Who（誰が）
従業員300〜3000人規模の企業の人事・健康経営推進部門、経営企画部門の担当者を主な利用者とし、産業医・提携クリニックが連携先となる
対象とする社会課題：女性特有の健康課題による労働損失が企業に見えず、対策が進まない
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。
経済産業省の試算では、女性特有の健康課題による労働損失は年間3.4兆円にのぼるとされる。ある製造業の現場では、女性従業員の欠勤・休職理由の多くが婦人科系疾患だったと後から判明したときには、すでに社員が辞めていた。人事担当者は個人の健康情報に踏み込みにくく、何にいくら投資すれば効果があるかの根拠も示せないまま、対策は形だけの制度整備にとどまっている。
※ 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1,000万円の申請資料も、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。
各ボタンを押すと、この事業の内容を読み込んだAIチャットが開き、必要な資料の素案をその場で一緒に作成します。人事データ連携や施策シミュレーションの内容を踏まえ、実務にそのまま使える形で下書きします。
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FemHealth Impact Navigatorは、従業員300〜3000人規模の企業の人事担当者が使うSaaSダッシュボードです。
勤怠・休職データと匿名アンケート(月経・更年期症状等)をAPI連携し、AIが部署別・年代別に『欠勤日数×人件費単価』で労働損失額を試算します。人事担当者は月1回ダッシュボードを開き、AIが提示する『離職リスク部署トップ3』と『投資対効果の高い施策候補(オンライン診療補助・生理休暇有給化・更年期研修)』を見て経営会議資料を作成します。従業員は匿名チャットボットに症状や困りごとを入力すると、時差出勤などの働き方調整案と産業医・外部クリニックの予約導線が提示されます。四半期ごとに効果測定レポートが自動生成され、勘と経験に頼っていた女性健康施策の予算配分を数値根拠のある意思決定に変えます。
経済産業省の試算では月経随伴症状や更年期症状による労働損失は年間約3.4兆円とされるが、多くの企業はこの損失を人事データ上で可視化できていない。
従業員300人規模の製造業A社では、女性従業員の欠勤・休職理由の6割が婦人科系疾患関連であることが後から判明したが、対策着手時には既に複数名が離職していた。人事担当者は「個人の健康情報に踏み込みにくい」「何にいくら投資すれば効果があるか根拠がない」という二重の壁に直面している。健康経営優良法人認定やPBR向上を目指す経営層は人的資本開示を求められているが、女性健康課題は定量化が難しく後回しにされがちである。結果として、対策は生理休暇制度の形骸化した整備にとどまり、実効性のある予算配分がなされないまま損失が再生産されている。
予測モデル(勾配ブースティング系)が匿名化された勤怠・休職データと症状申告データから部署・年代別の労働損失額(欠勤日数×人件費単価+生産性低下推定)を回帰予測する。
自然言語対話AIが従業員向けチャットボットとして症状ヒアリングと働き方調整案の提示を24時間行い、心理的ハードルを下げる。最適化アルゴリズムが限られた健康経営予算内での施策配分(オンライン診療補助/研修/制度改定の組み合わせ)をROI最大化の観点でシミュレーションし複数案を提示する。生成AIが経営層・人事向けの報告レポートとIR用人的資本開示文言を自動ドラフトする。
人事労務システム(勤怠・休職・離職データ)と匿名化された従業員アンケート(月経・更年期症状、PMS、不妊治療等の申告)をAPI連携し、AIが部署別・年代別に労働損失額を試算するダッシュボードを人事担当者に提供する。
人事担当者は月1回ダッシュボードを確認し、AIが提示する「離職リスクが高い部署トップ3」と「投資対効果が高い施策候補(オンライン婦人科診療補助、生理休暇の有給化、更年期研修等)」を経営会議に報告する。従業員側は匿名のチャットボットに症状や困りごとを入力すると、AIが個別の働き方調整案(時差出勤、業務量調整の相談テンプレート)を提示し、必要に応じて産業医や外部クリニックの予約導線につなぐ。導入後は四半期ごとにAIが施策実施前後の損失額変化を再試算し、効果測定レポートを自動生成する。
| 婦人科系疾患関連の離職に伴う中途採用・再教育コスト(1名あたり) | 年額約100万円〜150万円の想定 |
| 欠勤・休職による生産性損失(従業員300人規模、婦人科系疾患関連分) | 年間約500万円〜800万円の目安 |
| 健康経営優良法人認定取得・維持のための場当たり的コンサル費用 | 年額約50万円〜100万円の想定 |
| 生理休暇制度形骸化に伴う労基指摘・訴訟対応の予備費用 | 発生時一件あたり数十万円〜数百万円の想定 |
| SaaS基本プラン(従業員300人、1人月額300円) | 月額9万円(年間108万円) |
| 施策シミュレーション上位プラン(基本料金1.5倍) | 月額13.5万円〜(年間162万円〜) |
| 人的資本開示レポート作成支援(年1回スポット) | 年額30万円〜 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
マーケ会社の紹介を希望する※ 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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
経産省試算で年間3.4兆円とされる女性の健康課題起因の労働損失を、多くの企業は人事データ上で可視化できていない。
製造業A社では欠勤・休職理由の6割が婦人科系疾患関連と後から判明し、対策着手時には複数名が離職済みだった。人事担当者は『個人の健康情報に踏み込みにくい』『何にいくら投資すれば効果があるか根拠がない』という二重の壁を抱え、対策は生理休暇制度の形骸化した整備にとどまっている。経営層は人的資本開示を求められる一方、女性健康課題は定量化が難しく後回しにされがちであり、統計データのみで意思決定できる仕組みが必要とされている。
