Who（誰が）
公立・私立の中学校・高校の校長や生徒会顧問、教育委員会の担当者、および意見を発信する生徒・保護者が主な利用者となる
対象とする社会課題：制服・校則の見直しが生徒・保護者の声を反映せず硬直化している
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。
校則の見直しを求める声は、紙のアンケートや口頭要望のまま学校の中で埋もれていく。教員は「一部の声か総意か」を判断できず、前例踏襲を選ぶ。生徒や保護者は「言っても変わらない」と口をつぐむ。この悪循環を断ち切るには、誰が見ても納得できる形で民意を可視化する仕組みが要る。セイフク・ボイスは、その最初の一歩を学校現場に届けるためにある。
※ 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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「セイフク・ボイス」は、生徒・保護者がスマホから校則や制服について匿名でチャットに意見を打ち込むと、AIが賛成・反対・条件付きに自動仕分けし、理由を『健康』『経済負担』『ジェンダー』『伝統重視』などのタグで分類するサービスです。
生徒会役員や教員は管理画面にログインし、争点マップや賛否分布のグラフ、AIが他校の改定事例から拾ってきた代替案を見ながら、職員会議やPTA総会の資料をそのまま作れます。従来は紙アンケートを手作業で集計し数ヶ月かかっていた合意形成が、平均2週間で『誰が見ても納得できる根拠資料』としてまとまり、校則見直しの停滞を解消します。
全国の公立中学・高校の約7割が「ブラック校則」と呼ばれる下着色指定や髪型規定を依然として維持しており、見直しの検討には平均2〜3年かかると言われている。
生徒会や保護者会が意見を集めても、紙のアンケートや口頭要望では意見が散逸し、教員側も「一部の声か全体の総意か」を判断できず改定に踏み切れない。ある地方公立中学校では、制服の性別規定撤廃を求める生徒有志の署名が3年間放置された事例もある。校長・教頭は前例踏襲による保護者クレームリスクを恐れ、明確な民意の可視化データがないまま現状維持を選びがちである。一方、生徒・保護者側も「言っても変わらない」という諦めから意見表明自体を控える悪循環が起きている。この構造的な合意形成の欠如が、学校単位での校則見直しを遅らせる最大の要因となっている。
自然言語対話AI(LLMベースのチャットボット)が生徒・保護者との意見収集を担い、曖昧な自由記述を構造化データに変換する。
テキスト分類・感情分析モデルが賛否や理由カテゴリ(健康・経済負担・ジェンダー・伝統重視等)を自動タグ付けし、争点の偏りを可視化する。クラスタリングと要約生成AIが数百〜数千件の意見から代表的な意見群を抽出し、教員向けに読みやすいサマリーレポートを自動作成する。さらに他校事例データベースに対する類似検索(埋め込みベクトル検索)により、状況が近い改定事例をレコメンドし、改定案のたたき台生成にも生成AIを活用する。
生徒・保護者はスマホやPCから匿名または実名で校則・制服に関する意見をチャット形式でAIに入力し、AIが対話を通じて「賛成/反対/条件付き」「理由の分類」「感情の強度」を自動整理する。
教員・生徒会役員は管理画面上でAIが生成した合意形成レポート(争点マップ、賛否分布、代替案の提案)を閲覧し、改定議論のたたき台として活用できる。AIは類似校の改定事例データベースと照合し、「他校ではこう解決した」という代替案候補を自動提示する。意見収集から論点整理、改定案のドラフト作成までを平均2週間で完了させ、従来数ヶ月かかっていたPTA・職員会議準備を圧縮する。最終的な意思決定は学校側に委ねるが、AIは「誰が見ても納得感のある根拠資料」を自動生成することで合意形成のスピードと透明性を高める。
| 紙アンケート集計・入力にかかる教員残業代(2名×学期3回) | 年間 約40万円 |
| PTA総会前の意見集約資料の外部委託・印刷費 | 年間 約20万円 |
| 保護者クレーム対応・個別説明にかかる教頭の稼働時間 | 年間 約60万円 |
| 校則見直し検討会議(職員会議・臨時会議)の会議費・資料印刷費 | 年間 約15万円 |
| ライトプラン(意見収集・分析のみ) | 年額30万円 |
| フルプラン(他校事例DB連携・改定案自動生成込み) | 年額80万円 |
| 教育委員会一括導入プラン(対象校数×15万円/年) | 自治体単位・年額(例:20校導入で年額300万円) |
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全国の公立中高の約7割がブラック校則を維持し、改定検討には平均2〜3年かかっている。
紙アンケートや口頭要望では意見が散逸し、教員は『一部の声か総意か』を判断できず現状維持を選びがちになる。ある中学校では性別規定撤廃の署名が3年放置された例もあり、生徒・保護者側も『言っても変わらない』と意見表明自体を諦める悪循環が起きている。この構造を断ち切るには、意見を構造化データとして可視化し、教員が根拠を持って動ける仕組みが必要である。
初期の実証フェーズ（モデル校5校でのプロトタイプ検証）は仕様が固まっておらず教員フィードバックによる頻繁な仕様変更が想定されるため準委任契約が適する。
