Who（誰が）
従業員50〜500名規模で人事専任担当が1〜3名程度の中堅企業の人事責任者と、中途入社した新入社員本人が主な利用者である。
対象とする社会課題：中途採用者の早期離職と戦力化遅延を招く、属人的で手薄なオンボーディング体制
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。
中途入社者が早期に離職してしまう背景には、本人の能力よりも、配属先任せで手薄なオンボーディング体制がある。育成担当を専任で置く余裕のない中小企業では、人事は採用と労務管理に追われ、入社後のフォローまで手が回らない。せっかく採用した人が、何を聞けばいいかも分からないまま孤立し、数か月で辞めていく。上司の善意や勘に頼るのではなく、一人ひとりの状況に合わせた育成計画と声かけのタイミングをAIが支える仕組みが必要だ。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資630万円の申請資料も、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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、このショーケースの事業内容を読み込んだ状態で、資料の素案をその場で一緒に作成します。まずは気になる資料から試してみてください。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ 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。
AIオンボーディング・ナビゲーターは、従業員50〜500名規模の中堅企業向けに、中途採用者の定着支援をAIが代行するSaaSです。
人事担当者が入社前に職務経歴書とスキルシートを登録すると、AIが90日間の個別育成計画を自動生成します。新入社員は毎日5分、チャット型AIと『今日困ったこと』を対話形式で入力するだけで、育成計画が自動で調整されます。配属先上司には週1回『今週声をかけるべき話題』が通知され、多忙でも的確なフォローが可能になります。人事担当者はダッシュボードで離職リスクスコアを確認し、閾値を超えた対象者には自動アラートが届くため、属人的だったオンボーディングを仕組み化し、採用コスト100万円超の回収不能という構造的損失を防ぎます。
日本企業の中途採用者の早期離職率は入社後3年以内で3割前後とされ、特に従業員300名未満の企業では専任の育成担当者を置けず、オンボーディングは配属先上司の裁量に委ねられがちである。
ある製造業の中堅企業では、営業経験者を中途採用したものの、初月の面談は形式的な1回のみで、業務マニュアルも属人化しており、本人は「何を聞けばいいかも分からない」状態のまま3ヶ月で離職に至った。人事担当者は採用活動と労務管理に追われ、入社後の定着支援まで手が回らないのが実情である。既存のオンボーディングツールはチェックリストやeラーニング配信が中心で、個人のスキルギャップや性格特性に応じた育成計画の個別最適化までは踏み込めていない。結果として、採用コスト（中途1名あたり平均100万円超）が回収されないまま離職が繰り返される構造が放置されている。
自然言語処理による対話エージェントが新入社員の日次チェックインを解析し、感情・不安要素・理解度をスコアリングして育成計画の動的調整に反映する。
予測モデルは過去の離職者データと現在の行動ログ（学習進捗、面談実施率、チャット反応速度など）から離職リスクスコアを算出し、閾値超過時に人事・上司へ自動アラートを出す。最適化アルゴリズムは個人のスキルギャップ・部署の業務要件・過去の成功パターンを組み合わせ、90日間のタスクと面談スケジュールを最適配分する。生成AIは面談ログや業務マニュアルから、各社・各部署に特化したFAQやオンボーディング資料を自動生成し、人事の作成工数を削減する。
人事担当者はまず新入社員の職務経歴書・スキルシート・配属部署の業務要件をシステムに登録し、AIが入社前にスキルギャップ分析を行い90日間の個別育成計画（週次タスク・面談タイミング・学習コンテンツ）を自動生成する。
新入社員本人はチャット型AIアシスタントと毎日5分程度の対話を行い、業務理解度や不安点を自然言語で入力すると、AIがその内容を解析して育成計画をリアルタイムに調整する。配属先上司には週1回、AIが生成した「関わりレコメンド」（今週声をかけるべきタイミングと話題）が通知され、少ない工数で的確なフォローが可能になる。人事担当者はダッシュボードで離職リスクスコアの推移を確認し、リスクが閾値を超えた対象者には自動アラートが届き、1on1の実施を促す運用となる。90日経過後はAIが定着度・スキル習得度を可視化したレポートを自動生成し、正式配属後の育成計画にも接続する。
| 中途採用者1名の早期離職による採用コスト損失（求人広告・人材紹介手数料） | 年間約480万円（120万円×4名離職想定） |
| 配属先上司のOJT属人化による対応時間（面談準備・フォロー含む） | 月額換算で1名あたり約2万円相当（管理職時給換算×月4時間） |
| 再採用にかかる採用活動工数（人事担当者の書類選考・面接調整） | 1名あたり年間約20万円相当（人件費按分） |
| 戦力化遅延による生産性ロス（本来より習熟に3ヶ月余分にかかる分の機会損失） | 1名あたり年間約30万円相当の想定 |
| スタンダードプラン（対象新入社員20名まで、月額3,000円/名） | 月額60,000円 |
| 離職予兆分析オプション（既存社員拡張分析） | 月額50,000円〜 |
| 導入コンサルティング（初期の部署別要件棚卸し・データ投入支援） | 300,000円〜800,000円（初回スポット） |
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。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
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。
マーケ会社の紹介を希望する※ 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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
※ 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。
