Who（誰が）
人口5万人未満を中心とする市区町村・都道府県の契約担当職員、応札する地元事業者、基盤を運営するフェアテンダーOS事業者が主な関係者となる
対象とする社会課題：自治体入札・契約事務の非効率と公正性担保の両立困難
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。
小さな自治体ほど、契約担当は2〜3名で他業務と兼任し、談合防止の判断は個人の経験と勘に頼らざるを得ない。同じ案件でも自治体ごとに基準がぶれ、それが住民監査請求や議会答弁のリスクになっている。フェアテンダーOSは、判断の根拠をAIと共に言語化し、誰が担当しても説明できる入札・契約の仕組みを届ける。
※ 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500万円の申請資料も、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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、フェアテンダーOSの事業内容を読み込んだ状態で、それぞれの資料の素案をすぐに作成します。自治体向け提案や採用活動にそのまま使える形で出力されます。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
フェアテンダーOSは、人口5万人未満の小規模自治体を主対象に、入札公告文・仕様書のドラフトをAIがチェックし、応札後の価格や企業間の落札パターンを異常検知モデルでスコアリングするクラウド型の共同利用基盤です。
契約担当職員が『この案件の落札者決定調書を作成して』と対話型AIに指示するだけで、審査基準・比較表・議事録案が自動生成され、最終判断だけ人間が行う運用になります。事業者側もチャットボットに参加資格や必要書類を24時間問い合わせでき、書類不備の再提出が減ります。全国50自治体・約8万件の入札データを共同で参照することで、単独では持てない審査精度を小規模自治体でも使えるようにし、案件あたりの処理時間を3〜5時間から1〜1.5時間に縮め、監査・議会対応の説明資料もワンクリックで出せるようにします。
全国1,741自治体では年間数十万件の入札・契約案件が発生するが、多くの自治体は人口5万人未満の小規模団体であり、契約担当職員は平均2〜3名で他業務と兼任しているケースが大半である。
総務省調査では自治体職員数はこの20年で約15%減少する一方、入札公告・仕様書作成・入札参加資格審査・落札者決定調書作成などの事務は年々複雑化し、談合防止や不正防止のための審査基準も厳格化している。担当者の経験や勘に頼った審査は自治体ごとにばらつきが大きく、同一案件でも判断基準が異なることが住民監査請求や議会答弁のリスクとなっている。既存の電子入札システム(政府共通ネットワーク系ベンダー数社が寡占)は書類の電子化にとどまり、審査・不正検知・価格妥当性判断は依然として職員の目視作業に依存している。小規模自治体単独でAI導入予算(初期数千万円規模)を確保することは困難であり、広域で共同利用できる基盤の不在が長年の課題となっている。
①自然言語処理AIが仕様書・公告文をパースし、他自治体の入札で問題となった表現パターン(特定業者を有利にする要件など)を検知して修正提案を行う。
②異常検知・機械学習モデルが応札価格分布や企業間の落札履歴ネットワークを解析し、談合・不正リスクスコアを算出する予測タスクを担う。③最適化アルゴリズムが総合評価落札方式における技術点・価格点の配点シミュレーションを行い、恣意性を排した評価基準案を提示する。④対話型AI(LLMベースのアシスタント)が職員・事業者双方からの自然文問い合わせに応答し、調書・議事録・FAQ回答をドラフト生成する。
自治体の契約担当職員が入札公告案・仕様書ドラフトをフェアテンダーOSに入力すると、AIが過去の類似案件(全国の共同利用データベース、初期は参加自治体50団体・案件数約8万件を想定)を参照して、想定価格の妥当性レンジ、参加資格要件の抜け漏れ、談合の兆候となりうる文言パターンを自動チェックする。
入札受付後は応札者の入力価格・企業属性・過去落札履歴をAIが解析し、価格のばらつき係数(変動係数)や特定業者間の落札パターンを異常検知モデルでスコアリングし、閾値超過時は自動でアラートと根拠レポートを担当職員に提示する。職員は対話型AIアシスタントに「この案件の落札者決定調書を作成して」と指示するだけで、審査基準・比較表・議事録案が自動生成され、最終判断のみ人間が行うワークフローとなる。事業者側もチャットボット型AIに入札参加資格や必要書類を24時間問い合わせでき、書類不備による再提出率を下げる体験を提供する。すべての判断過程(スコア算出根拠、参照した過去案件、AIの提案理由)はログとして保存され、監査時にワンクリックで説明資料を出力できる。
| 契約担当職員の兼任残業・超過勤務手当(小規模自治体、年間) | 年額 約60万円〜100万円 |
| 書類不備による再提出対応の職員工数(電話・メール・再審査) | 年額 約20万円相当(職員稼働換算) |
| 住民監査請求・議会対応のための資料作成・調査費用(発生時) | 1件あたり 約30万円〜80万円 |
| 既存電子入札システムの保守・改修費(異常検知機能なし) | 年額 約150万円〜300万円 |
| 基本利用料(人口1万人未満、SaaS月額) | 月額5万円(年額60万円) |
| 基本利用料(人口10万人以上、SaaS月額)＋案件処理従量課金(月40件×3,000円想定) | 月額42万円程度(年額約504万円) |
| 導入・仕様書移行支援(初期一括) | 初期50万円〜200万円 |
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……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
マーケ会社の紹介を希望する※ 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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
