Who（誰が）
人口5万〜30万人規模の市区町村の情報政策課・企画課職員、および導入を検討する統合行政システムベンダーやGISベンダーが対象
対象とする社会課題：自治体オープンデータの作成・更新が手作業依存で滞留している課題
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。
人口5万人以下の自治体では、統計・情報政策の担当が1〜2名しかいないまま、避難所や保育施設のデータ更新を本来業務の合間に手作業でこなしている。半日がかりの変換作業に追われ、更新は年1回止まりになり、公開データの多くが古いまま防災アプリや子育て支援サービスの開発者に見放されている。作りたいのに続けられない現場の余力不足を、仕組みで解決する必要がある。
※ 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950万円の申請資料も、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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OpenGovAIは、人口5万〜30万人規模の自治体の情報政策課職員が、基幹系DBやExcel台帳、PDF公文書をそのままシステムに連携し、チャット画面で『保育所一覧を更新して』と指示するだけでオープンデータの作成・更新が完了するSaaSです。
AIが差分を検出し、政府データカタログ標準のCSV/GeoJSON形式に変換、メタデータも自動生成します。個人情報は自動マスキングされ、職員は差分ハイライト画面を確認してワンクリックで承認・公開するだけ。従来半日〜1日かかっていた作業が10〜15分に短縮され、月次〜週次の更新が可能になります。
全国1,741自治体のうち、人口5万人以下の自治体では統計・情報政策担当が1〜2名しかおらず、避難所・保育施設・AED設置場所などのオープンデータの作成・更新は本来業務の合間に手作業で行われている。
基幹系システムやExcel台帳から必要項目を抜き出し、政府データカタログ標準(5段階評価)のCSV/GeoJSON形式に変換し、メタデータを付与する作業は1件あたり半日〜1日かかり、更新頻度は年1回程度に留まるケースが多い。結果として公開されているデータの半数以上が最新の状態を反映しておらず、防災アプリや子育て支援サービス開発者が利用を諦める事例が相次いでいる。総務省は官民データ活用推進基本法でオープンデータ公開を自治体の努力義務としているが、専任人材や予算がつかず放置されているのが実態である。担当者は「作りたいが更新し続ける余力がない」と語る声が多く、単発の委託事業では継続性が確保できていない。
文書構造解析AI（表・PDFレイアウト解析）が業務データから項目を自動抽出し、自然言語対話AI（LLM）が職員の指示をタスクに変換して該当データソースを特定する。
差分検知エンジンが前回公開データと最新データを比較し変更点を予測・提示し、生成AIがメタデータ（説明文・タグ・更新頻度）を自動生成する。異常検知モデルが座標ズレや欠損値、個人情報漏洩の可能性がある項目を検出し、公開前に職員へアラートを出すことで品質担保と自動化を両立させる。
自治体職員は基幹系DB、Excel台帳、PDF公文書などの既存業務データをそのままシステムに連携し、チャット画面で「保育所一覧を更新して」のように自然言語で指示するだけで作業が完了する。
AIが指定データソースを自動探索し、前回公開データとの差分を検出、政府データカタログ標準の形式に自動変換し、タイトル・説明文・ライセンス・更新日などのメタデータを自動生成する。個人情報や非公開情報は自動マスキングされ、職員は差分をハイライト表示された確認画面でチェックし、ワンクリックで承認・公開する。従来半日〜1日かかっていた作業が10〜15分の確認作業に短縮され、更新頻度を月次〜週次まで引き上げられる。公開後はAPI経由でRESASやe-Stat等の外部データベースとも自動連携し、二次利用の窓口も一本化される。
| 職員の手作業更新にかかる人件費（年間30データセット×半日×時給2,500円換算） | 約30万円/年 |
| 単発委託事業でのオープンデータ整備委託費（外部事業者への都度発注） | 約80万〜150万円/年 |
| データ未更新に起因する住民・事業者からの問い合わせ対応工数（月2〜3件、1件1時間換算） | 約9万円/年 |
| 更新遅延による防災アプリ・子育て支援サービス連携の機会損失（協定見送り等の間接コスト） | 算定困難だが年間数十万円規模の想定 |
| SaaS月額利用料（小規模自治体プラン・人口5万人以下想定） | 月額5万円（年間60万円） |
| SaaS月額利用料（中規模自治体プラン・人口5〜30万人想定） | 月額15万円（年間180万円） |
| 初期導入・データ連携構築費（基幹系システム連携アダプタ開発、1自治体あたり） | 初年度のみ100万〜300万円 |
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人口5万人以下の自治体では統計・情報政策担当が1〜2名しかおらず、避難所・保育施設・AED設置場所などのオープンデータ更新は本来業務の合間の手作業に依存している。
CSV/GeoJSON変換やメタデータ付与に1件半日〜1日かかるため更新頻度は年1回程度に留まり、公開データの半数以上が最新状態を反映していない。結果として防災アプリや子育て支援サービスの開発者がデータ利用を諦める事例が相次いでおり、努力義務化されているにも関わらず専任人材・予算がつかず放置されているのが実態である。
MVPフェーズは自治体ごとの台帳フォーマットや業務フローの違いにより要件が開発中に変動しやすいため、準委任契約を基本とし、差分検知精度やUIを実データで検証しながら進める体制が適する。
一方、正式版以降の標準テンプレート20種の整備やAPI連携部分は仕様が固まりやすいため請負契約への切り替えも検討できる。発注時はLGWAN-ASP接続やISMAP準拠対応の検証を伴う工程を見積に明記し、自治体側の検収担当者（情報政策課）を早期に確定させることが遅延防止の要点となる。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 人口5万〜30万人規模の自治体の情報政策課・企画課職員（統計・情報政策担当1〜2名） |
