Who（誰が）
全国の公立・私立小中高校の教員約120万人、学校事務担当者、教育委員会のICT・法務担当者、出版社・SARTRASの権利者団体が主な利用者・関係者となる
対象とする社会課題：学校現場での教材著作権処理の煩雑さとコンプライアンスリスク
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。
全国の教員は、教材を使うたびに著作権法35条の範囲か、SARTRASの補償金対象かを自分で判断しなければならない。専門知識を持つ担当者は学校にも教育委員会にもほとんどおらず、判断は個人の善意と手作業に委ねられてきた。違法コピーの不安を抱えて授業を進めるか、使える教材を諦めるか。その二択を教員ひとりに背負わせる仕組みを終わらせたい。
※ 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。
上のボタンを押すとAIチャットが開き、このショーケースに書かれた市場規模や収益モデル、ロードマップなどの内容を読み込んだ状態で、選んだ資料の素案をその場で作成します。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
教員がプリントや書籍の抜粋、資料の画像をスマホやスキャナでアップロードするだけで、AIが著作物を自動識別し、著作権法35条の適用範囲か、SARTRASへの補償金対象か、個別許諾が必要かを数分で判定するサービスです。
判断に迷った場合はチャットボットに「他校への遠隔配信は可能か」等を質問すると、条文根拠付きで即答してくれます。処理履歴はすべて自動保存され、学期末には教育委員会・SARTRAS提出用の利用報告書と補償金算定シートが自動生成されます。教員の著作権確認作業を1件15分から2〜3分程度に短縮し、学校・自治体のコンプライアンス証跡確保を同時に実現します。
2018年の著作権法35条改正でICT活用授業における教材の複製・公衆送信が原則許諾不要となったが、代わりにSARTRASへの補償金支払いや権利者への事後報告義務が生じ、その実務は教員個人の善意と手作業に依存している。
全国約3.6万校・教員約120万人の多くは、どの教材が補償金対象か、どこまでが35条の範囲内かを正確に判断できず、違法コピーのリスクを抱えたまま授業を進めているか、逆に過度に萎縮して有用な教材利用を諦めている。教育委員会レベルでも著作権処理の一元管理体制を持つ自治体は少なく、専門知識を持つ人材（著作権相当の専任職員）はほぼゼロに近い。市販の著作権チェックツールは弁護士向けの汎用サービスが中心で、学校現場のワークフロー（授業準備〜配布〜記録）に組み込まれたものが存在しないため、現場の負担軽減に繋がっていない。
画像解析AI（OCR＋著作物識別モデル）が教材の書誌情報・出版社・掲載ページを画像から自動抽出し、著作物データベースと照合する。
自然言語処理AIが著作権法35条・SARTRAS運用指針・各出版社の利用規約を学習した対話エンジンとして機能し、教員からの自然文の質問に条文根拠付きで回答する。機械学習による利用パターン予測モデルが過去の判定履歴から「グレーゾーン」教材を検知し、人的レビューが必要な案件を優先度付けして担当者へアラートする。最適化アルゴリズムが複数教材・複数クラスの利用状況から補償金算定額を自動計算し、申請書フォーマットへ自動転記する。
教員はスキャンまたはPDFアップロードで使用予定の教材（プリント・書籍抜粋・画像）をシステムに投入するだけで、AIが著作物を自動識別し、35条適用範囲・補償金対象・独自許諾が必要なケースを自動判定する。
AIは国内出版社・新聞社・SARTRAS登録データベースと連携した著作物照合エンジンにより、対象教材のメタデータ（著作者・出版社・ISBN等）を抽出し、利用条件（授業目的限定、複製枚数上限、公衆送信可否）を提示する。教員が判断に迷った場合は対話型AIチャットボットが「この資料は他校のクラスへの遠隔配信にも使えますか」等の質問にリアルタイムで回答し、根拠となる条文・ガイドラインを提示する。処理履歴はすべて自動的に記録・蓄積され、学期末には教育委員会・SARTRAS向けの利用報告書とAIが自動生成した補償金算定シートが出力される。この結果、教員は著作権判断に要する時間を平均15分/件から2分/件程度に短縮でき、学校側は法令順守の証跡を残せる。
| 教員1人あたりの著作権判断業務時間(年間約200件×15分=50時間、時給2500円換算) | 125,000円/人・年 |
| 教員30人規模の学校全体での判断業務時間コスト | 3,750,000円/年 |
| 教育委員会担当者の補償金算定・集計手作業(年間約200時間、時給3000円換算) | 600,000円/年 |
| 著作権侵害・過少申告発覚時の対応コスト(弁護士相談・和解金等、発生時想定) | 500,000円〜/件 |
| 学校向けSaaS月額利用料(教員数無制限、標準規模校) | 36,000円/月(432,000円/年) |
| 教育委員会向け一括導入(管轄80校×年額3万円+補償金算定代行手数料5%) | 2,400,000円/年+算定額の5% |
| 導入コンサルティング・研修(初年度スポット) | 500,000円/回 |
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。
2018年の著作権法35条改正でICT教材の複製・公衆送信は原則許諾不要になったが、代わりにSARTRASへの補償金支払いと権利者への事後報告義務が生じ、その運用は教員個人の判断と手作業に依存している。
全国3.6万校・教員120万人の多くは35条の適用範囲や補償金対象の区別を正確に判断できず、違法コピーのリスクを負うか、逆に萎縮して教材利用を諦めている。教育委員会レベルでも著作権処理を一元管理する専任職員はほぼ存在せず、市販の著作権チェックツールも弁護士向け汎用サービスが中心で学校の授業準備〜配布〜記録という業務フローに組み込まれていない。
