Who（誰が）
公立・私立小中高校の教員・生徒指導担当者、教育委員会職員、被害児童とその保護者が主な利用者であり、最終判断は人間の調査員が担う
対象とする社会課題：いじめの調査・記録が主観と学校の都合に左右され、被害者が守られない
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。
いじめの調査記録は担任や生徒指導主任の手書き・記憶に依存し、聞き取りの食い違いや改ざんの疑いが被害者を追い詰めてきた。証言を発した瞬間のまま残し、誰が読んでも同じ事実にたどり着ける記録基盤があれば、子どもは「言っても無駄」と思わずに済む。教員も、専門知識がないまま一人で調査を背負わなくてよくなる。
※ 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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Fairwitnessは、いじめの聞き取り・調査記録をAIが構造化データとして残す学校・教育委員会向けSaaSです。
教員がタブレットに向かって生徒への聞き取り内容を話すと、AIがその場でテキスト化し「誰が・いつ・何を言ったか」を改ざん不可能なログとして保存します。生徒・保護者はチャット画面から匿名で状況を報告でき、AIが感情の異変や証言の矛盾を検知して担当者に確認を促します。複数証言が集まると一致点・相違点を図で可視化し、最終的に第三者委員会向けの報告書ドラフトをAIが自動生成、人間の調査員が事実確認して確定させます。手書き・記憶頼みだった調査を、記録の残る仕組みに置き換えます。
文部科学省の調査では2022年度のいじめ認知件数は約68万件に達するが、実際の調査記録は担任や生徒指導主任が手書き・記憶頼みで作成することが多く、聞き取り内容の食い違いや記録改ざんの疑いが後を絶たない。
被害者である小中学生や保護者は「学校が隠蔽している」と感じても、客観的な証拠がなく第三者委員会に訴えても水掛け論になりやすい。教員側も多忙な中で複数生徒からの聞き取り・時系列整理・報告書作成を担わされ、専門知識不足のまま対応せざるを得ない。結果として、いじめ重大事態の第三者調査報告書が完成するまで平均6ヶ月以上かかるケースも珍しくなく、被害者は放置されたまま不登校や転校に追い込まれる。既存の対応は各校・各教委の裁量に依存し、統一された客観的記録基盤が存在しないことが構造的な未解決要因である。
自然言語処理AIが音声・テキストの聞き取り内容を構造化データに変換し、発言者・時刻・内容を改ざん不可能な形でログ化する。
矛盾検知エンジンが複数証言間の食い違いや時系列の齟齬をパターン解析で洗い出し、調査員に確認ポイントを提示する。感情分析AIが児童・生徒の入力文から心理的負荷や自傷リスクの兆候をスコアリングし、閾値を超えた場合に管理者へ即時アラートを送る。生成AIが収集済みの客観データのみを用いて中立的な報告書草案を作成し、人間の解釈を挟む余地を最小化することで公平性を担保する。
教員・生徒指導担当者がタブレットやPCから専用アプリで聞き取り内容を音声入力すると、AIが発言をリアルタイムでテキスト化し、日時・関係者・出来事を時系列データベースに自動整理する。
生徒本人・保護者もチャット形式のAI対話画面から匿名で状況を報告でき、AIが感情表現や矛盾点を検知して担当者に確認を促す。複数の証言が集まると、AIが証言間の一致点・相違点を可視化したマップを生成し、恣意的な要約や省略を防ぐ「証言原文保存」機能で改ざんを構造的に不可能にする。最終的にAIが第三者委員会向けの中立的な報告書ドラフトを自動生成し、人間の調査員が事実確認・追記を行った上で確定させる運用とする。学校側は月次でダッシュボードを確認し、いじめの兆候やエスカレーションリスクをAIの傾向分析で早期把握できる。
| 教員の聞き取り・報告書作成にかかる時間外労働手当（1校あたり） | 年間約150万円（月20時間の残業×時給換算2500円×12ヶ月の目安） |
| 重大事態化後の不登校児童・生徒への学習支援員配置費用 | 年間約80万円〜120万円（1件あたりの目安） |
| 第三者委員会の調査長期化に伴う弁護士・専門家謝礼の追加発生分 | 年間約100万円〜200万円（自治体単位の目安） |
| 隠蔽疑惑報道・保護者への損害賠償請求による自治体の訴訟対応費用 | 1件あたり数百万円〜（発生時のみ、頻度は低いが被害額が大きい想定） |
| 学校向け月額SaaS利用料（生徒数600人規模校） | 月額6万円（年間72万円） |
| 教育委員会包括契約（管轄42校規模） | 年間約1200万円 |
| 重大事態対応スポットプラン（第三者調査支援1件） | 1件あたり100万円 |
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現状、いじめの聞き取りは担任や生徒指導主任が手書き・記憶を頼りに記録しており、後から「言った・言わない」の水掛け論になりやすい。
教員は多忙な中で専門知識がないまま複数生徒への聞き取り・時系列整理・報告書作成を一人で担わされている。第三者委員会に調査を依頼しても客観的な証拠が乏しく、報告書完成まで平均6ヶ月以上かかることが珍しくなく、その間被害生徒は不登校や転校に追い込まれる。学校・教委ごとに対応がバラバラで、統一された客観的な記録基盤が存在しないことが根本原因である。
MVP開発は要件が固まっているため請負契約が基本だが、音声認識・矛盾検知エンジンの精度チューニングは実証実験の結果次第で仕様変更が発生しやすいため、この部分のみ準委任で並走させるのが望ましい。
