Who（誰が）
従業員50〜300人規模の中小企業の人事・総務担当者（1〜2名の兼任が多い）と、健康経営優良法人認定を目指す経営者を主対象とする
対象とする社会課題：中小企業における健康経営の取り組みと効果が可視化されず、投資判断や継続改善につながらない
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。
従業員50〜300人の会社では、健診結果もストレスチェックも紙とExcelに散らばったまま眠っている。何を改善すれば認定を取れるか、施策が効いているかを誰も数字で説明できない。専任担当を置けない会社にこそ、データを自動で集めて経営判断につなげる仕組みが要る。
※ 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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健康経営AIナビは、従業員50〜300人規模の中小企業の人事・総務担当者（多くが兼任1〜2名）が、健診結果・ストレスチェック・勤怠データをCSVやクラウドフォームで月次アップロードするだけで、AIが自動で表記ゆれを名寄せ・統合し、部署別／年代別の健康リスクスコアをダッシュボードに表示するサービスです。
従業員はスマホでチャットボット形式の週1回アンケート（3〜5問）に回答し、AIがストレスや燃え尽き兆候を検知します。経営層は『半年後の離職率予測』や『施策変更シミュレーション』を見ながら投資判断ができ、健康経営優良法人の認定要件充足状況もAIが自動チェックして不足項目と申請書類の下書きまで生成します。年間数十時間かかっていた申請作業を数時間に圧縮する体験を目指します。
従業員50〜300人規模の中小企業では、専任の産業保健スタッフや人事データ分析担当者を置く余力がなく、健康診断結果・ストレスチェック・残業時間・休職データがExcelや紙台帳にバラバラに保管されているケースが大半である。
経済産業省の健康経営優良法人（中小規模法人部門）申請数は年々増加しているが、申請企業の多くが『何を改善すれば認定要件を満たせるか』『施策が本当に効果を出しているか』を数値で説明できず、担当の総務・人事担当者（多くが兼任で1〜2名）が申請書類作成だけで年間数十時間を費やしている。効果測定の指標がないため経営層は健康施策への投資判断ができず、結果として離職率や欠勤率の改善が進まない企業が多い。また外部の健康経営コンサルは大企業向けの高額サービスが中心で、月額数十万円規模の費用は中小企業には現実的でない。こうした背景から、低コストで自動的にデータを収集・分析し、経営指標として提示できる仕組みが求められている。
①データ統合工程では自然言語処理を用いてExcelや紙のOCR読み取りデータの表記ゆれ（部署名・役職名等）を自動名寄せする。
②予測工程では機械学習モデル（勾配ブースティング系）が過去の健康データと離職・生産性データの相関を学習し、6ヶ月先の離職リスクスコアを部署単位で予測する。③対話工程ではLLMベースのチャットボットが従業員との週次コンディション対話を行い、テキスト・選択式回答から不調兆候をスコアリングする。④最適化工程では認定基準や予算制約を踏まえ、投資対効果が高い施策の組み合わせをレコメンドエンジンが提示する。
人事担当者は健診結果・ストレスチェック・勤怠データ・従業員アンケートをクラウドフォームやCSVで月次アップロードするだけで、AIが自動的にデータをクレンジング・統合し、部署別・年代別の健康リスクスコアを算出する。
従業員はスマホアプリで週1回、簡単なチャットボット形式の体調・エンゲージメント質問（3〜5問）に回答し、AIが自然言語対話でストレス兆候や燃え尽きリスクを検知する。経営層向けダッシュボードでは、AIが離職率・生産性指標との相関を機械学習で予測し、『今の施策を継続した場合の半年後の離職率予測』や『施策変更シミュレーション』を自動生成する。健康経営優良法人の認定要件55項目（大規模）・25項目前後（中小規模）に対する充足状況もAIが自動チェックし、不足項目と改善アクションを提案書として出力する。担当者はこの提案書をベースに数クリックで申請書類の下書きを生成でき、年間数十時間の作業を数時間に圧縮できる体験となる。
| 産業保健スタッフの外部委託費用（小規模契約の産業医・保健師） | 年間60万円程度（月5万円の目安） |
| 申請書類作成の人件費（総務担当者の兼務時間、時給2,500円×年間60〜70時間） | 年間15万〜17.5万円相当 |
| 離職による採用・育成コスト（中途採用1名あたり） | 1名あたり100万円前後、離職率改善が進まない場合は年間数百万円規模の損失 |
| 大企業向け健康経営コンサルティング委託費用 | 月額30万円程度（年間360万円） |
| SaaS月額利用料（従業員50〜100名プラン） | 月額5万円（年間契約で1ヶ月分割引） |
| SaaS月額利用料（従業員101〜300名プラン） | 月額9万円（年間契約で1ヶ月分割引） |
| 健康経営優良法人申請支援オプション（専門家レビュー付き） | 年1回15万円 |
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……
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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。
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。
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従業員50〜300人規模の企業には専任の産業保健スタッフやデータ分析担当を置く余力がなく、健診結果・ストレスチェック・残業時間・休職データがExcelや紙台帳にバラバラに保管されている。
