Who（誰が）
児童相談所の里親担当職員、里親支援を行うフォスタリング機関の担当者、里親候補者、施設に入所している要保護児童が主な利用当事者となる。
対象とする社会課題：里親と施設の子どもの引き合わせにおける相性判断の属人化と記録不足
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。
里親と子どもの引き合わせは、これまで面談担当者の主観と経験に頼ってきた。担当者が異動すれば記録は失われ、同じ失敗が繰り返される。児童福祉司は数十件のケースを抱え、ひとりの子どもにじっくり向き合う時間が構造的に足りない。相性判断の根拠を記録として残し、次の担当者に引き継げるようにすることは、子どもと里親、双方の傷を減らすために必要な仕組みだと考えている。
※ 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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マッチングブリッジは、児童相談所の里親担当職員と里親希望者が、子どもの生活記録・行動特性・面談時の反応、里親の養育経験や生活環境をアプリに入力すると、AIが相性スコアと分離不安・年齢差などのリスク要因を算出し候補者リストを提示するSaaSです。
職員は対話型AIチャットで「なぜこの組み合わせを推奨したか」を深掘りできます。初回引き合わせ後は面会時の子どもの表情・発言を入力すると経過が時系列で可視化され、委託移行の適切なタイミングがアラート形式で提示されます。1人あたり数十件を抱える職員の判断を、紙やExcelに散在した記録と「相性が良さそう」という主観から、根拠を伴う意思決定へと変えます。
日本には要保護児童が約4.2万人おり、里親委託率は約23%にとどまり、施設養育への依存が続いている。
児童相談所の里親担当職員は1人あたり数十件のケースを抱え、子どもの性格記録や里親希望条件は紙やExcelで個別管理され、担当者の異動で引き継ぎが失われることが多い。ある40代の里親希望夫婦は、面談で「相性が良さそう」という主観的判断だけで紹介され、実際の交流で子どもが強い不安を示し委託が中断した経験を持つ。子ども側も過去の措置変更や試し行動の記録が施設間で共有されず、同じ失敗が繰り返される。児童福祉司の人員不足（全国平均で1人あたり100件近いケース対応）により、丁寧な相性分析に割ける時間が構造的に不足している。
予測モデルが過去の委託成功・失敗事例（数百〜数千件の蓄積を想定）を学習し、子どもと里親の属性・行動特性から相性スコアと離脱リスクを算出する。
自然言語処理により、面談記録や日誌のフリーテキストから感情トーン・キーワード（不安、拒否、安心など）を抽出し構造化データに変換する。対話型AI（LLMベースのチャットボット）が職員からの質問に対し、スコア算出根拠を平易な言葉で説明し、判断の透明性を担保する。時系列分析エンジンが交流頻度・反応変化から委託移行の最適タイミングをアラート形式で提示する。
児童相談所職員と里親候補者が専用アプリに、子どもの生活記録・行動特性・面談時の反応、里親側の養育経験・生活環境・希望条件を入力する。
AIがこれらのデータから相性スコアと想定されるリスク要因（分離不安の強さ、年齢差、生活リズムの適合度など）を算出し、担当職員に候補者リストと根拠を提示する。職員はAIの提案を叩き台に、対話型AIとのチャットで「なぜこの組み合わせを推奨したか」を確認し、追加質問を投げて根拠データを深掘りできる。初回引き合わせ後は、面会時の子どもの表情・発言記録を職員がアプリに入力すると、AIが経過を時系列で可視化し、委託移行の適切なタイミングを提案する。委託後もフォロー記録を蓄積し、将来の他ケースの予測精度向上に還元される。
| 措置変更・再委託に伴う職員の再調整業務（面談再設定、書類再作成等の人件費換算） | 1件あたり約30万円〜50万円（職員数十時間分の人件費目安） |
| 担当者異動による記録引き継ぎ漏れの再調査・再面談コスト | 年間数十万円〜100万円程度（拠点あたり目安） |
| 紙・Excel管理による記録検索・照合にかかる職員の残業代 | 職員1人あたり月2万円〜5万円相当（残業時間換算） |
| 委託中断による子どもの心理的負担への追加ケア（心理士面談等の外部委託費） | 1ケースあたり10万円〜20万円程度 |
| 自治体向けSaaS基本ライセンス | 月額8万円〜（児童相談所1拠点あたり） |
| 委託後フォロー機能アドオン | 月額3万円（基本ライセンスに追加） |
| フォスタリング機関向け上位プラン | 月額20万円〜（民間委託機関向け） |
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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。
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児童相談所の里親担当職員は1人あたり数十件のケースを抱え、子どもの性格記録や里親希望条件は紙やExcelで個別管理されており、担当者の異動で引き継ぎが失われることが多い。
相性判断は面談時の主観に依存し、委託後に子どもが強い不安を示して中断する事例が後を絶たない。過去の措置変更や試し行動の記録も施設間で共有されず、同じ失敗が繰り返されている。児童福祉司の人員不足（全国平均1人あたり100件近いケース対応）により丁寧な相性分析に割ける時間が構造的に不足しており、記録の蓄積と判断根拠の可視化を仕組み化する必要がある。
検証・パイロットフェーズ（0〜12ヶ月）はAIモデルの精度検証や職員ヒアリングを繰り返しながら仕様を調整する段階のため準委任契約が適する。
