Who（誰が）
全国約1,741市区町村・47都道府県の選挙管理委員会事務局(職員数名規模の地方自治体を含む)を対象とする
対象とする社会課題：選挙開票作業の人員配置と時間見積もりが属人的な経験則に依存し、無駄な人件費や開票遅延が生じている
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。
選挙のたびに、数名しかいない選管職員が経験と勘だけで数百人の開票要員を割り振っている。過去のノウハウは異動や退職で失われ、毎回ゼロから見積もり直す。過剰な人件費と深夜までの開票長期化は、担当者の努力不足ではなく、データが整理されていないことが原因だ。既存データを使える形に変えるだけで、この負担は減らせる。
※ 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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「カイヒョウナビ」は、選挙管理委員会の担当者が選挙公示前に有権者数・候補者数・期日前投票率などをWeb画面から入力またはCSV取込するだけで、AIが過去の開票実績データと照らし合わせ、投票区ごとの必要人員数と受付・分類・計数・点検・確定の工程別所要時間を自動算出し、開票計画書のドラフトを生成するサービスです。
担当者はチャット画面で「新人候補が3名増えた」等の条件変更を入力すれば即座に再計算結果が表示され、開票当日はタブレットで進捗を入力すると残り時間の予測が更新され、マスコミ・立会人向け掲示板に終了見込み時刻が自動反映されます。選管職員が数名しかいない自治体でも、経験と勘に頼らず精度の高い開票計画を立てられるようになります。
全国約1,700の市区町村選挙管理委員会は、国政選挙・地方選挙のたびに開票作業の人員数と作業時間を選挙管理委員会事務局の担当者の経験と勘で決めている。
総務省調査では1回の国政選挙で全国の開票事務従事者は約20万人動員され、時間外手当だけで数十億円規模の予算が投じられているが、投票率や候補者数、按分票の量によって実際の作業量は大きく変動するため、過剰配置による無駄な人件費や、逆に人員不足による深夜までの開票長期化(開票終了が翌日未明にずれ込む自治体も毎回一定数存在)が繰り返されている。特に人口減少が進む地方自治体では選管職員自体が数名しかおらず、経験豊富な担当者の異動・退職により過去のノウハウが継承されず、毎回ゼロベースで見積もりをやり直している。また開票立会人・マスコミへの終了時刻案内も勘に頼るため、大幅な遅延がニュースで批判の対象になることもある。この課題は法改正や大規模投資を必要とせず、既存データの活用不足という「情報の未整理」が原因であるため、比較的低コストで解決可能な領域でありながら、これまでITベンダーが選挙という特殊業務に踏み込んでこなかったため放置されてきた。
回帰・時系列予測モデルが、投票区特性(有権者数、期日前投票率、高齢化率、候補者数、按分票発生率)と過去の開票所要時間・人員数の実績データから、工程別の作業量と必要人員数を予測する。
自然言語対話エンジン(LLM)が担当者からの条件変更や質問(「台風接近で開票所要員が減る場合は」等)を解釈し、シナリオ別のシミュレーション結果を分かりやすく回答する。当日は簡易な最適化アルゴリズム(線形計画法)が、投入可能な人員数の制約の中で工程間の人員再配分案を提案し、進捗データを基にした逐次予測モデルが終了見込み時刻を更新し続ける。全選挙終了後には実績と予測の誤差を自動分析し、モデルパラメータを再学習して自治体ごとの特性を精緻化する。
選挙管理委員会の担当者は、選挙公示前に候補者数・投票区数・期日前投票率・有権者年齢構成などの基礎データをWeb管理画面に入力するか、既存の選挙人名簿システムからCSVで取り込む。
AIエンジンは総務省・都道府県選管が公開してきた過去の開票実績データ(開票所ごとの投票用紙枚数、従事者数、開票開始から終了までの所要時間、案分作業の有無など)と自治体固有の過去実績を突き合わせ、投票区ごとの必要人員数と工程別(受付・分類・計数・点検・確定)の所要時間を予測して開票計画書のドラフトを自動生成する。担当者はチャット形式の対話画面で「今回は期日前投票が前回比15%増加している」「新人候補が3名増えた」などの条件を入力すると、AIが即座に人員配置案と時間割を再計算して提示する。開票当日は、各工程の進捗を職員がタブレットで簡易入力(または計数機とAPI連携)すると、AIがリアルタイムで残り所要時間を再予測し、終了見込み時刻をマスコミ・立会人向け掲示板に自動更新する。選挙終了後は実績データを自動で蓄積し、次回選挙の予測精度が継続的に向上する仕組みとなっている。
| 開票従事者の時間外手当過剰支払い(人口5万人規模の町で年1回の選挙あたり) | 年額 約150万円〜300万円 |
| 開票長期化による翌日業務への支障・臨時対応人件費 | 年額 約20万円〜50万円 |
| ベテラン職員退職後の引継ぎ研修・外部委託コスト | 年額 約30万円 |
| マスコミ・立会人対応の遅延によるクレーム対応工数(人件費換算) | 年額 約10万円〜20万円 |
| 年間包括利用料(人口5万人規模の市区町村向け) | 年額 50万円 |
| 選挙実施時スポット利用料(単発利用自治体向け) | 1回あたり 20万円 |
| データ分析・ベンチマークレポート(オプション) | 1件 20万円 |
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開票作業の人員数と所要時間は選管担当者の経験と勘で決められており、投票率や候補者数の変動によって過剰配置や人員不足が繰り返され、時間外手当の無駄や開票終了の深夜・翌日未明への遅延が発生している。
