Who（誰が）
全国約4700校の高校教員（探究学習担当）と、生徒に協力したい地域企業・自治体・NPO担当者、および導入判断を行う教育委員会担当者
対象とする社会課題：高校生の探究学習と地域企業・団体をつなぐマッチング機会の不足
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。
探究学習が必修化されても、外部連携先を開拓する時間もノウハウも学校には用意されていない。地方の教員は本業の合間に知り合いの伝手を頼り、地域企業は協力したくても何をすればいいか分からない。この断絶を放置すれば、探究は形だけの調べ学習で終わってしまう。教員の負担を減らし、地域の力を生徒に届ける仕組みが必要だと考えた。
※ 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500万円の申請資料も、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。
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探究コネクトAIは、高校の探究学習担当教員が生徒の探究テーマ（例:「地域の一次産業の後継者不足」）と希望条件をチャット形式で入力するだけで、地域企業・団体データベースからAIが適合度の高い協力先候補を自動で提示するマッチングサービスです。
教員は候補一覧からAIが作成した依頼文ドラフトをワンクリックで送信でき、企業側もチャットボットとの数往復のやり取りで訪問可否やオンライン面談など受け入れ条件を確定できます。従来1件あたり平均3時間かかっていた探究先探しの工数を15分程度に短縮し、地域企業は低負担で地域貢献・採用広報の接点を得られます。マッチング成立後はAIが進捗に応じたフォローアップ文面も自動生成し、教員と企業担当者の対話を継続的に支援します。
2022年度の学習指導要領改訂により「総合的な探究の時間」が必修化され、全国約4700校・約320万人の高校生が年間70単位時間の探究学習に取り組んでいるが、多くの教員は専門外のテーマ指導や外部連携先の開拓を本業の合間に行っており負担が大きい。
地方の高校教員（40代、探究学習担当を兼務）にヒアリングすると「地域にどんな企業・団体があり、何を頼めるか分からない」「毎回知り合いの伝手で依頼先を探している」という声が多く、生徒が形だけの調べ学習に終始するケースが目立つ。一方、地域の中小企業や自治体・NPOは高校生と接点を持ちたいが、採用広報や地域貢献の文脈で何をどう協力すればよいか分からず、依頼が来ても単発の職場見学で終わりがちである。文部科学省の調査でも探究学習の質にばらつきが大きいことが課題とされており、教員の負担軽減と地域資源の可視化・マッチングを同時に解決する仕組みが求められている。全国の教育委員会単位でのコーディネーター配置は予算・人材不足から進んでおらず、属人的な紹介に依存した状態が続いている。
自然言語処理による意味マッチングで、探究テーマの文章と企業の協力可能内容を分散表現化し、類似度計算で最適な候補を上位表示する。
対話型AI（チャットボット）が教員・企業双方の初期ヒアリングと条件調整を代行し、人手を介さず1次調整を完結させる。需要予測モデルが過去のマッチング成立データから「時期別・地域別に不足しがちな協力企業カテゴリ」を予測し、営業チームの新規開拓先の優先順位付けに活用する。テキスト要約AIが探究レポートと企業フィードバックを解析し、成果の質をスコア化してマッチング精度改善のための学習データとして自動蓄積する。
高校教員は探究テーマ（例:「地域の一次産業の後継者不足」）と生徒の希望条件をチャット形式でAIに入力するだけで、地域企業・団体データベースから適合度の高い候補が自動でリストアップされる。
AIは企業側が登録した「協力可能な内容」「対応可能時期」「過去の受け入れ実績」を解析し、生徒の探究テーマとの意味的な近さを自然言語処理でスコアリングして上位候補を提示する。教員はAIが作成した依頼文ドラフトをワンクリックで送信でき、企業側もAIチャットボットとの数往復のやり取りで受け入れ条件（訪問可否、オンライン面談、資料提供のみ等）を確定できる。マッチング成立後は、AIが探究の進捗に応じて追加の質問候補やフォローアップの声かけ文面を自動生成し、生徒と企業担当者の対話を仲介する。学期末には、生徒の探究レポートと企業側のフィードバックをAIが要約し、次年度以降のマッチング精度向上に自動で反映される。
| 教員が伝手で依頼先を探す人件費換算（1件3時間×年間20件×時給3,000円想定） | 年間約18万円/校 |
| 地域NPO・コーディネーターへの謝礼・委託費（属人的紹介の維持コスト） | 年間約50万円/自治体 |
| 単発の職場見学止まりによる企業側の採用広報機会損失（自主広報費換算） | 年間約30万円/社 |
| 教育委員会単位でのコーディネーター人員を独自配置した場合の人件費（実現できておらず質のばらつきが放置されている状態） | 年間約400万円/自治体（配置想定額） |
| 学校向けSaaS利用料（単独契約、生徒500人規模） | 年間30万円/校 |
| 教育委員会向け年間包括契約（生徒数1万人規模、600円/人） | 年間600万円/教育委員会 |
| 企業向け優先掲載・採用連携オプション | 月額1万円〜3万円/社 |
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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。
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地方の高校教員は探究学習担当を兼務しながら、専門外のテーマ指導や外部連携先の開拓を本業の合間に行っており、多くの場合「知り合いの伝手」に頼った属人的な依頼先探しに1件あたり平均3時間を費やしている。
一方で地域の中小企業や自治体・NPOは高校生との接点を持ちたいと考えているが、何をどう協力すればよいか分からず単発の職場見学で終わるケースが多い。教育委員会単位でのコーディネーター配置は予算・人材不足で進んでおらず、教員の負担軽減と地域資源の可視化・マッチングを同時に解決する仕組みが求められている。
