Who（誰が）
全国1,741自治体の住民課・戸籍住民基本台帳担当部門と、そこに住民異動手続きで来庁する住民(子育て世帯・高齢者・外国人住民を含む)が主な対象者である
対象とする社会課題：転入・転出・転居時の住民異動手続きで、何度も聞き取りが発生し窓口が混雑・住民が疲弊する問題
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。
転入・転出のたびに家族構成や住所を何度も口頭で伝え直し、繁忙期には長時間待たされる住民がいる。職員も制度改正の多い手続きを覚えきれず、聞き取り漏れで再来庁が起きている。ベテラン職員の経験に頼るしかなかった「漏れなく聞く」ノウハウをAIで支え、住民も職員も消耗しない窓口をつくる必要がある。
※ 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565万円の申請資料も、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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AI窓口聞き取りシステム『もれなくワンストップ』は、転入・転出・転居時の住民異動手続きを、住民が来庁前にスマホや窓口タブレットで対話AIに答えるだけで済ませられるサービスです。
国民健康保険・児童手当・介護保険・印鑑登録など平均7〜12種類の手続きについて、AIが5〜8分の会話形式で家族構成や就学状況などを聞き取り、該当する手続きを自動判定してデータ化します。窓口では職員の画面に『対応すべき手続き一覧』と『不足書類リスト』がリアルタイム表示され、住民は本人確認と署名のみで手続きを終えられます。何度も同じ話を繰り返す負担と、聞き取り漏れによる再来庁をなくすことを目指します。
住民異動時には国民健康保険、児童手当、介護保険、印鑑登録など平均7〜12種類の手続きが発生するが、多くの自治体では担当課ごとに窓口が分かれ、住民は同じ家族構成や住所情報を何度も口頭で伝え直す必要がある。
窓口対応1件あたり平均30〜45分を要し、繁忙期の3〜4月には2時間以上待つ自治体も珍しくない。子育て世帯や高齢者、外国人住民は必要書類の把握が難しく、児童手当の未申請など手続き漏れによる不利益も発生している。職員側も制度改正の多い手続きを覚えきれず、聞き取り漏れによる再来庁が常態化している。全国1,700超の自治体のうち窓口支援AIを本格導入済みは1割未満で、紙の申請書とベテラン職員の経験知に依存したままである。
自然言語対話AI(LLMベース)が住民との聞き取りを担い、口語表現や曖昧な回答から必要情報を構造化データに変換する。
ルールベースと機械学習のハイブリッド判定エンジンが回答パターンから該当手続きを予測し、過去の申請実績データから継続学習で精度を向上させる。自治体ごとに異なる条例はRAG方式の知識ベースで管理し、制度改正への追従を自動化する。異常検知的にAIが通常と異なる回答パターンを検知し、生活困窮支援など関連窓口の案内を提案する機能も持たせる。
住民は来庁前にスマホや窓口タブレットで対話AIとの聞き取りに答える(所要5〜8分)。
AIは家族構成の変更有無や就学中の子どもの有無など30項目程度を会話形式で聞き取り、回答から関連手続き(国保・年金・児童手当・介護保険・転校・印鑑登録等)を自動判定する。判定結果は各課システムに連携可能な入力済み申請データとして生成され、窓口では本人確認と署名のみで完了する体験になる。窓口職員の画面には「対応すべき手続き一覧」と「不足書類リスト」がリアルタイム表示され、案内漏れ防止に使われる。多言語対応で外国人住民にも母語での聞き取りを提供し、同意のもとで各課システムへAPI連携する。
| 繁忙期(3〜4月)の窓口対応臨時職員雇用費(2ヶ月間・2〜3名体制) | 年額 約150万〜300万円 |
| 聞き取り漏れによる住民の再来庁対応にかかる職員工数(1件あたり平均30分×月20件想定) | 年額 約90万円相当(職員人件費換算) |
| 紙の申請書印刷・保管・手入力にかかる事務コスト(住民異動関連書類のみ) | 年額 約40万〜60万円 |
| 児童手当等の申請漏れに伴う住民からの苦情対応・追加相談窓口対応工数 | 年額 約30万円相当(職員人件費換算) |
| SaaS月額利用料(人口5万人未満・小規模自治体プラン)+初期導入費300万円(初年度)+保守費年45万円 | 初年度 約396万円/年目安、2年目以降 約141万円/年 |
| SaaS月額利用料(人口5万〜30万人・中規模自治体プラン、月額30万円想定)+初期導入費700万円(初年度)+保守費年105万円 | 初年度 約1,165万円/年目安、2年目以降 約465万円/年 |
| SaaS月額利用料(人口30万人以上・大規模自治体プラン、月額60万円)+初期導入費1,200万円(初年度)+保守費年180万円 | 初年度 約2,100万円/年目安、2年目以降 約900万円/年 |
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住民異動時には国保・児童手当・介護保険など平均7〜12種類の手続きが発生するが、担当課ごとに窓口が分かれているため、住民は同じ家族構成や住所情報を何度も口頭で伝え直している。
窓口対応は1件30〜45分、繁忙期の3〜4月には2時間以上待つ自治体も珍しくなく、子育て世帯や高齢者、外国人住民は必要書類の把握が難しく児童手当の未申請など不利益も生じている。職員側も制度改正の多い手続きを覚えきれず、聞き取り漏れによる再来庁が常態化している。窓口の混雑と住民・職員双方の疲弊を同時に解消する仕組みが求められている。
