Who（誰が）
地域若者サポートステーション、自治体生活困窮者自立支援窓口、児童養護施設出身者支援NPO、就労移行支援事業所の相談員と、就労未経験の若者本人が対象。
対象とする社会課題：就労未経験の若者に合う職業訓練先を、支援機関が根拠を持って選べない
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。
支援機関の相談員は一人で数十件の面談を抱え、経験と紙のヒアリングシートだけで研修先を選んでいる。合わない配属による中退・離職が繰り返されるたびに、若者は「また失敗した」と自己効力感を失っていく。相談員は心理検査の専門教育を受けておらず、地域の訓練先情報も個人の経験に依存したまま体系化されていない。適性と訓練内容がすれ違う構造そのものを変える必要がある。
※ 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680万円の申請資料も、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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地域若者サポートステーションや生活困窮者自立支援窓口の相談員が、初回面談時にタブレットで15〜20分の対話型アセスメントを実施すると、AIが回答内容から本人の意欲・不安・興味を分析し、地域内の職業訓練先・企業実習先の中から適合度の高い候補を根拠コメント付きで3〜5件提示します。
相談員はこれを土台に本人と対話しながら最終的な研修先を決定し、開始後は3ヶ月ごとに出席率や満足度を入力することでAIの精度が継続的に改善されます。相談員1人が月40〜60件抱える面談業務を、経験と紙のシートに頼らず標準化し、選定業務時間を平均40分から15分に短縮しながら、若者本人に合わない配属による中退・離職を減らすことを目指します。
厚生労働省の推計では15〜39歳の若年無業者(ニート等)は約60万人、就労経験が乏しく職歴に空白がある若者は生活困窮者自立支援窓口や地域若者サポートステーション(サポステ)、児童福祉施設出身者支援団体などに年間十数万人規模で来所している。
多くの支援機関では相談員1人あたり月40〜60件の面談を抱え、経験と紙のヒアリングシートに依存して研修先(職業訓練校・企業実習・NPO就労体験など)を選定しているため、本人の適性と訓練内容が合わず中退・離職に至るケースが3割前後発生していると現場ヒアリングで指摘されている。相談員は心理検査や適性診断の専門教育を受けていないことが多く、地域内の訓練先情報も個人の経験に依存し体系化されていない。結果として同じような介護・清掃・軽作業系の訓練先に偏って紹介され、若者本人の特性(対人不安の程度、集中持続時間、手先の器用さ、言語理解力など)に合わない配属が繰り返され、再度の離職経験がさらに自己効力感を下げる悪循環が起きている。支援機関側も、限られた人員で個別最適な提案を作る余裕がなく、選定業務の標準化ツールを求めている。
初回アセスメントでは自然言語処理により自由記述回答から意欲・不安要素・興味分野を抽出し、選択式回答と合わせて特性ベクトル化する。
マッチング工程では特性ベクトルと研修先タグの類似度計算に加え、過去の定着実績データを用いた勾配ブースティング系の予測モデルで「定着可能性スコア」を算出し最適化する。定着フォロー工程では出席率や満足度の時系列データから離脱リスクを予測するモデルが週次でアラートを出し、相談員の早期介入を支援する。さらに対話ログを蓄積し、地域や年度によって傾向が変わる質問設計を定期的に自動チューニングする。
支援機関の相談員が、若者との初回面談時にタブレットで15〜20分の対話型アセスメント(選択式+自由記述の簡易質問)を実施し、その回答と過去の職歴・通所記録(任意入力)をシステムに投入する。
AIが回答内容と行動特性データを解析し、地域内に登録された研修先・企業実習先(候補は事業者が事前に業種・作業内容・必要スキル・職場環境をタグ化して登録)との適合度を数値化し、上位3〜5件を根拠コメント付きで相談員に提示する。相談員はAIの提案を土台に対話で本人の希望を確認し、最終的な研修先を一緒に決定する。訓練開始後は3ヶ月ごとに定着状況(出席率・本人の満足度アンケート・現場担当者の評価)を入力し、AIがマッチング精度を継続学習で改善する。相談員はダッシュボードで自分が担当する若者全員の進捗と離脱リスクをまとめて確認できる。
| 選定業務の人件費超過(相談員1人あたり月55件×40分、時給2500円換算) | 月額約9.2万円相当 |
| 中退・離職による再面談・再調整対応コスト(中退率3割、再支援1件あたり平均10時間) | 年間約60万円相当 |
| 紙のヒアリングシート・履歴管理の事務コスト(ファイル作成・検索対応) | 月額約2.5万円相当 |
| 自治体への実績報告・エビデンス作成の手作業コスト(年度末集中、時給2500円換算) | 年間約7万円相当 |
| 拠点SaaS利用料(スタンダード・相談員3名まで) | 月額5万円 |
| 研修先データベース掲載料(標準プラン・企業側負担) | 年額5万円 |
| 導入・運用支援コンサルティング(初期設計+相談員研修) | 初期一括80万円 |
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相談員1人あたり月40〜60件の面談を抱える現場では、心理検査の専門教育を受けていない相談員が経験と紙のヒアリングシートのみで研修先を選定しており、本人の適性と訓練内容が合わず中退・離職に至るケースが3割前後発生している。
