Who（誰が）
教育ICT・校務支援SaaS企業、文具・教材卸大手、自治体向けICTベンダーが主な買い手候補となる
対象とする社会課題：学校事務職員の勘と経験に頼った非効率な備品発注と予算超過・在庫過多の常態化
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。
全国の学校事務職員は1〜2名で在庫台帳と発注をすべて手作業でこなし、月に何時間もを予算調整や重複購入の後始末に費やしている。異動のたびにノウハウは消え、本来の教育支援や保護者対応に割く時間が削られてきた。この地味で見過ごされてきた業務を、AIによる需要予測と対話で支え、現場の時間を子どもたちに返したい。
※ 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。
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スクール発注ナビは、公立小中学校の事務職員がコピー用紙や清掃用品などの備品・消耗品発注を、スマホのバーコードスキャンとチャットだけで完結できるようにするSaaSです。
月曜朝にAIが『今週はA4用紙を3箱、体育館用モップを2本発注推奨です』とチャット提示し、事務職員は『予算が厳しい』と一言返すだけで代替案が届きます。承認ボタン一つで提携卸業者に自動発注され、納品時は写真を撮るだけでAIが検収照合します。教育委員会は管内全校の発注状況をダッシュボードで一括把握し、一括調達の価格交渉にも使えます。月10時間かかっていた発注業務を3時間程度まで削減し、事務職員が教育支援や保護者対応に時間を使える状態を目指します。
全国の公立小中学校約2.8万校では、各校1〜2名の事務職員が紙の在庫台帳やExcelで備品・消耗品（コピー用紙、清掃用品、理科教材等）の発注を手作業で行っており、年度末の予算残額調整や急な在庫切れが頻発している。
文部科学省調査では学校事務職員の約4割が「発注業務に月10時間以上」を費やしていると回答し、多くが本来業務である教育支援や保護者対応に時間を割けていない。発注担当者の異動や退職により発注ノウハウが引き継がれず、同じ備品を重複購入したり、逆に必要な消耗品が年度途中で枯渇するケースが後を絶たない。また自治体教育委員会は各校の発注データを一元把握できず、スケールメリットを活かした一括調達交渉ができていない。この課題は市場が小さく分散しているため大手SaaS企業が参入せず、地域ごとの紙文化・独自ルールも相まって長年放置されてきた。
需要予測AIが過去3年分の消費履歴・学校行事カレンダー・季節要因（インフルエンザ流行期のマスク需要等）を時系列解析し、品目別の発注タイミングと数量を予測する。
自然言語対話AI（チャットボット）が事務職員との日本語でのやり取りを通じて予算制約や急な要望をヒアリングし、発注リストを動的に再最適化する。画像認識AIが在庫棚の写真から品目・数量を自動識別し棚卸作業を省力化するほか、納品物の検収写真と発注内容を照合して誤配送を検知する。最適化アルゴリズムが複数校・複数業者間の価格情報を横断比較し、予算内で最もコスト効率の良い発注先の組み合わせを提案する。
学校事務職員はスマートフォンやPCの専用アプリで、既存の在庫を写真撮影またはバーコードスキャンするだけで在庫データが自動登録される。
AIが過去の消費実績・学期スケジュール（運動会・入学式等の行事）・在庫水準・残予算をもとに、品目ごとの最適発注時期と数量を予測し、毎週月曜朝に「今週の推奨発注リスト」をチャット形式で提示する。事務職員はチャットボットに「今月は予算が厳しい」等と自然言語で伝えるだけで、AIが優先順位を調整した代替提案を返す。承認ボタン一つで提携卸業者への発注が自動送信され、納品後は写真での検収確認もAIが画像解析でチェックする。教育委員会側は複数校の発注データをダッシュボードで一括閲覧し、地域一括購入による単価交渉にAIが算出した見積り根拠データを活用できる。
| 発注業務にかかる事務職員の人件費（月10時間×時給相当2,000円想定） | 年額約240,000円/校 |
| 重複購入・過剰在庫による無駄な支出（年間発注額300〜500万円の5%想定） | 年額約15万〜25万円/校 |
| 年度末の予算残額消化のための不要な駆け込み発注 | 年額約10万〜20万円/校 |
| 欠品時の緊急購入（近隣店舗・コンビニでの割高購入） | 年額約5万〜10万円/校 |
| 学校向けSaaS月額利用料（1校あたり） | 月額8,000円（年額96,000円） |
| 教育委員会向け統合ダッシュボード利用料（管轄45校規模の自治体） | 年額60万円〜 |
| 導入・研修支援スポット費用（初年度・訪問研修利用時） | 1校あたり初年度のみ3万円 |
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全国約2.8万校の公立小中学校では、事務職員1〜2名が紙台帳やExcelで在庫・発注を管理しており、文科省調査では約4割が発注業務に月10時間以上を費やしていると回答している。
担当者の異動・退職で発注ノウハウが引き継がれず、同じ備品の重複購入や年度途中の在庫枯渇が常態化している。教育委員会側も各校の発注データを一元把握できず、スケールメリットを活かした一括調達交渉ができていない。市場が分散し小さいために大手SaaSが参入せず、紙文化・自治体独自ルールも相まって長年放置されてきた課題である。
初期のPoC・パイロット導入フェーズ（0〜12ヶ月）は要件と需要予測アルゴリズムの精度基準が固まっていないため準委任契約が適しており、月次で検証項目と工数を合意しながら進める形が望ましい。