全国1,741自治体の多くは契約担当職員が2〜3名で他業務と兼任しており、談合防止や不正防止の審査基準が年々厳格化する一方で職員数はこの20年で約15%減少しています。
担当者の経験や勘に頼った審査は自治体ごとにばらつきが大きく、同一案件でも判断が異なることが住民監査請求や議会答弁のリスクになっています。既存の電子入札システムは書類の電子化にとどまり、審査・不正検知・価格妥当性判断は依然として職員の目視作業に依存しており、小規模自治体単独でAI導入予算(初期数千万円規模)を確保することも困難です。広域で共同利用できる審査基盤がないことが長年の課題となっています。
MVP開発は要件が固まりきらない段階での試行錯誤が多いため準委任契約が適しており、実証フェーズ(0-6ヶ月)のモデル自治体3団体との協働開発は準委任で進めるのが妥当です。
一方、基盤構築フェーズ以降の正式版リリース(共同DB・異常検知機能等の範囲確定後)は仕様凍結が可能な部分から請負契約への切り替えを検討します。発注時はAI審査結果が誤検知した場合の責任分界(最終判断は自治体職員に残す設計であることの契約上の明記)と、判断ログの著作権・データ帰属を共同利用データベースの成長を前提に整理しておく必要があります。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村・都道府県の契約担当職員（人口5万人未満の小規模自治体を中心に平均2〜3名体制） |
| セカンダリ | 入札参加事業者（資格確認・書類提出でチャットボットを利用）、監査委員・議会関係者（説明資料を閲覧） |
| 管理 | フェアテンダーOS運営元のシステム管理者（自治体ごとのテナント設定・データ分離・モデル更新を管理）、および自治体側の契約担当課長等の最終承認権限者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 仕様書・公告文AIチェック | 入力:公告案・仕様書ドラフト→NLPで問題表現検知→修正提案リストを出力 |
| 想定価格妥当性レンジ判定 | 入力:案件内容→類似案件8万件参照→適正価格レンジを提示 |
| 応札価格・談合リスクスコアリング | 入力:応札価格と企業属性→異常検知モデル解析→リスクスコアとアラート出力 |
| 配点シミュレーション最適化 | 入力:評価方式条件→最適化アルゴリズム計算→技術点/価格点配点案を出力 |
| 落札者決定調書自動生成 | 入力:職員の指示文→対話型AIが審査基準参照→調書・比較表ドラフトを出力 |
| 議事録自動生成支援 | 入力:審査会音声・メモ→LLMが要約整形→議事録案を出力 |
| 事業者向けFAQチャットボット | 入力:事業者の質問文→資格要件データ参照→24時間回答を返信 |
| 判断根拠ログ出力・監査支援 | 入力:監査担当の出力要求→スコア算出根拠と参照案件を集計→説明資料PDFを出力 |
| 共同利用データベース検索 | 入力:案件キーワード→全国参加自治体の類似案件を検索→一覧を出力 |
| 案件処理従量課金集計 | 入力:月間AI利用ログ→案件件数を集計→自治体別請求データを出力 |
| 広域データ分析レポート生成 | 入力:匿名化入札データ→統計処理・傾向分析→都道府県向けレポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, region_code, plan_type, contract_start_date |
users | user_id, municipality_id, name, role, email, last_login_at |
tender_cases | case_id, municipality_id, title, spec_draft_text, estimated_price, status, created_by, created_at |
bidders | bidder_id, company_name, corporate_number, address, registration_category |
bids | bid_id, case_id, bidder_id, bid_price, submitted_at, document_status |
ai_review_logs | log_id, case_id, review_type, input_snapshot, ai_output, reference_case_ids, created_at |
anomaly_scores | score_id, case_id, variation_coefficient, network_score, risk_score, threshold_flag, calculated_at |
award_documents | document_id, case_id, draft_text, evaluation_table, minutes_text, approved_by, approved_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 案件一覧・進捗管理画面 |
| 2 | 仕様書・公告文入力画面 |
| 3 | AI審査結果確認画面 |
| 4 | 応札受付・入力画面 |
| 5 | 異常検知アラート画面 |
| 6 | 落札者決定調書生成画面 |
| 7 | 事業者向けFAQチャット画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(ISMAP準拠)：自治体データ分離要件に対応 |
| 2 | Python/FastAPI：AIモデル推論APIを高速構築 |
| 3 | PostgreSQL：案件・入札データの整合性管理に適合 |
| 4 | LangChainベースLLM連携：調書・議事録の自動生成に活用 |
| 5 | scikit-learn/XGBoost：異常検知スコアリングモデルに使用 |
| 6 | Elasticsearch：類似案件全文検索・参照に必要 |
