目標
3年目 年商 6,000万円
1年目は課金の仕組みと会員リストを作る年
主軸
B2C(受験生・就活生)
自治体向け広告は 2 年目試行・3 年目課金
勝ち筋
試験に特化した一次データ
過去問・自治体の試験情報・面接と論文。汎用 AI が持たない資産
1. 事業の構造
2. 現状
自社:資産は厚いが、売上と流入はこれから
過去問の公開
4,300問超
9/25 一般公開・出典明示
SPI 等の問題
7,500問
全数検査済み・模試 4 種公開
2026-09-26 実測(会員 DB・GA4)。7/30〜8/4 の一時的な急増(約 1.2 万セッション・原因未調査)は除いた平常値。
競合:AI 新興は低価格、大手は高価格。「AI × 試験データ × 低〜中価格」が空いている
すきま予備校AI 新興オンライン講座通学大手代替財
価格は各社公式サイト(2026-09-26 確認)。点にカーソルを合わせると詳細が出ます。
市場:受験者は減り、試験は SPI 型へ。就活の Web テストと混ざっていく
特別区Ⅰ類 申込者
−43%
13,296 人(R1)→ 7,580 人(R6)
国家総合職 申込倍率
6.2倍
前年 6.7 倍から低下(2026 春)
SPI 等を導入した都道府県
23/23県
確認できた 23 県すべてで導入
SPI3 の受検者
276.6万人/年
公務員より桁違いに大きい就活市場
人事院・特別区人事委員会の公表値、公務員試験情報研究会の集計、リクルートの公表値。
3. SWOT(AI 時代)
強み
- AIAI で作り機械で検査する製造ライン
- 試験に特化した一次データ(過去問・約 1,700 自治体・論文課題)
- 人件費がほぼゼロで低価格でも利益が出る
弱み
- 課金実績 0・流入が小さい
- 品質の最終確認が 1 人に集中し製造が止まる
- 講師・合格実績という信頼材料がない
機会
- 試験の SPI 化で「軽く早く」対策したい層が増える
- AIAI 検索は一次データを引用する
- AI作問・解説の原価が下がり低単価サブスクが成立
- 自治体の採用難(応募者集めにお金を払う)
脅威
- AI無料の汎用 AI が解説・添削を代替
- AIAI 要約で検索からの流入が減る
- AIAI 新興が同じ価格帯に参入
- 受験者数の減少
ここから導く戦い方汎用 AI と同じ機能(解説・添削だけ)では値段が付かない。「どの試験で・何が・どれくらい出るか」のデータがないと作れない機能(出題頻度に沿った学習計画・自治体別の面接・非公開試験の対策)に値段を付け、同じデータを AI 検索に引用される情報源としても使う。
4. 販売構想とロードマップ
単価を 3 段で上げる
1 年目の商品:過去問の正答と解説・WEB テキスト・note から移した教材・AI 模擬面接/論文添削のサブスク・論文の分析と答案例。就活生向け(SPI・玉手箱・SCOA 等)も同じ商品群で売る。
3 年のロードマップ
5. 売上計画
中央シナリオで 3 年目 6,000 万円(半分がサブスク)
サブスク講義パック講師の伴走単品
数値の表
| 百万円 | 1年目 | 2年目 | 3年目 |
| サブスク | 0.4 | 6.8 | 29.1 |
| 講義パック | — | 5.4 | 14.3 |
| 講師の伴走 | — | — | 11.9 |
| 単品 | 0.2 | 1.3 | 4.3 |
| 合計 | 0.6 | 13.5 | 59.6 |
売上を動かす 4 つのつまみ
前提の弱いところ本番の課金実績がまだ無いため、会員になる率・加入率・継続率は推定です。1 年目の最初の 3 か月で実測に置き換えます。下振れ(流入 月 7 万)なら 3 年目 約 1,800 万円、上振れ(月 30 万)なら 約 1.7 億円。就活生市場の上乗せは未反映です。
6. 集客計画
1年目過去問 4,300 問のページを検索に載せる/試験日程記事を鮮度維持の仕組みで増やす/就活生向けの入口を作る/AI 検索からの流入を測る
2年目非公開試験(地方上級・市役所)の傾向記事/面接・論文のオートセミナー
3年目記事基盤を次の講座へ横展開
7. 重要施策
① 課金の仕組みの完成全ての売上の前提
1年目 前半
② 過去問の解説・論文の有料化公開済みの資産を最初の商品に
1年目 前半
③ 検査を外に出す体制出題傾向 DB・WEB テキストが検査待ちで止まっている
1年目 すぐ
④ AI 模擬面接の商品化面接シーズン(2027 年 5〜8 月)に間に合わせる
1年目 後半
⑤ AI 先生過去問 DB で解く・作る・答える・計画する
1〜2年目
⑥ 集客過去問ページ・日程記事・AI 検索・就活生向け
通年
⑦ 講師の確保と動画2〜3 年目の商品の前提
1年目 後半〜
⑧ 複数ブランド対応他講座の前提工事
2年目
施策ごとの作業分解・担当・外注の単位は 事業開発台帳(53 案件)、経緯と根拠は 台帳の補足ページ。
8. 他講座への展開(流用検証)
土台は流用できる。商品の中身(科目体系・AI 面接・テキスト工房)は作り直し。現行コードと DB 変更履歴 147 本で確認しました。
| 部品 | 医学部編入 | IT 資格 |
| 会員・課金・権利・進捗・問題集の DB | そのまま | そのまま |
| 記事の検証・LINE | そのまま | そのまま |
| ブランド表記(52 ファイル超に直書き) | 軽微 | 軽微 |
| AI 模擬面接(質問が公務員面接で固定) | 中規模 | 不要 |
| 試験情報クローラー(自治体向け) | 中規模 | 不要 |
| 過去問の科目体系(コードに固定) | 作り直し | 作り直し |
| WEB テキスト工房(数的処理専用) | 作り直し | 作り直し |
| 複数ブランドの並走(分ける列が 0 本) | 未対応 | 未対応 |
そのまま軽微(数日)中規模(数週)作り直し・未対応不要
着手前の前提工事(2 年目)①会員・課金・進捗をブランド間で共有するか分けるかを決めて DB に反映 ②科目体系を設定データへ ③AI 面接の質問・評価基準を設定データへ。医学部編入は面接があり流用範囲が広いので先に着手。IT 資格は面接・クローラー・適性模試が要らず、流用範囲は狭い。
9. 構想:自治体向け広告
試験情報の優先掲載参考:公務in 1 職種 5 週 ¥90,000〜(2023 年に有料化)
採用 PR 記事・動画参考:自治体 PR 動画の制作相場 10〜150 万円
志望者への説明会案内志望先を登録した会員へ LINE で(本人同意が前提)
志望動向レポート個人を特定しない集計
掲載課金型は「募集情報等提供事業」で、あっせんしなければ許可不要(求職者情報を集める場合は届出のみ)。自治体の採用広報予算の一次データは未取得=最初の一手は自治体ヒアリング。
10. 体制と未決事項
投資の方針:お金は詰まりどころ(主に教育コンテンツの人間検査)に最低限。システムは AI 駆動で開発を続ける。広告は黒字に収まる範囲。
未決事項
月の費用上限額開発外注・講師・広告・AI 利用料・稼働費の合計。決まれば収支計画を作る
教育コンテンツの分担出題傾向 DB の確認・WEB テキストのレビューのどこをキヨが持つか
講師の報酬の形1 人あたりか月額固定か
就活生向けのブランド名すきま予備校のままか、Educare の別ブランドか
医学部編入の着手時期と名前推奨は 2 年目の前提工事の後