Who（誰が）
市区町村の教育委員会と福祉部局が共同契約者となり、現場ではSSW・スクールカウンセラー・担任教員がダッシュボードを利用する。開発運営はドメイン専門チームが担う。
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)が周囲に気づかれず孤立し、学業・進路に深刻な影響を受けている
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。
学校の出欠記録と福祉の申請記録は同じ家庭のことを見ているのに、組織の壁で結びつかない。担任の目に頼るだけでは、家族の世話を担う子どもの遅刻や成績低下の意味に誰も気づけない。データを橋渡しし、SSWの限られた時間をいちばん必要な家庭に届けることが、この事業の役割だと考えている。
※ 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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本サービスは、市区町村の教育委員会と福祉部局が別々に持つ出欠記録・保健室利用状況・生活保護や介護保険の申請履歴を、個人情報保護条例に準拠した仮名化処理を経てAIが世帯単位で突合し、家族の世話を担う子ども(ヤングケアラー)のリスクを月次で自動検知する仕組みです。
SSW(スクールソーシャルワーカー)は管理画面にログインし、スコア順に並んだ優先対応リストとその根拠(欠席日数の急増、保健室記録のキーワード等)を確認して家庭訪問の順番を決められます。これまで担任の勘に頼っていた発見プロセスが、数十校を掛け持つSSWでも限られた時間をハイリスク家庭に集中投下できる仕組みに変わります。
厚生労働省の2020年度調査では中学2年生の5.7%(約17人に1人)、全日制高校2年生の4.1%が家族の世話を日常的に担っていると回答しており、全国推計で数十万人規模とされる。
多くは本人に自覚がなく、学校の教員も遅刻・欠席・成績低下の背景に気づけないまま進級・進学時期を逃してしまう。教育委員会が持つ出欠・保健室利用記録と、福祉部局が持つ生活保護・介護保険・障害福祉の申請記録は組織の壁で分断されており、同一世帯の情報が突合されないまま放置されるケースが多い。実際に発見の端緒となるのは担任教員やスクールソーシャルワーカー(SSW)の個人的な気づきに依存しており、SSWは全国で約2,600人(2022年度文科省配置状況)しかおらず1人あたり数十校を掛け持ちする自治体も珍しくない。結果として支援が必要な家庭ほど「見えない」まま高校中退や進路断念に至るリスクが高まっている。
第一に時系列異常検知モデルが出欠・遅刻・保健室利用回数の推移から通常パターンからの乖離を検出し早期シグナルを生成する。
第二に自然言語処理エンジンが保健室記録・生活状況調査票・SSW面談メモなどの非構造化テキストから「家族の世話」「介護」「きょうだいの送迎」等の関連語句や文脈をマイニングしリスク要因を抽出する。第三に表記ゆれのある氏名・住所・生年月日を確率的マッチングで名寄せするAIが学校DBと福祉DBの世帯単位突合を実現する。最後に勾配ブースティング系の予測モデルがこれらの特徴量を統合しリスクスコアを算出、支援後の転帰データで継続的に再学習する仕組みを持つ。
教育委員会と福祉部局(生活保護、児童相談所、介護保険、生活困窮者自立支援)が保有する既存データを、個人情報保護条例に準拠した匿名化・仮名化処理を経てクラウド基盤に集約し、AIが世帯単位で名寄せ・突合を行う。
AIは欠席・遅刻・保健室利用の増加パターンや成績急落などの時系列異常を検知し、福祉側の申請履歴・訪問記録のテキスト情報と組み合わせてリスクスコアを算出、優先度付きリストをSSW・スクールカウンセラーの管理画面に表示する。SSWはダッシュボード上でスコアの根拠(どのデータがどう寄与したか)を確認し、家庭訪問や面談の優先順位を決め、支援後の経過(欠席日数の変化等)を記録するとAIが再学習してスコア精度を高める。学校現場では「担任の勘」に頼っていた発見プロセスが、月次で自動更新されるリスクリストに置き換わり、SSWは限られた稼働時間をハイリスク家庭に集中投下できるようになる。
| SSW非常勤人件費のうち発見遅れによる長期化支援コスト(1校あたり年間概算) | 年額約80万円 |
| 高校中退・進路断念1件あたりの社会的損失(生涯所得減少分の一部試算) | 年額換算で1件あたり約50万円相当 |
| 教員の見落としによる支援開始遅延で生じる補習・面談対応の追加工数 | 年額約30万円(1校あたり) |
| 教育委員会・福祉部局間の重複照会・手作業突合にかかる職員工数 | 年額約60万円(人口10万人規模自治体) |
| 自治体向けSaaS年間ライセンス(人口10万人規模想定) | 年額300万円 |
| 初期導入・データ連携構築費(一時金) | 初年度のみ300万円 |
| SSW研修・運用伴走支援オプション | 月額15万円(年額180万円) |
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厚労省調査では中学2年生の5.7%が家族の世話を日常的に担っているが、教員は遅刻・欠席の背景に気づけないまま進級・進学の時期を逃してしまう。
学校の出欠データと福祉部局の生活保護・介護保険申請記録は組織の壁で分断され、同一世帯の情報が突合されずに放置されている。発見の端緒は担任やSSW個人の気づきに依存しており、SSWは全国約2,600人で1人あたり数十校を掛け持ちする自治体も珍しくない。支援が必要な家庭ほど「見えない」まま高校中退や進路断念に至るリスクが高い。
0-18ヶ月のPoC・実証運用期間は要件・精度基準が流動的なため準委任契約が向いており、月次の稼働報告と検知精度・介入日数のレビュー会を契約に組み込むべきである。