従業員300名未満の企業の多くは専任の育成担当者を置けず、オンボーディングは配属先上司の裁量に委ねられており、初月面談1回のみで放置されるケースも珍しくない。
中途採用者の早期離職率は入社3年以内で3割前後とされ、1名あたり100万円超の採用コストが回収されないまま離職が繰り返されている。既存のオンボーディングツールはチェックリストやeラーニング配信にとどまり、個人のスキルギャップや性格特性に応じた計画の個別最適化まで踏み込めていない。人事担当者は採用活動と労務管理に追われ、入社後の定着支援まで手が回らないのが実情であり、AIによる代行の仕組みが必要とされている。
PoC・プロトタイプ検証フェーズ（0〜6ヶ月）は育成計画生成AIと離職予兆モデルの精度が未確定であり要件を固めきれないため、準委任契約で仮説検証を重ねる進め方が向く。
正式リリース以降のMVP開発は機能仕様が固まった段階で請負契約に切り替え、スコープ・納期・受入基準を明確化して発注することを推奨する。ただしAIモデルのチューニングやアルゴリズム改善は成果物の完成基準を事前定義しにくいため、継続的に準委任で契約し、月次の精度指標（離職予兆的中率など）をレビュー基準として運用することが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中途入社した新入社員本人（日次チャット対話・育成計画の実行） |
| セカンダリ | 配属先上司（週次レコメンドの確認とフォロー実施） |
| 管理 | 人事担当者（初期データ登録、ダッシュボード監視、アラート対応、契約管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 新入社員情報登録機能 | 職務経歴書・スキルシート・配属部署の業務要件を登録→構造化保存→育成計画生成の基礎データとして出力 |
| AI育成計画自動生成機能 | スキルギャップと業務要件を入力→AIが最適化アルゴリズムで週次タスク配分→90日間の個別育成計画を出力 |
| チャット型AI日次チェックイン機能 | 新入社員の業務理解度・不安点の自然言語入力を受付→AIが感情・理解度をスコアリング→計画DBへ反映 |
| 育成計画動的調整機能 | 日次チェックインのスコアと学習進捗を入力→AIが計画とのズレを検知→タスク・面談時期を自動修正 |
| 上司向け関わりレコメンド通知機能 | 育成計画進捗と対話ログを入力→AIが声かけタイミングと話題を抽出→週1回上司へ通知配信 |
| 離職リスクスコアリング・自動アラート機能 | 学習進捗・面談実施率・チャット反応速度を入力→予測モデルがリスクスコア算出→閾値超過時に人事・上司へ自動通知 |
| 人事ダッシュボード機能 | 全対象者の育成進捗・リスクスコアを集計→人事担当者がWeb画面で閲覧→対象者別に詳細を表示 |
| 90日定着度レポート自動生成機能 | 90日間の学習・面談・スコア履歴を入力→AIが定着度とスキル習得度を集計→正式配属向けレポートを出力 |
| FAQ・オンボーディング資料自動生成機能 | 面談ログと既存業務マニュアルを入力→生成AIが部署特化のFAQ・資料を作成→人事担当者が確認後に配信 |
| 離職予兆分析オプション機能 | 既存社員の勤怠・評価・行動ログを入力→予測モデルが全社離職リスクを算出→人事の定着施策画面へ出力 |
| 業界別ベンチマークレポート提供機能 | 匿名加工した導入企業データを集計→業界・職種別の定着率等を分析→上位プラン顧客へ年1回配信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, industry, employee_count, contract_plan, contract_start_date |
employees | employee_id, company_id, name, department, join_date, position, status |
skill_sheets | sheet_id, employee_id, skill_items, experience_years, career_summary, uploaded_at |
onboarding_plans | plan_id, employee_id, start_date, end_date, plan_status, gap_analysis_result |
tasks | task_id, plan_id, week_no, task_content, content_type, completion_flag |
checkins | checkin_id, employee_id, checkin_date, message_text, sentiment_score, understanding_score |
risk_scores | score_id, employee_id, score_date, risk_value, risk_factors, alert_flag |
mentor_recommendations | rec_id, employee_id, upervisor_id, week_no, recommend_topic, sent_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・ダッシュボード |
| 2 | 新入社員登録画面 |
| 3 | 育成計画詳細画面 |
| 4 | チャット対話画面 |
| 5 | 上司向け週次通知画面 |
| 6 | 離職リスクモニタリング画面 |
| 7 | レポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(拡張性とセキュリティ確保、SaaS基盤として実績豊富) |
| 2 | OpenAI API(対話エージェント・資料自動生成の中核機能) |
| 3 | PostgreSQL(構造化データ管理、実績豊富なRDB) |
| 4 | Python/FastAPI(ML実装とAPI提供を効率化) |
| 5 | React(SPA構築、チャットUIの応答性確保) |
| 6 | Airflow(日次バッチ・リスクスコア算出の定期実行管理) |
| 7 | Auth0(SaaS向け認証・権限管理の実装工数削減) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤の月次稼働率99.5%以上を維持(計画メンテナンス時間を除く) |
