Who（誰が）
公立・私立小中学校の特別支援学級担当教員、通級指導教室担当者、放課後等デイサービスの支援員が主な利用者であり、教育委員会が契約主体となるケースが多い。
対象とする社会課題：特別支援教育における教材個別化の担い手不足と教員の負担過多
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。
特別支援学級の教員は、休日や放課後に児童一人ひとりの特性に合わせた教材を手作業で作り続けている。専門家に相談したくても地域差があり届かない教員も多い。個別の指導計画とAIをつなぎ、教材づくりを「ゼロから作る仕事」から「AI案を確認し調整する仕事」に変えることで、教員が児童と向き合う時間を取り戻せるようにしたい。
※ 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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特別支援学級や通級指導教室の教員が、児童一人ひとりのIEP（個別の指導計画）や特性情報をWeb画面に入力すると、AIが数分でプリント・視覚支援カード・音声付きデジタル教材を3〜5パターン自動生成します。
教員はチャットで「文字を大きく」「イラストを減らして」と指示するだけでその場で再生成され、PDFやiPad提示用データとして出力可能です。児童が使った後の正答率や操作ログをAIが解析し、次回教材の難易度や刺激量を自動調整します。教員はゼロから教材を作る作業から、AI案を確認・微調整する役割に変わり、週10時間以上かかっていた準備時間を大幅に削減できます。
全国の特別支援学級・通級指導教室の在籍児童生徒数は近年約35万人規模まで増加しているが、担当教員1人あたりが受け持つ児童の特性（自閉スペクトラム症、ADHD、学習障害等）はそれぞれ異なり、既製の教材をそのまま使えるケースは少ない。
多くの教員は放課後や休日に、児童一人ひとりの認知特性・興味関心・支援計画（個別の指導計画）に合わせて手作業でプリントや教具を作成しており、平均して週10時間以上を教材準備に費やしているという調査結果もある。特に若手教員や経験の浅い支援員は、専門的な特性理解と教材設計スキルの両方を短期間で身につける必要があり、離職やバーンアウトの一因になっている。さらに私立・公立を問わず特別支援教育の専門家（作業療法士、言語聴覚士等）の確保は地域差が大きく、都市部以外では十分な助言を受けられない教員も多い。既存の教材会社は汎用教材の販売に留まり、個別の指導計画（IEP）と連動した教材を自動生成する仕組みは市場にほぼ存在しない。
生成AI（LLM+画像生成モデル）が指導計画データと特性プロファイルを解析し、視覚支援カードやワークシートのレイアウト・語彙難易度・提示速度を自動最適化して生成する。
児童ごとの学習ログ（正答率、反応時間、タブレットのタップ揺れ等の操作データ）を時系列解析モデルが分析し、次回教材の難易度と刺激量（色数・情報量）を予測・調整する強化学習的フィードバックループを構築する。教員向けには自然言語対話AIが「なぜこの教材構成にしたか」を専門用語を噛み砕いて説明し、修正依頼を自然言語のまま教材生成パラメータへ変換する。将来的には音声認識AIを使い、児童の発話や反応を記録して言語発達の傾向分析にも展開する。
教員が児童の個別の指導計画（IEP）情報、直近の学習ログ、得意・苦手な感覚特性（視覚優位/聴覚優位、注意持続時間など）をWeb管理画面に入力すると、AIが数分以内に3〜5パターンの教材候補（プリント、視覚支援カード、音声付きデジタル教材）を自動生成する。
教員はチャット形式の対話インターフェースで「もっと文字を大きく」「イラストを減らして」等と修正指示を出すと、AIがその場で再生成し、印刷用PDFまたはタブレット提示用データとして出力できる。児童が実際に教材を使った後の正答率・取り組み時間・集中の途切れ方（タブレット操作ログから推定）をAIが解析し、次回の教材難易度や提示方法を自動で微調整する。このサイクルにより、教員は教材のゼロからの作成から「AI案のチェックと最終調整」という役割に変わり、準備時間を大幅に削減しつつ、専門知見に基づいた教材を継続的に提供できる体験を得る。
| 教員の教材作成にかかる残業相当（週10時間×時給換算2,000円×52週） | 年間約104万円（教員1人あたり） |
| 外部の作業療法士・言語聴覚士への個別相談費用（月1回1万円想定） | 年間約12万円 |
| 放課後等デイサービスでの外部教材発注費（1件5,000〜1万円×月10件想定） | 年間約60万〜120万円 |
| 教員の離職・代替採用に伴う採用・研修コスト | 1人あたり年間換算で数十万〜100万円程度 |
| 学校・自治体向けSaaS利用料（在籍児童数に応じた従量制、1校あたり） | 月額3万円〜（年間36万円〜） |
| 個人教員向けプラン（教材生成月50件まで） | 月額980円（年間11,760円） |
| 専門家監修テンプレートパック（1パック） | 5,000円（買い切り） |
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特別支援学級の在籍児童は全国約35万人規模に増え、担当教員は自閉スペクトラム症・ADHD・学習障害など特性の異なる児童ごとに教材を手作業で作成しており、平均週10時間以上を教材準備に費やしている。
既製教材はそのまま使えるケースが少なく、特に経験の浅い教員はIEPとの連動や特性理解を独学で身につけながら教材設計する必要があり、離職・バーンアウトの一因になっている。都市部以外では作業療法士・言語聴覚士等の専門家助言も受けにくく、教材品質が教員個人の努力量に依存している。既存の教材会社は汎用教材の販売に留まり、IEPと連動して自動生成する仕組みが市場に存在しないため、専用プラットフォームが必要である。
