Who（誰が）
東証プライム・スタンダード上場企業および上場準備企業の人事部門・指名委員会事務局担当者、約2,000社規模の潜在顧客
対象とする社会課題：役員候補の多様性不足を人材データとAIで解消する仕組み
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。
指名委員会は「知っている人」から候補者を選びがちで、女性・若手・中途入社者の実力は社内データの中に埋もれたままになっている。人事部門はそれを横断的に比較する手段を持たず、多様性目標は掲げられても候補者のパイプラインが足りず未達に終わる。誰の実績も公平に見える仕組みが必要だと考えている。
※ 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。
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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ボードダイバーシティAIは、上場企業の人事部門・指名委員会事務局向けに、社内外の役員候補者データをAIで一元管理し、役員要件への充足度をスコアリングして提示するSaaSです。
担当者は自社の評価データや外部の社外取締役DBを連携し、財務経験やグローバル経験などの要件を入力するだけで、候補者ごとの強み・弱み・育成すべき経験ギャップを自然言語の説明付きで確認できます。チャットボットに「他業界の類似候補者は誰か」と質問すれば即座に回答が得られ、指名委員会向けの比較レポートも自動生成されます。数週間かかっていた候補者リスト作成が数日に短縮され、女性・若手・外国人など埋もれていた人材が可視化されることで、多様性目標達成に向けた具体的な候補者パイプラインを継続的に構築できます。
東証プライム上場企業約1,650社のうち女性役員比率は平均13.4%程度(2023年時点)にとどまり、指名委員会が候補者を選ぶ際も「知っている人脈」に依存しがちで、社外取締役候補が同じ経営者OBコミュニティ内で循環する傾向が強い。
人事部門は自社の部長・執行役員クラスの経験・実績データを持ちながら、それを役員候補として横断的に可視化・比較する仕組みを持たず、女性・若手・外国人・中途入社者などの潜在候補が埋もれている。指名委員会等設置会社は2023年時点で約1,400社に増加し、東証のコーポレートガバナンス・コードも役員候補の多様性確保を求めているが、具体的な候補者発掘プロセスは属人的なままである。人事担当者は候補者リストの作成に数週間を要し、社外の人材紹介会社に高額な報酬を払って探索するケースも多い。結果として、多様性目標(女性役員30%等)は掲げられても、実際の候補者パイプラインが不足し未達に終わる企業が多数存在する。
候補者データの構造化・スコアリングにおいては機械学習モデルが職歴・実績・評価データから役員適性を多変量で予測し、要件充足度を数値化する。
自然言語処理による対話AIが指名委員会担当者からの質問に応答し、候補者間比較や経験ギャップの説明を自動生成する。最適化アルゴリズムが「多様性目標」と「要件充足度」の両立を図る候補者ポートフォリオを複数パターン提示し、委員会の意思決定を支援する。継続的な学習により、登用後の役員パフォーマンスデータをフィードバックしてスコアリング精度を毎年改善する仕組みを備える。
人事部門の指名委員会事務局担当者が、自社の人事評価データ・経歴データ・360度評価・プロジェクト実績・外部データベース(社外取締役経験者DB、業界団体名簿等)をAIプラットフォームに連携し、役員要件(財務経験、事業運営経験、グローバル経験等)を入力すると、AIが社内外の候補者候補リストをスコアリングして提示する。
担当者はダッシュボード上で候補者ごとの強み・弱み・育成が必要な経験ギャップをAIの自然言語による説明付きで確認し、指名委員会向けの候補者比較レポートを自動生成できる。さらにAIチャットボットが「この候補者に不足している経験は何か」「他業界の類似候補者は誰か」といった質問に対話形式で回答し、担当者の意思決定を補助する。候補者本人向けには、AIが個別の育成プラン(次に担うべきポジション、必要な研修)を提示し、社内サクセッションプランと連動させる。年1回の指名委員会シーズンには、過去データとの比較で多様性指標の推移をAIが自動レポート化し、取締役会資料として出力する。
| 社外取締役候補の人材紹介会社サーチフィー(1名あたり) | 年額300万円〜600万円/名 |
| 指名委員会向け候補者リスト・比較資料の作成人件費(担当者2〜3名×3〜4週間) | 年額約150万円相当(人件費換算) |
| 多様性分析レポートの外部コンサル委託費 | 1件あたり80万円前後 |
| 多様性目標未達によるガバナンス評価低下・機関投資家対話コストの増大 | 算定困難(想定損失、機会損失として計上) |
| SaaS基本利用料(中規模企業向けプラン) | 年額300万円 |
| HRISデータ連携オプション | 初期100万円+年額30万円 |
| 指名委員会レポート作成支援(年間契約込みプラン) | 年額300万円プランに含む(別途スポット20万円/件も選択可) |
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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上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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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※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
東証プライム上場企業の女性役員比率は平均13.4%にとどまり、指名委員会は「知っている人脈」に依存した候補者選定を続けている。