発注時は「証言原文保存」「アクセス権限管理」など改ざん防止・個人情報保護に関わる要件を検収基準に明記し、セキュリティ監査への対応工数を契約範囲に含めておくこと。協力校での実証実験フェーズは仕様変更が頻発する想定のため、契約書に軽微な仕様変更を吸収する変更管理プロセス（例：月◯時間分の追加対応枠）を盛り込むことを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 学校の担任・生徒指導主任・教頭など聞き取りと初期記録を行う教職員 |
| セカンダリ | 生徒本人・保護者（匿名チャットでの状況報告）、第三者調査委員会の調査員 |
| 管理 | 教育委員会担当者・学校管理職（ダッシュボード閲覧、権限設定、契約管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 音声聞き取り記録機能 | 教員の音声入力→AIが音声認識しテキスト化→発言者・時刻付き構造化データを出力 |
| 時系列自動整理機能 | 構造化済み証言データ→出来事の日時・関係者を解析→時系列データベースに自動登録 |
| 改ざん防止ログ管理機能 | 登録済み証言データ→ハッシュ化し原文を保存→編集履歴付き改ざん不可能ログを出力 |
| 児童・保護者向けAI対話報告機能 | チャットでの匿名入力→AIが状況を聞き取り整理→構造化された報告内容を担当者へ送信 |
| 矛盾検知機能 | 複数証言データ→AIがパターン解析で食い違いを抽出→確認ポイント一覧を調査員へ提示 |
| 証言相違マップ生成機能 | 全証言データ→一致点・相違点を集計→可視化マップ画像をダッシュボードに出力 |
| 感情・心理リスクスコアリング機能 | 児童の入力文→AIが心理的負荷・自傷リスクを分析→スコアと閾値超過時の即時アラートを出力 |
| 報告書ドラフト自動生成機能 | 確定済み客観データ→生成AIが中立的文章を作成→第三者委員会向け報告書ドラフトを出力 |
| 調査員確認・確定機能 | 報告書ドラフト→調査員が事実確認・追記入力→確定版報告書としてPDF出力 |
| 管理者向け月次ダッシュボード機能 | 蓄積データ→AIが傾向分析しリスク校を抽出→月次サマリーレポートを管理者に表示 |
| 匿名統計データ提供機能 | 全校の匿名化済みデータ→統計処理し傾向値を集計→研究機関向けライセンスデータを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
schools | school_id, name, prefecture, city, contract_plan, contract_start_date |
users | user_id, school_id, role, name, email, password_hash, last_login_at |
cases | case_id, school_id, title, status, severity_level, opened_at, closed_at |
testimonies | testimony_id, case_id, speaker_id, speaker_role, raw_text, audio_url, recorded_at, is_locked |
timeline_events | event_id, case_id, event_datetime, description, source_testimony_ids |
contradictions | contradiction_id, case_id, testimony_id_a, testimony_id_b, detail, confirmed_status |
risk_scores | score_id, case_id, student_id, emotion_score, self_harm_flag, scored_at |
reports | report_id, case_id, draft_text, generated_at, reviewed_by, finalized_at, version |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 聞き取り音声入力画面 |
| 2 | 証言タイムライン画面 |
| 3 | 矛盾点マップ画面 |
| 4 | 匿名相談チャット画面 |
| 5 | リスクアラート一覧画面 |
| 6 | 報告書ドラフト編集画面 |
| 7 | 教委向けダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Whisper API（音声認識精度が高く日本語対応） |
| 2 | GPT-4系API（報告書ドラフト生成に実績あり） |
| 3 | AWS（教育機関向けセキュリティ認証取得済み） |
| 4 | PostgreSQL（証言データの構造化・履歴管理に適合） |
| 5 | Elasticsearch（矛盾検知の全文検索・類似度比較用） |
| 6 | Auth0（学校・教委単位の権限管理を簡易実装） |
| 7 | Terraform（監査対応のためインフラ構成をコード管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: サービス稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム約3.6時間以内）を目標とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 全証言データをAES-256で暗号化し、アクセス権限を教員・調査員・管理者の3段階でロール分離 |