要件が固まる拡大フェーズ以降（委託後フォロー機能や上位プランの開発など）は仕様書化しやすくなるため請負契約への切り替えを検討する。発注時は成果物の完成基準だけでなく、相性スコアの精度検証方法や個人情報の取扱い責任範囲を契約書に明記する必要がある。また自治体の単年度予算に合わせて契約期間・検収タイミングを設計することも忘れてはならない。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 児童相談所の里親担当職員（児童福祉司） |
| セカンダリ | 里親候補者、フォスタリング機関の職員 |
| 管理 | 自治体福祉部局のシステム管理者、開発会社側の運用保守担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 子どもプロファイル登録機能 | 職員が子どもの生活記録・行動特性・面談反応を入力→項目別に構造化→子どもプロファイルDBへ保存 |
| 里親候補者情報登録機能 | 里親希望者が養育経験・生活環境・希望条件を入力→属性データに変換→里親プロファイルDBへ保存 |
| 相性スコア算出機能 | 子どもと里親のプロファイルを入力→過去数百〜数千件の事例を学習したAIが照合→相性スコアと離脱リスクを出力 |
| リスク要因提示機能 | 相性スコア算出結果を入力→分離不安・年齢差・生活リズム適合度を分析→リスク要因一覧を職員に提示 |
| 候補者リスト表示機能 | 対象児童IDを入力→スコア降順に候補里親を並び替え→候補者リストと根拠データを画面表示 |
| 対話型AI根拠説明チャット機能 | 職員がスコア根拠への質問文を入力→LLMが根拠データを参照して回答生成→平易な言葉で説明文を表示 |
| 面談記録テキスト構造化機能 | 職員が面談時の発言・表情記録をフリーテキストで入力→NLPが感情トーンとキーワードを抽出→構造化データとして保存 |
| 委託移行タイミング提案機能 | 交流頻度・反応変化の時系列データを入力→AIが変化パターンを分析→移行適切タイミングをアラート表示 |
| 委託後フォロー記録機能 | 委託後の相談内容・緊急対応記録を職員が入力→時系列で蓄積→フォロー履歴として一覧表示 |
| 引き継ぎ・履歴管理機能 | 担当職員IDと過去記録を紐付け→異動時に旧担当データを新担当へ自動引き渡し→引き継ぎ完了通知を出力 |
| 自治体別データ分離・権限管理機能 | 自治体・職員ロールを入力→アクセス範囲を判定→自治体単位で分離されたデータのみ表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
children | child_id, name, birth_date, facility_id, personality_tags, behavior_notes, current_status |
foster_parents | foster_id, name, address, family_composition, care_experience, desired_conditions, status |
facilities | facility_id, name, address, contact_person, capacity |
matching_records | matching_id, child_id, foster_id, score, risk_factors, generated_at, model_version |
interview_logs | log_id, child_id, foster_id, interview_date, staff_id, free_text, emotion_tags |
placement_progress | progress_id, matching_id, event_date, event_type, notes, ai_recommendation |
staff_users | staff_id, name, organization_id, role, email, last_login |
organizations | organization_id, name, type, contract_plan, billing_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 子ども一覧・詳細画面 |
| 3 | 里親候補一覧・詳細画面 |
| 4 | 相性スコア結果画面 |
| 5 | AI根拠チャット画面 |
| 6 | 面談記録入力画面 |
| 7 | 委託経過タイムライン画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自治体単位のデータ分離構成が組みやすい) |
| 2 | PostgreSQL(機微情報の構造化管理に実績あり) |
| 3 | Python/scikit-learn(相性予測モデルの構築に適する) |
| 4 | LLM API(対話型AIによる根拠説明機能に利用) |
| 5 | React(職員向け画面の迅速な開発が可能) |
| 6 | Auth0(自治体・機関単位の権限管理を簡素化) |
| 7 | Terraform(セキュア基盤をコード化し監査に対応) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目安とし、月間ダウンタイムを約3.6時間以内に抑える運用を想定 | 可用性99.5%以上を目安とし、月間ダウンタイムを約3.6時間以内に抑える運用を想定 |
| 相性スコア算出は3秒以内、対話型AIチャット応答は5秒以内のレスポンスを目安とする | 相性スコア算出は3秒以内、対話型AIチャット応答は5秒以内のレスポンスを目安とする |
| 児童・里親の個人情報は氏名等を匿名化トークンに変換し、通信はTLS1.2以上で暗号化する | 児童・里親の個人情報は氏名等を匿名化トークンに変換し、通信はTLS1.2以上で暗号化する |
| 自治体単位でデータベースを論理分離し、他自治体職員からのアクセスを不可とする権限制御を行う | 自治体単位でデータベースを論理分離し、他自治体職員からのアクセスを不可とする権限制御を行う |