パイロット後の横展開フェーズ（12ヶ月以降）で画面仕様・API連携仕様が固まった段階では、機能単位（在庫登録機能一式、卸業者API連携一式など）で請負契約に切り替えることで費用の見通しを立てやすくする。自治体案件は単年度会計・入札制度の制約があるため、契約形態を年度またぎで固定せず、実証実験枠や随意契約可能な少額プランに合わせて準委任・請負を使い分けられる契約書のひな形を事前に用意しておくこと。LGWAN対応など自治体固有のセキュリティ要件は見積り時点で範囲を明確にし、後工程での追加費用トラブルを避けるため要件定義書に明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 各校の学校事務職員（1〜2名体制、在庫登録・発注承認・チャット対応を日常的に行う） |
| セカンダリ | 教育委員会担当者（管内校の発注データ閲覧、一括調達交渉の材料として活用）、提携卸業者の受発注担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当（自治体別の利用状況モニタリング、AI予測精度のチューニング、権限設定の管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 在庫写真登録機能 | 在庫棚の写真→画像認識AIが品目・数量を識別→在庫データベースへ自動登録 |
| バーコードスキャン登録機能 | バーコード読取値→品目マスタと照合→在庫数量を即時更新 |
| 需要予測発注リスト生成機能 | 過去3年消費履歴・行事カレンダー・残予算→時系列解析AIが予測→毎週月曜に推奨発注リストをチャット配信 |
| チャット予算調整機能 | 事務職員の自然言語メッセージ→対話AIが優先順位を再計算→代替発注案をチャットで提示 |
| 発注承認・自動送信機能 | 承認ボタン押下→発注データを整形→提携卸業者へ自動発注送信 |
| 検収画像照合機能 | 納品物の検収写真→画像解析AIが発注内容と照合→誤配送検知アラートを表示 |
| 教育委員会統合ダッシュボード機能 | 管内全校の発注・在庫データ→自治体単位で集計・可視化→担当者向け一覧画面に表示 |
| 一括調達価格最適化機能 | 複数校・複数業者の価格情報→最適化アルゴリズムで横断比較→最安の発注先組合せと根拠レポートを提案 |
| 卸業者API連携機能 | 確定発注データ→提携卸業者システムとAPI連携→発注・納期情報を双方向で同期 |
| 課金・請求管理機能 | 契約校数・発注成立額→月額利用料と手数料率を自動算出→請求書データを自治体・業者へ発行 |
| 導入研修・マニュアル配信機能 | 新規導入校情報→訪問研修日程調整と動画教材紐付け→研修コンテンツを対象校へ配信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
schools | school_id, name, board_id, address, staff_count |
suppliers | supplier_id, name, contact, api_endpoint, commission_rate |
items | item_id, name, category, unit, unit_price, supplier_id |
inventory | inventory_id, school_id, item_id, quantity, updated_at, photo_url |
consumption_history | history_id, school_id, item_id, date, quantity_used |
orders | order_id, school_id, supplier_id, status, total_amount, ordered_at |
order_items | order_item_id, order_id, item_id, quantity, unit_price |
budgets | budget_id, school_id, fiscal_year, allocated_amount, used_amount |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 在庫・予算ダッシュボード |
| 2 | 在庫登録（撮影・スキャン） |
| 3 | 週次推奨発注リスト |
| 4 | チャットボット対話画面 |
| 5 | 発注承認・履歴確認 |
| 6 | 検収確認（納品照合） |
| 7 | 教育委員会統合ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（LGWAN-ASP対応実績があり自治体導入に適する） |
| 2 | Python/TensorFlow（消費履歴の時系列需要予測モデル構築） |
| 3 | Amazon Rekognition（在庫棚・検収写真の画像認識に利用） |
| 4 | LINE Messaging API（事務職員が使い慣れたUIでチャット対応） |
| 5 | PostgreSQL（発注・在庫・予算の正規化データ管理） |
| 6 | React/TypeScript（画面数が多く保守性重視の開発） |
| 7 | Auth0（学校・教育委員会別のアクセス権限管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目標とし、月間計画外停止2.16時間以内に抑える | 可用性99.5%以上を目標とし、月間計画外停止2.16時間以内に抑える |
| 自治体LGWAN接続基準に準拠し、通信は全てTLS1.2以上で暗号化する | 自治体LGWAN接続基準に準拠し、通信は全てTLS1.2以上で暗号化する |
| 月曜朝8〜9時のアクセス集中時に500校分・3000リクエスト/分の処理能力を確保する | 月曜朝8〜9時のアクセス集中時に500校分・3000リクエスト/分の処理能力を確保する |