初期の検証フェーズ（0〜6ヶ月）はAI生成精度や教員の運用フロー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している。
パイロット運用で機能仕様が固まった初期導入フェーズ以降は、画面・出力形式・連携APIなど範囲が明確な部分は請負契約に切り出し、AIモデルの精度改善やフィードバックループ部分は継続的な準委任で運用する分割発注を推奨する。要配慮個人情報を扱うため、セキュリティ要件・匿名化処理の実装範囲は契約書内で明記し、第三者機関のセキュリティ監査費用も見積に含めること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 特別支援学級・通級指導教室の担当教員 |
| セカンダリ | 放課後等デイサービスの支援員、専門家監修チーム（作業療法士・言語聴覚士）、保護者 |
| 管理 | 学校・自治体のシステム管理者、教育委員会担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| IEP・特性プロファイル入力機能 | 教員がIEP情報・学習ログ・感覚特性をWeb画面で入力→保存→児童プロファイルとして生成AIへ連携 |
| AI教材自動生成機能 | 児童プロファイルと直近ログを入力→LLM・画像生成モデルが解析→3〜5パターンの教材案を数分で出力 |
| チャット対話型修正機能 | 教員が「文字を大きく」等自然言語で指示→AIがパラメータに変換し再生成→修正版教材を即時表示 |
| 教材出力機能 | 確定した教材データを入力→印刷用PDFまたはタブレット提示用形式に変換→ダウンロード・配信 |
| 学習ログ収集機能 | タブレット上の正答率・反応時間・タップ操作を記録→サーバへ送信→児童別ログとして蓄積 |
| AI難易度自動調整機能 | 蓄積した学習ログを時系列解析モデルが分析→次回教材の難易度・色数・情報量を予測→生成パラメータへ反映 |
| AI生成理由説明機能 | 生成された教材構成を入力→対話AIが専門用語を平易化→教員向けチャットで理由を提示 |
| 音声認識発話記録分析機能 | 児童の発話音声を録音→音声認識AIがテキスト化・特徴抽出→言語発達傾向レポートを生成 |
| 専門家監修テンプレート管理・販売機能 | 監修者がテンプレートを登録・審査→カタログに公開→教員が1パック5,000円で購入・適用 |
| データ分析レポート生成機能 | 匿名化された学習データを集計→傾向分析モデルが処理→自治体向けレポートPDFを出力 |
| 契約・課金管理機能 | 学校・自治体・個人の契約プランと在籍児童数を登録→月額利用料を自動計算→請求書発行・決済処理 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
students | id, school_id, name_kana, birth_date, disability_type, sensory_profile, iep_id, created_at |
iep_plans | id, student_id, goal_text, support_items, revision_date, author_teacher_id |
teachers | id, school_id, name, role, license_type, login_email |
schools | id, name, prefecture, contract_plan_id, student_count |
materials | id, student_id, type, difficulty_level, content_url, generated_at, params_json |
learning_logs | id, student_id, material_id, correct_rate, response_time, tap_variance, session_date |
templates | id, category, supervisor_id, price, tag_disability_type, version |
contracts | id, school_id, plan_type, monthly_fee, start_date, billing_cycle |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン/認証画面 |
| 2 | 児童プロファイル入力 |
| 3 | 教材候補生成結果 |
| 4 | チャット修正指示画面 |
| 5 | 学習ログ確認ダッシュボード |
| 6 | テンプレート購入画面 |
| 7 | 自治体向け集計レポート |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | OpenAI API（教材文章・対話生成の中核） |
| 2 | Stable Diffusion系画像生成（視覚支援カード作成） |
| 3 | AWS（自治体案件で実績多くセキュリティ監査対応可） |
| 4 | PostgreSQL（構造化された学習ログ管理に適する） |
| 5 | Next.js（Web管理画面の開発速度重視） |
| 6 | Swift/iPadOS対応アプリ（タブレット提示・操作ログ取得） |
| 7 | Auth0（要配慮個人情報の認証基盤を自前開発回避） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 平日8時〜18時の稼働率99.5%以上、計画外ダウンタイムは月1時間以内に抑える |
| 性能 | 性能: 教材自動生成のレスポンスを平均90秒以内、チャット修正の再生成を30秒以内で返却する |
