Who（誰が）
人口3万〜30万人規模の市区町村広報課・広聴課職員2〜3名、および決裁権を持つ管理職を主な利用者とする。
対象とする社会課題：自治体SNS担当者の知識・経験不足による炎上リスクと広報業務の属人化
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。
異動で2〜3年ごとに入れ替わる兼務職員が、経験も研修もないまま日々の投稿文を作っている。炎上が怖いから当たり障りのない発信しかできず、住民に届く言葉が失われていく。フレアチェックは、投稿前にリスクを言葉で示し、決裁者にも判断の根拠を渡すことで、担当者ひとりの経験と度胸に頼らない広報の仕組みを自治体に届ける。
※ 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500万円の申請資料も、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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「フレアチェック」は、自治体広報担当者がSNS投稿文・画像・動画を投稿前にWeb画面へ入力すると、AIが0〜100点のリスクスコアと「差別的表現」「事実誤認の疑い」「時事ネタとの衝突」等の懸念箇所を具体的に示すサービスです。
担当者はチャット形式で「なぜ危ないのか」「どう直せばいいか」をAIに質問し、代替表現をワンクリックで反映できます。決裁者は3行のリスクサマリーだけを確認すれば承認可否を判断でき、これまで印刷・回覧で平均2日かかっていた決裁が数時間に短縮されます。投稿後もAIがリプライの感情変化を監視し、炎上の兆候があればSlack等に即時通知します。専任広報担当を置けない人口5万人規模の市役所でも、月80〜120件の投稿を2〜3名で安全にチェックできる体制を実現します。
全国1,741自治体のうち9割以上が公式X・Instagram・LINE等を運用しているが、専任の広報担当者を置く自治体は少なく、多くは異動2〜3年で入れ替わる兼務職員が投稿文を作成している。
過去には「不謹慎」「差別的表現」「事実誤認」等を理由に炎上し、謝罪会見や投稿削除に至った事例が年間数十件報告されており、SNSリスク研修を実施できているのは大規模自治体の一部にとどまる。担当者は上司の決裁を得るため投稿案を印刷して回覧するなど非効率な確認フローに時間を取られる一方、決裁者自身もSNS特有の炎上パターン(切り取り拡散・文脈誤読・時事ネタとの衝突)を把握できていないケースが多い。人口5万人規模の市役所広報課(職員2〜3名)では、平均して月80〜120件の投稿を作成しており、目視チェックだけでは表現リスクを見落としやすい。結果として「炎上が怖いから当たり障りのない投稿しかできない」という広報の萎縮も同時に起きている。
投稿前チェック工程では大規模言語モデル(LLM)による自然言語解析で差別的表現・不謹慎ワード・事実誤認の可能性・時事炎上事例との類似度を判定し、過去の全国炎上事例データベース(自社収集2,000件超)との照合でリスクスコアを算出する。
画像・動画は画像解析AIで著作権侵害の疑い、不適切な人物写り込み、公式ロゴの誤用等を検出する。投稿後モニタリング工程では感情分析モデルがSNS上の反応をリアルタイムで解析し、炎上兆候をテキストクラスタリングと急増検知アルゴリズムで予測する。さらに対話型AI(チャットUI)が担当者からの「この表現は大丈夫か」という質問に自然文で回答し、代替案を複数提示することで人による最終判断を支援する。
自治体広報担当者が投稿予定のテキスト・画像・動画をWeb管理画面またはChatworkやLINE WORKS連携で入力すると、AIが投稿前に自動でリスクスコア(0〜100点)と具体的な懸念箇所を提示する。
担当者はAIとの対話形式で「なぜこの表現がリスクか」「代替表現案」を確認し、必要に応じてワンクリックで修正案を反映できる。決裁者は同じ画面でAIが生成した「炎上リスクサマリー(3行)」を確認するだけで意思決定でき、紙の回覧や口頭説明を省略できる。投稿後も実際のリプライ・引用の感情分析をAIが継続監視し、炎上の兆候(通常の3倍以上のネガティブ言及増加等)を検知した場合はSlack・メールで即時アラートを送る仕組みとする。月次では自治体ごとの「リスク傾向レポート」を自動生成し、庁内研修の教材としても活用できる。
| 投稿決裁の印刷・回覧・口頭説明にかかる人件費(担当者+決裁者、投稿1件あたり平均2日の確認工程) | 年間240万円の想定 |
| 炎上発生時の謝罪対応・投稿削除・記者対応にかかる残業・委託費用(年1〜2件発生を想定) | 年間100万円の想定 |
| 外部講師によるSNSリスク研修の委託費(年1回実施) | 年間15万〜30万円の想定 |
| 炎上を恐れて当たり障りのない投稿にとどまることによる住民エンゲージメント低下・施策周知効果の機会損失 | 年間50万円相当の想定 |
| 基本プラン(投稿200件/月まで) | 月額8万円(年間96万円) |
| 無制限プラン+炎上モニタリングオプション | 月額18万円(年間216万円) |
| 初期導入・研修費(導入時一式、初年度のみ) | 30万円 |
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自治体SNS担当者は異動2〜3年で入れ替わる兼務職員が中心で、炎上パターンの知識が組織に蓄積されにくい。
