Who（誰が）
教育ICT・校務支援システムベンダー、教育出版社、自治体向けSIer、通信キャリアなど教育委員会・学校との既存取引網を持つ企業
対象とする社会課題：欠席連絡・健康観察業務が電話とアナログ集計に依存し、教員と保護者双方の負担が大きい
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。
毎朝7時台、担任は電話対応と出席簿の転記に追われ、保護者は仕事前に電話をかける時間を削られている。感染症が流行する時期には、欠席理由の集計が半日以上遅れ、学級閉鎖の判断も後手に回る。この負担は電話とアナログ集計という仕組みそのものに原因があり、現場の努力では解決できない。だからこそ、欠席連絡と健康観察をAIで受け止め、教員と保護者の朝を取り戻す仕組みが必要だと考えた。
※ 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1,000万円の申請資料も、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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「AIミルミル」は、公立小中学校の欠席連絡と健康観察をスマホ完結にするSaaSです。
保護者は朝7時台に電話をかける代わりに、LINE連携チャットで「発熱37.8度、咳あり」のように1分程度の対話形式で入力するだけで連絡が完了します。担任は職員室のダッシュボードを開けば学級ごとの欠席者数・症状分布が自動集計されており、出席簿への転記作業も校務支援システムとのAPI連携で不要になります。感染症流行期には、過去データと地域の定点報告を組み合わせたAIが3〜5日先の学級閉鎖リスクを予測し、閾値を超えると管理職にアラートが届きます。さらに欠席パターンの変化から不登校の兆候を早期に検知し、スクールカウンセラーへ通知する仕組みも備え、教員・保護者双方の朝の負担を大きく減らします。
全国の公立小中学校約2.8万校の多くが、欠席連絡を電話や連絡帳で受け付けており、担任教員は毎朝7時台から始業前までの30〜40分を電話対応と出席簿転記に費やしている。
共働き世帯の増加で保護者が始業前に電話をかける時間を確保しづらく、電話がつながらず欠席理由が不明なまま「連絡なし欠席」として処理されるケースも多い。さらに感染症流行期には、学級・学年単位での欠席理由集計が手作業のため、学校医や教育委員会への報告が半日〜1日遅れ、学級閉鎖判断が後手に回る。文部科学省の調査でも教員の時間外労働の主因の一つに「保護者対応」が挙げられており、欠席連絡はその代表例である。既存の連絡帳アプリの多くは連絡の記録・通知に留まり、症状データの分析や欠席理由から感染症拡大予測までは行っていない。
①自然言語対話AIが保護者からの欠席連絡をチャット形式で受け付け、症状・理由を構造化データとして自動抽出する。
②予測AIが欠席者数・症状パターン・地域感染症データを解析し、学級閉鎖や欠席急増を3〜5日前に予測する時系列予測モデルを稼働させる。③異常検知AIが個々の児童生徒の欠席頻度・パターンの変化を継続監視し、不登校の兆候を早期に検知してスコアリングする。④自動化エンジンが出席簿・校務支援システムとAPI連携し、教員の手入力・転記作業を代替する。
保護者はスマホアプリまたはLINE連携チャットで、欠席理由・体温・症状(咳・発熱・嘔吐等)を1分程度の対話形式で入力し、AIチャットボットが不足情報を自動で聞き返して情報を補完する。
入力データは即座に学級・学年・学校単位で自動集計され、担任・養護教諭・管理職はダッシュボードでリアルタイムに欠席状況と症状分布を確認できる。AIは過去の欠席・症状データと地域の感染症流行情報(インフルエンザ定点報告等)を組み合わせ、学級閉鎖リスクを3〜5日先まで予測し、閾値超過時に管理職へ自動アラートを送る。教員側では出席簿システムと自動連携し、転記作業をゼロにするとともに、長期欠席・不登校傾向のある児童生徒をAIが早期検知して担任・スクールカウンセラーに通知する。保護者にとっては電話をかける手間がなくなり、学校にとっては朝の電話対応と手作業集計がなくなるという、双方にとっての体験改善を実現する。
| 教員の朝の電話対応人件費相当(30学級×30分×20日×時給2,500円換算) | 月額750,000円/校 |
| 出席簿への手動転記作業時間(担任30人×月5時間×時給2,500円換算) | 月額375,000円/校 |
| 養護教諭による欠席理由・症状の手作業集計(月20時間×時給2,000円換算) | 月額40,000円/校 |
| 不登校対応の遅れによるスクールカウンセラー緊急対応・家庭訪問等の追加業務コスト | 年額200,000〜500,000円/校の目安 |
| 基本SaaS利用料(500人以上校) | 月額30,000円 |
| AI予測オプション(感染症・学級閉鎖予測) | 月額10,000円 |
| 不登校兆候検知オプション | 月額15,000円 |
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時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
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公立小中学校の多くは欠席連絡を電話や連絡帳に頼っており、担任は始業前の30〜40分を電話対応と出席簿転記に費やしている。
共働き世帯の増加で保護者が始業前に電話をかけられず、「連絡なし欠席」として処理されるケースも発生している。感染症流行期には学級・学年単位の欠席理由集計が手作業のため学校医や教育委員会への報告が半日〜1日遅れ、学級閉鎖の判断が後手に回りがちである。既存の連絡帳アプリは記録・通知にとどまり、症状データの分析や感染症拡大予測までは対応していない。
MVP開発は要件がまだ流動的(実証実験校でのフィードバック反映が前提)なため、準委任契約で仕様変更に柔軟に対応できる体制が望ましい。
