TriHub ビジネスモデル進化戦略

SaaSからスタートし基盤を作り、その基盤を活用して、事業者マッチング、助成金支援・コンサル、自治体との協業と
リスクヘッジをしながら1データからの循環成長による社会インフラ化への道筋を構築する

循環成長エコシステム
各領域が相互に強化し合い、1データ4グロースな安定した成長を実現
TriHub
エコシステム
SaaS
基盤
施設
ネットワーク
専門
サービス
自治体
連携
データ
資産
なぜ循環成長モデルなのか？
SaaS単体では限界がありリスクもある。そのため確実な成長、リスクヘッジとしてもデータをフル活用した拡張展開を構築していく。

❌ SaaS単体のリスク

10%
Year 1
20%
Year 2
30%
Year 3
40%
Year 4
50%
Year 5
SaaS月額課金のみ - 天井: 3-5億円/年
  • 👥 対象顧客数の上限（企業数×従業員数）
  • 💰 ARPA向上の限界（福利厚生予算の制約）
  • 🔄 収益源の単一性（リスク大）
  • ⚔️ 競合参入容易性（差別化困難）

✅ 循環成長でリスクヘッジ

10%
Year 1
30%
Year 2
50%
Year 3
70%
Year 4
100%
Year 5
相乗効果によるリスクヘッジしつつ大きな成長
×2.5 ×6 ×10
  • 🎯 複数収益源によるリスクヘッジと安定性
  • 📈 各フェーズが相互強化
  • 🛡️ データ蓄積による参入障壁
  • 🌊 ネットワーク効果で加速

📊 ベースとなるデータ価値を相乗的に活用して成長するシナリオ

Phase 1
基礎データ
企業ニーズ、従業員課題
→
Phase 2
取引データ
事業者マッチング精度向上
→
Phase 3
成果データ
ROI実証、信頼蓄積、助成金支援
→
Phase 4
社会データ
自治体支援レベル
結果: 同じデータが4つの異なる価値創出に同時活用 → 競合が追いつけない複合優位性を構築

🔄 相乗効果のメカニズム

SaaS顧客/フォーラムユーザ
→
必要な助け・施設ニーズ特定
Next:プラットフォーム拡大
施設ネットワーク化でマネタイズ
→
専門知見蓄積・助成知見醸成
Next:コンサル価値向上
助成補助など実績データを蓄積
→
自治体信頼獲得
Next:社会インフラ化
高い公共性をフックに官民連携事業推進
→
信頼度を背景に企業導入促進
Next:SaaSを更に拡大加速
⚡
タイミング優位性

2025年団塊世代後期高齢化、2027年第2次ベビーブーム世代が50代突入、318万人のビジネスケアラー急増という社会構造変化の波に合致。競合不在の未開拓市場でファーストムーバーアドバンテージを獲得。

🔄
循環成長による拡大

SaaSで蓄積された従業員へと施設マッチング・インセンティブ化の横展開。SaaS→プラットフォーム→と各段階が相互に強化し合い、ネットワーク効果により成長を実現。一度確立されると競合参入が困難な循環構造を開始。

📊
独自データ資産による競争優位

更に横展開し育介PFとして企業・従業員・施設の3層データを独占し、精度の高いマッチングとインサイト提供を実現。データが蓄積されるほど価値が向上し、模倣困難な参入障壁を構築。

🏛️
官民連携による社会インフラ化

民間から始まり自治体連携で公共性を獲得。7,595億円の自治体IT市場、30.3兆円の公的福祉支出を背景に、持続的な競争優位性を確立。


TriHubエコシステム成長のタイムライン
1
SaaS基盤確立 (PMF達成)
0～24ヶ月
保守的: 0.41億円/年
目標値: 1.02億円/年
ストレッチ: 1.63億円/年
💼
企業向けSaaS課金
100%
KPI（目標値シナリオ）
契約企業数 42社
従業員利用者 12,600名
ARPA 270万円/年
2
事業者プラットフォーム化
18～36ヶ月
保守的: 2.07億円/年
目標値: 5.18億円/年
ストレッチ: 8.29億円/年
💼
SaaS課金
70%
🏢
施設登録・手数料
30%
KPI（目標値シナリオ）
契約企業数
132社
従業員基盤
39,600名
マッチング成約数
20件/月
アクティブ施設数
180施設
プラットフォーム流通総額
3億円/年
3
補助支援事業展開
30～60ヶ月
保守的: 5.1億円/年
目標値: 12.75億円/年
ストレッチ: 20.4億円/年
💼
SaaS課金
60%
📋
専門サービス
18%
🏢
プラットフォーム収益
22%
KPI（目標値シナリオ）
契約企業数
252社
助成金申請支援件数
30件/月
コンサルティング案件数
20件/年
プラットフォーム流通総額
8億円/年
4
社会インフラ化へ
54ヶ月～
保守的: 11.88億円/年
目標値: 29.7億円/年
ストレッチ: 47.52億円/年
💼
エンタープライズSaaS
45%
🏛️
自治体連携事業
10%
📊
PF・専門サービス
45%
KPI（目標値シナリオ）
契約企業数 400社
自治体連携数 10自治体
データライセンス契約
20社
企業研修実施数
100社
プラットフォーム流通総額
20億円/年

