Who（誰が）
人口3万人以上で窓口混雑が顕在化している市区町村の市民課・税務課・子育て支援課の職員および来庁住民が対象。導入判断は情報政策課・企画課とDX担当課長が行う。
対象とする社会課題：自治体窓口の繁忙予測が属人的で、来庁者・職員双方が長時間待機を強いられる
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。
住民票や戸籍の窓口は、月末月初や年度切替期になると突然混み合い、子育て世帯や高齢者ほど長時間待たされている。多くの自治体では要員配置がベテラン職員の勘頼みで、繁忙日を事前に見通す手段がない。来庁者数を事前に予測し、職員の配置と住民への呼びかけの両方に活かせれば、行かなくていい日に窓口に並ぶ人を減らし、職員の疲弊も同時に減らせるはずだと考えている。
※ 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730万円の申請資料も、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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「まどみる」は市区町村の窓口担当課(市民課・税務課・子育て支援課等)向けの混雑予測SaaSです。
整理券発行機の発行実績、住民異動届の申請履歴、税納期限カレンダー、天候データを日次でAPI取得し、AIが翌週〜翌月の来庁者数を日別・時間帯別・窓口種別に予測します。職員はダッシュボードを月1回開くだけで、翌週の繁忙日と推奨シフト案(誰をどの窓口に何時間配置するか)を確認できます。住民には自治体公式LINEやサイネージで「本日は混雑予想:高(待ち時間目安60分)」と自動配信され、比較的空いている時間帯への来庁分散を促します。LINEチャットボットに「住民票が欲しい」と話しかけると必要書類やオンライン申請可否も案内され、窓口の行列と職員の疲弊を減らします。
市区町村の窓口(住民票・戸籍・税務・子育て支援等)は、月末月初・年度切替期・確定申告時期などに来庁者が平常時の2〜3倍に急増するが、多くの自治体では過去の紙台帳やベテラン職員の勘に頼った要員配置しかできていない。
人口10万人規模の自治体では窓口担当職員が平均15〜20名程度と限られ、繁忙日には待ち時間が90分を超えることも珍しくなく、住民からのクレームや職員の疲弊(離職・メンタル不調)につながっている。総務省の調査でも「窓口業務のデジタル化」は市区町村の8割超が課題として挙げるが、予算・人員不足からAI導入は一部の政令指定都市に限られているのが実情である。特に子育て世帯や高齢者など時間の融通が利きにくい住民ほど繁忙日を避けられず、行政サービスへのアクセス格差が生じている。既存の混雑可視化サービスは「リアルタイム表示」止まりで、事前予測・事前周知までカバーするものはほとんど存在しない。
時系列予測モデル(勾配ブースティング+LSTMのアンサンブル)が、過去の来庁実績・カレンダー要因・気象・地域イベント情報を入力として日別/時間帯別の来庁者数を予測する。
予測結果をもとに数理最適化(線形計画法)エンジンが職員シフト案と窓口別配席案を自動生成し、人件費と待ち時間のバランスを取る。自然言語対話AI(LLMベースのチャットボット)が住民からの問い合わせに対し必要書類・混雑状況・来庁推奨時間帯を会話形式で案内する。運用開始後は実績データを継続学習させ、予測精度(MAPE)を四半期ごとに自動評価・再学習する仕組みを組み込む。
自治体の窓口受付システム・整理券発行機データ、住民異動届の申請履歴、地域イベント・税納期限カレンダー、天候データなどをAPIで日次収集し、AIが翌週〜翌月の来庁者数を日別・時間帯別・窓口種別に予測する。
予測結果はダッシュボードで自治体職員に提示され、人員シフトの最適配置案(誰をどの窓口に何時間配置するか)を自動提案する。住民向けには、自治体公式LINE・ウェブサイト・デジタルサイネージに「本日は混雑予想:高(待ち時間目安60分)」といった形で自動配信し、比較的空いている曜日・時間帯への来庁分散を促す。さらに住民がLINEでAIチャットボットに「住民票が欲しい」と話しかけると、必要書類・空いている時間帯・オンライン申請可否を自動案内する体験を提供する。導入自治体の職員は月1回のダッシュボードレビューのみで運用でき、既存の窓口システムへの追加改修は最小限に抑える設計とする。
| 繁忙期の窓口職員時間外手当(月末月初・確定申告期・年度切替期の残業代) | 年額約240万円(職員17名×月平均残業10時間×時給換算1,900円×12ヶ月の目安) |
| クレーム対応・電話問い合わせ対応の追加工数 | 年額約90万円(苦情対応に係る職員1名分の人件費按分の目安) |
| 窓口職員のメンタル不調・離職に伴う採用/教育コスト | 年額約150万円(離職者1名の中途採用・研修費用の目安) |
| 住民側の機会損失(有給取得・二度手間による賃金換算損失) | 年額推計で住民1万人あたり約80万円相当(平均待ち時間90分×時給換算×再来庁発生率から試算した目安) |
| 中規模自治体向け月額SaaS利用料(人口10万人規模想定) | 月額150,000円(年額180万円) |
| チャットボット拡張オプション(LINE住民対話AI) | 月額50,000円(年額60万円) |
| 初期導入・データ連携費(既存窓口システムAPI連携、初年度のみ) | 1,000,000円(一時金の目安) |
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。
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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人口10万人規模の自治体でも窓口担当職員は15〜20名程度しかおらず、月末月初や確定申告期には来庁者が平常時の2〜3倍に急増し待ち時間が90分を超えることも珍しくない。
