Who（誰が）
就労継続支援A型・B型事業所の運営法人（サビ管・職業指導員）と、そこで働く利用者本人
対象とする社会課題：就労支援作業所における受注確保と利用者特性に応じた作業割当の非効率
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。
就労支援事業所では、職員が経験と手作業のExcelで利用者の得意作業や体調を見極め、割当表を毎朝作り続けている。新人職員では特性を把握できず生産性が上がらず、利用者の賃金も上がらない。受注側企業も納期の不安から大量発注を避け、悪循環が固定化している。この仕組みを変えなければ、働く意欲のある利用者の可能性は活かされないままだ。
※ 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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就労継続支援A型・B型事業所の生産管理職員が、受注した検品・封入・部品組立などの案件をタブレットで入力すると、AIが利用者ごとの作業履歴・出席状況・体調変動を解析し、1分以内に最適な人員配置案を提示するシステムです。
職員は提案を確認してワンタップで確定し、利用者の端末には音声とイラスト付きの作業指示が自動配信されます。作業完了はタブレットの大きなボタンでタップするだけで報告でき、その実績が翌日以降の割当精度向上に反映されます。欠席や体調不良があれば数分で代替割当を再計算し、納期遅延リスクを警告表示します。毎朝1時間以上かかっていた割当表作成を自動化し、利用者の賃金向上と受注企業からの信頼確保を同時に目指します。
全国に約1.6万事業所ある就労継続支援A型・B型作業所では、職員が利用者一人ひとりの得意作業・集中力の持続時間・体調変動を経験と手作業のExcel管理で判断し、受注した軽作業(検品・封入・部品組立等)を割り振っている。
ある50名規模のB型事業所では、職員3名が毎朝1時間以上かけて割当表を作成するが、精度は職員の経験に依存し、新人職員では利用者の特性を把握できず生産性が上がらない。結果として平均賃金は月1万5千円程度に留まり(B型全国平均)、受注側企業からは「納期の安定性が不明」として大量受注を避けられる悪循環が生じている。さらに利用者の体調は日々変動するため、固定的な作業割当では欠席時の代替対応も後手に回りやすい。この「受注の質」と「工程割当の精度」を同時に解決する仕組みは現場に存在しない。
①受注予測: 過去の受注データと季節性を時系列モデル(Prophet等)で解析し、翌月の受注可能量と必要工数を予測する。
②工程最適化: 利用者ごとの能力ベクトル(作業別処理速度・正確性・体調変動パターン)と案件要件を組み合わせ、線形最適化(制約付き割当問題)で生産性最大化と利用者負荷の公平性を両立する割当を算出する。③異常検知・再割当: 出席状況や作業ペースの異常を検知し、リアルタイムで代替プランを再計算する。④自然言語対話: 職員向けにチャットボットが「Aさんの得意作業は?」等の質問に即答し、割当理由を説明可能な形で提示する。
事業所の生産管理職員(サビ管・職業指導員)がタブレットで受注案件(数量・納期・作業難易度・単価)を入力すると、AIが利用者ごとの作業履歴(作業種別・所要時間・エラー率・当日の出席状況)を解析し、最適な人員配置案を1分以内に提示する。
職員は提案を確認・微調整してワンタップで確定し、各利用者の端末には音声・写しイラスト付きの作業指示が自動配信される。作業完了時は利用者がタブレットの大きなボタンで完了報告し、その実績データが即時にAIモデルへフィードバックされ、翌日以降の割当精度が継続的に向上する。欠席や体調不良が入力されると、AIが数分で代替割当を再計算し、納期遅延リスクをダッシュボードで警告する。事業所は蓄積された生産性データを外部営業資料として活用し、企業への受注提案にも使える。
| 職員3名による毎朝の手作業割当表作成の人件費(時給1500円×1時間×3名×20日) | 月額9万円(年間約108万円) |
| 新人職員の経験不足によるエラー・再検品対応で発生する残業・追加人員コスト | 月額3〜5万円の想定 |
| 納期不安による大口受注の機会損失(月20万円規模の受注が小口5万円止まりになるケース) | 年間180万円程度の損失想定 |
| 利用者賃金が月1.5万円程度で停滞することによる離職・再募集(新規利用者の受入調整)コスト | 1人あたり年間10〜20万円の想定 |
| SaaS月額利用料(利用者30名未満事業所) | 月額3万円 |
| SaaS月額利用料(利用者50名以上事業所) | 月額8万円 |
| 初期導入費用(データ移行・職員研修込み) | 20万円(初回のみ) |
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50名規模のB型事業所では職員3名が毎朝1時間以上かけて手作業で割当表を作成しているが、精度は職員の経験に依存し、新人職員では利用者の得意作業や集中力の持続時間を把握できず生産性が上がらない。
結果として利用者の平均賃金はB型全国平均で月1万5千円程度に留まり、受注企業からは納期の安定性が読めないとして大量受注を避けられる悪循環が生じている。さらに利用者の体調は日々変動するため、固定的な割当表では欠席時の代替対応が後手に回りやすい。受注の質と工程割当の精度を同時に解決する仕組みが現場に存在しないため、システムによる支援が必要である。
MVP開発は要件が実証フェーズの検証結果次第で変動しやすいため準委任契約が適している。