顧客獲得計画

Phase1

SaaS基盤確立期

0-24ヶ月
42社
獲得企業数

最初の10社獲得

ネットワーク直接営業
IT企業CEO・人事責任者への直接アプローチ
3社
介護離職実態調査営業
価値提供型インタビューから契約転換
5社
HRコミュニティ継続関係構築
HR-Tech協会・労務管理研究会での認知獲得
2社

10→30社への拡大戦術

成功事例を武器にした横展開

月1回セミナー開催（50名参加→10名商談→3名成約）

目標：10社
競合企業への「業界標準化」訴求

既存顧客の同業他社に対する横展開営業

目標：8社
SEO記事とリードマグネット

月30リード→10商談→1.5社成約のインバウンド創出

目標：7社
社労士事務所との提携営業も検討

顧客紹介：初年度売上の30%、共同提案で案件折半

目標：5社
12-24ヶ月：月2社ペース維持で24ヶ月で42社達成
Phase2

プラットフォーム化

18-36ヶ月
132社
+ プラットフォーム展開

TriHubによる需要プッシュとマッチング効率化

前提機能である能動的ニーズ発掘システム

3ヶ月毎の全従業員アンケートで潜在ニーズを事前把握

予測対象：1,000名 月間相談：100件
重点エリアでの施設確保

世田谷区など重点5エリアで施設180件確保

世田谷区：相談8件/月 港区：相談6件/月
スコアリングシステム

最適マッチングで成約率40%まで向上

月20件×15万円 年3,600万円手数料収益
Phase 3

専門サービス拡大

24-48ヶ月
252社
+ 専門サービス統合

法改正施行後の企業制度設計ニーズとの合致狙い

両立支援制度診断コンサル

登録社の50%×年1回の制度設計パッケージ

助成金申請支援

コンサル導入企業の60%が申請に発展

法改正施行後3年経過による伝播特需

コンサルスタートによる導入プロセスの強化

データライセンス事業

匿名化ケアデータの人材・保険会社提供

実行体制：社労士3名体制で月30件処理を実現

実質的なARPU

SaaS従業員単価の目標値は2xとなるが、段階的な業務範囲拡張により、同じ顧客基盤から実質的に6.6xの収益創出を狙う

Phase 1
月額750円
SaaS単体
→
Phase 2
実質1,300円
SaaS＋マッチング手数料
→
Phase 3
実質3,400円
SaaS＋専門サービス
→
Phase 4
実質4,950円
全サービス統合
新規獲得負荷を最小化しながら収益最大化を実現
各サービスは既存顧客の具体的ニーズに基づく自然な拡張で解約リスクを抑制
Phase間移行計画
Phase 1 → Phase 2
PMF達成を基にプレシリーズAを調達し、成長を加速
🎯 トリガーKPI
初期顧客42社との契約および高い定着率を実証
導入企業5社以上で、離職リスクの定量的・定性的改善効果を実証
プレシリーズAラウンドの資金調達完了
📅 準備スケジュール
9ヶ月後 プラットフォーム事業の準備（提携施設候補のリストアップと初期打診）
12ヶ月後 PMF達成と導入効果データを基に資金調達開始
18ヶ月後 プレシリーズA調達完了、営業・開発チーム拡充
移行実行 再現性のある顧客獲得モデル構築に着手
⚠️ リスク対策
PMF達成の遅延、または資金調達の不確実性 → 少ない顧客でもLTVが高いことを証明し、エンジェル投資家等からのブリッジ資金を確保
Phase 2 → Phase 3
プラットフォーム収益の安定化を基に、専門サービスへ展開
🎯 トリガーKPI
契約企業数120社達成
プラットフォーム収益が全売上の17.5%以上に到達
LTV/CAC比が13.5倍以上で安定
📅 準備スケジュール
9ヶ月前 社労士・専門家との業務提携ネットワーク構築
6ヶ月前 助成金申請支援サービスのパイロットテスト開始
3ヶ月前 既存顧客への先行提供と価格設定
⚠️ リスク対策
専門サービスの品質担保とスケール化の困難性 → 外部専門家ネットワークを積極的に活用し、自社チームは品質管理と顧客折衝に集中
Phase 3 → Phase 4
収益多様化の実績を基に、自治体連携による社会インフラ化へ
🎯 トリガーKPI
ARR（年間経常収益）12.75億円達成
データ蓄積：企業200社、施設500件、ユーザー60,000名
主要都市圏でのサービスカバレッジ70%以上
📅 準備スケジュール
18ヶ月前 公共政策・自治体連携の専門人材を採用
12ヶ月前 先進的な自治体との実証実験を開始
6ヶ月前 データライセンス商品の設計とリーガルチェック
⚠️ リスク対策
自治体との連携プロセスの長期化・複雑性 → 複数の自治体と並行で協議を進め、特定地域での成功モデルを横展開する戦略を採用
収益成長シナリオ
保守的
目標値
ストレッチ
Phase 1
1.02億円
Phase 2
5.18億円
Phase 3
12.75億円
Phase 4
29.7億円
収益モデルの算定根拠
Phase 1 価格設定
Phase 2 収益構造
Phase 3 専門サービス
成長率前提