18ヶ月以降のSaaS正式版開発は機能仕様が固まった部分から請負契約に切り替え、検収基準にはリスクスコアの適合率(70%以上等)を明記する。個人情報保護条例対応は自治体ごとに解釈が異なるため、弁護士監修の仕様確定を契約範囲に含め、責任分界点(仮名化処理の実施主体等)を発注仕様書に明文化しておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | スクールソーシャルワーカー(SSW)、スクールカウンセラー |
| セカンダリ | 学級担任・養護教諭、福祉部局のケースワーカー |
| 管理 | 教育委員会・福祉部局のシステム管理者、自社カスタマーサクセス担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 時系列異常検知 | 出欠・遅刻・保健室利用の日次記録→異常検知モデルで通常パターンからの乖離を算出→早期シグナルを出力 |
| テキストマイニングによるリスク要因抽出 | 保健室記録・生活状況調査票・SSW面談メモ→NLPで関連語句と文脈を解析→リスク要因タグを出力 |
| 世帯単位名寄せ・突合 | 学校DBと福祉DBの氏名・住所・生年月日→確率的マッチングで照合→世帯単位の統合IDを出力 |
| リスクスコア統合予測 | 異常検知結果・NLP抽出要因・突合データ→勾配ブースティングモデルで統合→世帯別リスクスコアを出力 |
| 優先度リストダッシュボード | 算出済みリスクスコア→優先度順に並び替え→SSW管理画面に世帯リストを表示 |
| スコア根拠可視化 | スコア算出時の特徴量寄与度データ→寄与度分解処理→データ項目別の影響度をグラフ表示 |
| 支援経過記録と再学習 | SSWが入力する面談結果・欠席日数変化→再学習用データセットに追加→リスクスコアモデルを月次更新 |
| データ連携・仮名化基盤 | 校務支援システム・福祉台帳のCSV/API出力→仮名化・匿名化処理→クラウド基盤へ格納 |
| 効果測定レポート生成 | 発見件数・介入日数等の運用ログ→集計・グラフ化処理→年次エビデンスレポートをPDF出力 |
| 権限・監査ログ管理 | 職員のログイン・閲覧操作→ロールベース権限判定→操作履歴を監査ログに記録 |
| 月次更新通知 | 月次バッチ処理完了トリガー→更新済みリスクリスト生成→SSW・スクールカウンセラーへ通知送信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
households | household_id, pseudonym_key, municipality_code, address_hash, created_at |
students | student_id, household_id, school_code, grade, class_code, enrollment_status |
attendance_records | record_id, student_id, date, status(欠席/遅刻/早退), reason_text, nurse_office_flag |
welfare_records | record_id, household_id, welfare_type(生保/介護保険/障害福祉/困窮支援), application_date, status, note_text |
ssw_case_notes | note_id, student_id, ssw_staff_id, visit_date, note_text, next_action |
risk_scores | score_id, student_id, calculated_at, score_value, model_version, contributing_factors_json |
intervention_logs | log_id, student_id, ssw_staff_id, intervention_date, action_type, outcome_note |
staff_accounts | staff_id, name, role(教員/SSW/福祉職員), municipality_code, permission_level, last_login_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・権限選択画面 |
| 2 | リスクスコア一覧ダッシュボード |
| 3 | 個別世帯詳細・根拠可視化画面 |
| 4 | SSW面談記録入力画面 |
| 5 | 介入後経過記録画面 |
| 6 | データ連携・突合状況管理画面 |
| 7 | 効果測定レポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(GovCloud相当環境)：自治体データの分離管理と実績があるため |
| 2 | PostgreSQL：世帯・個人の関係データ管理に強く実績豊富なため |
| 3 | Python(scikit-learn/LightGBM)：勾配ブースティングモデル構築の標準環境 |
| 4 | spaCy/GiNZA：日本語テキストの自然言語処理・語句抽出に対応 |
| 5 | Elasticsearch：非構造化テキストの全文検索・突合補助に有効 |
| 6 | Airflow：月次バッチでの名寄せ・再学習パイプライン管理に適合 |
| 7 | Auth0/Keycloak：多組織・多権限アクセス制御を安全に実装可能 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上、月次バッチは深夜2時〜4時に自動実行し日中業務に影響させない |
| 性能 | 性能: ダッシュボードのリスクリスト表示は3秒以内、名寄せ処理は1自治体分(1万世帯規模)を8時間以内に完了 |
| セキュリティ | セキュリティ: 通信はTLS1.3、保存データはAES-256で暗号化、要配慮個人情報は仮名化した上でクラウド基盤に格納 |
| アクセス制御 | アクセス制御: ロールベース権限管理(教育委員会/福祉部局/SSW)を適用し、1自治体あたり同時アクセス50ユーザーまで許容 |
