対象とする社会課題:自治体の男女共同参画計画が策定されても進捗管理が形骸化し実効性が伴わない
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全国の自治体で男女共同参画計画の策定率は高まったが、担当職員は兼務のまま数年ごとに異動し、進捗管理はエクセル集計と審議会資料作りで手一杯になっている。指標の遅れが翌年度計画に反映されず、市民委員も生データだけでは判断できず形式的な承認に終わりがちだ。誰が担当しても仕組みが引き継がれ、遅れている指標に光が当たる土台が必要だと考えた。
※ 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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GEPPO(ジェッポ)は、自治体の男女共同参画・企画政策課の担当職員が、女性管理職比率や男性育休取得率など20〜40項目の指標をExcel・CSVでアップロードするだけで、人口規模・産業構造が近い30〜50自治体とのベンチマーク比較ダッシュボードを自動生成するSaaSです。
指標は信号機式(達成・遅延・停滞)で色分け表示され、遅延指標にはAIが全国の先進事例から改善策を自然言語で提示します。年1〜2回の審議会前には、指標変化と要因分析を含む報告書ドラフトと市民委員向けの平易化サマリーを自動生成し、担当職員が数値確認と加筆をするだけで資料が完成します。年1回のExcel手作業集計に依存していた進捗管理業務を、専門知識がなくても運用できる形に変えることを目指します。
全国1,741自治体のうち男女共同参画計画の策定率は都道府県100%、市区町村でも約85%に達するが、進捗管理は担当職員が年1回エクセルで指標を集計し審議会資料を作る手作業に依存している。
担当課は男女共同参画・企画・人権など兼務で平均1〜2名しか配置されず、専門知識を持たない職員が数年で異動するため、指標分析やベンチマーク比較にまで手が回らない。結果として「審議会用資料を作って終わり」になり、女性管理職比率や男性育休取得率など重点指標の遅れが翌年度計画に反映されないケースが多い。住民代表として審議会に参加する市民委員も、生データの羅列だけでは進捗の良し悪しを判断できず、形式的な承認に終わっていることが多い。総務省・内閣府の調査でも計画のフォローアップ体制の弱さが繰り返し指摘されているが、専門人材採用や委託予算の確保が難しい中小自治体では改善が進んでいない。
AIは①アップロードされた指標データの型・単位を自然言語処理と正規表現で自動判別し欠損値を補完する前処理、②類似自治体クラスタリング(人口・産業構造・財政力指数を特徴量とした教師なし学習)によるベンチマーク選定、③時系列データからの将来値予測(勾配ブースティングによる翌年度到達見込み算出)、④全国の先進事例テキストデータベースに対するRAG(検索拡張生成)によるチャット対話と施策提案、⑤指標変化と自由記述アンケートを踏まえた審議会報告書ドラフトの自動生成、の5工程を担う。
特に③の予測モデルは各指標について「現在のペースでは目標年度までに何%乖離するか」を算出し、遅延リスクを早期警告する役割を果たす。
自治体の男女共同参画担当職員が、審議会で使う進捗指標(女性管理職比率、男性育休取得率、審議会女性委員比率など20〜40項目)をExcelまたはCSVでアップロードするか、既存のe-Statや自治体オープンデータAPIと連携させると、AIが自動で類似規模自治体(人口・産業構造が近い30〜50団体)とのベンチマーク比較を行いダッシュボードを生成する。
ダッシュボードは信号機式(達成・遅延・停滞)で表示され、遅延指標についてはAIが過去の全国事例データベースから「同規模自治体で効果が出た施策」を自然言語で提案する。担当職員はチャットインターフェースで「男性育休取得率が伸びない要因は?」と質問でき、AIが保有する統計・アンケート自由記述をテキストマイニングして要因候補と改善事例を返す。審議会向けには、AIが指標の変化と要因分析を含む報告書ドラフトを自動生成し、職員は数値確認と加筆のみで資料作成時間を大幅に短縮できる。市民委員向けには専門用語を平易化した要約版レポートも自動生成し、審議会での議論の質を高める。
| 審議会資料作成の職員人件費(年1回・約20〜24時間×時給2,500円相当を兼務職員が負担) | 年間5万〜6万円相当の実働コスト(残業代換算) |
| 指標分析・ベンチマーク調査を外部コンサルに委託する場合の費用 | 年間30万〜80万円 |
| 担当職員の異動時の引継ぎミスによるデータ再構築・やり直し作業 | 異動発生年に一時的に10万〜20万円相当の工数 |
| 計画のフォローアップ体制不備による内閣府等調査での評価低下・交付金申請時の説明資料再作成 | 年間5万〜15万円相当の事務コスト |
| ダッシュボードSaaS利用料(町村向け) | 年額30万円 |
| ダッシュボードSaaS利用料(政令市・県向け) | 年額150万円 |
| 審議会資料自動生成オプション | 年額20万円(追加) |
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男女共同参画計画の策定率は市区町村で約85%に達しているが、進捗管理は兼務1〜2名の担当職員が年1回エクセルで指標を集計する手作業に依存しており、専門知識を持たないまま数年で異動する職員には分析やベンチマーク比較まで手が回らない。
結果として審議会資料は作って終わりになり、女性管理職比率や男性育休取得率などの遅延指標が翌年度計画に反映されないケースが多い。市民委員も生データの羅列だけでは進捗の良し悪しを判断できず、形式的な承認に終わっている。総務省・内閣府の調査でもフォローアップ体制の弱さが繰り返し指摘されており、専門人材や委託予算の確保が難しい中小自治体ほど改善が進んでいない。
MVP開発は要件が指標項目・予測ロジック・報告書テンプレートなど比較的明確なため請負契約が向くが、ベンチマーククラスタリングの精度調整やRAGの応答品質改善はパイロット自治体の反応を見ながら仕様が変わりやすいため、フェーズ2以降は準委任契約が適する。
