Who（誰が）
施工管理技士が15年未満で施工計画立案の経験が浅い中小・中堅建設会社(従業員10〜200名、全国約9万社)の現場所長・若手技士
対象とする社会課題：建設業の担い手不足による施工計画立案の属人化と品質のばらつき
社会の役に立ち、しっかり儲かる。その両立が、この計画には数字で示されています。
施工計画はベテラン1〜2名の経験と勘に支えられてきたが、その担い手が退職すれば現場は工程遅延や事故のリスクにさらされる。中小建設会社の若手は体系的に学ぶ機会がないまま手探りで計画書を作っている。この事業は、暗黙知を形式知に変え、誰が担当しても一定水準の計画が作れる仕組みを現場に届ける。
※ この4つの数字は、見せるために作った数字ではありません。「事業計画」タブの10年計画とまったく同じ計算から出しています。EXIT（売却）時の手取りだけは「もし売れたら」の試算で、約束できる金額ではありません。
10年の事業計画も、創業融資1,000万円の申請資料も、システムの要件定義書も、最初の90日の段取りも——ぜんぶこのページにあります。足りないものはAIチャットが伴走しながらその場で作り、システム開発・専門家・投資家への橋渡しまで、このサイトの中で進められます。「やりたい」と思ったその日から、始められる状態です。
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「ケンセツプラン・ナビ」は、中小建設会社の施工管理技士が工事概要(工種・規模・工期・図面PDF)をWeb画面のフォームとチャットで入力すると、AIが過去1万件超の類似施工計画と国交省標準仕様書を照合し、工程表・安全計画・品質管理計画・使用機材リストのドラフトを5分以内に生成するサービスです。
『この工区は地盤が軟弱』『近隣に学校があり時間規制あり』といった現場条件をチャットで追記すると、AIがリスク項目と対策を再提案し、抜け漏れをチェックリストで示します。ベテラン監督者はドラフトを承認・修正するだけでよく、若手はその修正履歴を教材として学べます。生成物はPDF/Excel出力でき、既存の施工管理ソフトともAPI連携します。1件あたり20〜40時間かかっていた計画作成が、対話と承認だけで完結する体験に変わります。
国土交通省の推計では建設技能者は2025年までに約90万人減少する見込みで、特に施工計画を立案できるベテラン職員(施工管理経験15年以上)の高齢化が深刻化している。
中小建設会社(従業員50名以下、全体の約99%を占める)では、施工計画書の作成をベテラン1〜2名の経験と勘に依存しており、担当者が退職・休職すると工程遅延や品質事故のリスクが急増する。若手施工管理技士(経験3年未満)は施工計画のノウハウを体系的に学ぶ機会がなく、国交省の書式や過去事例を手探りで参照しながら1件あたり平均20〜40時間を計画書作成に費やしている。結果として、同種工事でも会社・担当者ごとに計画の粒度や安全対策の記載レベルが大きくばらつき、監督官庁への提出や施工中のトラブル対応で手戻りが多発している。人手不足を補うテクノロジー活用は進んでいるが、施工計画という「暗黙知の塊」の標準化・自動化には手が付けられていないのが現状である。
①自然言語対話AI(LLMベース)が現場条件のヒアリングと計画ドラフトの対話的生成・修正提案を行い、専門用語を含む建設業界特有の表現に対応するため業界データでファインチューニングする。
②類似事例検索には工事属性(工種・規模・地盤・気象条件など)をベクトル化した類似度検索エンジンを用い、蓄積された過去計画から最も近い事例を上位5件抽出する。③画像解析AIが提出図面(PDF/CAD)から構造物種別・規模・危険箇所候補を自動抽出し、安全計画の初期リスク項目に反映する。④工程最適化には制約充足・組合せ最適化アルゴリズムを用い、資材搬入や人員配置の制約下で最短かつ実現可能な工程案を複数パターン提示する。
施工管理技士が工事概要(工種・規模・工期・現場条件・図面PDF)をWeb上のフォームとチャット形式でAIに入力すると、AIが類似工事の過去計画DB(蓄積事例1万件超を想定)と国交省標準仕様書を照合し、工程表・安全計画・品質管理計画・使用機材リストのドラフトを5分以内に自動生成する。
生成AIとの対話を通じて「この工区は地盤が軟弱」「近隣に学校があり時間規制あり」といった現場固有条件を追記すると、AIがリスク項目と対策を自動で再提案し、計画の抜け漏れをチェックリスト形式で提示する。ベテラン監督者はAIが出したドラフトを承認・修正するだけでよく、若手はその修正履歴を教材として学べるため、計画作成時間が平均70%短縮されるとともに社内の暗黙知が形式知化されていく。生成された計画書はそのままPDF/Excelで出力でき、既存の施工管理ソフト(建設ポータル等)ともAPI連携する。中小建設会社の現場所長は、スマホアプリからも過去計画の検索・チャット相談ができ、休日や移動中でも計画修正の壁打ち相手としてAIを使える体験を提供する。
| 若手技士1名あたりの計画書作成人件費(月4件×30時間×時給3,000円換算) | 年間約432万円 |
| ベテラン監督者のレビュー・修正対応にかかる残業代(月20時間×時給4,000円換算) | 年間約96万円 |
| 計画不備による手戻り・工程遅延対応コスト(現場あたり年2〜3件、1件平均15万円) | 年間30万〜45万円 |
| ベテラン退職時の引継ぎ不足による代替要員採用・教育コスト | 退職1名あたり一時金として100万〜200万円の想定 |
| SaaS月額利用料(現場数・ユーザー数に応じた従量課金、標準プラン) | 月額5万円〜(年間60万円〜) |
