Who（誰が）
従業員20〜500名規模の製造業・建設業・農業・介護事業者の人事担当者と、ベトナム語・インドネシア語等を母語とする技能実習生本人が主な利用者である
対象とする社会課題：技能実習から特定技能への移行手続きが煩雑で、企業と実習生双方に過大な負担がかかっている
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。
技能実習生の多くが特定技能への移行を望みながら、多岐にわたる書類作成と頻繁な制度改正に阻まれている。中小の受け入れ企業は専任担当を置けず、書類の不備で差し戻され、実習生は移行のタイミングを逃して帰国せざるを得ないこともある。母語で状況を理解できない実習生と、片手間で制度を追う企業担当者の両方に、寄り添え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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「特技移行AIナビ」は、技能実習生の特定技能への移行手続きを、企業の人事担当者と実習生本人それぞれ向けの専用アプリで支援するサービスです。
実習生はスマホで在留カードや技能検定合格証を撮影するだけで、AI-OCRが自動でテキスト化し申請書式に転記します。多言語AIチャットボットがベトナム語・インドネシア語等の母語で必要書類や試験スケジュール、在留期限を対話形式で案内するため、日本語が不慣れな実習生でも自分で手続きの進み具合を把握できます。企業側はダッシュボードで在籍実習生全員の在留期限・移行要件充足状況を一覧確認でき、期限90日前・60日前・30日前に自動リマインドが届きます。提出前にAIが記載漏れ・不整合を自動チェックし修正提案するため、行政書士への確認は最終段階のみで済み、現状1件10〜20万円かかる外部委託費用と2〜3割発生する差し戻しの低減を目指します。
技能実習生は年間約16万人が在留しており、そのうち多くが3号修了後に特定技能への移行を希望するが、移行申請には技能評価試験、日本語能力試験、在留資格変更許可申請など10種類以上の書類作成が必要で、行政書士費用は1件あたり10〜20万円かかることも珍しくない。
受け入れ企業の人事担当者は他業務と兼務しながら制度の頻繁な改正を追いきれず、書類不備による差し戻しが申請の約2〜3割で発生しているとされる。実習生本人はベトナム語・インドネシア語等が母語で日本語での行政手続き理解が困難であり、監理団体や登録支援機関に依存せざるを得ないが、対応の質にばらつきが大きい。結果として移行のタイミングを逃し帰国を余儀なくされるケースや、企業側が人手不足のまま欠員補充に苦しむケースが多発している。中小企業(従業員50名以下)ではこの業務を専任で担う人材を置く余裕がなく、属人的な対応が常態化している。
自然言語対話AI(多言語LLM)が実習生・企業双方からの質問に24時間対応し、制度改正情報を随時反映した回答を生成する。
画像解析AI(OCR+文書分類モデル)が在留カード・技能検定証・雇用契約書等を読み取り、申請書式へ自動転記する。予測モデルが実習生ごとの在留期限・試験合格状況・書類提出状況から移行完了までの遅延リスクをスコアリングし、優先対応が必要な案件を人事担当者に提示する。書類チェックAIは過去の入管差し戻し事例(蓄積データ)を学習し、提出前に不備率を下げるための自動指摘を行う。
企業の人事担当者と実習生本人それぞれに専用アプリを提供し、AIチャットボットが多言語(ベトナム語・インドネシア語・中国語・ミャンマー語等)で必要書類・試験スケジュール・在留期限を対話形式で案内する。
実習生はスマホで在留カードや技能検定合格証をカメラで撮影するだけで、AI-OCRが自動でテキスト化し必要事項を申請書式に転記する。企業側はAIが在籍する実習生全員の在留期限・移行要件充足状況を一覧化したダッシュボードで確認でき、期限90日前・60日前・30日前に自動リマインドが届く。生成AIが職種区分ごとの必要書類リストと過去の不備事例を学習し、提出前に書類の記載漏れ・不整合を自動チェックして修正提案を行うため、行政書士への確認は最終段階のみで済むようになる。実習生は母語での対話を通じて自分の移行スケジュールと必要な行動を常に把握でき、企業は複数名の進捗を一元管理して欠員リスクを事前に把握できる体験を得る。
| 行政書士への移行手続き委託費用(実習生1名あたり10〜20万円) | 年額180万円(実習生12名×15万円想定) |
| 書類不備による差し戻し対応の人件費(総務担当者の時間外対応、1件あたり2〜3時間×時給換算) | 年額36万円(月3件×3時間×時給3,000円×12ヶ月) |
| 移行タイミングを逃した実習生の帰国による欠員補充コスト(採用広告・紹介手数料) | 1件あたり50〜80万円 |
| 制度改正対応のための行政書士への都度確認費用 | 年額24万円(月2万円相当の相談料) |
| 企業向けSaaS月額利用料(実習生10名契約) | 月額15,000円(1名1,500円×10名、年額180,000円) |
| 移行手続き成功報酬(実習生1名の在留資格変更許可時) | 1名あたり30,000円(実習生12名移行で年間360,000円想定) |
| 監理団体向けホワイトラベル提供(基本料+従量課金) | 月額200,000円+実習生1名あたり500円(管理100名で月額250,000円) |
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中小企業(従業員50名以下)では移行手続きを専任で担う人材を置けず、人事担当者が他業務と兼務しながら頻繁な制度改正を追いきれずにいる。
実際、書類不備による差し戻しは申請の2〜3割で発生し、行政書士費用も1件10〜20万円かかるため中小企業の負担は大きい。実習生本人は日本語での行政手続き理解が困難で、監理団体・登録支援機関の対応品質にばらつきがあるため、移行タイミングを逃し帰国せざるを得ないケースも生じている。こうした背景から、多言語対応と自動チェックで企業・実習生双方の負担を減らす仕組みが求められている。
