Who（誰が）
人口5万〜50万人規模の市区町村の財政課・施設所管課職員と、公共施設を利用する住民（減免対象団体を含む）が主な当事者である。
対象とする社会課題：公共施設の使用料・減免基準が自治体・部署ごとにバラバラで不公平・不透明
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。
障害者団体が施設Aでは半額、施設Bでは全額免除。担当者は異動でその理由を説明できず、住民は「なぜ」と問う。条例や要綱は各課が別々に作ってきた歴史の積み重ねで、誰も悪意で不公平にしたわけではない。だからこそ、人の手では横断比較できない量のデータを整理し、根拠を示す仕組みが必要だと考えた。
※ 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930万円の申請資料も、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、このショーケースの内容を読み込んだAIチャットが開き、事業計画書や提案資料の素案をその場で作成します。ゼロから事情を説明する手間はかかりません。
※ 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。
自治体の財政課・施設所管課の職員が、公民館・体育館・文化ホールなど100〜200施設分の条例・要綱PDFと過去3年分の利用実績・減免申請データをクラウド画面にアップロードすると、AIがテキスト解析で料金額・減免対象・減免率を自動でテーブル化し、施設用途別・利用者属性別のマトリクスとして一覧表示する。
同一市内の施設Aは半額減免、施設Bは全額免除といった不整合をAIが公平性スコアと共に検出し、「体育館Bの高齢者団体減免を50%→30%に統一」といった是正案を根拠データ付きで提示する。担当者はチャット画面で「この減免を廃止したら年間影響額は？」と質問すれば、AIが影響額シミュレーションと議会説明用資料案をその場で出力する。最終判断は職員と議会が行い、AIは判断材料を揃える役割に徹する。
全国の自治体は公民館・体育館・文化ホールなど平均数百施設を保有し、条例・要綱による減免基準は各課がバラバラに設定してきた歴史があり、同一市内でも障害者団体は施設Aで半額、施設Bで全額免除といった不整合が常態化している。
担当職員は数年で異動するため過去の経緯や近隣自治体との比較を把握できず、住民から「なぜここは免除されないのか」と問われても根拠を説明できないケースが多い。総務省の公共施設等総合管理計画対応で施設統廃合・受益者負担見直しが求められる一方、料金改定は議会・住民説明の負担が大きく先送りされがちである。結果として利用率の低い施設への過剰減免と、利用率の高い施設での取りこぼし収入が併存し、年間数千万円規模の減免額が自治体財政を圧迫している例も珍しくない。人口10万人規模の市で施設100〜200、減免団体登録数が数百〜千件に及ぶため、担当者が手作業で横断比較・見直し案を作るのは事実上不可能である。
自然言語処理により条例・要綱・規則等の非構造テキストを解析し、料金額・減免対象・減免率をテーブル化する（文書構造化AI）。
統計的異常検知・クラスタリングにより類似施設間の料金・減免率の乖離を検出し、公平性スコアを算出する（異常検知/最適化AI）。対話型LLMが担当職員向けに影響額シミュレーション・改定案説明資料・議会答弁想定問答を生成し、住民向けチャットボットが減免制度診断と申請書自動作成を行う（生成AI・対話AI）。利用実績データから施設別の需要予測を行い、稼働率に応じた最適料金レンジを提案する（需要予測AI）。
自治体の施設所管課・財政課担当者がクラウド管理画面に全施設の条例・要綱・過去3年の利用実績・減免申請データをアップロードすると、AIが料金体系と減免基準をテキスト解析で構造化し、施設用途・立地・利用者属性ごとにマトリクス化する。
AIは類似施設・近隣自治体（同規模市区町村DBと比較）の料金水準や減免率とのギャップを検出し、不整合箇所と是正案（例: 「体育館Bの高齢者団体減免を50%→30%に統一」）を根拠データ付きで自動生成する。担当者はチャット型AIアシスタントに「この減免を廃止したら年間影響額は？」「議会説明用の資料を作って」と対話形式で質問でき、AIが影響額シミュレーションと住民向け説明資料案を即時出力する。住民向けには申請フォームがAIチャットボット化され、条件入力だけで適用可能な減免制度を自動診断・申請書自動作成まで行い、窓口業務時間を削減する。最終的な条例改正案は必ず担当職員・議会承認を経るワークフローとし、AIは意思決定支援に徹する設計とする。
| 過剰減免・料金取りこぼしによる歳入機会損失 | 年間300万〜1,000万円 |
| 担当職員による手作業の条例比較・見直し資料作成の人件費（週10時間相当） | 年間約130万円（時給2,500円換算） |
| 住民からの減免申請・問い合わせ対応の窓口人件費 | 年間約100万円 |
| 説明不足による住民不満対応・議会答弁準備の追加工数 | 年間約50万円 |
| SaaS年間ライセンス（100施設未満） | 年間180万円 |
| 初期データ構造化・移行支援費（初年度のみ） | 100万〜300万円 |
| 住民向け減免診断チャットボットオプション | 月額5万〜15万円 |
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……
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。
人口10万人規模の市でも施設100〜200、減免団体登録数が数百〜千件に及び、条例・要綱は各課がバラバラに整備してきた経緯があるため、担当職員が異動のたびに過去の経緯や近隣自治体との比較を把握できず、住民に減免基準の根拠を説明できない事態が常態化している。
