Who（誰が）
従業員50〜1000名規模で副業・兼業制度を導入済みまたは導入予定の中堅企業の人事労務担当者と、複数就業する労働者本人
対象とする社会課題：副業・兼業者の労働時間を企業間で通算把握できず、健康障害・法令違反リスクが放置されている
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。
副業を持つ人の労働時間は、本業と副業の企業がそれぞれ別々に管理しており、合算した実態は誰も把握できていません。人事担当者は数百人分の勤怠を数名で回し、自己申告の月次集計で手一杯です。その結果、過重労働の兆候は本人が体調を崩すまで気づかれず、割増賃金の未払いも見過ごされがちです。企業間の壁を越えて労働時間を通算し、異常の芽を早期に知らせる仕組みが必要です。
※ 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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副業・兼業を認める従業員50〜1000名規模の企業向けに、本業と副業それぞれの勤怠システム（freee人事労務、マネーフォワード、jinjer等）から労働者本人の同意のもとデータを取得し、通算労働時間を自動計算するプラットフォームです。
人事担当者は自社のダッシュボードで自社従業員の合算労働時間を確認でき、月100時間・複数月平均80時間の上限に近づくと72時間前・24時間前にメールやSlack通知でアラートを受け取ります。労働者はスマホアプリで「今週あと何時間働けるか」を確認でき、体調入力と組み合わせて疲労リスクも表示されます。人事担当者が数百人分の勤怠を1〜2名で兼務している現場で、月末の自己申告集計に追われる状態から、日次で超過兆候を検知して事前に是正指示を出せる状態へ変える仕組みです。
厚生労働省の副業・兼業に関するガイドラインでは、複数事業所で働く労働者の労働時間は通算して管理し、割増賃金や36協定の上限（月100時間未満・複数月平均80時間以内等）を守る義務が本業・副業双方の企業にある。
しかし現状は自己申告や月次の紙・Excel報告に依存しており、副業先の実労働時間を本業企業がリアルタイムに把握できず、過重労働の見落としや割増賃金の未払いが常態化している。従業員数50〜300名規模の中堅企業の人事担当者（多くは1〜2名で数百人分の勤怠を兼務）は、副業者からの自己申告データを月末にまとめて手入力するだけで手一杯で、通算超過の兆候を事前に検知できない。労働者本人も、自分の合算労働時間がどの程度なのか可視化されておらず、体調不良になって初めて異常に気づくケースが多い。企業間でデータを共有する仕組みが存在しないのは、競合他社と勤怠情報を直接連携することへの心理的・法的抵抗（個人情報保護、労働条件の相互開示への懸念）が障壁となっているためであり、この「企業間の壁」を第三者中立プラットフォームが解消する必要がある。
①予測モデル（時系列回帰・生存時間分析）が過去の労働時間推移から通算超過タイミングを予測しアラートを生成、②自然言語処理による対話エージェントが人事担当者・労働者からの問い合わせに応答しシフト調整案や回答を自動生成、③最適化アルゴリズム（線形計画法）が複数就業先の稼働時間配分をコスト・希望条件を踏まえて再配分提案、④異常検知モデルが自己申告データと打刻データの乖離や不自然な入力パターンを検出し不正申告リスクを人事へ通知する。
これら4機能は共通の匿名化通算データ基盤上で連動し、企業をまたいだデータでも個社には相手企業の詳細情報を開示しない設計とする。
労働者本人が同意した上で、本業・副業それぞれの勤怠システム（freee人事労務、マネーフォワード、jinjer等）とAPI連携し、両社の実労働時間データを匿名化・暗号化した中間サーバーに集約する。
AIが日次・週次で通算労働時間を自動計算し、法定上限（単月100時間、複数月平均80時間、月45時間の原則）への到達確率を予測して、閾値超過の72時間前・24時間前にアラートを労働者と両社人事担当者へ自動通知する。人事担当者はダッシュボード上でチャットボット型AIに「今月の通算超過リスクがある従業員は誰か」「来月のシフト調整案を出して」と自然言語で質問でき、AIが最適なシフト再配分案（副業先への稼働抑制依頼文面まで自動生成）を提示する。労働者向けアプリでは、AIが「今週はあと何時間まで働けるか」を対話形式で回答し、体調・睡眠時間の入力と合わせて疲労蓄積リスクをスコア化して注意喚起する。月次では自動生成された36協定順守レポートをPDF出力し、労基署対応や社労士への提出資料として活用できる。
| 未払い残業代・是正勧告後の遡及支払い（通算超過を把握できず割増未払いが発生した場合、対象者10名想定） | 年額 約300万円 |