検証・パイロットフェーズは判定ロジックの精度改善や自治体ごとの条例差異への対応で仕様が流動的なため、準委任契約が向く想定である。
一方、住基システムとの連携仕様が固まった後の実装部分は要件を明確化しやすいため、請負契約に切り出すことも検討する。発注時は手続き判定適合率85%・93%といった精度目標を成果物ではなく努力目標(SLA)として契約書に明記し、達成義務と誤解されないよう注意する。個人情報を扱うため、ISMAP準拠のセキュリティ要件や自治体の個人情報保護条例対応を契約条項に明記することも必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 住民異動手続きを行う住民(転入・転出・転居者、子育て世帯、高齢者、外国人住民) |
| セカンダリ | 窓口職員(住民課・国保年金課・児童福祉課・介護保険課等の担当者) |
| 管理 | 自治体情報システム部門の担当者、および提供事業者側のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 対話AI聞き取り機能 | 住民の音声・テキスト回答→LLMが30項目を対話形式で聞取→構造化データ生成 |
| 手続き自動判定エンジン | 構造化回答データ→ルールベース+機械学習で判定→該当手続きリスト出力 |
| 多言語対応機能 | 住民の母語選択→翻訳・多言語LLM処理→母語での質問文と回答変換を提供 |
| RAG条例知識ベース参照 | 自治体条例・要件文書→RAG検索で該当条項抽出→判定エンジンへ根拠提示 |
| 異常検知・関連支援提案機能 | 回答パターン→異常検知モデルで生活困窮等の兆候判定→関連窓口案内を提示 |
| 申請データ自動生成機能 | 判定済み手続きリスト→各課様式に自動転記→入力済み申請データPDF/API出力 |
| 各課システムAPI連携機能 | 住民同意済み申請データ→API経由送信→住基・国保・児童手当等システムへ登録 |
| 職員向け対応リスト表示機能 | 判定結果データ→窓口端末画面へ表示→対応手続き一覧と不足書類リスト提示 |
| 本人確認・署名完了機能 | 職員による本人確認操作→電子署名/押印処理→手続き完了ステータス記録 |
| 継続学習・精度改善機能 | 過去の申請実績データ→AIモデル再学習パイプライン実行→判定精度スコア更新 |
| 利用状況・KPIダッシュボード | 自治体別利用ログ→集計処理→適合率・滞在時間・満足度指標をグラフ表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
residents | resident_id, 氏名, 氏名カナ, 生年月日, 性別, 現住所, 転入前住所, 世帯ID, 在留資格区分, 言語設定 |
households | household_id, 世帯主resident_id, 世帯人数, 住所, 異動区分(転入/転出/転居), 異動予定日 |
interview_sessions | session_id, resident_id, 実施日時, 回答言語, 所要時間秒, 回答JSON, 完了フラグ |
procedure_master | procedure_id, 手続き名, 担当課コード, 必要書類リスト, 適用条例ID, 自治体ID |
procedure_judgements | judgement_id, session_id, procedure_id, 判定確信度, 判定根拠テキスト, 職員確認フラグ, 修正履歴 |
municipalities | municipality_id, 自治体名, 人口規模区分, 契約プラン, 契約開始日, 住基システム連携方式 |
staff_users | staff_id, municipality_id, 氏名, 所属課, 権限区分, ログインID |
audit_logs | log_id, session_id, staff_id, 操作種別, 操作日時, 変更前後差分 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 住民用対話聞き取り画面 |
| 2 | 多言語選択・設定画面 |
| 3 | 回答確認・修正画面 |
| 4 | 職員用手続き一覧画面 |
| 5 | 不足書類チェック画面 |
| 6 | 自治体管理者向け設定画面 |
| 7 | 判定精度モニタリング画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4o系LLM API(自然言語対話の精度確保) |
| 2 | RAG構成(条例知識ベースをVector DBで管理) |
| 3 | Azure OpenAI Service(ISMAP準拠のため採用) |
| 4 | PostgreSQL(住民・世帯データの正規化管理) |
| 5 | AWS GovCloud相当構成(行政データの隔離要件対応) |
| 6 | DeepL API連携(多言語翻訳の精度確保) |
| 7 | Auth0または地方公共団体認証基盤連携(職員認証) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 年間稼働率99.5%以上(繁忙期3-4月はダウンタイム月1時間以内)を目標 |
| 性能 | 性能: 対話AI応答時間は1回答あたり平均2秒以内、30項目聞取り完了まで8分以内の想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠のクラウド基盤を採用し、個人情報は自治体ごとに論理分離して保管 |
| 同時接続 | 同時接続: 繁忙期に1自治体あたり同時200セッションまで処理可能な設計目安 |