一方、出席簿システムとのAPI連携部分は接続先仕様が明確なため、範囲を切り出して請負契約とすることで責任分界を明確にできる。発注時は健康情報を扱う点から、個人情報保護法・こどもデータ連携ガイドライン準拠のセキュリティ要件を契約書内に明記し、第三者認証取得の責任分担も事前に取り決めておく必要がある。自治体の予算承認プロセスの長期化を踏まえ、PoCフェーズは小規模契約で区切り、本格開発フェーズへの移行判断を明確なマイルストーンで区切ることを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 児童生徒の保護者(欠席連絡・症状入力を行う)、担任教員・養護教諭(ダッシュボード確認、対応判断) |
| セカンダリ | 学校管理職(校長・教頭、学級閉鎖判断)、スクールカウンセラー(不登校兆候対応)、学校医・教育委員会担当者(感染症レポート閲覧) |
| 管理 | 教育委員会システム管理者・自治体担当者(学校マスタ管理、契約・オプション設定、利用状況モニタリング) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 欠席連絡チャットボット対話受付 | 保護者のチャット入力→AIが症状・理由を聞き返し補完→構造化データを出力 |
| 症状・理由自動抽出エンジン | 対話ログ→自然言語処理で体温・症状・欠席理由を抽出→出席システム用データに変換 |
| 学級・学年別自動集計ダッシュボード | 構造化欠席データ→学級/学年/学校単位で集計→教員・養護教諭向け画面に表示 |
| 学級閉鎖リスク予測AI | 過去欠席データと地域感染症定点情報→時系列予測モデルで解析→3〜5日先のリスク値を出力 |
| 閾値超過アラート通知 | 予測リスク値→設定閾値と比較→超過時に管理職へ自動通知を送信 |
| 不登校兆候検知スコアリング | 個人別欠席頻度・パターン履歴→異常検知AIで変化を継続監視→兆候スコアを算出 |
| スクールカウンセラー連携通知 | 兆候スコアが基準超過→担任・SCへ通知データ生成→アプリ内アラート送信 |
| 出席簿システム自動連携 | 確定した欠席データ→校務支援システムAPIへ送信→出席簿に自動転記し手入力を代替 |
| 保護者向けLINE連携インターフェース | 保護者のLINEメッセージ→連携APIでチャットボットに接続→回答結果をLINEへ返信 |
| 教育委員会向け地域分析レポート生成 | 自治体内複数校の匿名化データ→統計分析→月次PDFレポートを自動出力 |
| 感染症予測レポート自動作成(学校医向け) | 予測モデルの出力値→学校医向けフォーマットに整形→定期レポートとして送付 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
schools | school_id, school_name, board_id, student_count, plan_type, contract_start_date |
students | student_id, school_id, class_id, grade, name, guardian_id, enrollment_status |
guardians | guardian_id, student_id, line_user_id, phone_number, email, notification_pref |
attendance_records | record_id, student_id, date, status, reason_category, submitted_at, input_channel |
symptom_logs | log_id, record_id, temperature, symptom_flags, free_text, ai_extracted_json |
epidemic_forecasts | forecast_id, school_id, class_id, forecast_date, risk_score, threshold_flag, model_version |
absence_anomaly_scores | score_id, student_id, period, anomaly_score, trend_flag, notified_at |
contracts | contract_id, school_id, board_id, base_plan, options_json, billing_amount, renewal_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 保護者欠席連絡入力画面 |
| 2 | 教員向け出欠ダッシュボード |
| 3 | 養護教諭健康観察画面 |
| 4 | 管理職アラート通知画面 |
| 5 | 出席簿連携設定画面 |
| 6 | 教育委員会分析レポート画面 |
| 7 | 契約・オプション管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LINE Messaging API(保護者の導入ハードルを下げる) |
| 2 | 自社NLU/Dialogflow(症状聞き返し対話を構造化) |
| 3 | Python+LightGBM/Prophet(欠席・感染症の時系列予測) |
| 4 | AWS(自治体調達・セキュリティ要件対応実績) |
| 5 | PostgreSQL(学級・学校単位の集計分析に適合) |
| 6 | Amazon Cognito(自治体SSO・権限分離管理) |
| 7 | 校務支援API連携基盤(出席簿転記を自動代替) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 平日朝7時〜9時のピーク時間帯を含め稼働率99.5%以上を目標とする |