発注時はLGWAN対応・ISMAP準拠などセキュリティ要件を仕様書に明記し、自治体側の予算年度・入札スケジュールに合わせた検収タイミングを契約書に反映させる必要がある。パイロット自治体3〜5団体分のデータ形式差異(独自指標や表記揺れ)は請負の見積り時点で工数増要因になりやすいため、前処理工程は別途準委任での試行を挟むことを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体の男女共同参画・企画政策課の担当職員(兼務1〜2名想定)。指標アップロード、ダッシュボード確認、審議会資料作成を行う。 |
| セカンダリ | 審議会の市民委員・学識委員。平易化サマリーを閲覧し議論の材料とする。都道府県担当者は管下市区町村の一括状況を確認する場合もある。 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当者およびシステム管理者。契約自治体のアカウント発行、ベンチマークデータベースの更新、RAG用事例データの追加を行う。 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 指標データ自動判別・取込機能 | Excel/CSVをアップロード→NLPと正規表現で型・単位を自動判別→標準形式データに変換して保存 |
| 欠損値補完機能 | 標準化済み指標データ→統計的補完アルゴリズムで欠損値を推定→補完済みデータセットを出力 |
| 類似自治体クラスタリング機能 | 人口・産業構造・財政力指数を入力→教師なし学習でクラスタリング→類似自治体30〜50団体を選定 |
| 信号機式ダッシュボード生成機能 | 補完済み指標とベンチマーク結果→達成/遅延/停滞を判定するロジック処理→色分けダッシュボードを表示 |
| 将来値予測・遅延リスク警告機能 | 時系列指標データ→勾配ブースティングで翌年度到達見込みを算出→目標乖離率と警告メッセージを出力 |
| RAGチャット対話・施策提案機能 | 職員の自然言語質問を入力→全国事例DBをRAG検索し要因分析→回答文と改善施策候補を返答 |
| 審議会報告書ドラフト自動生成機能 | 指標変化とアンケート自由記述→テキストマイニングし文章生成→審議会向け報告書ドラフトを出力 |
| 市民向け平易化サマリー生成機能 | 報告書ドラフトを入力→専門用語を平易な表現に変換処理→市民委員向け要約レポートを生成 |
| オープンデータAPI連携取込機能 | e-Stat/自治体オープンデータAPIへ接続→定期バッチで指標値を取得→自動的にDBへ反映 |
| 利用状況・KPIモニタリング機能 | アクセスログとアンケート回答を収集→利用率・削減時間を集計→CS担当向けKPIレポートを生成 |
| 組織別アクセス権限管理機能 | 職員のログイン情報を入力→ロールベースで権限判定→自治体・部署別に表示データを制御 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, industry_type, financial_index, plan_type |
indicators | indicator_id, municipality_id, category, name, unit, target_value, target_year |
indicator_values | value_id, indicator_id, fiscal_year, value, source_type, updated_at |
benchmark_groups | group_id, cluster_label, feature_population, feature_industry, feature_financial_index |
benchmark_members | group_id, municipality_id, similarity_score |
policy_cases | case_id, municipality_id, indicator_category, description, effect_result, source_url |
reports | report_id, municipality_id, fiscal_year, draft_text, summary_text, status |
chat_logs | log_id, municipality_id, user_id, question, answer, referenced_case_ids, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・自治体選択画面 |
| 2 | 指標データアップロード画面 |
| 3 | 信号機式ダッシュボード画面 |
| 4 | ベンチマーク比較画面 |
| 5 | AIチャット相談画面 |
| 6 | 審議会報告書ドラフト編集画面 |
| 7 | 市民向け平易化サマリー画面 |
| # | 技術(採用理由) |
|---|---|
| 1 | AWS(ISMAP準拠でLGWAN要件対応可) |
| 2 | PostgreSQL(指標時系列データの構造管理に適合) |
| 3 | Python/scikit-learn(クラスタリング・勾配ブースティング実装) |
| 4 | LangChain+RAG(先進事例DBの検索拡張生成に対応) |
| 5 | OpenAI API(自然言語での要因分析・報告書生成) |
| 6 | React(ダッシュボードUIの柔軟な可視化) |
| 7 | Metabase/Chart.js(信号機式グラフの迅速な実装) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上(月間ダウンタイム上限約3.6時間)を目標にSLAを設定する |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠クラウド基盤とLGWAN接続対応を採用し、通信・保存データはAES-256で暗号化する |
