Who（誰が）
校務支援システムベンダー、教育出版社、教育委員会向けSIer、EdTech投資ファンドなどが買い手候補となる想定
対象とする社会課題：指定校推薦の選考基準が不透明で、教員の主観や慣例に依存し生徒・保護者の納得感が得られにくい
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。
進路指導主事がひとりで数百人分の内申や活動記録を照合し、最終判断は経験と印象に頼らざるを得ない。同じ評定でも選ばれる生徒と選ばれない生徒の差を誰も説明できず、保護者からは「先生に気に入られたかどうかで決まる」という不信が広がる。基準を明文化し、根拠を示せる仕組みが、生徒にも教員にも必要だ。
※ 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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「Suisen Fair」は、高校の進路指導部が指定校推薦の校内選考を行う際に使うSaaSです。
評定・出欠・部活動実績・検定資格などのデータをCSVでアップロードすると、AIが学校ごとに設定した重み付け(例: 評定60%・活動30%・出欠10%)に沿って生徒ごとのスコアと順位を自動算出し、ダッシュボードに表示します。進路指導主事はチャットUIで「評定の比重を70%に上げるとどうなるか」を対話形式で試せ、順位の逆転結果が即座に表示されます。選考会議ではAIが生成したレーダーチャートと根拠テキストを資料として使い、教員間の議論を数値ベースで行えます。選外となった生徒への説明文もAIが下書きし、教員が確認・編集して渡せるため、これまで進路指導主事1人が数百人分を手作業で照合していた作業が大幅に短縮され、生徒・保護者への説明責任も果たせるようになります。
全国の高校の約7割が指定校推薦枠を持つとされるが、校内選考基準は「評定平均」「生活態度」「委員会活動」など曖昧な項目が混在し、明文化されていない学校が多い。
進路指導主事1人が数百人分の内申・活動記録を手作業で照合し、最終判断は経験と印象に頼らざるを得ない。結果として、同程度の評定でも選ばれる生徒と選ばれない生徒の差が説明できず、保護者からのクレームや「先生に気に入られたかどうかで決まる」という不信感が生徒間に広がっている。特に地方の中堅校では推薦枠が進学実績に直結するため、選考の透明性欠如は学校全体の信頼問題に発展しやすい。教員の働き方改革が求められる中、選考作業に年間数十時間を割く余裕も年々失われている。
①データ統合・正規化: 評定・出欠・活動記録など形式の異なるデータをAIが自然言語処理と表記ゆれ補正で自動統合する。
②多基準スコアリング最適化: 学校が設定した重み付けに基づき、線形加重モデルと感度分析を用いて生徒ごとのスコアと順位を算出し、基準変更時の影響をシミュレーションする。③対話型基準調整: チャットボットが教員との対話を通じて評価基準の言語化・数値化を支援し、暗黙知だった選考基準を明文化する。④自然言語生成: 選考結果の根拠説明文や生徒向けフィードバックコメントを自動生成し、教員が最終確認・微修正するワークフローを提供する。
進路指導部が生徒の評定・出欠・部活動実績・検定資格・委員会活動などのデータをCSVまたは既存の校務支援システム連携でAIに入力すると、AIが各生徒のスコアを学校が事前に設定した評価基準（例: 評定60%・活動30%・出欠10%）に沿って自動算出し、順位と根拠内訳をダッシュボードに表示する。
教員は基準の重み付けを対話形式のチャットUIで調整でき、AIが「この重みだとA君とB君の順位が逆転します」といったシミュレーション結果を即座に提示する。最終選考会議ではAIが生成した比較レポート（レーダーチャート・根拠テキスト）を資料として使用し、教員間の議論を数値と記録に基づいて行える。選外となった生徒・保護者への説明時にも、AIが自動生成した個別フィードバック文（強み・課題・次年度への助言）を進路指導教員が確認・編集した上で渡せるため、説明責任を果たしつつ教員の作業時間も削減できる。
| 進路指導主事の手作業照合・選考業務時間(年間約60時間、時給換算2,500円として) | 年額15万円相当の人件費負担 |
| 保護者からのクレーム対応・追加面談(年間5〜6件、1件あたり1〜2時間) | 年額3万〜5万円相当の教員稼働負担 |
| 選考トラブルによる学校評判低下・志願者減少リスク(中堅校で数名規模の受験者減を想定) | 年間数十万円規模の機会損失の想定 |
| 選考基準を巡る校内会議(明文化されないまま毎年繰り返される議論、年間約15時間) | 年額4万円相当の教員稼働負担 |
| SaaS月額利用料(生徒300人未満) | 月額5万円(年間60万円) |
| 初期導入・データ移行支援費(初年度のみ) | 20万円 |
| 基準設計コンサルティング(導入時1回) | 20万円 |
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全国高校の約7割が指定校推薦枠を持つが、選考基準は「評定平均」「生活態度」など曖昧な項目が多く、明文化されていない学校が大半である。
進路指導主事1人が数百人分の内申・活動記録を手作業で照合し、最終判断は経験と印象に頼らざるを得ない状況が続いている。同程度の評定でも選ばれる生徒と選ばれない生徒の差が説明できず、保護者からのクレームや生徒間の不信感につながっている。教員の働き方改革が求められる中、選考作業に年間数十時間を割く余裕も年々失われている。
MVP開発は要件(重み付けロジック、正規化ルール、UI画面数)が事前にほぼ確定しているため請負契約が向くが、対話型チャットボットや校務支援システムとの連携部分は接続先仕様の確認や試行錯誤が発生しやすく準委任が適する。
