Who（誰が）
全国の人口3万〜30万人規模の市区町村（窓口・コールセンター・住民相談課）の職員および管理職層
対象とする社会課題：自治体窓口・電話でのクレーム対応が職員の心身を消耗させ、記録業務が属人化している
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。
住民からの苦情対応は、多くの自治体で係長・課長級が場当たり的に引き受け、記録は手書きやExcelに個人差のまま残されてきた。怒声を浴びた職員が誰にも共有できず一人で抱え込み、同じ苦情に次の担当者がまた一から向き合う。この繰り返しが心身を消耗させ、休職者を生んでいる。記録と応答の型を仕組みにすることで、職員を孤立させない現場をつくりたい。
※ 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880万円の申請資料も、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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AI-CRR(AIクレームレコード＆レスポンス)は、市区町村の窓口・コールセンター職員が住民対応中にタブレットやPCで録音・入力を始めると、AIがその場で会話を文字起こしし、怒り度や緊急度をスコア表示するサービスです。
画面には過去の類似クレーム事例と条例・マニュアルを照合した『推奨フレーズ』がチャット形式で流れ、エスカレーションが必要かどうかもリアルタイムで示されます。対応終了と同時に要約・分類タグ・履歴が自動でデータベースに登録され、職員は手書きやExcelでの記録作業から解放されます。上長は月次でAIが作った傾向レポートをダッシュボードで確認し、悪質・反復クレームは自動で法務相談テンプレート付きの引き継ぎフローに乗ります。
全国の市区町村窓口・コールセンターでは、住民からの苦情・要望対応（いわゆる「クレーム対応」）が職員一人あたり月20〜40件発生し、うち1〜2割が長時間化・攻撃的な言動を伴う「カスタマーハラスメント」に発展している。
総務省の調査でも自治体職員の約4割が過去1年以内に住民からの暴言・威圧を経験したと回答しており、精神疾患による休職者数も増加傾向にある。現場では対応記録を手書き・Excelで個別作成しており、同じ苦情への対応方針が担当者ごとにバラつき、再クレームや炎上リスクを招いている。人口5万人規模の自治体でも専任のクレーム対応専門部署を持つ余裕はなく、係長・課長級が場当たり的に判断せざるを得ない。結果として、記録の属人化・対応品質のばらつき・職員の疲弊という三重苦が放置されたまま10年以上改善されていない。
音声認識・自然言語処理により通話/対面音声をリアルタイム文字起こしし、感情分析モデルで怒り度・切迫度をスコアリングする。
生成AI（LLM）が過去の対応事例DBと自治体条例・内部マニュアルをRAG方式で検索し、状況に応じた応答文案とエスカレーション判断を対話形式で提案する。分類モデルが案件を「単純要望」「制度説明」「悪質クレーム」等に自動タグ付けし、蓄積データから多発パターンをクラスタリングして予兆検知（同一住民の複数回接触など）を行う。管理者向けにはこれらのデータを時系列・部署別に集計し、異常値（対応時間急増や感情スコア悪化）をアラートする予測分析機能を提供する。
窓口職員はタブレットまたはPCの録音・入力アプリで通話・対面のやり取りをその場で開始し、AIがリアルタイムで音声を文字起こしして自動要約と感情トーン（怒り度・緊急度）を可視化する。
会話中、AIは過去の類似クレーム事例と条例・マニュアルを照合し、職員の画面に「推奨する初期応答フレーズ」「エスカレーション要否」をチャットボット形式で提示する。対応終了後は要約・分類タグ・対応履歴が自動的に記録データベースに登録され、上長は月次でAIが生成した傾向レポート（多発案件、対応時間、感情スコア推移）をダッシュボードで確認できる。悪質・反復クレームと判定された案件はAIが自動的に法務相談テンプレートを添付し、弁護士や警察相談窓口への引き継ぎ手順を提示する。これにより職員は「その場で何を言えばよいか分からない」不安と「記録作成に残業する」負担の両方から解放される。
| 記録作成にかかる職員残業代（クレーム対応担当10名×月5時間×時給2500円換算） | 月額12.5万円（年間150万円）の目安 |
| 精神疾患による休職者の代替人員・休業補償コスト（年1〜2名発生想定） | 年間200〜400万円の目安 |
| 属人化による再クレーム対応・二重対応工数（同一案件の対応やり直し） | 年間50〜80万円相当の職員工数の目安 |
| 悪質クレーム発生時のスポット弁護士相談費用 | 1件あたり5〜10万円、年間数件で20〜50万円の目安 |
| SaaS基本プラン（職員50アカウントまで） | 月額15万円 |
| 悪質クレーム対応オプション（弁護士監修テンプレート・法務連携） | 月額5万円 |
| 初期導入・研修費（一時金）＋年次分析レポート | 初年度80万円（一時金）＋年間30万円 |
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全国の自治体窓口では住民からの苦情対応が職員一人月20〜40件発生し、1〜2割がカスタマーハラスメント化している。
総務省調査でも職員の約4割が過去1年以内に暴言・威圧を経験しており、精神疾患による休職も増えている。人口5万人規模の自治体では専任部署を持てず、係長・課長級が場当たり的に判断せざるを得ない状況が10年以上続いている。対応記録が手書き・Excelで属人化しているため、同じ苦情への対応方針が担当者ごとにばらつき、再クレームや炎上を招いている。
