Who（誰が）
従業員30〜300名規模の中小運送会社・建設下請け企業の配車担当者・工程管理者、および将来的には元請けゼネコンや荷主企業の管理部門
対象とする社会課題：運送・建設の時間外労働上限規制(2024年問題)による現場破綻
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。
2024年問題で運送・建設の中小企業は、人を増やせないまま稼働時間だけを削られている。配車担当者はExcelと経験則で人繰りを組み、違反を承知で走らせるか、受注を断るかの二択に追い込まれてきた。工程組換AIは、法令の壁と人手不足の板挟みで疲弊する現場に、数分で複数の選択肢を示し、担当者が納得して選べる仕組みを届ける。
※ 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。
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運送会社の配車担当者や建設現場の工程管理者が、受注案件の納期・距離・作業内容・必要人数をスマホやPCに入力すると、AIがドライバー・職人ごとの残り可働時間や資格、居住地、過去の疲労データを突き合わせ、数分でコスト最優先・納期最優先・法令遵守最優先の3案を自動生成します。
担当者は『この現場を2日早めたら誰が空くか』などをチャット形式で質問しながら微調整し、上限規制や休息期間違反があれば該当箇所が赤くアラート表示され代替案も同時に出ます。従来は半日かかっていた手組みのシフト作成が1時間以内に短縮され、稼働ログを学習することで提案精度が使うほど上がっていく、現場の人繰りを支えるSaaSです。
2024年4月から運送業・建設業にも時間外労働の上限規制(年960時間等)が適用され、中小の運送会社(従業員30〜100名規模)や建設下請け企業(職人10〜50名規模)は人員を増やせないまま稼働時間だけを削らざるを得ない状況にある。
国交省調査では長距離トラック輸送の約4割が規制超過リスクを抱え、建設業でも工期遅延・追加コストが常態化している。現場の配車担当や工程管理者はExcelと経験則で人繰りを組んでおり、規制違反を避けるために受注を断る、または黙って違反するという二択に追い込まれるケースが多い。中小事業者は専門のコンサルや高額なSaaSを導入する余力がなく、属人的な調整に頼るため労働時間の可視化すら進んでいない。結果として離職率が高止まりし、若手が定着せず人手不足がさらに悪化する悪循環が続いている。
需要予測AIが受注データと過去の繁閉パターンから今後2〜4週間の必要人員・車両数を予測し、組合せ最適化アルゴリズム(制約充足問題として定式化)が労働時間・休息時間・資格・移動距離を制約条件に組み込んで工程表を自動生成する。
自然言語対話AI(LLM)が現場担当者からの『この案件を後ろ倒しにできるか』等の曖昧な要望を解釈し、再最適化の指示に変換する。画像・音声解析は将来拡張として日報の手書き記録や口頭報告をOCR・音声認識で自動データ化し入力負荷を下げる。稼働実績データを継続学習することで、個々のドライバー・職人の疲労傾向や遅延パターンを反映した精度向上を行う。
運送会社の配車担当・建設現場の工程管理者がスマホやPCから受注案件・現場情報(納期、距離、作業内容、必要人数)を入力すると、AIが各ドライバー・職人の残り可働時間、資格、居住地、過去の疲労度データを突き合わせて最適な配車表・工程表を自動生成する。
従来は担当者が半日かけて手組みしていたシフトを、AIが数分で複数案(コスト最優先案・納期最優先案・法令遵守最優先案)として提示し、担当者は対話型チャットで『この現場を2日早めたら誰が空くか』などを自然言語で質問しながら微調整できる。生成した工程は上限規制・休息期間(勤務間インターバル)を自動チェックし、違反リスクがある箇所は赤色でアラート表示され、代替案が同時提示される。実行後は実際の稼働ログ(GPS・打刻データ)をAIが学習し、次回以降の予測精度と提案の的中率を継続的に改善する。
| 配車・工程組換にかかる担当者の残業代(手組み対応) | 年間約60万円(月5万円相当×12ヶ月) |
| 労基署是正勧告・Gマーク剥奪リスクへの対応コスト | 年間目安30万円〜100万円(監査対応・是正措置費含む) |
| 離職による採用・教育コスト(ドライバー・職人) | 1名あたり50万円〜100万円、年間2〜3名で最大300万円 |
| 人繰りできず断る受注案件による機会損失 | 月間約50万円(月1〜2件相当)、年間600万円の想定 |
| SaaS月額利用料(従業員60名規模、ドライバー・職人60名換算) | 月額約8万円(1名あたり800円換算) |
| 初期導入支援費(勤怠・配車システム連携含む) | 初回一括50万円 |
| 元請け向け法令遵守ダッシュボード上位プラン | 月額30万円 |
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2024年4月の時間外労働上限規制により、運送・建設の中小事業者は人員を増やせないまま稼働を削らざるを得ず、Excelと経験則に頼る配車担当・工程管理者が受注を断るか黙って違反するかの二択を迫られている。
国交省調査では長距離輸送の約4割が規制超過リスクを抱えるが、専門コンサルや高額SaaSを導入する余力のない企業がほとんどで、労働時間の可視化すら進んでいない。属人的な調整の限界が離職率の高止まりと若手の未定着を招き、人手不足がさらに悪化する悪循環に陥っている。この状況を変えるには、既存の業務フローを大きく変えずに導入でき、法令チェックを自動化する仕組みが必要である。