人事部門は部長・執行役員クラスの評価データを保有していても、それを役員候補として横断的に比較する仕組みがなく、候補者リスト作成に数週間を要し人材紹介会社への高額報酬も発生している。コーポレートガバナンス・コードが多様性確保を求める一方で、具体的な候補者発掘プロセスは属人的なままであり、多様性目標を掲げても候補者パイプライン不足で未達に終わる企業が多い。
MVP開発はスコアリング要件やダッシュボードUIがパイロット運用を通じて変化しやすいため、準委任契約を基本とし要件定義・設計段階から発注側PMが密に関与できる体制を推奨する。
一方、AIスコアリングモデルの精度検証やレポート自動生成機能などアウトプットが明確な部分は、マイルストーンごとの成果物検収を伴う準委任と請負のハイブリッド契約も検討する。人事評価データという機密情報を扱うため、契約書に秘密保持・データ取扱範囲・再委託制限を具体的に明記し、第三者セキュリティ監査の実施義務を条項化することが重要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 上場企業の人事部門・指名委員会事務局担当者 |
| セカンダリ | 役員候補者本人、社外取締役紹介会社の担当者 |
| 管理 | 情報システム部門・セキュリティ責任者（アクセス権限・データ連携設定を管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 候補者データ連携・取込機能 | 人事評価・経歴・360度評価データをCSV/API入力→名寄せ・構造化処理→候補者マスタDBに格納 |
| 役員要件定義入力機能 | 財務経験等の役員要件項目を担当者が入力→要件定義データとして保存し検索条件に反映 |
| AI候補者スコアリング機能 | 候補者データと役員要件を入力→機械学習モデルが多変量分析→適性スコア・順位を出力 |
| 候補者ダッシュボード表示機能 | スコアリング結果・強み弱みデータを入力→画面描画処理→担当者向け一覧・詳細画面を表示 |
| 候補者比較レポート自動生成機能 | 選定候補者の比較データを入力→自動要約・整形→指名委員会提出用PDFレポートを出力 |
| AI対話チャットボット機能 | 担当者の自然文質問を入力→NLPで候補者DBを照会・分析→対話形式で回答文を生成 |
| 多様性最適化ポートフォリオ提示機能 | 多様性目標と要件充足度を入力→最適化アルゴリズムで複数組合せを計算→候補者案を提示 |
| 候補者育成プラン提示機能 | 候補者の経験ギャップデータを入力→AIが不足経験を分析→次ポジション・研修案を出力 |
| 多様性指標推移レポート機能 | 過去年度の役員構成データを入力→AIが経年比較集計→取締役会向け推移レポートを自動生成 |
| 登用後パフォーマンスフィードバック学習機能 | 登用後役員の業績評価データを入力→スコアリングモデルへ再学習→予測精度を年次更新 |
| HRIS API連携機能 | 既存人事システムから人事マスタをAPI取得→データ変換・同期処理→候補者DBへ自動反映 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, market_segment, employee_count, committee_type, contract_plan |
users | user_id, company_id, name, email, role, last_login_at |
candidates | candidate_id, company_id, name, gender, nationality, age, current_position, source_type |
candidate_experiences | experience_id, candidate_id, position, department, start_date, end_date, description, achievement_score |
evaluations | evaluation_id, candidate_id, evaluation_type, evaluator_id, score, comment, evaluated_at |
scoring_results | scoring_id, candidate_id, requirement_id, fit_score, gap_summary, model_version, calculated_at |
requirements | requirement_id, company_id, requirement_name, category, weight, created_by |
committee_reports | report_id, company_id, report_type, target_period, diversity_metrics, generated_at, file_url |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・権限管理画面 |
| 2 | 候補者一覧ダッシュボード |
| 3 | 候補者詳細スコア画面 |
| 4 | 役員要件設定画面 |
| 5 | AIチャット相談画面 |
| 6 | 委員会レポート出力画面 |
| 7 | 育成プラン管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/scikit-learn(役員適性スコアリングモデル構築用) |
| 2 | GPT-4 API(候補者比較・質疑応答の自然言語生成用) |
| 3 | AWS S3/RDS(機密人事データの暗号化保存基盤) |
| 4 | React/TypeScript(委員会向けダッシュボードUI構築) |
| 5 | PostgreSQL(候補者・評価データの構造化管理) |
| 6 | Auth0(役員候補データへのアクセス権限制御) |
