Who（誰が）
全国1,741の教育委員会の教材選定担当者(事務職員・教員)と、副教材を供給する出版社の営業・受注担当者が主な利用者である。
対象とする社会課題：自治体・学校現場における教科書・副教材の採択・発注業務の非効率と属人化
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。
教科書は4年ごと、副教材は毎年、全国の教育委員会と学校で選定と発注が繰り返される。担当者は数年で異動し、比較検討のノウハウはそのたびにゼロに戻る。Excelでの手作業は発注ミスや説明責任の不備を生み、出版社側の事務負担も減らない。この構造を変えなければ、現場の疲弊は次の担当者にも受け継がれてしまう。
※ 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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教育委員会の教材選定担当者が「サイタクAI」にログインすると、過去の採択履歴や学力調査結果をもとにAIが教科・学年別の副教材候補を自動提示します。
担当者は画面上のチャットに『前年より難易度を下げたい』『予算を5%削減したい』と打ち込むだけで、条件に合う教材リストと予算シミュレーションがその場で返ってきます。決定後は児童生徒数データから必要部数を自動計算し、出版社ごとの発注書と予算執行伺い書をワンクリックで生成。年度末には採択理由書も自動作成され、監査対応にそのまま使えます。手作業のExcel集計と属人化した比較検討を、対話とデータで代替する仕組みです。
全国1,741市区町村の教育委員会では、教科書は4年ごと、副教材(ワーク・テスト・資料集等)は毎年度、各学校・各教科で選定と発注が行われているが、多くは事務職員や教員が出版社カタログを手作業で比較し、Excelで発注数を集計している。
公立小中学校は約28,000校あり、1校あたり平均10種類以上の副教材を扱うため、担当者は年間数百時間をこの業務に費やしている推計がある。発注部数のミスによる過不足や、採択理由の記録不備で教育委員会からの説明責任を果たせないケースも多い。担当者は数年で異動するため業務knowledgeが継承されず、毎年ゼロから比較検討をやり直す自治体が少なくない。出版社側も自治体ごとに異なる書式で見積・発注を受けるため、双方の事務負担が構造的に固定化している。
自然言語対話AIが担当者との要望ヒアリングと教材比較の意思決定支援を行い、過去データからの類似自治体レコメンドを提示する。
需要予測AIが学校別児童生徒数・学級数の時系列データを解析し、教材発注部数と予算を高精度に予測する。最適化アルゴリズムが複数出版社・複数教材の組み合わせから予算制約下での最適発注プランを算出し、発注ミスと過剰在庫を削減する。文書生成AIが選定理由書・発注書・監査資料をテンプレートに沿って自動作成し、担当者の事務作業を圧縮する。
教育委員会の教材選定担当者がクラウド上のダッシュボードにログインすると、AIが過去の採択履歴・学力調査結果・学校規模データを解析し、教科・学年別に適合度の高い副教材候補を自動で提示する。
担当者は候補教材をAIとの対話形式(チャットUI)で比較検討し、「前年度より難易度をやや下げたい」「予算を5%削減したい」といった要望を入力すると、AIが条件に合う教材リストと予算シミュレーションを即時提示する。決定後はAIが学校別・学年別の必要部数を児童生徒数データから自動算出し、出版社ごとの発注書と予算執行伺い書をワンクリックで生成する。出版社側は専用ポータルから受注データを直接受け取り、納品スケジュールもAIが自治体の年度カレンダーに合わせて自動調整する。年度末にはAIが採択理由・比較根拠を自動文書化し、監査対応資料として出力する。
| 教材選定・比較業務の人件費(担当職員1名が年間300時間相当を選定作業に費やす場合、時給2,500円換算) | 年額約75万円 |
| 発注部数ミスによる過剰発注・返品対応コスト(1校あたり年間3〜5万円相当のロス) | 年額約42万円(12校規模の場合) |
| 出版社側の自治体別書式対応にかかる営業事務工数(1自治体あたり年間20〜30時間相当) | 年額約6万円(時給2,500円換算) |
| 監査・議会対応資料の作成にかかる残業代・臨時対応コスト | 年額約10万円 |
| 自治体向けSaaS年間ライセンス(学校数10〜50校規模) | 年額150万円 |
| 導入・研修コンサルティング費(初年度のみ) | 初年度80万円 |
| 教材比較データベース拡張オプション(1校あたり月額5,000円、12校導入時) | 月額6万円(年間72万円) |
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全国28,000校の公立小中学校では、1校あたり10種類以上の副教材を毎年度選定・発注しており、担当者はカタログを手作業で比較しExcelで集計する作業に年間数百時間を費やしている。
担当者は数年で異動するため、比較検討のノウハウが引き継がれず毎年ゼロから作業をやり直す自治体が多い。発注部数のミスや採択理由の記録不備が起き、教育委員会が保護者・議会への説明責任を果たせないケースもある。出版社側も自治体ごとに異なる書式で見積・発注を受けており、双方の事務負担が構造的に固定化している。
PoC・要件検証フェーズ(0-6ヶ月)は自治体ごとに業務フローや必要データ項目が異なり仕様が流動的なため準委任契約が適する。