多くの自治体では紙台帳やベテラン職員の勘に頼ったシフト組みしかできておらず、繁忙予測の仕組みがない。既存の混雑可視化サービスはリアルタイム表示止まりで、事前に来庁者へ周知して分散を促す仕組みがほとんど存在しない。結果として職員の疲弊(離職・メンタル不調)と、時間の融通が利きにくい子育て世帯・高齢者へのアクセス格差が生じている。
MVP開発(予測モデル・ダッシュボード・API連携基盤)は要件が流動的で自治体ごとのデータ形式差異への対応が必要なため準委任契約が向く。
一方、既存の整理券発行機・受付システムとの個別API連携構築費(初期導入費50万〜150万円)は仕様が確定しやすいため請負契約での見積もりが可能。発注時はISMAP準拠のクラウド基盤利用と個人情報の匿名化処理を仕様書に明記し、パイロット期間中の精度未達時(MAPE20%超過等)の減額条項を契約書に盛り込むこと。自治体側の年度予算・入札制度に合わせ、契約締結から検収までのスケジュールを前年秋の予算編成時期から逆算して設定する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 窓口所管課の職員(市民課・税務課・子育て支援課の窓口責任者・シフト担当者) |
| セカンダリ | 窓口を利用する住民(特に子育て世帯・高齢者などの時間融通が利きにくい層) |
| 管理 | 自治体DX推進課の情報システム担当者およびまどみる運営会社のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 窓口データ収集連携機能 | 整理券発行機・受付システム・住民異動届データを日次API取得→正規化しDB格納する |
| 来庁者数予測モデル | 過去実績・カレンダー・気象データを入力し勾配ブースティング+LSTMで日別時間帯別来庁者数を出力する |
| シフト最適化エンジン | 予測来庁者数と職員稼働情報を入力し線形計画法で窓口別配置案を算出する |
| 予測・シフムダッシュボード | 予測値とシフト案をグラフ・カレンダー形式に整形し職員向けWeb画面へ表示する |
| 住民向け混雑配信機能 | 当日翌日の混雑予測レベルを配信文言に変換しLINE・Web・サイネージへ自動送信する |
| LINE対話AIチャットボット | 住民のLINEメッセージをLLMで解析し必要書類・空き時間帯・オンライン申請可否を返信する |
| 精度評価・継続学習機能 | 実績値と予測値の差分からMAPEを四半期算出し閾値超過時に自動再学習する |
| シフト承認・手動調整機能 | 職員による配置案への修正入力を受け再計算し確定シフト表として出力する |
| 分析レポート自動生成機能 | 月次実績・KPI集計値をテンプレート適用しPDF形式の業務改善提案レポートを出力する |
| 自治体別マルチテナント管理機能 | 自治体IDとアカウント権限を入力しデータ・画面をテナント単位で分離表示する |
| 既存窓口システムAPI連携設定機能 | 整理券機・受付システムの出力形式と認証情報を登録し自動データ取込パイプラインを構築する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, plan_type, contract_start_date, contract_end_date |
counter_visits | visit_id, municipality_id, counter_type, visit_date, time_slot, wait_minutes, visitor_count |
ticket_machine_logs | log_id, municipality_id, machine_id, issued_at, ticket_number, counter_type, called_at |
forecast_results | forecast_id, municipality_id, target_date, time_slot, counter_type, predicted_count, mape_score |
shift_plans | shift_id, municipality_id, staff_id, target_date, time_slot, counter_type, assigned_hours |
staff_master | staff_id, municipality_id, name, skill_counter_types, weekly_max_hours |
external_factors | factor_id, municipality_id, target_date, event_name, weather_code, tax_deadline_flag |
resident_chat_logs | chat_id, municipality_id, line_user_id, message_text, intent_tag, responded_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 予測ダッシュボード |
| 2 | シフト最適化提案画面 |
| 3 | 窓口別混雑カレンダー |
| 4 | 住民配信設定画面 |
| 5 | チャットボット管理画面 |
| 6 | データ連携設定画面 |
| 7 | レポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(LightGBM+PyTorch LSTM)/時系列予測の精度と実装実績重視 |
| 2 | PuLP(線形計画法)/シフト最適化を安価に実装可能 |
| 3 | AWS(ISMAP準拠)/行政データの安全性要件を満たす |
| 4 | PostgreSQL/自治体別データを構造化管理しやすい |
| 5 | LINE Messaging API/住民接点として自治体公式LINE活用が容易 |
| 6 | Airflow/日次データ収集・再学習パイプラインの自動化 |
