Who（誰が）
買い手は横河電機や栗田工業など水処理・計測機器メーカー、ESGコンサル会社。売り手は創業チームと投資家。
対象とする社会課題：企業の水使用量削減余地が可視化されず放置されている
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。
多くの工場は取水量と排水量の総量しか把握しておらず、どの設備・どの時間帯に無駄が集中しているか分からないまま水道代と排水処理費を払い続けている。専任の水管理人材を置けない中堅工場ほど、削減は担当者の勘と経験に依存し、放置されている。工程別に見える化し、具体策まで届ける仕組みがなければ、この余地は誰にも気づかれないまま埋もれ続ける。
※ 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800万円の申請資料も、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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AquaOptimAIは、食品・化学・繊維工場などの設備担当者が『どの工程でどれだけ水を無駄にしているか』を数字で把握し、具体策まで受け取れる診断サービスです。
洗浄槽やボイラーに付けた流量センサーから5〜15分ごとにデータを収集し、AIが工程別・時間帯別の使用パターンを解析。ダッシュボードには『冷却塔の夜間流量が同業平均の1.4倍』といった形で削減余地スコアが優先順位付きで表示されます。担当者は月次レポートとチャットで『なぜこの工程が高スコアか』を質問でき、バルブ調整や洗浄回数見直しなど実行可能な改善策を受け取れます。実施後は効果を自動検証し、CDP開示用データも自動出力されます。
国内製造業（食品・化学・繊維・半導体等）の年間水使用量は業界推計で約150億㎥に上るが、多くの工場では取水量・排水量の総量管理に留まり、工程別・時間帯別の使用実態を可視化できていない。
中堅食品工場（従業員300名規模）の設備担当者にヒアリングすると「洗浄工程の水量が多い自覚はあるが、どの設備・どの時間帯に無駄が集中しているか特定できず、削減策の優先順位が立てられない」という声が典型的である。水道代・排水処理費は年間数百万〜数千万円規模だが、専任の水管理人材を置く余裕がある企業は少なく、削減活動は担当者の勘と経験に依存している。近年ESG開示（CDP Water Security等）や自治体の排水規制強化により水使用量報告の必要性は高まっているが、データ収集・分析の仕組みがないため対応が後手に回っている。既存の流量計メーカーはハードウェア販売が主でデータ分析・改善提案までは踏み込んでおらず、コンサルティング会社は人手による診断のため高額（数百万円/回）かつ継続モニタリングができない。この「見える化から改善提案までを継続的に行う仕組みの不在」が未解決の中心課題である。
時系列予測モデル（LSTM等）により工程別水使用量の将来推移とピーク時間帯を予測し、異常な水量増加を早期検知する。
異業種・同業種横断のベンチマークデータベースに対して類似工場をクラスタリングし、統計的に削減余地がある工程を特定する最適化アルゴリズムを実行する。自然言語処理による対話型アシスタントが、専門知識のない設備担当者からの質問に対し過去の改善事例データベースを参照して回答を生成する。改善施策実施前後のデータをAIが自動比較し、削減効果を統計的に検証・レポート化する工程も自動化する。
工場内の主要設備（洗浄槽、冷却塔、ボイラー、排水処理設備等）に既存の流量計・IoTセンサーを接続し、5〜15分間隔の流量データをクラウドに収集する。
AIエンジンが工程別・時間帯別・製品ロット別の使用パターンを解析し、類似工場のベンチマークデータと比較して「削減余地スコア」を工程ごとに算出、ダッシュボード上に優先順位付きで表示する。設備担当者は月次で送られてくるAIレポートとチャット型アシスタントに「なぜこの工程が高スコアなのか」「同業他社ではどう改善したか」を自然言語で質問でき、具体的な改善アクション（バルブ調整、洗浄回数見直し、リサイクル配管導入等）を提案として受け取る。改善実施後は再度データを解析し効果を自動検証、削減量をCDP等のESG開示フォーマットに合わせて自動出力する。導入企業は初期のセンサー設置（既存設備活用で最小化）後、ほぼ運用負荷なくPDCAサイクルを回せる体験となる。
| 水道代・排水処理費の無駄（削減余地未特定による過剰使用分、年間水道コスト3000万円規模の工場の想定） | 年間300万〜450万円の目安（削減可能分の未回収） |
| 外部コンサルへの単発水診断依頼費用 | 1回あたり200万〜500万円 |
| ESG開示（CDP等）データ集計の人件費・外部委託費 | 年間150万〜300万円の目安 |