| 7 | Apache Airflow(HRIS連携・外部DB取込バッチ処理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上を保証し、月間許容ダウンタイムを約3.6時間以内とする |
| 性能 | 性能: 候補者1,000名規模のスコアリング処理を平均3秒以内に応答完了させる |
| セキュリティ | セキュリティ: 人事データは保存時・通信時ともにAES-256で暗号化し、ロールベースでアクセス権限を管理する |
| セキュリティ監査 | セキュリティ監査: 年1回、第三者機関によるセキュリティ監査・脆弱性診断を実施し是正対応を1ヶ月以内に完了する |
| 運用 | 運用: 日次バックアップを取得し、RPO24時間・RTO8時間以内でのデータ復旧を可能にする |
| 認証取得 | 認証取得: プライバシーマーク・ISMS認証をサービス開始後12ヶ月以内に取得する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 指名委員会事務局にヒアリングし、既存の候補者データをスプレッドシートに移して要件との一致度を手作業で採点し、実際に「これなら候補者比較がしやすい」と感じてもらえるかを確認する | ヒアリング協力への謝礼と交通費程度 |
| ②最小システム | 候補者データをアップロードすると自動スコアリングと簡易比較レポートを出す小さなダッシュボードを試作し、数社限定で実運用に近い形で使ってもらい精度と使いやすさを検証する | AI利用料とノーコード・ローコードでの試作開発費程度 |
| ③本開発 | HRISとのAPI連携、外部データベースの自動取得、アクセス権限管理やセキュリティ監査への対応を含む本格的なSaaS基盤を構築し、複数社への商用提供に備える | 外注開発で数か月から半年分の開発費規模 |
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 東証プライム上場企業の人事部・指名委員会事務局責任者 | 候補者データ活用の実態と課題感、購買決定プロセスを直接把握するため | 人事担当者向けコミュニティ（日本CHRO協会等）の勉強会経由で紹介依頼 |
| 社外取締役紹介会社（サーチファーム）の担当コンサルタント | 既存候補者DBの内容と競合・提携可能性、料金水準を把握するため | 業界セミナーや経済団体主催のガバナンスイベントで名刺交換し個別面談設定 |
| HRISベンダー（タレントマネジメントシステム提供企業）の事業開発担当者 | API連携の技術的実現性と既存顧客基盤への展開可能性を確認するため | HRテック展示会（HR EXPO等）でブース訪問し事業提携窓口を紹介してもらう |
| 指名委員会等設置会社で社外取締役を務める元人事役員 | 指名委員会の実務プロセスとAI活用への抵抗感・受容性を助言してもらうため | 経営者OBネットワークや大学の経営大学院同窓会経由で紹介を依頼 |
| コーポレートガバナンス専門のコンサルティング会社パートナー | 多様性目標未達企業のニーズと導入時の説得材料（規制動向）を把握するため | 東証や経産省主催のガバナンス関連セミナーに参加し名刺交換後アポ設定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社外役員紹介会社との協業打診 | 「候補者データの可視化部分だけAIで支援したい、御社の紹介実務と競合しない形で共同提案できないか」と提携ベースで打診する |
| コーポレートガバナンス・IRセミナーへの参加 | 指名委員会運営や女性活躍推進法対応をテーマにしたセミナーに参加し、名刺交換した人事部門責任者に個別ヒアリングを依頼する |
| LinkedInでの人事部門・指名委員会事務局担当者への直接アプローチ | 「候補者発掘の現状について15分ほど話を聞かせてほしい」とだけ伝え、売り込みせずヒアリングを申し込む |
| 経済団体・人事系勉強会（経団連関連、日本CHRO協会等）の紹介 | 既に知っている人事部門の知人に「同じ課題を持つ人事責任者を1人でも紹介してもらえないか」と依頼し紹介の輪を広げる |
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（創業融資） | 法人設立から間もない代表者 | AI開発体制構築やパイロット運用費など先行投資が大きい事業のため、創業融資（融資総額 500万円 の想定）で開発資金と当面の運転資金を確保できる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業から一定期間内の中小企業者 | 人件費（機械学習エンジニア等の採用）や賃借料の一部が対象になりうるため、初期の人材確保費用の一部を補える候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数が少ない法人・個人事業主） | 指名委員会・人事コンサル向けの説明会出展費やパンフレット・Webサイト作成費など、販路開拓に関わる経費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 特定創業支援等事業（市区町村の認定制度） | 市区町村の特定創業支援等事業の支援プログラムを受講した創業者 | 認定を受けると法人設立時の登録免許税の軽減など優遇措置が使え、法人化コストを抑えられる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入して業務効率化を図る中小企業・小規模事業者 | 自社で使うセキュリティ管理ツールや社内向け業務システムの導入費用の一部を補助対象にできる可能性がある（顧客が導入する場合の適用可否は別途要確認） |
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。
ガバナンス・多様性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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です