Who（誰が）
自治体教育委員会・学校法人の日本語指導担当教員および国際教室担当者が主な利用者で、教育委員会の指導主事が導入意思決定者となる
対象とする社会課題：外国人児童生徒への日本語指導が担当教員の経験と手作業に依存し、個別最適化された指導計画が作れていない
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。
外国人児童生徒への日本語指導は、担当教員の経験と手作業のExcelに支えられている。同じ学校でも担当者によって指導の質が変わり、来日1年の子と3年の子に同じ教材を使い回す現場もある。人手不足と専門性のばらつきという構造の中で、一人ひとりに合った指導計画を作り続けることは、担当教員の善意だけでは限界がある。データで下支えすることで、その限界を少しでも押し広げたい。
※ 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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「にほんごステップ」は、公立学校の日本語指導担当教員が児童生徒の音読・作文・聞き取りテストの結果をタブレットで入力すると、AIがDLA準拠の4技能(聞く・話す・読む・書く)の習熟度スコアを自動算出し、次の4〜8週間の指導計画案(重点技能・使用教材・週次目標)を自動生成するサービスです。
教員は「文法より会話を優先したい」などとチャットでAIに伝えるだけで計画を微調整できます。生成された計画は保護者向けにやさしい日本語や8言語で自動翻訳され、面談資料としてそのまま出力可能です。月10時間以上かかっていた計画作成・報告書作成の作業を2〜3時間に減らし、担当者の経験差によらない指導の質を目指します。
文部科学省の調査では日本語指導が必要な公立学校の児童生徒は約6万人に達し、10年で1.5倍以上に増加しているが、日本語指導担当教員は全国で1万人にも満たず、多くは非常勤や兼任で対応している。
担当教員はDLA(対話型読み書き能力アセスメント)などの結果を手作業でExcelに記録し、指導計画を経験と直感で作成しているため、同じ学校内でも指導の質が担当者によって大きく異なる。例えば来日1年のフィリピン人児童と3年のベトナム人児童では習熟度も母語干渉のパターンも全く異なるが、多くの現場では一律の教材を使い回している状況がある。さらに年間で複数回実施される評価結果を過去データと比較して伸びを可視化する仕組みがなく、保護者や校長への説明も担当者の感覚に頼っている。人手不足と専門性のばらつきという構造的問題が、指導計画の個別化を阻む最大の要因になっている。
自然言語処理モデルが作文・発話記録のテキストを解析し、助詞誤用や語順パターンなど母語別の干渉傾向を分類する。
予測モデルは過去の評価履歴と類似プロフィールの児童生徒データを比較し、次期の習熟度伸びと重点技能を予測して指導計画のドラフトを生成する。対話型AI(チャットインターフェース)は教員からの自然言語による修正指示を受け取り、計画を即時再生成する。最適化アルゴリズムは学級内の複数児童の指導リソース(教員の対応可能時間・教材)を勘案し、優先順位付けされた指導スケジュールを提案する。
日本語指導担当教員がタブレットで児童生徒の音読・作文・聞き取りテストの結果を入力すると、AIが文法誤用パターン・語彙レベル・母語別の干渉傾向を解析し、DLA準拠の4技能(聞く・話す・読む・書く)ごとの習熟度スコアを自動算出する。
AIはそのスコアと在籍期間・母語・学年をもとに、次の4〜8週間の指導計画案(重点技能・使用教材・週次目標)を自動生成し、教員はチャット形式でAIに「文法より会話を優先したい」などの意図を伝えて計画を微調整できる。生成された計画は保護者向けにやさしい日本語・多言語(英語・中国語・ベトナム語・フィリピン語など8言語)で自動翻訳され、面談資料として即出力される。月次では在籍児童全体の伸び率をダッシュボードで可視化し、教育委員会への報告書もAIが自動作成する。教員の作業時間は計画作成・報告書作成だけで月平均10時間以上かかっていたものが、AIの下書き生成とチャット修正により2〜3時間に短縮される想定である。
| 教員の計画作成・報告書作成にかかる超過勤務(月10時間相当、時給2,000円換算) | 月額20,000円/人・年額240,000円/人 |
| 保護者面談用の通訳・翻訳外注費(1件5,000〜10,000円×年6回程度) | 年額30,000〜60,000円/校 |
| 指導の質のばらつきによる追加補習・再指導の教員時間コスト | 年額100,000円程度/校の目安 |
| 教育委員会の集計・報告書作成にかかる職員残業代(年度末集中) | 年額50,000〜100,000円/自治体の目安 |
| SaaS利用料(教員1名あたり) | 月額4,000円 |
| 教育委員会一括契約(1校あたり) | 月額30,000円 |
| 保護者連携オプション(学校単位) | 月額10,000円 |
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日本語指導が必要な児童生徒は全国約6万人に達し10年で1.5倍以上に増加しているが、専任の日本語指導担当教員は1万人に満たず、多くは非常勤や兼任で対応している。
担当教員はDLAなどの評価結果を手作業でExcelに記録し、指導計画を経験と直感で作成しているため、同じ学校内でも担当者によって指導の質が大きく異なる状況がある。過去データと比較した伸びの可視化がなく、保護者や校長への説明も感覚に頼っており、人手不足と専門性のばらつきが個別最適化を阻んでいる。
初期の実証開発フェーズ(0-6ヶ月)はAIモデルの精度や機能要件が確定していないため、要件変更を前提とした準委任契約が適合します。
