Who（誰が）
全国約1,250の福祉事務所のケースワーカー・査察指導員、および生活保護受給者約202万人が対象で、まず政令市・中核市の福祉事務所から導入する。
対象とする社会課題：生活保護自立支援計画のケースワーカー間ばらつき問題
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。
生活保護の現場では、ケースワーカー一人ひとりの経験と裁量に支援内容が委ねられている。担当者が異動するたびに積み上げたノウハウは途切れ、同じ世帯でも支援方針が変わり、受給者は戸惑う。生まれ育った自治体や配属された担当者によって、自立への道筋が左右されてよいはずがない。誰が担当しても質の高い支援計画を描ける仕組みが、いま現場に求められている。
※ 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750万円の申請資料も、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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福祉事務所のケースワーカーが受給者との面談内容（就労歴・健康状態・家族構成・住居状況）を専用フォームまたは音声入力で登録すると、AIが類似ケースのデータベースと照合し、就労支援・医療連携・住居確保・債務整理等の優先順位を含む標準自立支援計画のドラフトを自動生成する。
ワーカーはこのドラフトを基に受給者と対話しながら個別事情を加味して計画を確定し、修正内容はAIの学習データとして蓄積される。査察指導員は担当者ごとの計画偏差や進捗遅延をダッシュボードで確認でき、自治体内基準から外れたケースには自動でアラートが届く。受給者本人はスマホで支援計画の進捗を確認し、AIチャットに24時間相談できる。1人で80〜100世帯を担当する過重負担のもとでも、担当者の経験差に左右されない支援の質を担保する仕組みを目指す。
生活保護受給者は全国約202万人(2023年度)おり、各自治体の福祉事務所ではケースワーカー1人あたり平均80〜100世帯を担当する過重負担が常態化している。
自立支援計画は担当者の経験・裁量に大きく依存し、同じ世帯像でも支援内容(就労支援優先か医療優先か等)が担当者交代のたびに変わり、受給者が混乱するケースが多発している。厚労省の標準数(福祉事務所職員1人あたり80世帯)を超える自治体が全国の6割以上存在し、新人ワーカーは平均2〜3年で異動するため計画のノウハウが引き継がれない。結果として支援の質に地域差・個人差が生まれ、自立率(生活保護廃止率)は自治体間で2倍以上の差がある。既存の福祉システムは記録管理が主目的で、計画内容そのものを分析・標準化する機能を持たない。
自然言語処理により面談記録や過去の支援経過報告書(非構造化テキスト)を解析し、世帯属性・課題カテゴリを自動タグ付けする。
類似ケース検索と統計モデルにより、就労・医療・住居等の支援介入が自立(保護廃止)に至った成功パターンを学習し、標準支援計画のドラフトと優先順位を予測提示する。査察指導員向けには異常検知アルゴリズムで担当者間の計画偏差や進捗停滞を自動検出し、対話型AIチャットボットが受給者からの定型的な問い合わせに一次対応する。継続的にワーカーの修正履歴をフィードバック学習させ、地域特性(産業構造・医療資源の有無等)に応じたモデルの微調整を行う。
ケースワーカーが受給者との面談記録(就労歴・健康状態・家族構成・住居状況など)を専用フォームまたは音声入力でシステムに登録すると、AIが類似ケースのデータベースと照合し、支援優先順位(就労支援/医療連携/住居確保/債務整理等)を含む標準自立支援計画のドラフトを自動生成する。
ワーカーはこのドラフトを基に受給者と対話しながら個別事情を加味して最終計画を確定し、AIは修正内容を学習して次の提案精度を高める。管理職(査察指導員)向けには担当者ごとの計画偏差や進捗遅延をダッシュボードで可視化し、支援内容が自治体内基準から外れているケースに自動でアラートを出す。受給者本人向けにはスマホで支援計画の進捗確認とAIチャットによる相談受付を提供し、面談外でも簡易な質問(手続き方法や次回面談予定など)に24時間対応する。導入自治体はまず1つの福祉事務所でパイロット運用し、3ヶ月後に効果を検証してから全域展開する業務フローを想定する。
| ケースワーカーの計画作成・見直し業務にかかる人件費(1人あたり月30時間の残業想定) | 年間 約108万円(時給換算3,000円×30時間×12ヶ月/職員1人当たり) |
| 担当者交代・計画ばらつきによる再面談・是正対応コスト | 年間 約50万円(1事務所あたりの想定) |
| 新人ワーカーへのOJT・ノウハウ引き継ぎに割く先輩職員の指導時間コスト | 年間 約80万円(1事務所あたりの想定) |
| 自立率低下による保護費長期支給(自治体負担分)の目安 | 1世帯あたり年間 約30〜50万円(自立が半年遅れた場合の追加給付想定) |
| SaaS利用料(担当ケース数500件基準) | 月額15万円〜(年間180万円〜) |
| 導入・研修支援費(初年度のみ) | 100〜300万円 |
| 効果測定・自立率改善レポートオプション | 月額5万円(年間60万円) |
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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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。
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生活保護受給者は全国約202万人おり、ケースワーカー1人あたり平均80〜100世帯を担当する過重負担が常態化している。
厚労省の標準数（1人あたり80世帯）を超える自治体が6割以上存在し、新人ワーカーは平均2〜3年で異動するため計画作成のノウハウが現場に蓄積されない。同じ世帯像でも担当者交代のたびに支援方針（就労優先か医療優先か等）が変わり、受給者が混乱するケースが多発している。既存の生活保護システムは記録管理が主目的で、支援計画の内容そのものを分析・標準化する機能を持たないため、専用の基盤が必要になっている。
