背景 ― 送迎は「ベテランの頭の中」で回っていた
このクラブでは、特別支援学校や近隣の小学校など複数の学校に車でお迎えに行き、夕方には一人ひとりの自宅へ送り届けています。下校時刻は学校・学年・日によって違い、児童には「この子とこの子は同乗できない」「車酔いしやすいので乗車は短く」「1対1の対応が必要」といった配慮事項がそれぞれにあります。
この複雑な組み合わせを、毎日・毎月、Excelと手作業で解いていたのが実情でした。どの児童をどの車にどの順で乗せるかはベテラン職員の経験に頼り、急な欠席や時間変更のたびに組み直しが発生します。さらに、乗降車時の所在確認（令和5年4月義務化）や2名乗車体制の記録など、安全要件への対応も「人の注意力」頼みでした。
もうひとつ大事な前提がありました。送迎は運営の一部にすぎず、送迎を利用しない児童も含めた在籍管理・利用予定・職員シフトまで、学童運営の全体を支える仕組みが求められていたことです。
てにとるの進め方 ― 仕様書より先に、動くものを
てにとるは、要件定義書を積み上げる前に「動く試作品」を手に取ってもらう、アビココの試作ファースト開発サービスです。今回も、初回打ち合わせの録音からスタートしました。
84分の打ち合わせを録音。AIで文字起こし・議事要約を作成し、要望と運用の前提を整理。
学童・障害児通所分野の送迎運用と法的要件（所在確認義務・置き去り防止・人員配置）を調査。並行して画面プロトを作成し、フィードバックを受けて1日に何度も作り直し。
ブラウザだけで動く動作版（AI配車・AIシフト・台帳・保護者案内まで）に、操作マニュアル・音声つき説明動画・機能一覧・お見積りを添えてご提案。
「このMAPは不要」「ルートは実際の道路で」「障害者施設でも使える名称に」——実物を触ったからこそ出てくる具体的な指摘を、その日のうちに反映。版はv0.1からv2.2まで進みました。
※ 試作品のデータはすべてブラウザ内（IndexedDB）に保存され、外部に送信されません。お客様が実データを入れて安全に試せる設計です。
できたもの ― 画面で見る「学童ーナビれる」
以下はすべて、提案時にお渡しした動作版の実画面です（施設名・学校名・人名・住所などはすべて架空のサンプルデータです）。
朝いちばんに開く画面。本日の利用人数・送迎便数・出勤職員・乗務割当と、短縮授業や配置不足のアラートをひと目で確認できます。
車両ごとに「学校 × そこで乗る児童」の2列で表示。AIが下校時刻・同乗NG・定員（乗務2名を控除）・車酔い・帰宅希望時刻のすべてを守って配車を組み、職員はクリックひとつで手直しできます。
「迎え → 施設での活動 → 送り」の1日の流れを時間軸で俯瞰。学校の下校時刻が変わると、便と担当の割当も自動で追従します。
希望休をオンラインで集め、曜日ごとの必要配置数・出勤パターン・希望休をすべて守るシフト案をAIが作成。足りない日は自動で強調されるので、そこだけ調整すれば完成です。
氏名・利用曜日・希望時刻に加え、同乗NG・1対1対応・座席の安全設定までを一元管理。送迎場所は地図をクリックして登録し、そのままAI配車とルートに反映されます。
児童ごとに、お迎え時刻・乗車場所の地図と現地写真・担当車両をまとめた案内を自動生成。URL・紙・LINEで配布でき、配車が変われば案内も自動で追従します。
乗務員向けに当日の順路と乗車児童を表示。乗車・降車のチェックで所在確認を記録し、置き去り防止と保護者への自動通知につなげます。
試作だから得られたもの
要望が「言葉」から「指差し」になった
画面を触りながら「ここが見づらい」「この表示は不要」「2つの学校を回るルートが分かるように」と、仕様書では決して出てこない粒度のフィードバックが集まりました。多くはその日のうちに反映しています。
見積と計画に根拠ができた
動くものが目の前にあるため、「どこまでができていて、本番で何を作るのか」が明確です。お見積りと導入スケジュール（3か月で試行運用 → 1か月で改修 → 本番）も、実物を前提に提示できました。
現場がそのまま試せた
試作品はHTMLファイル1つ、データはPCの中だけ。インストールも契約も不要で、現場の職員がすぐに触って確かめられます。操作マニュアルと音声つき説明動画も添えました。
横展開の芽が見えた
触ってもらう中で「障害者施設でも使えるのでは」という話が生まれ、施設種別と呼称（児童／利用者）を切り替えられる設計をその場で追加。1つの試作が次の商品ラインの検証にもなりました。
てにとる ― 試作品から始める開発サービス
「てにとる」は、アビココ株式会社の試作ファースト開発サービスです。打ち合わせの録音から要件を整理し、数日で動く試作品をお届けします。発注前に本物を手に取って、確かめてから決めてください。
送迎管理システム「ナビれる」をはじめ、現場業務×AIのシステムづくりを得意としています。まずは1時間、現場のお話をお聞かせください。