地方自治体では選管職員自体が数名しかおらず、異動・退職によりノウハウが継承されず毎回ゼロベースで見積もりを作り直している。過去の開票実績データは総務省・都道府県選管に存在するが活用されておらず、「情報の未整理」が原因で解決可能な課題であるにもかかわらず放置されてきた。
MVP開発（予測エンジン・基礎データ入力・計画書生成）は要件が比較的明確なため請負契約が適する一方、選挙という不定期業務に合わせた当日進捗管理機能やチャットUIの改善は自治体の実務担当者との反復検証が必須のため準委任契約が向く。
フェーズ1〜2は準委任で仮説検証を重ね、フェーズ3以降の横展開向け機能拡張は要件が固まった範囲ごとに請負へ切り替えるハイブリッド運用を推奨する。発注時は統一地方選挙・国政選挙の実施日程に開発スケジュールが縛られるため、検収基準とテスト期間（本番選挙前の十分なリハーサル期間確保）を契約書に明記することが重要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村・都道府県選挙管理委員会事務局の担当職員（開票計画立案・当日運営責任者） |
| セカンダリ | 開票立会人、報道関係者（終了見込み時刻の閲覧のみ）、開票作業に従事する会計年度任用職員等 |
| 管理 | カイヒョウナビ運営会社のカスタマーサクセス担当、および都道府県単位の導入コンサルティング担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 基礎データ入力・取込機能 | 候補者数・投票区数等をWeb入力またはCSV取込→形式検証→予測用データセットを生成 |
| 過去実績データ管理機能 | 総務省・自治体の過去開票実績を収集→クレンジング→学習用DBへ格納 |
| 開票人員・工程時間予測機能 | 投票区特性と過去実績→回帰・時系列モデルで予測→工程別必要人員数と所要時間を出力 |
| チャット対話型シナリオシミュレーション機能 | 担当者の条件変更発話→LLMが解釈→人員配置案と時間割の再計算結果を回答 |
| 開票計画書自動生成機能 | 予測結果→帳票テンプレートに整形→開票計画書ドラフトをPDF/Excelで出力 |
| 当日進捗簡易入力機能 | 職員のタブレット入力または計数機API連携→進捗データ受信→進捗DBへ記録 |
| リアルタイム終了見込み時刻再予測機能 | 進捗データ→逐次予測モデルで残り所要時間を再計算→終了見込み時刻を更新 |
| 工程間人員再配分最適化機能 | 人員制約と進捗遅延状況→線形計画法で最適配分を計算→再配分案を担当者に提示 |
| 掲示板自動更新機能 | 更新された終了見込み時刻→表示フォーマット変換→マスコミ・立会人向け掲示板へ自動反映 |
| 実績データ蓄積・再学習機能 | 選挙終了後の実績と予測誤差→自動集計→モデルパラメータを再学習し精度更新 |
| ベンチマークレポート生成機能 | 複数自治体の匿名化実績データ→比較集計→ベンチマークレポートをPDF出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, 都道府県コード, 自治体名, 人口規模区分, 契約プラン, 契約状態 |
elections | election_id, municipality_id, 選挙種別, 公示日, 投開票日, 候補者数, ステータス |
voting_districts | district_id, election_id, 投票区名, 有権者数, 期日前投票率, 高齢化率, 按分票発生率 |
historical_results | history_id, district_id, 過去選挙回, 投票用紙枚数, 従事者数, 開票所要時間, 案分作業有無 |
forecast_plans | plan_id, election_id, 工程区分, 予測人員数, 予測所要時間, 生成日時, バージョン |
staff_assignments | assignment_id, plan_id, 投票区id, 工程区分, 配置人数, 実配置人数 |
progress_logs | log_id, election_id, 投票区id, 工程区分, 入力時刻, 進捗率, 残数 |
users | user_id, municipality_id, 氏名, 権限区分, メールアドレス, 最終ログイン日時 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 基礎データ入力画面 |
| 3 | 開票計画ドラフト画面 |
| 4 | チャット対話シミュレーション画面 |
| 5 | 当日進捗入力画面 |
| 6 | 終了見込み時刻掲示板 |
| 7 | 実績分析レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自治体セキュリティ要件に対応したクラウド基盤) |
| 2 | Python/FastAPI(予測APIを柔軟かつ迅速に開発) |
| 3 | LightGBM(投票区特性からの回帰予測実績が豊富) |
| 4 | OpenAI API(条件変更をLLMで解釈しシナリオ回答) |
| 5 | PostgreSQL(構造化データを安全に一元管理) |
| 6 | React/Next.js(職員が操作しやすいUIを実現) |
| 7 | Auth0(自治体単位でのアカウント権限管理を簡素化) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 選挙当日は開票開始から確定まで稼働率99.9%以上を維持し、単一障害点を排除する |
| 性能 | 性能: 進捗入力から終了見込み時刻の再計算・掲示板反映までを5秒以内に完了する |