一方、初期導入フェーズ以降の管理画面・レポート生成機能など要件が固まった機能開発は請負契約で成果物とスケジュールを明確化すべきである。発注時はNLPモデルの分類精度（例：賛否判定の正答率目標値）を検収条件に含めることと、学校側の個人情報保護方針に合わせたセキュリティ要件を契約書に明記することが必要である。教育委員会との複数年契約を見据え、保守・運用フェーズは別途SLA付き準委任契約に切り替える設計が望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 公立・私立中学高校の生徒および保護者（意見投稿者） |
| セカンダリ | 教育委員会職員、PTA役員、教育系NPO（事例データ利用者） |
| 管理 | 学校の教員・生徒会顧問・校長（レポート閲覧、契約管理、権限付与） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 意見投稿チャット | 生徒・保護者の匿名/実名入力→LLM対話で深掘り質問→賛否・理由テキストを構造化保存 |
| 賛否・感情分類 | 投稿テキスト→感情分析モデルで強度スコア算出→賛成/反対/条件付きラベル付与 |
| 理由カテゴリタグ付け | 投稿テキスト→分類モデルで健康・経済・ジェンダー等に分類→タグ付きDB登録 |
| 意見クラスタリング要約 | 数百〜数千件の分類済み意見→クラスタリング・要約生成AI処理→代表意見群サマリー出力 |
| 争点マップ生成 | タグ付き意見データ→争点ごとの賛否分布集計→教員向け争点マップ画面表示 |
| 他校事例レコメンド | 自校の争点データ→埋め込みベクトル検索で類似校DB照合→改定事例候補リスト提示 |
| 改定案ドラフト生成 | 争点マップ＋事例候補→生成AIが改定案文面作成→教員編集可能なドラフト出力 |
| 合意形成レポート出力 | 争点マップ・賛否分布・代替案→レポートテンプレートに自動流し込み→PDF/Web出力 |
| 管理画面ダッシュボード | 教員・生徒会役員のログイン→集計データ取得→投稿率・進捗状況を可視化表示 |
| 事例DB API提供 | 教育系企業・研究者のAPIキー認証→事例DB検索クエリ送信→改定事例データJSON返却 |
| 契約・課金管理 | 学校/教育委員会の契約情報入力→プラン別料金・生徒数連動で自動計算→請求書発行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
schools(学校マスタ) | id, name, type, address, contract_plan, contract_start_date, student_count |
users(利用者) | id, school_id, role, name, email, auth_type, created_at |
opinions(意見) | id, user_id, school_id, topic_id, raw_text, stance, sentiment_score, created_at |
topic_categories(論点分類) | id, opinion_id, category, confidence_score |
reports(合意形成レポート) | id, school_id, period_start, period_end, summary_text, issue_map_json, status |
case_database(他校事例) | id, school_name, category, before_rule, after_rule, outcome_summary, source_url |
case_recommendations(事例レコメンド) | id, report_id, case_id, similarity_score |
contracts(契約) | id, school_id, plan_type, price, billing_cycle, start_date, end_date, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 意見投稿チャット画面 |
| 2 | 投稿履歴確認画面 |
| 3 | 争点マップ閲覧画面 |
| 4 | 賛否分布ダッシュボード |
| 5 | レポート詳細画面 |
| 6 | 他校事例検索画面 |
| 7 | 契約・プラン管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4 API(自然言語対話・要約生成に採用) |
| 2 | OpenAI Embeddings(類似事例検索のベクトル化に採用) |
| 3 | PostgreSQL+pgvector(意見データとベクトル検索を一元管理) |
| 4 | AWS(学校データの安定運用とスケーラビリティ確保) |
| 5 | Next.js(管理画面・チャットUIの高速開発) |
| 6 | Auth0(生徒・保護者・教員の権限管理と匿名認証両立) |
| 7 | LangChain(対話フロー・分類パイプライン構築の効率化) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 年間稼働率99.5%以上、意見投稿ピーク時(PTA総会前後)も応答遅延3秒以内を維持 |
| 性能 | 性能: 意見収集からレポート生成まで平均14日以内、1校あたり最大5,000件の投稿を処理可能 |
| セキュリティ | セキュリティ: 生徒・保護者データは匿名化ID管理、通信・保存データはAES-256暗号化、年1回第三者セキュリティ監査を実施 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 個人情報保護法・こども個人情報ガイドライン準拠、データ保持期間は卒業後3年で自動削除 |