決裁も印刷・回覧に頼る自治体が多く、決裁者自身も炎上リスクを判断できないまま承認している実態がある。過去の炎上事例は年間数十件報告されているが、目視チェックのみでは月80〜120件の投稿量に対応しきれず、結果として「無難な投稿しかできない」広報の萎縮も生じている。属人化した確認業務を仕組み化し、専任担当者がいなくても一定水準のリスク判定ができる状態を作る必要がある。
MVPまでのリスクスコア判定モデルや炎上事例DB構築は仕様が固まりきらず試行錯誤が伴うため、Phase1〜2は準委任契約で進め、精度検証や自治体側フィードバックを反映しながら段階的に完成度を上げるのが適切です。
Chatwork/LINE WORKS連携やアラート機能等、要件が明確になったPhase3以降の個別機能は請負契約で範囲・検収基準を明文化して発注するのが望ましいです。発注時はリスクスコアの誤検知率や検知漏れ率について検収基準（例：既知炎上事例に対する再現率○%以上）を事前に数値で合意し、自治体情報セキュリティポリシー準拠のクラウド要件（データセンターの国内設置、第三者監査対応等）を契約書に明記することが重要です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体広報課・広聴課の兼務職員（投稿文・画像・動画を作成し、AIチェックを実行する担当者） |
| セカンダリ | 広報課の決裁者（課長・部長等、AIサマリーを確認し投稿の最終承認を行う立場） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当およびシステム管理者（自治体ごとのID発行、モニタリング設定、利用状況の把握を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| テキストリスクスコア判定 | 投稿予定テキスト→LLMで差別的表現・不謹慎ワード等を解析→0〜100点のリスクスコアを出力 |
| 画像・動画リスク検出 | 投稿予定の画像・動画→画像解析AIで著作権侵害・不適切写り込み・ロゴ誤用を検出→該当箇所と種別を出力 |
| 炎上事例DB照合 | 投稿テキスト→自社DB2,000件超の炎上事例と類似度計算→類似事例名と類似度%を出力 |
| 対話型リスク相談チャット | 担当者の質問文（例：この表現は大丈夫か）→対話型AIが根拠と代替表現を検索→自然文回答と代替案3件を出力 |
| ワンクリック修正反映 | AI提示の代替表現案→担当者が選択操作→投稿本文に該当箇所を自動置換して表示 |
| 決裁者向けリスクサマリー生成 | 投稿案とスコア→LLMが要点を要約→3行の炎上リスクサマリーを決裁画面に出力 |
| 投稿後感情分析モニタリング | 投稿後のリプライ・引用テキスト→感情分析モデルでポジ/ネガ判定→時系列の感情比率グラフを出力 |
| 炎上兆候急増検知アラート | リアルタイムのネガティブ言及件数→通常比3倍以上の急増をクラスタリングで検知→Slack/メールへ即時通知 |
| 月次リスク傾向レポート生成 | 自治体の月間投稿・スコア履歴→自動集計・分析→PDF形式のリスク傾向レポートを出力 |
| 既存ツール連携投稿取込 | Chatwork/LINE WORKS上の投稿案テキスト→API経由で自動取得→フレアチェック画面に転記表示 |
| 権限別アカウント管理 | 自治体・部署・職員情報→管理画面で登録→担当者/決裁者/管理者ごとの表示・操作権限を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | 自治体ID, 自治体名, 人口規模, 契約プラン, 契約開始日, セキュリティポリシー区分 |
users | ユーザーID, 自治体ID, 氏名, 役職(担当者/決裁者), 権限区分, 連携アカウントID |
posts | 投稿ID, 自治体ID, 作成者ID, 本文, 画像URL, 投稿予定日, ステータス |
risk_checks | チェックID, 投稿ID, リスクスコア, 懸念箇所, 類似事例ID, 代替表現案 |
incident_cases | 事例ID, 自治体名, 発生年月, 炎上種別, 該当表現, 対応結果 |
approvals | 決裁ID, 投稿ID, 決裁者ID, 決裁結果, コメント, 決裁日時 |
monitoring_alerts | アラートID, 投稿ID, ネガティブ増加率, 検知時刻, 通知先, 対応状況 |
reports | レポートID, 自治体ID, 対象期間, リスク傾向サマリー, 生成日 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 投稿作成・編集画面 |
| 3 | リスクチェック結果画面 |
| 4 | 決裁承認画面 |
| 5 | モニタリングダッシュボード |
| 6 | アラート通知一覧 |
| 7 | リスク傾向レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4o API(表現リスク解析の精度と日本語対応) |
| 2 | AWS(自治体情報セキュリティクラウド準拠が可能) |
| 3 | Amazon Rekognition(画像の不適切写り込み検出) |
| 4 | PostgreSQL(投稿・決裁データの構造化管理) |
| 5 | Elasticsearch(炎上事例2000件との類似検索) |
| 6 | LINE WORKS API/Chatwork API(既存業務連携) |
| 7 | Amazon Cognito(自治体別ID・権限の安全管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上を目標とし、計画停止は月1回2時間以内に収める想定 |