MVP開発は要件が最適化アルゴリズムの精度検証やUI試行錯誤を伴うため、まずは準委任契約で仕様を固めながら進め、PoC完了後に機能範囲が明確になった段階で請負契約に切り替えることを推奨する。
特に組合せ最適化アルゴリズムの精度目標(手作業比80%削減等)は開発着手時点で完全に仕様化しづらいため、準委任フェーズでは月次のレビュー会議と受入基準の段階的合意を契約書に明記すべきである。勤怠・配車システムとのAPI連携は連携先ベンダーの仕様変更リスクがあるため、瑕疵担保・保守範囲を連携先ごとに分けて契約に明示すること。稼働データの学習に用いる顧客データの取扱いについては、委託先への再委託条件とデータ保持・削除ポリシーを契約書に別紙で定めることが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 運送会社の配車担当者、建設下請け企業の工程管理者（現場で日々シフト・工程を組む実務者） |
| セカンダリ | ドライバー・職人本人（割当結果の確認・稼働実績の打刻）、社労士・行政書士（法令遵守状況の確認） |
| 管理 | 自社の労務管理責任者・経営層（導入企業側）、および開発側のカスタマーサクセス担当（複数顧客の稼働状況・解約リスクを横断管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 受注案件・現場情報入力機能 | 配車担当が納期・距離・作業内容・必要人数を入力→データ検証→案件マスタに登録 |
| 需要予測AI機能 | 過去受注データ・繁閑パターンを入力→AIが予測→2〜4週間先の必要人員・車両数を出力 |
| 配車表・工程表自動生成機能 | 案件情報と可働時間・資格・居住地データを入力→制約充足最適化→配車表/工程表を生成 |
| 複数案提示機能 | 生成済み工程データを入力→評価軸別に再計算→コスト/納期/法令優先の3案を提示 |
| 対話型チャット調整機能 | 担当者の自然言語要望を入力→LLMが再最適化指示に変換→修正済み工程表を出力 |
| 法令違反アラート機能 | 生成工程表を入力→上限規制・休息時間を自動チェック→違反箇所を赤色表示 |
| 代替案自動提示機能 | 違反アラート発生箇所を入力→制約再計算→是正済み代替案を自動生成し提示 |
| 稼働ログ学習・精度改善機能 | GPS・打刻の実績データを入力→AIが継続学習→疲労予測・遅延予測モデルを更新 |
| 外部システムAPI連携機能 | 勤怠・配車システムの既存データを入力→API経由で同期→重複入力なしに反映 |
| 日報OCR・音声入力機能 | 手書き日報画像・口頭報告音声を入力→OCR/音声認識で解析→稼働実績データ化 |
| 元請け向け法令遵守ダッシュボード | 協力会社群の稼働・遵守データを入力→横断集計→違反リスク一覧を画面表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, industry_type, employee_count, plan_type, contract_date |
workers | worker_id, company_id, name, qualification, home_address, max_work_hours, fatigue_score |
vehicles | vehicle_id, company_id, vehicle_type, capacity, inspection_date, status |
orders | order_id, company_id, client_name, deadline, distance, required_workers, work_type |
schedules | schedule_id, order_id, plan_type, generated_at, status, version |
assignments | assignment_id, schedule_id, worker_id, vehicle_id, start_time, end_time |
work_logs | log_id, worker_id, gps_location, clock_in, clock_out, actual_hours |
compliance_alerts | alert_id, schedule_id, alert_type, severity, message, resolved_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・企業選択画面 |
| 2 | 案件・現場情報入力画面 |
| 3 | 工程表生成結果一覧画面 |
| 4 | ガントチャート詳細画面 |
| 5 | AIチャット調整画面 |
| 6 | 違反アラート対応画面 |
| 7 | 稼働実績ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(最適化アルゴリズムの標準実装言語) |
| 2 | Google OR-Tools(制約充足問題ソルバー) |
| 3 | LLM API(自然言語での再最適化指示解釈) |
| 4 | PostgreSQL(勤怠・配車データの一貫管理) |
| 5 | AWS(スケーラブルなクラウド運用基盤) |
| 6 | React(対話型UI・ガントチャート構築) |
| 7 | REST API連携基盤(勤怠・配車システム接続) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上(ダウンタイム月3.6時間以内)を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: 案件100件規模の工程最適化計算を60秒以内に完了させる想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 勤怠・GPS等の個人情報はAES-256で暗号化し、アクセスログを1年間保持する想定 |
