Who（誰が）
東証プライム・スタンダード上場企業のIR・人事担当者、および機関投資家やESG評価機関のアナリストが利用者となる
対象とする社会課題：企業の多様性(DEI)情報開示が投資家の求める粒度・形式と一致せず、開示コストと投資判断の非効率が発生している
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。
上場企業は人的資本開示を義務づけられたが、専任担当者を1〜2名しか置けない会社が多く、女性管理職比率や賃金差異のデータをかき集めるだけで数週間かかる。投資家側もISSBやGRIなど基準ごとの読み替えに追われ、双方をつなぐ中立的な仕組みがない。この隙間を埋めることが、開示の質と投資判断の速さを同時に底上げすると考えている。
※ 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。
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DEIナビゲーターは、上場企業のIR・人事担当者が自社の人事システムのCSVや統合報告書・有価証券報告書のPDFをアップロードするだけで、AIが女性管理職比率や男女賃金差異、育児休業取得率などをISSB・SASB・GRI・東証開示府令の項目に自動でマッピングし、不足している項目をチェックリストとして提示するSaaSです。
足りないデータはチャットボットが担当者に質問形式で聞き取り、人事・経理など他部署への確認事項まで洗い出します。集まったデータから生成AIが投資家向け開示ドラフトを日英併記で自動作成し、担当者は数値確認と文言修正だけで公開できる状態に仕上がります。機関投資家・ESG評価機関側は同じデータを標準形式で横断比較でき、業種内での乖離をアラートで把握できます。
2023年3月期から有価証券報告書で人的資本情報(女性管理職比率、男女賃金差異、育児休業取得率等)の開示が義務化されたが、東証プライム上場約1600社の多くはサステナビリティ専任担当者を1〜2名しか置けておらず、開示準備を外部コンサルに委託すると1社あたり年間300万〜800万円のコストが発生している。
一方、投資家側はISSB(IFRS S1/S2)、GRI、SASB、MSCIやFTSE Russellなど評価機関ごとに要求項目・粒度が異なり、企業が出す統合報告書やPDFの有報を手作業で読み替えてスコアリングしており、アナリスト1人あたり月20〜30社分の照合作業に追われている。中小型上場企業(時価総額3000億円未満)ではデータの社内収集自体が人事システムに散在し、集計に数週間を要するケースが多い。結果として開示の遅延・非開示項目の多さが投資家からのエンゲージメント低下や資金調達条件の悪化につながっているが、企業側にも投資家側にも変換・照合作業を担う中立的な仕組みが存在しない。
自然言語処理により統合報告書・有報PDFから既存の開示文言を抽出し、ISSB/SASB/GRI等の複数タクソノミーへ自動マッピングするエンティティ抽出・分類モデルを用いる。
対話型AI(LLM)が担当者との質疑応答を通じて不足データの収集と一次的な妥当性チェック(異常値検知)を行う。生成AIが企業属性・業種・過去開示文言のコーパスを参照して投資家が読みやすい開示ドラフトを自動生成し、予測モデルが翌年度の開示トレンドやスコア変動を予測して改善提案を行う。
企業のIR・人事担当者は、既存の人事システム(給与・等級・採用データ)や統合報告書PDFをアップロードするだけで、AIが自動的にISSB/SASB/GRI/東証開示府令の項目にマッピングし、不足項目をチェックリスト化する。
不足データは対話型AIチャットボットが担当者に質問形式でヒアリングし、社内の他部署から追加ヒアリングすべき項目まで提示する。集まったデータから生成AIが投資家向け開示ドラフト(日英併記)を自動生成し、担当者は数値の確認と一部文言修正のみで公開可能な状態に仕上げる。投資家側(機関投資家・ESG評価機関)は同じプラットフォーム上で複数企業のDEIデータを標準化された形式で横断比較・スクリーニングでき、AIが業種内ベンチマークと乖離度を自動算出してアラートを出す。
| 外部コンサルへの開示準備委託費 | 年間300万〜800万円 |
| 人事・IR担当者の手集計・照合にかかる残業代等の人件費(担当2名×繁忙期2〜3ヶ月分の超過労働) | 年間目安150万〜250万円 |
| ESG評価機関側アナリストの手作業照合コスト(1人あたり月20〜30社×半日換算) | アナリスト1人あたり年間換算300万円相当の工数 |
| 開示遅延・非開示項目によるエンゲージメント低下・資金調達条件悪化の機会損失 | 算定困難だが目安として年間数百万円規模の想定 |
| 企業向けSaaS スタンダードプラン(月額8万円) | 年間96万円 |
| 企業向けSaaS 上位プラン(月額25万円) | 年間300万円 |
| 初期タクソノミー設定・データ移行費(導入初年度のみ) | 50万〜150万円 |
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有報での人的資本開示は2023年3月期から義務化されたが、東証プライム約1600社の多くはサステナビリティ担当が1〜2名しかおらず、外部コンサル委託には年間300万〜800万円かかっている。
一方で投資家側もISSB・GRI・SASB・MSCI等ごとに項目・粒度が異なるため、PDFの有報や統合報告書を手作業で読み替えてスコアリングしており、アナリスト1人あたり月20〜30社分の照合作業に追われている。中小型上場企業では人事データが社内システムに散在し、集計だけで数週間かかるケースもある。企業と投資家の間で開示情報を変換・照合する中立的な仕組みが存在しないことが、開示遅延とエンゲージメント低下の原因になっている。
Phase1のMVP構築はマッピング精度や機能要件が検証段階のため、仕様変更を前提とした準委任契約が向く。
