Who（誰が）
従業員300〜5000名規模の企業人事・総務部門を主要顧客とし、将来的には人事SaaSベンダーや不動産デベロッパーが買収主体となる想定
対象とする社会課題：長時間通勤による従業員の心身負担と生産性低下
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。
片道90分の通勤も、制度上はリモート可でも、実際に選べる人は限られている。上司の目や評価への不安が、本人を出社という選択に縛りつけている。企業側もどの従業員をどう配置すれば負担軽減と成果を両立できるか判断する材料がなく、離職や休職という結果でしか気づけない。ツーキンAIは、この見えなかった負担を数字にして、事後対応ではなく事前の配置判断に変える。
※ 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。
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「ツーキンAI」は、人事・総務部門が従業員の住所・部署・勤怠データを登録すると、AIが個人ごとの通勤負担スコアを算出し、出社・リモート・サテライトオフィス利用・時差勤務の最適プランを週次で提案するSaaSです。
従業員はチャットボットに「子供の送迎があるので水曜は出社したくない」といった希望を自然言語で伝えると、業務スケジュールと通勤負担を踏まえた個別プランが自動生成されます。管理職はダッシュボードで部署単位の通勤負担マップと生産性指標を確認し、拠点統廃合やサテライトオフィス新設の判断材料として活用できます。人事担当者の個別申請対応や勘に頼った配置決定を、データに基づく継続的な最適化に置き換えます。
総務省調査では首都圏勤務者の平均通勤時間は片道58分に達し、往復2時間超の従業員が約3割存在するとされる。
長時間通勤は睡眠時間の短縮や慢性疲労を招き、厚労省関連調査でも通勤時間が長い層ほどメンタル不調の申告率が高い傾向が報告されている。企業側はフレックスやリモート制度を導入済みでも、どの従業員をどの働き方・拠点に配置すれば負担軽減と業務成果を両立できるか判断する仕組みがなく、人事担当者の勘と個別申請対応に依存している。例えば埼玉県から都心オフィスへ片道90分通勤する30代の営業事務担当者は、制度上リモート可でも「上司の目」や評価への不安から出社を続けているケースが多い。結果として離職や休職に至るまで問題が可視化されず、企業は事後対応に追われている。
AIは(1)住所・交通データと勤怠実績から通勤負担を定量化する予測モデル、(2)従業員との対話を担う自然言語処理エージェント、(3)部署全体の出社率・拠点配置を最適化する数理最適化エンジン、の3層で機能する。
予測モデルは国交省の交通量データや遅延実績を組み込み、通勤ストレススコアを算出する。対話エージェントは希望条件の聞き取りと制度説明を行い、人事担当者の一次対応工数を削減する。最適化エンジンは複数従業員の希望とオフィス座席数・会議室稼働率などの制約条件を同時に満たす配置案を数分で生成する。
人事部門が従業員の自宅住所・部署・業務内容・過去の勤怠データをツーキンAIに登録すると、AIが個人ごとの通勤負担スコアと最適な働き方(出社/リモート/サテライトオフィス利用/勤務時間シフト)を週次で提案する。
従業員はチャットボット形式のAIアシスタントに希望や制約(子供の送迎、体調など)を自然言語で伝えると、業務スケジュールと通勤負担を踏まえた個別プランが自動生成される。管理職向けダッシュボードでは部署単位の通勤負担マップと生産性指標を可視化し、拠点統廃合やサテライトオフィス新設の意思決定を支援する。実際の運用では月次で提案の受諾率と満足度をAIが学習し、次回提案の精度を継続的に改善する。
| 長時間通勤起因の休職・離職に伴う再雇用コスト(1名あたり) | 50万〜100万円/件 |
| 人事担当者が個別に通勤・働き方相談へ対応する人件費 | 月額15万〜25万円相当(担当者1名の稼働換算) |
| 過剰オフィス座席・未活用スペースの賃料 | 年間300万〜1000万円(500名規模オフィスの想定) |
| 通勤負担放置による生産性低下(遅刻・欠勤増加分) | 年間200万〜500万円相当(500名規模の想定損失) |
| 基本プラン(従業員500名企業) | 月額30万〜60万円 |
| 拠点最適化コンサルティング(スポット) | 1案件150万〜500万円 |
| 匿名化データ提供(自治体・デベロッパー向け) | 年間200万〜800万円 |
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首都圏勤務者の平均通勤時間は片道58分、往復2時間超の従業員が約3割存在し、長時間通勤は睡眠不足や慢性疲労、メンタル不調につながることが調査で示されている。
企業はフレックスやリモート制度を導入済みでも、誰をどの働き方に配置すれば負担軽減と業務成果が両立するか判断する仕組みがなく、人事担当者の勘と個別申請対応に依存している。例えば片道90分通勤の営業事務担当者が制度上リモート可でも評価不安から出社を続けるなど、問題が可視化されないまま離職・休職に至る事後対応型の運用が続いている。この状況を変えるには、通勤負担を定量化し、個人と部署単位で最適な働き方を継続的に提案する仕組みが必要である。