| 7 | Auth0：自治体職員・事業者の権限分離認証を簡易実装 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上(月間停止時間目安2時間以内)、入札受付期限中は無停止運用 |
| 性能 | 性能: 応札データ解析からアラート提示までの処理時間を1案件あたり30秒以内 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠クラウド利用、自治体ごとにデータを論理分離しアクセス権限を分離管理 |
| 監査対応 | 監査対応: AI判断ログを5年間保存し、監査要求から資料出力まで1営業日以内で対応 |
| 運用 | 運用: 障害・誤検知報告の受付窓口を平日9-18時で設置、重大障害は4時間以内に一次回答 |
| 拡張性 | 拡張性: 参加自治体数が150団体・案件数20万件規模まで性能劣化なく線形拡張可能な設計 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実際の入札公告文・仕様書をExcelとAIチャットツールで人力チェックし、談合リスク文言や参加資格の抜け漏れ指摘に職員が価値を感じるかを実証自治体1〜2団体で確認する。 | AI利用料と自治体への訪問交通費だけで済む水準 |
| ②最小システム | 対話型AIアシスタントに落札者決定調書のドラフト生成機能だけを実装したプロトタイプを作り、実証自治体の職員に実際の案件で試用してもらい工数削減の実感を検証する。 | 外注または業務委託で数か月分の開発費と、クラウド利用料の水準 |
| ③本開発 | 異常検知モデル・共同利用データベース・ISMAP準拠クラウド基盤を含む正式版を構築し、複数自治体での本稼働と監査対応ログ機能を実装する。 | エンジニア複数名分の人件費とセキュアクラウド構築費がかかる水準 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
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……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 総務省 地域情報化アドバイザー制度の事務局担当者(自治行政局地域情報政策室) | 実証自治体紹介と制度活用のための最初の窓口となるため | 総務省ウェブサイトの地域情報化アドバイザー派遣申請フォームから問い合わせ |
| 人口5万人未満の市町村の契約検査課長・財政課長(実証候補自治体) | 現場の業務実態と導入障壁を把握し実証契約の一次交渉相手となるため | 地域情報化アドバイザーや議員紹介、または首長への提案書持参で直接アポ |
| 全国市長会 経済委員会または電子自治体推進協議会の事務局担当者 | 共同調達スキーム採用の可否判断者であり全国展開の鍵を握るため | 総務省担当者からの紹介、または協議会事務局への公式照会状送付 |
| 既存電子入札コアシステム提供ベンダーの事業提携・アライアンス担当部長 | データ連携拒否リスクを避けAPI連携を実現する協業交渉のため | ベンダー公式サイトの提携窓口、または共通の政府調達案件で名刺交換 |
| 地方自治体向けSIer(地域SIer含む)の官公庁営業部長 | 代理販売提携チャネル構築と自治体既存顧客への紹介ルート確保のため | 業界展示会(自治体総合フェア等)や既存人脈からの紹介で接触 |
| 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制度 | アドバイザー登録者や担当窓口に「入札事務のAI審査支援について実証自治体を探している」と伝え、モデル自治体の紹介を依頼する。 |
| 全国市長会・都道府県電子自治体協議会のセミナー | 契約事務のDX事例紹介という枠で登壇依頼し、「談合リスク検知と調書自動生成のデモを見てほしい」と参加自治体に声をかける。 |
| 知人・元自治体職員の紹介 | 共同創業者や協力者の元同僚である契約担当職員に「今の仕様書作成の困りごとを30分聞かせてほしい」と個別に依頼する。 |
| 地方自治体向けSIer・電子入札ベンダーとの提携紹介 | 既存ベンダーの営業担当に「データ連携前提のAI審査オプションとして御社の顧客自治体に一緒に提案したい」と持ちかける。 |
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 | 創業前・創業直後の法人・個人事業主 | 無担保無保証で創業資金を借りられる制度で、この事業では運転資金として活用し、融資合計 500万円 を初期の人件費・クラウド利用料に充てる想定。 |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援制度） | 革新的な技術で政府・自治体の課題解決に取り組むスタートアップ | AIによる入札不正検知・行政事務省力化という研究開発要素が強い事業のため、指定補助金による研発費支援と、将来の自治体向け政府調達での優先枠が候補になる。 |
| 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 | 自社の開発環境・SaaS基盤・セキュリティ対策ツールの導入費の一部を補助対象にできる可能性があり、MVP開発期の外注費・ツール利用料の負担軽減に使える候補。 |
| 総務省 地域情報化アドバイザー制度 | 自治体のDX・情報化を支援する専門家・事業者 | 実証フェーズでモデル自治体との接点作りと信頼性担保に直結する制度で、事業計画にも活用が明記されている実在の仕組み。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業後の法人も一定条件で対象） | 営業資料作成・展示会出展・ウェブサイト整備など、自治体向け販路開拓の初期広報費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
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。
同じ行政・入札DX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