実務としては基本部分(スコアリング・ダッシュボード)を請負、フェーズ2以降の連携・チャット機能を準委任で分割発注する形が現実的である。発注時は評価基準ロジックの仕様凍結時期を明確にし、学校ごとの基準差異による追加改修が「仕様変更」なのか「個別カスタマイズ」なのかを契約書で切り分けておく必要がある。個人情報(成績・活動記録)を扱うため、委託先のセキュリティ体制(暗号化・アクセス権限・監査対応)を契約前に確認し、業務委託契約書に秘密保持・データ取扱条項を明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 高校の進路指導主事・進路指導部教員(選考基準設定、スコア確認、選考会議資料作成を行う) |
| セカンダリ | 一般教員・担任(生徒の活動記録入力、選考結果の閲覧、生徒への説明対応)、生徒・保護者(フィードバック文を通じて選考結果の説明を受ける) |
| 管理 | システム管理者(学校側の情報システム担当者、またはSuisen Fair運営会社のカスタマーサクセス担当。ユーザー権限設定、データ連携設定、セキュリティ監査対応を行う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| データ統合・正規化 | 評定・出欠・活動のCSVや校務システムデータを表記ゆれ補正し統合、正規化済み生徒DBを出力する。 |
| 多基準スコアリングエンジン | 生徒データと学校設定の重みを線形加重モデルで計算し、生徒別スコア・順位一覧を出力する。 |
| 感度分析・順位シミュレーション | 重み変更案を入力すると順位変動を再計算し、逆転箇所を含むシミュレーション結果を表示する。 |
| 対話型基準調整チャットボット | 教員のチャット入力から評価基準を対話で言語化・数値化し、基準設定ファイルを出力する。 |
| 選考根拠説明文自動生成 | 生徒のスコア内訳から自然言語生成で選考根拠文を作成し、教員確認用テキストを出力する。 |
| 個別フィードバック文生成 | 選外生徒の評価データから強み・課題・助言を自動生成し、保護者向けフィードバック案を出力する。 |
| 比較レポート・ダッシュボード表示 | 生徒別スコアと順位データをレーダーチャート化し、会議用の比較レポート画面を表示する。 |
| 校務支援システムAPI連携 | 校務支援システムの生徒データをAPI経由で自動取得し、本システムのDBに同期反映する。 |
| 教員承認・編集ワークフロー | AI生成の根拠文・フィードバック案を教員が確認編集し、最終版を保存し履歴に記録する。 |
| アクセス権限・ロール管理 | 利用者アカウントに役職別権限を設定し、生徒データへの閲覧・編集を権限別に制御する。 |
| 自治体一括ライセンス集計管理 | 自治体傘下の複数校の利用生徒数を集計し、包括契約に基づく一括請求レポートを出力する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
schools | school_id, name, type, student_count, plan_type, contract_start_date |
students | student_id, school_id, name, grade, class, evaluation_avg, attendance_rate |
activity_records | record_id, student_id, category(委員会/部活/検定), title, score, issued_date |
evaluation_criteria | criteria_id, school_id, weight_evaluation, weight_activity, weight_attendance, updated_by, updated_at |
scoring_results | result_id, student_id, criteria_id, total_score, rank, calculated_at |
simulation_logs | sim_id, school_id, criteria_before, criteria_after, affected_students, created_at |
feedback_documents | doc_id, student_id, generated_text, edited_text, status, teacher_id, created_at |
users | user_id, school_id, name, role(進路指導/校長/CS担当), email, last_login |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 生徒データ取込画面 |
| 3 | 評価基準設定チャット画面 |
| 4 | スコアリング結果一覧画面 |
| 5 | 順位シミュレーション画面 |
| 6 | 比較レポート表示画面 |
| 7 | 個別フィードバック編集画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(FastAPI): スコアリング・最適化ロジック実装が容易 |
| 2 | PostgreSQL: 生徒データと評価履歴の関係管理に適する |
| 3 | OpenAI API: 根拠文・フィードバック文の自然言語生成に利用 |
| 4 | React: 対話型チャットUIとダッシュボード構築に採用 |
| 5 | AWS(ECS/S3/RDS): 学校データの暗号化保存とスケーラブル運用 |
| 6 | Auth0: 教員・校長など権限別ログイン管理を簡易実装 |
| 7 | Metabase: 進路指導部向けレーダーチャート等可視化を短期構築 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 選考会議シーズン(11〜1月)はSLA99.5%以上、月間ダウンタイム3.6時間以内とする。 |