| 性能 | 性能: 音声入力から文字起こし完了まで平均5秒以内、矛盾検知結果は証言登録後10分以内に提示する想定 |
| 監査 | 監査: 第三者機関によるセキュリティ監査を年2回実施し、脆弱性診断結果を教育委員会に報告 |
| バックアップ | バックアップ: 証言原文データは改ざん検知用に日次バックアップを取得し、5年間保存する運用とする |
| 同時接続 | 同時接続: 1自治体あたり最大500ユーザーの同時アクセスに耐える構成を目安とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力校の生徒指導主任に既存の音声メモや聞き取りノートを提供してもらい、代表自身が手作業で時系列整理と矛盾点の洗い出しを行い、需要とニーズの深さを確かめる | 交通費と打ち合わせ費用だけ、外部発注なし |
| ②最小システム | 既存の音声認識APIとスプレッドシートを組み合わせ、聞き取り内容の文字起こしと時系列表への自動転記だけを行う簡易ツールを作り、数校での実運用を試す | AI利用料と簡易開発の外注費で数か月分程度 |
| ③本開発 | 矛盾検知エンジン・感情分析・報告書ドラフト自動生成までを備えた本格版アプリを開発し、複数自治体でのパイロット運用に耐える精度と安全管理措置を整える | AIエンジニア・法務担当への外注と自社採用を組み合わせた開発費で、融資と自己資金の大部分を充てる水準 |
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 公立中学校の校長または生徒指導主任 | いじめ対応の現場業務フローと記録作成の実態を把握するため | 知人の教員紹介、または校長会・教育研究会への訪問依頼で接触 |
| 市区町村教育委員会 学校教育課の指導主事 | 自治体単位の導入決裁プロセスと予算サイクルを把握するため | 教育委員会窓口へのアポイント申請、教育長への紹介状活用 |
| スクールロイヤー（学校顧問弁護士） | 第三者委員会調査の実務要件と報告書の法的要件を確認するため | 日弁連スクールロイヤー名簿、弁護士会の子どもの権利委員会経由 |
| NPO法人ストップいじめ！ナビの運営メンバー | 被害者・保護者側の実際のニーズと不信感の構造を理解するため | 団体公式サイトの問い合わせフォームから連携打診 |
| 教育委員会向けICT商社の営業担当者 | 自治体への販路・入札情報・既存システムとの競合状況を把握するため | 教育ICT展示会（EDIX等）のブースで名刺交換し個別面談設定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元教員・スクールロイヤーの人脈 | 知人の元教員や教育行政経験者に「いじめ調査の記録づくりで困っていることを教えてほしい」と頼み、現場の校長・生徒指導主任を紹介してもらう |
| いじめ問題に取り組むNPO（ストップいじめ！ナビ等） | NPOの相談員向け勉強会に参加し「記録の客観性を保つ仕組みを作っている」と説明して、加盟校・提携自治体への紹介を依頼する |
| 教育委員会の生徒指導担当窓口への直接訪問 | 重大事態調査の負担軽減という切り口で担当課に資料を持参し、まず一校での実証実験への協力を無償で提案する |
| 教育系ICT商社の営業担当 | 既存の校務支援システムを扱う商社に「いじめ調査に特化した追加提案ができる」と伝え、既存顧客リストへの同行営業を依頼する |
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（旧・新創業融資制度） | 法人設立から間もない創業者で、自己資金を用意し事業計画を持つ者 | 自己資金100万円を元手に法人設立直後の運転資金を賄う中心的な融資で、合計500万円の調達を想定する土台になる |
| IT導入補助金 | ITツール・クラウドサービスを導入する中小企業・小規模事業者（この場合は導入先の学校法人・自治体側が対象になり得る） | 学校・教育委員会が本サービスを導入する際の費用負担を軽減できる可能性があり、営業提案時に導入ハードルを下げる材料になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模の法人・個人事業主で販路開拓・業務効率化に取り組む者 | パイロット校向けの営業資料作成やWebサイト整備など、創業初期の販路開拓費用の一部を補助対象にできる |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 東京都内で創業予定・創業後間もない中小企業者 | 本社を東京都内に置く場合、人件費や賃借料など創業初期の固定費の一部を助成対象にできる可能性がある |
| 研究開発型スタートアップ支援事業（NEDO Steepなど） | AI・先端技術を用いた研究開発型のスタートアップ | 矛盾検知エンジンや感情分析AIなど独自技術の研究開発費について、エクイティ調達前の段階で非希薄化資金として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DXやこども支援に取り組む起業家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。
※ バッジは閲覧・保存などの行動データにもとづく自動集計であり、事業の優劣を保証するものではありません。