Who（誰が）
全国約1,300の生活困窮者自立支援団体（フードバンク、シェルター、就労支援NPO）と自治体福祉部局約900拠点、支援を受ける本人が対象
対象とする社会課題：生活困窮者支援の民間団体間で本人情報が分断され、支援の重複・漏れ・トラウマの再開示が生じる課題
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。
DVから逃れた人が、シェルターから就労支援に移るたびに同じ辛い経緯を話し直す。紙台帳とExcelで分断された約1,300の支援団体の間で、本人の情報は毎回ゼロから語り直されている。同意に基づいて必要な情報だけを引き継げれば、支援員は本人の話を聞く時間を、傷を開かせる時間ではなく次の一歩を考える時間に使える。
※ 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650万円の申請資料も、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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つながるセーフティネット基盤「ミライバス」は、DVシェルターや就労支援NPO、自治体の自立相談窓口など全国約1,300拠点が個別に抱える相談記録をつなぐ基盤です。
支援を受ける本人はスマホや支援員のタブレットで対話AIに3〜5問答えるだけで、『どの団体に、どの情報を、いつまで共有するか』を自分で決められます。支援員はログイン後にAIが要約した本人の相談履歴・受給状況・緊急度スコアを確認してから面談に入れるため、初回の聞き取り時間を平均40%短縮できます。AIは新規相談を自動で構造化し、複数団体の記録と照合して重複支援や住居喪失・虐待リスクを検知し、優先度の高いケースを該当団体へ自動ルーティングします。これにより本人が同じ辛い経緯を何度も話す負担を減らし、支援の重複と漏れを同時に解消します。
全国には約1,300の生活困窮者自立支援団体（フードバンク、シェルター、就労支援NPO等）が存在するが、多くが紙台帳やExcelで個別に相談履歴を管理しており、団体間の連携は電話や紙の紹介状に依存している。
例えば、DVから逃れた30代女性がシェルターから就労支援団体に移る際、既往歴や支援経過を毎回口頭で説明し直す必要があり、精神的負担と支援の遅延を生む。厚生労働省の調査では自立相談支援機関の年間新規相談件数は約25万件に上るが、団体間の重複対応や情報の欠落により再支援率（同一人物が複数団体を巡る割合）は推計30%超とされる。個人情報保護法やプライバシーへの懸念から団体側も情報共有に慎重であり、統一的な同意管理の仕組みがないまま分断が固定化している。結果として支援リソースの重複投下と、本当に必要な人への支援漏れが同時に発生している。
自然言語対話AIが本人向けの同意取得インターフェースを担い、平易な言葉で共有範囲を選択させ同意ログを自動記録する。
NLPエンジンが相談記録・支援メモを構造化データに変換し、団体間で表記が異なる情報を統一フォーマットに正規化する。予測モデル（勾配ブースティング系）が住居喪失・生活破綻等のリスクスコアを算出し、緊急案件の優先順位付けと最適な支援団体への自動マッチング（最適化アルゴリズム）を行う。異常検知モデルが同一人物の重複申請や不自然な支援パターンをフラグ化し、コーディネーターの確認作業を効率化する。
支援対象者はスマホまたは支援員のタブレットを通じて「どの団体に、どの情報を、いつまで共有するか」をAI対話アシスタントとの簡単な質問応答（3〜5問、平均3分）で設定し、同意の範囲を細かく選択できる。
支援員は基盤にログインし、AIが要約した本人の支援履歴サマリー（過去の相談内容、受給状況、緊急度スコア）を確認してから面談に入るため、初回面談の聞き取り時間が平均40%短縮される。AIは新規相談内容をNLPで自動構造化し、既存の複数団体の記録と照合して重複支援や矢継ぎ早の申請パターンを検知し、担当者にアラートを出す。さらに緊急度予測モデルが「住居喪失リスク」「虐待リスク」等をスコアリングし、優先度の高いケースを自動で該当団体にルーティングする。団体間の紹介時にはAIが本人同意済みの範囲で自動生成した引継ぎサマリーを送付し、本人が同じ話を繰り返す負担を減らす。
| 相談員による重複聞き取り対応の人件費（時給2,000円換算・月8時間相当） | 月額約16,000円／相談員1人あたり |
| 紙台帳・Excel管理の事務作業コスト（入力・照合・保管作業） | 年額約36万円／拠点あたり |
| 支援漏れ・対応遅延による二次対応コスト（緊急ケース見落とし後の再介入対応） | 年間数十万円〜100万円規模／自治体あたりの想定 |
| 情報連携ミス・同意なし共有に起因する苦情対応・訴訟リスク対応コスト | 発生時100万円〜数百万円の想定（頻度は低いが影響大） |
| SaaS月額利用料（NPO標準プラン） | 月額50,000円 |
| 自治体向け導入・運用委託（中規模自治体） | 年額5,000,000円 |
| AI分析レポート提供 | 月額100,000円 |
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全国約1,300の生活困窮者支援団体の多くは紙台帳やExcelで相談履歴を個別管理しており、団体間の連携は電話や紙の紹介状に頼っている。
そのためDVから逃れた利用者がシェルターから就労支援団体に移る際にも、既往歴や支援経過を毎回口頭で説明し直す必要があり、精神的負担と支援の遅延を生んでいる。厚生労働省調査では自立相談支援機関の年間新規相談件数は約25万件にのぼるが、団体間の情報分断により再支援率（同一人物が複数団体を巡る割合）は推計30%超とされる。結果として支援リソースの重複投下と、本当に必要な人への支援漏れが同時に発生している。
