Educare 有料商材3案 企画書 v3
① AI無限問題演習 ／ ② WEBテキスト ／ ③ AI論文対策 ＋ AI先生

fact商品企画に効く数値（頁番号は原本PDF）:

• 対策着手の山は「大学3年の4〜6月」（P15/16: 勉強開始・講座受講開始とも最多）。一方で志望者の38.2%が「まだ本格的に始めていない」＝後ろ倒し層が厚い。商品投下の最適時期は春。
• 現在の対策手段は「参考書などで独学」31.0%が最多、「まだ勉強していない」34.3%。選択肢に「アプリ・オンライン学習」が存在しない＝調査設計にすら現れない未開拓の学習形態。
• 離脱理由（「考えたがやめた」n=677）: 「十分な試験対策ができないと思った」22.5%＋「難易度・倍率が高く受からないと思った」19.1%＝試験負担系が最大の離脱ドライバー。①②はこの層に直接刺さる。
• 「筆記も面接も自信がない」48.1%（文系女子は58.2%）。理系は着手が遅く独学・予備校比率とも低い＝独学で進めやすい構造化教材の需要ゾーン。
• 空白論文対策・アプリ利用・学習時間のデータは本調査に存在しない（設問なし）。論文の需要裏付けは下の生声・市場実証で補完。

①演習に効く声

③論文に効く声

②テキストに効く声

「スマホ完結・スキマ時間」への支持は強い一方、テキスト単体先行のスタディングには「アウトプット問題数が少ない」という不満が定番。inferenceテキストは単体商品にせず演習とセットが正解、という示唆。

fact中高生向けスナップAIチューター。351万DL・★4.8。無料=週10スキャン+英数のみ → Knock Plus 月額¥980／年額¥9,000（14日無料トライアル）でスキャン無制限・全教科・類題生成・小論文添削βを解放。

• 価格アンカー: 学生向けAI学習の消費者感覚は「月¥980」近傍に形成されつつある。
• フリーミアムの切り方: 「回数×機能」の2軸制限。うちの AI_DAILY_LIMIT=10回/日 アーキと同型で、そのまま流用できる。
• 示唆: 「類題生成」「小論文添削」を課金壁の内側に置いている＝①の"無限"部分と③こそ有料側に置くのがカテゴリの定石。
• 警戒汎用AIチューターが小論文添削まで既に持っている＝公務員ニッチに降りてくる時間猶予は長くない。ドメイン固有資産（自治体カルテ・出題傾向・採点実務の知見）で堀を作るのが唯一の防御。

fact先端テック学習アプリ（Duolingo・Knock・Khanmigo・Brilliant・スタサプENGLISH・atama+・進研ゼミ/Z会 ほか計30超）を調査し、Brilliant・スタサプENGLISH・Duolingo・Khan Academyは実際にアカウントで操作して確認（スクショ37枚保管）。詳細はUIUX調査レポート。企画に効く核心:

• うちのプロト設計（段階ヒント・3値診断・問題集ファースト・例題駆動）は先端実例と一致。磨く領域は「誤答体験」「入口の迷いゼロ化」「習熟度の可視化」。
• Brilliant実測: 誤答→叱らない「Not quite.」→ユーザーの誤答内容に言及した逆質問チャットが核。スタサプENGLISHは「例題→講義→定着」のレッスン構造・「わからない」ボタン・誤答の自動復習チェック・0点でも励まし+積算時間。
• Khanmigoの実証された失敗: 待機型AI先生は使われない（3週間で利用6割減→自動介入へ設計転換）— うちの「カルテ→先回り提示→LINE声かけ」の能動設計を裏書き。
• 設計方針（敏軍律）: 資格業界のUIはベンチマークにしない。先端コンシューマーアプリ基準で妥協しない=UIUX自体が差別化の武器（公務員市場は競合全社のUIが古い）。

スケジュール・学習計画の相談ニーズは以下4点で立証済み。人力では月¥50,000〜120,000の世界（コーチング塾実勢）をAI+カルテで即時・低価格に置き換えるのがうちの構造優位。

• 実地敏の前職（大手オンライン資格スクール）で同種サポートを人力運用しニーズ非常に高／現職の受験指導の現場でもスケジュール相談ニーズ非常に高。
• 商用実例スタディングは「担任講師による回数無制限の個別カウンセリング+個別学習計画+進捗確認」を核にフルサポートコースを販売（7/22ページ実測・記録済み）。
• 一次調査マイナビ2027: 「スケジュール上、民間就活と両立できない」が離脱理由19.4%（文系女子26.9%）でトップ3圏／「試験から採用までのスケジュールについての情報」が足りない情報の第2位43.4%。
• 設計への反映初回ヒアリングは敏指定5項目（志望先/属性/得意不得意/可処分時間/相談したいこと=筆記・論文・ES面接のフェーズ検出）。週次面談は固定4ステップ（ログから問題点抽出→教材相談→疑問解消→来週の目標を対話で確定）。リスケは「AI自動再計算→本人ワンタップ承認」の二段階。進捗は達成率%より「あと◯日の余裕」表示で不安を煽らない。