正式版開発フェーズは機能要件がPoCで固まった後に請負契約へ切り替え、納品物と検収基準を明確にすることを推奨する。自治体情報セキュリティポリシーへの対応やデータ移行仕様は自治体ごとに異なるため、要件定義工程を別途準委任で切り出し、追加改修が発生してもスコープクリープが起きないよう契約段階で分離しておくこと。出版社ポータルなど両面市場側の開発は自治体側とは別契約とし、進捗と検収を分けて管理する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村教育委員会の教材選定担当者(事務職員・指導主事) |
| セカンダリ | 各学校の教務主任・教科主任、出版社の営業・受注担当者 |
| 管理 | サイタクAI運営会社のカスタマーサクセス担当、および自治体側の情報政策課等システム管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 教材候補レコメンド機能(対話AI) | 採択履歴・学力調査・学校規模データを入力→AIが解析→教科学年別適合教材候補を出力 |
| チャット対話型比較支援 | 担当者の要望文を入力→対話AIが解釈→条件適合教材リストを提示 |
| 予算シミュレーション機能 | 候補教材と予算条件を入力→AIが計算→予算別発注案とコストを提示 |
| 需要予測AI(発注部数算出) | 学校別児童生徒数・学級数時系列データを入力→需要予測AIが解析→教科別発注部数を出力 |
| 発注最適化アルゴリズム | 候補教材・予算制約・出版社条件を入力→最適化AIが計算→最適発注プランを出力 |
| 発注書・予算執行伺い書自動生成 | 確定教材・部数データを入力→文書生成AIが処理→発注書と伺い書PDFを出力 |
| 出版社受発注ポータル連携 | 発注データを入力→システムが自治体別書式に変換→出版社ポータルへ送信 |
| 納品スケジュール自動調整 | 年度カレンダーと出版社在庫情報を入力→AIが調整→納品日程表を出力 |
| 選定理由書・監査資料自動文書化 | 比較根拠・採択履歴データを入力→文書生成AIが要約→監査対応資料を出力 |
| 学校別マスタ・児童生徒数管理 | 学校コード・学年別児童生徒数を入力→システムが集計→発注基礎データを保持 |
| 管理者ダッシュボード・権限管理 | 利用者ID・権限設定を入力→システムが認証→自治体別ダッシュボードを表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, prefecture_code, school_count, contract_plan, contract_status |
schools | school_id, municipality_id, school_name, school_type, student_count, class_count |
textbooks | textbook_id, publisher_id, subject, grade, title, price, difficulty_level, edition_year |
adoption_records | adoption_id, school_id, textbook_id, fiscal_year, reason_text, decided_by, decided_at |
order_details | order_id, school_id, textbook_id, quantity, unit_price, total_amount, delivery_date |
publishers | publisher_id, name, contact_email, api_endpoint, contract_plan, billing_status |
chat_sessions | session_id, user_id, municipality_id, request_text, ai_response, created_at |
audit_documents | doc_id, municipality_id, fiscal_year, doc_type, file_url, generated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード画面 |
| 2 | 教材候補比較画面 |
| 3 | AI対話ヒアリング画面 |
| 4 | 予算シミュレーション画面 |
| 5 | 発注書生成画面 |
| 6 | 出版社受注ポータル |
| 7 | 監査資料出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS GovCloud相当構成(自治体セキュリティ要件対応) |
| 2 | Python/FastAPI(需要予測・最適化API構築の柔軟性) |
| 3 | OpenAI API(対話ヒアリング・文書生成の自然言語処理) |
| 4 | PostgreSQL(採択履歴・発注データの構造化管理) |
| 5 | React(担当者向けダッシュボードUI構築) |
| 6 | Amazon SageMaker(需要予測モデルの学習・運用) |
| 7 | Auth0(自治体・出版社アカウントの権限分離認証) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 年間稼働率99.5%以上を目標とし、3月の年度更新期は99.9%を目標とする |
| 性能 | 性能: ダッシュボード表示は3秒以内、AIレコメンド生成は候補200件規模で10秒以内を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報保護法・自治体情報セキュリティポリシーガイドラインに準拠し、ISMS(ISO27001)取得を目指す。通信はTLS1.2以上、保存データはAES256で暗号化する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 同時アクセス自治体数500、児童生徒データ約950万人規模の処理に対応する設計とする |
