Who（誰が）
児童相談所・生活困窮者相談窓口・DV相談窓口・企業ハラスメント相談窓口の相談員とそれを管理するスーパーバイザー・人事部門
対象とする社会課題：相談窓口職員が抱える相談内容の重さ・精神的負荷が可視化されず、支援が後手に回る
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。
児童相談所やDV相談窓口の職員は、件数だけで業務量を測られ、相談内容の重さや心への負荷は誰にも見えないまま蓄積していく。深刻な相談を立て続けに担当しても「まだ余裕がある」と判断され、体調を崩してから初めて気づかれる。支える人が壊れてから対応するのではなく、壊れる前に気づける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。
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児童相談所やDV相談窓口などで働く相談員は、普段通り相談記録を音声やテキストでシステムに入力するだけでよい。
AIが内容を自動解析し、虐待・自殺リスクなどのキーワードや文脈から緊急度・深刻度・感情的負荷をスコア化する。スーパーバイザーの画面には職員ごとの累積負荷スコアと直近2週間の推移、危険水域を超えた際のアラートが表示され、業務の再配分判断に使える。相談員本人にも週1回、チャット形式のAIから体調や気分を尋ねるセルフチェックが届く。件数だけでは見えなかった『相談の重さ』を可視化し、休職・離職の予兆を早期につかむための仕組みである。
児童相談所・生活困窮者相談窓口・DV相談窓口などでは、1人の相談員が年間300件以上、時には自殺念慮や虐待通報など極めて重い相談を担当することがあるが、その「重さ」は件数でしか管理されていない。
40代の児童福祉司Aさんは、深刻な虐待相談を立て続けに3件担当した週に体調を崩したが、上司は業務量(件数)だけを見て「まだ余裕がある」と判断していた。厚労省調査では児童相談所職員の離職率は全国平均を上回り、経験3年未満での離職が全体の4割を占めるとされる。相談記録は個人のメモやテキストに埋もれ、内容の深刻度・感情的負荷はスーパーバイザーの主観判断に依存しており、負担の偏りが是正されないまま休職・離職に至るケースが後を絶たない。件数管理から質的負荷管理への転換が制度的に手つかずのまま放置されている。
自然言語処理により相談記録テキストから深刻度(虐待・自殺リスク等のキーワード・文脈解析)、緊急度、感情的負荷を多次元スコアとして自動算出する分類・回帰モデルを用いる。
音声入力には音声認識(ASR)を用いてテキスト化し、匿名化処理後に解析パイプラインへ投入する。時系列予測モデルにより職員個人の負荷蓄積傾向からバーンアウトリスクを事前予測し、閾値超過前にアラートを出す。週次のセルフチェックには対話型AI(チャットボット)を用い、簡易な自然言語対話から気分・疲労度を推定し人事介入のトリガーとする。
相談員は普段通り相談記録(音声またはテキスト)をシステムに入力するだけで、AIが自動で内容を解析し、緊急度・深刻度・感情的負荷スコアを相談ごとに算出する。
スーパーバイザー用ダッシュボードには、職員ごとの累積負荷スコア、直近2週間の負荷推移、危険水域(閾値超過)アラートが表示され、業務再配分の判断材料になる。職員本人にも週次で「今週の負荷サマリー」がチャット形式のAIから届き、簡単な体調・気分の対話を通じてセルフチェックを促す仕組みを組み込む。管理者は月次で全体傾向をレポート化し、人員配置計画や研修計画に反映できる。導入初期は相談記録の入力フォーマットに沿って音声認識・テキスト化を自動で行い、既存業務フローへの追加負担を最小化する。
| 経験3年未満職員の離職に伴う採用・研修コスト(1名あたり) | 年間 約150万円〜250万円 |
| 休職者発生時の欠員補充のための時間外手当・応援職員派遣費 | 年間 約80万円/1休職者あたり |
| 重大な見落とし(虐待再発等)による対応コスト・調査対応工数 | 発生時 約200万円〜500万円/件 |
| スーパーバイザーが個人メモ・紙記録を読み込む時間の人件費換算 | 年間 約60万円(1SV・週2時間×時給換算) |
| SaaS利用料(職員15名・中核市児童相談所想定) | 月額 60,000円(1名あたり4,000円×15名) |
| 導入・カスタマイズ費(既存相談記録システムAPI連携込み) | 初期一括 100万円 |
| 分析レポート・管理職向け研修(年2回) | 年額 60万円(1回30万円×2回) |
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児童相談所などの相談窓口では、相談員1人が年間300件以上、時に自殺念慮や虐待通報といった極めて重い相談を担当することがあるが、その負荷は件数でしか管理されていない。
40代の児童福祉司が深刻な虐待相談を3件立て続けに担当した週に体調を崩しても、上司は件数だけを見て『まだ余裕がある』と判断してしまう実態がある。相談記録は個人のメモに埋もれ、内容の深刻度や感情的負荷はスーパーバイザーの主観に依存しており、負担の偏りが是正されないまま休職・離職に至るケースが後を絶たない。厚労省調査では児童相談所職員の経験3年未満での離職が全体の4割を占めるとされ、件数管理から質的負荷管理への転換が急務となっている。
検証フェーズ(0-6ヶ月)とパイロット導入フェーズ(6-12ヶ月)は、解析モデルの精度や現場フローが未確定で仕様変更が頻発するため準委任契約が向く。