PoC段階(0〜6ヶ月)は要件や不備検知ロジックが固まっていないため準委任契約が適しており、監理団体との検証を通じて仕様を確定させながら進めるべきである。
MVP開発フェーズはスコープが明確になった時点で機能単位の請負契約に切り替え、検収基準は画面・機能の提供有無に限定するのが望ましい。AIのOCR認識率やチャット回答精度は契約時点で数値保証しづらいため、検収条件には含めず、リリース後の運用フェーズでSLA(例:不備検知率、応答精度の月次モニタリング目標)として別途合意することを推奨する。個人情報・在留資格情報を扱うため、委託先には国内データセンター利用や再委託時の秘密保持契約(NDA)の締結を発注時点で明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 受け入れ企業の人事担当者(製造業・建設業・農業・介護事業者、従業員20〜500名規模) |
| セカンダリ | 技能実習生本人(ベトナム語・インドネシア語等を母語とする在留者) |
| 管理 | 自社のカスタマーサクセス担当者・行政書士監修者(制度情報の更新、不備チェックルールの調整、利用状況モニタリングを担当) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 多言語AIチャットボット対応 | 実習生・企業からの質問文→多言語LLMが制度情報を解析→母語で回答を生成し返信 |
| 在留カード等AI-OCR読取 | スマホ撮影の在留カード画像→OCRで文字認識・項目抽出→氏名等を構造化データ化 |
| 申請書式自動転記 | OCR抽出データ→申請書式テンプレートへマッピング→入力済み申請書PDFを生成 |
| 在留期限・進捗ダッシュボード | 実習生別の在留期限・提出状況→AIが集計・可視化→企業向け一覧画面に表示 |
| 自動リマインド通知 | 在留期限データ→90/60/30日前を判定→担当者と実習生へ通知送信 |
| 遅延リスクスコアリング | 在留期限・試験合格・書類提出状況→予測モデルが遅延確率算出→リスクスコア一覧を提示 |
| 書類不備自動チェック | 作成済み申請書類→過去差し戻し事例と照合し不整合検出→修正提案コメントを表示 |
| 制度改正情報反映 | 行政書士監修者からの改正情報→AIナレッジベース更新→回答・チェック基準に反映 |
| 行政書士連携紹介 | 複雑案件フラグ→提携行政書士へ案件情報送信→紹介手数料計算・請求データ生成 |
| 監理団体向けホワイトラベル管理 | 監理団体の管理実習生一覧→従量課金対象数を集計→請求金額を自動算出 |
| 実習生向け進捗確認画面 | 実習生の申請状況データ→母語で必要行動を要約→アプリ画面に表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, 会社名, 業種, 従業員数, 契約プラン, 契約開始日, 監理団体ID |
trainees | id, 氏名, 国籍, 母語, 在留カード番号, 在留期限, 職種区分, 企業ID, 監理団体ID |
applications | id, 実習生ID, ステータス, 申請種別, 提出日, 許可日, 遅延リスクスコア |
documents | id, 申請ID, 書類種別, ファイルURL, OCR結果JSON, 不備フラグ, チェック結果 |
exams | id, 実習生ID, 試験種別, 受験日, 合格日, スコア |
chat_logs | id, ユーザーID, ユーザー種別, 言語, 質問内容, AI回答, 日時 |
reminders | id, 実習生ID, リマインド種別, 期限日, 送信日時, 既読フラグ |
agencies | id, 団体名, 契約プラン, ホワイトラベル設定, 管理実習生数, 請求金額 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 実習生向けチャット画面 |
| 2 | 書類撮影・アップロード画面 |
| 3 | 実習生マイページ進捗確認 |
| 4 | 企業ダッシュボード一覧 |
| 5 | 実習生詳細・書類チェック |
| 6 | リマインド設定・通知管理 |
| 7 | 監理団体向け管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4o API:多言語対話生成の精度が高い |
| 2 | Google Cloud Vision OCR:在留カード等の文字認識実績豊富 |
| 3 | AWS東京リージョン:国内データセンターでセキュリティ要件対応 |
| 4 | PostgreSQL:構造化データの管理・検索性が高い |
| 5 | Next.js:企業・実習生向けWebを効率開発 |
| 6 | React Native:iOS/Android版アプリを一括開発 |
| 7 | Auth0:多要素認証・権限管理を安全に実装 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: サービス稼働率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 |
| 性能 | 性能: OCR画像1件あたりの解析結果返却を10秒以内とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 国内データセンター利用、通信・保存データはAES256で暗号化、ISMS認証取得を目指す想定 |
| アクセス権限 | アクセス権限: ロールベース制御により監理団体は自団体管理実習生データのみ閲覧可能とする |
| 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目指す想定 |