検証フェーズ（0-6ヶ月）はAIドラフトの精度や現場受容性をパイロット自治体のフィードバックを見ながら調整する前提のため、仕様変更を前提とした準委任契約が向く。
標準化フェーズ以降、API連携仕様や画面要件が固まった部分は請負契約に切り替え、費用の予見性を高めることを推奨する。要配慮個人情報を扱うため、契約書には委託先の情報セキュリティ体制（ISMS相当）の維持義務、再委託時の事前承認、データ返却・消去手順を明記すること。特にAI学習用データの帰属（自治体データを他自治体向けモデル改善に転用してよいか）は事前に契約条項で明確化しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 福祉事務所のケースワーカー（面談記録の登録・支援計画の確定作業を行う） |
| セカンダリ | 生活保護受給者（スマホで進捗確認・AIチャットへの相談を行う） |
| 管理 | 査察指導員および自治体側システム管理者（ダッシュボードでの監視・権限設定を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 面談記録登録機能 | ワーカーが就労歴・健康状態等をフォームまたは音声で入力→構造化データとして保存 |
| AI自動タグ付け機能 | 面談記録・経過報告書のテキストをNLP解析し、世帯属性・課題カテゴリを自動タグ付け |
| 類似ケース検索・成功パターン学習機能 | タグ付け済みケースを類似ケースDBと照合し、就労/医療等の自立成功パターンを提示 |
| 標準支援計画ドラフト自動生成機能 | 類似ケース分析結果を基にAIが支援優先順位付き標準計画ドラフトを自動生成 |
| 計画編集・最終確定機能 | ワーカーがAIドラフトを受給者と対話しながら修正し、最終計画として確定登録 |
| 修正履歴フィードバック学習・地域別モデル微調整機能 | ワーカーの修正履歴を学習し、地域の産業構造等に応じて予測モデルを微調整 |
| 査察指導員向けダッシュボード | 担当者別の計画内容・進捗データを集計し、査察指導員向け画面に可視化表示 |
| 異常検知アラート機能 | 計画偏差・進捗停滞を異常検知アルゴリズムで検出し、査察指導員へ自動アラート通知 |
| 受給者向けスマホアプリ(進捗確認+AIチャット) | 受給者がスマホで進捗確認・質問を入力→AIチャットが24時間定型質問に一次応答 |
| 既存生活保護システムAPI連携機能 | 本システムと自治体の生活保護システムをAPI連携し、受給者情報・計画データを同期 |
| 効果測定・自立率改善レポート出力機能 | 導入自治体の自立率・作業時間等データを分析し、四半期ごとの効果測定レポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
households | household_id, address, prefecture_code, city_code, household_type, registered_at |
case_workers | worker_id, name, office_id, assigned_year, role |
welfare_offices | office_id, name, prefecture_code, capacity, contract_plan |
interview_records | record_id, household_id, worker_id, interview_date, content_text, audio_url |
support_plans | plan_id, household_id, worker_id, priority_category, ai_draft_text, final_text, status, created_at |
plan_revisions | revision_id, plan_id, worker_id, revised_text, revision_reason, revised_at |
deviation_alerts | alert_id, office_id, worker_id, plan_id, deviation_score, alert_type, created_at |
chatbot_logs | log_id, household_id, question_text, answer_text, resolved_flag, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 面談記録入力画面 |
| 2 | AI支援計画ドラフト画面 |
| 3 | 支援計画確定・編集画面 |
| 4 | 進捗ダッシュボード画面 |
| 5 | 偏差アラート一覧画面 |
| 6 | 受給者向け進捗確認画面 |
| 7 | AIチャット相談画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(FastAPI): AI推論APIを素早く構築できる |
| 2 | PostgreSQL: 構造化データを安全かつ確実に管理できる |
| 3 | Elasticsearch: 類似ケース検索を高速に実行できる |
| 4 | GiNZA/spaCy: 日本語面談記録の自然言語解析に対応 |
| 5 | AWS(オンプレ選択可): 自治体のセキュリティ要件に柔軟対応 |
| 6 | React: 現場ワーカー向けUIを迅速に開発できる |
| 7 | LLM API連携(Dify等): チャットボット一次対応を実装しやすい |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上(月間停止上限約3.6時間)、平日8:30-17:15の窓口対応時間帯を最優先保証 |