特にスコアリング閾値の調整やダッシュボードUIの改善は自治体側フィードバックを受けながら反復開発する必要があり、請負では手戻りコストが膨らみやすい。商用展開フェーズ以降、機能要件が固まった段階でAPI連携やレポート出力など仕様の明確な追加開発は請負契約に切り替えるとコスト管理がしやすくなる。発注時は、AIの誤判定リスクを踏まえ『適合率〇%以上』のような性能保証を完成基準に安易に盛り込まず、検証環境でのテスト結果報告書を納品物として明記すべきである。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 児童相談所・生活困窮者相談窓口・DV相談窓口・企業ハラスメント相談窓口の現場相談員 |
| セカンダリ | 相談員の負荷状況を確認し業務再配分を判断するスーパーバイザー（係長・課長級） |
| 管理 | 自治体・法人の情報システム部門、権限設定やアクセスログを管理するシステム管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 相談記録テキスト入力 | 相談員がテキストで相談記録を入力→システムが保存・整形→解析パイプラインへ送信 |
| 音声認識による自動テキスト化 | 相談員の音声入力→ASRでテキスト化→匿名化処理前テキストとして保存 |
| 匿名化処理 | テキスト化された記録→氏名等個人情報を自動マスキング→匿名化済みテキストを出力 |
| 多次元負荷スコア自動算出 | 匿名化テキスト→NLPで深刻度・緊急度・感情的負荷を推論→3軸スコアを算出 |
| バーンアウトリスク予兆検知 | 職員別スコア時系列→時系列予測モデルで蓄積傾向を解析→リスク予測値を出力 |
| スーパーバイザー用ダッシュボード | 算出スコア・リスク値→集計処理→職員別累積負荷と推移グラフを画面表示 |
| 危険水域アラート通知 | リスク予測値→閾値判定→上司へメール・画面通知を送信 |
| 週次セルフチェック対話 | 職員への週次質問→対話型AIが気分・疲労度を対話推定→結果をDBに保存 |
| スーパーバイザー最終確認フロー | AI算出スコア→スーパーバイザーが確認・修正入力→確定スコアとして記録 |
| 月次傾向レポート自動生成 | 全職員の負荷データ→集計・傾向分析→管理者向け月次レポートPDFを出力 |
| 既存相談記録システムAPI連携 | 既存システムの相談記録→API経由で取得→本システムへ自動取込・重複除去 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
staff | staff_id, org_id, name, role, hire_date, department |
organization | org_id, org_name, org_type, contract_plan, seat_count |
consultation_record | record_id, staff_id, input_type(音声/テキスト), raw_text, recorded_at |
score | score_id, record_id, severity_score, urgency_score, emotional_load_score, model_version |
alert | alert_id, staff_id, alert_type, threshold_value, triggered_at, status |
weekly_checkin | checkin_id, staff_id, week_start, mood_score, fatigue_score, chat_log |
supervisor_review | review_id, record_id, supervisor_id, override_flag, comment, reviewed_at |
contract | contract_id, org_id, plan_type, unit_price, seat_count, contract_start, contract_end |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 相談記録入力画面 |
| 3 | 職員別負荷ダッシュボード |
| 4 | 組織全体傾向レポート画面 |
| 5 | 週次セルフチェック画面 |
| 6 | アラート一覧画面 |
| 7 | 管理者・契約設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自治体セキュリティ基準対応のクラウド基盤) |
| 2 | Whisper API(相談記録の音声認識・自動テキスト化) |
| 3 | BERT系日本語NLPモデル(深刻度・感情スコア分類) |
| 4 | Prophet/LSTM(職員別負荷推移の時系列予測) |
| 5 | LangChain+LLM(週次セルフチェック対話ボット) |
| 6 | PostgreSQL(相談記録・スコア等の構造化データ管理) |
| 7 | Keycloak(自治体向けSSO・権限管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目安とし、月間ダウンタイムを3.6時間以内に抑える運用とする | 可用性99.5%以上を目安とし、月間ダウンタイムを3.6時間以内に抑える運用とする |
| 同時アクセス500人利用時でも画面応答2秒以内を目安とする | 同時アクセス500人利用時でも画面応答2秒以内を目安とする |
| 匿名化後の相談データはAES-256で暗号化保存、通信はTLS1.2以上を必須とする | 匿名化後の相談データはAES-256で暗号化保存、通信はTLS1.2以上を必須とする |
| 自治体情報セキュリティポリシー・ISMS基準に準拠し、年1回第三者セキュリティ診断を実施する | 自治体情報セキュリティポリシー・ISMS基準に準拠し、年1回第三者セキュリティ診断を実施する |
