Who（誰が）
自治体統計主管課の担当者、統計調査を受託する民間調査会社、大学の社会科学系研究機関、および調査員候補者本人
対象とする社会課題：統計調査員の担い手不足と実査管理の属人化
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。
国勢調査を支える調査員は高齢化と成り手不足が進み、市区町村の担当者は数百人分の名簿とExcelを数名で管理している。応募者の見極めも、進捗の把握も、不正の疑いのチェックも、すべて人の目と電話に頼ってきた。この属人化を放置すれば、統計そのものの精度が揺らぐ。現場の負担を減らしながら統計の品質を守ることは、行政の足元を支える仕事だと考えている。
※ 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。
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「サーベイパートナーズAI」は、市区町村の統計調査員募集から実査完了までを一気通貫で支援するクラウドサービスです。
自治体担当者はブラウザで進捗ダッシュボードを開くだけで、数百人規模の調査員の訪問状況・督促対象・不正疑いを一目で把握できます。応募者はスマホでチャットボットと会話しながら適性テストと稼働条件を入力し、AIが担当エリアと訪問ルートを自動で組みます。調査員は訪問結果をその場でアプリ報告し、未訪問世帯への再訪問や督促のタイミングはAIが予測して自治体にアラートします。これまで紙とExcelで数週間かかっていた集計作業が数分で終わり、担当者は本来の判断業務に時間を使えるようになります。
国勢調査では全国で約70万人の調査員が必要とされるが、総務省統計局の報告でも調査員の高齢化（平均年齢60歳超）と成り手不足が年々深刻化し、令和2年国勢調査では前回比で確保率が低下した地域が多数報告されている。
市区町村の統計主管課は数名の職員で数百人規模の調査員を紙の名簿とExcelで管理しており、訪問進捗の把握や督促、拒否世帯対応、報告書の不備チェックがすべて手作業で行われている。調査員候補者は自治会経由や広報誌での募集に依存し、応募者の適性（地理知識、対人スキル、稼働可能日数）を事前に見極める手段がないため、ミスマッチによる途中離脱が課題となっている。さらに提出データの中に架空記入（調査未実施なのに記入する不正）が紛れ込むリスクもあり、統計の品質担保にも支障が出ている。全国1,741市区町村のうち多くが同様の課題を抱えながら、標準化されたITツールが存在せず個別対応を続けている。
①応募者スクリーニングでは自然言語対話AIが適性テストを実施し、過去の調査員実績データから離脱予測モデルで継続可能性をスコアリングする。
②実査管理では最適化アルゴリズム（ルート最適化・巡回セールスマン問題の応用）が調査員ごとの訪問順路と担当世帯を再計算し、進捗データから完了予測日を算出する。③不正防止では入力データの異常検知AI（教師あり学習によるパターン分析）が記入時間・回答分布・GPS位置情報の整合性を照合し、疑わしい案件をスコア化する。④問い合わせ対応は自然言語処理チャットボットが調査員・住民からのFAQに24時間対応し、有人対応が必要な案件のみ担当者に引き継ぐ。
自治体統計主管課の担当者がクラウド上の管理画面にアクセスすると、AIが過去の応募者データと地域人口統計から調査員候補の適性スコアを算出し、募集エリアごとの必要人数と充足見込みを予測表示する。
応募者はスマホアプリでチャットボットと対話しながら簡単な適性テストと稼働条件を入力し、AIが担当エリアと調査世帯数を最適配分することで、移動距離を最小化した訪問ルートを自動生成する。調査員は訪問結果をアプリで即時報告し、AIが未訪問世帯の再訪問優先度や督促タイミングを予測して自治体担当者にアラートを出す仕組みとなっている。提出データは自動で異常検知AIがチェックし、記入時間や回答パターンから架空記入の疑いがある案件を担当者に通知して確認を促す。担当者はダッシュボードで進捗率・離脱率・不正疑いを一元管理でき、これまで数週間かかっていた進捗集計が数分で完了する体験になる。
| 統計調査課職員の手作業集計にかかる人件費（月20時間×時給換算） | 年額約60万円の目安（時給2,500円×20時間×12ヶ月） |
| 調査員募集の広報誌掲載・自治会経由の郵送・面談コスト | 自治体あたり年額20〜40万円の目安 |
| 途中離脱による再募集・再研修コスト（1人あたり） | 1人あたり5,000〜1万円の目安、離脱率15%改善前は数十人分が毎年発生 |
| 架空記入の見逃しによる再調査・信頼低下コスト | 案件発生時に数十万円規模の想定（再訪問人件費・委託元への説明対応含む） |
| 小規模自治体向けSaaS年間ライセンス | 年額50万円 |
| 中規模自治体向けSaaS年間ライセンス | 年額150万円 |
| 大規模自治体向けSaaS年間ライセンス（＋国勢調査時は調査員1人あたり月額500円加算） | 年額400万円 |
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国勢調査には全国で約70万人の調査員が必要とされるが、調査員の平均年齢は60歳を超え、地域によっては確保率が前回を下回るなど担い手不足が深刻化している。
市区町村の統計主管課は数名の職員で数百人の調査員を紙の名簿とExcelで管理しており、訪問進捗の確認・督促・不備チェックがすべて手作業のため、集計だけで数週間を要している。応募者の適性を事前に見極める手段がなく、ミスマッチによる途中離脱や、調査未実施なのに記入する架空記入といった不正リスクも統計品質を損なう要因となっている。全国1,741市区町村が同様の課題を抱えているにもかかわらず、標準化されたITツールが存在せず、各自治体が個別対応を続けているのが現状である。
