Who（誰が）
市区町村教育委員会の担当職員と、所得基準を満たしながら就学援助制度を利用できていない保護者(ひとり親・共働き世帯等)が主な当事者である。
対象とする社会課題：教育扶助・就学援助の申請漏れによる子どもの機会損失
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。
就学援助は「知っていれば使える」制度なのに、案内プリント一枚では届かない家庭がある。パートを掛け持ちする親には、プリントを読む数分すら惜しい。庁内には対象世帯を推定できる情報がすでにあるのに、部署の壁で「探しに行く」仕組みがない。この事業は、その情報を職員の代わりに読み込み、必要な家庭に先に声をかけるための仕組みをつくる。
※ 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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教育委員会が保有する住民税課税情報や児童扶養手当受給情報をもとに、就学援助の所得基準に該当する可能性が高い世帯をAIがスコアリングし、職員の承認を経てSMSや郵送はがきで「対象になる可能性があります」と個別に知らせるSaaSです。
保護者はスマホでリンクを開き、チャットボットと対話しながら所得証明書を撮影するだけでOCRが必要項目を読み取り、申請書の下書きを自動作成します。職員は管理画面で送付状況・開封率・申請完了率を確認し、未反応世帯には家庭訪問や電話の優先順位付けにAIの再スコアリングを活用できます。年1回のプリント配布だけだった周知を、能動的に対象世帯を探しに行く仕組みへ変えます。
文部科学省の調査では就学援助制度の受給者は全国で約130万人(小中学生の約13.7%)存在するが、所得基準を満たしながら制度を知らない、または申請手続きが煩雑で諦める世帯が自治体推計で1〜3割程度存在するとされる。
典型例は、ひとり親でパート2つ掛け持ちの母親が学校からの案内プリントを読む時間的余裕がなく、申請期限を逃してしまうケースである。教育委員会の担当職員は数人〜十数人で数千〜数万世帯を担当するため、個別の掘り起こしまで手が回らず、周知は年1回のプリント配布と学校便りに留まっている。制度自体は自治体の条例・要綱で運用されており、住民税情報や児童扶養手当受給情報など庁内に対象世帯を推定できるデータは存在するのに、部署間連携がされず「探しに行く」仕組みがないことが未解決の根本原因である。結果として、給食費や学用品費の負担が重い家庭ほど支援にたどり着けないという逆説的な状況が続いている。
1つ目は勾配ブースティング系の機械学習モデルによる対象世帯スコアリングで、所得・世帯構成・過去の受給履歴・きょうだいの就学状況などの特徴量から申請漏れの可能性を予測する。
2つ目は自然言語対話AI(LLMベースのチャットボット)で、保護者からの「うちは対象になりますか」といった問い合わせに自治体の要綱内容に基づいて回答し、申請意欲を維持させる。3つ目はOCR+情報抽出AIで、所得証明書や在学証明書の画像から必要項目を自動抽出し申請書フォーマットへ自動入力する。4つ目は送付後の反応データ(開封・クリック・未反応)を学習し、次回以降のスコアリング精度と通知チャネル選択(SMSか郵送か)を継続的に最適化する。
教育委員会が保有する住民税課税情報・児童扶養手当受給情報・生活保護受給情報(自治体内の情報連携基盤経由、個人情報保護条例に基づく庁内利用として整理)をAIが定期的に読み込み、就学援助の所得基準に該当する可能性が高い世帯を機械学習モデルでスコアリングする。
スコア上位世帯には、担当職員の承認を経てSMS・郵送はがき・保護者向けアプリ通知を自動生成・送付し、「対象になる可能性があります」と個別に知らせる。保護者はスマホから届いたリンクを開き、AIチャットボットと対話しながら必要書類を確認し、写真撮影したマイナンバーカードや所得証明書をOCRで読み取らせて申請書の下書きを自動作成できる。職員は管理画面でスコアリング結果と送付状況、申請完了率をダッシュボードで確認し、未反応世帯には家庭訪問や電話フォローの優先順位付けにAIの再スコアリングを活用する。
| 申請漏れ世帯の給食費・学用品費未支援による家庭負担(1世帯あたり) | 年額約8万円 |
| 職員による紙ベース周知・個別問い合わせ対応の人件費(中規模自治体2名分の超過業務時間換算) | 年額約120万円 |
| 申請漏れが放置され困窮が進行した場合の生活保護等への移行対応コスト(自治体推計) | 1世帯あたり年間数十万円規模 |
| 議会・住民からの制度周知不足に対する苦情対応・説明資料作成の職員工数 | 年額約20万円相当 |
| 自治体向けSaaS年間ライセンス(中規模自治体・人口5〜30万人) | 年額180万円 |
| 初期導入・データ連携構築費(住民税等庁内システムAPI連携、初年度のみ) | 初期100万〜300万円 |
| 効果測定・議会向けレポーティング支援 | 年額30万円 |
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教育委員会は数人〜十数人の職員で数千〜数万世帯を担当しており、就学援助の周知は年1回のプリント配布と学校便りに留まっている。
ひとり親でパートを掛け持ちする保護者は案内プリントを読む時間的余裕がなく申請期限を逃すケースが多く、所得基準を満たしながら制度を知らない・手続きを諦める世帯が自治体推計で1〜3割存在する。住民税情報や児童扶養手当受給情報など対象世帯を推定できるデータは庁内に存在するのに部署間連携がされず「探しに行く」仕組みがないことが根本原因である。結果として給食費や学用品費の負担が重い家庭ほど支援にたどり着けないという逆説的な状況が続いている。
MVP開発はスコアリングモデルの精度検証を反復しながら要件を固める必要があり、また自治体ごとに住民基本台帳システムの仕様が異なり連携要件が着手前に確定しにくいため、開発初期は準委任契約が適する。