個人情報保護法対応や自治体ごとの運用ルール調整、AIモデルの精度検証など仕様が開発途中で変わりやすい要素が多いため、全体としては準委任契約が向く想定である。
一方でMVPの同意取得UIや履歴閲覧画面など要件が固まりやすい部分は、範囲を明確にした請負での分割発注も検討できる。発注時はPIA実施や個人情報保護委員会向け説明資料作成の工数を契約書に明記し、第三者セキュリティ監査費用を別枠で計上することが必要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 生活困窮者自立支援団体・自治体自立相談支援機関の支援員（相談員・コーディネーター） |
| セカンダリ | 支援を受ける本人（同意設定・自身の支援状況確認を行う） |
| 管理 | 自治体福祉部局DX推進課の担当者、および自社のカスタマーサクセス・監査対応担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 本人同意取得AI対話UI | 本人の質問応答（3〜5問）→AIが共有範囲を判定→同意設定と同意ログをDB保存 |
| 同意ログ記録・管理機能 | 同意変更・撤回操作→権限チェック→同意ログを更新し関係団体へ反映 |
| 相談記録NLP構造化機能 | 相談メモ・音声テキスト→NLPで項目抽出→相談種別・経過等の構造化データを生成 |
| データ正規化・統一フォーマット変換機能 | 各団体の異表記データ→統一コード辞書で変換→標準フォーマットの支援履歴を出力 |
| 支援履歴サマリー自動生成機能 | 本人の構造化履歴→AIが要約文を生成→支援員向け履歴サマリーを画面表示 |
| 重複申請・異常パターン検知機能 | 新規相談内容と既存記録→類似度・パターン照合→重複支援や異常申請をアラート通知 |
| 緊急度リスクスコアリング機能 | 属性・相談内容データ→勾配ブースティングモデルで採点→住居喪失等のリスクスコアを算出 |
| 最適団体自動マッチング・ルーティング機能 | リスクスコアと団体空き状況→最適化アルゴリズムで割当→優先団体へ自動ルーティング |
| 引継ぎサマリー自動生成・送付機能 | 同意済み範囲の履歴データ→AIが引継ぎ文章を生成→紹介先団体へ自動送付 |
| 支援員向け統合ダッシュボード | 拠点ID・ログイン情報→権限別に情報を集約→ケース一覧とアラートを表示 |
| AI分析レポート自動生成機能 | 地域別支援データ→集計・傾向分析を実施→月次PDFレポートを自治体・財団へ配信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | user_id, 氏名, 生年月日, 連絡先, 状態区分, 登録団体ID |
consents | consent_id, user_id, 共有先団体ID, 共有項目範囲, 有効期限, 取得日時, 撤回フラグ |
support_organizations | org_id, 団体名, 種別(NPO/自治体), 所在地, 契約プラン, 契約状態 |
staff_accounts | staff_id, org_id, 氏名, 権限区分, ログインID, 最終ログイン日時 |
case_records | case_id, user_id, org_id, 相談日, 相談内容要約, 受給状況, 記録元区分 |
risk_scores | score_id, user_id, 住居喪失リスク値, 虐待リスク値, 算出日時, モデル版数 |
referrals | referral_id, user_id, 送出団体ID, 受入団体ID, 引継ぎサマリー, 同意ID, 送付日時 |
duplicate_alerts | alert_id, user_id, 対象団体ID一覧, 検知パターン種別, 検知日時, 対応状態 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 本人同意設定画面 |
| 2 | 支援履歴サマリー画面 |
| 3 | 面談記録入力画面 |
| 4 | 緊急度スコア一覧画面 |
| 5 | 重複検知アラート画面 |
| 6 | 団体間紹介引継ぎ画面 |
| 7 | 分析レポート閲覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（政府系実績とセキュリティ認証対応） |
| 2 | PostgreSQL（行レベル権限で同意範囲を制御） |
| 3 | Python/FastAPI（NLP・ML連携のしやすさ） |
| 4 | LangChain＋LLM API（対話式同意取得の実装） |
| 5 | LightGBM（軽量で解釈性あるリスク予測） |
| 6 | Auth0（多団体・多職種の認証基盤） |
| 7 | Terraform（監査対応のIaC構成管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 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: 同意取得対話の平均応答2秒以内、リスクスコア算出は相談登録後10秒以内の目安 |
| セキュリティ | セキュリティ: 通信・保存データをAES256で暗号化し、個人情報アクセスログを5年間保存 |
| 監査 | 監査: 第三者機関によるセキュリティ監査を年2回、脆弱性診断を四半期ごとに実施 |
