Who（誰が）
全国の市区町村教育委員会、特に人口5万人以下で統廃合検討中の約900自治体の担当職員が主な利用者である
対象とする社会課題：少子化による学校の統廃合・通学区域見直しが場当たり的で住民合意形成が難航している
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。
統廃合は数字ではなく、そこに通う子どもと家族の暮らしの話だ。しかし現場の担当者は異動サイクルの中で手作業の推計しか持てず、住民に根拠を示せないまま説明会が紛糾する。エリアビジョンは、担当者が誰に代わっても同じ精度で将来を示せる仕組みを提供し、対立ではなく対話から再編を始められる社会をつくる。
※ 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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校区最適化AI「エリアビジョン」は、市区町村教育委員会の担当職員が住民基本台帳・出生数データ・宅地開発計画データをアップロードすると、AIが町丁目単位で10〜15年先までの就学児童数を予測し、通学区域ごとの過大・過小リスクをダッシュボード上で可視化するSaaSです。
さらにAIが通学距離2.5km以内などの制約を踏まえた校区再編パターンを3〜5案自動生成し、通学時間・スクールバス費用・施設老朽化コストを比較表で提示します。担当職員はチャットで「高齢化率が高いエリアを優先的に残すには」と条件を伝えるだけで再計算され、住民説明会用の資料やFAQ回答文もAIが自動生成します。これまで5年先程度の粗い推計と手作業の資料作りに追われていた担当職員の負担を減らし、データ根拠に基づく合意形成を後押しするサービスです。
全国の公立小中学校のうち約3割が児童生徒数200人未満の過小規模校となっており、文部科学省の推計では2030年までにさらに約4000校が統廃合の検討対象になるとされる。
教育委員会の担当者（多くは異動サイクル2〜3年の行政職員）は、住民基本台帳や乳幼児健診データを手作業で集計し、5年先程度の粗い推計しかできないまま統廃合案を作成している。結果として、地域住民説明会で「なぜこの学校が対象なのか」というデータ根拠を示せず、反対運動が長期化し、事業が数年単位で停滞するケースが全国で頻発している。特に人口減少地域では通学距離やスクールバス費用の再設計も必要だが、これを担う専門人材が自治体内にほぼいない。当事者である保護者・地域住民・教員は、将来像が見えないまま不安を抱え続けている。
①時系列予測AI(LSTM/勾配ブースティング系モデル)が住民基本台帳・出生数・住宅着工データから町丁目別の就学児童数を10〜15年先まで予測する。
②組合せ最適化AI(整数計画法・遺伝的アルゴリズム)が学校配置・通学区域の再編パターンを、通学距離・費用・校舎収容力の制約条件下で複数生成する。③自然言語処理AI(LLM)が担当職員との対話を通じて条件変更を解釈し再計算をトリガーするほか、住民説明会資料やFAQ回答文を自動生成する。④画像・地図解析AIが通学路の危険箇所（歩道の有無、交通量）を航空写真・地図データから抽出し、安全性評価に組み込む。
教育委員会の担当職員が自治体の住民基本台帳データ・出生数データ・宅地開発計画データをエリアビジョンのダッシュボードにアップロードすると、AIが町丁目単位で10〜15年先までの就学児童数を予測し、現行通学区域ごとの将来推計児童数・過大過小リスクを自動可視化する。
次にAIが道路network データと地形データを用いて、複数の校区再編パターン（例: A小とB小の統合案、通学距離を最大2.5km以内に収める案など）を最適化計算で3〜5パターン自動生成し、それぞれの通学時間・スクールバスコスト・施設老朽化コストを試算して比較表を提示する。担当職員はチャットボット型AIアシスタントに「高齢化率が高いエリアを優先的に残すには」等の条件を自然言語で伝えると、AIが再計算しシナリオを更新する。最終的に住民説明会用の資料（推計根拠グラフ・比較表・Q&A想定問答）もAIが自動生成し、住民からの質問にはFAQチャットボットが一次対応することで、担当職員の資料作成・説明業務の負担を大幅に軽減する。
| 統計コンサルへのスポット委託費（人口推計・校区再編検討） | 年間約300万円 |
| 担当職員の手作業集計・資料作成にかかる人件費（残業含む） | 年間約150万円 |
| 住民説明会の再開催・反対運動対応コスト（会場費・資料印刷・追加職員稼働） | 年間約200万円 |
| 校区設計の非効率によるスクールバス運行コストの過大支出 | 年間約300万円 |
| SaaS利用料（スタンダードプラン、対象校10〜20校規模） | 年間250万円 |
| 初期導入・データ統合支援費（初年度のみ） | 一時金200万円 |
| 住民合意形成支援オプション（説明会資料生成・FAQチャットボット） | 月額20万円（年間240万円） |
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全国の公立小中学校の約3割が児童生徒数200人未満の過小規模校となっており、2030年までに約4000校が統廃合検討対象になると文部科学省が推計している。
教育委員会の担当職員は異動サイクルが2〜3年と短く、住民基本台帳や乳幼児健診データを手作業で集計するため5年先程度の粗い推計しか作れず、住民説明会で「なぜこの学校が対象なのか」を数値で示せていない。結果として反対運動が長期化し、統廃合案が数年単位で停滞するケースが全国で頻発しており、通学距離やスクールバス費用の再設計を担う専門人材も自治体内にほぼいない。
PoC・モデル構築期（0〜6ヶ月）は推計モデルと最適化アルゴリズムの精度検証を反復する前提のため、要件変動を前提とした準委任契約が適した想定である。
