Who（誰が）
市町村・都道府県教育委員会の教育支援委員会担当者、特別支援学校・通級指導教室の教員、心理士・OT・医師等の専門職
対象とする社会課題：特別支援学級の在籍判断と支援計画作成が属人化し、多職種の専門知見が活かされていない
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。
特別支援学級の在籍判断は、本来1〜2時間かけるべき検査結果の突き合わせが数十分で終わってしまう現場がある。心理士やOTの専門知見が判定に反映されないまま決定が下り、保護者の不信感につながっている。個別の教育支援計画も担任個人の経験頼みで、専門職の知見が組み込まれる仕組みがない。この属人化を、多職種の声が確実に届く仕組みに変えたい。
※ 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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本事業は、特別支援学級の在籍判定と個別の教育支援計画(IEP)作成を、教育委員会・学校・医療機関がひとつのAI基盤上で共同作業できるようにするSaaSです。
担任がアップロードしたWISC-Vの数値や行動観察記録、保護者アンケートの自由記述をAIが構造化・統合し、発達特性プロファイルと論点整理シートを自動生成します。教育支援委員会ではこのシートを見ながら心理士・OT・医師がオンラインで議論し、最終判定は必ず人間の合議で行います。判定後はAIがIEPドラフトを提案し、担任が修正して確定、学期ごとの再評価データから支援効果を予測して計画見直しを提案します。数十分しか確保できない判定作業を、専門職の知見が反映された質の高いプロセスへ変えることを目指します。
文部科学省調査によれば特別支援学級在籍児童生徒数は約35万人（2023年度）と過去10年で約2倍に増加しているが、判定を行う教育支援委員会の体制は自治体あたり数名の担当者で数百件を捌く構造のままである。
判定にはWISC-V等の心理検査結果、担任の行動観察記録、保護者アンケートが必要だが、これらを手作業で突き合わせる作業に時間がかかり、心理士・医師・作業療法士(OT)などの専門家の意見が十分反映されないまま判定が下るケースがある。ある市町村教育委員会の担当者は「1人の判定に本来1〜2時間かけるべきだが、実際は数十分しか確保できない」と語り、判定のばらつきが保護者の不信感を招いている。個別の教育支援計画(IEP)作成も担任教員個人の経験に依存し、専門職の知見が計画に組み込まれる仕組みが整っていない。結果として支援開始の遅れや計画の質のばらつきが、児童本人の発達機会の損失につながっている。
自然言語処理により所見・観察記録・保護者アンケートの自由記述からキーワードと特性傾向を抽出し、検査数値と統合して発達特性を多次元プロファイル化する予測モデルを構築する。
判定支援では匿名化した過去の類似ケースデータベースとの類似度分析により参考エビデンスを提示し、対話AIが多職種会議の論点整理・質問候補生成を行いファシリテーションを補助する。IEPドラフト生成では目標設定と支援方法を最適化アルゴリズムでレコメンドし、学期ごとの再評価データから支援効果を予測して計画修正案を提示する。
教育委員会・学校・医療機関がAIプラットフォームに検査データ(WISC-V、K-ABC等)、行動観察記録、保護者アンケート、担任所見をアップロードする。
AIが所見の自由記述を構造化し検査数値と統合して発達特性プロファイルを生成、教育支援委員会向けにエビデンス付きの論点整理シートをダッシュボード表示する。心理士・OT・特別支援教育コーディネーター・医師がオンライン会議でこのシートを見ながら議論し、最終判定は人間の合議で決定する。判定後はAIがIEPのドラフト(目標・支援方法・評価指標)を自動生成し、担任がレビュー・修正して確定、学期ごとの再評価データを再入力すると支援効果を予測し計画見直しを提案する仕組みとする。
| 判定準備にかかる担当者の時間外勤務手当 | 年額約150万円の想定（担当者5名×月15時間残業×時給2800円） |
| 心理士・OT等専門家への個別相談謝礼・交通費 | 年額約210万円の想定（判定200件中60件で個別依頼、1件平均3.5万円） |
| 判定のばらつきに伴う再アセスメント・保護者からの苦情対応の事務工数 | 年額約90万円の想定 |
| IEP作成における担任教員の時間外業務手当 | 年額約1,230万円の想定（担任40名×月8時間残業×時給3200円） |
| SaaS基本利用料 | 年額約1,200万円（在籍児童2,500人×月400円×12ヶ月） |
| IEP生成・管理オプション | 年額約720万円（20校×月3万円×12ヶ月） |
| 多職種会議ファシリテーション支援 | 年額約200万円（年間40回×1回5万円） |
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特別支援学級在籍児童は10年で約2倍の35万人に増えたが、判定を担う教育支援委員会は自治体あたり数名体制のままで、1件1〜2時間かけるべき判定が実際には数十分しか確保できていない。
WISC-V等の検査結果、担任の行動観察記録、保護者アンケートを手作業で突き合わせる作業に時間がかかり、心理士・医師・OTなど専門職の意見が判定に反映されないケースが生じている。IEP作成も担任個人の経験に依存し、専門職の知見を組み込む仕組みがないため計画の質にばらつきが出て、支援開始の遅れが児童の発達機会損失につながっている。
検証フェーズ(0-6ヶ月)は要件が固まっておらずAIモデルの試行錯誤も発生するため準委任契約が向く。
