Who（誰が）
専任栄養士を持たない小規模認可外・企業主導型保育所（定員19人以下、全国約1.2万施設）の園長・保育士・栄養士が主な利用者である
対象とする社会課題：小規模保育所における給食アレルギー対応の献立段階検証不足
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。
小規模な保育所の多くは専任栄養士がおらず、園長や保育士が兼務で献立を作り、原材料表との突き合わせに追われている。確認漏れは誰かの不注意ではなく、仕組みの隙間から生まれる。事故が起きてから対応するのではなく、献立を作る段階でリスクを検出できれば、現場の負担を減らしながら子どもの命を守ることができる。
※ 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。
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アレルギー献立セーフティチェッカーは、専任栄養士のいない小規模保育所（定員19人以下）向けに、献立作成時点でアレルギー事故を防ぐWebサービスです。
栄養士や園長がPCやタブレットで食材名・使用量・加工食品の商品名を入力すると、AIが数秒でアレルゲン28品目と照合し、園児ごとの登録アレルギー情報と突合してリスクを画面上に赤色アラートで表示します。リスクが出た献立には代替食材候補が自動提示され、「卵を使わず同量のタンパク質を確保したい」といった相談をチャットで入力すれば、対話型AIが具体的な代替案と発注量を返答します。確定した献立は園児別の配食シートとして自動生成され、当日は配膳担当者がタブレットで名前と食材を最終確認できます。人手による1品ずつの照合作業と確認漏れを、献立段階で潰す仕組みです。
全国の認可外・小規模保育所（0〜19人定員）は約1.2万施設あり、その多くが専任栄養士を持たず、園長や保育士が兼務で献立作成と食材発注を行っている。
厚労省調査では保育施設での食物アレルギー誤食事故が年間数百件報告されており、うち多くは献立作成時点での原材料確認漏れや代替食材の見落としが原因とされる。特に小規模園では栄養士1名が複数園を巡回する体制が多く、献立を人手で1品ずつ原材料表と照合する作業に週数時間を要し、確認漏れが発生しやすい。既存の献立作成ソフトはアレルギー表示機能を持つものもあるが、原材料データベースが最新でなく、加工食品の成分変更に追従できていない。結果として、事故が起きるまで問題が発覚しない「後追い対応」が常態化している。
自然言語処理により献立テキストや加工食品名から原材料を抽出し、成分データベース（アレルゲン28品目・随時更新）と照合してリスクを検出する。
機械学習モデルが過去の献立・代替実績データから栄養バランスを維持した代替食材を予測・提案する。対話型AI（LLM）が栄養士からの自由記述の相談に応答し、専門知識のない担当者でも自然な言葉でアレルギー対応の相談ができる体験を提供する。異常検知アルゴリズムが「登録アレルギー情報と献立の不整合」をアラートとして自動検出し、確認漏れを防止する。
保育所の栄養士・調理担当者が献立案（食材名・使用量・加工食品の商品名）をWeb画面やCSVで入力すると、AIが数秒で全食材をアレルゲン28品目に照合し、園児ごとのアレルギー登録情報と突合してリスクを可視化する。
リスクが検出された場合、AIが代替食材候補を過去の献立データと栄養バランスから自動提案し、栄養士がチャットで「卵を使わずにこの分量のタンパク質を確保したい」と相談すると、対話型AIが具体的な代替案と発注量を返答する。献立確定後は電子カルテ的な「園児別配食シート」が自動生成され、当日の配膳担当者がタブレットで最終チェックできる。月次では誤食未然防止件数や食材使用傾向をレポート化し、園と保護者への説明資料としても活用できる。
| 献立照合の手作業人件費（園長・栄養士、週3〜4時間×時給2,000円換算） | 年額約31万〜42万円 |
| 非常勤栄養士の電話確認・持ち帰り残業対応（月10時間×時給2,500円換算） | 年額約30万円 |
| 誤食事故発生時の対応コスト（保護者説明・行政報告・医療費立替等、1件あたり想定） | 1件あたり10万〜50万円 |
| 確認漏れによる保護者信頼低下・退園リスク（園児1人あたり月謝喪失想定） | 1人あたり年額36万〜60万円 |
| 園単位SaaS利用料（園児30人程度） | 月額18,000円（年額21.6万円） |
| 法人一括契約プラン（10園以上、1園あたり） | 月額12,000円（年額14.4万円） |
| 自治体向け導入支援・研修（1件） | 50万〜150万円（単発） |
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小規模保育所の多くは専任栄養士を持たず、園長や保育士が兼務で献立作成から食材発注までを担っており、原材料表との照合に週数時間を要している。
厚労省調査でも保育施設での誤食事故は年間数百件報告され、多くが献立作成時点での確認漏れや代替食材の見落としに起因する。既存の献立ソフトはアレルギー表示機能を持つものもあるが、加工食品の成分変更への追従が遅く、事故が起きてから問題が発覚する後追い対応が常態化している。栄養士1名が複数園を巡回する体制では、献立確定前にリスクを機械的に洗い出す仕組みが不可欠である。
初期の検証フェーズ（0〜6ヶ月のプロトタイプ試験導入）はAIモデルの検出精度や画面要件が固まっていないため、要件変更を前提とした準委任契約が適している。