パイロット導入期以降は機能仕様（推計誤差率10%以内、再編パターン3〜5案生成など）が明確化するため、検収基準を数値で明記した請負契約への切り替えを推奨する。発注時は自治体側の住民基本台帳・GISデータ提供の遅延が工程に直結するため、データ提供のマイルストーンと遅延時の工程調整ルールを契約書に事前に明記する必要がある。また機微データを扱うため、オンプレミス処理オプションやISMS認証取得の責任範囲を契約条項で切り分けておくことが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村教育委員会の学校再編・通学区域担当職員（異動サイクル2〜3年の行政職員） |
| セカンダリ | 首長部局の企画財政課職員、地方創生コンサルティング会社の担当者、GISベンダー担当者 |
| 管理 | エリアビジョン運営会社のカスタマーサクセス担当者、および自治体側の情報システム管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 外部データ取込・統合機能 | 住民基本台帳CSV・出生数統計・宅地開発計画データを取込→町丁目単位に正規化しDB格納 |
| 就学児童数予測AI | 町丁目別人口動態データを入力→LSTM/勾配ブースティングで演算→10〜15年先の児童数推計値を出力 |
| 校区リスク可視化ダッシュボード | 推計児童数と現行校区データを入力→過大過小リスクを判定→地図上に色分け表示 |
| 校区再編パターン最適化AI | 通学距離・校舎収容力等の制約条件を入力→整数計画法/遺伝的アルゴリズムで計算→再編案3〜5パターン出力 |
| コスト・通学時間試算機能 | 再編パターンと道路networkデータを入力→通学時間・バス費用・老朽化費用を算出→比較表出力 |
| 通学路安全性評価AI | 航空写真・地図データを入力→歩道有無/交通量を画像解析→危険箇所マップを出力 |
| 自然言語対話アシスタント | 職員の自然言語指示（例:高齢化率優先）を入力→LLMが条件解釈→最適化AIに再計算指示し結果を返答 |
| 住民説明会資料自動生成 | 推計データ・比較表・シナリオを入力→LLMが要約→グラフ付き説明資料PDFを生成 |
| 住民向けFAQチャットボット | 住民からの質問文を入力→LLMがQ&Aデータベース参照→回答文を自動返信 |
| 広域シミュレーション機能 | 複数市町村の校区データを入力→県単位で最適化計算→広域再編シナリオを出力 |
| 予測精度検証・再学習管理機能 | 実績値と予測値の差分データを入力→誤差率を集計→閾値超過時にモデル再学習をトリガー |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, prefecture_code, plan_type |
school_districts | district_id, municipality_id, school_id, boundary_geom, capacity |
schools | school_id, name, location_geom, capacity, building_age, current_students |
population_forecast | forecast_id, chome_id, year, predicted_child_count, model_version, error_rate |
resident_raw_data | record_id, municipality_id, chome_id, birth_year, upload_batch_id |
reorg_scenarios | scenario_id, municipality_id, pattern_name, cost_estimate, avg_commute_distance |
road_network_data | edge_id, geom, road_type, sidewalk_flag, traffic_volume |
meeting_documents | document_id, scenario_id, doc_type, generated_text, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボードホーム画面 |
| 2 | データアップロード画面 |
| 3 | 児童数推計結果画面 |
| 4 | 校区再編パターン比較画面 |
| 5 | AIチャット条件設定画面 |
| 6 | 住民説明会資料出力画面 |
| 7 | FAQチャットボット管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | PostgreSQL/PostGIS（地理空間データの格納・空間検索に必須） |
| 2 | Python(LightGBM/LSTM)（時系列児童数推計モデル構築に採用） |
| 3 | OR-Tools/PuLP（整数計画法による校区再編最適化計算） |
| 4 | OpenAI API/LLM（対話型条件変更解釈と資料自動生成） |
| 5 | Mapbox GIS（校区・通学路の地図可視化に採用） |
| 6 | AWS(オンプレ選択可)（自治体データ主権要件に対応するため） |
| 7 | Airflow（データ取込・再学習パイプラインの定期実行管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 年間稼働率99.5%以上を目標とし、月次メンテナンス以外の計画停止は事前3営業日告知とする |
| 性能 | 性能: 町丁目1000件規模のデータでも最適化計算を1回あたり5分以内で完了させる |