手作業での横断比較・見直し案作成は施設数・減免件数の規模から事実上不可能であり、結果として利用率の低い施設への過剰減免と高稼働施設での取りこぼし収入が併存し、年間数千万円規模の減免額が財政を圧迫している自治体もある。総務省の公共施設等総合管理計画対応で受益者負担見直しが求められる一方、料金改定は議会・住民説明の負担が大きく先送りされがちであり、根拠を可視化する仕組みが必要とされている。
検証フェーズ（0-6ヶ月）のプロトタイプ構築と精度検証は要件が流動的なため準委任契約が適しており、自治体実データでの試行錯誤を前提に工数ベースで契約する。
パイロット導入以降のSaaS本体機能（文書構造化・公平性スコア算出・議会資料生成）は要件を確定できるため請負契約とし、検収基準（抽出精度○%以上、対象施設数など）を事前に数値で明記する。初期データ構造化・移行支援費（100万〜300万円/自治体）は自治体ごとに条例フォーマットが異なり工数が変動しやすいため、準委任または成果物一部完了ごとの分割検収型が望ましい。LGWAN・ISMAP対応部分は認証取得スケジュールに外部審査期間が絡むため、発注時点で審査待ち期間を契約工期に織り込んでおくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体の施設所管課・財政課の担当職員（条例改正案の検討、料金見直し業務を担当） |
| セカンダリ | 住民（減免制度の利用者、チャットボットで申請手続きを行う）、議会関係者（説明資料・答弁想定問答の閲覧者） |
| 管理 | 自治体のシステム管理担当職員（LGWAN接続・アカウント権限設定）およびベンダー側のカスタマーサクセス担当（初期データ移行支援・運用サポート） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 条例・要綱テキスト構造化機能 | 条例PDF/Word→NLP解析→料金額・減免対象・減免率のテーブルデータ出力 |
| 施設別料金・減免マトリクス生成機能 | 構造化データ→用途/立地/属性別に整形→一覧マトリクス画面表示 |
| 公平性スコア算出機能 | 全施設の料金・減免率→統計的異常検知/クラスタリング→公平性スコア出力 |
| 近隣自治体比較ベンチマーク機能 | 自庁データ+全国DB→類似規模自治体と突合→乖離施設リスト出力 |
| 是正案自動生成機能 | 乖離検出結果→根拠データ紐付け→改定案文（例:減免率統一案）出力 |
| 影響額シミュレーション機能 | 改定案+過去3年利用実績→歳入増減計算→年間影響額レポート出力 |
| 議会説明資料自動生成機能 | 改定案+影響額→生成AIが要約→議会答弁想定問答付き資料出力 |
| 職員向け対話アシスタント機能 | 職員のチャット質問→LLM推論→シミュレーション結果や資料を回答 |
| 住民向け減免診断チャットボット機能 | 住民の属性・条件入力→条件判定ロジック→適用可能減免制度を提示 |
| 申請書自動作成機能 | 診断結果+入力情報→申請書テンプレ反映→PDF申請書自動生成 |
| 需要予測・最適料金レンジ提案機能 | 施設別稼働率・利用実績→需要予測AI分析→最適料金レンジ提案出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
自治体マスタ | municipality_id, 自治体名, 人口区分, 契約プラン, LGWAN接続フラグ |
施設マスタ | facility_id, municipality_id, 施設名, 用途区分, 立地区分, 延床面積, 開設年 |
料金体系 | fee_id, facility_id, 利用区分, 基本料金, 単位(時間/回), 適用開始日 |
減免基準 | exemption_id, facility_id, 対象属性, 減免率, 根拠条文, 条例ID |
条例要綱原文 | document_id, municipality_id, 文書種別, 原文テキスト, 構造化済みJSON, 取込日 |
利用実績 | usage_id, facility_id, 利用日, 利用者区分, 利用時間, 支払額, 減免適用フラグ |
減免申請 | application_id, facility_id, 申請者属性, 減免種別, 診断結果, 申請日, 承認状態 |
公平性スコア | score_id, facility_id, 比較対象施設ID, 乖離指標, スコア値, 算出日 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 公平性スコアダッシュボード |
| 2 | 施設別料金マトリクス画面 |
| 3 | 減免基準比較・是正案画面 |
| 4 | 影響額シミュレーション画面 |
| 5 | 議会説明資料生成画面 |
| 6 | 住民向け減免診断チャット画面 |
| 7 | データ取込・構造化管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(ISMAP対応構成): 自治体調達要件を満たす基盤 |
| 2 | LGWAN-ASP接続: 自治体庁内ネットワーク接続要件対応 |
| 3 | GPT-4/Claude系LLM API: 条例解析・資料生成に活用 |
| 4 | Amazon Textract等OCR: 紙条例・要綱の電子化 |
| 5 | PostgreSQL: 施設・料金・実績データの構造化管理 |
| 6 | Elasticsearch: 類似条文・施設の全文横断検索 |
| 7 | Dify等LLMオーケストレーション: 対話型アシスタント構築を効率化 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基幹機能の稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム3.6時間以内）を目標とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: LGWAN接続対応およびISMAP登録を導入自治体展開前に完了する想定 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 障害情報・所得情報等の機微データは暗号化保存し、アクセスログを2年間保持する想定 |