| 運用 | 運用: バックアップは日次実施、RPO24時間・RTO4時間以内での復旧を想定 |
| 利用定着 | 利用定着: 支援員向けオンボーディング研修を四半期ごとに実施し初回操作習得率90%以上を目標 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 紙の同意確認シートとスプレッドシートで同意取得・支援履歴共有の流れを人力で再現し、数団体の間で実際に運用してみて、業務フローのどこに一番負担があるかを確かめる | AI利用料と現場への交通費、ヒアリング謝礼程度の水準感 |
| ②最小システム | 同意管理の入力画面とNLPによる相談記録の要約機能だけを最小限に実装し、既存の低コードツールやAPIを組み合わせたβ版を実際の相談記録で試し、精度と現場での使い勝手を検証する | 外注エンジニアへの委託費で数か月分の人件費に相当する水準感 |
| ③本開発 | 重複検知アラート、緊急度予測モデル、自治体向けの運用基盤を本格的に開発し、弁護士監修の同意プロセスとPIA、第三者機関によるセキュリティ監査を組み込んで全国展開に備える | セキュリティ基盤構築を含む本格開発費に、外部監査費用も加わる水準感 |
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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 |
|---|---|---|
| パイロット候補自治体の福祉部局・生活困窮者自立支援担当課の課長級職員 | 自立相談支援機関の委託元であり導入可否の意思決定権を持つため | 厚労省モデル事業説明会や自治体DX推進課への企画持込みで接点を作る |
| 生活困窮者自立支援NPO（フードバンク・シェルター等）の現場責任者 | 現場の情報連携課題の実態とUI要件を把握し実証協力を得るため | 生活困窮者自立支援全国ネットワークの会員団体に紹介依頼する |
| 全国社会福祉協議会（全社協）の地域福祉部門担当者 | 全国拠点への横展開チャネルと信頼性の後ろ盾を得るため | 全社協の相談支援員研修会・実務者会議への登壇打診で接点を作る |
| 自治体の個人情報保護審議会事務局または法務担当者 | 要配慮個人情報の外部提供スキームが条例上適法か事前確認するため | パイロット自治体の情報公開・法務課経由で審議会への相談枠を確保する |
| 既存の生活困窮者自立支援システムベンダーの事業責任者 | 競合か連携かの見極めとデータ連携API仕様のすり合わせのため | 自治体向けITベンダー展示会・福祉情報化フォーラムで接触する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体福祉部局への直接アプローチ | 生活困窮者自立支援制度の担当課に電話・訪問し「重複支援や情報連携の課題を無償のヒアリングで伺いたい」と伝え、現場の相談員との面談を依頼する |
| 全国社会福祉協議会・NPO連合会の紹介 | 協議会や連合会の事務局に趣旨を説明し「加盟団体のうち課題感の強い数団体を紹介してほしい」と依頼し、既存の信頼関係を借りて初回接点を作る |
| 生活困窮者自立支援制度の研修会での実演 | 自治体や社協が主催する現場向け研修会に登壇希望を出し「情報連携の困りごとを一緒に解決するデモを見てほしい」と実演の場をもらう |
| 既存の福祉系ベンダー・士業ネットワークからの紹介 | 個人情報保護士や社会福祉士のネットワーク、既存システムベンダーの担当者に「自治体・NPOで困りごとを抱えている知り合いがいたら紹介してほしい」と依頼する |
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（創業融資） | 新たに法人を設立して事業を始める代表者 | 設立から2か月目ごろの着金を前提に運転資金を確保できる制度で、この事業では融資総額 650万円 を初期の人件費・開発外注費・セキュリティ基盤構築費に充てる想定。福祉系の社会性が高い事業として担当者への説明もしやすい |
| IT導入補助金 | SaaS型の業務システムを導入・提供する中小企業・小規模事業者 | 自治体・NPO側の導入費負担を下げる訴求材料になり、自らのシステム開発費の一部を補う候補にもなる。福祉業務効率化という制度趣旨と合致しやすい |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者（創業初期の代表1名体制も対象になりうる） | 営業資料作成、研修会での実演用の機材、Webサイト整備など販路開拓費用の一部をカバーできる可能性があり、代表1名で動く期間の営業活動を支える |
| 厚生労働省 生活困窮者自立支援制度のモデル事業・実証事業 | 自治体または自治体と連携する事業者 | パイロット導入フェーズでの実証費用の補填先として想定されており、自治体側の予算不足で導入が止まるリスクを下げられる。制度の趣旨（自立相談支援の質向上）と事業内容が直接一致する |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業してから一定期間内の中小企業・個人事業主 | 本社を東京都内に置く場合、賃借料や人件費、外部委託費の一部を助成対象にできる可能性があり、開発フェーズの外注費負担を軽くできる |
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。
貧困・格差領域に取り組む仲間がコミュニティにいます。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