PoC・モデル構築期（0〜6ヶ月）は音声解析・感情分析の精度検証や事例DB設計など要件が固まりきっていないため準委任契約が向いており、検証項目と工数上限を月次で合意しながら進めるべきである。
製品化以降のSaaS本体開発・ダッシュボード機能追加は要件定義書・仕様書を確定できるため請負契約が適しており、検収基準（誤認識率10%以下等）を契約書に明記すること。個人情報を扱う音声データの取り扱いについては、開発会社側にISMS等の第三者認証取得状況を発注前に確認し、業務委託契約とは別に秘密保持契約（NDA）とデータ取扱いに関する覚書を必ず締結する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村窓口・コールセンターの対応職員 |
| セカンダリ | 係長・課長級の上長（エスカレーション判断者）、顧問弁護士・法務担当 |
| 管理 | 自治体情報システム部門の担当者、AI-CRR側カスタマーサクセス担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| リアルタイム音声文字起こし | 通話・対面音声をマイク入力→AI音声認識で逐次テキスト化→画面に文字起こし表示 |
| 感情トーン分析 | 文字起こしテキスト→感情分析モデルで怒り度・緊急度を算出→スコアをリアルタイム表示 |
| 応答フレーズ提案（RAG検索） | 会話内容と条例・過去事例DB→LLMがRAG検索→推奨初期応答フレーズを職員画面に提示 |
| エスカレーション判定支援 | 感情スコア・会話内容→AIが基準判定→エスカレーション要否をチャット形式で通知 |
| 案件自動分類タグ付け | 対応終了後の記録テキスト→分類モデル処理→単純要望/悪質クレーム等のタグを自動付与 |
| 対応記録自動登録 | 要約・分類タグ・音声ログ→自動整形処理→記録データベースへ登録 |
| 悪質クレーム自動検知・法務連携 | 分類結果・反復履歴→AI判定→法務相談テンプレートと引き継ぎ手順を自動添付 |
| 月次傾向レポート生成 | 蓄積対応データ→集計・分析処理→多発案件・感情推移を含むレポートを自動生成 |
| 異常値アラート | 部署別対応時間・感情スコア→閾値比較処理→急増時に管理者へ通知メール送信 |
| 同一住民予兆検知（クラスタリング） | 住民ID・接触履歴→クラスタリング分析→複数回接触パターンを検出し警告表示 |
| 職員アカウント・権限管理 | 管理者の登録操作→権限設定処理→職員アカウントごとの閲覧・編集範囲を制御 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, plan_type, contract_start_date, seat_count |
staff_users | user_id, municipality_id, name, department, role, login_id, last_login_at |
complaint_records | record_id, municipality_id, staff_id, resident_name, channel, status, category_tag, created_at |
transcripts | transcript_id, record_id, raw_text, summary_text, audio_url, duration_sec |
emotion_scores | score_id, record_id, timestamp, anger_score, urgency_score, sentiment_label |
response_templates | template_id, category, condition_text, recommended_phrase, source_regulation |
escalation_cases | case_id, record_id, escalation_type, assigned_lawyer, status, handoff_note |
analytics_reports | report_id, municipality_id, period, top_categories, avg_response_time, generated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 録音・記録開始画面 |
| 3 | リアルタイム応答支援画面 |
| 4 | 対応履歴一覧画面 |
| 5 | 案件詳細・編集画面 |
| 6 | 管理者ダッシュボード |
| 7 | 月次レポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Amazon Transcribe（日本語音声認識、方言対応実績） |
| 2 | GPT-4o API（応答提案生成、RAG連携で条例照合） |
| 3 | OpenSearch（事例DBのベクトル検索、類似案件抽出） |
| 4 | Amazon RDS PostgreSQL（記録・履歴の構造化保存） |
| 5 | Amazon S3＋KMS（音声データ暗号化保存、監査対応） |
| 6 | Auth0（自治体別・職員別のアクセス権限管理） |
| 7 | React+TypeScript（職員/管理者UIの高速開発） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上（自治体窓口業務時間帯の停止は年間4.3時間以内目安） |
| 性能 | 性能: 音声文字起こしの遅延2秒以内、応答フレーズ提案の表示は発話終了後3秒以内の想定 |