| 初期導入・データ移行支援料(過去計画書のAI学習データ変換) | 初期一律30万円〜80万円 |
| 計画レビュー・監修オプション(一級施工管理技士による有償監修、月4件想定) | 月額8万円〜20万円(1件2万〜5万円×4件) |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
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上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
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国交省の推計では建設技能者が2025年までに約90万人減少する見込みで、施工計画を立案できるベテラン(施工管理経験15年以上)の高齢化が深刻です。
従業員50名以下の中小建設会社(全体の約99%)では計画書作成をベテラン1〜2名の経験と勘に依存しており、担当者が退職・休職すると工程遅延や品質事故のリスクが急増します。若手施工管理技士(経験3年未満)はノウハウを体系的に学ぶ機会がなく、国交省の書式や過去事例を手探りで参照しながら1件あたり平均20〜40時間を費やしています。同種工事でも会社・担当者ごとに計画の粒度や安全対策の記載レベルがばらつき、監督官庁への提出や施工中のトラブル対応で手戻りが多発しているため、標準化・自動化の仕組みが必要です。
MVP開発は要件の変更が多く見込まれる検証フェーズのため準委任契約が適しており、パイロット企業5〜10社のフィードバックを反映しながら仕様を確定していく進め方が現実的です。
一方、初期展開フェーズ以降のSaaS基盤構築や既存施工管理ソフトとのAPI連携部分は仕様が固まりやすいため請負契約に切り替えることを推奨します。発注時はAIドラフトの誤りに起因する施工事故等の責任範囲を契約書で明確化し、成果物はあくまで『支援ツールのドラフト』であり最終判断は有資格者が行う旨を明記することが重要です。また、過去施工計画データの著作権・機密保持について、データ提供元企業との権利関係を発注仕様書に反映させる必要があります。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中小建設会社の施工管理技士（経験3年未満の若手〜ベテラン監督者） |
| セカンダリ | 施工管理ソフトベンダーの担当者、地方建設業協会の職員、一級施工管理技士の監修者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当者およびシステム運用担当エンジニア |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 工事概要入力フォーム | 工種・規模・工期・現場条件・図面PDFを入力→必須項目検証→AI解析用データセットを出力 |
| 対話型ヒアリング・ドラフト生成AI | 現場条件をチャット入力→LLMが解析・追加質問→計画ドラフトを対話生成 |
| 類似事例ベクトル検索エンジン | 工事属性(工種・規模・地盤等)を入力→ベクトル化し類似度計算→上位5件の過去事例を抽出 |
| 図面画像解析AI | 図面PDF/CADを入力→構造物種別・危険箇所を画像解析→安全計画リスク項目候補を出力 |
| 工程最適化アルゴリズム | 資材搬入・人員配置の制約条件を入力→組合せ最適化計算→実現可能な工程案を複数出力 |
| 安全計画自動生成・リスク再提案 | 現場固有条件(軟弱地盤等)を追記→AIがリスク再評価→対策案を再提案し出力 |
| 品質管理計画・機材リスト自動生成 | 工種・規模データを入力→国交省標準仕様書と照合→品質管理計画と機材リストを出力 |
| 抜け漏れチェックリスト自動提示 | 生成済み計画書データを入力→必須項目照合処理→抜け漏れ箇所をチェックリスト表示 |
| 計画書出力・API連携 | 承認済み計画データを入力→書式変換処理→PDF/Excel出力し施工管理ソフトへAPI送信 |
| 修正履歴記録・教材化ログ | 監督者による修正内容を入力→AI出力との差分抽出→若手向け教材データとして蓄積 |
| スマホアプリ検索・チャット相談 | 現場所長がスマホで質問入力→過去計画DB検索とAI応答生成→回答をチャット表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, employee_count, plan_type, contract_status, created_at |
users | user_id, company_id, name, role, qualification_type, experience_years, email, password_hash |
projects | project_id, company_id, work_type, scale, construction_period, site_conditions, drawing_file_url, status |
plan_drafts | draft_id, project_id, version, schedule_json, safety_plan_json, quality_plan_json, equipment_list_json, generated_at |
