Who（誰が）
都道府県・市区町村教育委員会の指導主事、学校管理職、スクールカウンセラー(非常勤・週1回数校兼務者を含む)が主な利用者となる
対象とする社会課題：スクールカウンセラーの不足・偏在と相談記録の分断による対応漏れ
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。
非常勤中心のスクールカウンセラーは数校を掛け持ちし、相談記録は紙やローカルのExcelに閉じている。担当が変われば履歴は引き継がれず、転校すれば文脈ごと失われる。不登校やいじめが過去最多を更新するなかで、早期発見・早期介入という制度の趣旨が現場の運用に追いついていない。記録をつなぎ、リスクの高い生徒への介入を逃さない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。
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SC-Hubは、教育委員会とスクールカウンセラー(SC)、学校管理職をつなぐクラウド型の相談記録・配置管理システムです。
SCは面談後にタブレットで選択式+自由記述フォームに入力するだけで、AIが「いじめ」「不登校傾向」等に自動タグ付けし、紙台帳やローカルExcelでの管理から解放されます。教育委員会の指導主事は管轄内全校のリスクスコアを地図・ランキングで俯瞰し、SC重点配置を数クリックで決定できます。転校時は保護者同意のもと相談履歴がAIで要約引き継ぎされ、SC異動時の情報断絶も防ぎます。週1回の非常勤SCが数校を掛け持ちする現場でも、対話型AIが過去事例検索や声かけ文例を提示し、入力負担と対応の属人化を減らします。
文部科学省の調査では小中高で不登校児童生徒が29万人を超え、いじめ認知件数も68万件超と過去最多を更新しているが、スクールカウンセラー(SC)は非常勤中心で1人あたり週1回・数校兼務が常態化しており、全国の配置校数に対しSC実人数は慢性的に不足している。
相談記録は各学校の紙台帳やローカルExcelで管理され、SCが異動・退職すると過去の相談履歴が引き継がれず、転校時にも情報が途切れる。教育委員会側は各校の相談状況を月次報告でしか把握できず、リスクの高い生徒への介入タイミングを逃すケースが後を絶たない。ある地方都市の教育委員会担当者は「どの学校にどれだけの相談が集中しているか、リアルタイムでは分からず、SC増員の予算要求も感覚頼みになっている」と話す。結果として、深刻化する前の早期発見・早期介入という制度趣旨が実質的に機能していない。
自然言語処理(NLP)エンジンが相談記録の自由記述をカテゴリ分類・重要度スコアリングし、過去の面談履歴を要約する。
時系列データから欠席日数・相談頻度・相談内容の変化を学習した予測モデルが、リスクが高まっている生徒・学校を早期に検知しアラートを出す。最適化アルゴリズムが教育委員会管轄内のSC稼働可能時間と各校のリスクスコアを突合し、配置シフトの複数案を自動生成する。対話型AI(チャットボット)がSC向けに過去事例検索・対応文例提示・記録入力の補助を行い、入力負担を軽減する。
教育委員会がSC-Hubを導入すると、各SCは面談後にタブレットやPCから簡易フォーム(選択式+自由記述)で相談概要を入力し、AIが自然言語処理で相談内容を「いじめ」「家庭環境」「不登校傾向」「希死念慮」等のカテゴリに自動分類・タグ付けする。
教育委員会の担当指導主事は管理画面上で管轄内全校のリスクスコア(AIが過去の相談頻度・深刻度・欠席日数データから算出)を地図・ランキング形式で俯瞰し、スコア上位校へのSC重点配置を数クリックで実行できる。SC本人は対話型AIアシスタントに「先週まで週1回来ていたA生徒が急に来なくなった」と入力すると、AIが過去記録を要約し、類似ケースの対応事例や声かけ文例を提示する。学校側の管理職には週次でAI生成の匿名化サマリーレポートが自動配信され、個人情報を保護しつつ校内の傾向を把握できる。転校時は保護者同意のもと相談履歴がAIによって要約・引き継ぎされ、新任SCが初回面談前に文脈を把握できる。
| 紙台帳・Excel転記にかかるSC・教員の事務工数(SC10名×週2時間×時給2500円×52週) | 約260万円/年 |
| 重大事案発生時の第三者委員会設置・弁護士対応等の臨時対応費用(年1件想定) | 約300万〜500万円/件 |
| 配置根拠不足によるSC増員見送りで生じる後年度の追加対応コスト(概算) | 約200万円/年 |
| 異動・転校時の引き継ぎ漏れによる再アセスメント面談の追加工数(SC10名×年20時間×2500円) | 約50万円/年 |
| 自治体SaaS利用料(生徒1人月額80円、生徒数約7,300人規模) | 約700万円/年 |
| AIリスク分析オプション(基本料の30%追加) | 約210万円/年 |
| 初期導入・データ移行支援費(初年度のみ) | 150万〜500万円(一括) |
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SCは非常勤中心で週1回・複数校兼務が常態化する一方、相談記録は紙台帳やローカルExcelに散在し、SCの異動・退職や生徒の転校で過去の対応履歴が引き継がれない。
教育委員会は各校の相談状況を月次報告でしか把握できず、SC増員の予算要求も感覚頼りになっている。不登校29万人・いじめ認知68万件超という数字の裏で、リスクが高まっている生徒への介入タイミングを逃すケースが実際に発生している。現場のSC・学校・教育委員会の間で情報がつながっていないことが、早期発見・早期介入という制度趣旨を機能不全にしている。
MVPのフォーム入力・分類・ダッシュボード部分は要件が固まりやすいため請負契約で範囲と検収基準を明確にし、AIリスクスコアリングや配置最適化アルゴリズムは臨床心理士監修との調整で仕様変更が頻発するため準委任契約が向く。
