Who（誰が）
公立・私立の小中高等学校および教育委員会の管理職・教員、導入を検討する校務支援システムベンダーや教育事業会社が主な関係者となる。
対象とする社会課題：教員の見えない業務過多が心身の限界を招いている問題
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。
公立小中学校の教員は、授業準備や部活指導、保護者対応が同時に押し寄せても、誰がどれだけ限界に近いかを誰も把握できていない。在校時間しか見ない勤怠システムでは、心理的な負荷は数字に残らず、精神疾患で休職する教員は増え続けている。管理職が面談だけで全員の状態を追うのは限界がある。日々の対話とデータを組み合わせて負担を可視化し、限界の手前で手を打てる仕組みが必要だと考えた。
※ 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。
ボタンを押すと、この事業の内容を読み込んだAIチャットが開き、教育委員会や投資家向けの資料の下書きをその場で一緒に作成します。まずは気になる資料から試してみてください。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
「先生のミカタAI」は、公立小中学校の教員が毎日の終わりにスマホやPCで1〜2分だけAIと会話し、その日の業務内容と疲労度を伝えるサービスである。
教員が『今日は保護者対応が3件重なって疲れた』と話すと、AIが出退勤データや部活動記録と組み合わせて負荷スコアを算出する。校長や教頭は管理画面で誰が限界に近いかを一目で確認でき、AIが提案する業務再配分案（分掌の入れ替えなど）をもとに面談前に手を打てる。教員本人にも週1回、AIから業務整理のヒントやカウンセラーへの相談導線が届き、一人で抱え込む前に対処できる状態を目指す。
公立小中学校教員の残業時間は文科省調査で月平均約45時間とされ、過労死ラインの月80時間を超える教員が約1割存在すると推計される。
精神疾患による休職者は年間約6500人にのぼり、過去最多を更新し続けている。40代の中堅教諭Aさんのように、授業準備・部活動指導・保護者対応・事務書類作成が同時多発的に発生しても、管理職は個々の業務量を正確に把握できず、「誰がどれだけ限界に近いか」が可視化されないまま負担が偏在している。既存の勤怠管理システムは「在校時間」しか記録せず、業務内容の質・緊急度・心理的負荷を反映していないため、対策が後手に回りやすい。校長や教頭も多忙で、面談による状況把握には限界があり、根本的な業務量の予測・再配分の仕組みが存在しないことが未解決の核心である。
自然言語対話AI(LLMベースのチャットボット)が日次の業務内容ヒアリングと共感的な傾聴を行い、テキストから疲労・ストレスの兆候を自然言語処理で抽出する。
時系列予測モデルが出退勤・授業時数・部活動データを学習し、個人・学校単位での将来2〜4週間の負荷急増リスクを予測する。最適化アルゴリズムが業務再配分案を複数パターン生成し、管理職の意思決定を支援する。異常検知モデルが休職・離職の予兆パターン（発言のネガティブ度上昇、業務量急増の重複等）を検知し、早期アラートを自動送信する。
教員はスマホアプリまたは校務PCのブラウザで、1日の終わりに音声またはチャット形式でAIとの1〜2分の対話を行い、その日の業務内容・所要時間・主観的な疲労度を入力する。
AIはこの対話内容と、既存の校務支援システム（出退勤・授業時数・部活動記録・保護者対応履歴）のデータを統合解析し、教員ごとの週次・月次の業務負荷スコアと精神的負担リスクスコアを算出する。管理職向けダッシュボードには、学校全体の負荷分布と「要注意」教員が匿名または本人同意のもと表示され、AIが業務再配分案（例: 分掌業務の一部を負荷の低い教員へ提案、行事の準備期間見直し）を自動生成する。教員本人には週1回、AIチャットボットから業務整理のアドバイスやセルフケア情報が送られ、必要に応じて外部の産業医・スクールカウンセラーへの相談導線が自動提示される仕組みとした。
| 精神疾患休職者1名あたりの代替講師人件費(謝金・社会保険料等) | 年間約350万円〜450万円 |
| 管理職による個別面談・状況把握の工数(校長・教頭合計月10時間相当) | 年間約36万円 |
| 休職者発生時の周囲教員の業務引継ぎ・残業増加分 | 年間約72万円 |
| 精神疾患による退職者発生時の採用活動・初任研修コスト | 1名あたり約80万円 |
| 学校向けSaaS月額プラン(教職員40名規模・月額5万円) | 年間60万円 |
| 導入・研修支援オプション(初年度のみ) | 20万円 |
| 自治体一括導入プラン(20校規模の教育委員会) | 年間800万円 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
マーケ会社の紹介を希望する※ 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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
公立小中学校教員の残業は月平均約45時間、過労死ラインの月80時間超も約1割存在すると推計されているが、既存の勤怠管理は在校時間しか記録せず、業務の質や心理的負荷は見えていない。
校長・教頭は日々の面談だけで全教員の状態を把握するのは限界があり、精神疾患による休職者は年間約6500人で増加傾向にある。誰がどれだけ限界に近いかを客観的に把握し、負担が偏る前に業務を再配分する仕組みが現場に存在しないことが根本課題である。
初期のパイロット・プロトタイプ開発（0〜6ヶ月）は要件が流動的なため準委任契約が適しており、負荷スコアリングモデルの精度検証を重ねながら仕様を固める進め方が望ましい。