| 人事担当者による自己申告データの手入力・月次集計工数（副業者12名分、月20時間×時給3,000円換算） | 年額 約72万円 |
| 過重労働による休職・離職に伴う代替要員採用費（1名発生を想定） | 年額 約60万〜100万円 |
| 労基署是正勧告対応・社労士への緊急相談費用（臨時発生分） | 年額 約20万〜40万円 |
| SaaS基本利用料（従業員150名・最低20名〜、1名あたり月300円） | 月額45,000円（年額540,000円） |
| API連携オプション（freee/マネーフォワード等との初期連携設定、初回一括） | 300,000円 |
| 社労士ホワイトラベルプラン（顧問先向け提供、月額利用料の30%を社労士手数料込みで課金） | 月額1名あたり400円（顧問先50名想定で月20,000円） |
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副業・兼業者の労働時間は本業・副業双方の企業が通算して36協定の上限を守る法的義務があるが、現状は自己申告と月次のExcel集計に依存しており、副業先の実労働時間を本業企業がリアルタイムに把握できない。
従業員50〜300名規模の企業では人事担当者が1〜2名で数百人分の勤怠を兼務しており、通算超過の兆候を月末まで気づけないケースが常態化している。労働者本人も自分の合算労働時間を可視化できておらず、体調不良になって初めて異常に気づくことが多い。競合企業間でのデータ共有には心理的・法的抵抗があり、第三者中立の基盤がなければこの壁は解消できない。
MVP開発は要件変更が発生しやすい（法令解釈のすり合わせ、freee・マネーフォワードのAPI仕様確認が並行するため）ため準委任契約が向いており、要件が固まった段階のAPI連携部分やレポート出力機能など仕様が明確な部分のみ請負に切り出す分割発注を推奨する。
発注時は、勤怠データという機微情報を扱うため委託先の秘密保持契約・再委託制限を必ず契約書に明記し、社労士法人による労務要件レビューを契約の検収条件に含めること。また外部API（freee等）の仕様変更に伴う手戻りコストの負担割合を事前に取り決めておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中堅企業（従業員50〜1000名）の人事労務担当者（1〜2名体制で数百人分の勤怠を兼務する担当者） |
| セカンダリ | 副業・兼業を行う労働者本人（本業・副業双方に勤務し、自分の合算労働時間を確認したい従業員） |
| 管理 | 自社のプラットフォーム運営担当（データ連携状況の監視、企業アカウント管理、社労士パートナーとの契約管理を行う社内担当者） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 勤怠API連携基盤 | freee/マネーフォワード/jinjerの打刻データ→OAuth経由で暗号化取得・正規化→通算データ基盤へ格納 |
| 通算労働時間自動集計 | 本業・副業双方の日次打刻データ→労働時間を日次・週次で通算計算→通算ダッシュボードへ反映 |
| 超過予測アラート生成 | 過去6ヶ月の通算労働時間履歴→時系列回帰・生存時間分析で超過確率を予測→72/24時間前に自動通知 |
| 人事向け対話AIエージェント | 人事担当者の自然言語質問→NLPで意図解析しダッシュボードデータを照会→超過リスク者一覧を回答 |
| 労働者向け対話AIアプリ | 労働者からの質問と体調・睡眠入力→NLPで残り稼働可能時間を算出→対話形式で回答表示 |
| AIシフト最適化提案 | 各就業先の希望条件・稼働上限データ→線形計画法で稼働配分を最適化→調整案と依頼文面を自動生成 |
| 異常検知・不正申告リスク通知 | 自己申告データと打刻データ→両者の乖離を異常検知モデルで解析→不正リスクを人事へ通知 |
| 疲労蓄積リスクスコアリング | 労働時間・睡眠時間・体調入力データ→疲労蓄積スコアを算出→注意喚起メッセージを労働者に表示 |
| 36協定順守レポート自動生成 | 月次通算労働時間データ→36協定基準との適合を判定・集計→PDFレポートを自動出力 |
| 労働者同意取得・匿名化オンボーディング | 労働者の個人情報と同意入力→同意記録を暗号化保存しデータを匿名化→連携許可トークンを発行 |
| 匿名統計データ提供・ライセンス管理 | 同意済み匿名集計労働時間データ→保険会社・研究機関向けに統計加工→年間契約データセットを配信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | id, name, email, company_id, employment_type, created_at |