特に最適化アルゴリズムのチューニングは事業所データを見ながら反復調整が必要になるため、成果物固定の請負では手戻りコストが発生しやすい。一方、Phase2以降の受注予測モデルや研修コンテンツなど要件が明確化した機能は請負での分割発注も検討可能。発注時は個人情報(利用者の作業履歴・体調情報)を扱うため、業務委託契約に匿名化義務とデータ持ち出し禁止条項を明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 就労支援事業所の生産管理職員(サービス管理責任者・職業指導員) |
| セカンダリ | 就労継続支援A型・B型事業所の利用者(作業を行う当事者) |
| 管理 | 事業所運営法人の管理者、および自社カスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 受注案件登録機能 | 職員が数量・納期・難易度・単価を入力→案件DBに登録・検証→案件一覧へ即時反映する。 |
| 利用者作業履歴・能力データ管理機能 | 利用者の作業実績・出席データを収集→作業別処理速度とエラー率を集計→能力ベクトルとしてDB更新する。 |
| 受注予測機能 | 過去受注実績と季節性データを入力→Prophetで時系列解析→翌月の受注量・必要工数を予測表示する。 |
| 工程最適化・割当提案機能 | 案件要件と利用者能力ベクトルを入力→制約付き線形最適化で計算→最適割当案を1分以内に提示する。 |
| 割当確定・微調整機能 | 職員がAI提案の割当を確認・修正→ワンタップで確定操作→確定結果を配信キューに登録する。 |
| 作業指示配信機能 | 確定割当データを受信→音声・写しイラスト付き指示を生成→利用者端末へ自動配信する。 |
| 完了報告・実績フィードバック機能 | 利用者が完了ボタンを押下→所要時間・完了状況を記録→AI学習モデルへ即時フィードバックする。 |
| 異常検知・再割当・納期遅延警告機能 | 出席状況・作業ペースの異常を検知→数分で代替割当を再計算→納期遅延リスクをダッシュボードに警告表示する。 |
| 対話型サポート(チャットボット)機能 | 職員がチャットで質問入力→AIが作業履歴データを参照→割当理由や回答を自然言語で提示する。 |
| 受注マッチング機能 | 事業所が余剰工数・不足案件を登録→AIが他事業所とマッチング候補を提示→成約時に手数料を自動計算する。 |
| 生産性分析レポート出力機能 | 複数事業所の生産性データを匿名集計→自治体・法人向け年次レポートを自動生成→PDF出力する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
事業所 | 事業所ID, 法人名, 事業所種別(A型/B型), 利用者定員, 契約プラン, 契約開始日 |
利用者 | 利用者ID, 事業所ID, 氏名, 障害特性区分, 通所曜日, 登録日, 体調記録連携ID |
利用者能力ベクトル | 利用者ID, 作業種別, 平均処理速度, エラー率, 集中持続時間, 更新日 |
案件 | 案件ID, 事業所ID, 発注元企業, 作業種別, 数量, 単価, 納期, 難易度スコア |
割当 | 割当ID, 案件ID, 利用者ID, 割当作業量, 割当日, AI提案フラグ, 職員修正フラグ |
作業実績 | 実績ID, 割当ID, 完了数量, 所要時間, エラー数, 完了報告時刻 |
出席状況 | 出席ID, 利用者ID, 日付, 出席区分(出席/欠席/早退), 体調自己申告値 |
マッチング取引 | 取引ID, 発注事業所ID, 受注事業所ID, 案件ID, 委託金額, 手数料額, 成約日 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 生産性ダッシュボード画面 |
| 2 | 受注案件登録画面 |
| 3 | AI割当提案確認画面 |
| 4 | 作業指示配信画面(利用者用) |
| 5 | 完了報告画面(大ボタン) |
| 6 | 出席・体調入力画面 |
| 7 | 生産性分析レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(EC2/RDS): インフラ構築とスケール対応が容易 |
| 2 | Prophet: 季節性を考慮した受注量時系列予測に適する |
| 3 | OR-Tools: 制約付き割当問題の線形最適化を高速処理 |
| 4 | OpenAI API: 職員向け自然言語対話・割当理由説明生成 |
| 5 | React + React Native: タブレット/PC共通UI開発を効率化 |
| 6 | PostgreSQL: 実績データ蓄積とリレーショナル管理に適合 |
| 7 | Auth0: 事業所・職員・利用者の権限別認証を簡易実装 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 平日5:00〜9:00の割当処理時間帯は稼働率99.5%以上を維持し、月間ダウンタイムを3.6時間以内に抑える。 |
| 性能 | 性能: AI割当提案は入力から1分以内、異常検知後の代替再割当は3分以内に完了させる。 |
| セキュリティ | セキュリティ: 利用者個人情報はAES-256で暗号化・匿名化し、プライバシーマーク取得と自治体データガイドライン準拠を必須とする。 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 500事業所・利用者約1.75万人規模までAWS Auto Scalingで水平拡張可能な構成とする。 |
| バックアップ・復旧 | バックアップ・復旧: 作業履歴・受注データは日次バックアップし、障害発生時はRPO24時間・RTO4時間以内で復旧する。 |
