Who（誰が）
自治体の福祉部門・税務部門の職員と、申請主義の壁で給付を受けられていない住民（ひとり親家庭・高齢者・低所得世帯等）が対象
対象とする社会課題：自治体給付の申請主義により支援対象者が申請漏れで受給できない
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。
児童扶養手当も医療費助成も、対象になった瞬間に自動的に届くわけではない。役所は制度を知らせる相手を選べず、本人が申請して初めて動き出す。転居や離婚で世帯の状況が変わった母親に案内が届かないまま年月が過ぎることも珍しくない。この事業は、行政が既に持っているデータから『気づいていない対象者』を見つけ出し、申請の一歩手前まで手を引く仕組みをつくる。
※ 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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給付ミナシステムは、市区町村の福祉・税務部門が保有する住民基本台帳・税務・介護保険・障害福祉などのデータをAPI/CSVで統合し、AIが世帯単位で約150の給付制度への該当可能性をスコアリングするSaaSです。
職員は管理画面でスコア順に並んだ対象世帯リストを確認し、ワンクリックでお知らせ文書を送付できます。住民にはLINE公式アカウントのチャットボットが『あなたの世帯は児童扶養手当の対象になる可能性があります』と通知し、対話形式の質問に答えるだけで申請書の下書きが自動生成され、マイナンバー連携で多くの項目が自動入力されます。転居や離婚で状況が変わっても案内が届かず2年間受給できなかった、といった申請漏れをなくし、職員の業務負担を増やさずに給付率を底上げします。
日本の給付制度は原則「申請主義」であり、児童扶養手当・住民税非課税世帯給付・高齢者向け医療費助成など約200種類以上の制度が存在するが、対象者が制度を知らない・手続きが煩雑という理由で申請しないケースが後を絶たない。
例えばひとり親家庭の母親(38歳)が転居や離婚を機に世帯状況が変わったことで新たに児童扶養手当の対象になったにもかかわらず、役所からの案内が届かず2年間受給できなかった、という事例は珍しくない。厚労省の調査でも生活保護の推定利用率は20%程度とされ、対象者の8割が申請していない可能性が指摘されている。自治体職員は住民基本台帳・税情報・介護認定情報など複数システムを個別に運用しており、部署間でデータが連携されないため「本来対象者」を横断的に抽出する仕組みがない。職員数は人口減少とともに削減傾向にあり、個別に全世帯をチェックする人的余裕もない。結果として、最も支援を必要とする層に情報が届かないという構造的な機会損失が続いている。
予測モデル(勾定ブースティング系の機械学習)が世帯データから各給付制度への適合確率を算出し、過去の受給実績データで継続的に再学習することで精度を高める。
自然言語対話AI(LLM)が住民向けチャットボットとして制度説明・質問応答・申請書下書き生成を行い、行政特有の難解な文言を平易な言葉に自動変換する。最適化アルゴリズムが職員のリソース制約(架電・郵送可能件数)の中で最も給付インパクトが大きい世帯への通知順序を決定する。異常検知モデルが既存データの欠損・矛盾(例: 転居未反映)を自動検出し、データ品質向上にも寄与する。
自治体の住民基本台帳・税務・介護保険・障害福祉・国保などの既存データベースをAPI連携またはCSV定期取込で統合し、AIが世帯単位で属性(年齢構成・所得・世帯変動履歴・障害等級・介護度など)を解析、100以上の給付制度の受給要件と自動マッチングして「未申請だが対象可能性が高い世帯」を毎月自動抽出する。
抽出結果は職員向け管理画面にスコア順(受給確率・給付額インパクト)で表示され、職員はワンクリックで対象世帯へのお知らせ文書生成・送付を実行できる。住民向けにはLINE公式アカウントやSMSでチャットボットが「あなたの世帯状況では〇〇手当の対象になる可能性があります」と通知し、対話形式で簡易確認質問に答えるだけで申請書の下書きが自動生成される。申請書はマイナンバー連携により多くの項目が自動入力され、住民は最終確認・電子署名のみで提出が完了する。導入自治体では四半期ごとにAIモデルの精度と実際の受給結果を照合し、モデルを継続改善する。
| 児童扶養手当等の給付漏れによる住民の未受給額(自治体全体・年間推計) | 年間約3,000万円〜5,000万円の想定(人口10万人規模、対象世帯数百件×平均未受給額数万円で推計) |
| 職員が個別に世帯データを突合する人件費(手作業分) | 年間約400万円の想定(担当職員2名×月20時間相当の突合作業×人件費単価で算出) |
