Who（誰が）
公立・私立中学校の教員（特に若手・非常勤）と教育委員会の校務改善担当者が主な利用者となる
対象とする社会課題：中学校教員の定期テスト作問・採点負担が学習評価の質と教員の働き方を圧迫している
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。
定期テストのたびに教員は放課後や休日を削って作問・採点に追われている。特に記述式の採点は1クラス分でも数時間かかり、若手や非常勤の教員ほど頼れるノウハウがなく孤立しやすい。この負担を減らせなければ、学習評価の質も教員の働き方も改善しない。テストクラフトAIは、教員の手元にある授業内容と過去問を生かしながら、作問と採点の重さそのものを軽くすることを目指す。
※ 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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テストクラフトAIは、中学校教員が定期テストの作問と採点にかかる負担を減らすためのSaaSです。
教員はチャット画面で「教科書P.45〜60、二次方程式の応用問題を中心に」と入力するだけで、5〜10分で問題ドラフトが生成されます。「記述式を増やして」「昨年より易しく」と対話しながら調整し、最終稿を確定します。採点時は生徒の答案を複合機やスマホでスキャンすると、AI-OCRが選択式・記述式を読み取り、選択式は自動採点、記述式は模範解答との類似度で仮採点します。教員は仮採点を確認・修正するだけで済み、採点時間が従来の1/3程度に短縮されます。単元別の正答率や誤答傾向はダッシュボードに蓄積され、次回の作問や個別指導に活用できます。
全国の公立中学校教員（約23万人）は、年間5回前後の定期テストごとに1教科あたり平均8〜12時間を作問と採点に費やしており、文部科学省の勤務実態調査でも「校務のうち最も負担感が強い業務」の上位に挙げられている。
特に採点は答案1クラス分（35人前後）を国語・数学などで手作業採点すると3〜5時間かかり、試験直後の休日出勤の主因になっている。作問面でも、過去問の使い回しによる質の低下や、学習指導要領改訂への対応遅れ、他クラス・他教員との難易度差が生じやすい。市販の問題集やテンプレート集はあるが、個々の授業進度・生徒の理解度・過去の出題傾向を反映できず、結局教員が一から手直しする二度手間が発生している。学校単位でのシステム導入予算は乏しく、ICT担当教員の個人努力に依存している自治体が多いため、抜本的な解決に至っていない。特に若手・産休代替・非常勤教員は蓄積されたノウハウがなく、作問・採点の負担が過度に集中しやすい。
自然言語対話AI（LLM）が教員の指示を解釈し、教科書準拠データベースと過去問データを組み合わせて出題文・配点・模範解答を自動生成する。
画像解析AI（OCR＋手書き文字認識）が答案用紙をスキャンし、選択式・記述式解答を構造化データに変換する。記述式採点には自然言語処理による類似度判定モデルを用い、模範解答とのキーワード一致度・論理構造の近さをスコア化して部分点を提案する。さらに予測モデルが過去の正答率データから単元別つまずきポイントを予測し、次回作問時の出題バランス調整に反映する。
教員は自分の授業で使った教科書のページ範囲・単元・重点項目をチャット形式でAIに入力するだけで、過去の自校テスト・教科書準拠問題データベース・全国学力調査の出題傾向をもとにした試験問題ドラフトが5〜10分で生成される。
教員はドラフトを対話しながら「もう少し記述式を増やして」「昨年より難易度を下げて」など自然言語で微調整し、最終稿を確定する。採点段階では、生徒がマークシートまたは手書き答案をスキャン（学校の複合機やスマホカメラ）すると、AI-OCRが文字・数式・記述解答を読み取り、選択式は自動採点、記述式は类似度判定と部分点ルールに基づく仮採点を行う。教員は仮採点結果を確認・修正するだけで、採点時間が従来の1/3程度に短縮される体験を得られる。生成された問題・採点結果はダッシュボードに蓄積され、単元別の正答率や誤答傾向が可視化され、次回の作問精度向上と個別指導に活用される。
| 作問・採点にかかる教員の時間外労働（見えない人件費換算、教員30名規模校） | 年額約900万円の想定（1人あたり年間約120時間×時給換算2,500円で試算） |
| 産休代替・非常勤講師の採点補助のための追加雇用費 | 年額約50万円の目安（1校あたり） |
| 市販問題集・過去問集の購入費（5教科分） | 年額約15万円の目安（1校あたり） |
| 若手教員の負担過多による休職・離職に伴う代替採用・研修コスト | 年額約25〜30万円の想定（発生確率を按分した1校あたり平均） |
| 学校向けSaaS スタンダードプラン（教員30〜40名規模校） | 月額6万円（年額72万円） |
| 採点処理従量課金オプション（月間答案1,000枚想定） | 月額1万円（年額12万円） |
| 初期導入支援（過去問デジタル化・データベース化、初年度のみ） | 一時費用20万円 |
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公立中学校教員は年5回前後の定期テストごとに1教科8〜12時間を作問・採点に費やし、答案35人分の手作業採点には3〜5時間かかり休日出勤の主因となっている。
市販の問題集やテンプレートは授業進度や生徒の理解度を反映できず、教員が結局一から手直しする二度手間が発生している。若手・産休代替・非常勤教員はノウハウの蓄積がなく、負担が特定の教員に集中しやすい。学校単位の予算は乏しく、ICT担当教員個人の努力に依存している自治体が多いため、抜本的な解決に至っていない。
初期の検証・パイロットフェーズは要件が固まり切っておらず、教員フィードバックを反映しながら機能を試行するため準委任契約が適した想定です。