| 設備異常（漏水・オーバーフロー等）の発見遅延による損失 | 年間50万〜100万円の目安（想定インシデント数件分） |
| SaaS利用料（1拠点、標準プラン） | 月額20万円（年間240万円） |
| 導入支援・センサー設置費（初年度のみ） | 初期200万円 |
| ESG開示レポート作成支援オプション | 年額80万円 |
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中堅食品工場の設備担当者は『洗浄工程の水量が多い自覚はあるが、どの設備・時間帯に無駄が集中しているか特定できない』という状態に置かれており、削減活動が担当者の勘に依存している。
専任の水管理人材を置く余裕がある企業は少なく、年間数百万〜数千万円の水道代・排水処理費が最適化されないまま放置されている。既存の流量計メーカーはハードウェア販売止まりで分析・改善提案まで踏み込まず、コンサルティング会社は数百万円/回と高額で継続モニタリングもできない。CDP Water Security等のESG開示要請が強まる中、データ収集から分析・改善提案・効果検証までを継続的に回す仕組みが現場に存在しないことが本質的な課題である。
MVP開発（フェーズ1）はAIモデルの精度検証やパイロット企業の設備条件によって仕様変更が頻発するため、準委任契約で週次のスプリントレビューを回しながら進めるのが適切である。
フェーズ2以降、チャットアシスタントやベンチマークDBなど要件が固まった機能については、機能単位で請負契約に切り替え納期とコストを固定する方が管理しやすい。発注時はセンサー連携部分の仕様（対応メーカー、通信プロトコル）を要件定義書に明記し、既存設備が古く連携できない場合の追加費用条件を契約書に事前に盛り込むこと。またパイロット企業のデータを匿名化・ベンチマーク化して他社に提供する権利範囲について、データ利用許諾条項を個別契約で明確化する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中堅製造業（食品・化学・繊維・電子部品等）の工場設備・環境管理担当者 |
| セカンダリ | 本社サステナビリティ部門・ESG開示担当者、代理店（水道工事会社・省エネコンサル会社）の営業担当 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当およびデータサイエンティスト（ベンチマークモデルの精度管理・顧客別チューニング担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| IoTセンサーデータ収集・連携 | 既存流量計/後付けセンサーの計測値を5〜15分間隔で取得→正規化→クラウドDBに蓄積 |
| 削減余地スコアリングエンジン | 工程別・時間帯別使用量データ→AIが業界ベンチマークと比較→工程ごとの削減余地スコアを算出 |
| 時系列予測・異常検知 | 過去流量データ→LSTMモデルで将来使用量とピーク予測→閾値超過を異常として検知 |
| 類似工場ベンチマーククラスタリング | 業種・規模・工程データ→AIが類似工場をクラスタリング→統計的削減余地工程を特定 |
| 優先順位付きダッシュボード | スコアリング結果・予測結果→重要度順に整形→Web画面にグラフ表示 |
| 対話型AIアシスタント | 担当者の自然言語質問→過去改善事例DBを参照しNLPで回答生成→チャット画面に表示 |
| 改善アクション提案生成 | 高スコア工程データ→AIが類似事例と照合→バルブ調整等の具体策リストを出力 |
| 施策効果自動検証 | 施策実施前後の流量データ→AIが統計比較・生産量正規化→削減効果レポートを自動生成 |
| ESG開示レポート自動出力 | 蓄積した削減実績データ→CDP Water Security様式にマッピング→開示用ファイルを出力 |
| 業界ベンチマークレポート作成 | 匿名化・集計した複数拠点データ→業種別に統計処理→PDFレポートとして商社等に提供 |
| 異常水量アラート通知 | リアルタイム流量値→AI異常検知結果が閾値超過→担当者メール/画面通知を送信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, company_name, industry_type, address, water_usage_annual_m3, contract_plan, created_at |
equipment | equipment_id, facility_id, equipment_type, process_name, installed_date, capacity_spec |