| 在庫画像・検収画像は日次バックアップし、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧する | 在庫画像・検収画像は日次バックアップし、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧する |
| 画像認識処理は1枚あたり平均3秒以内、95パーセンタイルで5秒以内に応答する | 画像認識処理は1枚あたり平均3秒以内、95パーセンタイルで5秒以内に応答する |
| 発注・検収ログは自治体監査対応のため3年間保存し、監査証跡として出力可能とする | 発注・検収ログは自治体監査対応のため3年間保存し、監査証跡として出力可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数校の在庫台帳・発注履歴をExcelとチャットで受け取り、発注時期と数量を人力で予測して提案する。AIなしで「予測が当たるか」「事務職員が使ってくれるか」を確かめる | 自分の稼働時間と交通費、簡単な資料作成費のみ |
| ②最小システム | バーコードスキャンでの在庫登録と、簡易なチャットボットでの発注リスト提示だけを実装する。卸業者への発注送信は当面手動で行い、予測精度と運用フローの継続利用率を確かめる | 外注または自作での短期の開発費とクラウド利用料の水準 |
| ③本開発 | 需要予測AI・画像検収・教育委員会向けダッシュボード・卸業者との発注API連携を実装し、複数自治体での本格運用に耐える形に仕上げる | 外注で数か月分の開発費と、LGWAN対応等のセキュリティ対応費を含む水準 |
上記の要件定義書をもとに、システムベンダー（開発会社）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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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 |
|---|---|---|
| 市区町村教育委員会の学校事務・施設管理担当指導主事または係長 | 予算執行権と全校導入の意思決定権を持つ実質的キーパーソン | 教育委員会事務局の学校管理課に電話・メールでPoC提案の面談依頼 |
| 公立小中学校の現職事務職員（できれば事務主任・複数校兼務者） | 現場の発注業務フローと予算残額調整の実態を把握する一次情報源 | 全国学校事務職員研究会の地方支部会合や研修会に参加し名刺交換 |
| 全国学校事務職員研究会または都道府県学校事務研究会の役員 | 業界団体の推薦があれば複数自治体への紹介・展示ブース出展が可能 | 研究大会事務局へ後援依頼と実演ブース出展の申込を行う |
| コクヨ・アスクル等文具卸の学校法人向け営業部門担当者 | 発注仲介手数料モデルの合意可否と発注API連携の実現性を確認 | 法人営業窓口へ資料送付後、業務提携の商談をアポイント設定 |
| 自治体向けICT導入実績のある地域SIer（LGWAN対応事例あり）の担当営業 | 自治体のセキュリティ基準対応・入札実務のノウハウを持つ協業候補 | 自治体DX関連の展示会・地方版政府CIOフォーラムで名刺交換 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 全国学校事務職員研究大会・地域の学校事務研究会 | 「発注業務の時間を減らす仕組みを作っていて、実際の困りごとを聞かせてほしい」と趣旨を伝え、展示ブースや分科会での実演・声かけを依頼する |
| 知人・元同業者経由の学校事務職員への直接相談 | 「今使っている在庫台帳や発注のやり方を、一度そのまま見せてもらえないか」と頼み、まずは業務を観察させてもらう約束を取る |
| 教育委員会への紹介・飛び込み営業 | 「管内の学校の発注業務時間を減らす取り組みの説明をしたい」と担当部署にアポイントを申し込み、まず1自治体の少数校での試験導入を提案する |
| 学校事務職員向けSNS・オンラインコミュニティ | Facebookグループ等で「発注業務の悩みを聞かせてほしい」と投稿し、返信があった人に個別に話を聞かせてもらう約束をする |
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（旧・新創業融資制度） | 新たに事業を始める個人・法人、または事業開始後まだ間もない事業者 | 自己資金に加えて創業融資として利用できる代表的な制度で、この事業でも運転資金の融資総額（500万円）の主な出どころとして想定できる。着金までに時間がかかる点を前提に資金計画を組む必要がある |
| 信用保証協会 創業関連保証制度 | 創業前・創業後一定期間内の個人・法人事業者 | 公庫融資と併用や、民間金融機関からの借入時の保証として使える可能性があり、卸業者連携や自治体営業のための追加資金を確保する際の選択肢になる |
| 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 | 全国学校事務職員研究大会での実演や、教育委員会向けの営業資料・パンフレット作成などの販路開拓費用の一部として使える可能性がある |
| 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 | 自社が提供するSaaSを自治体・学校側が導入する際の補助として案内できる可能性があり、教育委員会への提案資料に補助金活用例として盛り込める |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業（自治体独自の創業助成、地域は要確認） | 都内等、対象自治体内で創業予定・創業後一定期間の事業者 | 本社所在地の自治体に同種の創業助成事業がある場合、人件費や賃借料の一部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。
※ バッジは閲覧・登録状況にもとづく自動集計の相対表示です