| 運用 | 運用: 障害発生時は4時間以内の復旧を目標とし、データは日次バックアップ・30日間保管する想定 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目時点で同時接続500社・利用ユーザー1万人規模まで性能劣化なく対応する想定 |
| 監査 | 監査: 法令パラメータの変更履歴を全件記録し3年間保存する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 運送会社数社の実際の配車データをExcelで受け取り、代表自身が制約条件を手作業で整理して最適配車案を人力で作成し、担当者の手組みとの時間差・精度差を検証する | AI利用料と訪問交通費だけ |
| ②最小システム | 入力フォームと簡易な組合せ最適化ロジックのみを実装し、法令違反アラート表示までを最小限動くものにして、パイロット企業に実際の案件で使ってもらいフィードバックを得る | 外注で数か月分の開発費用が目安 |
| ③本開発 | 対話型チャットによる再最適化、稼働ログの自動学習、勤怠・配車システムとのAPI連携を実装し、複数社での並行導入に耐える本番運用の基盤を構築する | 外注・自社開発合わせて半年〜1年分の開発費用が目安 |
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……
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 |
|---|---|---|
| 中小運送会社(従業員30〜100名規模)の運行管理者・配車担当者 | 現場の配車業務の実態と課題を直接把握し、PoC協力先を確保するため | 都道府県トラック協会の会員名簿・地方運輸局主催の説明会経由で紹介依頼 |
| 建設下請け企業(職人10〜50名規模)の施工管理者・工程担当 | 工程組換の業務フローと暗黙知(取引先関係等)を理解するため | 建設業協会の支部会合や地場ゼネコンの二次下請け紹介を通じて接触 |
| 都道府県トラック協会の経営改善・労務管理担当部署の職員 | 会員企業への周知チャネルとGマーク関連情報の入手窓口になるため | 全日本トラック協会の都道府県支部窓口に事業説明資料を持参し面談依頼 |
| 運送・建設業を主要顧客に持つ社労士事務所の代表社労士 | 労働時間管理の実務知識と紹介パートナー網を得るため | 社労士会の建設・運輸部会や労務管理セミナー登壇者に直接コンタクト |
| 地方運輸局の貨物課(自動車運送事業の監督窓口)担当官 | 改善基準告示・監査基準の運用実態を確認し制度変更リスクを把握するため | 運輸局の相談窓口に事前予約のうえヒアリング目的を明記して訪問 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地方運輸局・トラック協会の説明会 | 2024年問題対応の勉強会枠に登壇希望を出し、『配車表を自動で組み替える仕組みを無料で試したい会社を探しています』と伝えて紹介を依頼する |
| 社労士・行政書士事務所への個別訪問 | 36協定の相談を受けている顧問先の中から、規模30名以上の運送・建設業者を紹介してもらえないか個別に依頼する |
| 建設業協会の会員向け勉強会 | 工期遅延・人繰りの悩みを持つ下請け企業向けに、無料の工程診断を実施する会として案内し参加者を募る |
| 既存の配車・勤怠SaaSベンダーとの連携紹介 | API連携先の営業担当に、法令違反アラート機能が刺さりそうな既存顧客を紹介してもらえないか相談する |
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creation企業育成貸付・新規開業資金 | 法人設立から間もない創業者（自己資金や事業計画があること） | 設立から2か月目ごろの着金を前提に運転資金を確保でき、融資合計は500万円の枠組みで初期のアルゴリズム開発・パイロット導入費に充当できる候補になる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者へITツールを提供するベンダー、またはITツールを導入する中小企業 | 配車最適化SaaSを労務管理・法令遵守ツールとして位置づけ、導入企業側の補助対象ツールとして登録できれば商談時の導入障壁を下げる材料になる |
| ものづくり補助金（革新的サービス類型） | 新たなサービス・生産プロセスの改善に取り組む中小企業 | 組合せ最適化アルゴリズムと稼働ログ学習機能の開発を革新的サービス開発の設備投資として申請できる可能性がある |
| 事業再構築補助金 | 新市場・新分野へ展開する中小企業等 | 運送業向けから建設業向けへの機能拡張、さらに元請け・荷主向け上位ダッシュボードへの展開を新分野展開として申請できる余地がある |
| 東京都創業助成事業（または各自治体の創業助成金） | 都内（各自治体）で創業を予定・実施した者 | 自己資金100万円に加え、人件費や賃借料などの立ち上げ費用の一部を補える候補として検討価値がある |
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。
運送・建設DXに取り組む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。
※ バッジは閲覧・登録などの動きにもとづく自動集計で、相対的な表示です。