AI著作物識別モデルの精度検証（目標90%以上）や判定ロジックのチューニングは要件が事前に固めきれないため準委任契約が向くが、画面・機能仕様が固まった管理画面部分やAPI連携部分は請負契約での発注が可能です。
発注時はOCR精度・誤判定時の責任分界（要人的確認フラグの扱い）を契約書で明確にし、パイロット自治体でのデータ利用範囲・個人情報保護（生徒情報を含まない設計）についても事前に取り決める必要があります。SARTRAS・出版社とのデータ連携交渉は開発とは別線で事業開発担当者が並走する体制を前提に契約範囲を切り分けてください。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 小中高校の教員（授業準備・教材配布・著作権確認を行う現場担当者） |
| セカンダリ | 教育委員会のICT推進担当者、学校事務職員、教材出版社の著作権管理部門 |
| 管理 | 運営会社のカスタマーサクセス担当者、著作権法務を監修する顧問弁護士、AI判定精度を管理するエンジニアチーム |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 教材アップロード機能 | 教員がスキャン画像またはPDFを投入→ファイル形式検証・分割→処理キューへ登録 |
| OCR書誌情報抽出 | 教材画像→OCR解析で著作者・出版社・ISBN・掲載ページを抽出→メタデータ生成 |
| 著作物データベース照合エンジン | 抽出メタデータ→出版社・SARTRAS登録DBと突合→著作物特定結果を返す |
| 35条適用・補償金対象判定 | 照合結果と利用シーン入力→条文・SARTRAS指針に基づき判定ロジック実行→適用区分を出力 |
| 利用条件提示機能 | 判定結果→複製枚数上限・公衆送信可否・授業目的限定条件を整形→教員画面へ表示 |
| 対話型AIチャットボット | 教員の自然文質問→条文・ガイドライン学習済みNLPエンジンで解析→根拠付き回答を返信 |
| グレーゾーン検知・優先度アラート | 判定履歴データ→機械学習モデルで曖昧案件を抽出→担当者へ優先度付きアラート送信 |
| 補償金算定・自動計算 | 利用件数・教材種別・クラス数データ→最適化アルゴリズムで算定額を計算→申請書フォーマットへ転記 |
| 利用報告書自動生成 | 学期内の全処理履歴→集計ロジック実行→教育委員会・SARTRAS向け報告書PDFを出力 |
| 処理履歴記録・蓄積 | 各判定・チャット・算定処理→タイムスタンプ付きでDBへ自動保存→検索可能な証跡台帳を生成 |
| 教育委員会向け管理ダッシュボード | 管轄校の利用状況データ→自治体単位で集計・グラフ化→管理者画面にリアルタイム表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
schools | id, name, education_board_id, type, student_count, contract_plan |
teachers | id, school_id, name, email, role, last_login_at |
materials | id, teacher_id, title, isbn, publisher_id, file_url, ocr_text, uploaded_at |
copyright_judgments | id, material_id, judgment_type, confidence_score, status, reviewed_by |
rights_holders_db | id, publisher_name, isbn, contact_info, license_terms, sartras_registered |
compensation_records | id, school_id, term, material_id, copies_count, amount, status |
chat_logs | id, teacher_id, question, answer, cited_law_ref, created_at |
reports | id, education_board_id, term, report_type, file_url, generated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 教材アップロード画面 |
| 3 | 著作権判定結果画面 |
| 4 | チャットボット相談画面 |
| 5 | 利用履歴一覧画面 |
| 6 | 補償金算定シート画面 |
| 7 | 管理者ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS Textract(OCR):日本語書誌情報抽出の精度が高い |
| 2 | GPT-4 API:条文根拠付き対話応答の生成に適する |
| 3 | PostgreSQL:著作物・判定履歴の構造化管理に適する |
| 4 | Elasticsearch:著作物メタデータの高速全文検索用 |
| 5 | React:教員向けUIの画面開発を高速化 |
| 6 | NestJS:API開発の型安全性と保守性確保 |
| 7 | AWS S3:教材ファイルの安全な保管とアクセス制御 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 授業準備が集中する平日8-18時帯の稼働率99.5%以上を目標とする |
| 性能 | 性能: 教材1件あたりのOCR解析・照合処理を平均10秒以内で完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 教材画像・生徒情報を含む可能性のあるデータはAES256で暗号化保存し、通信はTLS1.2以上を必須とする |
