Who（誰が）
市区町村・都道府県の教育委員会および福祉部局、学校のSC/SSW、そして家庭内で介護・世話を担う中高生本人が主な関与者である。
対象とする社会課題：家庭内で介護・世話を担う子ども(ヤングケアラー)が誰にも気づかれず孤立している
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。
担任1人が30〜40人を目視で見守るだけでは、家事や介護を担う子どもの遅刻や欠席の変化には気づけない。本人も『自分だけ特別』と思い込み、誰にも相談しないまま不登校や退学に至ることがある。学校と福祉の間にある『気づきの空白』を埋める仕組みがなければ、支援は今日も一歩遅れたままになる。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資730万円の申請資料も、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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CareSignは、学校の出欠・保健室来室・成績データを週次でAI解析し、家族の介護・世話を担う『ヤングケアラー』の可能性がある生徒を早期に見つけ出すクラウドサービスです。
教員1人が30〜40人を目視で把握するのが難しい現状に対し、AIが欠席増加や朝の遅刻偏り、保健室利用の急増といった変化をスコア化してSC・SSWの管理画面にアラート表示します。SC・SSWはAIが生成した声かけ文例を参考に面談を行い、結果を入力すると福祉窓口への紹介文書がドラフト自動作成されます。生徒本人は匿名チャットボットにも相談でき、AIが緊急度を判定して人につなぎます。学校と福祉の情報が分断されていた『気づき』の空白を埋め、支援が必要な生徒を不登校・退学の前に発見できる体制を築きます。
厚生労働省の2021年調査では中学2年生の5.7%、全日制高校2年生の4.1%が家族の介護・世話を担っていると報告されており、全国では推計10万人以上の子どもが該当すると見られる。
多くは欠席・遅刻・成績低下・保健室利用増といったシグナルを出しているが、担任1人が抱える30〜40人の生徒を目視で把握するのは困難で、本人も『自分が特別』と自覚せず相談に至らない。スクールカウンセラー(SC)やスクールソーシャルワーカー(SSW)は週1回の非常勤配置が多く、全校生徒を継続的にモニタリングする体制がない。既存の紙アンケートや年1回の実態調査は発見が遅く、支援につながる前に不登校・退学に至るケースが少なくない。学校内の情報(出欠・成績・保健室記録)と福祉側の情報(要保護児童対策地域協議会等)が分断されており、連携の起点となる『気づき』の仕組み自体が存在しないことが根本課題である。
①異常検知AI:出欠・成績・保健室利用の時系列データから通常のばらつきを学習し、個人ごとの逸脱度をスコアリングして早期シグナルを検出する。
②自然言語生成AI:検知結果をもとにSC/SSWが使える声かけ文例や福祉窓口への引き継ぎ資料のドラフトを自動生成し、専門職の文書作成負荷を減らす。③対話AI(チャットボット):生徒本人との匿名テキスト対話からストレスや家庭負担の兆候を抽出し、緊急度を3段階で判定して人へエスカレーションする。④最適化AI:地域内の福祉リソース(ヘルパー派遣枠・相談窓口の空き)と生徒の支援ニーズをマッチングし、紹介先の優先順位を提案する。
教育委員会・自治体と契約し、学校の出欠管理システム・保健室来室記録・成績データ(本人特定情報は暗号化)をAPI連携で取り込み、AIが週次で生徒ごとの変化パターンを解析する。
欠席増加・遅刻の時間帯偏り(朝の家事負担を示唆)・保健室利用頻度の急増などを異常検知モデルでスコア化し、リスクが一定閾値を超えた生徒をSC/SSWの管理画面にアラート表示する。SC/SSWはAIが生成した『会話の入り方』案(自然言語生成による声かけ文例)を参考に本人面談を行い、面談結果を入力すると福祉窓口(要対協・地域包括支援センター等)への紹介文書をAIが自動ドラフト作成する。生徒本人向けには匿名で相談できるチャットボットも用意し、AIが対話ログから緊急度を判定し必要に応じてSSWに引き上げる二段構えの発見経路を構築する。
| 不登校化した生徒への追加支援(SSW個別対応・家庭訪問等の人件費、1人あたり年間想定) | 年間15万円〜30万円 |
| SSW・SC1人あたりの紙アンケート集計・文書作成の人件費相当(年1回調査+都度の紹介文書作成) | 年間20万円〜40万円相当(残業代含む) |