パイロット拡大フェーズ以降、ダッシュボードやIEPドラフト機能など仕様が固まった部分は請負契約に切り替え、対話AIファシリテーションなど精度検証が続く部分は準委任を継続する分割発注が実務的である。発注時は要配慮個人情報を扱うため、セキュリティ要件・自治体の個人情報保護条例対応を契約書に明記し、成果物の受入基準にAIの判定精度検証項目を含めることが必須。人間の合議を最終決定とする制度設計を仕様書レベルで固定し、AI依存を防ぐ要件として発注仕様に落とし込む必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 教育支援委員会担当者、心理士・OT・医師などの専門職、特別支援教育コーディネーター |
| セカンダリ | 担任教員(所見入力・IEPドラフトのレビュー)、保護者(判定結果・IEPの閲覧) |
| 管理 | 教育委員会のシステム管理者、開発会社側の運用保守担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 検査データ・観察記録アップロード | WISC-V/K-ABC結果・行動観察記録(CSV/PDF)→形式検証・正規化→児童別DBに登録 |
| 自由記述構造化・特性抽出(NLP) | 担任所見・保護者アンケート自由記述→NLPでキーワード抽出→特性タグ付きデータを生成 |
| 発達特性多次元プロファイル生成 | 検査数値と特性タグ→統合モデルで演算→多次元プロファイル(レーダーチャート)を出力 |
| 類似ケース検索・エビデンス提示 | 児童プロファイル→匿名化済み過去ケースと類似度分析→類似上位10件と根拠を提示 |
| 論点整理シート・ダッシュボード表示 | プロファイル・類似ケース→AIが論点を自動整理→委員会向けダッシュボードに表示 |
| AI会議ファシリテーション支援 | 会議中の発言・議事メモ→対話AIが論点抽出→次の質問候補をリアルタイム表示 |
| 合議判定結果登録・履歴管理 | 委員会の合議結果→担当者が確定入力→判定履歴を保存し保護者向け通知を生成 |
| IEPドラフト自動生成 | 確定判定・プロファイル→最適化アルゴリズムで目標・支援方法を選定→IEPドラフトを生成 |
| IEP編集・確定ワークフロー | IEPドラフト→担任がレビュー・修正→確定版をPDF出力し保護者へ共有 |
| 学期再評価・支援効果予測 | 学期末再評価データ→効果予測モデルで達成度算出→計画見直し案を提示 |
| 医療・福祉機関データ連携API | 発達外来・放課後等デイの記録→API経由で自動取込→統合プロファイルに反映 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, 自治体名, 契約プラン, 契約児童数, 課金単価, 契約開始日, 契約終了日 |
schools | id, 自治体ID, 学校名, 学校種別, 所在地, 担当コーディネーターID |
users | id, 自治体ID, 所属機関ID, 氏名, 役職(心理士/OT/医師/教員), メール, 権限レベル |
children | id, 学校ID, 氏名, 生年月日, 学年, 性別, 保護者ID, 登録日 |
assessment_records | id, 児童ID, 種別(検査/観察/アンケート/所見), 記録者ID, 記録日, 数値データJSON, 自由記述本文, 構造化タグJSON |
developmental_profiles | id, 児童ID, 生成日時, 特性スコアJSON, 類似ケースID群, モデルバージョン, 信頼度 |
committee_meetings | id, 児童ID, 開催日, 参加者ID群, 論点整理シートJSON, 判定結果, 議事録本文 |
ieps | id, 児童ID, 学期, ドラフトJSON, 確定内容JSON, 確定者ID, 効果予測JSON, 版番号, 更新日 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 自治体別ダッシュボード |
| 2 | 児童プロファイル一覧 |
| 3 | 検査・観察データ登録 |
| 4 | 発達特性プロファイル詳細 |
| 5 | 教育支援委員会会議画面 |
| 6 | IEPドラフト編集画面 |
| 7 | 進捗・効果予測レポート |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/FastAPI: NLPモデルAPIを迅速に開発できる |
| 2 | PostgreSQL: 構造化データとJSONBを柔軟に格納可能 |
| 3 | AWS(S3/KMS): 要配慮個人情報の暗号化・権限管理に対応 |
| 4 | Hugging Face Transformers: 日本語所見の自由記述解析に利用 |
| 5 | React/Next.js: ダッシュボードUIを迅速に構築可能 |
| 6 | Auth0: 多職種・多自治体の権限管理を安全に実装 |
| 7 | 社内LLM基盤(Dify等): 会議論点整理・対話生成に利用 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 教育委員会業務時間帯(平日9-18時)の稼働率99.5%以上を保証する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 要配慮個人情報を保管時AES-256・通信時TLS1.3で暗号化し自治体単位で論理分離する |
| 性能 | 性能: 検査データ・所見アップロードから構造化完了までを1件平均3分以内で処理する目安 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 自治体の個人情報保護条例に準拠しアクセスログを5年間保持、年1回第三者セキュリティ監査を実施 |
