実行可能な職務再配分パターンを算出する。
②自然言語対話AI（LLM）が人事担当者との壁打ちを担い、曖昧な制約（『この業務は減らしたくない』等）を構造化データに変換して再計算に反映する。③予測モデルが過去の離職・休職データと現在の勤務状況から個人ごとの離職リスクスコアを算出し、優先的に見直すべき社員を人事担当者に提示する。④生成AIが職務変更の説明文書・面談スクリプトを対象者ごとにパーソナライズして自動作成する。
人事担当者が対象社員の職務内容（タスク一覧、稼働時間、必要スキル）と制約条件（勤務可能時間帯、在宅可否、介護・育児の予定変動幅）をシステムに入力すると、AIが社内の全職務データベースと突合し、業務を最小単位のタスクに分解した上で「誰にどのタスクを再配分すれば生産性を落とさずに両立可能な職務セットが組めるか」を最適化計算で提示する。
人事担当者はダッシュボード上でAIが提案した3パターンの職務再設計案（給与・評価インパクト付き）を比較し、チャットボット形式のAIと対話しながら「この業務は属人化しているので外せない」等の制約を追加してプランを微修正できる。確定した案は本人・上長にAIが自動生成した説明資料（変更理由、キャリアパスへの影響見込み）とともに送付され、オンライン面談の前に双方が内容を確認できる状態になる。3〜6ヶ月ごとにAIが勤怠・成果データを再分析し、介護度や子の成長に応じた再調整案を自動で提案し続ける。
| 人事担当者の手作業による職務再設計工数（100人規模で年間数百時間、時給換算） | 年額 約300万円〜500万円の目安 |
| 介護離職者の代替採用コスト（1人あたり採用・教育費） | 1人あたり約100万円〜150万円 |
| 時短勤務者の生産性低下・周囲の負担増による機会損失 | 年額 約50万円〜100万円/人の目安 |
| 休職・離職に伴う引き継ぎ不足による業務停滞（プロジェクト遅延等） | 年額 数十万円〜数百万円（案件規模により変動）の目安 |
| SaaS月額利用料（100〜500名規模） | 月額20万円（年間240万円） |
| 導入・データ連携支援費（初回一時金） | 50万円〜150万円（初年度のみ） |
| 個別コンサルティングオプション（面談同席等） | 1回5万円（必要時のみスポット利用） |
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従業員300名未満の企業では専任人事担当者がいないケースが7割を超え、時短勤務・在宅勤務の制度はあっても業務内容そのものの再設計までは手が回っていない。
結果として時短社員に中途半端な仕事が割り振られ、本人のキャリア停滞と周囲の負担増が同時に発生している。人事担当者は職務記述書や勤怠データを個別に見て手作業で調整案を作るしかなく、1人あたり数時間〜数日、100人規模の組織では年間数百時間の工数がかかっている。この『業務の粒度』のギャップが放置された結果、育児・介護を理由とした離職・非正規転換が後を絶たない。
MVPフェーズは最適化アルゴリズムの精度検証や人事担当者との対話設計を反復しながら仕様を固めていく段階のため準委任契約が向く。
パイロット3社の要件を拾いながらプロトタイプを磨く必要があり、成果物を固定する請負では仕様変更のたびに追加契約が発生し双方の負担が増える。API連携や業種別テンプレートなど仕様が確定した機能追加フェーズでは請負に切り替え、範囲・納期・金額を明確にするのが望ましい。発注時は人事データという機密情報を扱うため、NDA・ISMS対応状況・再委託先の範囲を契約書に明記し、工数削減率やNPSなどのKPIを検収基準として事前にすり合わせておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 導入企業の人事担当者（従業員100〜2000名規模、専任・兼任問わず） |
| セカンダリ | 対象社員本人とその上長（説明資料の確認、面談での意思疎通に利用） |
| 管理 | ワークフィット運営側のカスタマーサクセス担当・システム管理者（企業ごとのデータ連携設定やアルゴリズムパラメータの調整を担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| タスク分解・最適化エンジン | 対象社員のタスク・制約条件を入力→整数計画法と強化学習で最適化計算→職務再配分案3パターンを出力 |
| 職務再設計案比較ダッシュボード | AI生成の3職務再設計案を入力→給与・評価影響を並列比較表示→人事担当者が選定できる画面を出力 |
| 対話型制約構造化チャットボット | 人事担当者の曖昧な制約発言を入力→LLMが構造化データに変換→最適化エンジンへ反映し再計算 |
| 離職リスクスコア算出 | 勤怠・休職履歴データを入力→予測モデルでリスクスコア算出→優先対応すべき社員リストを出力 |
| 説明文書・面談スクリプト自動生成 | 確定した職務再設計案を入力→生成AIが変更理由等を文章化→対象者別説明資料と面談台本を出力 |
| 人事システムAPI連携 | 勤怠・人事DBの既存データを入力→API経由で自動取込・同期→タスクDBへ最新データを反映 |
