Who（誰が）
全国の公立・私立中学校の生徒会役員（1校15〜20名）と兼任負担の大きい顧問教員、および教育委員会の校務担当者
対象とする社会課題：教員の過重負担と形骸化した生徒会活動を、AIが企画運営面から支援する
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。
部活顧問と兼任しながら生徒会も見る教員は、企画書づくりや当日の段取りに追われ「失敗させられない」重圧から結局は自分で仕切ってしまう。生徒は型も事例も知らないまま毎年同じ企画を繰り返す。この悪循環を、対話AIが企画の壁打ち相手とタスク管理役を担うことで断ち切り、教員は承認とリスク管理に集中し、生徒は自分たちの手で行事をつくる経験を取り戻せるようにしたい。
※ 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850万円の申請資料も、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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「ギカイ」は、中学校の生徒会役員がタブレットやスマホから相談できる対話型AIアシスタントです。
「予算3万円で全校集会を盛り上げたい」といった相談を入力すると、AIが過去の企画事例から3〜5個の案を提示し、反対意見への対応など議論を深める質問を投げかけます。企画が決まると担当割当とスケジュールを自動生成し、遅れているタスクを検知して役員にリマインドします。顧問教員には週次で議論内容と予算・安全面のリスクだけが通知されるため、教員は最終承認とリスク管理に専念でき、生徒主体の自治活動が実現します。
全国約1万校の中学校では生徒会顧問の多くが部活動顧問と兼任しており、企画書作成やイベント運営の下準備に月あたり10時間以上を割かれているという調査結果がある。
生徒会役員（1校あたり平均15〜20名）は選挙で選ばれるものの、企画立案の型や過去の成功事例を知らないまま活動を始めるため、毎年同じような文化祭・体育祭企画が繰り返されたり、逆に準備不足で当日運営が破綻したりする。顧問教員は「生徒の自主性を尊重したい」という理想と「失敗させられない」という現実の板挟みになり、結局教員主導になりがちで、生徒会活動が本来目指す自治・リーダーシップ教育の機会が失われている。文部科学省が進める探究学習・主体的対話的な学びの方針とも矛盾する状況が常態化しているが、生徒会運営を専門的に支援する外部サービスはほぼ存在しない。
自然言語対話AI（LLMベース）が生徒との壁打ち役となり、企画のアイデア出しから合意形成までを対話形式でファシリテートする。
過去数千件の企画実績データを学習した予測モデルが、学校規模・予算・時期条件から成功確率の高い企画パターンをレコメンドする。タスク管理AIが企画内容を自動でWBS（作業分解構造）に変換し、遅延リスクを検知して自動アラートを出す最適化エンジンとして機能する。教員向けには生徒の対話ログを要約・異常検知するNLP処理により、介入すべきタイミングだけをピンポイントで通知する。
生徒会役員はタブレットやスマホから対話型AI「ギカイ」にアクセスし、「文化祭の出し物を決めたい」「予算3万円で全校集会を盛り上げたい」といった相談をチャット形式で入力する。
AIは全国の中学校生徒会活動データベース（過去の企画事例・成功失敗要因・季節行事テンプレート）を参照し、学校規模・予算・過去実績に応じた企画案を3〜5個提示し、生徒同士の議論をファシリテートする質問（例：反対意見が出た場合の代案は？）を投げかける。企画が固まると、AIがタスク分解・担当割当案・準備スケジュール（ガントチャート形式）を自動生成し、進捗が遅れているタスクを検知して該当役員にリマインドを送る。顧問教員には週次で「生徒の議論内容サマリー」と「リスクが高い箇所（予算超過・安全面の懸念等）」がダッシュボードで通知され、教員は最終承認とリスク管理のみに集中できる。当日は生徒がスマホでアンケートQRを配布し、AIが集計結果を分析して次年度への引き継ぎ資料を自動作成する。
| 顧問教員の時間外対応（月10時間×教員時給換算約3,000円×12ヶ月の機会損失） | 年間約36万円相当 |
| 準備不足による当日トラブル対応（備品追加購入・代替対応等） | 年間5〜10万円程度 |
| 企画立案ノウハウ不足による予算超過（1回5,000〜1万円×年数回） | 年間3万円程度 |
| 生徒会活動の形骸化による教育効果の損失（外部研修代替費用で概算） | 年間5万円相当 |
| 学校向け基本SaaSプラン（役員20名+顧問2名まで） | 年額18万円 |
| 教育委員会一括契約プラン（自治体単位） | 1校あたり年額12万円 |
| 初年度導入伴走支援＋オンライン研修セット | 初年度15万円（伴走支援10万円＋研修5万円） |
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全国約1万校の中学校で生徒会顧問の多くが部活動と兼任し、企画書作成やイベント準備に月10時間以上を割かれている。
生徒会役員は企画立案の型や過去事例を知らずに活動を始めるため、毎年同じ企画の繰り返しや準備不足による当日運営の破綻が起きている。顧問は「生徒の自主性を尊重したい」と「失敗させられない」の板挟みになり、結局教員主導になりがちで、探究学習・主体的対話的な学びという文科省方針とも矛盾した状況が常態化している。生徒会運営を専門的に支援する外部サービスはほぼ存在せず、AIによる企画立案・進行管理の支援が必要とされている。