| セカンダリ | 防災アプリ・子育て支援サービス等の開発者（データ二次利用者）、都道府県の情報政策担当者 |
| 管理 | システム運営会社のカスタマーサクセス担当者、LGWAN-ASP接続・セキュリティ運用管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 文書構造解析（表・PDFレイアウト解析） | 基幹系DB・Excel台帳・PDF文書から表項目を自動抽出し構造化データを生成する |
| 自然言語対話AI（指示解析） | 職員のチャット指示をLLMが解析しタスクと対象データソースを特定する |
| データソース自動探索 | 特定されたタスクに基づき該当する基幹系DB・台帳ファイルを自動検索し一覧化する |
| 差分検知エンジン | 前回公開データと最新データを比較し変更箇所を検出しハイライト表示する |
| 政府データカタログ標準形式変換 | 構造化データを政府データカタログ標準のCSV/GeoJSON形式に自動変換する |
| メタデータ自動生成 | 変換済みデータから生成AIがタイトル・説明文・ライセンス・更新日を自動生成する |
| 個人情報自動マスキング | 抽出データ中の個人情報・非公開項目を検知し自動でマスキング処理する |
| 異常検知（座標ズレ・欠損値・漏洩リスク） | 変換済みデータの座標ズレ・欠損値・漏洩リスクを検知し職員にアラート表示する |
| 差分確認・承認ワークフロー | 差分とアラートをハイライト表示し職員がワンクリックで承認・公開する |
| 外部データベース連携（RESAS/e-Stat） | 承認済み公開データをAPI経由でRESAS・e-Stat等へ自動連携し反映する |
| API従量課金・利用ログ管理 | 外部システムからのAPI呼出件数を計測し従量課金額と利用ログを算出する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, plan_type, contract_start_date, lgwan_flag |
data_sources | source_id, municipality_id, source_type(DB/Excel/PDF), connection_info, last_synced_at |
datasets | dataset_id, municipality_id, category(避難所/保育施設/AED等), title, description, license, update_frequency |
dataset_versions | version_id, dataset_id, file_format(CSV/GeoJSON), file_path, published_at, diff_summary |
extraction_jobs | job_id, source_id, status, extracted_fields_json, error_log, executed_at |
masking_rules | rule_id, municipality_id, field_name, mask_type(氏名/住所等), applied_flag |
approval_logs | log_id, dataset_id, version_id, approver_user_id, approved_at, comment |
external_api_links | link_id, dataset_id, target_system(RESAS/e-Stat), sync_status, last_sync_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード（更新状況一覧） |
| 2 | チャット指示入力画面 |
| 3 | 差分確認・承認画面 |
| 4 | データソース連携設定画面 |
| 5 | メタデータ編集画面 |
| 6 | マスキング結果確認画面 |
| 7 | 公開データカタログ管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS GovCloud相当ISMAP準拠基盤（LGWAN-ASP接続要件対応） |
| 2 | LGWAN-ASP接続構成（自治体ネットワーク要件必須） |
| 3 | GPT-4系LLM API（自然言語指示のタスク変換） |
| 4 | AWS Textract/独自OCR（PDF・帳票レイアウト解析） |
| 5 | PostgreSQL+PostGIS（GeoJSON空間データ管理） |
| 6 | Python差分検知エンジン（pandas/GeoPandas活用） |
| 7 | Keycloak（自治体職員認証・LGWAN内SSO対応） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| SaaS稼働率は月次99.5%以上を維持し、LGWAN-ASP経由アクセスに常時対応する | SaaS稼働率は月次99.5%以上を維持し、LGWAN-ASP経由アクセスに常時対応する |
| ISMAP準拠クラウド基盤を採用し、個人情報マスキング精度99%以上を維持する | ISMAP準拠クラウド基盤を採用し、個人情報マスキング精度99%以上を維持する |
| PDF/Excel1件あたりの解析・構造化処理を平均3分以内に完了させる | PDF/Excel1件あたりの解析・構造化処理を平均3分以内に完了させる |
| システム障害発生時は4時間以内に復旧し、データは日次バックアップを実施する | システム障害発生時は4時間以内に復旧し、データは日次バックアップを実施する |
| 同時接続自治体数200団体、API従量課金は月間10万件処理まで対応可能とする | 同時接続自治体数200団体、API従量課金は月間10万件処理まで対応可能とする |