companies | id, name, contract_plan, employee_count, contract_status |
employments | id, user_id, company_id, role, weekly_hours_limit, start_date |
attendance_records | id, user_id, company_id, work_date, start_time, end_time, source_api |
work_time_aggregates | id, user_id, period, total_hours, overtime_hours, prediction_score |
alerts | id, user_id, company_id, alert_type, threshold, triggered_at, status |
consents | id, user_id, target_company_id, consent_scope, consented_at, revoked_at |
api_connections | id, company_id, vendor_name, api_key_hash, sync_status, last_synced_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 同意取得・初期登録画面 |
| 2 | 労働者向け勤怠ダッシュボード |
| 3 | 人事担当者向け通算管理画面 |
| 4 | アラート一覧・詳細画面 |
| 5 | AIチャット相談画面 |
| 6 | シフト調整提案画面 |
| 7 | 36協定順守レポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（可用性・セキュリティ確保のためインフラ基盤に採用） |
| 2 | PostgreSQL（勤怠データの整合性管理に適したRDB） |
| 3 | Python/FastAPI（AI予測モデルとAPI基盤の実装言語） |
| 4 | React/TypeScript（ダッシュボードUI開発効率化） |
| 5 | OpenAI API（人事・労働者向け対話エージェント実装） |
| 6 | Auth0（同意管理・認証をセキュアに実装） |
| 7 | Apache Kafka（企業間データ連携のリアルタイム処理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.9%以上（月間ダウンタイム43分以内）を目標とし、アラート機能は24時間365日稼働させる想定 |
| 性能 | 性能: 従業員10万人規模の通算再計算バッチを1時間以内に完了、超過検知後5分以内にアラート通知を送信する目安 |
| セキュリティ | セキュリティ: 全データをAES-256で暗号化し個人情報を仮名化、企業間で相手情報を非開示、1年目にプライバシーマーク取得を想定 |
| 監査・運用 | 監査・運用: API連携・データアクセスログを5年間改ざん防止ストレージで保管し、労基署対応資料として提出可能にする |
| 運用 | 運用: freee/マネーフォワード/jinjer等の仕様変更発生時、技術提携契約に基づき72時間以内に検証・パッチ適用する運用体制 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 導入企業300社・従業員10万人規模まで水平スケール可能な構成（オートスケール・DB分割）を3年目までに整備する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力企業数社から副業者の勤怠データをExcelで受け取り、通算労働時間と36協定上限までの余裕を手作業で計算してレポートを返し、アラートの必要性と精度への期待値を確認する | 自分の作業時間とヒアリングの交通費だけ |
| ②最小システム | freeeまたはマネーフォワードいずれか1社とのAPI連携のみを組み、通算計算と閾値アラート通知（メール）だけを自動化した簡易ダッシュボードを数社に試用してもらう | 外注で数か月分、加えてクラウド利用料とAPI利用料程度 |
| ③本開発 | 複数の勤怠SaaSとの正式連携、AIによる超過予測・チャットボット応答・シフト最適化提案・異常検知を実装し、社労士監修のもと36協定順守レポート出力機能まで整える | 創業融資と補助金を合わせた本格的な外注・人件費規模 |