MVPの対話AIファシリテーション精度や企画データベース設計は仮説検証を重ねながら仕様が変わりやすいため、検証フェーズ〜初期導入フェーズは準委任契約が適している。
正式版リリース後のWBS生成機能やダッシュボードなど要件が固まった機能追加は請負契約で範囲と検収基準を明確にすることを推奨する。発注時は生徒の対話ログという個人情報を扱うため、セキュリティ要件（教育情報セキュリティポリシーガイドライン準拠）を契約書内に明記し、第三者認証取得のスケジュールも合意しておく必要がある。教育委員会向け一括契約の商談は4月前に集中するため、開発スケジュールと営業カレンダーの整合を発注前に確認すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 生徒会役員（1校あたり平均15〜20名の中学生） |
| セカンダリ | 生徒会顧問教員（部活動顧問と兼任している場合が多い） |
| 管理 | 学校管理者（教頭・情報担当教員）、教育委員会担当者、自社カスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 企画相談チャットボット | 生徒の相談文入力→LLMが意図解析→企画案候補と深掘り質問を返す |
| 企画レコメンドエンジン | 学校規模・予算・時期条件→過去事例照合モデルが判定→企画案3〜5件を提示 |
| 議論ファシリテーション支援 | 生徒の議論ログ→AIが論点・対立点を抽出→反対意見への代案質問を生成 |
| WBS自動生成 | 確定した企画内容→AIがタスク分解→担当割当案とガントチャートを出力 |
| 進捗遅延検知・リマインド | 各タスクの進捗データ→遅延判定処理が検知→該当役員へ通知を送信 |
| 教員向け週次ダッシュボード | 生徒の対話ログ・進捗データ→NLPが要約とリスクを抽出→週次サマリーを表示 |
| リスク自動検知アラート | 予算・安全面データ→異常検知処理を実行→超過懸念箇所を教員へ通知 |
| アンケート集計分析 | 生徒がQR配布した回答データ→AIが集計・分析→満足度レポートを生成 |
| 次年度引き継ぎ資料生成 | 当日実施結果とアンケート結果→AIが要約処理→引き継ぎ資料を自動出力 |
| 学校独自行事カスタム学習 | 地域・学校の伝統行事データ→AIが個別学習→特色を反映した企画提案を生成 |
| アカウント・権限管理 | 生徒会役員・顧問の登録情報→ロール判定処理→機能別アクセス権限を適用 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
schools | school_id, name, type, prefecture, contract_plan, contract_start_date |
users | user_id, school_id, role(student/teacher), grade, name, login_id, last_login_at |
projects | project_id, school_id, title, category(文化祭/体育祭等), budget, status, created_by |
chat_logs | log_id, project_id, user_id, message, ai_response, sentiment_flag, created_at |
proposals | proposal_id, project_id, title, description, predicted_success_rate, source_case_id |
tasks | task_id, project_id, task_name, assignee_id, due_date, status, delay_flag |
case_library | case_id, school_size, budget_range, season, category, outcome, anonymized_summary |
surveys | survey_id, project_id, respondent_type, question, answer, submitted_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・学校選択画面 |
| 2 | AI対話相談チャット画面 |
| 3 | 企画案比較・選択画面 |
| 4 | タスク管理ガントチャート画面 |
| 5 | 教員向け週次ダッシュボード |
| 6 | アンケートQR配布・回収画面 |
| 7 | 次年度引き継ぎ資料出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4系LLM API（対話ファシリテーション精度確保のため） |
| 2 | AWS（教育情報セキュリティポリシー準拠のクラウド基盤） |
| 3 | PostgreSQL（企画・タスク等リレーショナルデータ管理） |
| 4 | Pinecone等ベクトルDB（過去企画事例の類似検索用） |
| 5 | Next.js（生徒・教員向けレスポンシブUI構築） |
| 6 | Auth0（学校単位アカウント管理・SSO対応） |
| 7 | Metabase（教員向けダッシュボード可視化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上とし、月間ダウンタイムは夜間定期メンテナンス除き3.6時間以内に抑える |
| 性能 | 性能: チャット応答は平均3秒以内、同時500セッションまでレスポンス低下なく稼働させる |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報保護法・教育情報セキュリティポリシーガイドライン準拠、通信・保存データはAES256で暗号化する |