| セキュリティ | セキュリティ: 投票用紙内容・個人特定情報は一切保存せず、集計データのみをTLS1.2以上で暗号化通信する |
| 運用 | 運用: 開票当日は自治体ごとに専任サポート担当が電話対応し、平均応答時間3分以内を目標とする |
| データバックアップ | データバックアップ: 進捗・実績データは5分間隔で自動バックアップし、障害発生時は15分以内に復旧する |
| 拡張性 | 拡張性: 同時アクセス自治体数200団体・同時接続端末数5,000台までスケール可能な構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 総務省公開データと協力自治体から入手した過去の開票実績データをExcelやスプレッドシートに集約し、人力で回帰分析を行い、実際の人員配置・所要時間とどれだけ近い予測ができるかを検証する | 分析用ソフトの利用料と自治体への訪問交通費程度 |
| ②最小システム | 候補者数・投票区数・期日前投票率などをWeb画面から入力すると、簡易な予測モデルが工程別の人員配置案をドラフト出力する最小限のツールを作り、パイロット自治体の統一地方選挙等で試験運用する | 外注開発で数か月分の費用感、クラウドインフラは低コストプランで開始 |
| ③本開発 | チャット形式の対話画面、当日の進捗入力（タブレット・計数機API連携）、終了見込み時刻の自動更新、実績データの自動蓄積・再学習機能まで含めた本格システムを構築し、複数自治体での同時運用に対応させる | エンジニア複数名の人件費と長期の開発委託費、当日サポート体制の構築費用を含む本格投資 |
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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 |
|---|---|---|
| 人口5万人規模の市区町村選挙管理委員会事務局長または選挙係担当職員 | 開票実務の現場課題と既存データの有無を直接把握するため | 総務省の地方選管名簿から人口規模を絞り、電話でアポイント打診 |
| 都道府県選挙管理委員会事務局の管理係・選挙課長クラス職員 | 都道府県単位の一括導入モデル実現には都道府県選管の合意形成が必須 | 市区町村選管からの紹介、または都道府県主催の選管事務研修会に参加し接触 |
| 総務省自治行政局選挙部管理課の担当官 | 開票事務に関する国の考え方・データ公開範囲・制度上の留意点を確認するため | 都道府県選管経由での紹介、または情報公開請求窓口を通じた面談依頼 |
| 選挙人名簿システムを提供する自治体向けITベンダーの営業責任者 | 既存システムとのCSV連携・データ形式の擦り合わせと協業可能性を探るため | 自治体向けIT展示会(J-LIS関連イベント等)や地方公共団体情報システム機構経由で接点確保 |
| 全国市長会・全国町村会の事務局担当者(行政部門) | 全国の市区町村への紹介営業チャネルを構築するため | 各会の公式問い合わせ窓口から事業説明資料を送付しヒアリング依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県選管への直接コンタクト | 総務省や都道府県が主催する選挙事務担当者向けの連絡会議・研究会に参加し、開票事務の負担軽減の課題を持つ担当者に声をかけ、無償の実証協力を依頼する |
| 自治体DX実証事業への応募 | 自治体が公募する実証実験・トライアル事業に「開票事務の人員配置最適化」というテーマで応募し、選定された自治体を最初のパイロット先にする |
| 選挙関連ベンダーとの提携紹介 | 選挙人名簿システムや投開票管理システムを提供する既存ベンダーに連携を持ちかけ、既存の取引先自治体への紹介を依頼する |
| 自治体向け展示会・セミナー出展 | 自治体総合フェアや全国市長会・町村会関連のイベントに出展し、選管事務局の担当者に直接デモを見せて協力自治体を募る |
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 | 法人設立前後の創業者（代表者本人） | 自己資金 100万円 に加えて運転資金の融資（合計 500万円）を受けられれば、パイロット導入までの人件費・データクレンジング費用を賄える |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業する法人・個人事業主 | 賃借料・広告費・専門家指導費などが対象になり、自治体営業のための資料作成・展示会出展費用の一部をカバーできる |
| IT導入補助金（中小企業庁） | 自社が利用する業務システムを導入する中小企業 | 予測モデル開発や社内のクラウド基盤・SaaS利用にかかる費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（販路開拓を行う事業者） | 自治体向けの営業資料・提案動画・展示会出展など、都道府県選管・市区町村への周知活動の費用に使える |
| デジタル田園都市国家構想推進交付金 | 導入を検討する市区町村・都道府県（自社ではなく顧客側が申請者） | 顧客である自治体側がこの交付金を財源に本サービスを導入できる可能性があり、営業提案時に案内できる |
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……
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行政DXに取り組む創業者コミュニティでも話題にのぼっています。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表示です。