| 運用 | 運用: バックアップは日次実施、障害復旧目標はRTO4時間・RPO1時間を目安とする |
| ログ・監査 | ログ・監査: 操作ログを地方自治法の文書保存要件に合わせ5年間保存し、監査要求に対応可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実際の自治体担当者に同席し、Excelと出版社カタログを使って一緒に副教材の比較・発注リストを手作業で作成し、どこに時間がかかり何が抜け漏れやすいかを記録する | 交通費と担当者への謝礼程度で、外部発注は行わない水準感 |
| ②最小システム | チャットUIとスプレッドシート連携程度の簡易ツールを作り、教材候補の提示と部数計算だけを自動化して、対象の数自治体で実際に一年度分の発注業務を試してもらう | AI利用料と外部エンジニアへの少額の業務委託費で収まる水準感 |
| ③本開発 | 需要予測AI・最適化アルゴリズム・文書生成AIを含む正式版を外部開発チームに発注し、LGWAN対応やセキュリティ要件を満たした上で複数自治体への同時展開を可能にする | 外注開発で数か月分の人件費相当がかかる水準感 |
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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学校教育課・指導主事（教材選定担当） | 現場の選定・発注フローと課題を直接把握し、PoC自治体候補を発掘するため | 都市教育長協議会や知人紹介、または教育委員会窓口へのアポ電・自治体DX展示会経由 |
| 教科書・副教材出版社の学校営業部門責任者（大手数社） | 受発注データ連携の合意形成と初期専属パートナーシップ締結のため | 教科書協会・教材協会の会員名簿や業界展示会（教育ITソリューションEXPO）で接触 |
| 全国町村教育長会・都市教育長協議会の事務局担当者 | 全国の教育委員会への紹介チャネル構築と制度理解のヒアリングのため | 各協議会の公式サイト問い合わせ窓口から事業説明資料を添えて連絡 |
| 既存校務支援システムベンダーの事業提携・アライアンス担当者 | API連携によるチャネル拡大と既存自治体顧客基盤への相乗り導入のため | ベンダーの提携窓口フォームまたは自治体向けIT展示会での名刺交換 |
| 自治体の情報政策課・CIO補佐官（情報セキュリティ責任者） | クラウド利用に関する自治体情報セキュリティポリシー適合可否を早期確認するため | 教育委員会からの紹介、または総務省地域情報化アドバイザー経由で接点を作る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元同僚・知人経由の教育委員会職員紹介 | 「副教材の採択・発注業務でどこに時間がかかっているか、30分ほど話を聞かせてほしい」と伝え、営業ではなく現状把握の相談として依頼する |
| 自治体DX推進協議会・教育委員会連合会の勉強会 | 参加費を払って出席し、懇親の場で「発注業務の属人化に困っている担当者はいないか」と問いかけ、名刺交換から個別ヒアリングにつなげる |
| 校務支援システムベンダーとの共催セミナー | 既存ベンダーの既存顧客向けセミナーに「採択・発注業務の効率化」という共通テーマで相乗りさせてもらい、参加自治体にPoCの募集を案内する |
| 全国町村教育長会・都市教育長協議会への個別アプローチ | 事務局宛に「無料の実証パイロットを募集している」旨の案内文を送り、関心のある会員自治体の紹介を依頼する |
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 新創業融資制度 | 創業前・創業直後で税務申告を2期終えていない事業者 | 設立直後の運転資金を無担保無保証で調達できる制度で、この事業では600万円の融資を想定している。着金までのつなぎとして自己資金100万円を先に投じる設計にしている |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の要件あり） | 教育委員会連合会や自治体DX推進協議会の展示会出展費、営業資料・パンフレット制作費など販路開拓の費用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 | 自社サービスをIT導入補助金の登録ITツールとして申請登録できれば、導入コンサルティング費や研修費の一部を顧客側の負担軽減に使える見込みがある（自治体自体は対象外のため、連携する民間出版社側での活用を想定） |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業） | 研究開発型のスタートアップ・中小企業 | 需要予測AIや最適化アルゴリズムの研究開発フェーズを対象とした国の研究開発支援制度で、初期の技術開発費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 自治体の創業助成事業（例: 東京都創業助成事業） | 都内・当該自治体内で創業予定または創業後一定年数以内の中小企業 | オフィス賃借料・人件費・広告費などの立ち上げ経費を助成対象にできる可能性があり、代表1名体制の期間の固定費負担を軽くする候補になる |
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。
教育×自治体DX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。
※ バッジは閲覧・登録などの実績にもとづく相対的な表示です。