Phase 1: SaaS基盤（従業員月額単価 750円）

💰
明確なROI
中堅社員1名の離職コスト770万円に対し、従業員300名企業（年額270万円）の場合、1名の離職を抑制するだけで約2.8年分の投資回収が可能。
⚖️
競合優位性
汎用福利厚生（~1,200円/月）と同価格帯で、課題が深刻な「育児・介護」に特化した、より深く実用的な価値を提供。
📈
価値ベース価格
平均年収569万円の社員の生産性低下（-27.5%）による損失は約156万円/年。当サービスは損失額のわずか0.6%で導入可能。

リスクヘッジを考えた事業展開パスの検討

状況に応じた3つの事業展開パス

1stプラン サクセスパス
1→2→3→4

全収益源を順次展開し最大成長を目指す

最大収益モデル
2ndプラン 専門特化パス
1→3→2

プラットフォーム事業が困難な場合、より確実な専門サービスを先行展開

安定成長モデル
3rdプラン SaaS集中パス
1→4

他事業が不調でも、SaaS単体で持続可能な事業として成立

堅実運営モデル

事業リスクの最小化に向けて

一つの事業が期待通りに進まなくても、他の収益源で事業継続と成長を実現する構造により、市場反応や競合状況に応じて最適な収益源に経営資源を集中できます。

EXIT戦略
🤝
M&A
HRテック大手 (SmartHR, freee等)
買収ロジック: コア人事領域から従業員エンゲージメント・定着支援へと事業拡大する上で、離職の根本原因を解決するTriHubは戦略的価値の高さをアピール。
想定PSR: 8-12倍
大手福利厚生企業 (ベネフィット・ワン等)
買収ロジック: カタログ型の旧来サービスから脱却し、従業員の課題を能動的に解決する高付加価値サービスも提供できることをアピール。
想定PSR: 6-10倍
大手事業会社 (保険・ヘルスケア等)
買収ロジック: 従業員の健康・生活支援という巨大市場への参入の足掛かりとして、TriHubが持つ独自のケアデータと顧客基盤を獲得できることをアピール。
想定PSR: 7-10倍
🏛️
IPO
6-8年後 東証グロース市場上場
上場時売上想定 (目標値) 約42億円
想定PSR 6-8倍
想定時価総額 240-320億円
PSR根拠

国内SaaS上場企業のPSR中央値は市況により5-7倍で推移しています。しかし、TriHubは「ビジネスケアラー」という未開拓市場のリーダーとなり、高い社会性（ESG評価）と健全なユニットエコノミクスを武器に、アベレージの中でも上向きな評価を得られると想定しています。

投資家リターンシミュレーション
エンジェルラウンド（現在）
投資額: 3,000万円（10%） 評価額: 3億円
シリーズA（2-3年後）
調達額: 5億円（15%） 評価額: 33億円 エンジェル投資家リターン: 11倍
M&A/IPO時（6-8年後）
想定企業価値: 240-420億円 エンジェル投資家最終リターン: 80-140倍 想定IRR: 年率80-120%
リスクシナリオ
保守的シナリオ: EXIT時評価額55億円（約18倍リターン）※Phase4保守的売上(11.88億円) × PSR 5倍で算出
失敗シナリオ: PMF達成後に低迷し、早期売却5億円（1.7倍リターン）