Who（誰が）
小売・外食・コールセンター・自治体窓口を持つ従業員50名以上の企業の人事・法務担当者と現場スタッフが利用者となる。
対象とする社会課題：カスタマーハラスメントによる従業員疲弊と企業の対応不備
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。
接客やコールセンターの現場では、暴言や威圧を受けても口頭報告だけで終わり、証拠も対応方針も残らないまま従業員が疲弊していく。特に非正規雇用の多い現場では声を上げにくい構造がある。記録を自動化し、対応の基準を明文化することで、現場の一人ひとりを孤立させない仕組みが必要だと考えた。
※ 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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コールセンターや店舗の従業員が、暴言や長時間拘束などの著しいクレームを受けた際、スマホアプリのボタンを一つ押すだけで「今の対応がつらかった」と報告できるサービスです。
AIが該当時間帯の通話録音やチャットログを自動で紐付けてテキスト化し、暴言・威圧・不当要求・長時間拘束の4類型に分類してスコアリングします。人事・法務担当者はダッシュボード上で案件を確認し、AIが提示する「謝罪打ち切り基準」「警察通報基準」などの対応方針テンプレートを参考に判断できます。現場では口頭報告だけで証拠が残らず泣き寝入りしがちだった状況を、記録・分析・対応方針の標準化によって変えていくことを狙っています。
厚生労働省の調査では、接客・コールセンター業務従事者の約4割が過去3年以内に顧客からの著しい迷惑行為（暴言・威圧・長時間拘束等）を経験したと回答している。
しかし多くの企業は対応方針や記録フォーマットを整備しておらず、被害を受けた従業員が口頭で上司に報告するのみで終わり、証拠が残らず再発防止にも繋がっていない。特に小売・外食・コールセンター業界では非正規雇用の比率が高く、従業員が「泣き寝入り」しやすい構造がある。人事担当者は録音データや通話ログを個別に聞き返す時間がなく、悪質クレームとクレーム対応の区別も属人的判断に依存している。2022年の厚労省マニュアル公表以降も、中小企業の8割以上は具体的な社内規程・エスカレーションフローを未整備のままである。結果として離職率上昇・訴訟リスク・SNS炎上リスクが放置されている。
自然言語処理による音声認識・発話分類でハラスメント該当性を判定し、独自訓練した分類モデルが暴言・脅迫・セクハラ・不当要求の4類型と深刻度（3段階）をスコアリングする。
生成AI対話エンジンが現場スタッフの相談に対しリアルタイムで対応スクリプトを提示し、法務レビュー済みのテンプレートから最適な回答を検索・生成するRAG方式を採用する。予測モデルが過去の案件データから店舗別・時間帯別・顧客属性別のリスクを予測し、事前アラートを出す。継続的な案件蓄積により分類モデルと対応テンプレートを四半期ごとに再学習し、精度と最新法令への適合を維持する。
コールセンターや店舗の通話録音・チャットログ・防犯カメラ音声を専用アプリ経由でクラウドにアップロードすると、AIが発話内容をテキスト化し、暴言・威圧・不当要求・長時間拘束などのハラスメント類型を自動判定してスコアリングする。
店舗スタッフはスマホアプリのボタン一つで「今の対応がつらかった」と報告でき、AIが該当時間帯の音声・ログを自動で紐付けて証跡化する。人事・法務担当者はダッシュボードで案件を確認し、AIが提示する「対応方針テンプレート（謝罪打ち切り基準・警察通報基準・出禁判断基準）」を参考に意思決定する。さらにAIチャットボットが現場スタッフからの相談に24時間対応し、その場での対応スクリプト（何を言うべきか・いつ切り上げるか）を即時提示する。蓄積された案件データは月次で経営層向けレポートとして自動生成され、リスクの高い店舗・時間帯・顧客属性の傾向分析にも活用される。
| 非正規スタッフの離職に伴う採用・研修コスト（1名あたり約50万円想定、悪質クレームが一因の離職が年間10名規模なら年間500万円程度） | 年間500万円程度 |
| 労働審判・訴訟対応の弁護士費用（悪質クレーム放置が原因の従業員側訴訟、1件あたり50万〜200万円想定） | 年間100万〜200万円程度 |
| 人事担当者が録音・通話ログを個別に聞き返す人件費（1件あたり1〜2時間×時給2000円、月20件想定） | 月額8万円程度（年間96万円） |
| SNS炎上・レピュテーション対応コスト（広報対応・謝罪文作成の外部委託等、発生時のみ） | 発生時1件あたり50万円〜（頻度は不定） |
| 月額SaaS利用料（従業員150名・複数店舗規模） | 月額35万円程度 |
| 初期導入・規程整備支援（初回契約時一律） | 初回120万円程度 |
| AI相談ボット追加ライセンス（従業員150名×月額500円） | 月額7.5万円程度 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
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厚労省調査では接客・コールセンター従事者の約4割が過去3年以内に著しい迷惑行為を経験しているが、多くの企業には対応方針や記録フォーマットが整備されておらず、被害従業員の口頭報告のみで終わり証拠が残らない。
人事担当者は録音データを個別に聞き返す時間がなく、悪質クレームと通常クレームの区別も属人的判断に依存している。2022年の厚労省マニュアル公表後も中小企業の8割以上が社内規程・エスカレーションフローを未整備のままで、離職率上昇や訴訟リスクが放置されている。特に非正規雇用比率の高い小売・外食・コールセンターでは、従業員が声を上げにくい構造が固定化している。