コンセプト: 受験生の二大ペイン「量をこなすしかない（が紙は続かない）」×「解説を読んでも応用できない」に、無限演習×対話解説の一体型で答える。スマホ縦画面で 1問→即判定→「AIに聞く」ボタン→チャットで納得いくまで質問（Knock型UX の公務員版）。

• 出題: 問題バンク（本番稼働済み）＋弱点ループ（誤答再出題・忘却曲線）＋類題生成は有料側（Knockと同じ切り方）。
• 解説の作り: 静的解説（薄い）を全量リライトするのではなく、質問された瞬間に answers側の解説ステップ＋該当単元の kyozai_base 教材を文脈に入れてAIが対話で教える。プロト実測で「答えを明かさず段階ヒント」の設計意図どおりの応答を確認済み。
• 信頼性が最大の差別化: 既存アプリの死因は「解答の誤り・動作不良」（レビュー実測）。うちは検算・パリティ検証の文化ごと売りにする（「全問検算済み」訴求）。
• 習慣装置: デイリーミッション（無料枠=1日上限あり）→連続日数→週次弱点レポート。無料枠が集客と北極星（行動データ）を兼ねる。

コンセプト（敏レビューで再定義）: 文章だけの教科書は今の人は読まない（読めない）。「具体的な問題＝こんなのが出る、を単元冒頭に提示 → それを題材に知識を解説する」例題駆動がトシテキストの本質。完成済み83単元を素材に、単元冒頭「こんなのが出る」→例題→答え・解説→解法レール、の流れへ再構成する（28単元は適用済み・実機確認済み）。単体では売らない。価値は演習との双方向リンクにある: テキストを読む→「この単元を演習」／演習で誤答→「該当単元を読み直す」。

• 例題は過去問優先。フィットしなければオリジナル問題。三平方・順列組合せのような基礎公式レベルにも必ず例題を付ける。
• 試験種でテキストデータを分離: SPI／SCOA／公務員（上級・初級中級・社会人）の exam_family 次元で分ける。
• 図解の増強（v2課題）: 現テキストは図解が少ない。供給源の当て=SCOA導出エンジンの段階図解自動生成（実証済み）＋教材側の図表生成器（未実装）。資料解釈4単元＋残り51単元の例題は図解込みコンテンツレーンとして制作。
• パーソナライズ層（中期）: 受験先の回答→AIがテキストをカスタマイズ（カルテ注入=§5-4と接続）。
• 無料=お試し数単元＋誤答時の該当箇所プレビュー。有料=全単元＋検索・進捗。課金ゲート差し込み点は実装済み。

コンセプト: 「添削者がいない」という構造的欠落（独学でも予備校でも埋まらないと明言される唯一の領域）を、即時性×自治体固有性で埋める。入口は問題集ファースト（敏レビューで確定）: 解きたい過去問を選ぶ→書く→添削、がベーシックフロー。過去問コーパス80問（22試験種・出典検証済み・課題文は原文一致ゲート通過分のみ）を試験種5グループ×テーマ別の2軸で引ける問題集として実装済み。設問の自由入力は補助動線（/custom）へ格下げ。

• 添削AIの設計は「AI最高案v2」で確定（7/21夜・敵対検証34指摘を裁定済み）: 絶対採点しない3値診断（✅達成／⚠要改善／—判定材料なし）。参考スコアも出さない（スコア解禁は人間採点との一致率 QWK≥0.7 を満たしたときの別途GO）。AIは「万能鑑定士」ではなく高速な検査員と定義: T1=決定的計測（字数・段落・形式）／T2=候補列挙／T3=事実照合（自治体カルテとの突合・カルテに現物値がない場合は判定しない fail-closed）／T4=診断提案、の4層。答案に部分一致しない指摘はプログラム的に破棄＝捏造指摘ゼロ保証（プロトに実装・実測済み）。
• 敏の設計ドクトリン: 「客観 of 客観」を上から積む3層 — L1形式（原稿用紙・字数・誤字）→ L2論じ方の型 → L3公務員適性・自治体固有言及。難しいモデルにしない。
• 原稿用紙UI（実装済み）: マス目型／テキスト型を切替できる答案入力で、作法（改行・段落頭・字数9割ライン）を書きながら体で学ばせる。形式面=機械的減点の最確実領域×AIが最も確実に検査できる領域。
• 問題集の拡充方針（敏レビュー）: 非公開自治体も可能な限り問題集を作る（テーマ再現レイヤーのオリジナル問題・課題文の逐語復元はしない=法務設計）。ありがちテーマ類型①〜⑩を目次にした分類問題集も用意。論文の書き方インプット教材（論文WEBテキスト）も必要→解答方針ノートを前倒し制作。
• 書類アップロード対応（次工程WO-2）: 手書き答案の写真提出（既存の書類添削アップロード経路を流用）。
• データ収集は別セッションOpusが並走: コーパス80問構築済み＋自治体別出題実績マップの軽量クロール（R6）＋非公開自治体のテーマ再現スキーム（R7=受験者報告ループ・北極星装置兼）。収集計画書=educaredev/docs/RONBUN_DATA_COLLECTION_PLAN_20260721.md。
• 調査成果の二次活用（敏指示）: ①一次資料ベースのSEO記事群（採点基準・足切り・原稿用紙作法=競合が書けない）②WEBテキストの科目拡張第一弾「論文の書き方」単元群、の2線で回収。
• 北極星への寄与: 論文一次データの取得装置。書類添削の兄弟としてデータが貯まる。