成分データベース連携や配食シート出力などMVPの機能が確定した初期展開フェーズ以降は、機能要件を仕様書として固定できるため請負契約への切替えが可能である。ただしAIの誤検出対応や成分データベースの月次更新運用は継続的な改善作業であるため、開発完了後も準委任型の保守契約を別途締結することを推奨する。誤食事故時の責任範囲が不明確なリスクがあるため、契約書上で「AIは支援ツールであり最終判断は栄養士・保育士が行う」旨を明記し、開発会社の責任範囲を成果物の品質保証に限定する条項を必ず入れること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 小規模保育所の栄養士（巡回含む）・園長・調理担当者。献立入力、アレルゲン照合結果の確認、代替食材の相談・採用を行う。 |
| セカンダリ | 当日の配膳担当保育士。タブレットで園児別配食シートを見ながら最終配膳チェックを行う。保護者は月次レポートの説明を受ける立場として関与する。 |
| 管理 | 保育運営法人の管理者・自治体保育課の担当者。複数園の導入状況・検出件数・成分データベース更新状況を管理し、契約・研修の実施主体となる。 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 献立入力機能 | 食材名・使用量・商品名をWeb/CSVで入力→形式検証→献立データとして登録 |
| アレルゲン自動照合機能 | 献立データを入力→NLPで原材料抽出しアレルゲン28品目DBと照合→品目別リスク判定を出力 |
| 園児アレルギー情報登録管理機能 | 園児別アレルギー登録情報を入力→DB保存・更新→園児プロファイル一覧を出力 |
| 不整合検出アラート機能 | リスク判定結果と園児登録情報を入力→異常検知で不整合抽出→確認漏れアラートを出力 |
| AI代替食材提案機能 | 検出リスク食材を入力→過去献立・栄養データから代替候補を予測→代替食材と栄養値を出力 |
| 対話型AIチャット相談機能 | 栄養士の自由記述相談を入力→LLMが文脈解析し回答生成→代替案と発注量を出力 |
| 配食シート自動生成機能 | 確定献立データを入力→園児別に突合し生成→園児別配食シートを出力 |
| タブレット配膳最終チェック機能 | 配食シートと当日配膳状況を入力→担当者がタブレットで照合→配膳完了・差異記録を出力 |
| 月次レポート機能 | 月間の検証・アラート・採用実績データを入力→集計・グラフ化→誤食防止件数レポートを出力 |
| 成分データベース更新管理機能 | 外部食品成分データを入力→月次差分検証・反映処理→最新アレルゲンDBを出力 |
| アレルゲン照合API提供機能 | ベンダーからの食材名リクエストを入力→照合ロジック実行→アレルゲン判定結果をAPI応答で出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, type, capacity, contract_plan, billing_status |
children | child_id, facility_id, name, birth_date, allergy_info_id |
allergies | allergy_id, child_id, allergen_code, severity, registered_date, updated_by |
menus | menu_id, facility_id, menu_date, meal_type, status, created_by |
menu_items | item_id, menu_id, food_name, product_name, quantity, unit |
ingredients_db | ingredient_id, product_name, maker, allergen_codes, updated_date, source |
risk_checks | check_id, menu_id, child_id, allergen_code, risk_level, detected_at, resolved_flag |
substitution_logs | log_id, menu_item_id, original_food, suggested_food, adopted_flag, nutrition_diff |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 献立入力画面 |
| 2 | アレルギー登録画面 |
| 3 | リスク検出結果画面 |
| 4 | 代替食材提案画面 |
| 5 | 対話型相談チャット画面 |
| 6 | 園児別配食シート画面 |
| 7 | 月次レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python (NLPによる原材料抽出処理に適する) |
| 2 | FastAPI (軽量で高速なAPI提供に適する) |
| 3 | PostgreSQL (アレルギー・献立データの正規管理に適する) |
| 4 | OpenAI API (対話型相談機能のLLM基盤として利用) |
| 5 | React (タブレット操作性を重視したUI構築) |
| 6 | AWS (自治体・法人単位のスケール展開に対応) |
| 7 | Auth0 (園単位アクセス権限管理を簡易に実現) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 平日6-9時の調理準備帯で稼働率99.5%以上を確保する想定 |
| 性能 | 性能: 献立50品目のアレルゲン照合処理を平均3秒以内で完了する目安 |
| セキュリティ | セキュリティ: 園児のアレルギー個人情報は暗号化保存し通信はTLS1.2以上を必須とする |