MVP開発は要件変更が発生しやすい予測モデルとチャットボットの精度調整を含むため、検証フェーズ(0-6ヶ月)は準委任契約でPoC企業5〜10社のフィードバックを反映しながら進めるのが適切である。
初期展開フェーズ以降、機能要件が固まった管理画面・ダッシュボード等の部分は請負契約で範囲と検収基準を明確にして発注するのが望ましい。発注時は、通勤負担スコアの算出ロジックや交通データAPI(国交省データ等)の仕様確定を先行させ、AI提案精度の目標値（受諾率60%等）を検収条件に含めるかどうかを事前に協議しておく必要がある。個人情報を扱うため、契約書に匿名化基盤の構築範囲と責任分界点（開発会社側/発注者側）を明記することが重要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員300〜5000名規模企業の人事部門・総務部門担当者（プラン提案の確認・承認、拠点戦略の意思決定に利用） |
| セカンダリ | 一般従業員（チャットボットで希望条件を伝え、週次プランを受諾/修正する）および管理職（部署ダッシュボードで通勤負担マップを閲覧） |
| 管理 | ツーキンAI運営会社側のカスタマーサクセス担当者（導入企業ごとの設定・モデル精度モニタリング・トライアル効果レポート作成） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 従業員マスタ登録 | 住所・部署・業務内容をCSVまたはフォームで入力→検証→従業員DBに登録 |
| 勤怠データ連携 | 既存勤怠SaaSのAPIから出退勤実績を取得→形式変換→通勤負担DBに格納 |
| 通勤負担予測モデル | 住所・交通データ・遅延実績を入力→機械学習で負担スコア算出→個人別スコアを出力 |
| 対話型AIアシスタント | 従業員が希望・制約を自然言語で入力→NLPで意図抽出→個別プラン候補を返信 |
| 週次個別プラン提案 | 個人負担スコアと業務予定を入力→ルール判定→出社/リモート等の提案を通知 |
| 拠点最適化エンジン | 複数従業員の希望・座席数・会議室稼働率を入力→数理最適化計算→部署別配置案を出力 |
| 管理職ダッシュボード | 部署別負担スコア・出社率データを集計→可視化処理→ヒートマップとグラフを表示 |
| 提案受諾率トラッキング | 提案結果と従業員の承諾/却下ログを入力→集計→月次受諾率レポートを生成 |
| サテライトオフィス連携予約 | 従業員の希望拠点と空席情報を入力→提携先API照会→予約確定通知を返す |
| 匿名化データ出力 | エリア別通勤負担データを抽出→個人特定情報を除去・加工→自治体向けCSVで出力 |
| モデル継続学習パイプライン | 月次の受諾率・満足度アンケート結果を入力→再学習処理→予測モデルパラメータを更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
employees | employee_id, company_id, name, address, department_id, role, hire_date |
companies | company_id, name, plan_type, contract_start, office_addresses |
commute_scores | score_id, employee_id, week_start, stress_score, commute_time_min, delay_freq |
work_proposals | proposal_id, employee_id, week_start, work_type, proposed_at, status |
proposal_feedback | feedback_id, proposal_id, accepted_flag, satisfaction_score, comment_text |
chat_logs | log_id, employee_id, message_text, intent_tag, created_at |
office_seats | seat_id, office_id, capacity, floor, room_type, reserved_count |
satellite_offices | office_id, partner_id, address, capacity, monthly_fee, usage_count |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 従業員向け提案確認画面 |
| 2 | チャットボット相談画面 |
| 3 | 個人通勤スコア詳細画面 |
| 4 | 人事管理者ダッシュボード |
| 5 | 部署別負担マップ画面 |
| 6 | 拠点最適化シミュレーション画面 |
| 7 | 契約・請求管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(インフラ、交通データ処理のスケーラビリティ確保) |
| 2 | Python/FastAPI(予測モデルAPI開発の標準構成) |
| 3 | PostgreSQL(勤怠・住所等構造化データの管理に適合) |
| 4 | OR-Tools(数理最適化エンジンの拠点配置計算に利用) |
| 5 | OpenAI API(対話エージェントの自然言語理解に採用) |
| 6 | React(管理職ダッシュボードのUI構築) |