MVPフェーズは音声分類モデルの精度検証やテンプレート仕様が発注段階では確定しきらないため準委任契約が適する。
要件が固まる案件ダッシュボードやレポート機能など定型部分は、フェーズ2以降に請負契約へ切り替える段階移行を推奨する。発注時はAI判定精度（適合率85%目標）の測定方法と未達時の対応条件を契約書に明記し、成果物ではなく検証プロセスへの支払いであることを双方合意しておく必要がある。また音声データの取扱いは委託契約と別立てで秘密保持・データ削除条項を厳格に定めること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 小売・外食・コールセンターの現場スタッフ（クレーム対応担当者） |
| セカンダリ | 人事・法務担当者、社労士事務所・労務コンサルタント |
| 管理 | 導入企業のシステム管理者およびベンダー側の運用・カスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 音声・チャットログアップロード機能 | 通話録音・チャットログ・カメラ音声をアプリから入力→クラウドに暗号化保存→案件IDを発行 |
| 音声認識・テキスト化機能 | 録音音声を入力→自然言語処理でテキスト化→発話ログとタイムスタンプを出力 |
| ハラスメント類型分類・スコアリング機能 | 発話テキストを入力→分類モデルが4類型と深刻度3段階を判定→スコアを出力 |
| スタッフ即時報告機能 | スマホのボタン押下を入力→該当時刻を推定→報告チケットを自動生成 |
| 証跡自動紐付け機能 | 報告チケットを入力→該当時間帯の音声・ログを検索→証跡ファイルを紐付け保存 |
| 案件管理ダッシュボード機能 | 案件データを入力→一覧・詳細を表示→担当者がステータスを更新して出力 |
| 対応方針テンプレート提示機能 | 案件スコアを入力→類似過去案件を検索→謝罪打切り・通報基準テンプレートを提示 |
| AI相談チャットボット機能 | スタッフの相談文を入力→RAGで法務レビュー済みテンプレートを検索→対応スクリプトを即時提示 |
| 店舗・時間帯別リスク予測アラート機能 | 過去案件データを入力→予測モデルが店舗・時間帯・顧客属性別リスクを算出→事前アラートを通知 |
| 月次経営レポート自動生成機能 | 月次案件データを入力→傾向分析処理を実行→経営層向けレポートPDFを出力 |
| 分類モデル・テンプレート再学習機能 | 四半期分の蓄積案件データを入力→分類モデルとテンプレートを再学習→更新版モデルを配信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, industry, employee_count, plan_type, contract_start_date |
stores | store_id, company_id, store_name, address, business_type |
employees | employee_id, store_id, name, employment_type, role, hire_date |
incidents | incident_id, store_id, employee_id, occurred_at, source_type, status |
incident_media | media_id, incident_id, file_type, file_url, duration_sec, uploaded_at |
ai_classifications | classification_id, incident_id, category, severity_level, confidence_score, model_version |
response_templates | template_id, category, severity_level, template_text, legal_review_status, updated_at |
chatbot_logs | log_id, employee_id, incident_id, question_text, answer_text, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・権限選択画面 |
| 2 | 案件一覧ダッシュボード |
| 3 | 案件詳細・証跡確認画面 |
| 4 | AI分類結果レビュー画面 |
| 5 | 対応方針テンプレート選択画面 |
| 6 | スタッフ用AI相談ボット画面 |
| 7 | 経営層向け月次レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS Transcribe（日本語音声のテキスト化に対応） |
| 2 | Amazon S3（録音・ログの暗号化保存とアクセス制御） |
| 3 | OpenAI API（分類・スクリプト生成のRAG基盤に利用） |
| 4 | Pinecone（テンプレート検索用ベクトルDB、応答精度向上） |
| 5 | Amazon RDS PostgreSQL（案件・企業データの構造化管理） |
| 6 | Next.js（ダッシュボード・管理画面の高速開発） |
| 7 | Auth0（企業別・権限別のSSOと多要素認証） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.9%以上、月間ダウンタイム43分以内を目標とする |