| オフライン対応 | オフライン対応: タブレット端末は通信断時もローカルキャッシュで直近の作業指示を表示し、復旧後10分以内にサーバと同期する。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 3事業所と提携し、職員が入力するExcelデータをもとに人手で最適化アルゴリズムを模した割当案を作成、紙と電話で運用してもらい、割当時間削減の効果と精度を確認する | 交通費とヒアリング用の資料印刷費だけ |
| ②最小システム | タブレットの入力フォームと簡易な線形最適化ロジックを外注または内製で構築し、実際の受注データと利用者データで自動割当を試験運用してもらう | 外注で数か月分の開発費とクラウド利用料 |
| ③本開発 | AIエンジニアを採用し、受注予測・異常検知・自然言語対話のチャットボットまで実装し、複数事業所への同時展開に耐えるSaaS基盤を構築する | 人件費が中心で、開発・実装タブの外注見積り相当 |
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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 |
|---|---|---|
| 就労継続支援B型事業所のサービス管理責任者(サビ管) | 現場の割当業務の実態と課題感を最も正確に把握しているため | 地域の社会福祉法人・NPOへ直接問い合わせるか福祉業界展示会で名刺交換する |
| 就労継続支援A型・B型事業所を複数運営する社会福祉法人の理事長 | 複数事業所への横展開判断権を持ち、初期導入の意思決定者となるため | 全国社会就労センター協議会(セルプ協)や都道府県社会福祉協議会経由で紹介を依頼する |
| 市区町村の障害福祉課(自立支援給付担当)職員 | 管内事業所への紹介経路であり、個人情報条例など地域ルールの確認先になるため | 自治体の障害福祉課窓口へアポイントを取り事業説明資料を持参して訪問する |
| 軽作業を委託している製造業・物流業の生産管理担当者 | 受注側企業の納期安定性への懸念や発注基準を直接聞き出すため | 商工会議所や中小企業団体中央会の異業種交流会に参加して接点を作る |
| 就労継続支援B型事業所の新人職業指導員 | 割当業務でつまずくエンドユーザー像であり、UI設計の要件定義に必要なため | 提携予定の3事業所を通じて現場ヒアリングの機会を依頼する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 福祉業界の展示会（例：国際福祉機器展） | ブースで「毎朝1時間の割当作業を減らせるか無料で試してみませんか」と声をかけ、その場で3ヶ月無償トライアルの案内カードを渡す |
| 自治体の障害福祉課経由の紹介 | 障害福祉課の担当者に「生産活動収支の改善事例を作りたい事業所を探している」と伝え、管内の事業所へのつなぎを依頼する |
| 既存の作業委託先企業（製造・物流業）との提携営業 | 委託先の担当者に「納期遅延リスクを可視化できるダッシュボードがある」と伝え、委託先事業所への同行訪問を依頼する |
| 社会福祉法人・NPO連合への直接アプローチ | 連合の定例会に参加し「新人職員でも割当ができるようになる仕組みを試験導入したい」と説明し、加盟事業所への紹介を依頼する |
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（旧・新創業融資制度） | 法人を設立して間もない創業者 | 自己資金100万円に対して運転資金の融資を受けられる制度で、この事業では融資合計850万円を初期のクラウドインフラ費・タブレット端末調達・人件費に充てる想定で候補になる |
| 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） | 福祉業界の展示会出展費用やチラシ・Webサイト制作などの販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性があり、初期の営業活動を後押しする候補になる |
| 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 | 導入先の就労支援事業所がSaaS利用料の負担を軽減できる制度として案内でき、事業所側の導入ハードルを下げる材料になる |
| 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） | 生産性向上に取り組む中小企業・小規模事業者 | AIによる工程最適化アルゴリズムや異常検知機能などの本開発フェーズのシステム投資費用の一部を補助対象にできる可能性がある候補になる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から5年未満の中小企業者 | 創業期の人件費・広告費・器具備品費などに充てられる助成金で、自己資金100万円と融資850万円だけでは賄いきれない初期の営業・採用費用を補う候補になる |
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……
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障がい者支援の領域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。
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