正式版のダッシュボードや対話AI機能がFIXした初期展開フェーズ以降は、機能要件を明確にした請負契約に切り替えることで納期とコストを管理しやすくなる。発注時は、負荷予測モデルの精度目標（例: アラート的中率75%）を検収条件に含めず、性能改善は別途準委任の保守フェーズで継続対応する契約設計にする注意が必要である。また個人の疲労・精神状態データを扱うため、委託先のセキュリティ認証取得状況や再委託範囲を契約書上で明記することが不可欠である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 公立・私立小中高等学校の教員（日次対話入力・週次フィードバック受信） |
| セカンダリ | 校長・教頭などの管理職（ダッシュボード閲覧・業務再配分の意思決定）、産業医・スクールカウンセラー（相談対応） |
| 管理 | 教育委員会担当者・学校事務担当者（アカウント管理、契約・権限設定、自治体単位のデータ閲覧） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 日次業務ヒアリング対話 | 教員の音声・チャット入力→LLMが対話形式で聴取→業務内容・所要時間・疲労度を構造化保存 |
| 自然言語感情兆候抽出 | 対話テキスト→NLPで疲労・ストレス語彙を解析→精神的負担の兆候データを出力 |
| 校務システムデータ連携基盤 | 出退勤・授業時数・部活動・保護者対応データ→API連携で取得→統合DBへ格納 |
| 業務負荷スコア算出 | 対話データと校務データ→統合解析→教員ごとの週次・月次業務負荷スコアを算出 |
| 精神的負担リスクスコア算出 | 感情兆候データと負荷スコア→重み付け計算→個人別リスクスコアを出力 |
| 負荷急増予測（時系列予測モデル） | 過去の勤務・業務データ→時系列予測モデルで学習→2〜4週間先の負荷急増リスクを予測 |
| 管理職向けダッシュボード表示 | 全教員のスコア・予測結果→集計処理→学校全体の負荷分布と要注意教員一覧を表示 |
| 業務再配分案自動生成 | 負荷スコアと分掌データ→最適化アルゴリズムで計算→複数の再配分案を管理職へ提示 |
| 休職・離職予兆異常検知 | 発言ネガティブ度と業務量推移→異常検知モデルで判定→早期アラートを管理職へ自動送信 |
| 週次セルフケアアドバイス配信 | 個人のリスクスコア→AIチャットボットが週次分析→業務整理助言とセルフケア情報を送信 |
| 専門家相談導線自動提示 | リスクスコアが閾値超過→自動判定→産業医・スクールカウンセラーへの相談リンクを提示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
organizations | org_id, name, contract_plan, contract_start_date, billing_status |
schools | school_id, org_id, name, school_type, teacher_count, address |
teachers | teacher_id, school_id, name, role, employment_type, created_at |
daily_logs | log_id, teacher_id, log_date, work_content, work_hours, fatigue_score, raw_transcript |
attendance_records | record_id, teacher_id, date, clock_in, clock_out, class_hours, club_hours |
workload_scores | score_id, teacher_id, period, workload_score, mental_risk_score, calculated_at |
alerts | alert_id, teacher_id, alert_type, severity, detected_at, status |
reallocation_proposals | proposal_id, school_id, target_teacher_id, proposed_task, status, generated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 日次対話入力画面 |
| 3 | 個人負荷ダッシュボード |
| 4 | 管理職向け全体ダッシュボード |
| 5 | 業務再配分提案画面 |
| 6 | アラート一覧画面 |
| 7 | 相談導線案内画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4o API（対話・共感的傾聴の自然言語処理に対応） |
| 2 | Whisper API（音声入力の高精度テキスト化） |
| 3 | AWS SageMaker（時系列予測・異常検知モデルの学習基盤） |
| 4 | AWS RDS PostgreSQL（校務データ・スコアの構造化管理） |
| 5 | AWS Lambda（日次スコア算出バッチの自動実行） |
| 6 | React（管理職ダッシュボードの高速UI構築） |
| 7 | Auth0（自治体・学校単位のアクセス権限管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| サービス稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム目安3.6時間以内）を維持する運用体制 | サービス稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム目安3.6時間以内）を維持する運用体制 |
| 対話AIの応答は平均3秒以内、ダッシュボード集計表示は5秒以内を目標とする性能要件 | 対話AIの応答は平均3秒以内、ダッシュボード集計表示は5秒以内を目標とする性能要件 |