| 性能 | 性能: 指標40項目・比較先50自治体規模のダッシュボード生成を5秒以内で表示する |
| 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・RTO8時間以内を目標とする |
| 拡張性 | 拡張性: 契約自治体数1,200団体規模までマルチテナント構成でスケールできる設計とする |
| 運用 | 運用: 年1回の指標更新サイクルに合わせ、四半期ごとに脆弱性診断とパッチ適用を実施する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット自治体数団体からエクセルの指標データを受け取り、人力で集計・類似自治体比較を行い、ベンチマークダッシュボードの見せ方が担当職員に響くかを確かめる。 | 人件費と自治体訪問の交通費程度 |
| ②最小システム | 指標のアップロードと信号機式ベンチマーク表示だけを備えた最小のクラウドダッシュボードを公開し、有償契約した自治体で実運用しながら審議会資料の作成時間が減るかを検証する。 | 外注開発で数か月分の費用とクラウド利用料 |
| ③本開発 | RAGチャットによる施策提案、審議会報告書ドラフトの自動生成、都道府県向けの独自指標カスタマイズ機能を実装し、広域展開に対応できる本格システムに拡張する。 | 開発チーム常駐で半年から1年分程度の外注・人件費規模 |
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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 |
|---|---|---|
| 人口10万人前後の市の男女共同参画課長(または男女共同参画・企画政策課の係長) | 審議会資料作成の実務負担とデータ形式の実態を直接把握しパイロット候補を探るため | 地元自治体の男女共同参画センターに電話し課長級への紹介を依頼する |
| 男女共同参画センター全国連絡協議会の事務局担当者 | 全国の担当者ネットワークを持ち複数自治体への紹介・実証先候補の橋渡しができるため | 協議会公式サイトの問い合わせフォームから事業説明資料を送り面談依頼する |
| 内閣府男女共同参画局・計画策定推進担当の係長級職員 | 計画フォローアップ体制の課題認識と交付金化・研修協賛の可能性を確認するため | 内閣府の男女共同参画会議関連の公開シンポジウムに参加し名刺交換から面談を依頼 |
| 都道府県(政令市)男女共同参画課の広域連携担当者 | 管下市区町村への一括導入モデルの意思決定者であり広域展開フェーズの起点になるため | 都道府県主催の男女共同参画推進会議・研修会に参加し担当課へ直接アプローチ |
| 自治体向けLGWAN対応クラウドベンダー(ASP事業者)の公共部門営業担当 | LGWAN接続・ISMAP対応の技術要件を満たす提携先を早期に確保するため | 自治体総合フェア等の展示会ブースで名刺交換し技術連携の打診を行う |
| チャネル(目標件数) | 声のかけ方 |
|---|---|
| 内閣府・自治体研修への協賛 | 内閣府男女共同参画局や地方自治体総合研究機構が実施する研修事業に協賛し、担当職員向け説明枠をもらい、無料の指標可視化体験会への参加を直接呼びかける。 |
| 男女共同参画センター全国連絡協議会経由の紹介 | 協議会の会員向け情報共有の場で「審議会資料作成の手間を減らす仕組み」として紹介してもらい、興味を持った担当者に個別説明の機会を依頼する。 |
| 自治体総合フェア等の専門展示会 | 自治体総合フェアに小間出展し、ダッシュボードのデモ画面を見せながら今の審議会資料に何時間かけているかを尋ねて声をかける。 |
| 都道府県担当課への直接アプローチ | 都道府県の男女共同参画担当課に電話・メールでアプローチし、管下市区町村への一括紹介や説明会の場を設けてもらえないか依頼する。 |
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 | 新たに法人を設立して事業を始める創業者 | システム開発や公共営業担当の人件費など創業初期の運転資金に充てられる候補で、融資の合計は500万円を想定している。 |
| 東京都創業助成事業(公益財団法人東京都中小企業振興公社) | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業者 | ダッシュボード開発費や公共営業担当の人件費の一部を助成対象として活用できる候補になる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者 | 自治体総合フェア等の展示会出展費やパンフレット制作費など販路開拓の費用に使える候補になる。 |
| 中小企業新事業進出補助金 | 新たな製品・サービスで新市場に進出する中小企業 | RAGチャットや報告書自動生成など新機能開発の費用を補助対象とできる候補になる。 |
| SBIR制度(研究開発型スタートアップ支援) | 研究開発を伴う事業を行う中小企業・スタートアップ | ベンチマーククラスタリングや将来値予測モデルなどAI研究開発部分の資金源として候補になる。 |
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。
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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。
自治体向けBtoGとジェンダー領域の両方に、同じ悩みを持つ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。
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