Phase2以降、対話型AIや生成AIドラフト機能など要件が固まった部分は機能単位で請負契約に切り出し、検収基準（マッピング自動化率60%以上など）を明記して発注するのが望ましい。発注時はISSB等の基準改訂に伴う仕様変更が発生しやすいため、契約書に基準改訂対応の追加費用ルールを事前に定めておく。人事データを扱うため、委託先のセキュリティ体制（ISO27001準拠状況等）を契約前に確認することも必須。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 上場企業（時価総額100億〜3000億円規模）のIR部門・人事部門の担当者（サステナビリティ専任1〜2名想定） |
| セカンダリ | 機関投資家・ESG評価機関（MSCI、FTSE Russell等）のアナリスト、証券会社・監査法人のIRコンサルティング担当者 |
| 管理 | 自社のカスタマーサクセス担当およびサステナビリティ専門家（タクソノミーDBの四半期更新・顧客の初期設定伴走を担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 有報・統合報告書PDF取込 | 有報・統合報告書PDFを入力→AIがOCRと自然言語処理で開示文言を抽出→項目別テキストを出力 |
| 人事システムデータ連携 | 給与・等級・採用データCSV/APIを入力→形式検証・正規化→標準化DBへ格納 |
| タクソノミー自動マッピング | 抽出テキストを入力→エンティティ抽出モデルでISSB/SASB/GRI/府令項目に分類→マッピング結果を出力 |
| 不足項目チェックリスト生成 | マッピング結果を入力→未充足項目を判定→部署別ヒアリング項目チェックリストを出力 |
| 対話型AIヒアリング・異常値検知 | 担当者の回答を入力→LLMが追加質問と異常値検知を実施→不足データと確認事項を出力 |
| 開示ドラフト自動生成 | 収集済みデータを入力→生成AIが日英併記の開示文案を作成→レビュー用ドラフトを出力 |
| 開示トレンド予測・改善提案 | 過去開示データを入力→予測モデルが翌年度スコア変動を推定→改善提案レポートを出力 |
| 投資家向け横断比較ダッシュボード | 複数企業の標準化DEIデータを入力→横断比較・スクリーニング条件を適用→比較結果一覧を出力 |
| 業種内ベンチマーク乖離度アラート | 企業DEIスコアを入力→業種内平均との乖離度を算出→閾値超過時にアラートを出力 |
| データAPI提供 | 投資家システムからのAPIリクエストを入力→認証後に標準化DEIデータを抽出→JSON形式で出力 |
| 承認ワークフロー・権限管理 | 担当者の修正・承認操作を入力→変更履歴を記録→承認済み開示データとして確定・出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, market_segment, market_cap, industry_code, fiscal_year_end |
users | user_id, company_id, role, name, email, permission_level |
hr_data_raw | record_id, company_id, source_system, upload_date, data_type, raw_payload |
disclosure_documents | doc_id, company_id, doc_type, fiscal_year, file_path, ocr_status |
taxonomy_mapping | mapping_id, doc_id, source_text, taxonomy_code, standard_type, confidence_score |
missing_items_checklist | checklist_id, company_id, taxonomy_code, status, hearing_answer, updated_at |
disclosure_draft | draft_id, company_id, fiscal_year, language, content_text, generated_at, approval_status |
investor_api_access | contract_id, investor_org_id, api_key, plan_type, contract_start, contract_end |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード(進捗一覧) |
| 2 | データアップロード画面 |
| 3 | タクソノミーマッピング確認 |
| 4 | 不足項目チェックリスト |
| 5 | 対話型ヒアリングチャット |
| 6 | 開示ドラフト編集画面 |
| 7 | 投資家向け比較ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4系LLM API(文書解析・生成精度が高い) |
| 2 | AWS Textract(PDF/OCR抽出の実績豊富) |
| 3 | Python/FastAPI(MLモデル連携が容易) |
| 4 | PostgreSQL(構造化データ管理に安定) |
| 5 | Elasticsearch(タクソノミー検索・類似照合用) |
| 6 | React/Next.js(SaaS画面の開発効率) |
| 7 | AWS KMS+IAM(ISO27001準拠の権限管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS稼働率99.5%以上(月間許容ダウンタイム約3.6時間)、計画メンテナンスは月1回深夜帯に実施 |
| 性能 | 性能: PDF1文書(200ページ想定)のマッピング処理を5分以内に完了、同時100ユーザーで応答2秒以内 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISO27001準拠、人事データは保存時AES-256暗号化・通信はTLS1.2以上、ロールベースアクセス制御を実装 |