通知テンプレートやダッシュボードなど仕様が固まった機能は請負契約で成果物・納期を明確にし、コスト超過を防ぐ。個人情報保護条例の適合性確認は開発会社の契約範囲外の事項として顧問弁護士確認事項に切り出し、責任範囲を明確に線引きすること。庁内システム連携費用は自治体ごとにばらつきが大きいため、初期見積は概算とし連携先確定後に再見積する条項を契約に盛り込む。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村教育委員会の就学援助担当職員(数人〜十数人体制) |
| セカンダリ | 就学援助対象になりうる保護者(ひとり親世帯等) |
| 管理 | 自治体情報システム部門の管理者・連携先ベンダー担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 対象世帯スコアリングAI | 住民税・児童扶養手当・生活保護データを勾配ブースティングでスコアリングし対象世帯リストを出力 |
| 通知自動生成・送付機能 | スコア上位世帯情報を職員承認後にSMS・郵送はがき・アプリ通知文面へ自動生成し送付 |
| AIチャットボット問い合わせ対応 | 保護者からの質問文を要綱データに基づきLLMが回答し申請継続を支援する |
| OCR証明書読取・情報抽出AI | 所得証明書・在学証明書の画像をOCR解析し必要項目を抽出して申請書へ自動入力 |
| 申請書下書き自動作成 | OCR抽出項目とチャットボット回答を統合し申請書フォーマットへ反映して下書き生成 |
| 通知チャネル最適化学習 | 開封・クリック・未反応データを学習しSMSか郵送かのチャネル選択を最適化する |
| 未反応世帯再スコアリング | 未反応世帯の属性・経過日数を再学習し家庭訪問・電話フォローの優先順位を出力 |
| 職員向け管理ダッシュボード | スコアリング結果・送付状況・申請完了率を集計し職員画面へグラフ表示する |
| 庁内データ連携基盤 | 住民基本台帳・税務・福祉システムのデータをAPI経由で定期取込しDBへ格納 |
| 効果測定・議会レポート自動生成 | 申請率・工数削減データを集計しPDF形式の議会向け年次レポートを自動生成 |
| 承認・条例適合性ログ管理 | 通知送付前の職員承認操作と個人情報アクセス履歴を記録し監査ログとして保存 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
households | household_id, address, family_structure, guardian_name, school_id, status |
income_records | income_id, household_id, tax_year, taxable_income, income_category, data_source |
benefit_history | benefit_id, household_id, benefit_type, start_date, end_date, amount |
scoring_results | score_id, household_id, score_value, model_version, scored_at, threshold_flag |
notifications | notification_id, household_id, channel, sent_at, approved_by, response_status |
applications | application_id, household_id, document_type, ocr_extracted_data, submission_status, submitted_at |
chatbot_logs | log_id, household_id, question_text, answer_text, resolved_flag, created_at |
staff_users | user_id, name, role, department, municipality_id, last_login_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 職員ログイン画面 |
| 2 | スコアリング結果一覧 |
| 3 | 世帯詳細・履歴画面 |
| 4 | 通知承認・送付管理 |
| 5 | 申請進捗ダッシュボード |
| 6 | チャットボット管理画面 |
| 7 | 効果測定レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM(表形式データのスコアリング精度が高い) |
| 2 | GPT-4系API(要綱ベース対話生成に対応) |
| 3 | AWS Textract(証明書OCR読み取りに実績) |
| 4 | PostgreSQL(世帯・所得データの構造化管理) |
| 5 | AWS GovCloud相当構成(自治体セキュリティ要件対応) |
| 6 | Auth0(職員権限別アクセス制御) |
| 7 | Twilio(SMS送付・到達確認API) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上(月間許容ダウンタイム約3.6時間以内)を平日8:30-17:15の業務時間帯で保証する |
| 性能 | 性能: 対象世帯5万件規模のスコアリング処理を夜間バッチで4時間以内に完了させる |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報は自治体単位で論理分離したDBにAES-256で暗号化保存し、通信は全てTLS1.2以上を必須とする |
| アクセス制御 | アクセス制御: 職員権限を自治体・部署単位のロールベースで制御し、操作ログを5年間保存する |