担当の総務・人事担当者（1〜2名兼任）は健康経営優良法人の申請書類作成だけで年間数十時間を費やしているが、何を改善すれば認定要件を満たせるか、施策が効果を出しているかを数値で説明できていない。外部の健康経営コンサルは大企業向けの月額数十万円規模のサービスが中心で、中小企業には費用面で導入が難しい。そのため低コストでデータを自動収集・分析し、経営指標として提示できる仕組みが必要とされている。
MVP開発フェーズは要件変更やAIモデル精度検証の試行錯誤が多いため準委任契約が適しており、パイロット20社の実証結果を見ながら仕様を調整できる体制にすべきである。
一方、データ移行支援や勤怠システム連携などスコープが明確な作業は請負契約で個別見積りとする方が費用管理しやすい。発注時はAIリスクスコアの精度目標（相関係数0.6以上等）を成果物の検収基準に含めず、あくまで努力目標・検証指標として契約書に明記することが重要である。また健康データを扱うためISMS/Pマーク取得状況や再委託先の管理体制を契約前に確認し、秘密保持・データ取扱いに関する条項を個別に厚めに規定すべきである。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中小企業の人事・総務担当者（1〜2名兼任、健康経営推進の実務担当） |
| セカンダリ | 経営者・役員層（投資判断者）、一般従業員（週次アンケート回答者） |
| 管理 | 健康経営AIナビ運営側の管理者（提携社労士・カスタマーサクセス担当を含む） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| データアップロード・取り込み機能 | 人事担当者がCSV/Excel/紙OCRデータを月次アップロード→形式検証→統合DBへ格納 |
| データクレンジング・名寄せ機能 | 部署名・役職名等の表記ゆれデータ→NLPで自動名寄せ→統一マスタとして登録 |
| 健康リスクスコア算出機能 | 健診・ストレスチェック・勤怠データ→AIが統合分析→部署別・年代別リスクスコアを出力 |
| 従業員週次コンディション対話機能 | 従業員がスマホで3〜5問に回答→LLMが対話し兆候分析→不調・燃え尽きスコアを生成 |
| 離職リスク予測機能 | 過去の健康・離職・生産性データ→勾配ブースティングで学習→6ヶ月後離職リスクを部署別に予測 |
| 施策変更シミュレーション機能 | 施策変更条件を入力→予測モデルに反映して再計算→半年後離職率予測を表示 |
| 施策最適化レコメンド機能 | 予算・認定基準制約を入力→AIが投資対効果を計算→最適な施策組み合わせを提案 |
| 認定要件充足チェック機能 | 登録済み健康経営データ→AIが25/55項目基準と自動照合→不足項目と改善案を出力 |
| 申請書類自動生成機能 | 充足チェック結果と企業基本情報→テンプレートへ自動反映→申請書類下書きをPDF出力 |
| 経営層向けダッシュボード機能 | 統合済み健康・離職・生産性データ→相関を可視化→グラフと予測指標を画面表示 |
| 業種別ベンチマークレポート生成機能 | 複数企業の匿名加工データ→業種別に統計集計→ベンチマークレポートをPDF配信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, company_name, industry, employee_count, plan_type, contract_start_date |
users | id, company_id, name, email, role, department, hire_date |
health_checkups | id, user_id, checkup_date, bmi, blood_pressure, blood_test_result, judgment |
stress_checks | id, user_id, check_date, stress_score, high_stress_flag |
attendance_records | id, user_id, year_month, overtime_hours, absence_days, paid_leave_used |
weekly_surveys | id, user_id, survey_date, answers_json, sentiment_score, risk_flag |
risk_scores | id, department_id, calculated_date, risk_score, turnover_prediction, model_version |
certification_items | id, company_id, requirement_code, requirement_name, fulfillment_status, recommended_action |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン/ダッシュボード |
| 2 | データアップロード画面 |
| 3 | 部署別リスクスコア画面 |
| 4 | 週次アンケート回答画面 |
| 5 | 経営層向け予測画面 |
| 6 | 認定要件チェック画面 |
| 7 | 申請書類生成画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/FastAPI(AI連携APIを構築しやすいため) |
| 2 | LightGBM(勾配ブースティングで離職予測を実装) |
| 3 | OpenAI API(週次対話チャットボットに活用) |
| 4 | SHAP(予測根拠を可視化し信頼性を担保) |
| 5 | AWS S3/RDS/ECS(スケーラブルなSaaS基盤構築) |
| 6 | React/Next.js(管理画面・ダッシュボードUI構築) |
| 7 | React Native(従業員向けスマホアプリ開発) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上（月間ダウンタイム約3.6時間以内）を目標とする想定 | 可用性99.5%以上（月間ダウンタイム約3.6時間以内）を目標とする想定 |