精度検証フェーズ以降でDLA準拠の評価解析ロジックや画面仕様が固まった段階では、機能単位での請負契約への切り替えを検討する想定です。教育委員会の情報セキュリティ基準や個人情報保護法対応は要件確定に時間を要するため、契約前に自治体側の基準書を入手し要件定義工数を別途見積もることを推奨します。AI生成物(指導計画・翻訳文)の最終責任は教員が負う設計のため、開発会社の責任範囲(AI提案の妥当性検証は対象外、システム動作の保証のみ)を契約書に明記することが必要です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 公立学校の日本語指導担当教員・国際教室担当者(非常勤・兼任含む) |
| セカンダリ | 外国人児童生徒の保護者(多言語通知・面談資料の閲覧者)、校長・教頭(指導状況の確認者) |
| 管理 | 自治体教育委員会の担当者(契約管理・分析レポート閲覧・予算配分検討) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 評価結果入力機能 | 教員がタブレットで音読・作文・聞き取り結果を入力→形式検証→評価データベースに保存 |
| 文法誤用・母語干渉解析機能 | 作文・発話テキストを入力→NLPで助詞誤用や語順パターンを分類→母語別干渉傾向レポートを出力 |
| 4技能習熟度スコア算出機能 | 解析結果と過去DLA記録を入力→4技能ごとに標準化スコアを計算→スコア一覧を出力 |
| 指導計画自動生成機能 | 習熟度スコア・在籍期間・母語・学年を入力→予測モデルが伸びと重点技能を推定→4〜8週間の計画案を出力 |
| チャット型計画修正機能 | 教員が自然言語で修正指示を入力→対話型AIが意図を解釈→計画を即時再生成して表示 |
| 学級内指導リソース最適化機能 | 複数児童のスコアと教員対応可能時間を入力→最適化アルゴリズムが優先順位を計算→指導スケジュール案を出力 |
| 保護者向け多言語資料生成機能 | 確定した指導計画を入力→やさしい日本語・8言語に自動翻訳→面談用PDFを出力 |
| 習熟度伸び可視化ダッシュボード | 月次評価データを入力→在籍児童全体の伸び率を集計→グラフ付きダッシュボードを表示 |
| 教育委員会向け報告書自動作成機能 | 在籍校の月次データを入力→AIが定型フォーマットで文章化→報告書ファイルを出力 |
| 推奨教材連携販売機能 | 生成された指導計画の重点技能を入力→提携出版社の教材DBと照合→推奨教材リンクと購入導線を表示 |
| アカウント・権限管理機能 | 教員・教育委員会・保護者のログイン情報を入力→役割別に権限を判定→閲覧・編集範囲を制御 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
boards(教育委員会) | id, 名称, 管轄自治体, 予算年度, 契約プラン |
schools(学校) | id, 学校名, board_id, 住所, 国際教室有無 |
teachers(教員) | id, 氏名, school_id, 雇用区分(常勤/非常勤), メール, 担当児童数 |
students(児童生徒) | id, 氏名, 母語, 在籍開始日, 学年, school_id, 保護者連絡先 |
assessments(評価記録) | id, student_id, 実施日, DLA種別, 4技能スコアJSON, 生データURL |
instruction_plans(指導計画) | id, student_id, teacher_id, 対象期間開始, 対象期間終了, 重点技能, 使用教材ID, 週次目標, ステータス, 多言語翻訳文JSON |
teaching_materials(教材) | id, 教材名, 出版社名, 対応技能, 対応母語, 価格 |
reports(委員会向けレポート) | id, board_id, 対象期間, 集計データJSON, 生成日時 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 児童生徒一覧画面 |
| 3 | 評価結果入力画面 |
| 4 | 指導計画AI生成画面 |
| 5 | チャット修正画面 |
| 6 | 保護者向け面談資料出力画面 |
| 7 | 委員会向けダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自治体セキュリティ基準への対応実績が豊富) |
| 2 | Python/FastAPI(NLP処理とAPI開発を統一構成にできる) |
| 3 | OpenAI API(誤用解析・指導計画ドラフト生成に活用) |
| 4 | PostgreSQL(評価履歴など構造化データの長期管理に適する) |
| 5 | DeepL API(8言語翻訳の精度と対応言語数を確保) |
| 6 | React(タブレット入力に最適なレスポンシブUI) |
| 7 | Auth0(学校・教育委員会単位の権限管理を簡素化) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 平日8時〜18時の稼働率99.5%以上、月間計画停止は事前通知の上で深夜帯のみ実施 |
| 性能 | 性能: AI計画案生成の応答時間は平均10秒以内、チャット修正の再生成は5秒以内を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 児童生徒データは個人情報保護法準拠で暗号化(保存時AES-256、通信時TLS1.2以上)し、自治体情報セキュリティ基準に準拠する想定 |
| データ保持・バックアップ | データ保持・バックアップ: 評価履歴は最低5年間保存、日次バックアップと世代管理(30世代)を実施する想定 |