| 運用 | 運用: 成分データベースは月1回以上更新し、更新実施率100%を維持する想定 |
| バックアップ | バックアップ: 献立・配食データを日次バックアップし、RPO24時間以内で復旧できる体制とする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 導入1,500園・同時アクセス300ユーザーまで性能劣化なく対応する目安 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | Excel・CSVの献立データを人手でアレルゲン28品目リストと照合し、数自治体・数十園規模でヒアリングを行い、検出漏れが減るかを確認する。 | ヒアリングの交通費と謝礼程度 |
| ②最小システム | Web入力とAPI照合による簡易システムを作り、代替食材提案はルールベースで返す。実際の園に使ってもらい、アラートの精度と操作性を確認する。 | 外部AI利用料と小規模な外注費で数か月分程度 |
| ③本開発 | 対話型AIによる相談機能、異常検知アラート、配食シート自動生成を実装し、成分データベースの月次更新体制を構築する。 | 開発チームの人件費と成分データベース契約費を含むまとまった外部委託費 |
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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 |
|---|---|---|
| 小規模認可保育所（定員19人以下）の園長または兼務栄養士 | 献立作成・食材照合の実作業フローと現場の困りごとを直接把握するため | 市区町村保育課の名簿から近隣園に電話し、栄養士会経由で紹介依頼する |
| 都道府県栄養士会または市区町村単位の保育栄養士連絡会の代表者 | 複数園を巡回する栄養士の共通課題とアレルギー対応の実務基準を確認するため | 都道府県栄養士会の事務局に問い合わせ、研修会や部会に参加して接点を作る |
| 市区町村の保育課（給食・安全対策担当）または保育安全対策補助金の担当係長 | 無償トライアル導入に使える補助金の要件と自治体一括導入の意思決定者を確認するため | 自治体HPの保育課代表番号に電話し、給食・アレルギー対策担当への取次を依頼する |
| 保育ICTベンダー（コドモン等）の事業提携・アライアンス担当者 | 既存の園児管理システムとのAPI連携可能性と販売チャネルを検討するため | 展示会（保育博等）の出展ブースで名刺交換し、後日提携相談のアポを取る |
| 日本食品標準成分表関連団体または食品成分データベース提供事業者の担当者 | アレルゲン28品目の最新データ提供契約条件とデータ更新頻度を確認するため | 文部科学省科学技術・学術政策局の公開資料から関連団体を特定し問い合わせる |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 栄養士会・保育士会への提携打診 | 「小規模園の献立アレルギー確認の負担を減らす無償トライアルをしたい」と伝え、会員向け勉強会での紹介や紹介制度の相談をする。 |
| 自治体保育課への説明訪問 | 「誤食事故防止のための献立チェック支援ツールを試験導入したい」と説明し、管内の小規模園への案内やモデル事業としての採用を依頼する。 |
| 保育業界向け展示会でのデモ出展 | 実際の献立データを使ったリスク検出のデモを見せ、「今日から無償トライアルに参加できます」と即時申込みを促す。 |
| 保育ICTベンダーとの共催セミナー | 「既存システムと連携できるアレルゲン照合機能」を訴求し、ベンダーの既存顧客リストに向けた共同案内を依頼する。 |
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 新創業融資制度（新規開業資金） | 創業前〜創業後まもない法人・個人事業主 | 自己資金100万円を元に無担保・無保証で創業資金を借りられる制度で、成分データベース構築費やAI開発人材の人件費に充てられる想定。融資総額は500万円の枠内で検討する。 |
| 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（この場合は導入先の保育所側が対象になりうる） | 献立検証SaaSを保育所に導入してもらう際、園側の導入費用負担を下げられるため、営業時の提案材料になる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 創業したばかりの小規模事業者 | 展示会出展費や営業用パンフレット作成費、ホームページ改修費などの販路開拓費用の一部に活用できる可能性がある。 |
| 保育対策総合支援事業費補助金（保育所等における業務効率化推進事業等） | 保育所・自治体（導入する保育所側が対象） | 保育ICT導入に対する補助メニューがあり、園側の導入コストを下げることで初期展開フェーズの導入園数拡大を後押しできる。 |
| 自治体の創業助成事業（例: 東京都中小企業振興公社 創業助成金） | 都内等で創業した中小企業・個人事業主 | 自己資金100万円に加えて、賃借料や広告費、人件費の一部を助成対象にできる可能性があり、検証フェーズの資金繰りを補強できる。 |
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。
子育て・教育領域で創業を目指す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・登録データにもとづく自動集計の相対表示です、という趣旨