| 個人情報はAES-256で暗号化し通信はTLS1.2以上、ISMS/Pマーク相当の認証取得を想定 | 個人情報はAES-256で暗号化し通信はTLS1.2以上、ISMS/Pマーク相当の認証取得を想定 |
| 対話ログ・スコアデータは最長3年保持後に匿名化、本人同意撤回時は72時間以内に削除 | 対話ログ・スコアデータは最長3年保持後に匿名化、本人同意撤回時は72時間以内に削除 |
| 障害時の目標復旧時間RTO4時間・目標復旧時点RPO24時間、バックアップは日次実施 | 障害時の目標復旧時間RTO4時間・目標復旧時点RPO24時間、バックアップは日次実施 |
| 同時アクセス教員数1万人規模までの水平スケールに対応するインフラ設計 | 同時アクセス教員数1万人規模までの水平スケールに対応するインフラ設計 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数校の教員に協力を依頼し、紙やスプレッドシートで日次の業務内容・疲労度を記録してもらい、代表者が手動で集計してレポートを管理職に渡し、需要とスコアリングの妥当性を確かめる | 交通費とヒアリング謝礼程度、外部発注はほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | チャットボットによる日次対話入力と、簡易な負荷スコア表示のダッシュボードを最小構成で用意し、校務システムのデータは当面CSVの手動取り込みで代替して継続利用率を検証する | 外注で数か月分の開発費用に、AIの利用料が上乗せされる水準 |
| ③本開発 | 既存校務支援システムとのAPI連携、時系列予測モデルと異常検知の本格実装、複数自治体展開に耐えるセキュリティ・権限管理を整備し、正式版として自治体一括契約に対応する | エンジニア複数名の人件費相当が半年前後継続する水準の投資 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
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 |
|---|---|---|
| 自治体教育委員会の学校働き方改革担当指導主事 | 自治体一括導入の意思決定者に近く、パイロット校選定権限を持つため | 教育委員会代表電話または首長部局DX推進課経由でアポイント依頼 |
| 公立小中学校の校長（教育委員会が推薦するモデル校） | 現場導入の可否を判断し、教員への説明責任を持つキーパーソンのため | 教育委員会からの紹介、または校長会の勉強会に参加し名刺交換 |
| 地域産業医紹介サービスの営業担当者 | 相談導線の提携先として、産業医連携フローの実務要件を確認するため | 産業保健総合支援センターの紹介、または業界団体の展示会で接触 |
| 既存校務支援システムベンダーの事業開発担当者 | バンドル販売提携の実現可能性とデータ連携API仕様を確認するため | EDIX等の教育ITExpoブースへ訪問し名刺交換後に商談設定 |
| パイロット校の教頭または生活指導主任（現場教員代表） | 日次対話AIの利用抵抗感や現場運用上の懸念を直接把握するため | 校長経由で紹介を受け、職員会議後の個別ヒアリングを設定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元教員・教育委員会経験者の個人的ネットワーク | 「働き方改革の担当課に、無償のヒアリングだけさせてもらえないか」と知人経由で校長・教頭を紹介してもらう |
| 教育関連展示会（EDIX等）の来場者 | 小さなブースかチラシ配布のみでも参加し、「デモを見てもらえたら5分だけ現場の困りごとを教えてほしい」と声をかける |
| 校務支援システムベンダーの担当者 | 「貴社の導入校で、業務負荷の見える化に困っている学校を1〜2校紹介してもらえないか」とパイロット協力を依頼する |
| 教育委員会の働き方改革担当課への直接訪問 | 「費用は発生させずパイロット校を数校選んでもらえないか」と無償トライアルを提案し、実績づくりを優先する |
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） | 法人設立から間もない代表者（自己資金要件あり） | 設立後まもない運転資金確保に使える代表的な創業融資で、想定する融資合計 850万円 の主な調達手段になる |
| 信用保証協会の制度融資（自治体の創業支援融資・保証制度） | 法人設立後の中小企業・小規模事業者 | 公庫融資と併用できる場合があり、自治体経由の低利融資枠を追加で確保できる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金（商工会議所・商工会が窓口） | 小規模事業者（従業員数要件あり） | 教育委員会向けの営業資料作成やEDIX等展示会出展費用の一部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 | 自社の営業管理・会計クラウド等のバックオフィスツール導入費用の補助に使える可能性がある（自社SaaS開発費そのものは対象外の場合が多い点に注意） |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社）等、各自治体の創業助成金 | 都内（または各自治体）で創業する法人・個人事業主 | 人件費や賃借料など創業初期の固定費の一部を助成対象にできる可能性があり、自己資金 100万円 を補う選択肢になる |
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。
教育×メンタルヘルス領域に取り組む創業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。