| ダッシュボード・チャットボットの応答は平均3秒以内を目標とする想定 | ダッシュボード・チャットボットの応答は平均3秒以内を目標とする想定 |
| ISMS・Pマーク取得を前提とし、通信データはTLS1.2以上、保存データはAES256で暗号化 | ISMS・Pマーク取得を前提とし、通信データはTLS1.2以上、保存データはAES256で暗号化 |
| 健康データ等の機微情報はアクセス権限を役割別に制限し、閲覧ログを1年間保存 | 健康データ等の機微情報はアクセス権限を役割別に制限し、閲覧ログを1年間保存 |
| ベンチマーク提供用データは統計的匿名加工処理を施し、個人特定不可能な形式でのみ外部提供 | ベンチマーク提供用データは統計的匿名加工処理を施し、個人特定不可能な形式でのみ外部提供 |
| 日次バックアップを実施し、RPO24時間以内・RTO48時間以内を目安に復旧体制を整備 | 日次バックアップを実施し、RPO24時間以内・RTO48時間以内を目安に復旧体制を整備 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業から健診・ストレスチェック・勤怠データをExcelで受け取り、人力で集計・分析して手書きレポートを提供し、ニーズと有償化への反応を確認する。 | 交通費と作業人件費程度で、外部発注費はほぼかからない水準 |
| ②最小システム | クラウドフォームでのデータ収集とノーコード/低コードのダッシュボードを構築し、簡易版のリスクスコア表示とアンケート回答機能を試験提供する。 | ノーコードツールの利用料と一部外注費で、小規模な外注数か月分に収まる水準 |
| ③本開発 | 機械学習による離職リスク予測モデル、LLM対話型アンケート、健康経営優良法人申請書類の自動生成機能を組み込んだ本格プロダクトを開発する。 | AI/機械学習エンジニアの外注・雇用費とクラウド利用料が中心で、外注中心なら数か月〜半年分の規模感 |
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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 |
|---|---|---|
| 地域の社会保険労務士事務所の代表社労士 | ストレスチェックや労務データを扱う実務知見と紹介チャネルを持つため | 都道府県社労士会の名簿から健康経営支援実績のある事務所に電話・紹介依頼 |
| 商工会議所の中小企業経営支援課担当者 | 健康経営優良法人申請支援セミナーの共催や会員企業への紹介が期待できるため | 地元商工会議所の経営支援窓口に電話し健康経営セミナー企画を提案 |
| 従業員100名前後の製造業・建設業の人事総務担当者（兼任1〜2名） | パイロット導入候補として現場の課題とデータ実態を直接確認するため | 商工会議所や社労士経由で健康経営に関心のある会員企業を紹介してもらう |
| 健康保険組合連合会または単一健保組合のデータヘルス担当者 | 健診・レセプトデータ連携とベンチマークデータ事業提携の可能性を探るため | 健保連の地方支部やデータヘルス計画担当窓口に問い合わせフォームから連絡 |
| 経済産業省ヘルスケア産業課の健康経営優良法人制度担当者 | 認定要件の最新動向と中小規模法人部門の申請実務を正確に把握するため | 経産省ヘルスケア産業課の公開窓口・説明会に参加し名刺交換で接点を作る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社会保険労務士事務所への紹介依頼 | 顧問先の中小企業に健康経営優良法人の申請サポートをしている社労士に、申請書類作成の負担を軽くするツールとして無償トライアルの紹介を依頼する。 |
| 商工会議所・商工会の経営相談窓口 | 健康経営セミナーの共催を提案し、参加企業に対してその場でパイロット参加の声かけをしてもらう。 |
| 健康経営優良法人の認定取得を目指す企業向け勉強会 | 自主開催のウェビナーで申請要件チェックリストを無料配布し、続けて個別相談に誘導する。 |
| 地域の中小企業経営者交流会・異業種交流会 | 製造業・建設業の経営者に、離職率改善の課題感を聞きながら試験導入を打診する。 |
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（創業融資） | 法人設立から間もない代表者・創業者 | 運転資金の融資枠として想定しており、融資額は 500万円 を見込む。着金までのタイムラグを見込んで早めの申込が必要。 |
| 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（自社が支援対象企業になる場合と、自社がITベンダーとして登録する場合の両面がある） | 自社SaaSをIT導入補助金の対象ツールとして登録できれば、顧客企業側の初期費用負担を下げて導入ハードルを下げられる。 |
| 小規模事業者持続化補助金（創業型） | 創業間もない小規模事業者 | ウェビナー開催費・チラシ制作費・展示会出展費など販路開拓にかかる費用の一部を補助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） | 生産性向上のための設備投資・システム開発を行う中小企業 | AIリスクスコアモデルや申請書類自動生成機能の開発費の一部を補助対象にできる可能性がある（システム開発が対象類型に該当するか要確認）。 |
| 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） | 都内で創業予定・創業間もない中小企業者 | 対象地域が東京都内に限られる点に注意が必要だが、人件費・広告費・専門家謝金などの立ち上げ費用の一部を助成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。
メンタルヘルス領域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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対的な表示です