地域内の訓練先情報も個人の経験に依存し体系化されておらず、結果として介護・清掃・軽作業系など同じような訓練先に偏って紹介されがちである。支援機関側にも個別最適な提案を作る人員的余裕がなく、選定業務を標準化するツールが求められている。
実証フェーズ（0〜6ヶ月）はアセスメント設計や質問項目、研修先タグ体系が面談検証を通じて変わる前提のため準委任が適している。
精度改善フェーズ以降、離脱リスク予測モデルやダッシュボードなど要件が固まった機能群はマイルストーンを切った請負契約への移行も検討する。要配慮個人情報を扱うため、契約書には個人情報保護法・自治体条例対応の責任分界点、委託先の再委託制限、データ削除・監査対応の条項を明記することが必須である。自治体予算は単年度制約があるため、年度またぎの検収タイミングと支払条件を事前にすり合わせておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | サポステ・生活困窮者自立支援窓口・就労移行支援事業所等の相談員 |
| セカンダリ | アセスメントを受ける若者本人、研修先企業・訓練校の担当者 |
| 管理 | 自治体の福祉部門担当者、事業者側のカスタマーサクセス・地域データ管理担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 初回対話型アセスメント実施 | 選択式・自由記述の回答をタブレットで15〜20分収集し、システムに送信する |
| 自由記述テキストのNLP特性抽出 | 自由記述回答をNLP解析し、意欲・不安要素・興味分野を抽出して保存する |
| 特性ベクトル化・定着可能性スコア算出 | 特性ベクトルと研修先タグ・過去定着実績を勾配ブースティングで解析し上位3〜5件を算出する |
| マッチング結果提示 | 算出済み候補リストとスコアから根拠コメントを生成し相談員画面に表示する |
| 研修先データベース登録・タグ管理 | 企業・訓練校の業種・作業内容・必要スキルを入力しタグ化して研修先マスタに登録する |
| 最終決定・選定理由記録 | 相談員と本人の対話結果を入力し、確定した研修先と選定理由をシステムに保存する |
| 定着状況入力 | 3ヶ月ごとの出席率・満足度アンケート・現場評価を入力し定着実績データとして蓄積する |
| 離脱リスク予測アラート | 出席率・満足度の時系列データを週次でモデル実行しリスクスコアと介入アラートを通知する |
| 相談員ダッシュボード | 担当若者全員の進捗とリスクスコアを集計し一覧画面として可視化表示する |
| 質問設計自動チューニング | 対話ログと地域別傾向データを定期分析し更新された質問セットを配信する |
| アセスメントデータ分析レポート生成 | 地域別アセスメント・定着データを集計分析し自治体向け年次レポートをPDF出力する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
youth_profile | id, 氏名, 生年月日, 性別, 支援機関ID, 相談員ID, 登録日, 職歴空白期間, 同意取得フラグ |
assessment_result | id, youth_id, 実施日, 選択式回答JSON, 自由記述テキスト, 特性ベクトル, 意欲スコア, 不安要素タグ |
training_provider | id, 事業者名, 業種タグ, 作業内容タグ, 必要スキルタグ, 職場環境タグ, 掲載プラン, 契約状況 |
matching_result | id, youth_id, provider_id, 適合度スコア, 定着可能性スコア, 根拠コメント, 提示日, 選定フラグ |
followup_record | id, youth_id, provider_id, 記録月, 出席率, 満足度アンケート結果, 現場担当者評価, 離脱リスクスコア |
counselor | id, 氏名, 所属支援機関ID, 担当件数, 権限レベル, 最終ログイン日時 |
support_organization | id, 機関名, 種別, 所在地, 契約プラン, 契約開始日, 月額利用料 |
audit_log | id, 操作者ID, 対象テーブル, 対象ID, 操作種別, 操作日時, アクセスIP |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 初回アセスメント入力画面 |
| 2 | 特性ベクトル確認画面 |
| 3 | 研修先マッチング提案画面 |
| 4 | 研修先データベース管理画面 |
| 5 | 定着フォロー入力画面 |
| 6 | 相談員向けダッシュボード |
| 7 | 離脱リスクアラート一覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(要配慮情報の暗号化・監査ログ管理に対応) |
| 2 | GCP Vertex AI(予測モデルの学習運用基盤) |
| 3 | Python/LightGBM(定着可能性スコアの勾配ブースティング) |
| 4 | spaCy/BERT系日本語NLP(自由記述の意欲・不安抽出) |
| 5 | PostgreSQL(構造化データと個人情報の管理) |
| 6 | React/TypeScript(タブレット対応の面談用UI) |
| 7 | Auth0(相談員・機関別アクセス権限管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上、計画停止を除くダウンタイムを月3.6時間以内に抑える |