発注時はフェーズごとに契約形態を分け、AI精度指標(分類精度70%等)を検収条件に含める場合は達成基準と未達時の追加開発費負担ルールを事前に文書化する。自治体の単年度予算制約があるため、契約期間と支払いタイミングを予算執行スケジュールに合わせて設計する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 各校のスクールカウンセラー(非常勤・複数校兼務が中心) |
| セカンダリ | 学校管理職(校長・教頭)、教育委員会指導主事 |
| 管理 | 教育委員会の学校保健・生徒指導担当部署の管理者アカウント |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 相談記録入力機能 | SCが選択式+自由記述で面談後入力→サーバー保存→相談記録DBに反映 |
| 自然言語自動分類・タグ付け機能(AI) | 自由記述テキスト→NLPで解析→いじめ・不登校等カテゴリを自動付与 |
| 重要度スコアリング機能(AI) | 相談内容と履歴データ→AIが緊急度算出→1〜100の重要度スコアを表示 |
| 過去面談履歴要約機能(AI) | 生徒IDと期間指定→AIが過去記録を要約→サマリー文を画面表示 |
| リスク予測アラート機能(AI) | 欠席日数・相談頻度の時系列データ→予測モデル分析→リスクアラートを通知 |
| SC配置最適化機能(AI) | SC稼働可能時間と校別リスクスコア→最適化計算→配置シフト案を複数生成 |
| 対話型AIアシスタント機能(AI) | SCの質問文入力→類似事例をAI検索→対応文例と参考ケースを返信 |
| 教育委員会向けリスク可視化ダッシュボード | 全校リスクスコア集計→地図・ランキング化→重点配置校を数クリックで選定 |
| 匿名化週次サマリーレポート配信 | 週間相談データ→AIが匿名化集計→管理職へレポートを自動配信 |
| 転校時相談履歴引継ぎ機能 | 保護者同意取得後→AIが履歴を要約→転入先SCへ引継ぎ資料を共有 |
| 3層権限アカウント管理機能 | 指導主事・管理職・SCを登録→権限設定→階層別ダッシュボード表示を制御 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
boards(教育委員会) | board_id, board_name, prefecture, contract_plan, contract_start_date |
schools(学校) | school_id, board_id, school_name, address, principal_name, student_count |
counselors(SCマスタ) | counselor_id, board_id, name, qualification, work_schedule, assigned_schools |
students(生徒マスタ) | student_id, school_id, name, grade, class, absence_days, guardian_consent_flag |
consultations(相談記録) | consultation_id, student_id, counselor_id, date, category_tag, severity_score, free_text, input_method |
risk_scores(リスクスコア) | risk_score_id, student_id, school_id, calculated_date, score_value, absence_days, consultation_freq |
alerts(アラート) | alert_id, student_id, alert_type, triggered_date, status, checked_by, comment |
allocation_plans(配置最適化案) | plan_id, board_id, counselor_id, school_id, proposed_hours, status, generated_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 相談記録入力画面 |
| 3 | リスクスコア一覧画面 |
| 4 | 校内サマリーレポート画面 |
| 5 | SC配置最適化画面 |
| 6 | 対話型AIアシスタント画面 |
| 7 | 転校引継ぎ管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS政府認定リージョン(ISMAP準拠基盤に必須) |
| 2 | Amazon Comprehend(相談記録の自然言語分類に活用) |
| 3 | Python/FastAPI(NLP・予測モデルとの連携が容易) |
| 4 | React(3層ダッシュボードUIの構築に適する) |
| 5 | PostgreSQL(構造化データ・権限管理を統合管理) |
| 6 | Amazon SageMaker(リスク予測モデルの学習・運用基盤) |
| 7 | Amazon Cognito(教委・管理職・SCの3層認証管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上、計画停止は夜間2時間以内・月1回まで |