| 性能 | 性能: チャット型AIアシスタントの応答時間は平均2秒以内、95パーセンタイルで5秒以内 |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報・スキルシートデータは通信時TLS1.2以上、保存時AES-256で暗号化 |
| セキュリティ | セキュリティ: 離職予兆データは匿名加工後のみ共有し、アクセス権限を人事担当者2名以内に限定 |
| 運用 | 運用: システム障害検知から30分以内に一次対応を開始し、4時間以内の復旧を目標とする |
| データ管理 | データ管理: チャット履歴・学習ログは最大3年間保存し、契約終了後1年以内にデータを削除 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証（コンシェルジュMVP） | パイロット企業数社に対し、AIを使わず人手でスキルギャップ分析と90日間の育成計画をExcelとチャットツールで作成し、離職予兆の見極めも人の目で行い、需要と精度の基準を確かめる | AI利用料と交通費、面談用のオンライン会議ツール費用程度 |
| ②最小システム（ノーコード・簡易プロトタイプ） | チャット型の日次チェックインとダッシュボードだけをノーコード・低コードで構築し、育成計画の自動調整ロジックは簡易ルールベースで代替して、対話継続率や離職リスク検知の当たり方を検証する | 外注で数か月分の開発費と、チャットボット・ノーコードツールの利用料 |
| ③本開発（正式SaaS化） | 自然言語処理による感情・不安スコアリング、離職リスク予測モデル、業務要件に応じた育成計画自動生成をシステムとして本実装し、複数企業への同時提供と拠点間の権限管理に対応させる | 機械学習エンジニアやプロダクトマネージャーの人件費を含む、初期投資規模に見合う開発費 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
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 |
|---|---|---|
| 従業員50〜500名規模、製造業・IT業の人事責任者（人事担当1〜3名の中堅企業） | 実際の課題感とオンボーディング運用の実態をヒアリングし要件を検証するため | 業界団体の人事交流会や中小企業診断士経由、または展示会・ウェビナー登壇で接点を作る |
| 勤怠・給与計算SaaSベンダーの事業開発・アライアンス担当者 | 既存顧客基盤への紹介チャネル構築とAPI連携の可能性を探るため | ベンダー主催のパートナー説明会に参加、または問い合わせ窓口から事業提案を送付 |
| 中堅企業を多数顧客に持つ社労士事務所の代表社労士 | 労務管理の実務接点があり、離職予兆データの取扱いや導入提案の橋渡し役になるため | 全国社会保険労務士会連合会の支部勉強会や紹介経由でアプローチ |
| 中堅企業向け人材紹介会社の営業責任者・法人担当 | 中途採用直後の顧客企業に定着支援サービスとして紹介してもらうため | 人材紹介会社の法人営業部門に直接コンタクトし提携スキームを提案 |
| パイロット導入予定企業の配属先上司（現場マネージャー） | AIレコメンドの実運用負荷や現場での受容性を確認する必要があるため | パイロット契約時に人事担当者経由で現場ヒアリングの機会を設定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 提携先候補の社労士事務所ネットワーク | 顧問先の中堅企業で中途採用者の離職に悩んでいる会社がないか、社労士に直接尋ね、無料の初回ヒアリングを条件に紹介をお願いする |
| 勤怠・給与SaaSベンダーとの共催ウェビナー | 先方の既存顧客向けメルマガに「中途採用の早期離職対策」というテーマでの共催ウェビナーを提案し、参加者に個別相談を案内する |
| 人事担当者が集まるオンラインコミュニティやSNS | 人事系のコミュニティやSNSで、中途採用者のオンボーディングに関する悩みを投稿している担当者に直接メッセージを送り、無料のヒアリングを申し込む |
| 中堅企業向け人材紹介会社との協業 | 紹介先企業の早期離職が紹介料の返金対象になっている点に着目し、紹介会社の営業担当に「離職を減らせれば互いに得」という趣旨で顧客紹介を依頼する |
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 新創業融資制度 | 法人を設立して間もない代表者（実績・担保が薄い創業者向け） | 自己資金100万円に対して運転資金を借り入れる際の中心的な制度で、融資総額は630万円を想定する |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数の少ない小規模事業者（創業直後の代表1名体制も対象になりうる） | ウェビナー開催費やパンフレット制作費など、初期の販路開拓・広報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（自社導入だけでなく、顧客企業側の導入補助としても関連） | 顧客企業がSaaS導入時にこの補助金を使えることを提案材料にでき、営業トークとして活用できる |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 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 | 代表1名体制から人を雇う段階での人件費や広告費の一部を助成対象にできる可能性がある |
| 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） | 生産性向上に資する設備・システムを導入する中小企業・小規模事業者 | AI育成計画エンジンや離職予兆モデルの開発費の一部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。
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。
この領域に挑戦する起業家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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。実績を保証するものではありません。