| 性能 | 性能: アセスメント回答の登録処理を3秒以内、マッチング結果の表示を5秒以内で完了する |
| セキュリティ | セキュリティ: 要配慮個人情報を保存時AES-256・通信時TLS1.2以上で暗号化し、ロールベースでアクセス権限を制御する |
| 監査 | 監査: 全操作ログを5年間保存し、月次でアクセス監査を実施する |
| 同意管理 | 同意管理: 要配慮個人情報取得時に電子同意取得を必須化し、同意撤回機能を提供する |
| バックアップ | バックアップ: 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内での復旧を保証する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 紙のヒアリングシートと簡易な採点表を使い、相談員数名に実際の面談でスコアリングを試してもらい、提案内容への納得感と所要時間を確認する | 交通費と印刷代程度でほぼ費用をかけずに実施できる水準 |
| ②最小システム | タブレットで動く選択式アセスメントフォームとルールベースの適合度スコアをノーコードツールや軽量開発で作り、複数拠点の面談に実際に組み込んでもらう | 外注費は小規模で、数週間分の開発工数を見込む水準 |
| ③本開発 | 自然言語処理による自由記述解析と定着可能性予測モデルを組み込み、複数拠点の有償契約に耐えるダッシュボードとアクセス権限管理を備えた本番システムに仕上げる | 外注または採用エンジニアで数か月分の開発工数を見込む水準 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 地域若者サポートステーション(サポステ)のセンター長・統括相談員 | 現場の選定業務フローと課題感を直接把握し、実証協力先候補になる | 厚労省委託事業のサポステ一覧から近隣拠点を検索し電話で訪問依頼 |
| 自治体の生活困窮者自立支援窓口(福祉事務所・生活支援課)の担当係長 | 自立相談支援事業の委託仕様や予算枠(補助金活用)を把握できる | 市区町村の福祉部門代表電話から生活困窮者自立支援担当へ取次依頼 |
| 全国若者サポートステーション協議会の事務局担当者 | 全国拠点への紹介ルートと業界内の信頼性確保のため連携が必要 | 協議会公式サイトの問合せ窓口から事業説明の面談を申込む |
| 個人情報保護法・自治体条例に詳しい弁護士(福祉データ利活用の実務経験者) | 要配慮個人情報の取扱い設計を初期段階から法務監修する必要がある | 情報法制系の弁護士会名簿や福祉IT系セミナー登壇者から紹介依頼 |
| 就労移行支援事業所の管理者(社会福祉法人・株式会社運営) | 研修先データベース側の登録候補であり、現場ニーズの検証相手になる | 都道府県の障害福祉サービス事業所一覧から近隣事業所へ訪問打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| サポステ職員への直接訪問ヒアリング | 「選定業務の負担を減らす仕組みを試作中で、現場の困りごとを聞かせてほしい」と伝え、面談の様子を見学させてもらう約束を取り付ける |
| 全国若者サポートステーション協議会経由の紹介 | 協議会事務局に事業内容を説明し、実証に協力してくれそうな加盟拠点を紹介してもらえないか依頼する |
| 福祉・キャリア支援系カンファレンスでの声かけ | 登壇者や来場者に「相談員の選定業務を標準化するツールを開発している」と自己紹介し、実証協力先を募る |
| 既存の就労移行支援事業所・NPOからの紹介 | 知人経由でつながった代表者に「同業の他拠点で困っている人を紹介してもらえないか」と依頼する |
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（新創業融資制度） | 創業前後の法人・個人事業主で、自己資金や事業計画の要件を満たす方 | 自己資金100万円を元手に法人を設立し運転資金を借りる際の基本メニューで、融資額は680万円を想定した申込みが可能 |
| 日本政策金融公庫 ソーシャルビジネス支援資金 | 福祉・地域課題解決など社会的事業性のある事業を営む法人・個人事業主 | 若者無業者支援という社会的課題解決型の事業内容が制度趣旨に合致し、通常枠と合わせて融資額680万円の調達を有利に進められる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金（創業枠） | 商工会・商工会議所の管轄地域で創業間もない小規模事業者 | 自治体やサポステへの提案資料作成、展示会出展など販路開拓費用の一部を補助対象にできる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 東京都内で創業予定または創業から間もない中小企業者 | 人件費・広告費・専門家謝金などをカバーでき、代表1名体制からの事業開発費用の一部を補える |
| 自治体制度融資（信用保証協会保証付き創業融資） | 各自治体の産業振興課が窓口となる創業者・小規模事業者 | 公庫融資と別枠で利用できる場合があり、設備投資や運転資金の追加調達手段として選択肢になる |
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。
この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表示です