| セキュリティ | セキュリティ: 住民基本台帳データは自治体内オンプレミス処理オプションを提供し、通信は全てTLS1.3で暗号化する |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 個人特定可能な項目は取込時点で匿名化・仮名化し、ISMS認証を導入初年度中に取得する |
| バックアップ | バックアップ: データベースは日次バックアップを実施し、復旧目標時間(RTO)4時間以内・復旧時点目標(RPO)24時間以内とする |
| 運用 | 運用: 障害発生時は営業時間内(平日9-18時)で1時間以内の一次応答を保証するサポート体制を構築する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力自治体の住民基本台帳データ・出生数データを表計算ソフトで集計し、町丁目単位の将来児童数を手作業で試算して担当職員に見せ、需要と精度への反応を確かめる | 自分の作業時間と交通費程度で、外部発注なしで実施できる水準 |
| ②最小システム | 推計結果を自動表示する簡易ダッシュボードと、通学区域再編パターンを数パターン出す簡易な最適化計算を実装し、PoC自治体で実データを流して精度を検証する | 外部エンジニアへの一部外注とAI利用料が中心で、数か月分の開発費がかかる水準 |
| ③本開発 | 住民説明会資料の自動生成機能・FAQチャットボット・道路networkデータを用いた通学路安全性評価まで含めたフル機能版を開発し、複数自治体での本格運用に対応する | データサイエンティスト・エンジニアの人件費が中心となり、外注も含めて長期間の開発費がかかる水準 |
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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 教育総務課・学校再編担当の課長級職員 | 統廃合計画の予算権限と住民説明会の実務を握る最終決裁ライン | 自治体DX展示会（都市・自治体フェア等）のブース面談予約から接点構築 |
| 教育委員会 教育長または教育部次長級の管理職 | 複数年度予算化・議会説明の判断権者で導入決定に直結する | 地方創生コンサル・GISベンダーの既存自治体人脈から紹介依頼 |
| 地方創生系シンクタンク・コンサル会社の自治体担当コンサルタント | 統廃合案作成の外部委託先として既に自治体と関係を持つ代理店候補 | 日本総研・野村総研等の地方創生部門に業務提携の趣旨で直接連絡 |
| 自治体向けGISシステムベンダーの営業担当者 | 住民基本台帳・地図データ連携のデータ統合先として技術提携が必要 | 自治体情報システム関連の業界団体（LASDEC後継団体等）経由で接触 |
| 総務省または文部科学省の自治体DX・学校施設整備担当部署の係長級職員 | 補助金制度（統合校整備等）の情報と全国自治体への紹介ルートを持つ | 文科省の学校規模適正化に関する説明会・自治体向け説明会に参加し名刺交換 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体DX関連の展示会・セミナー | 地方自治情報センターや総務省・文部科学省関連のDXセミナーに出展し「校区再編のデータ分析を無償でお試しいただけます」と声をかける |
| 地方創生コンサル・GISベンダーの紹介 | 既存の受託調査会社に「統廃合案件で困っている自治体があれば、無償デモをセットさせてほしい」と提携交渉する |
| 知人・大学人脈経由の教育委員会職員 | 公共政策系の勉強会やOB会で「統廃合の住民説明で困っていないか」とヒアリングし、興味があれば個別説明の場をもらう |
| SNS・LinkedInでの直接発信 | 教育委員会職員向けに「AIで通学区域再編の説明資料を作る取り組みをしている」と発信し、コメントやDMで相談を受け付ける |
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 | 法人設立から間もない代表者（自己資金 100万円 を出している創業者） | 教育委員会向けSaaSの開発体制構築や当初の運転資金に充てられる。融資合計は 730万円 を想定し、着金までの数か月は自己資金でつなぐ設計にする |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業する法人・個人事業主 | 人件費や広告費など創業初期の運営費の一部を助成対象にできるため、自治体営業担当を採用する前の資金繰りの補助になる |
| 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） | 革新的なサービス・システムの試作開発を行う中小企業・小規模事業者 | 人口推計AI・最適化アルゴリズムのプロトタイプ開発費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・開発する中小企業（自社利用目的のツール整備が対象になる枠を確認する必要がある） | ダッシュボードやFAQチャットボットなど自社開発システムの一部費用に活用できないか、対象枠を確認する価値がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業直後で従業員が少ない事業者） | 展示会出展費用やパンフレット・営業資料作成など、自治体向け販路開拓の費用に活用できる可能性がある |
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・地方自治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。
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