| 7 | React+TypeScript/職員向けダッシュボードのUI開発効率化 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月次稼働率99.5%以上、計画停止は夜間帯に月1回2時間以内に限定する |
| 性能 | 性能: 予測バッチ処理は深夜2時開始で30分以内に完了、ダッシュボード画面表示は3秒以内とする |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠クラウド基盤を採用し個人情報は匿名化・集計値のみ保持、通信は全てTLS1.2以上とする |
| データ管理 | データ管理: 生データ保存期間は3年間、アクセスログは1年間保持し期限経過後は自動削除する |
| 運用性 | 運用性: 職員は月1回のダッシュボードレビューのみで運用可能、障害発生時は4時間以内の復旧を目標とする |
| 拡張性 | 拡張性: 同時契約自治体数100団体、月末繁忙時でも住民アクセス毎分1万リクエストまで処理可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証実験先の自治体から過去の来庁実績データを提供してもらい、表計算ソフトで簡易的に繁忙日を予測し、実際の来庁者数と比較して当たり具合を確認する | AI利用料と自治体訪問の交通費程度 |
| ②最小システム | 予測モデルのプロトタイプと簡易ダッシュボードを構築し、実証実験先の職員に実際のシフト検討に使ってもらいながらフィードバックを集める | 外注開発で数か月分の費用感 |
| ③本開発 | シフト最適化エンジンとLINE連携チャットボットまで含めた本番システムを構築し、複数自治体への同時展開・API連携の標準化に対応する | 外注・採用を含めた本格的な投資規模 |
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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 |
|---|---|---|
| 人口5〜10万人規模市区町村の市民課・戸籍住民課の課長または窓口担当係長 | 現場の繁忙実態と予測ニーズの一次情報を持ち、実証実験の意思決定に近い | 自治体総合フェア・地方自治体DXセミナーの名刺交換、または議員紹介で面談設定 |
| 自治体の情報政策課・DX推進課の担当者(CIO補佐官含む) | 既存システムとのAPI連携可否・予算枠(DX交付金)の判断権限を持つ | 総務省地域情報化アドバイザー制度や都道府県DX協議会経由で紹介依頼 |
| 地方自治体向け基幹システムベンダーの自治体営業担当(富士通Japan・日立システムズ等) | 既存の整理券発行機・受付システムとの連携仕様を握っており代理店提携の起点 | 各社の自治体向けパートナープログラム窓口へ問い合わせ、展示会ブースで接触 |
| 都道府県DX推進協議会の事務局(都道府県庁デジタル戦略課等) | 複数市区町村への横展開・広域連携の紹介ルートを持つキーマン | 協議会が開催する公民連携ピッチイベント・提案募集(RFI)への応募 |
| 既に混雑可視化ツールを導入済みの中核市の総務部長・行革担当 | 予算編成プロセスと導入決裁の実例を聞け、契約条件の相場観が得られる | 自治体DX関連の勉強会・研究会(日本DX推進協会等)で登壇者に直接依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県DX推進協議会・自治体DX関連の勉強会 | 「窓口の繁忙予測をAIで行う実証実験に無償〜低価格で協力していただける自治体を探しています」と自己紹介し、担当課への橋渡しを依頼する |
| 自治体総合フェア等の展示会 | ブースで過去データを使った予測デモを見せ、「お持ちの整理券発行機のデータで試算してみませんか」と声をかけ、その場で名刺交換とアポイントにつなげる |
| 知人・元同僚経由の自治体職員紹介 | 行政経験のある創業メンバーの人脈をたどり、「繁忙期の窓口対応で困っていることを聞かせてほしい」と個別にヒアリングを依頼する |
| 地方自治体向け基幹システムベンダーとの提携先紹介 | 既存の窓口システムを納めているベンダーの担当者に「連携先として自治体を紹介してもらえないか」と持ちかけ、実証実験先の候補を得る |
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（実質的な個人保証なしで借りられる制度を含む） | 自己資金100万円に加え、運転資金として融資合計500万円を受けられれば、自治体との契約が固まる前の人件費・開発費の立て替えに対応できる |
| IT導入補助金（中小企業庁） | ITツールを導入・提供する中小企業（ベンダー登録が前提） | 自治体側の導入予算確保が難しい場合でも、当社がITベンダーとしてツール登録すれば自治体側の初期導入・データ連携費の負担軽減の材料として提案に使える |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業後一定期間内の中小企業・個人 | 本社を東京都内に置く場合、人件費や広告費などの立ち上げ経費の一部を助成対象にできる可能性があり、実証実験フェーズの資金繰りを補える |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | 地方公共団体（自治体自身が申請者） | 自治体側がこの交付金を活用して当社サービスの導入費用を負担する形が取れれば、自治体の予算化のハードルが下がり営業リードタイムの短縮につながる |
| 中小企業基盤整備機構 ミラサポplus（専門家派遣等の支援情報） | 創業前後の中小企業・個人事業主 | 自治体向け営業戦略や契約書のひな型整備など、公共政策や行政実務に詳しい専門家の無料相談を活用でき、初期の営業体制づくりに役立つ |
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。
行政DX領域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的な表示です