Who（誰が）
従業員300名以上でD&I推進部門を持つ企業の人事・D&I担当者、および導入を仲介する人事コンサル・社労士法人
対象とする社会課題：性的少数者への配慮研修が「実施すること」自体が目的化し、受講者の理解・行動変容につながっていない
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。
D&I研修は年1回90分の座学と満足度アンケートで終わり、受講後も無自覚な差別的発言や当事者の孤立は放置されている。人事担当者は効果を経営層に説明できず、予算は年々細っていく。研修の中身ではなく『効果の測り方』が欠けているという事実に、当事者の声と現場のデータから向き合う事業をつくりたい。
※ 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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※ 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。
ProgressLensは、企業のD&I研修を「実施した/しなかった」で終わらせず、受講者の理解度と言動の変化をAIで定量的に可視化するSaaSです。
研修の前後で従業員がチャットボットと5〜8分対話し、『同僚からカミングアウトされたら』といった具体的シナリオに自由記述で回答します。AIはその文章から無意識バイアスの言葉遣いや理解の深さを採点し、人事担当者は管理画面で部署別・階層別のスコア推移や『誤った代名詞使用の減少率』などを確認できます。従来の満足度アンケートでは見えなかった弱点領域(アウティング対応・性別欄運用・管理職の言動)をAIが特定し、次の研修改善につなげます。
電通ダイバーシティ・ラボの調査ではLGBTQ+当事者は人口の約8〜10%とされるが、多くの企業のD&I研修は年1回・90分の座学で完結し、受講後アンケートも「満足度」のみで理解度や行動変容を測っていない。
人事担当者は研修ベンダーの提供する定型スライドを流用するだけで、自社の課題(例:更衣室・戸籍性別欄・アウティング対応の未整備)に即した内容になっていないケースが多い。当事者社員からは「研修後も無自覚な差別的発言が続く」「相談窓口があっても誰が理解者か分からない」という声が上がっており、研修と現場の乖離が放置されている。人事部門はD&I研修のROIを説明できないため、経営層への予算要求も年々弱くなっている。厚労省・経産省がD&I経営を評価指標化する動きがある中、効果測定の欠如は企業の対外評価にも直結するリスクとなっている。
①自然言語対話AI(LLMベースのチャットボット)が受講者との個別対話を通じてシナリオ回答を収集する、②テキスト分類・感情分析モデルが自由記述回答からバイアス表現や理解度を自動スコアリングする、③予測モデルが部署・役職属性ごとの「研修効果が定着しにくいリスク群」を予測しアラートを出す、④生成AIが弱点領域に応じた研修コンテンツ(スライド・ケーススタディ)の改善案を自動作成し人事担当者の編集負荷を軽減する。
これらを組み合わせることで、従来アンケートでは不可能だった「理解の質」の定量測定と改善サイクルの自動化を実現する。
研修前後に受講者へAIチャットボットが5〜8分の対話形式アセスメントを実施し、知識理解度だけでなく無意識バイアスの言語パターンを自然言語処理で分析する。
人事担当者は管理画面で部署別・階層別の理解度スコアと「言葉の変化(例:誤った代名詞使用の減少率)」を確認でき、AIが弱点領域(アウティング対応/性別欄運用/管理職の言動)を特定して次回研修コンテンツを自動生成・提案する。受講者はチャット対話の中で「もし同僚からカミングアウトされたら」等のシナリオ型質問に自由記述で回答し、AIがその回答をルーブリック採点しフィードバックコメントを個別に返す仕組みで、一方的な座学では得られない気づきを提供する。3ヶ月後・6ヶ月後にも同様の簡易アセスメントを自動配信し、時系列で行動変容の定着度を可視化する。人事部はダッシュボード上でIRや統合報告書に転用可能な定量データ(理解度スコア推移、部署別リスクマップ)を取得できる。
| 外部講師派遣型D&I研修費用(従業員620名×3,000円、効果測定なし) | 年間約186万円 |
| 当事者社員の休職・離職に伴う代替人員採用・引継ぎコスト(1名想定) | 年間約150万円 |
| ハラスメント相談対応・社内調査に人事担当者が割く人件費(月10時間×時給3,000円相当) | 年間約36万円 |
| PRIDE指標未達・評価低下による対外評価リスク(採用ブランディング機会損失) | 年間損失規模は算定困難だが、採用単価上昇の目安として1名あたり+20万円程度の想定 |
| SaaS基本利用料(従業員620名規模) | 月額18万円(年間216万円) |
| 従量課金(受講者620名×500円/月) | 月額31万円(年間372万円、大規模導入時) |
| 改善提案レポート・PRIDE指標対応上位プラン | 月額5万円(年間60万円) |
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。
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多くの企業のD&I研修は年1回90分の座学とアンケートで完結しており、受講後に理解度や行動が変わったかを測る手段がない。
人事担当者は定型スライドを流用するだけで自社の課題(更衣室・戸籍性別欄・アウティング対応)に踏み込めておらず、当事者社員からは『研修後も無自覚な差別的発言が続く』という声が上がっている。人事部門は研修のROIを説明できず経営層への予算要求も弱くなっており、厚労省・経産省のD&I経営評価指標化の動きに対応できないリスクがある。効果測定を自動化し、理解度と行動変容を数値で示す仕組みが現場から求められている。