敏の総括「AI先生をちゃんとした先生にしたい」。①②③がそれぞれ動いた今、バラバラの機能（点）を一貫指導（線）にする装置が生徒カルテ。塾の初回体験をそのまま製品化する:

1. 初回診断（入塾テスト）: 診断テスト20問（固定セット）で基礎学力を把握。
2. 初回カウンセリング: 受験先・残期間・得意不得意・可処分時間をヒアリング（フォーム4ステップ+AI 1問）。
3. 生徒カルテ生成: 診断×カウンセリングから student_karte を作成。本人も閲覧・編集できる。
4. 学習プラン提案: 「今週やる3つ」を提示し、週次で再生成。LINE声かけ配信と接続（サボり検知リマインドはSantaが商用実証済み・うちは既存LINE基盤で再現可能）。
5. 全機能へカルテ注入: 演習の出題選定・テキストのカスタマイズ・論文の自治体論点、すべてがカルテを文脈に持つ=結果はカルテへ還流し指導が変わる。

進め方（敏方針）今は機能をバラバラに出し切ってよい（アイデア出し切り優先）。出し切ったら「統合UIリデザイン」を独立フェーズで挟み、マイページ=AI先生のホームルームに一本化する。設計書は承認済み（診断20問／カルテ／カウンセリング／今週やる3つ／LINE声かけ／週次再生成）。

戦略整合

• 7/7戦略（AI教育=弾込め・投資は絞る）: 3案とも既存資産のラッパーで新規投資は最小。①②はレーンB（筆記プロダクトの低価格マネタイズ）、③はレーンBであると同時に北極星（面接・ES・論文の一次データ最大保有）のデータ取得装置。
• 7/12決定（課金原則）: 無料入口を太く保ち「上限拡張・より便利」だけを売る設計に準拠。
• 7/5決定（コンテンツ拡充3方針）: 論文添削の型（診断+改善・共通エンジン差し込み・エリシテーション）はこの決定の実行。

リスク

• 脅威汎用AIの南下: Knockが小論文添削βまで持つ。ChatGPTで自己添削する受験生も既に存在。→ 堀は「自治体施策カルテ×出題傾向×採点実務の型×一次データ」のドメイン束でしか作れない。スピード優先。
• 信頼性: 解答誤りは既存アプリ最大の死因。検算ゲートなしの問題は出さない（既存のQA文化を維持）。
• AI原価: 対話解説・添削は従量原価。回数上限設計＋軽量モデル＋教材コンテキストのキャッシュで統制。Gemini APIキー系統の統一（進行中の敏マター）が前提。
• ③の品質立ち上げ: スコアは出さない（3値診断のみ・スコア解禁は人間採点との一致率QWK≥0.7の別GO）。キャリブレーション通過まで「診断＋改善提案」の枠を出ない。
• ③の法務3点（未決・実弾投入前に要クリア）: (a)特別区など課題文の商用利用クリアランス（一部自治体は転載禁止・「営利目的対象外」注記あり=掲載可否の裁定要）(b)答案の二次利用（学習データ化）の明示許諾UI (c)「数分添削」訴求の景表法整理。

敏に必要なもの（更新版・4点）

1. 4プロトの実機FB — /training・/webtext・/ronbun を触った上での方向修正。（企画方向性GO・P1着手GOは7/21に決裁済み・完了）
2. ③のキャリブレーション1セッション＋エリシテーション5問（答案サンプルへの敏判定とAI診断の突合。こちらで準備する）。
3. ③の法務3点の裁定（上記リスク欄。特別区の商用クリアランス／答案二次利用の許諾UI文言／景表法）。
4. 価格決定（後フェーズ・§6の3案から） — プロト利用実測が貯まってから。