| 発見の遅れによる高校中退後の就労支援・生活保護等の社会的コスト(自治体福祉部局負担分、1人あたり想定) | 年間50万円〜100万円 |
| 教育委員会職員による各校データの手動とりまとめ業務(18校×半日/月の想定) | 年間60万円相当(人件費換算) |
| 自治体向けSaaS利用料(1校あたり・生徒数中規模校) | 月額5万円(年間60万円) |
| 導入・研修コンサルティング費(初年度一括) | 100万円 |
| 複数年契約プラン(3年契約・成果連動一部含む、18校規模の教育委員会単位) | 年間900万円(1校あたり月4.2万円相当) |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
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中学2年生の5.7%、高校2年生の4.1%が家族の介護・世話を担っているとされるが、担任1人が30〜40人を目視で把握するのは困難で、本人も『自分が特別』と自覚せず相談に至らない。
SC・SSWは週1回程度の非常勤配置が多く、全校生徒を継続的にモニタリングする体制がない。既存の紙アンケートや年1回の実態調査では発見が遅く、支援につながる前に不登校・退学に至るケースが少なくない。学校内データ(出欠・保健室・成績)と福祉側の情報(要対協等)が分断されており、連携の起点となる『気づき』の仕組み自体が存在しない。
PoC・初期導入拡大フェーズ(0-18ヶ月)は準委任が向く。
異常検知モデルの精度は自治体ごとのデータ特性に依存し試行錯誤が前提となるうえ、個人情報保護審議会の審査結果次第で機能仕様が変わる可能性が高いためである。標準パッケージ化以降(30ヶ月目以降)の横展開フェーズでは、機能要件が固定化されるため請負契約への切り替えを検討する。発注時は要保護児童対策地域協議会との情報連携範囲・アクセス権限の要件確定を契約前に自治体側と合意し、成果物の受入基準にAIの誤検知率・アラート精度の検証手順を明記することが必要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | スクールカウンセラー(SC)・スクールソーシャルワーカー(SSW) |
| セカンダリ | 生徒本人(匿名チャットボット利用者)、担任教員(アラート共有先) |
| 管理 | 教育委員会・自治体福祉部局の管理者、CareSign運営side のシステム管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 校務データ連携基盤 | 出欠・保健室来室記録・成績データをAPIで日次取込→暗号化保存→分析用DBへ格納 |
| 異常検知AIスコアリング | 生徒別時系列データ→週次で逸脱度を算出→リスクスコア0-100を出力 |
| リスクアラート管理画面 | スコア閾値超過生徒→重要度別に一覧表示→SC/SSWへ通知 |
| 声かけ文例自動生成 | 生徒の検知パターン→自然言語生成AIが処理→面談用の声かけ文例3案を提示 |
| 面談記録入力・管理 | SC/SSWが面談結果を入力→生徒IDと紐付け保存→履歴として時系列表示 |
| 福祉紹介文書自動ドラフト | 面談記録と検知データ→AIが要約・整形→要対協向け紹介文書案を生成 |
| 匿名チャットボット | 生徒の匿名テキスト入力→対話AIが緊急度3段階判定→高リスク時にSSWへ自動エスカレーション |
| 福祉リソースマッチング | 生徒ニーズと地域の空き枠データ→最適化AIが照合→紹介先候補を優先順位付きで提示 |
| アラート閾値調整機能 | 学校管理者が閾値パラメータを設定→検知感度を変更→通知件数を制御 |
| アクセス権限・暗号化管理 | 利用者の職種情報→ロールベースで参照範囲を判定→権限外データを非表示化 |
| 匿名化統計データ出力 | 蓄積データ→個人特定情報を除去し集計→大学・研究機関向けCSV/レポート形式で出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
students | student_id, school_id, grade, class_no, encrypted_name, enrollment_status |
attendance_records | record_id, student_id, date, status, arrival_time, absence_reason_code |
