Who（誰が）
全国約1,700の教育委員会と公立・私立小学校の担任・養護教諭・スクールカウンセラー・管理職が主な利用者となる
対象とする社会課題：小学校の朝の健康観察業務の負担増と、不登校・虐待等の予兆となる欠席傾向の見逃し
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。
毎朝の出欠確認は、担任が一人で抱える地味な業務であると同時に、子どもの異変に最初に気づける場所でもある。だが記憶と勘に頼る限り、複数の教員や学年をまたいだ変化には気づきにくい。データとして積み重ね、養護教諭やスクールカウンセラーと共有できる仕組みがあれば、休みがちという段階で立ち止まれる子どもが増える。
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「スコットウォッチ」は公立小学校向けのAI健康観察・欠席予兆分析SaaSです。
担任は毎朝、すこやか連絡帳など既存の欠席連絡アプリに欠席理由・体温を入力するだけで、追加作業は発生しません。入力データはクラウドAIにリアルタイム連携され、児童ごとの欠席頻度・曜日パターン・理由の変化(発熱→腹痛→無記入など)を時系列解析します。「月曜欠席が3週連続」「理由記載が空欄化」等の注意シグナルを検知すると、養護教諭・スクールカウンセラーのダッシュボードに観察ポイント要約付きで自動アラート表示され、家庭訪問の要否は人が判断します。学期末には教育委員会向けに学校・学年単位の欠席傾向レポートを自動生成し、スクールソーシャルワーカー派遣の優先順位づけに活用できます。
全国の公立小学校約19,000校では毎朝、担任が出欠確認と健康観察カードの点検を手作業で行っており、1クラス30人分の確認に平均10〜15分を要し、朝の学級運営を圧迫している。
文部科学省調査では小学校の不登校児童数は10.5万人(2022年度)に達し、その多くは「休みがちになる」段階を経て長期化するが、担任個人の経験と記憶に依存した傾向把握では、複数教員・学年をまたぐ欠席パターンの変化に気づきにくい。特に共働き家庭やひとり親家庭では連絡帳や電話連絡が形骸化し、体調不良を装った欠席の背景にある家庭環境の変化(虐待・貧困・いじめ)が数週間〜数ヶ月見過ごされるケースが後を絶たない。教育委員会は年1〜2回のスクリーニング調査は行うが、日々の欠席・遅刻・早退・保健室利用のデータを横断的に分析する仕組みは市販されておらず、Excel台帳やホームルーム管理ソフトの出欠機能では異常検知までは行えない。担任・養護教諭・スクールカウンセラーの間で情報が分断されており、「あの子最近休みがちだね」という気づきが会議で共有されるのは早くても月1回の生徒指導部会である。
時系列異常検知モデルが児童ごとの欠席・遅刻・保健室利用データを解析し、個人の平常パターンからの逸脱を統計的にスコアリングして早期シグナルを検出する。
自然言語処理(NLP)エンジンが欠席理由の自由記述やチャット対話ログを分類・要約し、「体調不良」「家庭都合」「理由不明」等のカテゴリ変化を追跡する。対話型AI(チャットボット)は保護者との欠席連絡時に負担の少ない範囲で追加質問を行い、構造化データを増やして予測精度を高める役割を担う。さらに学校単位でのクラスタリング分析により、学年・学級間の欠席傾向の異常な偏り(いじめや学級崩壊の兆候)を検知し、管理職向けの経営ダッシュボードに反映する。
担任は毎朝、既存の欠席連絡アプリ(すこやか連絡帳など)またはタブレット入力画面に、欠席理由・体温・体調メモを入力するだけで、追加の作業は発生しない。
入力されたデータはクラウドAIエンジンにリアルタイム連携され、児童一人ひとりの欠席頻度・曜日パターン・理由の変化(発熱→腹痛→無記入など)を時系列で解析し、通常の風邪等の変動と統計的に異なる「注意シグナル」を検知する。シグナルが一定閾値を超えた児童は、養護教諭とスクールカウンセラーのダッシュボードに自動でアラート表示され、AIが生成した「観察ポイント要約(例:過去3週間で月曜欠席が4回、理由記載が空欄化傾向)」を確認したうえで、家庭訪問や声かけの要否を人が判断する。保護者向けには任意で欠席理由入力を促すチャット型AIが軽い自然言語対話で理由を聞き取り、定型入力よりも詳細な情報(家庭内の状況変化の兆候)を収集する。学期末には教育委員会向けに学校単位・学年単位の欠席傾向レポートを自動生成し、人員配置やスクールソーシャルワーカー派遣の優先順位づけに活用できる。
| 担任が朝の出欠確認・健康観察カード点検に費やす時間コスト(1クラス30人×10〜15分/日、教員時給換算) | 年間約9万円相当(1校6クラスなら約54万円相当) |
| 不登校長期化後の緊急SSW派遣・追加支援対応コスト | 1件あたり数十万円規模、年間数百万円の想定 |
| 教育委員会が実施する年1〜2回のスクリーニング調査の外部委託・集計費 | 自治体あたり年間50〜100万円程度の目安 |
| 見逃しによる家庭環境問題(虐待・いじめ等)の対応が長期化した場合の職員稼働・保護者対応コスト | 案件化した場合1件あたり数十万円〜の想定 |
| 自治体向け年間ライセンス(児童1人あたり年600円、1校500人規模) | 年額30万円/校 |
| 校務支援システム連携オプション | 初期50万円+月額5万円(年間110万円) |
| SSW連携データパッケージ(自治体単位オプション) | 月額10万円(年間120万円) |
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全国約19,000校の公立小学校では、担任が毎朝1クラス30人分の出欠・健康観察カードを手作業で確認し、平均10〜15分を朝の学級運営から奪っている。