| CSVインポート簡易連携 | API未対応企業の勤怠・人事データCSVを入力→フォーマット変換・検証→システム内DBへ登録 |
| 承認フロー管理 | AI提案案を入力→人事担当者が確認・修正・承認操作→確定案として本人・上長へ送付 |
| 定期再分析・再調整提案 | 3〜6ヶ月ごとの勤怠・成果データを入力→AIが状況変化を再分析→再調整案を自動提示 |
| 効果測定レポート生成 | 導入前後の工数・離職率データを入力→比較集計・グラフ化→効果測定レポートを出力 |
| 本人・上長向け確認通知送付 | 確定した職務再設計案と説明資料を入力→メール・システム通知で自動送付→面談前確認状態を作成 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, industry, employee_count, contract_plan, hr_system_type |
employees | employee_id, company_id, name, position, hire_date, care_child_flag, care_parent_flag |
tasks | task_id, company_id, task_name, required_skill, estimated_hours, is_core_task |
job_profiles | profile_id, employee_id, task_id, allocated_hours, work_location, updated_at |
constraints | constraint_id, employee_id, available_hours, remote_ok, care_schedule_variability, note_text |
redesign_plans | plan_id, employee_id, pattern_no, salary_impact, evaluation_impact, status |
risk_scores | score_id, employee_id, risk_score, calculated_date, factors_json |
consultation_logs | log_id, employee_id, hr_staff_id, chat_transcript, approved_flag, approved_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・ダッシュボード |
| 2 | 対象社員一覧画面 |
| 3 | タスク・稼働時間入力画面 |
| 4 | 制約条件入力画面 |
| 5 | AI提案プラン比較画面 |
| 6 | チャット壁打ち修正画面 |
| 7 | 承認・面談資料確認画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python（最適化・ML処理の実装容易性） |
| 2 | OR-Tools（整数計画法によるタスク再配分計算） |
| 3 | GPT-4 API（対話・説明文書生成に活用） |
| 4 | Next.js（ダッシュボードUIの高速開発） |
| 5 | PostgreSQL（職務・制約データの構造化管理） |
| 6 | AWS（ISMS準拠・ゼロトラスト基盤構築） |
| 7 | Auth0（人事データアクセスの権限管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤の稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム3.6時間以内）を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: 従業員100名規模のタスクデータで最適化計算結果を30秒以内に返却する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS認証取得を前提とし、通信・保存データはAES-256で暗号化、多要素認証を必須とする想定 |
| アクセス制御 | アクセス制御: ゼロトラスト型基盤とし、人事担当者単位のロールベースアクセス制御で機密データ閲覧範囲を制限する想定 |
| 監査・ログ | 監査・ログ: 全操作履歴を5年間保存し、外部監査時にログをCSV等でエクスポート可能とする想定 |
| バックアップ・復旧 | バックアップ・復旧: データバックアップは日次実施、RPO24時間・RTO4時間以内での復旧を目標とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 人事担当者へのヒアリング内容をもとに、スプレッドシートで職務分解・再配置案を手作業で作成し、実際に使ってもらえるか、対価を払う意思があるかを確かめる | 交通費とヒアリング謝礼程度、外部発注なし |