health_room_visits | visit_id, student_id, visit_date, symptom_code, duration_min, staff_comment |
academic_scores | score_id, student_id, subject, term, score, prev_score_diff |
risk_scores | score_id, student_id, calculated_at, risk_level, model_version, feature_summary |
interviews | interview_id, student_id, staff_id, interview_date, summary, next_action |
welfare_referrals | referral_id, student_id, agency_id, referral_date, status, draft_document_url |
chatbot_logs | log_id, anonymous_token, timestamp, message_text, urgency_level, escalated_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | リスクアラート一覧 |
| 2 | 生徒詳細タイムライン |
| 3 | 面談記録入力画面 |
| 4 | 紹介文書ドラフト確認 |
| 5 | 匿名チャットボット画面 |
| 6 | 福祉窓口マッチング画面 |
| 7 | 自治体別KPIダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/PyTorch(異常検知モデル構築に実績豊富) |
| 2 | AWS(自治体調達実績が多くセキュリティ認定が豊富) |
| 3 | OpenAI API(声かけ文例・紹介文書生成の精度確保) |
| 4 | PostgreSQL(要配慮個人情報の行レベル暗号化が容易) |
| 5 | Airflow(週次バッチでの異常検知処理の安定運用) |
| 6 | Auth0(SC/SSW向けの厳格な権限分離認証) |
| 7 | Rasa(オンプレ可能な対話AIで機密データ非送信対応) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上/月を目標とし、週次バッチ解析は毎週日曜深夜2時に実行完了する想定 | 可用性99.5%以上/月を目標とし、週次バッチ解析は毎週日曜深夜2時に実行完了する想定 |
| 要配慮個人情報はAES-256で暗号化保存し、SC/SSW・教員・自治体職員ごとにロールベースアクセス制御を適用 | 要配慮個人情報はAES-256で暗号化保存し、SC/SSW・教員・自治体職員ごとにロールベースアクセス制御を適用 |
| 全生徒分の週次異常検知バッチは6時間以内に処理完了する目安を設定 | 全生徒分の週次異常検知バッチは6時間以内に処理完了する目安を設定 |
| 匿名チャットボットの応答レスポンスは平均3秒以内を目標値とする | 匿名チャットボットの応答レスポンスは平均3秒以内を目標値とする |
| 全操作ログ(閲覧・入力・紹介文書生成)を5年間保持し監査対応可能とする | 全操作ログ(閲覧・入力・紹介文書生成)を5年間保持し監査対応可能とする |
| 自治体ごとの個人情報保護審議会事前審査を導入前提とし、審査未通過自治体では非稼働とする運用ルールを設定 | 自治体ごとの個人情報保護審議会事前審査を導入前提とし、審査未通過自治体では非稼働とする運用ルールを設定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット校の出欠・保健室記録をExcelで手動集計し、SC・SSWと一緒に簡単な閾値ルールで異常検知を模擬しながら、面談から福祉窓口への引き継ぎまでの運用フローを検証する | ヒアリング謝礼と交通費程度 |
| ②最小システム | クラウド上に簡易ダッシュボードを構築し、CSVアップロードでスコアリングを半自動化、声かけ文例と紹介文書のドラフト生成を試作してSC・SSWに実際に使ってもらう | 外注開発で数週間から数か月分の開発費とAI利用料 |
| ③本開発 | 校務支援システムとのAPI連携、暗号化・自治体専用テナントの分離管理、チャットボット、要対協向け紹介文書自動生成機能を実装し、個人情報保護審議会向けのセキュリティ監査に対応する | クラウド基盤構築・API開発・AIモデル開発を含む初期投資の大部分 |