| 運用 | 運用: カスタマーサクセス担当が1担当あたり最大30校を伴走支援、問い合わせ対応は営業日24時間以内返信 |
| 拡張性 | 拡張性: 導入校300校時点でも同時アクセス3,000ユーザーに耐える負荷分散構成を維持 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | Googleフォームとスプレッドシートで生徒・保護者の意見を集め、担当者が手作業で賛否・理由を分類し簡易レポートをPDFで作成、モデル校の教員に見せて反応を確かめる | 交通費とヒアリング謝礼程度、ツールは無料枠中心 |
| ②最小システム | チャット形式の入力画面と簡易な分類・要約AIを組み合わせた最小限のWebアプリを作り、実際の意見データでレポート自動生成の精度と教員の反応を検証する | AI利用料（API従量課金）とデザイン外注費が中心、小規模な受託開発の範囲 |
| ③本開発 | 争点マップ・賛否分布・他校事例データベース連携・改定案自動生成までを含むフルプランのSaaSを構築し、教育委員会向け一括導入やAPI外部提供に耐える基盤に仕上げる | 外部エンジニア複数名による数か月単位の開発委託費、セキュリティ監査費用も見込む |
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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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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 |
|---|---|---|
| 市区町村教育委員会の指導主事(生徒指導・学校教育担当) | 校則見直しの所管部署であり、実証校紹介と予算枠組みの起点となるため | 教育委員会代表電話または学校教育課の公開窓口メールに事業概要を送付し面談依頼 |
| 公立中学校・高校の校長(生徒指導方針に前向きな学校) | 実証フェーズのモデル校となり得る現場責任者で導入可否の最終決裁者 | 教育委員会紹介または校長会の研修会・セミナーで直接名刺交換 |
| 生徒会担当教員または生徒指導主事 | 生徒側の意見集約の現場実務者であり、UI・運用フローの実証フィードバック源 | モデル校の校長を通じて紹介を受け、放課後の職員室訪問で面談設定 |
| PTA全国協議会または単位PTA連合会の役員 | 保護者側の合意形成プロセスへの理解と横展開時の推薦者として重要 | PTA連合会の公式問合せ窓口からセミナー登壇提案の形で接触 |
| 教育系NPO「みんなの校則プロジェクト」の代表・スタッフ | 校則データと改定事例を保有し、事例DB構築の提携先候補となるため | 団体公式サイトの問合せフォームまたはSNSで連携相談のメッセージ送付 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| PTA連絡協議会・保護者会での説明会 | 「校則見直しの声を可視化するツールのモニター校を探しています」と伝え、無償モニター参加という形で数校に打診する |
| 校長会・教育委員会主催セミナーへの登壇 | 生徒指導提要の改訂に触れつつ、意見集約の負担を減らす実証授業への協力校を募集する旨を話す |
| みんなの校則プロジェクト等の教育系NPOの紹介 | 既存のつながりを通じて、校則見直しに前向きな学校・自治体担当者を紹介してもらう |
| SNS（X等）での元教員・現役教員インフルエンサーへの個別DM | 「校則見直しの合意形成を手伝うツールを一緒に試してくれる学校を探しています」と個別に依頼する |
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（新創業融資制度） | 創業前・創業後まもない法人・個人事業主 | 自己資金100万円に加えて運転資金を借り入れることで、モデル校での実証やNLPモデル調整の人件費を賄える。この事業では創業融資の合計額は500万円を想定 |
| 小規模事業者持続化補助金＜創業枠＞ | 創業後間もない小規模事業者 | 教育委員会向けセミナー資料の制作費や校長会での説明会開催費など、販路開拓・広報活動の一部に充当できる可能性がある |
| 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） | 都内での創業を予定・実施して間もない事業者 | 人件費・賃借料・広告費などが対象になりうるため、代表1名体制からカスタマーサクセス担当を採用する段階の費用補填候補になる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 中小企業・小規模事業者 | 争点マップ生成AIや他校事例データベースの本開発フェーズでの情報システム構築費の一部に充当できる可能性がある |
| 経済産業省 EdTech導入補助金 | 学校法人・地方公共団体（学校側） | 自社が受給する制度ではないが、導入校側がこの補助金を使えることを営業時に案内できれば、学校側の初期費用の壁を下げる材料になる |
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。
ジェンダー・多様性領域に取り組む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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。