sensors | sensor_id, equipment_id, sensor_type, maker, install_date, communication_protocol |
sensor_readings | reading_id, sensor_id, timestamp, flow_rate_m3h, cumulative_volume_m3, production_lot_id, data_quality_flag |
reduction_scores | score_id, facility_id, equipment_id, calculated_date, reduction_potential_score, benchmark_percentile, model_version |
benchmark_data | benchmark_id, industry_type, equipment_type, region, avg_usage_per_production_unit, sample_size, updated_at |
improvement_actions | action_id, facility_id, equipment_id, proposed_date, action_type, status, estimated_reduction_m3, actual_reduction_m3 |
esg_reports | report_id, facility_id, report_period, cdp_format_version, total_reduction_m3, generated_at, submission_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード（削減余地スコア） |
| 2 | 工程別使用量詳細画面 |
| 3 | AIチャットアシスタント画面 |
| 4 | 改善アクション管理画面 |
| 5 | ベンチマーク比較画面 |
| 6 | ESGレポート出力画面 |
| 7 | センサー・設備設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core（センサーデータ収集の実績あるマネージドサービス） |
| 2 | TimescaleDB（時系列データの高速集計に最適なPostgreSQL拡張） |
| 3 | Python/TensorFlow（LSTM等時系列予測モデル構築の標準） |
| 4 | scikit-learn（工場クラスタリング・ベンチマーク分析に実績） |
| 5 | OpenAI API（対話型アシスタントの自然言語応答生成） |
| 6 | React+TypeScript（ダッシュボードUI開発の生産性重視） |
| 7 | Auth0（多拠点・多権限のユーザー認証を外部委託） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| センサーデータ収集の欠損率は月次1%未満、収集間隔5〜15分を維持すること | センサーデータ収集の欠損率は月次1%未満、収集間隔5〜15分を維持すること |
| ダッシュボード・API稼働率は月間99.5%以上を目標とし、障害時RTO4時間以内・RPO15分以内とする | ダッシュボード・API稼働率は月間99.5%以上を目標とし、障害時RTO4時間以内・RPO15分以内とする |
| 水使用量データは工場ごとにテナント分離し、通信はTLS1.3以上で暗号化、ISMS認証取得を2年目末までに完了する | 水使用量データは工場ごとにテナント分離し、通信はTLS1.3以上で暗号化、ISMS認証取得を2年目末までに完了する |
| 同時接続拠点数240拠点・センサー点数最大2000点規模までスケール可能な構成とする | 同時接続拠点数240拠点・センサー点数最大2000点規模までスケール可能な構成とする |
| ベンチマーク用データは匿名化処理後に統計利用し、個社特定不可となる集計単位（同業種5社以上）で提供する | ベンチマーク用データは匿名化処理後に統計利用し、個社特定不可となる集計単位（同業種5社以上）で提供する |
| 監査ログ・操作履歴は5年間保存し、CDP等外部開示監査に対応できる形式で出力する | 監査ログ・操作履歴は5年間保存し、CDP等外部開示監査に対応できる形式で出力する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット候補の工場から既存の流量計データをExcelで受け取り、人力で工程別・時間帯別に集計・分析し、削減余地レポートを手作業で作成して仮説の反応を確かめる | 交通費とヒアリング用の資料作成費のみ |