| 運用 | 運用: 制度改正対応は年4回(四半期)を目安にRAG知識ベースを更新、緊急改正は2週間以内対応 |
| 監査ログ | 監査ログ: 全操作履歴を5年間保存し、個人情報アクセスログを自治体監査担当が随時閲覧可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 職員が実際に行っている聞き取り項目を紙とスプレッドシートで再現し、家族構成パターンごとの手続き分岐を手作業で洗い出して、モデル自治体の窓口担当者に妥当性を確認してもらう | 交通費と印刷代程度、外部発注なしで代表1名で実施できる水準 |
| ②最小システム | LLM APIを使った対話プロトタイプを構築し、モデル自治体の一部窓口や実証協力の住民に実際に使ってもらい、判定の的中度合いと聞き取りにかかる体感時間を検証する | AI利用料と簡易な開発環境費のみ、外注は最小限に抑えられる水準 |
| ③本開発 | 住基システムとのAPI連携、多言語対応、条例ごとのRAG知識ベースを本格実装し、複数自治体への横展開とセキュリティ認証取得に耐える基盤を構築する | 外部エンジニア複数名への発注で数か月分の開発費とセキュリティ認証取得費がかかる水準 |
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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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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 |
|---|---|---|
| モデル自治体候補の住民課長・戸籍住民基本台帳担当課長 | 現場の聞き取り実務と課題感を把握し実証協力を得るため | 総務省DX関連セミナーや自治体DXアワード登壇者への直接打診 |
| 自治体CIO補佐官または情報政策課DX推進担当 | 住基システム連携やセキュリティ要件の意思決定権者のため | 地方自治情報センター(J-LIS)や総務省地域情報化アドバイザー制度経由で紹介依頼 |
| 自治体向けSIer(富士通Japan・日立システムズ等)の自治体営業責任者 | 既存の住基システム導入実績とのAPI連携・協業販路を確保するため | 自治体総合フェア等の展示会や既存人脈からの紹介 |
| 地方自治情報センター(J-LIS)の情報システム標準化担当 | ガバメントクラウド移行・標準準拠システムとの整合性を確認するため | J-LIS公式サイトの問い合わせ窓口から資料請求・面談申込 |
| モデル自治体の情報公開・個人情報保護審議会事務局(総務課) | 個人情報保護条例上の外部提供・委託の適法性を事前確認するため | モデル自治体の住民課経由で庁内紹介を依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体職員の知人・元同僚経由 | 住民課や情報政策課に知人がいれば「窓口の聞き取り負担を減らす仕組みを検証したいので、実際の業務フローを教えてもらえないか」と頼み、実証の相談につなげる |
| 自治体DX関連の展示会・セミナー | 自治体職員向けのDX展示会に出展し「聞き取りAIのデモをその場で体験できます」と声をかけ、名刺交換から個別ヒアリングの約束を取る |
| 自治体向けSIerとの協業紹介 | 既存の住基システムベンダーの営業担当に「連携製品として自治体に紹介してもらえないか」と持ちかけ、既存顧客への同行提案を依頼する |
| 地方自治情報センター(J-LIS)関連の研究会・勉強会 | 窓口DXをテーマにした勉強会に参加し「実証にご協力いただける自治体を探しています」と発表し、興味を持った担当者に個別面談を申し込む |
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・創業融資 | 創業前・創業後間もない法人代表者 | 自己資金100万円に加えて運転資金を借り入れることで、自治体の予算サイクルによる導入決定までの資金繰りを支えられる。融資額は565万円を想定。 |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定・創業5年未満の中小企業者 | 人件費や広告費など創業初期の運転経費の一部を助成対象にできる可能性があり、初期の営業・実証費用の負担を軽くできる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的サービス開発に取り組む中小企業・小規模事業者 | 対話AIエンジンや判定ロジックなど、新規性の高いシステム開発費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 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 | 自社開発だけでなく、導入自治体側の業務改善ツールとしての位置づけを補助対象と整理できる場合がある |
| 研究開発型スタートアップ支援事業（SBIR制度） | 研究開発要素のある技術で新規性の高い事業を行うスタートアップ | RAG方式の知識ベースや継続学習エンジンなど、AI判定精度向上に関する研究開発費を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。
行政DXに取り組む仲間がコミュニティで情報交換しています。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・登録の実績にもとづく自動集計の相対表示です