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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 |
|---|---|---|
| 市区町村教育委員会の指導主事(生徒指導・教育相談担当) | 出欠・保健室データの学校側管理者で導入可否のキーパーソンのため | 教育委員会代表窓口に電話し、生徒指導課の指導主事宛にアポイント依頼 |
| 自治体福祉部局の要保護児童対策地域協議会(要対協)事務局担当者 | 福祉側の紹介先データ・情報共有ルールを握る実務責任者のため | 市区町村の子ども家庭支援課・福祉総務課の代表番号から要対協事務局を照会 |
| スクールソーシャルワーカー(SSW)スーパービジョン担当の主任SSW | 現場の運用フロー・アラート閾値設計への助言と初期ユーザーになりうるため | 都道府県教育委員会のSSW配置事業担当課経由で紹介を依頼 |
| 校務支援システムベンダー(EDUCOM・NTTデータ系)の自治体営業担当 | API連携の技術要件と既存契約自治体への横展開余地を確認するため | ベンダー公式サイトの法人窓口から協業打診の問い合わせを送付 |
| 自治体の個人情報保護審議会事務局(総務部門の情報公開・個人情報担当課) | 要配慮個人情報の外部提供・AI処理が審議会諮問対象か初期段階で確認するため | 教育委員会からの紹介、または総務部個人情報保護担当課へ直接照会 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| SC・SSWの職能団体や研究会 | 『事務作業を減らすAIツールを一緒に検証してほしい』と依頼し、勉強会や研修会にオブザーバー参加させてもらい現場の困りごとを聞く |
| 教育委員会への直接アプローチ | 首長部局の福祉政策課やこども家庭庁の実施要綱担当窓口経由で、まずは無償のヒアリングとして『現状の見立てフローを教えてほしい』と面談を申し込む |
| 社会福祉協議会・要対協関係者からの紹介 | 『学校と福祉の連携で困っている自治体を紹介してほしい』と依頼し、既存の要対協会議に同席させてもらう形で接点を作る |
| 大学の社会福祉学部研究室との共同研究 | 『実態調査データの分析協力と引き換えにPoCの謝礼は不要』と提案し、研究成果の共同発表を条件に自治体との橋渡しを依頼する |
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（創業融資） | 新たに法人を設立し事業を始める創業者 | 自己資金100万円に加え、開発初期のクラウド基盤構築費や人件費に充てる運転資金として活用でき、融資合計は730万円を想定して申し込む候補になる |
| 信用保証協会の創業関連保証（自治体制度融資と組み合わせ） | 創業前後で金融機関からの借入に保証を必要とする法人 | 公庫融資と並行して自治体の制度融資を活用すれば、営業担当者の採用や研修コンサル体制の整備に必要な運転資金枠を広げられる |
| 小規模事業者持続化補助金（日本商工会議所・日本商工会連合会） | 小規模の法人・個人事業主 | 教育委員会向けの提案資料作成やパイロット自治体開拓のための展示会出展・営業ツール制作費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 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） | 東京都内で創業予定または創業から間もない中小企業者 | 初期ターゲットを東京都の基礎自治体とする計画と合致し、人件費や広報費など創業初期の実費負担を軽減する候補になる |
| こども家庭庁 ヤングケアラー支援体制強化事業実施要綱に基づく自治体向け補助金 | ヤングケアラー支援体制を整備する市区町村・都道府県 | 自社の直接の申請対象ではないが、顧客である教育委員会・福祉部局がこの補助金を財源にSaaS利用料を確保できるため、営業提案時に予算の根拠として案内できる |
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・福祉領域で挑戦する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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