| 監査・保持 | 監査・保持: 操作ログ・アクセスログを5年間保持し、個人情報保護委員会ガイドラインに準拠した監査対応を可能にする |
| バックアップ | バックアップ: 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内でのデータ復旧を保証 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証自治体から仮名化された数世帯分の出欠・保健室記録と福祉部局の申請記録をスプレッドシートで手動突合し、SSWに見せてリスクリストの有用性と根拠表示の必要性を確認する | 出張交通費と資料作成の稼働のみで、外部発注はほぼ不要な水準 |
| ②最小システム | ノーコード・ローコードツールでダッシュボードの見た目を再現し、時系列異常検知の一部だけをAI利用料で試作、SSWに実際の画面を操作してもらいフィードバックを得る | AI利用料とノーコードツールの月額利用料程度、外注は小規模な範囲 |
| ③本開発 | 仮名化・名寄せ基盤、学校DBと福祉DBのAPI/CSV連携、勾配ブースティング系スコアモデル、SSW向け管理画面を含む正式版システムを外部開発会社に発注して構築する | 外注でまとまった開発費がかかる規模で、数か月分の開発工程を要する水準 |
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10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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……
関連法令・許認可の詳細は無料会員限定です。
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(SSW担当) | 出欠データ活用の可否と現場の課題感を最初に把握できる | 自治体HPの教育委員会窓口に電話、または知人経由でSSW配置自治体を紹介依頼 |
| 福祉部局の生活困窮者自立支援担当課長(自立相談支援機関含む) | 生活保護・自立支援データの保有部署で連携可否の実質決裁権を持つ | 教育委員会からの紹介、または自治体の福祉総合相談窓口経由で面談設定 |
| 都道府県のSSWスーパーバイザーまたは市区町村SSW統括コーディネーター | 現場のダッシュボード運用可否を判断する実務キーパーソン | 文科省のSSW活用事業実施要綱に掲載の都道府県担当課経由で紹介依頼 |
| こども家庭庁 支援局 虐待防止対策課(重層的支援体制整備事業担当) | 国庫補助事業の採択要件と実証自治体への予算誘導可能性を確認するため | こども家庭庁の事業説明会・自治体向け公募要領の問合せ窓口から接触 |
| 自治体の情報政策課・CIO補佐官(個人情報保護条例運用担当) | 要配慮個人情報の第三者提供スキームの実現可能性を条例レベルで確認する必要がある | 個人情報保護審議会の事務局(総務課等)に実証実験の事前相談として申込 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元同僚・知人の教育委員会・福祉部局職員 | 「出欠と福祉データの突合を試したいので、匿名化した数世帯分だけでも見てもらえないか」と個別に相談し、現場の困りごとを先に聞く |
| SSW養成大学院・研究機関 | 研究者経由で「実証にご協力いただけるSSWを紹介してほしい」と依頼し、論文・調査への協力とセットで打診する |
| 自治体のEBPM・実証事業公募 | 教育委員会・福祉部局の担当課に「実証協定を前提とした無償トライアルを提案したい」と資料を持参して説明する |
| 教育長会・福祉部長会等の勉強会 | 登壇機会をもらい「ヤングケアラー発見の実証データを見てほしい、興味があれば個別に話を聞きたい」と会後に声をかける |
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） | 法人設立から間もない創業者（代表者本人の自己資金があること） | 仮名化基盤やダッシュボード開発など初期投資が先行する事業のため、運転資金の融資（合計 950万円 の想定）で開発期間中の人件費・外注費を先につなぐ候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業直後でも一定の要件を満たせば対象になりうる） | 教育長会・福祉部長会での紹介活動やパンフレット作成、実証自治体への提案資料作成など販路開拓費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（革新的サービス開発・試作品開発枠） | 革新的なサービス・システムの試作開発を行う中小企業・創業者 | 名寄せAIやリスクスコアモデルなど機械学習モデルの試作開発費の一部を対象にできる可能性がある枠組みとして候補になる |
| 自治体の創業助成事業（例: 東京都中小企業振興公社の創業助成事業） | 都内等で創業予定・創業から一定期間内の中小企業者 | 本社所在地の自治体版が使えれば、法人設立初期の賃借料・広報費など運転費の一部を助成対象にできる可能性がある |
| こども家庭庁 こどもデータ連携実証事業等のモデル事業（自治体経由） | 実証を行う市区町村（自社は連携パートナーとして参画） | 自治体が採択されれば、PoC・実証運用フェーズのデータ連携基盤構築費を自治体側予算でカバーできる可能性があり、営業チャネルとしても機能する |
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。
この領域に取り組む仲間がコミュニティで情報交換しています。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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です