past_cases | case_id, work_type, scale, geology_condition, weather_condition, plan_content_json, source_company_id_masked |
case_vectors | case_id, embedding_vector, indexed_at |
revisions | revision_id, draft_id, editor_user_id, before_content, after_content, revision_reason, edited_at |
review_orders | review_id, draft_id, reviewer_id, fee_amount, review_status, comment, completed_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 工事概要入力フォーム |
| 2 | AIチャット相談画面 |
| 3 | 計画ドラフト確認画面 |
| 4 | リスクチェックリスト画面 |
| 5 | 修正履歴・教材閲覧画面 |
| 6 | 類似事例検索結果画面 |
| 7 | PDF/Excel出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4系LLM API(建設用語ファインチューニング前提で採用) |
| 2 | PostgreSQL+pgvector(類似事例のベクトル検索を一体運用) |
| 3 | AWS S3(図面PDF・生成計画書の大容量保存) |
| 4 | AWS Textract/独自CNN(図面から構造物種別を自動抽出) |
| 5 | OR-Tools(制約充足による工程最適化計算) |
| 6 | Next.js(Web/スマホ両対応のフォーム・チャットUI構築) |
| 7 | Auth0(建設会社ごとのマルチテナント認証を簡易実装) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目安とし、月間計画停止は2時間以内に収める運用とする | 可用性99.5%以上を目安とし、月間計画停止は2時間以内に収める運用とする |
| 工事概要入力から計画ドラフト生成完了までの応答時間を5分以内とする | 工事概要入力から計画ドラフト生成完了までの応答時間を5分以内とする |
| 同時アクセスは導入500社×平均3ユーザーの約1,500セッション規模を処理可能とする設計とする | 同時アクセスは導入500社×平均3ユーザーの約1,500セッション規模を処理可能とする設計とする |
| 通信はTLS1.3、保存データはAES-256で暗号化し、アクセスログを1年間保管する | 通信はTLS1.3、保存データはAES-256で暗号化し、アクセスログを1年間保管する |
| 顧客の施工計画データは匿名化処理を行い、ISMS認証基準に準拠した管理体制を敷く想定とする | 顧客の施工計画データは匿名化処理を行い、ISMS認証基準に準拠した管理体制を敷く想定とする |
| 日次バックアップを実施し、目標復旧時点(RPO)24時間・目標復旧時間(RTO)4時間以内とする | 日次バックアップを実施し、目標復旧時点(RPO)24時間・目標復旧時間(RTO)4時間以内とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業の協力を得て、既存の紙・Excel計画書と過去事例を人力で照合し、AIが自動生成する想定のドラフトを人の手で作成して施工管理技士に精度を評価してもらう | 生成AIのAPI利用料と現場訪問の交通費程度 |
| ②最小システム | チャット形式の入力フォームと類似事例の検索機能を簡易実装し、限られた現場条件のもとで計画ドラフトを自動生成できるかを検証する | 外注エンジニアに数か月分の開発を依頼する水準 |
| ③本開発 | 画像解析AIや工程最適化アルゴリズムを組み込んだ本格開発を行い、既存の施工管理ソフトとのAPI連携やスマホアプリを実装する | 開発チームを構成して継続開発する水準の投資（資金調達後の本格投資） |
上記の要件定義書をもとに、システムベンダー（開発会社）への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
システムベンダーの紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
競合となるサービス・企業と、この事業ならではの差別化ポイント……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
対応が必要な許認可・法規制と、確認すべき相手先・想定調整期間……
関連法令・許認可の詳細は無料会員限定です。
手を挙げたその日から動けるように、完了条件つきで並べています。
| 誰に会うか | なぜ会うか | 接触の仕方 |
|---|---|---|
| 都道府県建設業協会の事務局担当者(経営支援・IT推進部門) | 会員企業への周知力と信頼性があり、パイロット企業紹介の窓口になる | 都道府県建設業協会の公式サイトから経営基盤強化事業の担当部署に問い合わせる |
| 従業員30〜80名規模の土木工事会社の施工管理部長(一級施工管理技士) | 施工計画作成の実務課題とAIドラフトの精度要件を直接把握できる | 建設業協会の紹介、または建設DXEXPO等の展示会名刺交換から個別アポ取得 |