| 認証 | 認証: 生徒・教員はGoogle Workspace for Education等とのSSO連携必須、教員は多要素認証を必須とする |
| ログ管理 | ログ管理: 対話ログは最大3年間、アクセスログは1年間保持し不正アクセス検知に利用する |
| バックアップ・復旧 | バックアップ・復旧: 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内でのサービス復旧を目標とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 代表自身がLINEやチャットツールで顧問教員・生徒会役員からの企画相談に直接答え、AIが将来担う部分を人力で再現して需要とやり取りの型を確かめる | 移動の交通費とチャットツールの利用料程度で、外注は発生しない水準 |
| ②最小システム | 既存の対話AIサービスを組み込んだ簡易チャットボットを数校に試験導入し、企画提案の精度とタスク分解の反応を検証する | AI利用料と小規模な開発外注費のみで、本格開発の前段階の水準 |
| ③本開発 | 教員向けダッシュボード、対話ログの要約・異常検知、教育委員会のセキュリティ審査に対応したインフラを含む本番SaaSを構築する | 外注で数か月分の開発費、またはエンジニア採用による人件費が必要になる水準 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 公立中学校の生徒会顧問教員（部活動兼任の若手〜中�64教員） | 現場の負担感と業務時間の実態を最も具体的に把握できる当事者 | 知人紹介または教育委員会経由で紹介依頼、SNSの教員コミュニティでも接触可能 |
| 市区町村教育委員会の学校教育課指導主事 | 自治体一括契約の決裁ルートと予算編成サイクルを把握する窓口 | 教育委員会代表電話から学校教育課へ問い合わせ、面談依頼のアポを取る |
| モデル校の校長（導入判断の最終決裁者） | 外部サービス導入の許可権限を持ち、教員への協力依頼も校長経由が必須 | 教育委員会や知人教員からの紹介、または学校訪問での直接アプローチ |
| クラウド型校務支援システムベンダーの事業開発担当者 | 既存導入校への連携販売チャネルを確保するための提携先候補 | NEW EDUCATION EXPO等の展示会での名刺交換、ベンダー公式窓口への提案書送付 |
| GIGAスクール構想関連の自治体ICT推進担当者 | 端末配布状況やICT活用ルールを把握し導入可否の前提条件を確認するため | 教育委員会内のICT推進室・情報政策課へ問い合わせ、自治体HPの担当部署を確認 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 知り合いの中学校教員経由 | 「生徒会の企画づくりで困っていることを聞かせてほしい、試作品を無料で使ってもらいたい」と伝え、まずは壁打ち相手として紹介してもらう |
| 教育委員会の説明会・公募情報 | 自治体の教育委員会が開く校務支援関連の説明会に参加し、「モデル校として無償で試験導入したい」と持ちかけて実証校を募る |
| NEW EDUCATION EXPO等の教育展示会 | ブースで「生徒会運営を専門的に支援するAIは初めて」と伝え、名刺交換した教員に個別デモの日程を提案する |
| 校務支援システムベンダーとの連携紹介 | 既存の校務支援システム担当者に「生徒会業務に特化した部分だけ連携したい」と伝え、既存顧客校への紹介をお願いする |
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 | 法人設立から間もない代表者（自己資金を一定額用意していること等の要件あり） | 運転資金として600万円の枠を活用でき、AI開発や学校営業を始める前の当初半年の人件費・外注費に充てられる候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数等の要件あり） | NEW EDUCATION EXPO等の展示会出展費用やパンフレット・ウェブサイト制作費など、学校向け販路開拓の初期費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 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） | 中小企業・小規模事業者で革新的な製品・サービス開発を行う事業者 | 対話AIによる企画提案エンジンやタスク分解の最適化エンジンなど、独自システムの開発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 | 東京都内で創業予定または創業初期の事業者 | 人件費や賃借料など創業初期の運営コストの一部を助成対象にできる可能性があり、公庫融資と併用した資金計画の候補になる |
| 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（学校法人・教育委員会側が対象になる場合がある） | 導入校側がこの補助金を使えることを営業時に案内できれば、学校側の初期導入費用の心理的ハードルを下げる材料になる |
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DXに取り組む創業者コミュニティでも話題です。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。