| 申請案内の郵送・電話対応コスト(対象を絞れず広く送付する場合) | 年間約150万円の想定(郵送1件80円×対象世帯拡大分を含む) |
| 生活保護等の申請率低迷による行政評価低下・住民からの苦情対応コスト | 定量化は困難だが、苦情対応・議会答弁準備に年間数十時間相当の職員稼働が発生する想定 |
| SaaS月額利用料(中規模自治体5-20万人) | 月額35万円(年間420万円) |
| 初期導入・データ連携費(初年度一括) | 300万円〜500万円(基幹システム連携範囲による) |
| 通知・申請書生成の従量課金(年間想定) | LINE/SMS通知1万件×10円=10万円+申請書下書き生成2,000件×300円=60万円、合計年間約70万円 |
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日本の給付制度は約200種類以上あるが原則申請主義であり、対象者が制度を知らない・手続きが煩雑という理由で受給機会を逃すケースが後を絶たない。
自治体側も住民基本台帳・税務・介護保険などのデータが部署ごとに分断されており、横断的に対象者を抽出する手段が存在しない。職員数は人口減少とともに削減傾向にあり、全世帯を個別に確認する人的余裕もないため、生活保護の推定利用率は20%程度にとどまるとされる。このままでは最も支援を必要とする層に情報が届かない構造的な機会損失が続くため、データ統合とAIによる抽出の仕組み化が必要である。
MVP開発フェーズはAIモデルの適合率検証を繰り返しながら仕様を固める必要があるため準委任契約が適している。
一方、CSV連携基盤や管理画面など仕様が確定できる機能は請負契約で範囲・納期・金額を明確にし、機能ブロックごとに契約形態を分けるのが望ましい。発注時は個人情報を扱うため、委託先の情報セキュリティ体制(ISMS取得状況等)と再委託の可否を契約書に明記し、自治体の個人情報保護条例への準拠要件を開発会社と事前にすり合わせておくことが重要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村の福祉部門・税務部門の職員(窓口担当・ケースワーカー) |
| セカンダリ | 給付対象となる住民(申請漏れの可能性がある世帯、特にひとり親家庭・高齢者・障害者世帯) |
| 管理 | 自治体の情報システム課担当者、およびシステム運営会社のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 基幹データ連携・統合基盤 | 住基・税務・介護・障害福祉のDB/CSVを取込→名寄せ・正規化→世帯単位統合データを生成 |
| 給付適合予測AI(勾配ブースティング) | 世帯属性データ→制度別適合確率を算出→スコア付き対象世帯リストを出力 |
| データ異常検知モデル | 既存基幹データ→欠損・矛盾(転居未反映等)を検出→要確認フラグ付きレポートを出力 |
| 職員向け抽出結果管理画面 | AI抽出結果→受給確率・給付インパクト順に並替→対象世帯一覧を職員に表示 |
| 通知優先順位最適化 | 職員の架電・郵送可能件数と給付インパクト→最適化計算→通知優先順位リストを出力 |
| お知らせ文書自動生成・送付 | 選択された対象世帯情報→文書テンプレートへ差込→PDF生成しワンクリックで郵送手配 |
| LINE/SMS通知チャットボット | 対象世帯の連絡先→制度案内メッセージを生成→LINE公式アカウント・SMSへ送信 |
| 対話型申請案内AI(LLM) | 住民の簡易質問回答→制度要件を平易化して説明→申請書下書きを自動生成 |
| マイナンバー連携自動入力 | マイナンバー連携情報→申請書の該当項目へ自動転記→入力済み申請書案を作成 |
| 電子署名・提出処理 | 住民が確認した申請書→電子署名を付与→自治体基幹システムへ提出データを登録 |
| AIモデル継続学習・精度管理 | 四半期ごとの実受給結果データ→モデル再学習・要件マスタ更新→適合率レポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
households | household_id, municipality_code, address, head_of_household_id, member_count, updated_at |
residents | resident_id, household_id, my_number_hash, birth_date, gender, disability_grade, care_level |
income_records | income_id, resident_id, fiscal_year, taxable_income, tax_exempt_flag, source_system |