| バックアップ | バックアップ: 日次バックアップを実施しRPO24時間・RTO4時間以内、開示データは法定7年間保存 |
| 運用 | 運用: タクソノミーDBを四半期ごとに更新し、基準改訂反映までのリードタイムを30日以内とする |
| 監査ログ | 監査ログ: 全データ変更・API呼び出しの履歴を5年間保持し、改ざん検知のための完全性チェックを実施 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業数社の有報PDFと統合報告書を人手で読み込み、ISSB/SASB項目への対応表をExcelで作成して、AIマッピングの正解パターンとルールを洗い出す | 代表の人件費と交通費のみ、外注は使わない水準感 |
| ②最小システム | PDFアップロードから項目抽出・タクソノミー候補提示までを行う簡易画面を構築し、パイロット企業に実際のデータを入れてもらい自動化率と誤検出を検証する | LLM API利用料とノーコード・簡易開発ツールの月額費用が中心、外注する場合は数か月分の開発委託費 |
| ③本開発 | 対話型ヒアリングAI・生成AIによる開示ドラフト作成・投資家向けAPIまでを含む正式版を構築し、複数タクソノミーへの対応とセキュリティ基盤（暗号化・権限管理）を実装する | MLエンジニア・サステナビリティ専門家の人件費とインフラ費用を含む本格的な開発投資の水準感 |
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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 |
|---|---|---|
| 時価総額500億円規模の上場企業のIR部長またはサステナビリティ推進室長 | 開示業務の実態と外部委託コストの痛みを直接把握し、初期パイロット候補にするため | 証券会社のIRコンサル部門経由の紹介、または東証IR業務セミナー登壇者名簿から連絡 |
| 大手証券会社のIRコンサルティング部門の担当者(次長クラス) | 代理店提携の可能性と、上場企業への紹介チャネルを確保するため | 証券会社が主催するIRセミナーに参加し名刺交換、または既存人脈から紹介依頼 |
| 監査法人のサステナビリティ保証業務部門のマネージャー | 有報の人的資本開示レビュー業務との連携可能性と代理店提携を探るため | 大手監査法人(有限責任あずさ監査法人等)のサステナビリティセミナーに参加し接点を作る |
| 国内機関投資家(信託銀行・生保系運用会社)のESGアナリスト | 投資家側が実際に困っている照合作業の粒度・頻度を把握し、API仕様を固めるため | 日本サステナブル投資フォーラム等の業界団体イベントで接触・意見交換を依頼 |
| 人事システムベンダー(HRMOS、SmartHR等)の事業提携担当者 | 人事データ連携(API連携)の技術的実現性とデータ提供元としての提携可能性を確認するため | 各社の事業提携窓口に問い合わせフォームまたは共通の投資家経由で紹介を依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 証券会社IRコンサル部門への直接訪問 | 「有報の人的資本開示欄の作成工数を削減できるツールを試験導入いただける企業を探しています」と伝え、担当者経由でクライアント企業への紹介を依頼する |
| 監査法人・会計士事務所からの紹介 | 顧問先の上場企業がサステナビリティ開示で困っていないか尋ね、「無償トライアルで工数削減効果を見てもらいたい」と紹介を依頼する |
| 東証・経済団体主催の人的資本経営セミナー | セミナー参加者に名刺交換を申し出て、「開示準備の負担を減らすツールを作っている、5分だけ話を聞いてほしい」と声をかける |
| LinkedInでのIR・人事担当者への個別メッセージ | プロフィールで人的資本開示担当と分かる人に、「有報の女性管理職比率等のデータ収集で困っていることを教えてほしい」と個別に送る |
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（新創業融資制度） | 税務申告を2期終えていない新規開業者・法人設立者 | 自己資金100万円に対する運転資金の融資枠として活用でき、融資合計は 445万円 を見込んで採用エンジニアの人件費やLLM API利用料に充てる想定。着金まで約2か月かかる点を踏まえて資金繰りを組む必要がある |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業後5年未満の中小企業者 | 人件費・広報費・専門家謝金が対象経費に含まれることが多く、MLエンジニアやサステナビリティ専門家の採用費、代理店開拓の広報費の一部を補える候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金（創業枠） | 商工会議所・商工会の管轄地域内の小規模事業者 | 証券会社・監査法人向けの営業資料作成やセミナー出展費用など、初期の販路開拓経費に充当できる可能性がある |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（省力化・デジタル枠） | 生産性向上のための設備・システム投資を行う中小企業 | ISSB/SASBマッピングAIや対話型ヒアリングAIの開発・実装費用の一部を対象経費として申請できる可能性がある |
| NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業（STS） | 技術的な新規性を持つ研究開発型スタートアップ | 自然言語処理による複数タクソノミー自動マッピングという技術要素が該当し得るため、開発初期のMLエンジニア人件費・実証費用の支援候補になる |
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。
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