| 性能 | 性能: チャットボットの応答は入力後2秒以内、ダッシュボード集計反映は入力後10秒以内の想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報保護法・こどもデータ連携ガイドライン準拠、通信・保存データはAES256相当で暗号化 |
| 認証・権限 | 認証・権限: 教員・養護教諭・管理職・教育委員会でロールベースアクセス制御を実施し閲覧範囲を分離 |
| 運用 | 運用: 障害発生時は1時間以内に一次復旧対応を開始する体制を構築(オンコール想定) |
| 拡張性 | 拡張性: 1自治体あたり最大約200校・10万人規模の同時アクセスに耐えるスケーラブル構成を想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | LINEやフォームで保護者から欠席理由・症状を受け付け、担当者が手作業で学級別に集計しダッシュボード代わりのスプレッドシートを作り、2〜3校の教員に毎朝の負担がどれだけ減るかを確認する | 通信費とヒアリングの交通費程度 |
| ②最小システム | チャットボットによる欠席連絡受付と自動集計ダッシュボードだけを外注またはノーコードで構築し、パイロット校で有償トライアルに転換できるかを検証する | 外注で数か月分の開発費とAI利用料 |
| ③本開発 | 感染症予測モデル・出席簿システムとのAPI連携・不登校兆候検知機能を正式開発し、自治体調達の要件（データ標準対応・第三者認証）に耐える体制を整える | エンジニア複数名分の人件費とセキュリティ認証取得費用が中心 |
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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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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学校ICT・情報化推進担当の指導主事 | 校務支援システムの導入方針と自治体単位の予算枠を握る実質的な意思決定者 | 自治体HPの教育委員会事務局窓口に電話し、ICT活用推進担当への面談依頼を申し込む |
| 公立小中学校の校長(実証協力に前向きな学校) | PoC実施の許可権者であり、教員・保護者への導入説明の起点になる | 教育委員会の紹介、または知人経由・学校向けピッチイベントで直接アプローチ |
| 現場の養護教諭(保健主事) | 欠席・症状データの入力運用と学校医連携の実務フローを最も把握している | PoC協力校の校長経由で紹介を受け、保健室で30分程度のヒアリングを設定 |
| 校務支援システムベンダーの事業開発・アライアンス担当者 | API連携の技術要件とベンダー既存契約校への横展開余地を確認する | GIGAスクール関連展示会(EDIX等)や自治体調達実績のあるベンダーに直接コンタクト |
| 地区医師会・学校医会の担当理事 | 感染症予測アラートの医学的妥当性検証と学校医への報告フロー確立に不可欠 | 教育委員会保健給食課からの紹介、または地区医師会事務局へ提携相談の連絡 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 知人・元同僚の教員経由の紹介 | 教員をしている知人に「毎朝の欠席電話対応、実際どれくらい大変か話を聞かせてほしい」と頼み、校長や教務主任への紹介をお願いする |
| 私立学校法人への直接アプローチ | 私立小中学校の事務局宛てに「欠席連絡と出席簿転記の負担を減らす仕組みを試験導入してほしい」とメール・電話で説明資料を送り面談を依頼する |
| 教育委員会との勉強会・視察受け入れ | 自治体の学校教育課に「校務効率化の事例研究会を開催したい」と持ちかけ、まずは意見交換の場を設けてもらう |
| 校務支援システムベンダーとの共催セミナー | 既存の校務支援ベンダーの営業担当に「欠席連絡部分を補完する機能として一緒に自治体向け説明会をやりませんか」と提案する |
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 | 税務申告を2期終えていない、またはこれから法人を立ち上げる創業者 | 自己資金200万円に加え、運転資金の融資（合計1,000万円の想定）を受けることで、教員・自治体への営業体制やAI予測モデル開発の初期人件費を代表1名体制のうちに確保できる |
| 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にある小規模事業者 | 教育委員会・私立学校向けの営業資料作成、展示会出展、Webサイト・チラシ制作など、初期の販路開拓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・提供する中小企業・小規模事業者（提供側・導入側双方の枠がある） | 本サービス自体をIT導入補助金の対象ツールとして登録できれば、学校側の初期導入コスト負担を下げる営業材料になり、導入校数の立ち上がりを後押しできる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業から間もない中小企業者 | AIエンジニアやバックエンドエンジニアの人件費、賃借料などをカバーできる可能性があり、公庫融資と組み合わせて初期の資金繰りを補強できる |
| 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） | 革新的な製品・サービス開発、生産性向上に取り組む中小企業・小規模事業者 | 感染症予測モデルや不登校兆候検知モデルなど、AI機能の開発・実証にかかる外注費・機材費の一部を対象に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×AIに取り組む仲間がコミュニティで交流しています。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・登録などの集計にもとづく相対的な表示です。