benefit_programs | program_id, program_name, requirement_json, benefit_amount, jurisdiction_level, revision_date |
eligibility_predictions | prediction_id, household_id, program_id, score, model_version, predicted_at |
notifications | notification_id, household_id, program_id, channel, sent_at, status, opened_at |
applications | application_id, resident_id, program_id, draft_data_json, status, submitted_at |
data_sync_logs | log_id, source_system, sync_type, record_count, anomaly_count, executed_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 職員向け対象世帯一覧 |
| 2 | 世帯詳細・スコア確認画面 |
| 3 | 通知送付操作画面 |
| 4 | 住民向けLINEチャット画面 |
| 5 | 申請書下書き確認画面 |
| 6 | データ連携状況管理画面 |
| 7 | 申請率レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(GovCloud相当) - 行政データの国内リージョン保管要件対応 |
| 2 | LightGBM - 勾配ブースティングで高精度・高速な適合率予測 |
| 3 | LangChain+LLM(Azure OpenAI) - チャットボット対話と申請書下書き生成 |
| 4 | LINE Messaging API - 住民接点として普及率が高く低コスト |
| 5 | PostgreSQL - 世帯・所得等の構造化データを堅牢に管理 |
| 6 | Auth0/GビズID連携 - 職員・住民の認証をセキュアに統合 |
| 7 | Terraform - 自治体ごとの環境構築を再現可能に自動化 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上(月間許容ダウンタイム約3.6時間以内)、平日8 | 可用性99.5%以上(月間許容ダウンタイム約3.6時間以内)、平日8:30-17:15の窓口稼働帯を含め24時間稼働 |
| 個人情報保護のためISMAP登録水準のセキュリティを確保し、保存・通信データはAES-256相当で暗号化 | 個人情報保護のためISMAP登録水準のセキュリティを確保し、保存・通信データはAES-256相当で暗号化 |
| 世帯データ10万件規模の月次バッチマッチング処理を4時間以内に完了させる性能を確保 | 世帯データ10万件規模の月次バッチマッチング処理を4時間以内に完了させる性能を確保 |
| 職員操作ログ・AI判定結果を5年間保存し、監査・議会説明時に追跡可能とする | 職員操作ログ・AI判定結果を5年間保存し、監査・議会説明時に追跡可能とする |
| 日次フルバックアップを実施し、RPO24時間以内・RTO8時間以内で障害復旧できる体制とする | 日次フルバックアップを実施し、RPO24時間以内・RTO8時間以内で障害復旧できる体制とする |
| 制度改正への対応として要件マスタを150制度まで拡張してもアーキテクチャ変更なしで運用可能とする | 制度改正への対応として要件マスタを150制度まで拡張してもアーキテクチャ変更なしで運用可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1〜2自治体から匿名化された世帯データのサンプルを預かり、Excel等で人手による突合を行い、AIが自動抽出すべき条件を洗い出して精度の見立てを立てる | 自治体への交通費と担当者の人件費程度で、外部発注はほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | CSV取込と簡易スコアリング機能だけを持つ画面を作り、職員が実際に対象世帯リストを見て使えるか、通知文面案が妥当かを確認する | 外注で数か月分の開発費に、AI利用料を上乗せした水準 |
| ③本開発 | API連携によるデータ統合、住民向けチャットボット、申請書自動生成機能を実装し、複数自治体で本稼働できる状態まで仕上げる | エンジニア複数名分の人件費とインフラ費が主体で、外注と内製を組み合わせた本格開発の水準 |