| ②最小システム | クラウドへのデータ収集基盤とAI削減余地スコアリングの試作版を構築し、限定した工場でダッシュボード表示と月次レポートの自動生成を試す | 外部エンジニアへの短期外注費とクラウド利用料の水準感 |
| ③本開発 | チャット型アシスタント、ベンチマークデータベース、CDP等のESG開示フォーマット自動出力まで含めた正式版を開発し、代理店経由の展開に耐える体制にする | 採用したエンジニア・ドメインエキスパートの人件費を含む複数か月分の開発費 |
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。
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 中堅食品工場(従業員300名規模)の設備担当者・工場長 | 洗浄工程の水使用実態と削減課題の一次情報を得て要件検証するため | 食品産業センター等の業界団体紹介、または既存人脈経由で工場見学を依頼 |
| 水道工事会社の営業責任者(代理店候補) | 顧客接点と工場設備知識を持ち、販売代理店提携の初期交渉相手となる | 環境展・製造業DX展のブース訪問、地域水道工事業組合への紹介依頼 |
| 流量計メーカー(キーエンス・横河電機等)の技術営業担当 | 既存センサーとのデータ連携仕様・API提供可否を技術面で確認するため | 展示会での名刺交換後、技術連携窓口への正式なアポイント申請 |
| ESGコンサルティング会社のCDP開示支援担当コンサルタント | CDP Water Security開示支援機能のクロスセル提携可能性を探るため | CDPジャパン主催セミナー参加、ESGコンサル各社への直接メール打診 |
| 日本産業洗浄協議会等の業界団体の事務局担当者 | 会員企業への紹介ルート構築と工程別洗浄の専門知見収集のため | 協議会主催の勉強会・会員向け説明会に参加し名刺交換から接点構築 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 環境展・製造業DX展などの業界展示会 | ブース来場者に『工程別の水使用量、どの設備が一番効いているか把握できていますか』と聞き、その場で無料の簡易診断デモを見せて商談につなげる |
| 水道工事会社・省エネコンサル会社への協業アプローチ | 既存の取引先を持つ担当者に『御社の顧客の水道代削減提案に、うちの診断データを一緒に使いませんか』と持ちかけ、同行訪問で顧客紹介をお願いする |
| 日本産業洗浄協議会など業界団体の勉強会・交流会 | 設備担当者が集まる場で『どの工程の水量が無駄か特定できず困っている方はいますか』と問いかけ、個別ヒアリングの約束を取る |
| 既存人脈・知人経営者からの紹介 | 食品・化学系の工場経営者や設備担当者の知人に『水道代・排水費の削減で困っている工場を知りませんか』と紹介を依頼する |
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 新創業融資制度（新規開業資金） | 法人設立から間もない代表者（実質的な創業者） | 設立直後で無担保・無保証人での資金調達が必要な段階に合致し、運転資金・設備資金として800万円の融資を活用してAI開発とパイロット導入の先行費用を賄える |
| IT導入補助金 | SaaSを導入する側の中堅・中小製造業（顧客企業） | 自社のダッシュボード・診断SaaSを顧客が導入する際の初期費用負担を軽くできる制度で、代理店提案時の後押しになる |
| ものづくり補助金（省力化・新事業展開類型） | 新たな設備投資や新事業展開を行う中小企業（自社・顧客双方） | IoTセンサー設置や工程データ連携基盤の構築にかかる設備投資費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業して間もない事業者 | 創業期の人件費・広告費・専門家活用費の一部を助成対象にできるため、パイロット営業や採用の初期コストの補填先として候補になる |
| NEDO Deep Tech Startup支援事業（STS） | AI・IoT等の技術開発を行うスタートアップ | 時系列予測モデルやベンチマーク最適化アルゴリズムなど研究開発要素の強いAIエンジン開発費の一部を対象にできる可能性がある |
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……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
この領域に取り組む仲間がコミュニティに在籍しています。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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対的な表示です