| データは日次バックアップとし、RPO24時間・RTO4時間以内を目安に復旧できる体制とする | データは日次バックアップとし、RPO24時間・RTO4時間以内を目安に復旧できる体制とする |
| 全操作ログを5年間保持し、アクセス履歴の監査を可能にする（児童福祉法関連記録の保存想定に合わせる） | 全操作ログを5年間保持し、アクセス履歴の監査を可能にする（児童福祉法関連記録の保存想定に合わせる） |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 既存の紙・Excel記録を職員から提供してもらい、担当者が手作業で相性の傾向を整理し、簡易な採点シートを作って「AIが出しそうなスコア」を人力で模擬し、職員の反応を確認する | 自治体訪問の交通費とヒアリング用資料の印刷費程度 |
| ②最小システム | 入力フォームと簡易な相性スコア算出ロジック（ルールベースまたは既存AIモデルのAPI利用）だけを実装し、1〜2拠点で実際にデータ入力から候補提示までの流れを試してもらう | AI利用料とクラウドサーバー費用、簡易画面の外注費（数週間分の作業量） |
| ③本開発 | 対話型AIチャットによる根拠説明機能、時系列可視化、委託後フォロー機能まで含めた本番用SaaSを構築し、複数自治体での並行運用と自治体ごとの帳票カスタマイズに対応する | 外注または自社エンジニアによる数か月単位の開発費とセキュアなデータ基盤の構築費 |
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……
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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 |
|---|---|---|
| 児童相談所の里親担当児童福祉司（現場職員） | 業務フローと記録管理の実態を把握し、UI設計の前提を検証するため | 知人経由か自治体福祉部局への訪問申込で紹介依頼、または研究会経由で接点を作る |
| 都道府県・政令市の子ども家庭部局（里親制度推進担当課長級） | 予算編成権を持ち、SaaS導入の意思決定ルートを確認できるため | 自治体HPの福祉部局窓口に事業提案書を送付し面談を申請する |
| 民間フォスタリング機関（里親支援機関事業）の運営責任者 | 上位プラン顧客候補であり、現場データの入力実務を検証できるため | 全国里親会や厚労省委託事業者リストから連絡先を調べアプローチする |
| 社会的養護・里親研究を行う大学研究室の教員 | AIモデルの妥当性検証と実証研究の共同実施先として信頼性を得るため | 児童福祉学会や社会福祉系学会の論文著者リストから直接メールで連絡 |
| こども家庭庁 支援局家庭福祉課の里親制度担当者 | 全国的な制度改正動向とガイドライン適合性を早期に確認するため | こども家庭庁の代表窓口経由で照会し、意見交換の機会を申請する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 児童相談所の里親担当職員への直接訪問 | 「相性判断の記録がExcelや紙で散逸していませんか、無料でヒアリングさせてください」と伝え、業務改善のヒントを持ち帰る前提で面談の約束を取る |
| 民間フォスタリング機関の事業者団体経由の紹介 | 厚労省・こども家庁関連の団体窓口に「里親マッチングの記録管理を効率化するツールを検証中、意見を聞きたい」と紹介を依頼する |
| 社会的養護分野の研究者・大学研究室との連携 | 「委託成功事例の分析にご協力いただけないか、データ提供と引き換えに無償でツールを試してほしい」と共同研究の形で持ちかける |
| 児童福祉関連の展示会・自治体福祉部門向け勉強会への出展 | 「相性スコアの根拠をAIチャットで確認できるデモを見てください」とブースで実演し、名刺交換した職員に個別ヒアリングを申し込む |
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 | 新たに法人を設立する創業者、または設立後まもない事業者 | 自己資金100万円に対して無担保・無保証で運転資金を調達できる制度で、この事業では融資合計500万円を想定し、自治体への提案活動や人件費の立ち上がりまでの資金として使える候補になる |
| こども家庭庁 フォスタリング機関及び里親養育包括支援（フォスタリング）事業（補助メニュー） | 都道府県・フォスタリング機関等 | 自治体側がシステム導入費や研修費を国庫補助の対象事業として計上できる可能性があり、当社SaaSの導入予算確保を後押しする候補になる |
| IT導入補助金（中小企業庁） | SaaSを導入する中小規模のフォスタリング機関・社会福祉法人等 | 民間フォスタリング機関が上位プランを導入する際の初期費用を補助対象にできる可能性があり、営業提案時に導入ハードルを下げる材料になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 創業初期の小規模事業者（当社自身） | 展示会出展費や自治体向けパンフレット作成費など、初期の販路開拓・営業経費の一部を補助対象にできる候補になる |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業する法人・個人事業主 | 本社を都内に置く場合、人件費や広告費など創業初期の運営経費の一部が助成対象になり得るため、自己資金100万円を補う候補になる |
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。
社会的養護・里親支援に取り組む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。目安としてご覧ください。