不登校児童数は10.5万人(2022年度)に達し、多くは「休みがちになる」段階を経て長期化するが、担任個人の記憶に依存した把握では複数教員・学年をまたぐ変化に気づきにくい。共働き・ひとり親家庭では連絡帳や電話連絡が形骸化し、体調不良を装った欠席の背景にある虐待・貧困・いじめが数週間〜数ヶ月見過ごされるケースが後を絶たない。担任・養護教諭・スクールカウンセラー間の情報共有は月1回の生徒指導部会が実態で、日々の変化を横断的に検知する仕組みが市販されていない。
異常検知アルゴリズムの精度検証やダッシュボードUIの仕様が実証開発フェーズ(0〜6ヶ月)で確定していくため、この段階は準委任契約が適する想定。
パイロット結果を基に機能要件が固まった初期展開フェーズ以降は、API連携範囲や画面数を明確化した上で請負契約への切り替えを検討する。発注時は、欠席理由という機微な個人情報を扱う前提でセキュリティ要件(暗号化・アクセス権限・ISMS対応)を仕様書に明記し、開発会社側の個人情報取扱い体制(Pマーク有無等)を事前確認することが必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 小学校担任教員(毎朝の欠席理由・体調メモ入力)、養護教諭(アラート確認・観察ポイント要約の閲覧) |
| セカンダリ | スクールカウンセラー・生徒指導主任(アラート対応の検討)、校長・教頭(学級横断の傾向確認)、保護者(チャット型AIへの回答) |
| 管理 | 教育委員会担当者(自治体単位の契約・レポート閲覧)、自社カスタマーサクセス担当(導入校の運用サポート・アラート閾値の初期設定支援) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 出欠・健康観察データ連携取込 | 既存欠席連絡アプリ/タブレット入力データをAPI受信し正規化してクラウドDBへ格納 |
| 時系列異常検知エンジン | 児童別の欠席・遅刻・保健室利用履歴を解析し平常逸脱スコアを算出して注意シグナルを判定 |
| 欠席理由NLP分類・追跡 | 自由記述の欠席理由テキストをNLPでカテゴリ分類し時系列の変化データを出力 |
| 観察ポイント要約生成 | 検知シグナルと欠席履歴からAIが要約文を生成し養護教諭向けに表示 |
| 保護者向けチャットボット対話 | 保護者の欠席連絡入力に対話型AIが追加質問し構造化した詳細情報を保存 |
| 学級・学年クラスタリング分析 | 学級別欠席率データをクラスタリングし異常な偏りを検知して管理職向けに通知 |
| 養護教諭・SCダッシュボード | シグナル検知児童リストを権限別画面に表示し観察・介入記録を入力できる |
| アラート通知機能 | 閾値超過シグナル発生時に担当者へメール/アプリ通知し対応状況を記録 |
| 管理職向け経営ダッシュボード | 学年・学級別の集計データを傾向グラフ化し管理職画面に表示 |
| 教育委員会向け学期末レポート自動生成 | 学校・学年単位の集計データからPDF/Excelレポートを自動生成し配信 |
| 権限別アクセス管理・監査ログ | ユーザーのログイン情報から役職別権限を判定しアクセス履歴を記録 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
schools | school_id, 自治体ID, 学校名, 児童数, 契約プラン, 連携システム種別 |
classes | class_id, school_id, 学年, 組, 担任教員ID, 年度 |
students | student_id, class_id, 氏名, 生年月日, 保護者連絡先, 家庭状況メモ |
attendance_records | record_id, student_id, 日付, 出欠区分, 理由コード, 入力者ID, 入力時刻 |
health_observations | obs_id, student_id, 日付, 体温, 体調メモ, 保健室利用有無 |
anomaly_signals | signal_id, student_id, 検知日, シグナル種別, スコア値, 要約テキスト, 確認状況 |
intervention_logs | log_id, signal_id, 対応者ID, 対応日, 対応内容, 結果区分 |
users | user_id, school_id, 氏名, 権限区分, メールアドレス, 最終ログイン日時 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 出欠・健康観察入力画面 |
| 3 | 養護教諭ダッシュボード |
| 4 | 児童別観察ポイント詳細 |
| 5 | 保護者チャット対話画面 |
| 6 | 学校経営ダッシュボード |
| 7 | 教育委員会向けレポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(ISMS準拠実績とスケーラビリティ確保) |
| 2 | PostgreSQL(構造化出欠データの整合性管理に適する) |
| 3 | Python/scikit-learn(時系列異常検知モデル構築に必要) |
| 4 | BERT系日本語NLPモデル(欠席理由自由記述の分類要約) |
| 5 | FastAPI(校務支援システムとの軽量API連携実装) |
| 6 | React(権限別ダッシュボードUIの柔軟な構築) |
| 7 | LINE Messaging API(保護者への負担少ないチャット対話) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 平日朝7:30〜9:00の登校時間帯における稼働率99.5%以上を目安とする |
