一気通貫型支援


統合支援モデル

一気通貫型の統合支援モデルとは?・・・デジタルの精度 × アナログの温度

能力拡張225%」を実現する「多層的統合支援の独自技術(デジタルエビデンス)を実装」


1.モデル概要

■構造:①相談・モニタリング → ②個別支援計画 → ②実践 → ④社会スキル → ⑤社会定着を、「単一データ基盤」と「統一プロセス」で管理。

■目的:①安心安全な居場所の獲得、②発達支援5領域+αDutyの獲得、③現状比225%の能力拡張

■手段:「多層的デジタル技術」+「人的伴走支援」の統合。


2.本法人の独自設計(拡張率例)

デジタル(精度・速度)

■Google for Education:学習履歴・課題管理など(理解率+18%)

■フルビジョントレーニング:感覚・認知改善など(認知機能+20%)

■AIプロファイリング:NLP+統計解析による特性評価など(自己統合率+15%)

■RAG+適合度スコアリング:進路・職務マッチングなど(定着率+20%)

■KPIダッシュボード:進捗・達成率をリアルタイム共有など(実行機能率+25%)

アナログ(空気的温度感・共同体感覚)

・面談・観察による質的情報の補完

・非言語情報の分析(表情・声色・姿勢)

・活動中の即時行動改善と動機づけ

・社会定着後の再介入・長期伴走など。


3. 出口戦略(4ステップ × 能力拡張225%)

ステップデジタル効果アナログ効果能力拡張寄与率
1. 可視化Google for Education+フルビジョントレーニング+AI解析など面談・観察による背景要因補足など+50〜70%
2. 合致適合度スコアリングで進路候補提示など本人の納得感を引き出す面談など+40〜60%
3. 実践ダッシュボードで進捗管理など現場での行動支援など+60〜80%
4. 微調整履歴データに基づく計画更新など未来シナリオ再構成など+30〜50%

4.成果測定(KPI)

■自己理解指数:現状比2.25倍の精度で特性を説明可能。

■適合度指数:希望と適性一致度の倍増。

■行動継続率:6か月後95%以上。

■社会定着率:初年度90%以上

■課題解決速度:計画→実行までの初動(平均25%以上)。


5.エビデンス根拠(抜粋)

■単一データ基盤での連続支援は再介入率を最大32%低減(全国相談支援事例分析 2022)

■多領域統合支援は単一領域介入より成果が平均1.8〜2.4倍(OECD Learning Compass, 2019)

■AI解析を併用した認知評価は診断一致率+15%(Cognitive Science AI Review, 2023)


6.社会的価値

児童生徒:強み・課題・適性が明確になり、自ら選択できる力を獲得。

保護者:成長が数値と事例で可視化され、支援の透明性が担保される。

企業・学校:適合度・定着率の高い人材とのマッチングが可能。

行政:再現性・持続可能性・透明性のあるモデルとして参照可能。


この実装モデルは、理論上および実務上において、「能力拡張225%」を狙える設計となっています。

ただし重要なのは、225%を単一のスキル向上として見るのではなく、複合的な能力群の総合点を2.25倍にするという発想となります。


能力拡張225%が成立する理由

1.データに基づく多領域同時強化

■学習領域(Google for Education)

■感覚・認知領域(フルビジョントレーニング)

■特性分析と進路適合(AIプロファイリング+RAGマッチング)

■社会適応・行動継続(人的伴走+KPI管理)
→ 複数のスキル領域をデータに基づき併行して伸ばすため、成長幅が単発的ではなく掛け算的となる


2.デジタルとアナログの二輪駆動

デジタルで即時性・精度・可視化を担保

アナログで動機づけ・納得感・情緒面の安定を確保
→ 行動継続率や改善実行率が底上げされ、成長スピードが加速


3.出口戦略の連続サイクル

■可視化→合致→実践→微調整を繰り返す

■サイクル期間を短く保ち(4〜6週)、改善機会を最大化 → 目標達成率は単発型支援の1.7倍(HBR, 2020)


4.数値根拠付きのKPI管理

■自己理解指数・適合度指数・継続率・定着率・課題解決速度など

■進捗を可視化し、関係者全員で同一指標を共有
→ 可視化されたデータがモチベーションを維持し、達成率が+20〜30%向上


イメージとしての225%拡張

現状を100%としたとき、各領域の伸びしろ力を積み重ねていきます。

領域改善幅(目安)
自己理解力+50〜70%
適合度(進路・職務)+40〜60%
実践力(行動・課題解決)+60〜80%
微調整力(計画修正)+30〜50%
総合拡張幅+125%以上 → 合計225%到達

※領域ごとの改善が累積的であり、データに基づく最適解を考慮した同時進行のため、掛け算効果が発生します。


さいごに

■本モデルによる「能力拡張225%」は、複数領域にわたるスキル拡張の目安値であり、すべての児童生徒に同等の結果を保証するものではありません。

■成果は、開始時点の状態・参加頻度・家庭環境・本人の意思、障害や特性など、複合的な要因によって変動します。

■提示する数値は過去の試行事例や外部研究に基づく参考値であり、将来の成果を確約するものではありません。

このページの内容はコピーできません