| 性能 | 性能: 音声アップロードから分類結果表示まで平均5分以内で完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 通信・保存データをAES-256で暗号化し、アクセスログを90日間保持 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 音声・通話ログは契約終了後90日以内に完全削除し匿名化処理を必須化 |
| 精度維持 | 精度維持: 分類モデルは四半期ごとに再学習し、適合率85%以上を維持する運用 |
| バックアップ | バックアップ: データは日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間を目安とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | スプレッドシートとGoogleフォームで報告フローを再現し、実際の音声データを人力で聞いて暴言・威圧などに分類し、対応テンプレートの原案を作る | 交通費と最低限のクラウドストレージ代のみ |
| ②最小システム | 音声アップロードから既存の音声認識APIでテキスト化し、簡易ルールベースで類型を仮判定してダッシュボードに表示する最小構成を作る | 音声認識APIの利用料と外注デザイン費で数か月分 |
| ③本開発 | 独自の分類モデルを訓練し、RAG方式の相談ボットとリスク予測アラート、HR Tech各社とのAPI連携を実装して四半期再学習の運用体制を整える | エンジニア複数名分の外注・採用費とAPI利用料で継続的な費用が発生する規模 |
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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 |
|---|---|---|
| 全国社会保険労務士会連合会加盟の社労士事務所の代表社労士 | 代理店提携候補であり労務規程整備の実務知見と紹介先企業網を持つため | 都道府県社労士会の研修会・勉強会に参加し名刺交換後、個別面談を申し込む |
| 外食チェーン本部の人事労務部門責任者（店舗数100店規模） | パイロット導入候補として現場の録音環境・既存フローの実態を把握できる | 外食産業労務担当者向け業界セミナーや日本フードサービス協会経由で紹介依頼 |
| コールセンター運営受託会社（BPO大手）の品質管理・SV統括責任者 | 既存の通話録音・ログ基盤との連携要件と現場の運用課題を直接確認できる | コンタクトセンター系展示会（CCAJ主催イベント等）でブース訪問・商談申込 |
| 労働法・個人情報保護法に強い弁護士（顧問契約想定先） | 録音データ取得・保管・AI判定の合法性設計とリスク審査を初期段階で確認するため | 労務問題に強い法律事務所の紹介案件経由、または既存起業支援機関の紹介 |
| 既存人事労務SaaSベンダーのAPI連携・事業開発担当者 | API連携によるチャネル拡大と既存顧客基盤への相乗り導入可能性を探るため | HR Tech関連カンファレンス（HR EXPO等）や共同展示ブースで接点を作る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士事務所への直接アプローチ | 顧問先にカスハラ相談が増えている社労士に「規程整備の相談が来た際に一緒に提案させてほしい」と持ちかけ、同席訪問を依頼する |
| コールセンター運営会社の労務担当者への紹介依頼 | 知人経由でコールセンターの人事・労務担当者を紹介してもらい「離職の原因を一緒に洗い出したい」と現状ヒアリングを申し込む |
| 外食チェーン本部の人事部への飛び込み営業 | 店舗数の多いチェーン本部の人事窓口に「現場スタッフの困りごとを無料で聞かせてほしい」と一次面談を依頼する |
| 労務系セミナー・勉強会への参加 | 社労士会や労務コンサル主催の勉強会に参加し、名刺交換の場で「カスハラ対応の実態を教えてほしい」と個別面談を依頼する |
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 | 新たに事業を始める個人・法人の創業者 | 運転資金・設備資金として活用でき、融資額は200万円の想定で立ち上げ期の人件費や音声認識API利用料に充当できる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内での創業を予定または創業後一定期間内の中小企業・個人事業主 | システム開発費や広告費の一部が助成対象になりうるため、初期のダッシュボード開発費の補填先として候補になる |
| IT導入補助金（中小企業庁） | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（自社ではなく将来の導入企業側が対象になる場合が多い） | 導入企業側がこの補助金を使って月額SaaS利用料を導入する際の後押しになり、営業提案の材料にできる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が一定以下の小規模事業者 | 創業初期の代理店開拓や展示会出展・営業資料作成などの販路開拓費用の一部を補える可能性がある |
| 信用保証協会の制度融資（創業関連保証） | 創業前・創業後一定期間内の事業者 | 日本政策金融公庫の融資と合わせて、追加の資金調達枠として自治体の制度融資・信用保証協会の保証を組み合わせられる |
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。
労務・人事Tech領域の創業者コミュニティで話題になっています。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。
※ バッジは閲覧・保存などの実績にもとづく自動集計での相対表示です。