| 多言語対応 | 多言語対応: サービス開始時ベトナム語・インドネシア語・中国語の3言語、18ヶ月以内に4言語目を追加する計画 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 監理団体1〜2団体の実習生を対象に、AIチャットの代わりに人が多言語で質問対応し、書類チェックも人手で行って不備率のベースラインを計測する。システムは作らず、対応フローとテンプレートだけを整える。 | 行政書士監修費と通訳・交通費が中心で、システム開発費はかからない水準 |
| ②最小システム | 既存のノーコードチャットツールとAI-OCRのAPIを組み合わせ、在留期限リマインドと書類テキスト化だけを自動化する。ダッシュボードは簡易な表計算連携で代替し、企業と実習生双方の反応を見る。 | AI利用料（LLM・OCR API従量課金）とノーコードツールの月額利用料のみで、外部開発の発注は最小限 |
| ③本開発 | 専用アプリとして企業向けダッシュボード・実習生向けチャットを本格構築し、不備検知モデルと遅延リスクスコアリングを組み込む。多言語対応数を拡充し、監理団体向けホワイトラベル機能も実装する。 | エンジニア外注または採用による開発費が数か月分かかる水準で、ここで初めて本格的な先行投資が必要になる |
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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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 |
|---|---|---|
| 技能実習の監理団体(事業協同組合等)の事務局長 | 実習生の在留期限管理と移行支援の実務課題を最も具体的に把握している | 外国人技能実習機構(OTIT)の許可監理団体一覧から地域の団体に直接架電・訪問 |
| 登録支援機関の代表者・支援責任者 | 特定技能移行後の支援業務を担い、ホワイトラベル提携の意思決定者となる | 出入国在留管理庁の登録支援機関登録簿を検索し所在地近隣の機関に連絡 |
| 入管業務専門の行政書士(申請取次資格保有者) | 書類要件・差し戻し事例の監修者候補であり制度改正情報の一次情報源になる | 日本行政書士会連合会の入管業務部会や取次行政書士名簿から紹介依頼 |
| 受け入れ企業(製造業・建設業、従業員50〜200名規模)の人事・総務担当者 | 現場の兼務負担・差し戻し実態をヒアリングしプロダクト要件を検証するため | 既知の監理団体経由で顧客企業を紹介してもらいオンライン面談を設定 |
| 商工会議所の中小企業支援担当者(経営指導員) | 地域の中小受け入れ企業への周知・セミナー開催チャネルを持つため | 地元商工会議所の中小企業相談窓口に事業説明資料を持参しアポイントを取得 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 監理団体への直接訪問 | 『実習生の在留期限管理と書類不備で困っていませんか、無料でPoCに協力してもらえる団体を探しています』と伝え、実習生数十名規模での試験導入を打診する。 |
| 商工会議所・工業会の交流会 | 製造業・建設業の人事担当者が集まる会合に参加し、『特定技能移行の書類作成を減らす仕組みを一緒に試してもらえませんか』と個別に声をかける。 |
| 建設業・農業の業界団体主催セミナー | セミナーの終わりに『欠員リスクを事前に把握するダッシュボードを無料期間で試せます』と案内し、名刺交換した担当者に個別フォローする。 |
| 登録支援機関への提携打診 | 『既存の顧客企業に付加サービスとして再販できるホワイトラベルを用意している、まず1社分だけ一緒に試してほしい』と持ちかける。 |
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 新創業融資制度（新規開業資金） | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業主 | 自己資金100万円に対して融資総額500万円を運転資金として調達し、AI基盤利用料や多言語データセット構築費など初期の先行投資に充てられるため |
| IT導入補助金 | ITツールを導入して生産性向上を図る中小企業・小規模事業者（今回はITツールの提供側としてではなく、監理団体・登録支援機関などの導入先企業が申請主体になりうる制度） | 導入先の監理団体・登録支援機関がこの補助金を使って当社サービスを契約できれば、営業提案時に価格の心理的ハードルを下げられるため |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が一定以下の小規模事業者（創業間もない自社が対象になりうる） | 多言語対応のチラシ作成やセミナー営業・展示会出展など、監理団体・業界団体向けの販路開拓費用の一部をカバーできるため |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的な製品・サービス開発やシステム構築を行う中小企業 | AI-OCRや不備検知モデルなど、独自のシステム開発費の一部を対象経費として申請できる可能性があるため |
| 自治体の創業助成事業（東京都創業助成事業など、実施自治体・実施年度による） | 都内等で創業予定または創業初期の中小企業者 | 人件費や賃借料など創業初期の固定費負担を軽減でき、代表1名体制からカスタマーサクセス担当を採用するタイミングの資金繰りを助けるため |
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。
労働・雇用領域の創業者コミュニティで話題に上がっています。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。