PoC・MVPフェーズ(0-6ヶ月)は採点精度や機能仕様が固まっておらず、当事者団体監修を反映しながら反復調整が必要なため準委任契約が適する。
ルーブリック採点の人手評価一致率80%達成など成果指標が明確化した後の有料化フェーズ以降は、機能単位での請負契約に切り替えることでコスト管理をしやすくする。発注時はNLPモデルの精度基準(一致率・F値等)を契約書に数値で明記し、当事者団体監修プロセスの工数を別途見積もりに含めることが重要。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員300名以上企業の人事・D&I推進部門担当者(理解度データを見て研修改善判断を行う) |
| セカンダリ | 一般従業員(研修受講者としてチャット対話に回答)、および導入を仲介する人事コンサル・社労士法人 |
| 管理 | ProgressLens運営側のカスタマーサクセス担当者・システム管理者(ルーブリック更新、採点精度モニタリングを担当) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 対話型アセスメント実施 | 受講者のチャット回答→LLMが5〜8分対話進行→回答ログをDB保存 |
| 自由記述バイアス・理解度スコアリング | 自由記述回答→NLP分類・感情分析でルーブリック採点→理解度スコアを出力 |
| 定着リスク予測アラート | 部署・役職属性データ→予測モデルでリスク群を算出→人事担当者に通知 |
| 研修コンテンツ自動生成 | 弱点領域スコア→生成AIがスライド・ケーススタディ案を作成→編集用ドラフト出力 |
| 管理ダッシュボード表示 | スコア・部署データ→集計処理→部署別/階層別グラフを画面表示 |
| 時系列フォローアップ配信 | 初回受講日→スケジューラが3/6ヶ月後を判定→簡易アセスメントを自動配信 |
| ルーブリック更新管理 | 当事者団体監修コメント→採点基準を更新→次回採点処理に反映 |
| PRIDE指標レポート自動生成 | ダッシュボード集計値→PRIDE指標フォーマットに変換→PDF/Excel出力 |
| 権限・アカウント管理 | 人事担当者/代理店IDを登録→ロール別権限を設定→アクセス制御を適用 |
| 従量課金・契約管理 | 受講者数・プラン情報→従量課金額を計算→請求書データを生成 |
| 人手ダブルチェック採点修正 | 低信頼度フラグ付きAI採点結果→人間レビュアーが確認→採点修正をログ記録 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, industry, employee_count, contract_plan, contract_start_date |
departments | department_id, company_id, department_name, employee_count, risk_level |
users | user_id, company_id, department_id, role, position_level, opt_in_flag |
assessments | assessment_id, user_id, assessment_type, conducted_at, understanding_score, bias_score |
chat_logs | log_id, assessment_id, question_id, user_answer_text, ai_feedback_text, rubric_score |
rubrics | rubric_id, scenario_category, criteria_text, score_weight, supervised_by |
content_recommendations | recommendation_id, company_id, weak_area, generated_content_text, created_at, status |
reports | report_id, company_id, report_type, period_start, period_end, pdf_url, generated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 受講者チャット対話画面 |
| 2 | 研修前後アセスメント開始画面 |
| 3 | 人事管理ダッシュボード |
| 4 | 部署別理解度スコア画面 |
| 5 | 弱点領域アラート一覧画面 |
| 6 | 研修コンテンツ提案編集画面 |
| 7 | PRIDE指標レポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4o API(対話生成とルーブリック採点補助に利用) |
| 2 | AWS(HIPAA相当のデータ管理と可用性確保) |
| 3 | PostgreSQL(構造化データと採点結果の永続化) |
| 4 | Python/FastAPI(NLP推論とAPI提供の高速実装) |
| 5 | Hugging Face Transformers(独自バイアス検出モデル微調整) |
| 6 | Next.js(ダッシュボードUIの高速構築) |
| 7 | Auth0(企業別アクセス権限とオプトイン管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上(ダウンタイム月3.6時間以内)を維持 |
| 性能 | 性能: チャット応答は2秒以内、同時1,000セッションの対話処理に対応 |
| セキュリティ | セキュリティ: 自由記述回答・個人情報はAES256で暗号化保存、アクセスログは90日保持 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 従業員1,000名超企業でも1社あたり月間10万件の対話処理に対応 |