| 性能 | 性能: 1クラス30人分のデータ入力から異常検知結果反映まで5秒以内を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS・Pマーク取得を前提とし通信・保存データはAES-256相当で暗号化 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目時点で900校・児童数45万人規模までの水平スケールに対応 |
| データ保持 | データ保持: 児童の欠席・健康観察データは在籍期間+5年を目安に保存後自動削除 |
| 運用 | 運用: 障害発生時は一次対応まで1時間以内、日次バックアップと月次復旧訓練を実施 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数校の担任・養護教諭に協力を依頼し、既存のExcel欠席台帳を借りて手作業で欠席パターンを分析し、アラートが実際に役立ちそうか確かめる | 外部委託なしで自分の作業時間だけで進められる水準 |
| ②最小システム | 欠席データをCSVで受け取り、簡易な異常検知ロジックと最低限のダッシュボード画面をノーコード・低コードツールで組み、養護教諭に日常的に使ってもらいながらフィードバックを集める | クラウド利用料と外部エンジニアへの短期委託費だけで済む水準 |
| ③本開発 | 校務支援システムとのAPI連携やNLPエンジン、自治体のセキュリティ要件を満たす本番システムを構築し、複数自治体への展開に対応できる形にする | 外注開発費とセキュリティ監査・認証取得費用を含む相応の投資が必要な水準 |
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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健康教育・生徒指導担当指導主事 | 予算執行権と学校への導入可否判断権を持つキーパーソンのため | 自治体HPの教育委員会事務局窓口に電話し、ICT・健康教育担当を紹介依頼 |
| パイロット候補校の養護教諭 | 現場の欠席・保健室データ運用実態と課題感を最も具体的に把握しているため | 教育委員会経由の紹介、または知人教員・研究会経由で個別打診 |
| 校務支援システムベンダー(EDUCOM、スズキ教育ソフト等)の事業提携担当 | API連携先として導入障壁を下げ、既存顧客基盤への提案経路を得るため | 各社の法人窓口・IR問い合わせフォームから協業打診のアポイントを依頼 |
| 欠席連絡アプリ(すこやか連絡帳等)運営会社の事業開発担当 | 既存入力データの連携許諾とAPI仕様確認が事業の前提となるため | 運営会社の問い合わせ窓口から連携協議の申し入れを行う |
| スクールソーシャルワーカー(SSW)派遣団体・NPOの代表者 | データ活用の出口(福祉連携)の実務要件と自治体内の予算枠を把握するため | 自治体福祉部局からの紹介、または全国SSW協会等の団体窓口に連絡 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 知人経由の養護教諭・担任への相談 | 知り合いの養護教諭や担任に連絡し「朝の欠席確認や休みがちな子の見落としで困っていることを教えてほしい」と頼み、現場の悩みを聞かせてもらう |
| 教育委員会の校務DX研究会への見学申込 | 自治体の学校教育課に電話し「校務DXの研究会や勉強会があれば見学させてほしい」と依頼し、担当者と直接顔をつなぐ |
| 校務支援システムベンダーの展示会 | 教育ITソリューション関連の展示会に来場し、既存ベンダーの担当者や来場中の教員に名刺交換しながら欠席管理の課題を聞く |
| 養護教諭会・生徒指導主任会への説明依頼 | 各自治体の養護教諭会や生徒指導主任会の事務局に問い合わせ、研修会の合間に短い説明の機会をもらえないか依頼する |
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 | 創業前または創業後まもない事業者 | 自己資金 100万円 に加えて運転資金の融資（合計 850万円）を受けられ、初期のクラウド開発費・人件費に充てられる候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会・商工会議所の管轄地域で事業を営む小規模事業者 | 教育委員会向けの営業資料作成やウェブサイト整備など、販路開拓にかかる費用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ツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社のSaaSを登録IT導入支援事業者経由で提供する形にすれば、導入校側の費用負担を軽くする形で採用できる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 都内で創業を予定・開始したばかりの事業者 | 人件費・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可能性があり、代表一人体制の期間の資金繰りを補える |
| EdTech導入補助金（経済産業省） | 学校等へEdTechサービスを提供する事業者 | 教育機関向けにAI健康観察システムを試験導入してもらう際、学校側の導入コストを下げる仕組みとして活用候補になる |
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。
同じ教育・子育て領域で創業を目指す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。
※ バッジは閲覧・保存などの行動ログにもとづく自動集計の相対表示です。