| ②最小システム | タスクと制約条件を入力するフォームと簡易な最適化ロジックを組み、ブラウザ上で数パターンの再配分案が出力される最小限のツールを作り、実データで検証する | AI利用料と小規模な外注費で数週間から数か月分 |
| ③本開発 | 人事システムとのAPI連携、ダッシュボード画面、対話AIによる制約調整機能、離職リスクスコア算出、説明資料の自動生成までを含む正式版を開発し、複数社の本番運用に耐える基盤を整える | 外部開発チームへの発注で数か月から半年分 |
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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300〜1000名規模の製造業・人事部長（専任人事1〜2名体制の企業） | 時短勤務者の業務調整に実際に悩む当事者で、課題の解像度と支払意欲を検証できる | 中小企業家同友会や商工会議所の人事交流会、または知人紹介で個別ヒアリング設定 |
| 開業社労士（従業員100名以上の顧問先を複数持つ事務所の代表） | 両立支援制度設計の相談を日常的に受けており、代理店提携の最有力候補になる | 全国社会保険労務士会連合会や都道府県社労士会の研修会に参加し名刺交換 |
| 人事給与システムベンダー（勤怠・人事DB提供会社）のアライアンス担当者 | API連携の技術的難易度と提携可能性を早期に確認し、データ連携方式を決める | HR Tech展示会（HR EXPO等）のブース訪問、または問い合わせ窓口経由でアポ取得 |
| 医療福祉法人の人事・労務担当役員（介護離職率が高い業種） | 介護と仕事の両立ニーズが特に強い優先ターゲット業種の生の課題を把握するため | 日本医療法人協会や介護経営者団体のセミナーに登壇・参加し接点を作る |
| 厚生労働省 雇用環境・均等局 職業生活両立課の担当官 | 育児・介護休業法の運用実態や助成金（両立支援等助成金）との整合性を確認するため | 同局の相談窓口に事業概要を添えて面談依頼、または関連審議会の公開資料経由で連絡 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士事務所への直接営業 | 顧問先に中規模企業を持つ社労士へ電話や訪問で、「育児・介護の職務再設計をAIで支援するサービスです、困っている顧問先はありませんか」と紹介を依頼する |
| 自治体の両立支援窓口 | 自治体の女性活躍推進や両立支援の相談窓口を訪ね、「制度はあるが運用に困っている人事担当者を紹介してほしい」と担当者に相談する |
| HR担当者向けオンラインコミュニティ | 人事担当者が集まる交流グループやSNSで「両立支援の職務再設計に悩む人事の方、無料相談に乗ります」と投稿し反応を待つ |
| HR Tech系の小規模勉強会・セミナー | 少人数制のHR勉強会に参加し、休憩時間に名刺交換した人事担当者へ「今困っている両立支援の運用課題を教えてください」と聞く |
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・スタートアップ支援資金 | 新たに法人を設立して事業を始める代表者 | 設立初期の運転資金・設備資金を融資で確保でき、融資額は900万円を軸に開発体制と人件費の立ち上げに充てられるため候補になる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者 | 自社の会計・労務・営業支援ツール等のバックオフィスIT投資に活用できる可能性があり、初期の管理コストを抑えられるため候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が一定以下の小規模事業者 | HR Tech系展示会への出展費用やパンフレット・Webサイト制作費など販路開拓費用に充当できるため候補になる |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 都内で創業する、または創業から一定期間内の中小企業者 | 人件費や委託費の一部が助成対象となり、社労士との顧問契約費やアノテーション作業の外部委託費に充てられるため候補になる |
| 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） | 生産性向上に資する製品・サービス開発を行う中小企業 | AIによる最適化アルゴリズムやダッシュボードの開発費用の一部を対象にできる可能性があり、本開発フェーズの費用負担軽減の候補になる |
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。
同じ課題に取り組む仲間がコミュニティで情報交換をしています。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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対的な表示です。