| 性能 | 性能: 施設200件・減免申請1,000件規模のデータで構造化解析を24時間以内に完了する目安 |
| 運用 | 運用: 条例改正等の制度変更を年2回の定期アップデートで反映する運用体制とする想定 |
| 拡張性 | 拡張性: 既存の電子申請・予約システムとAPI連携し、施設数増加時も追加設定のみで対応可能とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力してくれる数自治体の条例・要綱・過去の利用実績をExcelとスプレッドシートで手動整理し、公平性スコアの算出ロジックと不整合の検出パターンを人手で検証する | 交通費と資料印刷代程度で、外部発注は行わない水準 |
| ②最小システム | 条例・要綱ファイルをアップロードするとAIが構造化し、施設用途・利用者属性ごとの料金マトリクスと不整合箇所を一覧表示するだけの最小機能を構築し、パイロット自治体で実運用に耐えるか確かめる | AI利用料とノーコード/外注での小規模開発費で、数か月分の外注費用の範囲 |
| ③本開発 | 対話型AIアシスタントによる影響額シミュレーション・議会説明資料生成、住民向け減免診断チャットボット、近隣自治体比較データベース、LGWAN接続・ISMAP準拠のセキュリティ基盤までを含むフル機能を開発する | 外部エンジニア・セキュリティ認証取得費を含めた本格的な開発予算で、数か月〜半年規模の外注費用の水準 |
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 |
|---|---|---|
| 人口10〜30万人規模市の財政課・行革担当係長クラス職員 | 減免適正化・受益者負担見直しの当事者で予算要求権限に近い立場のため | 総務省公共施設等総合管理計画の実施状況公表資料から担当課を特定し電話・メールで打診 |
| 公民館・体育館等を所管する生涯学習課・スポーツ振興課の窓口担当者 | 減免申請・条例運用の現場実態と不満の所在を把握しているため | 財政課担当者からの庁内紹介、または自治体の施設予約サイト経由で問い合わせ |
| 地方自治体向けSIer（NEC・富士通Japan等）の官公庁営業担当 | 既存の電子申請・予約システムとのAPI連携先兼販売代理店候補のため | 業界展示会（自治体総合フェア等）や既存人脈経由で紹介依頼 |
| 公共施設マネジメント支援コンサル（日本総研・野村総研の公共部門）の担当者 | 施設統廃合・料金見直し案件の受注元として協業・OEM提供の可能性を探るため | 公共施設マネジメントセミナー・自治体向け勉強会での名刺交換から接点構築 |
| 総務省自治財政局財務調査課または公共施設等総合管理計画担当官 | 全国的な制度動向・交付金活用要件の一次情報を得るため | 総務省の公開相談窓口・パブリックコメント経由での接触、または関連団体紹介 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元同僚・知人の自治体職員ネットワーク | 財政課・施設所管課に知人がいれば「条例と減免基準の棚卸しを無償で試してみませんか」と個別に持ちかけ、実データでの検証相手を探す |
| 自治体DX関連の展示会・セミナー | 総務省や自治体向けSIerが主催する展示ブースに出展し、「減免の不公平をAIで可視化する」と具体的な課題訴求で名刺交換をする |
| 地方自治体向けSIer・公共部門コンサルとの共催勉強会 | NECや富士通Japanなど既存の営業網を持つ企業に「御社の顧客に減免適正化の悩みがあれば紹介してほしい」と提携を持ちかける |
| 総務省・公共施設マネジメント関連の研究会・自治体職員コミュニティ | 公共施設等総合管理計画の担当者が集まる勉強会に参加し、「不整合の是正案を根拠データ付きで自動生成できる」と事例を交えて説明する |
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 | 税務申告を2期終えていない法人・個人の創業者 | 自己資金100万円に加えて運転資金を借り入れることで、条例解析AIの開発と自治体営業の人件費を代表1名体制でも回せる。融資額は930万円で、着金は設立から2か月目ごろの想定 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供する中小企業・小規模事業者 | LGWAN接続やISMAP準拠のためのセキュリティ基盤整備、社内の文書解析基盤構築費用の一部に充当できる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定または創業後間もない中小企業 | 初期のプロトタイプ開発費・人件費・広報費の一部を助成対象にでき、自己資金100万円と融資930万円に加えた資金余力を作れる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域の小規模事業者 | 自治体向けの提案資料・展示会出展・ウェブサイト整備など、最初の10自治体を獲得するための販路開拓費用に充てられる |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | デジタル実装に取り組む地方公共団体 | この事業自体の補助制度ではないが、導入検討する自治体側がこの交付金を財源に本サービスの契約費用を予算化できるため、営業時に紹介できる制度として押さえておく |
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。
行政DXに挑む創業者コミュニティで話題になっています。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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。恒久的な評価ではありません。