本格展開フェーズでSaaSの基本機能仕様が固まった段階では、機能単位のスコープを明確にした請求可能な請負契約への切り替えを検討します。発注時は、記述式採点の精度目標（教員修正率5%未満等）を検収基準に含めず、あくまで教員確認フローの実装完了を検収条件とすることに注意が必要です。また生徒答案データの取り扱いについては、自治体の個人情報保護条例対応を委託先の責任範囲として契約書に明記することが望ましいです。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 公立・私立中学校の教科担任教員（作問・採点を行う本人） |
| セカンダリ | 非常勤・産休代替教員、学習塾の講師（作問ノウハウが不足しがちな利用者） |
| 管理 | 学校管理職（教頭・校長）および教育委員会ICT推進担当者（導入判断・校務負担レポート閲覧） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 出題範囲チャット入力機能 | 教員が教科書ページ範囲・単元・重点項目を入力→AIが解析→出題条件を確定 |
| AI問題ドラフト自動生成機能 | 出題条件と過去問DBを入力→LLMが出題文・配点・模範解答を生成→ドラフトを出力 |
| 対話型問題微調整機能 | 教員が自然言語で修正指示を入力→AIが再解釈→問題文・難易度を再生成 |
| 教科書準拠データベース連携機能 | 単元コードを入力→出版社DBを検索→該当準拠問題候補を出力 |
| 答案スキャン取込機能 | 複合機またはスマホで答案を撮影→画像を送信→システムに画像データを登録 |
| AI-OCR解答読取機能 | 答案画像を入力→OCR・手書き認識AIが文字・数式・記述を解析→構造化データを出力 |
| 選択式自動採点機能 | 構造化解答データを入力→正答リストと照合→点数を自動算出 |
| 記述式AI仮採点機能 | 記述解答と模範解答を入力→NLP類似度判定モデルがキーワード一致度を算出→部分点案を出力 |
| 教員確認・修正フロー機能 | AI仮採点結果を表示→教員が点数を確認・修正→最終採点結果を確定 |
| 単元別正答率ダッシュボード機能 | 採点済みデータを集計→単元別正答率・誤答傾向を算出→グラフで表示 |
| つまずき予測・出題バランス調整機能 | 過去正答率データを入力→予測モデルが弱点単元を推定→次回作問の出題配分を提案 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
schools | school_id, name, prefecture, contract_plan, teacher_count, contract_start_date |
teachers | teacher_id, school_id, name, subject, role, login_email, last_login_at |
classes | class_id, school_id, grade, class_name, subject, teacher_id |
exams | exam_id, class_id, unit_name, textbook_range, difficulty_level, created_at, status |
questions | question_id, exam_id, question_type, question_text, model_answer, score, source_type |
answer_sheets | sheet_id, exam_id, student_id, scan_image_url, ocr_status, uploaded_at |
answer_items | item_id, sheet_id, question_id, extracted_text, ai_score, teacher_final_score, correction_flag |
analytics_reports | report_id, class_id, unit_name, correct_rate, weak_point_tags, generated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 作問チャット画面 |
| 3 | 問題ドラフト確認画面 |
| 4 | 答案スキャンアップロード画面 |
| 5 | 採点結果確認・修正画面 |
| 6 | 単元別分析ダッシュボード |
| 7 | 校務負担レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4o API（作問対話生成の精度確保） |
| 2 | Google Cloud Vision OCR（手書き答案の文字認識） |
| 3 | AWS（自治体セキュリティ要件対応の実績） |
| 4 | PostgreSQL（問題・採点データの構造化管理） |
| 5 | Next.js（教員向けUIの高速開発） |
| 6 | Auth0（学校単位のSSO・権限管理） |
| 7 | Elasticsearch（過去問・類似解答の高速検索） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: テスト実施期間中の稼働率99.5%以上、同時アクセス教員500名まで応答遅延3秒以内 |
| 性能 | 性能: 問題ドラフト生成は入力から5〜10分以内、答案1枚あたりOCR処理は3秒以内で完了 |
| セキュリティ | セキュリティ: 生徒答案データはAES-256で暗号化保存し、学校内サーバー処理オプションを提供 |