MVP開発はAIマッチングの精度検証やUI改善を繰り返しながら進める必要があり、要件が確定しきらないため準委任契約が適している想定。
特にNLPスコアリングのアルゴリズム調整は、実データでの検証結果を見ながら仕様を変える前提で契約範囲・単価を月単位で見直せる形にすることが望ましい。一方、Phase2以降で機能要件が固まった部分（有料オプション課金機能や管理ダッシュボードなど）は請負契約への切り替えも検討する。発注時は、マッチング成立率60%以上・工数削減80%といったKPIを検収基準に含めるかどうかを事前にすり合わせ、達成できなかった場合の追加改修範囲を契約書上で明確にしておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 高校の探究学習担当教員（40代前後、探究学習を兼務するケースが多い） |
| セカンダリ | 地域企業・団体の担当者（採用広報・地域貢献担当）、教育委員会の指導主事・担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当（教員・企業向けサポート）、システム運用管理者（マッチング結果のレビュー・データ管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 探究テーマ入力チャット機能 | 教員がテーマ・希望条件を入力→AIが意図解析→候補条件を構造化データに変換 |
| AI意味マッチングスコアリング機能 | 探究テーマ文と企業登録内容を入力→分散表現化し類似度計算→上位候補リストを出力 |
| 企業向け対話型AIヒアリングボット | 企業担当者がチャットで応答→AIが受け入れ条件を対話抽出→訪問可否等を確定登録 |
| 依頼文ドラフト自動生成・送信機能 | マッチング結果を入力→AIが依頼文案を生成→教員がワンクリックで企業へ送信 |
| フォローアップ文面自動生成機能 | 探究進捗データを入力→AIが追加質問・声かけ文面を生成→生徒・企業双方に提示 |
| 探究レポート・フィードバック要約AI機能 | 学期末レポートと企業評価を入力→AIが要約・成果スコア化→学習データとして蓄積 |
| 需要予測・優先開拓先レポート機能 | 過去マッチング成立履歴を入力→時期別地域別の不足カテゴリを予測→営業チームに優先リスト出力 |
| 企業・団体データベース管理機能 | 企業が協力内容・実績を登録→管理者が承認・編集→検索可能なDBとして保存 |
| 教育委員会・学校契約管理機能 | 契約担当が契約情報・生徒数を入力→システムが課金プランを算出→請求書を自動発行 |
| マッチング実績ダッシュボード機能 | 成立件数・成約率データを集計→グラフ化処理→教員・自治体担当者にKPI表示 |
| 個人情報アクセス管理機能 | 生徒・企業担当者情報を登録→権限別アクセス制御を適用→閲覧ログを記録・出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
education_boards | id, name, region, contract_type, billing_unit_price, contract_start_date |
schools | id, board_id, name, plan_type, student_count, contract_start_date |
teachers | id, school_id, name, email, role, last_login_at |
students | id, school_id, grade, class, inquiry_theme_id |
inquiry_themes | id, student_id, title, keywords, embedding_vector, status |
companies | id, name, area, category, available_content, available_period, plan_type |
matching_requests | id, theme_id, company_id, score, status, request_text, created_at |
reports | id, theme_id, company_id, report_text, feedback_text, quality_score, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 教員ダッシュボード画面 |
| 2 | 探究テーマ入力画面 |
| 3 | マッチング候補一覧画面 |
| 4 | 依頼文ドラフト確認画面 |
| 5 | 企業受入条件設定画面 |
| 6 | 進捗フォローアップ画面 |
| 7 | 探究レポート提出画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | OpenAI Embeddings API: 意味マッチングのベクトル化に利用 |
| 2 | PostgreSQL+pgvector: 類似度検索とデータ管理を一体化 |
| 3 | Python/FastAPI: マッチングスコアリングAPIの実装 |
| 4 | React/Next.js: 教員・企業向け管理画面の構築 |
| 5 | AWS(ECS/RDS/S3): スケーラブルなインフラ基盤 |
| 6 | LangChain: チャットボット対話フローの効率的構築 |
| 7 | SendGrid: 依頼文・フォローアップメール自動配信 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| マッチングAIのレスポンスタイムは入力から候補表示まで平均3秒以内とする | マッチングAIのレスポンスタイムは入力から候補表示まで平均3秒以内とする |
| システム稼働率は年間99.5%以上を維持し、教育委員会契約校の授業時間帯（平日8-17時）は原則停止しない | システム稼働率は年間99.5%以上を維持し、教育委員会契約校の授業時間帯（平日8-17時）は原則停止しない |