| 運用 | 運用: ルーブリックは月1回当事者団体レビューを実施し更新版を反映 |
| データ保持 | データ保持: アセスメントログは契約終了後3年間保存し、期限後は自動削除 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 既存のチャットツールとスプレッドシートを使い、代表自身が受講者との対話を模した質問を送り、回答を手作業でルーブリック採点して人事担当者にレポートを返す。仕組みが刺さるか・採点基準が妥当かを確かめる | ツール利用料と交通費程度。代表の稼働時間が主なコスト |
| ②最小システム | 既存のLLM APIとノーコードツールを組み合わせ、チャット対話の収集と簡易スコアリングを自動化する。3社程度のβ導入先で、自動化した部分と人手チェックの一致率を検証する | 外注のプロトタイプ開発で数か月分の費用感。LLM API利用料が月次で発生 |
| ③本開発 | 管理画面（ダッシュボード）・部署別レポート機能・改善提案の自動生成を含む本格的なSaaSとして構築し、有料契約企業への提供を開始する | 外注または正社員エンジニア採用による開発費が中心。月額のLLM API利用料も本格稼働に応じて増加 |
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。
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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 |
|---|---|---|
| LGBTQ+当事者団体(虹色ダイバーシティ等)の代表・監修担当者 | ルーブリック監修依頼と当事者視点での採点基準の妥当性確認のため | 団体公式サイトの問い合わせ窓口やD&I関連セミナーで直接依頼する |
| 従業員300名以上企業のD&I推進部門長・人事部長(β導入候補) | PoC協力先としてリアルな研修課題と対話ログデータを得るため | 経団連・経済同友会のD&Iセミナーや人事コンサル紹介経由で接点を作る |
| 人事コンサルティング会社・社労士法人の代表/D&I担当コンサルタント | 代理店提携によりチャネルを拡大し導入企業数を増やすため | 業界セミナー・展示会での名刺交換、既存人脈からの紹介依頼で接触 |
| 既存D&I研修会社(外部講師派遣型)の事業責任者・企画担当 | 競合ではなく研修前後の連携パートナーとしてAPI連携を打診するため | 研修会社の問い合わせ窓口や業界団体経由で協業提案の場を設定する |
| 個人情報保護法・AI法務に詳しい弁護士(要配慮個人情報対応) | 性的指向データ取得の同意設計・利用規約の法的リスクを事前確認するため | スタートアップ支援に強い法律事務所への相談予約や顧問弁護士紹介経由 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 人事コンサル・社労士法人への直接アプローチ | 『研修後の理解度を数値で示せず、経営層への予算説明に困っている人事部を紹介してもらえないか』と伝え、既存クライアントへの共同提案の形で同席させてもらう |
| D&I関連セミナー・勉強会への登壇 | 経団連・経済同友会や自治体主催のD&I関連セミナーで『研修のROIをどう説明するか』というテーマで話し、名刺交換した人事担当者に個別デモを申し出る |
| LGBTQ+当事者団体経由の紹介 | 監修を依頼する当事者団体に対し『御団体が研修監修をしている企業の人事部に、効果測定の壁打ち相手として紹介してもらえないか』と依頼する |
| 人事担当者向けSNS・コミュニティでの発信 | 人事担当者が集まるオンラインコミュニティやSNSで『D&I研修の効果測定で困っていることを聞かせてほしい』と投稿し、返信をくれた相手に個別インタビューを申し込む |
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 新規開業資金（創業融資） | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業主 | 自己資金100万円に対して創業融資を組み合わせることで運転資金を確保できる。融資総額は500万円の想定で、LLM API利用費やエンジニア人件費など初期の固定費に充当できる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（商工会議所・商工会の管轄地域の事業者） | 代理店向けパンフレットやウェブサイト制作、展示会出展など販路開拓費用の一部をカバーできる可能性がある。人事コンサル・社労士法人への営業資料作成に使える |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者でITツールを導入する事業者 | 自社SaaS開発ではなく、CRMや請求管理などバックオフィス系のITツール導入費用の補助対象になりうる。プロダクト開発費そのものは対象外な点に注意 |
| 東京都創業助成事業 | 都内での創業を予定または創業から一定期間内の中小企業者等 | 人件費や賃借料など創業初期の運転資金的経費の一部が助成対象になりうる。代表1名体制からエンジニア採用に移る段階での人件費補填として候補になる |
| 人材開発支援助成金（厚生労働省） | 雇用保険適用事業所の事業主 | 自社が導入企業に提供する研修そのものは対象外だが、自社エンジニアやカスタマーサクセス人材のスキルアップ研修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。
同じ領域(D&I・研修効果測定)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。
※ バッジは閲覧・登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です。