| 性能 | 性能: 相談記録入力からAI分類結果表示まで3秒以内、同時アクセス500ユーザーに対応 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠クラウド基盤を採用し、通信・保存データはAES-256で暗号化 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: アクセスログを5年間保存し、権限外アクセス試行を検知次第自動アラート |
| バックアップ・復旧 | バックアップ・復旧: 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧 |
| 運用保守 | 運用保守: 障害発生時は1時間以内に一次対応し、翌営業日までに原因報告書を提出 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット校のSCに紙・Excelの相談記録フォーマットを共通化してもらい、担当者が手作業でカテゴリ分類とリスクスコアの試算を行い、教育委員会に週次で手渡し報告する | 交通費と担当者の稼働のみで、外部発注は行わない水準 |
| ②最小システム | 簡易入力フォームと自然言語処理の外部AI APIを組み合わせた最小限のダッシュボードを作り、リスクスコアの自動集計と週次サマリーの自動配信だけを実装して精度を検証する | AI利用料とノーコード・ローコードツールの利用料が中心で、外注は最小限に抑えた水準 |
| ③本開発 | ISMAP相当のセキュリティ基準を満たすクラウド基盤上に、3層アカウント・配置最適化・対話型AIアシスタントを備えた本番システムを構築し、複数自治体への同時展開に耐える設計にする | 外部エンジニアへの発注で数か月分の開発費とクラウド基盤の固定費がかかる水準 |
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 教育委員会の学校教育課・生徒指導担当指導主事 | SC配置予算と現場課題の実権者で、パイロット導入の意思決定に直結する | 自治体の教育委員会公式サイトの組織図から代表電話で担当部署に照会し面談依頼 |
| モデル候補校の校長または教頭 | 現場での運用可否・SC/教員の受け入れ体制を握る実務責任者 | 教育委員会の紹介、または校長会・研究会での接点を通じて依頼 |
| 現職の非常勤スクールカウンセラー | 実際の入力負担・UI要望・現場の抵抗感を把握する一次情報源 | SC会・臨床心理士会の勉強会や研修会に参加し名刺交換から接触 |
| 既存の校務支援システムベンダーの事業開発担当者 | 代理店契約・既存自治体アカウントへの相乗り営業で導入障壁を下げる | 教育ITの展示会(EDIX等)や業界団体経由で提携打診の面談を設定 |
| 臨床心理士(元スクールカウンセラー経験者) | AI判定ロジックの監修者候補として信頼性担保に不可欠 | 大学心理学部・臨床心理士会の学会発表や紹介を通じて顧問契約を打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元指導主事・元SCの知人ネットワーク | 「相談記録の分断で困っている教育委員会を知らないか」と具体的に聞き、紹介をお願いする形で1自治体ずつ辿る |
| 教育・学校ICT関連の展示会（EDIX等） | ブース出展せずとも来場し、名刺交換で「モデル校での無償パイロットを一緒にやってくれる自治体を探している」と直接声をかける |
| 大学教育学部・心理学部の研究室 | SC配置研究をしている教員に連絡し「臨床心理士監修とデータ提供で共同研究にできないか」と協力を打診する |
| 既存の校務支援システムベンダー・自治体向けSaaS商社 | 代理店契約の前段階として「導入先候補の教育委員会を紹介してほしい」と実務担当者に依頼する |
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 | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業主で、自己資金要件等を満たす創業者 | 無担保・無保証人での借入が可能な制度で、法人設立直後の運転資金確保に使える。融資総額の目安は500万円で、着金までの期間を見込んで初期の人件費・クラウド利用料に充てられる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から間もない中小企業者 | SC-Hubのような教育×AI SaaSの初期開発費・人件費の一部を助成対象にできる可能性があり、公庫融資と併用して自己資金100万円の目減りを抑えられる |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入類型等） | 中小企業・小規模事業者（自社導入だけでなく、ITベンダー自身が申請者の場合の枠もあり） | 自社のクラウド基盤・セキュリティ投資、または導入先自治体の校務系ベンダーとの連携整備に活用できる可能性がある |
| 各都道府県・市区町村の教育委員会DX実証事業（デジタル田園都市国家構想交付金等を活用した自治体公募事業） | 自治体と連携してモデル校パイロットを実施する事業者 | 検証フェーズのパイロット導入費用の一部を自治体側の交付金で賄える枠組みがあり、無償トライアルの負担を軽減できる |
| こども家庭庁のこどもデータ連携関連の実証・モデル事業（年度ごとの公募事業） | こどものデータ連携・見守り支援に取り組む自治体・事業者 | こどもデータ連携基盤とのAPI連携方針を確認しつつ、実証段階での費用補助や自治体との連携実績づくりに使える可能性がある |
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。
この領域に取り組む仲間が、コミュニティ内に複数います。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表示です。