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……
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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10万人規模の市区町村・福祉総合窓口(生活福祉課または子育て支援課)の課長級職員 | 申請主義の運用実態と現場の課題感を把握し、実証協力の一次窓口になり得るため | 自治体のDX推進計画・SDGs未来都市選定資料を調べ、担当課に電話でアポイントを依頼する |
| 同自治体の情報システム課・データ連携担当者 | 住基・税務・介護システムとのAPI/CSV連携可否と既存ベンダー契約状況を確認するため | 福祉部門からの紹介、または情報システム課宛にDX実証提案書を送付し面談を打診する |
| デジタル庁 国民向けサービスグループの実証事業担当者 | プッシュ型行政サービスの実証事業(デジタル田園都市国家構想交付金等)への採択可能性を探るため | デジタル庁の実証事業公募ページから提案書を提出、または担当室宛に問い合わせフォームで連絡する |
| 行政法務・個人情報保護に詳しい弁護士(自治体の個人情報保護条例改正に関与経験がある人) | 特定個人情報の目的外利用・要配慮個人情報の第三者提供の適法性を事前に精査するため | 日本弁護士連合会の行政法務専門分野検索、または自治体法務研究会の紹介で顧問契約を打診する |
| 自治体向けSI企業(NEC・富士通・日立の地域子会社)の官公庁営業担当 | 既存基幹システムとの連携実績・代理店提携の可能性を確認し導入コストを下げるため | 各社の官公庁ソリューション部門の問い合わせ窓口から代理店提携の相談として連絡する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体福祉部門への直接アプローチ | 知人の自治体職員や地方議員に「給付漏れ世帯の抽出で職員の手作業を減らす仕組みを試験導入させてほしい」と依頼し、まず福祉総合窓口の担当者に会う約束を取る |
| 総務省・デジタル庁の実証事業への応募 | 自治体DXや行政データ連携の実証事業公募に「給付漏れ検知AI」として応募し、採択された自治体を最初の実証パートナーにする |
| 自治体向けSI企業・地方銀行の地域振興部門への提携打診 | 既存の基幹システムを持つSI企業や地銀の担当者に「基幹系を改修せず外部連携できる給付漏れ検知の追加提案」として代理店提携を持ちかける |
| 福祉・自治体DX関連の展示会・セミナー | 自治体職員が集まる行政システム展示会に出展し、「職員の手作業を減らしながら申請率を上げる仕組み」としてデモを見せ名刺交換から商談化する |
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（創業融資） | 新たに法人を設立して事業を始める創業者 | 自治体との連携基盤構築やエンジニア採用の初期資金として活用できる。融資額は 680万円 の想定で、設立2か月目ごろの着金を前提に採用・開発計画を組む |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業直後の法人も対象になり得る） | 自治体向け提案資料の作成、展示会出展、営業用ウェブサイト整備など販路開拓費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（自社SaaSをツール登録した場合は導入先の自治体・関連事業者側が対象になるケースを想定） | 自社SaaSをITツールとして登録できれば、導入検討中の自治体窓口や提携SI企業に対して導入コスト面のハードルを下げる訴求材料にできる |
| 事業再構築補助金 | 新規事業・事業転換に取り組む中小企業等 | 既存の行政システム開発事業者やSI企業が福祉DX領域に事業転換する際の提携パートナー候補として、共同提案の文脈で候補になる |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業を予定・実施したばかりの中小企業者 | 本社を都内に置く場合、人件費・賃借料等の創業初期費用の一部助成を受けられる可能性があり、代表1名体制の期間の固定費負担を軽くできる |
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。
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