| 生徒・企業担当者の個人情報は暗号化保存（AES256）し、学校向けガイドライン準拠のアクセスログを1年間保管する | 生徒・企業担当者の個人情報は暗号化保存（AES256）し、学校向けガイドライン準拠のアクセスログを1年間保管する |
| 同時アクセス数は契約校200校・生徒500人規模を想定し、ピーク時1000セッション/時間まで耐えられる設計とする | 同時アクセス数は契約校200校・生徒500人規模を想定し、ピーク時1000セッション/時間まで耐えられる設計とする |
| マッチング精度の月次モニタリングを行い、成約率60%を下回った場合は人手レビューを併用するハイブリッド運用に切替える | マッチング精度の月次モニタリングを行い、成約率60%を下回った場合は人手レビューを併用するハイブリッド運用に切替える |
| データバックアップは日次で取得し、障害発生時の復旧目標時間(RTO)は4時間以内とする | データバックアップは日次で取得し、障害発生時の復旧目標時間(RTO)は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 | 教員から探究テーマをヒアリングし、担当者が手作業でスプレッドシートの企業リストから候補を選び依頼文を作成して送る。マッチングの需要と企業側の反応を確かめる | 人件費と交通費のみ、外部ツール利用料程度 |
| ②最小システム | チャット形式の入力フォームと簡易な検索・スコアリング機能だけを実装し、依頼文ドラフトの自動生成を試す。実際の教員・企業に使ってもらい精度を検証する | 外注またはノーコードツールで数週間〜数か月分の開発費 |
| ③本開発 | 自然言語処理による意味マッチング、対話型AIの条件調整、需要予測モデルまでを含む本番システムを構築し、複数自治体での同時運用に耐える体制にする | エンジニア複数名体制での数か月〜半年規模の開発費、AI利用料が継続的に発生 |
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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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……
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 |
|---|---|---|
| 地方公立高校の探究学習担当教員（40代・進路指導部兼務） | 現場の負担実態とAIマッチングへの期待水準を検証するため | 教育委員会経由の紹介、または探究学習研究会・教員向けセミナーで接点確保 |
| 市区町村教育委員会の学校教育課・指導主事 | 予算サイクルと導入意思決定プロセスを把握し年間契約の窓口になるため | 教育系NPO経由の紹介、または教育委員会向け説明会への出席依頼 |
| 地域商工会議所の中小企業支援担当者 | 地域企業リードの一括開拓とネットワーク活用の提携可否を確認するため | 商工会議所の中小企業支援窓口へ直接訪問アポイント |
| 地方銀行・信用金庫の地域連携部門担当者 | 取引先企業への探究学習協力打診ルートを共同構築できるか探るため | 地銀の地域創生・SDGs関連部署に法人向けアポイントを申し込む |
| 地域の中小企業経営者（採用広報に関心のある業種） | 企業側の受け入れ負担感と協力可能内容の粒度を実地でヒアリングするため | 商工会議所青年部の例会・地域交流会に参加し直接声かけ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 知人経由の高校教員への直接依頼 | 「探究学習の外部連携先探しで困っていることを教えてほしい、ベータ版を無料で使ってフィードバックがほしい」と伝え、まず1校からヒアリングの約束を取り付ける |
| 地域の商工会議所・青年会議所への訪問 | 「高校生の探究学習に協力したい企業を紹介してほしい、無料掲載から始められる」と説明し、会員企業向けの案内メール配信を依頼する |
| 教育委員会の探究学習担当者への説明会申し込み | 「教員の探究先探しの工数を減らすツールのオンライン説明会を開きたい」と管轄部署に連絡し、モデル校の紹介を依頼する |
| 地域金融機関の地域貢献担当窓口 | 「地域の中小企業と高校生をつなぐ取り組みに協力してほしい、取引先企業へのご案内をお願いしたい」と持ちかけ、担当者経由で企業リードを得る |
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 | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業主 | 自己資金100万円を元手に、運転資金として500万円規模の融資を受けられれば、AIエンジニア確保や自治体営業の初期人件費を無担保・無保証人で賄える候補になる |
| 信用保証協会 創業関連保証 | 創業前〜創業後一定期間の中小企業・個人事業主 | 公庫融資と併用することで金融機関からの追加調達枠を確保でき、教育委員会向け営業に時間がかかる期間の運転資金の厚みを増やす候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域の小規模事業者 | 企業・団体向けのチラシ制作や商工会議所経由のリード獲得営業など、販路開拓の取り組みが対象経費に合致しやすい |
| 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 | AIマッチングシステムのSaaS部分やチャットボット機能の外部委託開発費が、ITツール導入の枠に該当しうる候補になる |
| 東京都創業助成事業 | 東京都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業者 | 本社を東京都内に置く場合、人件費や広報費の一部が助成対象となり、代表1名体制からカスタマーサクセス担当を採用する時期の負担を軽くする候補になる |
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。
同じ教育・地域連携の領域に取り組む仲間がコミュニティにいます。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的な表示です。