| 運用 | 運用: 教科書改訂データは出版社契約に基づき年2回更新し、反映漏れゼロを目標とする |
| バックアップ | バックアップ: 採点・答案データは日次バックアップし、卒業後3年間保存後に自動削除 |
| 監査 | 監査: 教員による採点修正操作は全件ログ記録し、5年間保管して事後検証可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 元教員が数校の教員に張り付き、教科書範囲を聞いて手作業で問題ドラフトを作り、スプレッドシートで採点結果を集計して仕組みの有効性を確かめる | AI利用料と交通費・打合せの手土産程度の水準感 |
| ②最小システム | チャット形式の問題生成ツールと汎用OCR・音声認識サービスを組み合わせた簡易版を作り、実際の答案スキャンで記述式採点の精度を検証する | 外注委託で数か月分の開発費とクラウド利用料が中心 |
| ③本開発 | 教科書出版社データとの連携、複合機スキャン連携API、自治体調達に必要なセキュリティ対応を含めたSaaS本体を構築し、複数校同時運用に耐える基盤を整える | 人件費中心のまとまった開発投資（初期投資として想定している金額の大半がここに該当） |
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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 |
|---|---|---|
| 検証フェーズ協力候補となる公立中学校の校長・教務主任 | 実際の作問・採点業務データと教員フィードバックを得る最初の現場窓口になる | 知人の元教員経由の紹介、または市区町村教育委員会に相談し協力校を紹介してもらう |
| 教育委員会の学校ICT推進担当指導主事 | 自治体一括契約や補助金活用の可否、条例上の個人情報要件を最初に確認できる | 教育委員会代表窓口へ電話し「学校ICT・働き方改革担当」への取次を依頼する |
| 元中学校教員（作問・採点経験者、非常勤含む） | 教科別出題傾向や採点基準の実務知識を製品要件に反映するため採用前に意見聴取 | 教員向け転職エージェントやEdTech系勉強会・SNS(Twitter教育クラスタ)で募集 |
| 教科書出版社（東京書籍・啓林館等）のデジタル教材事業部担当者 | 教科書準拠問題データの提供・独占連携契約の可能性を早期に打診する必要がある | 出版社の教育ICT事業部宛にコンタクトし、EdTech展示会での名刺交換を起点にする |
| 複合機メーカー（リコー・キヤノン・京セラ等）の教育機関向け営業担当 | 答案スキャン連携の技術仕様・学校納入済み機種情報を把握し開発要件を固める | 各社の法人営業窓口またはEdTech商談会（NewEducationExpo等）で接点を作る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元教員・現役教員の個人的なつながり | 「試験前の休日出勤を減らす仕組みを作っている。無料で試せる代わりに使い勝手を教えてほしい」と知人教員に直接頼む |
| 教員向けSNSコミュニティ（Facebookグループ・教育系Twitterアカウント） | 「定期テスト作問・採点の悩みについて壁打ち相手を探している」と投稿し、DMで個別に無料モニターを募る |
| 教育委員会・校長会への紹介依頼 | 「働き方改革の実証に協力してくれる学校を探している」と伝え、指導主事経由で興味のある教員を紹介してもらう |
| 教育ICT系の展示会・勉強会 | ブース出展やLT登壇の場で「採点時間を実際に計測させてほしい」と声をかけ、名刺交換した教員に後日連絡する |
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（創業融資） | 法人設立前後の創業者（代表者に事業経験や自己資金があるとより有利） | 自己資金と組み合わせて開発人件費・OCR開発費に充てる創業融資の中心候補。融資合計は 500万円 を想定し、着金までのつなぎ資金計画とセットで申請する |
| 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・創業5年未満の中小企業・個人事業主 | 人件費や賃借料など創業初期の経費の一部が対象になり、教育委員会営業担当や元教員の採用費に充当できる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金（日本商工会議所・日本商工会議所連合会） | 小規模事業者（従業員数の要件あり） | 展示会出展費やチラシ・営業資料作成費など、教育委員会向け営業活動の初期費用に使える枠として候補になる |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入類型、経済産業省・中小企業庁） | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（学校法人・私立学校側が申請者になる場合が多い） | 私立中学校や学習塾が本サービスを導入する際の初期費用負担を下げられるため、営業提案時に導入ハードルを下げる材料になる |
| EdTech導入補助金（経済産業省が過去に実施した事業。実施有無・後継事業は年度により異なる） | 学校・自治体等がEdTechサービスを導入する際の対象事業者・提供事業者 | 自治体・学校側の予算制約を緩和し、SaaS契約の意思決定を後押しする営業トークの材料として使える |
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。
教育×AI領域に挑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