PoC・データ基盤構築(0-6ヶ月)は要件が流動的なため準委任契約が適し、予測モデルの精度検証や連携仕様の調整を柔軟に進められるようにする。
正式版リリース以降(6ヶ月目以降)は機能要件が固まるため請負契約に切り替え、成果物(ダッシュボード・チャットボットの正式版)を明確な検収基準で管理する。要配慮個人情報を扱うため、契約書には匿名化処理の実装範囲・第三者認証取得責任・データ漏洩時の責任分界を明記すること。人事労務クラウド3社とのAPI連携は先方仕様変更リスクがあるため、追加改修分は準委任または別途見積の変更管理条項を設けること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員300〜3000人規模企業の人事・健康経営推進担当者 |
| セカンダリ | 症状の悩みを抱える従業員本人(匿名チャットボット利用者) |
| 管理 | 自社システム管理者(データ連携設定・アクセス権限管理を行う人事部門責任者) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 勤怠・休職データ連携取得 | 人事労務クラウドAPIから勤怠・休職データを取得→形式変換→分析用DBへ格納 |
| 匿名症状アンケート収集 | 従業員の症状申告フォーム入力→匿名化ID付与→統計DBへ保存 |
| 労働損失額予測モデル | 勤怠・症状データ入力→勾配ブースティングで回帰予測→部署別年代別損失額を出力 |
| 離職リスク部署ランキング | 損失予測結果を入力→リスクスコア算出→離職リスク上位3部署を表示 |
| 施策ROI最適化シミュレーション | 予算上限と施策候補を入力→最適化アルゴリズムで組合せ計算→ROI最大案を複数提示 |
| 経営会議レポート自動生成 | 損失予測と施策案データ入力→生成AIが要約→経営会議用スライド案を出力 |
| 従業員向け症状チャットボット | 従業員が症状・悩みを入力→対話AIがヒアリング→働き方調整案テンプレートを提示 |
| 外部クリニック予約導線 | チャットボットで受診希望入力→提携クリニックAPI連携→予約枠を提示し確定 |
| 四半期効果測定レポート | 施策実施前後の損失データ入力→AIが差分再試算→効果測定レポートを自動出力 |
| 人的資本開示文言ドラフト作成 | 施策実績データ入力→生成AIが開示文言を作成→統合報告書用テキスト案を出力 |
| 管理者向けダッシュボード表示 | 人事担当者がログイン→各種分析結果を集約→部署別グラフとサマリーを画面表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies(企業マスタ) | company_id, company_name, industry_code, employee_count, contract_plan, contract_start_date |
employees(従業員マスタ・匿名化) | employee_hash_id, company_id, department_code, age_band, gender, employment_type |
attendance_leave_records(勤怠・休職) | record_id, employee_hash_id, record_type, start_date, end_date, reason_code, work_hours |
symptom_surveys(症状申告) | survey_id, employee_hash_id, submitted_at, symptom_category, severity_score, freetext_masked |
chatbot_sessions(対話ログ) | session_id, employee_hash_id, started_at, intent_category, suggested_action, referral_flag |
loss_estimations(損失試算結果) | estimation_id, company_id, department_code, age_band, period, estimated_loss_amount, absence_days_total |
intervention_plans(施策シミュレーション) | plan_id, company_id, proposed_measures, estimated_roi, budget_allocation, simulation_date |
clinic_referrals(クリニック送客) | referral_id, employee_hash_id, clinic_id, referral_date, appointment_status, fee_amount |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 経営ダッシュボード画面 |
| 2 | 部署別損失分析画面 |
| 3 | 施策シミュレーション画面 |
| 4 | 従業員チャットボット画面 |
| 5 | 予約導線確認画面 |
| 6 | 症状アンケート回答画面 |
| 7 | 開示レポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(匿名化データ基盤の構築・運用実績が豊富) |
| 2 | LightGBM(勾配ブースティングで損失額回帰予測に適す) |
| 3 | LangChain(対話フロー構築と外部API連携を高速化) |
| 4 | OpenAI API(レポート・開示文言の自動ドラフト生成) |
| 5 | Python OR-Tools(予算最適化シミュレーションを実装) |
| 6 | Auth0(企業単位のアクセス権限・SSO管理を簡易化) |
| 7 | Metabase(BIダッシュボードで経営会議資料を高速作成) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: ダッシュボード・チャットボットの月間稼働率99.5%以上を目標とする |