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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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……
関連法令・許認可の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 副業・兼業支援に実績のある社会保険労務士法人の代表社労士 | 労働時間通算の実務運用と監修体制構築の可否を最初に見極める必要があるため | 全国社会保険労務士会連合会の副業・兼業関連セミナー登壇者リストから紹介依頼 |
| freee・マネーフォワードのアライアンス/パートナー営業担当者 | API連携の技術要件と提携条件を早期に確認しないと開発計画が固まらないため | 各社のパートナープログラム申込フォームまたは展示会ブースで名刺交換 |
| 従業員100〜300名規模で副業・兼業制度を導入済みの企業の人事労務課長 | 自己申告依存の実運用課題とアラート機能への具体的ニーズを検証するため | 社労士経由の紹介、またはHRテック系展示会（HR EXPO等）での名刺交換 |
| 厚生労働省 労働基準局 労働条件政策課の副業・兼業ガイドライン担当者 | 通算管理ルールの解釈・今後の改正動向と委託事業の周知経路を確認するため | 厚労省の副業・兼業関連委託事業の公募要領記載窓口へ事前ヒアリング依頼 |
| 個人情報保護法・労働法に詳しい弁護士（IT・労務系法律事務所） | 企業間データ集約・匿名化設計の適法性を契約設計前に確認する必要があるため | HRテック系法律相談実績のある事務所へ有料スポット相談を申込み |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士事務所への直接訪問・紹介依頼 | 「副業者の通算勤怠管理で困っている顧客企業はありませんか、無償で実証実験に協力していただける企業を紹介してほしい」と伝え、紹介料は正式契約後に還元する約束をする |
| 副業・兼業制度を導入済みの企業の人事担当者コミュニティ | 人事労務系のオンラインコミュニティやFacebookグループで「36協定の通算管理で自己申告に依存している方、実証実験にご協力いただけないか」と具体的に投稿する |
| 労務系の展示会・セミナー | 名刺交換した人事担当者に「まずは無料のPoCとして貴社の副業者数名分だけ試してみませんか」と小さく依頼し、ハードルを下げて合意を取る |
| 前職・知人経由のHR担当者への紹介依頼 | 「副業者の労働時間を通算管理するサービスを作っているので、御社か知り合いの人事の方に話を聞かせてもらえないか」と個別に連絡する |
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 新創業融資制度 | 実績なしで法人を設立する創業者（本事業のように自己資金100万円で開業する場合も対象） | 無担保無保証で運転資金・システム開発の外注費に充てられる。融資合計は 500万円 を想定し、着金までの2か月は自己資金で人件費・外注費をまわす前提で計画する |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域で事業を営む小規模事業者（創業直後の法人も対象になりうる） | 社労士事務所への営業チラシ作成、展示会出展、営業用Webサイト改修など、パートナー開拓の販路開拓費に使える枠がある |
| 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） | 革新的な製品・サービス開発を行う中小企業・小規模事業者 | 予測モデルやAPI連携基盤の開発費など、AI予測・異常検知エンジンのシステム開発費の一部をカバーする候補になる |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 都内で創業予定・創業後5年未満の中小企業者 | 人件費・賃借料・広告費などの立ち上げ期の固定費を助成対象にできるため、代表1名体制からの採用開始期の負担を軽くできる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（本事業の顧客企業側が申請主体） | 自社SaaSをIT導入支援事業者の登録ツールとして掲載できれば、顧客企業が補助金を使って導入しやすくなり営業の後押しになる |
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。
労務・HRテック領域に取り組む創業者がコミュニティで議論しています。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。