| 相談記録データは日次バックアップを行い、法定保存義務に合わせ5年間保持する想定 | 相談記録データは日次バックアップを行い、法定保存義務に合わせ5年間保持する想定 |
| 全操作・アクセスログを1年間保持し、月次で監査レビューを実施する | 全操作・アクセスログを1年間保持し、月次で監査レビューを実施する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1〜2自治体の児童相談所から匿名化済みの相談記録テキストを提供してもらい、人力で読み込んで深刻度・緊急度のタグ付けを行い、負荷スコアの仮説を作る | ヒアリングの交通費と資料作成の人手のみで、外部発注費はほぼかからない水準 |
| ②最小システム | テキスト入力から簡易な自然言語処理で負荷スコアを自動算出し、スーパーバイザー向けの簡易ダッシュボードに表示するプロトタイプを構築し、少人数で実運用テストする | AI利用料とクラウド利用料が中心で、外注する場合は数か月分の開発費がかかる水準 |
| ③本開発 | 精度検証済みの解析モデルと音声認識・時系列予測を組み込み、既存の相談記録システムとAPI連携し、セキュリティ要件に対応したうえで複数自治体へ同時提供できる状態にする | エンジニア複数名分の人件費とセキュリティ対応・ISMAP対応の費用がかかる水準で、初期投資の中で最も大きな比重を占める |
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。
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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……
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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……
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 |
|---|---|---|
| 中核市の児童相談所長または副所長(自治体職員) | 現場の負荷実態と導入意思決定権限を持つため最初の検証パートナー候補 | 自治体の福祉部局代表電話・こども家庭部宛に共同研究の相談として連絡 |
| 自治体DX推進課または情報政策課の担当係長 | 既存システムとのAPI連携可否・セキュリティ基準の窓口となるため | 児相所長からの紹介、または自治体DXベンダー経由で担当者を紹介してもらう |
| 現役の児童福祉司またはDV相談員(3〜10年目) | 実際の業務フロー・記録入力の負担感を把握しプロトタイプ要件を固めるため | 社会福祉士会の研修会・地域の相談員向け勉強会に参加し個別に依頼 |
| 都道府県社会福祉士会の事務局長または研修担当理事 | 自治体への紹介チャネル・現場ニーズの一次情報源として提携価値が高い | 社会福祉士会の公式サイトから研修講師・共同事業の提案として問い合わせ |
| EAP(従業員支援プログラム)提供事業者の営業責任者 | 企業ハラスメント相談窓口への展開で提携パートナーとなり得るため | 日本EAP協会加盟企業リストから直接アポイントを取得 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 社会福祉士会・児童福祉司の研修会・勉強会 | 「相談員の負荷を可視化する取組を検証中で、実務目線のご意見を伺いたい」と伝え、5分程度のヒアリングを依頼する |
| 自治体福祉部局への直接アプローチ（既存の知人経由の紹介） | 「離職防止の観点で人員配置の判断材料になる仕組みを試作している、実証にご協力いただけないか」と持ちかける |
| EAP・産業医サービス提供事業者との提携 | 「相談内容の重さを定量化する仕組みを一緒に企業人事部門に紹介できないか」と共同提案を持ちかける |
| 福祉・人事領域の専門メディア・SNSでの発信 | 現場の課題（件数管理の限界）を記事や投稿にまとめ、「同じ悩みを持つ方はお話を伺いたい」と呼びかける |
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（旧・新創業融資制度） | 創業した個人・法人で事業開始後おおむね一定期間内の方 | 設立初期の運転資金・開発費の立ち上げに使える基本の資金で、融資額は500万円を想定して計画を立てる |
| IT導入補助金（中小企業庁） | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 顧客側（社会福祉法人・企業人事部門）がSaaS導入費の一部をこの補助金で負担できる場合があり、営業提案の後押しになる |
| デジタル田園都市国家構想交付金（内閣府） | デジタル技術活用の取組を行う地方自治体 | 自治体側の導入・カスタマイズ費に活用できる可能性があり、収益の柱にある補助金申請支援サービスの対象になる |
| 小規模事業者持続化補助金（商工会・商工会議所経由） | 小規模事業者（創業初期の法人も対象になり得る） | 販路開拓・営業資料作成やパイロット導入前の広報費用の一部に充てられる可能性がある |
| 自治体の創業助成事業（例: 東京都中小企業振興公社の創業助成事業） | 都内等で創業予定・創業後一定期間内の中小企業 | 自己資金100万円に加えて、開発初期の人件費・専門家経費の一部助成を受けられる可能性がある |
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的な表示です。