| 認識精度 | 認識精度: 音声認識誤認識率10%以下をPoC期間中に検証・維持 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS(ISO27001)認証取得、通信・保存データはAES256相当で暗号化 |
| データ保持 | データ保持: 音声・テキストログの保存期間は自治体条例に準拠し原則5年、期限後自動削除 |
| 運用 | 運用: 障害発生時の一次対応は30分以内着手、月次バックアップとリストア訓練を年2回実施 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 録音アプリと汎用の文字起こしツールを組み合わせ、職員に模擬クレーム音声を入力してもらい、要約と応答文案を人が手作業で作って渡す。仕組み化する前に、どの文言・分類が役に立つかを確かめる | 既存の文字起こしツールの利用料と、自治体訪問の交通費程度 |
| ②最小システム | 音声認識と感情スコアの自動化部分だけを外部APIで組み立て、応答文案の提示と記録保存を簡易な画面でつなぐ。パイロット自治体で実際の通話・対面での使い勝手を検証する | 外部の音声認識・生成AI APIの利用料が中心で、外注する場合は数か月分の開発費がかかる水準感 |
| ③本開発 | LGWAN分離運用やISMAP登録クラウドサービスの利用、監査ログ・改変履歴保存など自治体の情報セキュリティポリシーに準拠した本番基盤を構築し、複数自治体への同時提供に耐える設計に仕立てる | セキュリティ認証取得や本番インフラ構築を含み、外注前提でより長期の開発費とクラウド運用費がかかる水準感 |
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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3〜30万人規模市区町村の住民相談課・広聴課の課長級職員 | 現場のクレーム対応実態と記録業務の負担感を直接把握できる | 自治体DX展示会や総務省主催セミナーでの名刺交換・後日訪問依頼 |
| 自治体の情報政策課・DX推進課のシステム担当者 | 予算計上時期・調達プロセス・既存インフラとの連携要件を確認するため | 首長部局のDX推進計画公開資料から担当課を特定し電話・メールでアポ |
| 総務省地方行政課または自治体DX推進担当の職員 | カスタハラ対策・窓口業務改善に関する国の施策動向と補助金情報を得る | 総務省の地方行政デジタル化推進本部の公開資料経由で問い合わせ窓口へ連絡 |
| 行政システムベンダー（富士通Japan、RICOH等）の自治体営業担当 | 既存の窓口システムとの連携可否・代理店契約の可能性を探るため | 各社の自治体向けソリューション展示会ブースで面談申込 |
| 自治体職員労働組合の役員・メンタルヘルス対策担当者 | カスタハラ被害の実態・職員側のニーズを当事者視点で確認するため | 自治労等の地方組織窓口へ研究協力の趣旨で連絡 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体職員向けオンラインコミュニティ・SNS | 「窓口クレーム対応の記録業務について、現場の困りごとを聞かせてください」と投稿し、まずは雑談形式で悩みを聞く場を作る |
| 住民相談課・総務課への直接電話・メール | 「クレーム対応記録の作成にかかる時間を減らす仕組みを検討しており、現状の運用を教えてほしい」と伝え、担当者へのヒアリングを依頼する |
| 行政システムベンダー・SIerとの共同提案 | 「既存の電話交換機・タブレット環境に載せられる音声解析機能を一緒に自治体に提案しないか」と持ちかけ、パイロット先の紹介を依頼する |
| 総務省・都道府県主催のDX関連セミナー・展示会 | パイロット導入の無償枠を用意し、「まず一課だけで試せます」と伝えて名刺交換した担当者に個別説明の場を依頼する |
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 | 法人設立前後の創業者（自己資金や事業計画の確認あり） | 運転資金の当初調達として利用を想定する枠で、融資の合計額は 880万円 を想定。着金までのタイムラグを踏まえて設立直後に申込む必要がある |
| 信用保証協会の制度融資（創業関連保証） | 創業間もない中小企業・法人 | 公庫融資に加えて金融機関からの追加調達を検討する際、自治体向け営業や採用の資金繰りを補う選択肢になる |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入する中小企業（自社が導入支援を受ける側にもなり得る） | 自社の開発基盤（クラウド利用料・API連携費）の一部を補助対象として活用できる可能性があり、初期のシステム投資負担を軽くできる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（販路開拓・PR費用が対象） | 自治体向け展示会出展費用やパンフレット・営業資料作成費など、初期の販路開拓コストの一部に充当できる可能性がある |
| 都道府県・中小企業振興公社等の創業助成事業 | 法人設立後一定期間内の創業者 | オフィス経費や広告費など創業初期の運営費の一部を助成対象とする制度が多く、自己資金と融資の間を補う資金源になり得る |
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。
同じ課題意識を持つ仲間がコミュニティで情報交換しています。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表示です