| 性能 | 性能: 生徒300人規模のスコア算出処理を10秒以内に完了させる。 |
| セキュリティ | セキュリティ: 成績・活動記録はAES-256で暗号化保存し、通信はTLS1.2以上を必須とする。 |
| 権限管理 | 権限管理: 教員・管理職・事務職員の3段階ロールベースアクセス制御を実装する。 |
| 監査 | 監査: 全操作ログを5年間保持し、第三者機関によるセキュリティ監査を年1回実施する。 |
| 運用 | 運用: データは日次バックアップを取得し、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧可能とする。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | モデル校で実際の生徒データをExcelに落とし込み、教員に基準の重み付けをヒアリングしながら人力でスコアリングを再現し、業務時間と納得感の変化を確かめる | 交通費とヒアリング用の資料作成費だけで、外部発注は行わない水準 |
| ②最小システム | 既存のAIサービスと組み合わせた対話型の基準調整チャットと簡易スコアリング画面を作り、実データを使って重み付け変更のシミュレーションが機能するか確認する | AI利用料とクラウド費用が中心で、外注する場合は小規模な開発費で収まる水準 |
| ③本開発 | 校務支援システムとのAPI連携、教育情報セキュリティポリシー準拠のインフラ構築、フィードバック文の自動生成機能を本格的に実装し複数校での商用運用に対応する | 外注も含めた開発で数か月分の人件費規模がかかる水準 |
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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・私立高校の進路指導主事 | 選考業務の当事者であり課題感と現行フローを最も具体的に把握している | 全国高等学校進路指導協議会や地域の進路指導研究会の研修会に参加して接触 |
| 私立高校の校長・副校長（学校法人理事兼務が多い） | SaaS導入予算の最終意思決定者であり、進学実績向上への関心が高い | 私学協会主催の校長会・研修会に参加、または知人紹介での訪問アポ |
| 都道府県教育委員会 高校教育課・指導主事 | 公立校への横展開や教育委員会一括ライセンス契約の窓口になる | 教育委員会が募集する教育DX実証事業・公募型実証プログラムに応募 |
| 私学協会（都道府県私立中学高等学校協会）事務局担当者 | 私立校への一斉周知・実証校紹介など営業チャネルとして機能する | 協会事務局に実証授業の提案書を持参し説明会枠を依頼 |
| 校務支援システムベンダーの事業提携担当者（例: 教育情報化企業の法人営業部） | API連携によるチャネル拡大とスイッチングコスト構築の要 | 教育総合展（EDIX等）の展示ブースで名刺交換し提携打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 進路指導研究会・進路指導主事の勉強会 | 「校内選考の基準を明文化する取り組みを一緒に実証していただけないか」と持ちかけ、まずは無償のモニター校としてヒアリングをお願いする |
| 私学協会・教育委員会主催の説明会 | 説明会に企画側として提案し、「選考の透明化と教員の作業時間削減」を訴求点にした実証授業の希望校を募る |
| 校務支援システムベンダーとの共催セミナー | 既存の校務システムとのデータ連携をデモで見せ、「導入校のシステムはそのまま使えます」と伝えて紹介を依頼する |
| 知人・地元校の紹介（母校・地域つながり） | 元進路指導主事のドメインアドバイザー経由で「知り合いの学校で困っていないか」と個別に声をかけてもらう |
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） | 法人設立前後の創業者、資本金や担保が少ない創業者 | 運転資金の融資として500万円規模の調達を想定しており、教員向け研修や初期のクラウド費用に充てる原資になるため候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数が少ない事業者） | 私学協会向け説明会や実証授業のパンフレット・営業資料作成など販路開拓の費用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 | 都内で創業を予定または直後の中小企業・個人 | 自己資金100万円に加えて、賃借料や人件費など創業初期の固定費を助成対象にできる可能性があり、自治体によって類似の創業助成事業が存在する |
| 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 | 自社開発するSaaS本体は対象外だが、社内で使う会計・労務クラウドツールの導入費を補助対象にできる可能性がある |
| 自治体の創業支援等事業計画に基づく創業支援（特定創業支援等事業） | 市区町村の認定を受けた創業支援事業の利用者 | 認定を受けると法人設立時の登録免許税の軽減など複数の優遇が連動するため、法人化のタイミングで確認する価値がある |
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AI・校務DXに取り組む仲間が、このコミュニティに集まっています。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。
※ バッジは閲覧・登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です。