| 公開履歴・差分ログ・承認記録を5年間保存し、監査・情報公開請求に対応する | 公開履歴・差分ログ・承認記録を5年間保存し、監査・情報公開請求に対応する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数自治体の既存Excel台帳やPDF公文書を人手で政府データカタログ標準形式に変換し、差分検知の判断基準や個人情報マスキングのルールを洗い出す | 自治体訪問の交通費と作業時間のみで、外部発注費はほぼかからない水準 |
| ②最小システム | LLM APIとPDF/Excel解析ライブラリを組み合わせたチャット型プロトタイプを作り、実データで差分検知精度とマスキング精度、職員の確認画面の使いやすさを検証する | AI利用料と少人数への外注開発費で、数か月分の開発費に相当する水準 |
| ③本開発 | LGWAN-ASP接続対応とISMAP準拠のセキュリティ認証取得を進め、政府データカタログ標準準拠のテンプレート群を整備して正式版として量産できる形に仕上げる | 外注開発費が数か月から半年分、セキュリティ認証取得費が別途必要になる水準 |
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。
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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……
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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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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……
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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5万〜30万人規模市区町村の情報政策課・企画課の課長または統計担当係長 | オープンデータ更新業務の実務課題と予算感を直接把握するため | 総務省地域情報化アドバイザー派遣先自治体や自治体DX推進本部経由で紹介依頼 |
| 総務省 地域情報化アドバイザー制度に登録するコンサルタント・有識者 | 自治体への導入提案時の後ろ盾となり信頼性と紹介ルートを得るため | 総務省地域情報化アドバイザー一覧ページから公開連絡先へ直接メール |
| 既存GIS/統合行政システムベンダー（例:パスコ、朝日航洋等）の自治体営業担当 | OEM提携によって既存顧客基盤への横展開ルートを確保するため | 自治体総合フェア・G空間EXPO等の展示会名刺交換から商談設定 |
| デジタル庁 データ戦略推進共創本部のオープンデータ担当職員 | 政府データカタログ標準の最新仕様と自治体支援施策の方向性を確認するため | デジタル庁の意見募集・有識者会議傍聴後に事務局へ問い合わせ |
| 都道府県単位のデジタル推進課（共同調達スキーム担当） | 市区町村への一括導入・共同調達契約の実現可能性を探るため | 都道府県DX推進計画の公表資料から担当課を特定し電話アポイント |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 総務省 地域情報化アドバイザーの人脈経由 | 登録アドバイザーや知人経由で情報政策課の担当者に「オープンデータ更新の手作業をAIで15分に短縮する実証にご協力いただけないか」と個別に打診する |
| 都道府県・市町村DX関連の展示会・セミナー | 地方自治体向けIT総合展示会にブース出展し「更新作業を月次で回せるようになった事例」を見せて名刺交換し、後日PoCの案内を送る |
| 既存GIS/統合行政システムベンダーの紹介 | OEM提携候補のベンダー担当者に「既存導入先で追加提案できる機能」として持ち込み、既存顧客自治体への同席訪問をお願いする |
| 自治体職員が参加するオンラインコミュニティ・研究会 | 情報政策担当者が集まる勉強会やLGWAN内の情報交換会に参加し「更新が滞っている悩みを聞かせてほしい」と声をかけ個別ヒアリングにつなげる |
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） | 設立間もない法人・個人事業主で、担保や保証人を用意しにくい創業者 | 無担保無保証で借りられる枠があり、この事業の創業融資は合計で 950万円 を想定。着金までのつなぎ資金として代表1名体制の初期運営費に使える |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 東京都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業・個人事業主 | 販促費・人件費・専門家活用費などが対象になりやすく、LGWAN対応やセキュリティ認証取得に向けた外部専門家費用の一部をカバーできる可能性がある |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | 導入自治体側（市区町村）が申請主体となる交付金 | 顧客自治体がこの交付金を使って導入費用を確保できるため、営業時に予算確保の提案材料として使える。契約の後押しになる制度として案内する |
| 総務省 地域情報化アドバイザー制度 | 自治体のDX・情報化を支援する個人・団体として総務省に登録された専門家 | 登録されれば自治体窓口への紹介ルートが公式に得られ、直販が難しい小規模自治体への接点を作れる。資金支援ではなく販路開拓の制度として位置づける |
| NEDO シード期研究開発支援事業（STS） | 研究開発型のシード期スタートアップ | 文書構造解析AIや差分検知エンジンなど独自技術の研究開発フェーズにかかる費用の一部を対象にできる可能性があり、PoCフェーズの技術検証を後押しする |
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あり、成果を保証するものではありません。