| 災害対策 | 災害対策: 日次バックアップを取得しRPO24時間以内・RTO4時間以内での復旧を目標とする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 1自治体あたり最大200名(教員・専門職)の同時ログインに対応できる構成とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1〜2自治体の担当者にヒアリングし、実際の判定資料（検査結果・行動観察記録・保護者アンケート）をExcelで手作業で突き合わせて論点整理シートを作り、AI化すべき箇所を見極める | ヒアリングの交通費と資料整理の人手だけで進められる水準 |
| ②最小システム | 所見の自由記述をAIで構造化しダッシュボード表示する試作を作り、1〜2自治体の教育支援委員会で実際に使ってもらい判定準備の負担が減るか確かめる | 外注開発で数か月分の費用とAI利用料が主な負担 |
| ③本開発 | IEPドラフト生成、多職種会議ファシリテーション、医療機関とのデータ連携APIまで含めたSaaSとして構築し、複数自治体への本契約展開に備える | システム開発費とセキュリティ基盤整備費に本格投資し、エンジニア採用も含む水準 |
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。
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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 |
|---|---|---|
| 市町村教育委員会の特別支援教育課・指導主事 | 教育支援委員会の運営実態と判定業務の課題を直接把握できる（60字以内） | 自治体HPの特別支援教育課窓口に電話し、事業説明の面談を依頼する |
| 教育支援委員会委員長を務める小児科医または学校医 | 判定プロセスの医学的観点と合議制の実務課題を確認するため | 自治体の教育支援委員会名簿を情報公開請求または教育委員会経由で照会 |
| 特別支援教育コーディネーター(小中学校の主任教員) | IEP作成の現場負担と担任教員の意思決定プロセスを把握するため | 特別支援教育コーディネーター協会の研修会・地域部会に参加し接触 |
| 臨床心理士(WISC-V実施経験者・スクールカウンセラー) | 検査データ構造化の妥当性と専門職視点でのAI設計要件を確認するため | 日本臨床心理士会や地域の心理士会の学会・研究会に出展し名刺交換 |
| 大学の特別支援教育研究室教授 | 予測モデルの学術的妥当性検証とエビデンス構築の共同研究打診のため | 科研費採択情報や学会発表論文から研究室を特定しメールで訪問依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 知人の特別支援教育コーディネーター経由 | 元同僚や研修で知り合った特別支援教育コーディネーターに時間をもらい、現状のExcelでの判定業務の進め方を見せてもらいながら困りごとを聞く |
| 市町村教育委員会への直接アプローチ | 教育委員会の特別支援教育担当課に電話し、IEP作成の負担を減らす仕組みを一緒に検証したいと無償トライアルを提案する |
| 教育総合展示会での名刺交換 | 展示会のブースで名刺交換した担当者に、後日御自治体の判定業務を見学させてほしいとヒアリングを依頼する |
| 大学の特別支援教育研究室からの紹介 | 連携候補の大学教授に紹介を依頼し、共同研究の名目で教育委員会の担当者を紹介してもらう |
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 新創業融資制度 | 法人設立後まもない代表者（無担保・無保証人での利用を想定した制度） | 設立初期の運転資金（多職種会議ファシリテーション人件費やデータセキュリティ基盤整備費）に充てる想定で、融資額は 500万円 を軸に自治体への無償トライアル期間を乗り切る資金計画を組める |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の少ないスタートアップ） | 教育総合展示会への出展費用やパンフレット・Webサイト制作費など、教育委員会への周知・販路開拓にかかる経費の一部をカバーできる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業後まもない事業者 | 検証フェーズで必要な事務所賃料・人件費・広告費など創業初期の経費を対象とする制度で、自己資金と融資に加えた資金の厚みづけに使える候補になる |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入類型） | 中小企業・小規模事業者 | 自社の会計・労務管理などバックオフィス系ITツール導入費の一部を対象とする制度で、限られた人員で管理業務を回すための基盤整備に使える可能性がある |
| NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業（SBIR制度） | 研究開発型のスタートアップ企業 | 所見の自由記述構造化や発達特性プロファイル生成のAIモデル開発など、技術的な不確実性を含む研究開発部分の費用支援制度として候補になる |
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。
特別支援教育や自治体DX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。順位や数値を保証するものではありません。