| 7 | 国交省交通量API(遅延実績データ取得のため必須) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上(平日9-18時のダッシュボード応答を保証) |
| 性能 | 性能: AI提案生成は従業員1名あたり平均3秒以内、拠点最適化計算は500名規模で5分以内に完了 |
| セキュリティ | セキュリティ: 住所・勤怠情報は保存時AES-256暗号化、通信はTLS1.2以上を必須化 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 匿名化データ提供時はk-匿名性k=5以上を担保し個人特定リスクを低減 |
| 運用 | 運用: 交通データAPI障害時は直近7日分のキャッシュ値で代替稼働し提案機能を継続 |
| 監査 | 監査: 全ての提案・承諾ログを2年間保持し、人事評価連動の監査証跡として出力可能とする |
| 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聞き取りで数社の従業員の通勤負担を人力で採点し、提案文を人手で作成して受諾率や反応を確認する | 人件費のみで、ツール導入費はほぼ不要 |
| ②最小システム | チャットボットと簡易なスコアリングをノーコード・低コードツールで組み合わせ、少数の協力企業に試験提供して精度と満足度を検証する | AI利用料と交通データAPI利用料程度 |
| ③本開発 | 予測モデル・対話エージェント・最適化エンジンを統合したSaaSとして開発し、複数企業への同時提供と管理職向けダッシュボードに対応させる | 外注開発で数か月分の工数がかかる水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 従業員500〜3000名規模企業の人事企画課長・DX推進担当者 | 実際の配置判断課題とデータ提供可否を把握できる決裁権者 | 人事労務SaaSベンダーの展示会・勉強会経由で紹介依頼する |
| 社労士法人の代表社労士(企業向け労務相談を多数抱える事務所) | 労務制度運用の実態と紹介チャネルとしての適合性を確認 | 地域の社労士会または知人経由で紹介を受けアプローチする |
| 産業医紹介サービス運営会社の事業開発・提携担当者 | メンタルヘルス不調データとの連携可能性・紹介動線を検証 | 産業医紹介サービス各社の問い合わせ窓口から商談設定する |
| 地域密着型シェアオフィス運営企業の法人営業責任者 | サテライトオフィス連携手数料モデルの実現可否を確認 | 各社Webサイトの法人提携窓口からアポイントを申し込む |
| 人事労務SaaSベンダーのアライアンス・パートナー担当者 | 既存顧客基盤への紹介販売チャネル構築の可否を確認 | SaaSベンダーのパートナープログラム窓口に登録・申請する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社労士・産業医事務所への直接訪問 | 普段から企業の労務相談を受けている社労士事務所を訪ね、「通勤負担スコアの無償診断を数社限定で試したい」と伝えて紹介を依頼する |
| note・SNSでの発信 | 人事担当者向けに通勤負担と離職リスクの関係を解説する記事を書き、末尾で無償トライアル募集中と明記してコメント欄で相談を受ける |
| 人事担当者向け勉強会・セミナーへの登壇 | テレワーク運用や働き方改革をテーマにした勉強会で事例を話し、感想シートに記入してもらった連絡先へ個別相談を提案する |
| 既存の勤怠管理SaaS事業者との共催ウェビナー | 提携先の勤怠管理SaaS会社に「貴社の既存顧客に通勤負担の課題を持つ企業が多いはず」と伝え、共催ウェビナーで自社サービスを紹介してもらう |
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 | 創業したばかりの法人代表 | 創業融資として 500万円 規模の運転資金を調達する際の主要な手段になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（法人・個人事業主） | 人事担当者向けの営業資料やウェブサイト整備など販路開拓費用の一部を補助対象にできる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（導入企業側も対象） | 導入企業がツーキンAIのようなSaaSを導入する際の費用負担を軽減できる制度として、営業時の訴求材料になる |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定または創業して間もない中小企業者等 | オフィス賃借料や広告費など創業初期費用の一部を助成対象にできる |
| 創業支援等事業者補助金（市区町村の創業支援等事業に基づく専門家相談等） | 創業予定者・創業初期の事業者 | 事業計画のブラッシュアップや専門家相談を無償または低コストで受けられ、資金調達前の準備に活用できる |
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。
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。
同じ課題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