株主総会や投資家ミーティングでは、CHaiLDをエドテック企業にすることを中心に説明しました。
もちろん、保育事業も介護事業も積極的に進めています。
認可保育所AIAIと多機能型事業所AIAI PLUSは、合わせて毎年10ヶ所以上の出店を目指します。
(多機能型=児童発達支援、放課後等デイサービス、保育所等訪問支援)
現在、下準備をしている高齢者住宅YASURAGIも、2022年から出店を加速させていきます。
しかし、最も注力する事業はChild Care Systemです。
今までの業務効率化を目的としたシステムでは、事務作業時間の削減はできても、肝心の保育の質の向上は期待できません。
業務効率化をする中で収集したデータをAI解析することで、保育の個別最適化を目指さなくてはなりません。
昨年から、Child Care SystemをAI化するために作り直しています。
長くなるので全てを書くことはできませんが、AIによって以下の3つを予測して可視化することが可能になります。
(1)子どもの発達段階の可視化
(2)子どもの興味関心の可視化
(3)子どもの健康状態の可視化
子どもの発達段階と興味関心が可視化されることで、保育士は子どもの発達段階と興味関心に合わせた保育計画が立案できます。
そして、そのためのスキルを、あい・あい保育園で働く1000人以上の保育士の中から、最も優れた事例を研修動画で学ぶことができます。
これらの仕組みが構築されると、保育士は毎日の保育が楽しくなりますし、子どもも保育園へ行くのが楽しみになるはずです。
CCSセンサーを活用して発熱予測が可能になることから、保護者も安心できます。
こうした取り組みは、大量のデータを収集できる(定員3000人以上の)直営保育園を運営していること、データを解析できる研究機関を持っていること、解析結果をAI開発する体制を有していることの3つが揃わないと実現できません。
ようやくスタートラインに立つことが出来ましたので、チームビルディングに力を注ぎたいと思います。
少しずつ保育の個別最適化に近づいています。

I mainly explained that we aim to be an EdTech company at our shareholders’ meeting.
Of course, we are aggressively moving forward with our childcare and elderly care business.
We have a plan to build over 10 daycare centers and preschools for children with special needs.
However, the business which we will mostly focus on is Child Care System.
Childcare software which aims to reduce the amount of deskwork a teacher does cannot improve childcare quality.
Originally, the software was intended to optimize childcare by analyzing data which the software collected.
Since last year, we have been redeveloping Child Care System into AI software
We will be able to accomplish the following three visualizations:
(1) Visualization of a child’s developmental stages
(2) Visualization of a child’s interests (curiosity)
(3) Visualization of a child’s health
Teachers can make optimized childcare plans when visualizing children’s developmental stages and interests.
Also, teachers who use Child Care System can study childcare skills via videos of the best teachers out of over 1,000 who work at AIAI nursery.
In this way, teachers can enjoy their jobs more and children will look forward to going to preschool more as well.
Only an organization which has many preschools (over 3,000 children in total) can provide such a huge amount of data, has a childcare laboratory which can analyze data from preschools, and has a division which can develop an AI system can develop such an AI product.
We finally stand at the start line, so I will focus on building a team.
Child Care System is gradually closing in on an optimized childcare system.