| 性能 | 性能: チャットボット応答は入力から3秒以内に返答する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 要配慮個人情報を含むため通信・保存データはAES-256で暗号化する |
| セキュリティ | セキュリティ: プライバシーマーク等の第三者認証を導入後1年以内に取得する方針 |
| 運用 | 運用: 匿名化処理により個人特定不可な統計単位(最小5名以上)でのみ集計表示する |
| バックアップ | バックアップ: データベースは日次バックアップし復旧目標時間(RTO)4時間以内とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業の勤怠・休職データをExcelで受け取り、人力で部署別・年代別の労働損失額を試算した簡易レポートを作成し、人事担当者に見せて反応と改善要望を集める | 交通費と分析にかかる自分の稼働時間のみ、外部発注なし |
| ②最小システム | 匿名化アンケートは既存のフォームツールで代替し、集計結果を汎用BIツールで可視化する簡易ダッシュボードを作り、API連携なしで複数社に試験導入して運用の手応えを確かめる | フォーム・BIツールの利用料と軽微な外注費のみ、数か月分の小規模投資 |
| ③本開発 | 人事労務システムとのAPI連携、予測モデル、チャットボット、レポート自動生成機能を実装し、正式版として複数企業に本番導入して効果測定を開始する | データサイエンティストや対話AIエンジニアへの外注・採用費を含む本格的な開発投資、数か月〜半年分の規模 |
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……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 従業員300〜3000人規模の製造業・上場準備企業の人事部長または健康経営推進責任者 | 現場の課題感とダッシュボード導入の意思決定プロセスを直接把握するため | 健康経営優良法人認定企業リストから経産省サイトで抽出し個別に連絡 |
| 勤怠管理・健康管理クラウドベンダー(例:KING OF TIME、カオナビ等)の事業提携・アライアンス担当者 | API連携の技術要件と提携条件を早期に確認し導入障壁を下げるため | 各社の代理店・パートナー募集窓口から問い合わせフォーム経由で接触 |
| オンライン婦人科診療サービス運営会社(例:産婦人科オンライン系)の事業開発担当者 | 送客提携の成果報酬条件と診療予約導線の技術連携仕様を確認するため | サービス公式サイトの法人提携窓口またはヘルスケアスタートアップ展示会で接触 |
| 産業医紹介法人・産業保健スタッフ派遣会社の営業責任者 | 従業員相談後の産業医連携フローと医療顧問候補の確保のため | 日本産業衛生学会や産業医科大学関連の紹介ネットワーク経由で紹介依頼 |
| 人的資本開示コンサルティング会社(大手監査法人系または専門ブティック)のコンサルタント | 統合報告書・有価証券報告書の開示実務要件とクロスセル可能性を確認するため | ISSB・人的資本可視化指針関連セミナーに参加し名刺交換から接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 健康経営優良法人認定の申請担当者への直接アプローチ | 認定申請の準備をしている企業のIR担当・人事担当にLinkedIn等で連絡し、「開示データ作成の負担を減らす試算ツールを一緒に検証してほしい」と無償モニターを依頼する |
| 人事労務系コミュニティ・勉強会 | 人事担当者が集まるオンラインコミュニティや勉強会に参加し、「女性の健康課題による欠勤・離職のデータをお持ちの方、試算モデルの検証にご協力いただけないか」と声をかける |
| 産業医・保健師ネットワーク経由の紹介 | 顧問予定の産業医や知人の保健師に、「担当している企業でデータ可視化に困っている人事の方がいれば紹介してほしい」と依頼し、専門家の信用を借りて接点を作る |
| 人事労務SaaSベンダーとの共同セミナー | 勤怠管理・健康管理クラウドの営業担当に「貴社の既存顧客向けに女性健康の労働損失をテーマにした無料勉強会を共同開催しませんか」と持ちかけ、参加企業に個別ヒアリングを依頼する |
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 | 法人設立から間もない創業者、女性や若者・シニアの起業家支援類型に該当する場合は利率優遇の対象になりうる | 自己資金100万円に加えて運転資金の融資（合計1,000万円の想定）を受けることで、パイロット企業への提案活動やデータ基盤構築の初期費用を賄える |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の要件あり）で販路開拓や業務効率化に取り組む事業者 | 人事担当者向けの営業資料作成やセミナー開催など、最初の顧客獲得のための販促活動費の一部に充てられる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業（自社導入または導入支援事業者としての登録が必要な場合あり） | ダッシュボードやチャットボットの開発・改修費用の一部を補助対象にできる可能性があり、導入企業側の負担軽減にもつながる |
| TOKYO女性ベンチャー成長促進事業（東京都） | 女性起業家が代表を務めるベンチャー企業（都内での創業・実施が要件） | 女性の健康課題を扱う事業として親和性が高く、事業計画のブラッシュアップや専門家伴走支援を受けられる可能性がある |
| IPA 未踏IT人材発掘・育成事業 | 独創的なアイデアを持つ個人（学生・社会人問わず、年齢要件あり） | 労働損失予測モデルや対話AIの開発を担う技術者が採択されれば、開発費支援と専門家メンタリングを受けながらプロトタイプの精度を高められる |
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。
この課題に取り組む起業家仲間がコミュニティで情報交換しています。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・登録などの行動データに基づく相対表示です。