| 施工管理ソフトベンダー(建設ポータル系企業)の事業開発責任者 | API連携とアライアンス販売チャネル構築の可否を早期に確認するため | ベンダー公式サイトの提携・パートナー窓口フォームから連絡 |
| 都道府県中小企業支援センターまたは商工会議所のIT化推進アドバイザー | IT導入補助金の対象要件や中小建設会社への導入支援策を確認できる | 中小企業庁「ミラサポplus」経由で最寄りの支援拠点に相談予約 |
| 工業高校・専門学校の建設系学科の教員(施工管理技士養成課程担当) | 若手教材化の実証フィールドと将来の人材紹介ルートを確保するため | 学校の産学連携窓口・キャリアセンターに問い合わせて面談設定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地方建設業協会の勉強会・研修会 | 会員向け研修会に登壇や参加をさせてもらい、「施工計画書作成の時間を減らせるAIツールを無料で試してほしい」と説明してモニター参加を依頼する |
| 建設業向け業界紙・専門メディア | 業界紙の記者に「施工計画の属人化を解決する事例」として取材・記事化を依頼し、記事内に問い合わせ窓口を載せてもらう |
| 既存の施工管理ソフトベンダーの営業担当 | 「計画書作成に困っている顧客がいれば無料トライアルを紹介してほしい」と提携交渉し、紹介の見返りとして紹介料や連携機能の優先開放を提案する |
| 建設DXEXPO等の展示会 | ブースで「30日間の無料トライアルで御社の実際の一件の計画書を一緒に作ってみましょう」と直接声をかけ、その場で名刺交換とトライアル申込みにつなげる |
対応が必要な許認可・法規制の詳細は「関連法令」タブでご確認いただけます。着手前に必ずご確認ください。
制度名・金額・要件は年度ごとに変わるため、ここでは種別と公式の探し先だけを示します。必ず一次情報で最新の要件を確認してください。
| 種別 | 特徴 |
|---|---|
| 自己資金・身内からの出資 | 最初の検証（ヒアリング・試作）はここで賄えることが多い。 |
| 日本政策金融公庫の創業融資 | 実績のない創業期でも相談できる公的融資。事業計画書の提出が要る。 |
| 自治体の創業支援制度 | 市区町村・都道府県ごとに補助・利子補給・家賃補助などがある。要件と募集時期は年度で変わる。 |
| 国の中小企業向け補助金 | 設備・販路開拓・IT導入などの類型がある。公募期間が短いので、常設の情報源で追う。 |
| エンジェル投資家・ベンチャーキャピタル | 急成長を前提にする資金。社会課題型では投資家の性格を選ぶ必要がある。 |
| 確認先 | 何がわかるか |
|---|---|
| ミラサポplus（中小企業庁） | 補助金・支援制度の横断検索 |
| J-Net21（中小機構） | 支援策・創業手引きのデータベース |
| 地域の商工会議所・よろず支援拠点 | 無料の対面相談。申請書の書き方まで見てもらえる |
| 日本政策金融公庫の各支店 | 創業計画書の事前相談 |
| 制度 | 誰が使えるか | この事業でどう効くか |
|---|---|---|
| 日本政策金融公庫 新規開業資金（創業融資） | 新たに法人を設立して事業を始める創業者 | 法人設立時の自己資金に加えて創業融資（運転資金の合計は1,000万円の想定）を受け、AI開発費や過去計画データの整備費など先行投資に充てる計画と整合する |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（顧客側の建設会社） | 導入企業である中小建設会社がこの補助金を使って月額利用料や初期導入費の一部を補える可能性があり、営業時の価格説明で提案できる |
| ものづくり補助金（革新的サービス開発・試作品開発支援） | 中小企業・法人 | 類似事例検索エンジンや画像解析AI、工程最適化アルゴリズムなどの試作・開発費の一部に活用できる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数の少ない小規模事業者 | 建設DXEXPO等の展示会出展費や業界紙への広告掲載費、営業用パンフレット作成費など販路開拓の費用に使える候補になる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業する事業者（設立後一定年数未満の法人等） | 創業初期の人件費や専門家活用費、広告費など、代表1名体制からの立ち上げ期の運営費に充てられる候補になる |
会社設立の手続きや許認可の取得、契約書の整備など、弁護士・税理士・司法書士等の専門家への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
専門家の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
本文中の「※1」「※2」の番号は、ここに対応しています。番号を押すと、この欄に飛びます。
この事業が失敗するとしたら原因はどこから来るか、単価をその値段にした理由、最初の3か月で確かめること、必要な契約書と支払い条件、1人目の求人票、この事業の1週間……
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同じ防災・インフラ領域で創業を目指す仲間がコミュニティで情報交換しています。ひとりで抱え込まず、同じ課題を見ている人と話すところから始められます。
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