| 性能 | 性能: テキスト投稿チェックのスコア返却を平均10秒以内、画像解析を平均20秒以内で完了させる目安 |
| セキュリティ | セキュリティ: 地方公共団体情報セキュリティポリシーガイドラインに準拠し、国内データセンター(または govcloud相当)で全データを保管 |
| 同時アクセス | 同時アクセス: 1自治体あたり同時ログイン10ユーザーまで、ピーク時月120件の投稿処理に耐える構成とする想定 |
| データ保管 | データ保管: 投稿ログ・チェック履歴を5年間保存し、日次バックアップでRPO24時間以内を維持する目安 |
| 監査対応 | 監査対応: 第三者セキュリティ監査(年1回)を実施し、ISMSまたはPマーク相当の認証取得を3年目までに目指す想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 自治体職員に過去の投稿文をスプレッドシートで提出してもらい、代表者が炎上事例集と照らして手動でリスクスコアを付け、指摘内容が実務の感覚と合うかを確認する | 代表者の作業時間のみで、外部への支払いはほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | LLM APIを使った1画面のWebフォームを作り、投稿文を入力するとリスクスコアと懸念箇所が返る仕組みを数自治体で試し、判定の精度と使い勝手を確かめる | AI利用料とフォーム構築の外注費が中心で、大きな開発投資はかけない水準 |
| ③本開発 | 決裁者向けサマリー画面、Chatwork・LINE WORKS連携、投稿後モニタリング機能を含む正式版を開発し、有償契約を前提とした運用に移行する | 外注または自社エンジニアで数か月分の開発費がかかる水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 人口5〜10万人規模市役所の広報課長または広報係長 | 実際の投稿フローと決裁の課題感を直接把握し、パイロット候補を見つけるため | 知人紹介または自治体広報担当者向けセミナー・勉強会に参加し名刺交換 |
| 都道府県広報協議会の事務局担当者 | 横展開の起点となる協議会経由導入の可否と手続きを確認するため | 協議会公式サイトの問い合わせ窓口から訪問アポイントを依頼 |
| 元自治体広報職員またはPR会社出身のSNS運用経験者 | 炎上事例データベース構築と製品要件定義の監修者として招聘するため | 自治体OB人材紹介会社や広報系コミュニティ(SNSがっこう等)経由で接触 |
| 自治体向けグループウェア・CMSベンダーの事業提携担当者 | 既存システムとのAPI連携・代理店契約の可能性を探るため | 自治体DXフェア等の展示会ブースで名刺交換しアポイント設定 |
| 総務省情報流通行政局または地方公共団体情報システム機構(J-LIS)の担当者 | 自治体情報セキュリティポリシーガイドラインの最新運用と適合要件を確認するため | 公式サイトの問い合わせフォームから制度説明面談を依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県広報協議会・広報研究会 | 「炎上事例の勉強会を無料で開かせてほしい」と事務局に依頼し、月例会や研究会で事例共有の場をもらって参加者に直接説明する |
| 元自治体職員メンバーの人脈 | 元自治体職員のメンバーから知り合いの広報課職員に連絡してもらい、「投稿チェックを無料で試してみませんか」と個別に打診する |
| 自治体DXフェア・全国広報コンクール等の展示会 | ブース出展や登壇枠を確保し、名刺交換した担当者に「無料デモを見てほしい」と伝えて後日オンラインで個別デモを設定する |
| 自治体向けCMS・グループウェアベンダーとの同行営業 | 既存システムを納入しているベンダーの営業担当に同行し、既存顧客への追加提案として「投稿チェック機能を試験導入できないか」と紹介してもらう |
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） | 設立直後の法人・代表者 | 運転資金の確保に使え、融資総額は500万円を想定。着金までの期間を見込んで自己資金100万円と合わせた資金計画を組める |
| 小規模事業者持続化補助金 | 常時使用従業員数が少ない小規模事業者 | 自治体DXフェア出展や広報コンクールでのチラシ・Webサイト制作費など、販路開拓にかかる費用の一部を対象にできる |
| IT導入補助金 | SaaS等のITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 顧客管理・請求システムなど自社の業務基盤を整える際の導入費用の一部を補助対象にできる |
| 創業助成事業（東京都中小企業振興公社等の自治体創業支援制度） | 創業して一定期間内の中小企業（都道府県ごとに要件あり） | 事務所賃料や人件費など創業初期の固定費を補助対象にできる可能性があり、代表1名体制の期間の資金繰りを支える |
| 総務省の自治体DX推進関連の実証事業（自治体側が活用する枠組み） | 導入を検討する自治体（顧客側） | 自治体側がパイロット導入の予算を確保しやすくなる可能性があり、営業時に「実証事業として提案できないか」という切り口で話を進めやすい |
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在籍しています。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。
※ バッジは閲覧・登録状況にもとづく自動集計の相対表示です。