| 性能 | 性能: 面談記録登録からAIドラフト生成まで平均10秒以内、同時アクセス500ユーザーまで性能劣化なし |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS/プライバシーマーク相当認証取得、通信・保存データはAES256相当で暗号化 |
| バックアップ・災害対策 | バックアップ・災害対策: 日次バックアップ実施、RPO24時間・RTO48時間以内での復旧を保証 |
| 監査ログ | 監査ログ: 全操作(閲覧・修正・削除)のログを5年間保持し、自治体監査要求に対応可能とする |
| デプロイ形態 | デプロイ形態: セキュリティ懸念自治体向けにオンプレミス提供オプションを用意し、クラウド版と同等機能を提供 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1〜2自治体のケースワーカーにヒアリングし、実際の面談記録サンプルをもとに人力で支援計画ドラフトを作成、AIに置き換えた場合の受容性と精度の当たりを確認する。 | 人件費と交通費、ヒアリング謝礼程度で収まる水準 |
| ②最小システム | 面談記録の入力フォームと、既存の大規模言語モデルAPIを組み合わせた簡易ドラフト生成機能だけを持つWebアプリを作り、1自治体でパイロット運用して現場の反応を見る。 | クラウド利用料とAPI利用料が中心で、外注する場合は数か月分の開発費 |
| ③本開発 | 複数自治体のデータを統合した自然言語処理モデル、査察指導員向けダッシュボード、既存生活保護システムとのAPI連携、ISMS相当のセキュリティ体制を整えた本番システムを構築する。 | エンジニアの人件費とセキュリティ認証取得費が中心となる規模 |
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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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 福祉事務所の査察指導員(スーパーバイザー、市区町村福祉事務所管理職) | 計画偏差・進捗管理の現場課題とダッシュボード要件を直接把握できる | 地方自治体の福祉事務所に電話・メールでヒアリング依頼、自治体HP公開の組織図から特定 |
| 生活保護システムを提供する基幹系SIベンダーの自治体担当営業・SE | 既存システムとのAPI連携可否と自治体商流(調達フロー)を把握するため | 自治体のシステム調達仕様書・入札結果公示から採用ベンダーを特定し面談依頼 |
| 厚生労働省社会・援護局保護課の担当官 | 生活保護制度運用の方向性・モデル事業採択可能性を確認するため | 厚労省HPの審議会・検討会資料から担当課を特定し、実証事業窓口へ照会 |
| 都道府県・市区町村の福祉主管課(生活保護担当)課長または係長 | 予算編成・議会承認プロセスとパイロット導入の意思決定権者を確認するため | 自治体HPの組織連絡先から福祉部局に直接連絡、または地方三団体経由で紹介依頼 |
| 元ケースワーカー・元査察指導員(福祉行政ドメイン専門家候補) | AIドラフトの現場妥当性検証とプロダクト設計への助言を得るため | 社会福祉士会・福祉系大学の研究者経由、またはSNS(LinkedIn等)で元職員に接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体福祉主管課への直接アプローチ | 都道府県・市区町村の福祉事務所の査察指導員宛に、パイロット導入を無償で行いたいと問い合わせ、まず情報交換の面談を依頼する。 |
| 福祉行政ICT関連セミナー・展示会 | 自治体職員向けの行政DXセミナーや福祉分野の展示会に出展し、支援計画作成の負担が軽くなる様子を体験してもらい、名刺交換から関係を作る。 |
| 生活保護システムベンダー・SI事業者との協業紹介 | 既存の福祉システムを納入しているベンダーに連携提案を持ちかけ、自治体のシステム更新提案の際に自社機能を合わせて紹介してもらう。 |
| 元ケースワーカー・査察指導員の人脈 | 福祉行政のOB・OG会や勉強会に参加し、現場の課題感を確認しながら知人の自治体にパイロット導入を検討してもらえないか相談する。 |
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 | 設立して間もない法人・創業した代表者 | 自己資金100万円に加えて運転資金を借り入れることで、AI開発や自治体への提案活動に必要な当初の人件費・営業費を確保できる。融資額は750万円を想定。 |
| 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 | 自社の開発・運用に使うクラウド環境やセキュリティ対策ツールの導入費を補助対象にできる可能性があり、ISMS相当の体制構築にかかる初期負担を軽くできる。 |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定または創業後まもない中小企業者 | 賃借料・広告費・専門家活用費など創業初期の運営費の一部を助成対象にできるため、代表1名体制で動く期間の固定費負担を軽くできる。 |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業） | 政府が指定する社会課題解決型の研究開発に取り組む中小企業・スタートアップ | 自立支援計画の標準化AIのような行政課題解決型の研究開発テーマが指定課題に合致すれば、開発資金の一部を研究開発費として調達できる可能性がある。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者 | 展示会出展費やパンフレット作成費など、自治体・SIベンダーへの営業活動にかかる販路開拓費の一部を補助対象にできる。 |
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……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
福祉行政×AI活用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