MVPフェーズ（0〜6ヶ月）は自治体ごとの業務フロー（督促手順・報告様式）の違いを検証しながら仕様を固める必要があるため、準委任契約が適している。
要件が固まった実装フェーズ以降は、異常検知AIや進捗予測モデルなど機能単位で成果物を明確化できるため、請負契約への切り替えを検討する。発注時は自治体側の紙業務の実態やExcel運用のクセをヒアリングで拾い切れない前提で、パイロット自治体2〜3団体分の要件変更を吸収できる予算バッファを確保しておくこと。ISMAP準拠インフラの採用や個人情報の物理的分離は契約書の要件定義書に明記し、後工程での認証取得コストを事前に見積もっておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村統計主管課の担当職員（数名〜十数名規模で数百人の調査員を管理する立場） |
| セカンダリ | 調査員候補者・現役調査員（スマホアプリで応募・訪問報告を行う立場）、民間調査会社・大学研究機関の調査実施担当者 |
| 管理 | サーベイパートナーズAI運営会社のカスタマーサクセス担当・システム運用担当、および自治体側のシステム管理者権限を持つ職員 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 応募者適性スクリーニング | 応募者のチャット回答→AIが適性テスト採点・地理知識/対人スキルを分析→適性スコアを自治体画面に表示 |
| 離脱予測スコアリング | 過去の調査員実績データ→離脱予測モデルで継続可能性を算出→候補者ごとの継続確率を担当者に通知 |
| 調査員エリア最適配分・ルート自動生成 | 調査員の稼働条件と担当世帯リスト→巡回セールスマン問題応用の最適化計算→移動距離最小の訪問ルートを表示 |
| 訪問進捗即時報告 | 調査員の訪問結果入力（アプリ）→サーバーに即時登録・世帯ステータス更新→進捗DBに反映 |
| 未訪問世帯督促アラート | 訪問進捗データ→再訪問優先度と督促タイミングをAI予測→担当者にアラート通知を送信 |
| 不正記入異常検知 | 提出データの記入時間・回答分布・GPS位置情報→教師あり学習で異常パターン照合→疑わしい案件をスコア化し通知 |
| FAQチャットボット対応 | 調査員・住民からの質問文→自然言語処理で回答候補を検索・生成→即時回答、未解決分は担当者へ引継ぎ |
| 進捗ダッシュボード集計 | 各エリアの訪問・報告データ→自動集計処理→進捗率・離脱率・不正疑い件数をグラフ表示 |
| 必要人数・充足見込み予測 | 地域人口統計と応募者データ→AIが必要人数と充足率を推計→エリア別充足見込みを画面表示 |
| 報告書不備チェック | 提出済み調査票データ→記入項目の欠損・形式エラーを自動判定→不備箇所を担当者にリスト表示 |
| 契約・課金管理 | 契約プラン情報と調査員稼働実績→月次従量課金・成功報酬額を自動計算→請求データを経理システムへ出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, 都道府県名, 市区町村名, 人口規模区分, 契約プラン, 契約開始日 |
surveyors | surveyor_id, municipality_id, 氏名, 生年月日, 住所, 適性スコア, 稼働可能日数, 継続可能性スコア, ステータス |
applications | application_id, surveyor_id, 適性テスト回答, チャット対話ログ, 地理知識スコア, 対人スキルスコア, 審査結果 |
survey_areas | area_id, municipality_id, 担当調査員ID, 世帯数, 必要人数, 充足率 |
households | household_id, area_id, 住所, 訪問ステータス, 訪問回数, 最終訪問日時, 拒否フラグ |
visit_reports | report_id, surveyor_id, household_id, 訪問日時, GPS位置情報, 記入時間, 回答データ, 異常検知スコア |
route_plans | route_id, surveyor_id, 訪問順序リスト, 総移動距離, 完了予測日 |
fraud_alerts | alert_id, report_id, 異常種別, 異常スコア, 確認ステータス, 担当者確認日時 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 自治体ダッシュボード |
| 2 | 応募者チャット適性テスト |
| 3 | 調査員募集エリア設定 |
| 4 | 訪問ルート表示 |
| 5 | 訪問結果報告入力 |
| 6 | 不正疑い確認一覧 |
| 7 | 進捗集計レポート |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（ISMAP準拠のクラウド基盤として採用） |
| 2 | Amazon SageMaker（離脱予測・異常検知モデルの学習基盤） |
| 3 | OR-Tools（ルート最適化の巡回セールスマン問題対応） |
| 4 | Dialogflow（応募者・住民対応チャットボット構築） |
| 5 | PostgreSQL（自治体別データ物理分離が容易なRDB） |
| 6 | React Native（調査員向けスマホアプリの単一コード運用） |
| 7 | Metabase（自治体担当者向けダッシュボード可視化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 実査ピーク期（国勢調査期間中）は稼働率99.9%以上を維持し、計画停止は深夜帯のみ実施する想定 |