| セキュリティ | セキュリティ: 要配慮個人情報を扱うためISMS認証取得を目標とし、通信はTLS1.2以上、保存データはAES-256で暗号化する |
| データ保護 | データ保護: 契約終了後90日以内に児童の学習ログ・音声データを完全削除し、分析前に氏名等の直接識別子を除去して匿名化する |
| 監査 | 監査: 第三者機関によるセキュリティ監査を年1回以上、脆弱性診断を四半期ごとに実施する |
| 運用 | 運用: 児童データは日次バックアップを取得し、障害時のRPOを24時間以内、RTOを4時間以内とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 教員数名にヒアリングし、実際のIEP情報を元に人手で教材サンプルを数点作成して渡し、使ってもらった感想と修正依頼の内容を記録する。 | 専門家への謝礼と交通費程度の水準 |
| ②最小システム | 生成AIのAPIを使い、IEP情報と特性データを入力すると教材のドラフトが出力される簡易画面を作り、モデル校で実際に使ってもらい修正のやりとりを試す。 | AI利用料と簡易開発の外注費程度の水準 |
| ③本開発 | 学習ログ解析による難易度自動調整やタブレット提示機能、校務支援システムとのAPI連携を含む本格的なSaaSとして開発し、複数校での同時運用に対応する。 | エンジニア採用または外注による人件費が数か月分かかる水準 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 公立小中学校の特別支援教育コーディネーター（特別支援学級担任経験者） | 現場の教材作成負担と既存ツールの不満点を一次情報として把握するため | 知人の教員紹介、または市区町村教育委員会の特別支援教育担当窓口経由で依頼 |
| 教育委員会の特別支援教育担当指導主事 | 自治体単位導入の意思決定プロセスと予算サイクルを把握するため | 教育委員会代表電話から特別支援教育課へ問い合わせ、訪問アポを取得 |
| 特別支援学校または通級指導教室に勤務する作業療法士・言語聴覚士 | 教材監修体制の実現可能性と専門知見の教材反映方法を確認するため | 地域のリハビリテーション病院や特別支援学校の外部専門員名簿から接触 |
| 放課後等デイサービス事業所の管理者（児童発達支援管理責任者） | 個人契約プランと事業所向け導入ニーズの検証、料金感度の確認のため | 全国放課後等デイサービス連絡協議会や地域の事業者団体に問い合わせ紹介依頼 |
| 特別支援教育を専門とする大学教育学部の研究室教授 | 教材効果測定の学術的裏付けと監修チーム候補者の紹介を得るため | 学会（日本特殊教育学会等）の発表資料から研究室を特定しメール打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 特別支援教育の教員向けSNSコミュニティ | FacebookグループやTwitter(X)の特別支援教育アカウントに「教材準備の悩みを聞かせてほしい」と投稿し、個別にオンラインで話を聞かせてもらえないか依頼する。 |
| 放課後等デイサービス事業者団体の勉強会 | 地域の放課後等デイサービス事業者団体の定例勉強会に参加し、名刺交換の場で教材作成の実態を教えてほしいと個別にアポイントを取る。 |
| 特別支援教育の専門家（作業療法士・言語聴覚士）からの紹介 | 知人経由で作業療法士・言語聴覚士に会い、普段連携している特別支援学級の教員を紹介してもらえないか依頼する。 |
| 教育委員会主催の研修会・公開授業への参加 | 自治体の特別支援教育研修会や公開授業に見学者として参加し、終了後の懇親の場で教材準備の実情を尋ね、話を聞かせてもらう約束をする。 |
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（創業融資） | 法人・個人事業として新たに事業を始める創業者（代表1名での法人設立を想定するこの事業も対象） | 設立時の自己資金100万円に加えて融資を受けることで、AI開発費や専門家監修謝礼など初期費用を補える。融資額は700万円程度を目安に運転資金として申請できる想定。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者（創業直後の法人も対象になり得る） | モデル校向けの説明資料やWebサイト整備、教育委員会向け提案資料の作成など販路開拓費用の一部を補助対象にできる。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供する中小企業・小規模事業者 | 校務支援システムとのデータ連携APIや教材生成システムの基盤整備費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| EdTech導入補助金（経済産業省） | 教育機関にEdTechサービスを提供する事業者、または導入する学校側 | モデル校でのパイロット導入時に学校側の費用負担を軽減できれば、教員への導入提案が進めやすくなる。 |
| 自治体の創業支援事業（例: 東京都中小企業振興公社 創業助成事業） | 都内などで創業する法人・個人事業主 | 専門家監修チームの人件費や広報費など創業初期の運営費の一部を助成対象にできる候補になる。 |
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。
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。
特別支援教育・教育AIに取り組む仲間がコミュニティにいます。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。