| 拡張性 | 拡張性: 導入校数2500校・同時アクセス教員数最大3000名規模までスケール可能な構成とする |
| 運用 | 運用: 著作物DBは出版社・SARTRASデータ更新に合わせ月1回以上のバッチ同期を行う |
| 監査対応 | 監査対応: 全判定履歴を最低5年間保持し、教育委員会の監査要請に3営業日以内で出力対応する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数校の教員から実際の教材サンプルを預かり、担当者と顧問弁護士が手作業でチェックリストを使って35条適用範囲・補償金対象を判定し、判定ロジックの精度と業務フローとしての妥当性を確認する | AI利用料と交通費程度の少額で回せる水準 |
| ②最小システム | OCRと対話型チャットボットの最小構成をノーコード寄りの簡易開発で用意し、1〜2自治体のパイロット校で実際に使ってもらい、識別精度と教員の使い勝手を検証する | 外注で数か月分の開発費に相当する水準 |
| ③本開発 | 出版社データベース連携・補償金算定シート自動生成・校務支援システムとのAPI連携までを含む正式版SaaSを構築し、複数自治体への横展開に対応できる体制を整える | 本格的な開発チームと人件費を継続的に確保する水準 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
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……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| SARTRAS（授業目的公衆送信補償金等管理協会）事務局担当者 | 補償金算定ロジックとデータ連携の正式基準を確認するため | SARTRAS公式サイトの問い合わせ窓口から事業提案として連絡 |
| 政令指定都市の教育委員会ICT推進担当課長 | パイロット導入候補として予算サイクル・意思決定プロセスを把握 | 文科省GIGAスクール構想関連の自治体説明会・展示会で名刺交換 |
| 大手教科書出版社（東京書籍・光村図書等）の著作権管理部門責任者 | 著作物メタデータ連携と利用条件データの提供契約可否を確認 | 教科書協会経由または出版社IR窓口から事業提携の打診 |
| 校務支援システムベンダー（EDUCOM・すららネット等）の事業開発担当者 | API連携による販路確保とシステム統合の技術要件をすり合わせ | 教育総合展（EDIX）等の展示会ブースで商談設定 |
| 著作権法・教育法務専門の弁護士（学校顧問実績あり） | AI判定の法的リスク範囲とグレーゾーン対応フローの監修依頼 | 日本弁護士連合会の教育法務委員会や既存人脈から紹介依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 教育委員会のICT推進部門への直接訪問 | 「補償金の利用報告業務の負担を減らすパイロット校を数校だけ探しています、無償でお試しいただけます」と伝え、まず情報交換の場を設けてもらう |
| 教育ITソリューション系の展示会・研修会 | ブースや懇親会で「著作権35条対応の実務をどうされているか教えてください」と聞き、困っている担当者に個別デモを提案する |
| 教員向けSNSコミュニティ・オンライン勉強会 | 著作権35条の実務Tipsを発信しつつ「実際の困りごとを聞かせてください」と声をかけ、興味を持った教員に個別ヒアリングを依頼する |
| 教科書出版社の営業担当者からの紹介 | 「先生方の許諾対応の手間を減らせる仕組みを一緒に検証したい」と伝え、出版社が付き合いのある学校・教育委員会への紹介を依頼する |
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」 | 法人設立から間もない代表者（実質的に無担保・無保証人での利用を想定） | 設立直後で自己資金 100万円 のみの状態でも、運転資金として融資総額 750万円 の着金を見込める。AIエンジニアの人件費・出版社連携交渉の人件費など、初期の固定費の立ち上げに使える |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数が少ない設立初期の会社が対象になりやすい） | パイロット導入自治体への提案営業や、教育委員会向けの説明資料・ウェブサイト制作など販路開拓の費用に使える枠がある |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定または創業から一定期間内の事業者 | 初期の政令指定都市ターゲット営業のうち東京都内自治体を狙う場合、人件費・広告費の一部をカバーできる可能性がある |
| IT導入補助金（サービス等生産性向上IT導入支援事業） | 本事業のSaaSを導入する学校・法人（顧客側が申請者） | 自社の資金にはならないが、導入検討校がこの補助金を使って月額利用料の負担を下げられるため、営業トークとして提示できる |
| 信用保証協会の創業関連保証制度 | 創業予定者・創業後一定期間内の中小企業者 | 公庫融資に加えて民間金融機関からの追加借入が必要になった場合、無担保での保証枠を確保する手段として候補になる |
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。
著作権や教育行政に関心を持つ仲間がコミュニティで活動しています。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・登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です。