| 性能 | 性能: ダッシュボード集計は最大5,000世帯規模データでも応答時間3秒以内を目標とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠クラウド基盤を採用し、自治体データは論理・物理分離した専用テナントで管理する |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 調査員・住民の個人データは暗号化保存（AES-256）し、アクセスログを1年間保持する想定 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 大規模調査時に調査員10万人規模の同時アクセスに耐える構成へ自動スケールする設計とする |
| 運用保守 | 運用保守: 障害発生時は1時間以内に一次対応、月次でAIモデルの精度検証・再学習を実施する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実際の自治体に数件ヒアリングし、Excelと紙ベースの実査管理フローを手作業で再現しながら、進捗集計や督促のどこに一番時間がかかっているかを確認する | ヒアリング費と交通費程度 |
| ②最小システム | 応募者の適性テストと訪問ルート表示だけをノーコード・簡易開発で作り、パイロット自治体の一部業務だけを置き換えて実際に使ってもらう | 外注は数か月分の開発費、AI部分は既存APIの利用料程度 |
| ③本開発 | 異常検知AI・離脱予測モデル・チャットボットを含めた本実装を行い、複数自治体で並行運用できる基盤に仕上げる | エンジニア・データサイエンティストの人件費が中心で、外注より内製比率が高まる規模 |
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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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 総務省統計局統計調査部の調査企画課担当者 | 国勢調査員確保策の実証事業窓口であり、制度整合性の一次確認先 | 総務省統計局の実証事業公募・有識者会議の傍聴後に名刺交換し面談依頼 |
| 人口10万人未満の市区町村統計主管課の係長級職員 | 調査員不足が深刻で小規模ゆえ意思決定が早く、パイロット導入の初手候補 | 全国統計協会の研修会・実務者交流会に参加し名刺交換から接触 |
| 一般財団法人全国統計協会連合会の事業担当者 | 自治体統計主管課との接点を多数持ち、業界団体経由の紹介導線を作れる | 協会の会員向けセミナー登壇機会を打診し、事業説明の場を得る |
| 社会調査・世論調査を受託する民間調査会社の事業企画部門責任者 | 調査員マッチングと不正検知機能の二次販売パートナー候補 | 日本マーケティング・リサーチ協会の会員名簿から問い合わせ、面談打診 |
| 自治体向けクラウド基盤を提供するISMAP登録ベンダーの営業担当 | セキュリティ要件を満たすインフラ調達先として初期に技術提携が必要 | デジタル庁ISMAPクラウドサービスリストから候補選定し直接問い合わせ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 総務省統計局・都道府県統計主管課への直接アプローチ | 国勢調査の実査業務効率化に関する実証事業への参画を提案し、まず数自治体でパイロット導入させてほしいと依頼する |
| 全国統計協会・都道府県統計協会経由の紹介 | 協会の研究会や勉強会に参加し、統計主管課の担当者に実査管理の課題をヒアリングさせてほしいと依頼する |
| 民間調査会社（社会調査・世論調査系）への協業提案 | 調査員確保に苦労している委託先企業に、AIマッチング機能を先行して試してもらえないか相談する |
| 大学の社会科学系研究機関への持ち込み | 自主調査を行う研究室に、実査進捗管理とルート最適化機能を無償トライアルとして使ってもらい感想をもらう |
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 新規開業資金（旧：新創業融資制度） | 創業前・創業後の法人代表者 | 運転資金の融資枠として活用でき、想定する創業融資合計は630万円の規模感。設備資金は別枠で申請できる |
| IT導入補助金（中小企業庁） | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | クラウド管理システムをITツールとして登録し、導入自治体側の負担を下げる形で採択候補になり得る |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金 | 新製品・新サービスの開発を行う中小企業 | 適性スコアリングAIやルート最適化アルゴリズムの開発費の一部を補助対象として申請できる可能性がある |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業を予定・実施した中小企業者 | 自己資金100万円に加え、立ち上げ期の人件費・賃借料等を補助対象として活用できる候補になる |
| 国立研究開発法人NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業 | AI・アルゴリズム開発を行うスタートアップ | 異常検知AIや離脱予測モデルなど研究開発要素の強い部分の資金を、融資と組み合わせて確保する候補になる |
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。
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。
自治体DXやAIマッチング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・登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です。