| バックアップ | バックアップ: 日次差分・週次フルバックアップを実施し、RPO24時間・RTO8時間以内で復旧可能とする |
| 監査対応 | 監査対応: 個人情報保護条例に基づく第三者アクセス監査を年1回実施し結果を教育委員会へ報告する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1自治体の協力を得て、既存の住民税情報・児童扶養手当情報を職員がExcel上で突合し、対象と思われる世帯リストを手作業で作成。SMSではなく職員が個別に電話・郵送で連絡し、申請率が向上するかを確認する | 職員の作業時間と交通費・郵送費程度で、外部発注費はほぼかからない水準 |
| ②最小システム | スコアリングは既存の勾配ブースティングライブラリで簡易モデルを構築し、通知はSMS配信サービスと既存フォームツールを組み合わせて自動化。チャットボットは範囲を絞ったLLM APIで対応し、OCRは市販サービスを利用して自作は最小限にする | 外注で数か月分のエンジニア稼働費と、SMS・LLM・OCRの利用料が主な費用 |
| ③本開発 | 自治体の住民基本台帳・校務支援システムとの正式API連携を構築し、職員承認ワークフロー・ダッシュボード・複数自治体対応の要綱カスタマイズ機能を実装。個人情報保護条例適合性を弁護士監修で確認したうえで複数自治体への横展開を進める | AI開発費・API連携開発費・法務監修費を含む本格的な開発投資が必要な水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 市区町村教育委員会 学務課・学事課の就学援助担当係長または課長 | 制度運用の実務主体であり、現行の周知方法と課題感を直接把握できるため | 自治体DX関連イベントや教育委員会向け展示会のブース来訪者リストから面談依頼 |
| 自治体の総務部門 個人情報保護担当（情報公開・個人情報保護審査会事務局） | 庁内データ連携が個人情報保護条例上の目的外利用に該当しないか事前相談が必須のため | 教育委員会担当者からの庁内紹介、または自治体の個人情報保護条例担当窓口へ直接照会 |
| 首長部局のデジタル推進課・情報政策課の職員（自治体DX担当） | 住民基本台帳・税務システムとのAPI連携予算化の可否を握るキーパーソンのため | 自治体DX推進コンサルティング会社経由の紹介、または総務省地域情報化アドバイザー制度の活用 |
| 校務支援システムベンダーの自治体営業担当者 | OEM提携や既存システムとの接続可否を確認し販売チャネルを構築するため | 教育情報化推進機構(JAPET&CEC)関連イベントや同ベンダーの代理店窓口に直接連絡 |
| 個人情報保護委員会OBまたは自治体法務に詳しい弁護士 | 条例適合性の個別確認プロセスを標準化する監修者として早期に体制を固めるため | 自治体法務学会や個人情報保護士会のネットワーク経由で紹介を依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 教育委員会向け展示会・自治体DX関連イベント | 「就学援助の申請漏れ対策としてスコアリングとSMS通知を組み合わせた仕組みを検証中で、無償トライアル1校区を探している」と名刺交換の場で直接伝える |
| 自治体向けICTベンダーとの代理店提携 | 既存の校務支援システムや住民基本台帳システムを納入しているベンダーの担当者に「導入自治体の紹介があれば連携開発費を優先して負担する」と提案する |
| 校務支援システムベンダーとのOEM提携 | 既存製品にオプション機能として組み込めないか打診し、「無償トライアルで効果検証データを一緒に作りたい」と共同提案の形で持ちかける |
| 元教育委員会職員・自治体福祉部門の知人ネットワーク | 「就学援助の掘り起こしで困っている自治体を知らないか」と個別に聞き、紹介してもらった担当者に無償トライアルを直接オファーする |
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） | 新たに事業を始める法人・個人事業主 | 自己資金100万円に加えて運転資金の融資を受けることで、AI開発人件費や自治体向け営業体制構築費など初期投資を賄える。融資額は500万円を想定し、着金までのタイムラグを踏まえた資金計画が必要 |
| 信用保証協会 創業関連保証（制度融資） | 創業前・創業後一定期間内の中小企業・個人事業主 | 公庫融資と合わせて自治体開拓の営業活動資金を厚くする際の追加調達手段として候補になる。保証付き融資は金融機関からの信用補完にもなる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 東京都内で事業を営む創業5年未満の中小企業者等 | システム開発費や人件費の一部が助成対象になり得るため、法人設立地を東京都内とする場合はAI開発初期費用の補助として候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数が一定以下の事業者） | 教育委員会向け展示会・自治体DXイベントへの出展費用やパンフレット・営業資料作成費など販路開拓経費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | 地方公共団体（自治体側が申請主体） | 自治体がSaaS導入予算を確保する際にこの交付金を活用できる場合があり、営業提案書に交付金活用スキームを盛り込むことで自治体側の予算化ハードルを下げられる |
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。
貧困・格差領域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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対的な表示です。