| 翻訳品質管理 | 翻訳品質管理: 面談資料等の重要文書は自動翻訳後に人手チェックを必須とし、誤訳率を月次サンプリングで5%以下に抑える目安 |
| 同時接続・拡張性 | 同時接続・拡張性: 3年目想定の教員1,500名規模で同時アクセス300セッションまで性能劣化なく動作する設計とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力校でDLA結果をExcelで受け取り、担当者がAIの代わりに手動で指導計画案を作成し、チャットのように教員から意図をヒアリングして計画を修正する運用を模擬し、現場の反応と必要項目を確認する | 交通費と人件費程度、既存の無料ツールのみで実施 |
| ②最小システム | タブレットからの入力フォームと簡易なルールベースの指導計画案生成機能、多言語翻訳は既存の翻訳APIとの連携のみで実装し、実際の教員に使ってもらい精度と使い勝手を検証する | 外注での数か月分の開発費とAPI利用料が中心 |
| ③本開発 | NLPモデルによる誤用パターン解析、予測モデルによる伸び予測、チャット形式の対話修正、教育委員会向けレポート自動生成、学級全体の最適化アルゴリズムまでを本格実装する | エンジニア複数名体制での継続的な開発費と、DLA準拠データの権利処理費用を含む水準 |
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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……
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 |
|---|---|---|
| 都道府県・政令市教育委員会の日本語指導担当指導主事 | 予算配分と学校への導入可否を左右する実質的な意思決定者だから | 文科省の日本語指導関連調査に回答した自治体一覧から教育委員会事務局に電話・メールで面談依頼 |
| 国際教室(日本語指導教室)を持つ公立小中学校の校長・主任教員 | 現場の業務フローと課題感を把握し、パイロット協力校の候補にするため | 外国人児童生徒教育の全国研究会や自治体の国際教室連絡会に参加し名刺交換 |
| 日本語教育学を専門とする大学研究者(DLA開発・改訂に関与した学識者) | DLA準拠のスコアリングロジックの妥当性検証と学術的裏付けを得るため | 日本語教育学会の年次大会・研究部会に参加し発表後に個別に面談を依頼 |
| 外国人児童生徒支援NPO(青少年自立援助センター等)の事業責任者 | 多言語対応・保護者支援の実務知見と自治体との橋渡し役を得るため | NPOの公開連絡先から共同事業提案の趣旨でメール、既存の勉強会にも参加 |
| 日本語教材出版社(スリーエーネットワーク等)の営業・編集担当者 | AI生成計画と連動する教材パッケージ提携の可能性を早期に打診するため | 出版社の問い合わせ窓口から提携提案として連絡、教育関連展示会でも接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 日本語教育学会・全国研究会での発信 | 学会や外国人児童生徒教育の研究会で「DLA結果を指導計画にどう落とし込んでいるか困っていませんか」と課題共有の場を作り、意見交換の相手を探す |
| 知り合いの日本語指導担当教員・国際教室担当への直接依頼 | 「今の指導計画作成のやり方を見せてもらえませんか、困りごとを聞かせてください」と実務の見学とヒアリングをお願いする |
| NPO（青少年自立援助センター等）経由の紹介 | 外国人児童生徒教育を支援するNPOの担当者に「連携している学校の担当教員を紹介してほしい」と依頼し、現場の課題を確認する |
| 教育委員会の国際教育担当への直接アプローチ | 「日本語指導が必要な児童生徒の受入状況について、現場の困りごとを聞かせてほしい」と面談を申し込み、担当校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 新創業融資制度 | 創業前・創業直後で第三者保証・担保なしで借りたい代表者 | 自己資金100万円に対して運転資金を借り入れる際の主軸となる制度で、この事業では融資合計500万円を想定した資金計画の土台になる |
| 東京都創業助成事業（他自治体も同種の創業助成金あり） | 都内（または各自治体）で創業初期の中小企業・個人事業主 | 教育委員会への実証実績づくりに使うパイロット校向けの人件費・広報費の一部を助成対象にできる可能性があるため、公庫融資500万円と併用する資金源の候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（商工会・商工会議所の支援を受ける事業者） | 教育委員会向けの展示会出展・パンフレット多言語化・ホームページ整備など販路開拓費用の一部をカバーできる候補になる |
| 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） | 革新的な製品・サービス開発に取り組む中小企業・小規模事業者 | AIによる誤用解析モデルや指導計画生成ロジックなど、システムの本開発フェーズの投資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（ベンダー登録が必要） | 学校側（顧客側）がSaaS利用料を導入する際の補助として案内できれば、教育委員会への提案時の価格の障壁を下げられる |
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。
子育て・教育領域のコミュニティに、同じ課題に取り組む仲間がいます。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。