Who（誰が）
買い手は空調設備メーカー、ビル管理会社、不動産デベロッパー、エネルギーマネジメント商社など既存の設備・施設運用資産を持つ企業を想定する
対象とする社会課題：商業施設における空調の過剰稼働によるエネルギー浪費と管理者の負担
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。
全国の商業施設では、人が少ない時間帯でも空調が決まった設定のまま最大出力で動き続け、電気代とCO2排出が積み上がっている。施設管理者は温湿度クレームを恐れて設定を下げられず、省エネと快適性の板挟みに疲弊しているのが実情である。人流データとAIで先の需要を読み、必要な場所に必要なだけ空調を届けることで、限られた人数でも無理なく脱炭素と快適性を両立できる仕組みが求められている。
※ 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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AeroSenseは、商業施設に設置済みの防犯カメラやWi-Fi/BLEセンサーの人流データをAIが解析し、フロア・ゾーンごとの滞留人数を15分単位で推定、翌30分〜3時間の空調負荷を予測して既存のBEMS/BASへ自動で制御指示を出すサービスです。
施設管理担当者はダッシュボード上で人流ヒートマップとAI推奨設定、削減電力量をワンクリックで確認でき、これまで『クレームが怖くて設定を下げられない』状態から、人が少ないゾーンだけ自動で冷暖房を絞る運用へ変わります。温度クレームが出た場合はチャットボットが報告を受け付け、翌日以降の予測ロジックに反映されるため、運用するほど精度が上がっていきます。1〜3名で数十系統を兼務する管理者の負担軽減と、施設全体の電力使用量10〜20%削減を同時に狙います。
全国の商業施設・複合ビルでは、テナントやフロア単位の空調が「決まった時間に決まった設定」で稼働し続けており、人が少ない時間帯でも冷暖房が最大出力で動いていることが多い。
中小規模のショッピングモール（延床1〜5万㎡）では施設管理担当者が1〜3名で数十系統の空調を兼務しており、館内の温湿度クレーム対応に追われて細かい制御調整まで手が回らない。経済産業省の調査でも商業施設の消費エネルギーの約4割が空調由来とされ、テナント数十店舗・フロア複数階を抱える施設ほど過剰稼働の余地が大きい。既存のBEMS（ビルエネルギー管理システム）はスケジュール制御が中心で、実際の人の滞留や動線変化にはリアルタイムで追従できていない。管理者は「クレームを恐れて設定を下げられない」というジレンマを抱え、省エネと快適性の両立が長年の課題となっている。人手による人流計測や個別最適化はコストと専門知識の壁があり、中小施設では未着手のまま放置されているのが実情である。
画像解析AI（人物検知・トラッキングモデル）が既存カメラ映像からゾーン別滞留人数をリアルタイム推定し、プライバシーに配慮して個人特定は行わず人数・密度データのみを抽出する。
時系列予測AI（LSTM/勾配ブースティング系モデル）が人流データ・気象データ・過去の空調稼働実績を学習し、ゾーン別の空調負荷を短期予測する。最適化エンジンが予測結果を基に「快適性を維持しつつ電力消費を最小化する制御パターン」を数理最適化（線形計画法または強化学習）で算出し、BASへ制御指示を自動送信する。自然言語対話AI（チャットボット）が管理者からのクレーム報告や設定変更依頼を受け付け、テキストを解析して該当ゾーン・時間帯の制御パラメータ調整に反映する。
施設内に設置済みの防犯カメラ映像またはWi-Fi/BLEセンサーから取得した人流データをAIが常時解析し、フロア・ゾーン単位の滞留人数と移動パターンを15分単位で推定する。
AIはこの人流予測と外気温・日射量・過去の空調負荷実績を組み合わせ、翌30分〜3時間先の必要冷暖房負荷を予測し、既存のBEMSやビル管理システム（BAS）にAPI経由で制御指示を送る。施設管理者はダッシュボード上で「現在の人流ヒートマップ」「AI推奨の空調設定」「実施した場合の削減電力量」を一目で確認し、ワンクリックで自動制御のON/OFFを切り替えられる。異常な温度クレームが発生した場合はチャットボットが管理者からの報告を受け付け、該当ゾーンの制御ロジックにフィードバックとして反映し、翌日以降の予測精度を改善する。導入初期は人手による最終承認フローを残し、3〜6ヶ月かけて自動制御率を段階的に引き上げる運用とする。
| 延床2.5万㎡施設における空調由来の過剰電力費(全体電力費の約4割相当) | 年額 約2,200万円の想定 |
| 施設管理担当者が個別クレーム対応・手動設定調整に割く人件費相当 | 月額 約20万円の想定(1人あたり月20〜25時間分) |
| 複数BEMSベンダーの仕様差異に対応するための外部委託・保守費 | 年額 約150万円の想定 |
| 過剰稼働による空調設備の劣化・修繕コスト増加分 | 年額 約80万円の想定 |
| 月額SaaS利用料(延床2.5万㎡・複数ゾーン想定) | 月額 25万円 |
| 初期導入・連携構築費(BAS/BEMS API接続含む、一括) | 初年度のみ 200万円 |
| データ分析レポート提供(月次アドオン) | 月額 5万円 |
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延床1〜5万㎡のショッピングモールでは施設管理担当者が1〜3名で数十系統の空調を兼務しており、テナントからの温湿度クレーム対応に追われて細かい制御調整まで手が回っていない。
既存のBEMSはスケジュール制御が中心で、実際の人の滞留や動線変化にリアルタイムで追従できず、人が少ない時間帯でも冷暖房が最大出力で稼働し続けている。経産省調査では商業施設の消費エネルギーの約4割が空調由来とされ、削減余地が大きいにもかかわらず、人手による人流計測や個別最適化はコストと専門知識の壁があり中小施設では未着手のまま放置されている。管理者は『クレームを恐れて設定を下げられない』というジレンマを抱えており、省エネと快適性の両立を支援する仕組みが必要とされている。
MVPフェーズは要件・仕様が実証を通じて変化しやすいため準委任契約が適しており、特に人流解析AIと負荷予測モデルの精度検証部分は仕様確定前の試行錯誤が多く見込まれる。
一方、BAS/BEMS連携APIやダッシュボードなど仕様が固まった機能については、範囲を区切った請負契約で発注し工数超過リスクを抑えることが望ましい。発注時はベンダーごとのAPI仕様差異が導入工数に直結するため、対象施設のBAS種別を契約前に必ず確認し、想定外の連携作業が発生した場合の追加見積もり条件を事前に取り決めておく必要がある。またAIモデルの精度目標（MAPE10%以下等）は契約時点では達成保証が難しいため、KPIは努力目標として明記し、成果報酬型の対価には含めない設計とする。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 商業施設・複合ビルの施設管理担当者（1〜3名で数十系統の空調を兼務する運用担当者） |
| セカンダリ | ビル管理会社・設備工事会社の代理店担当者、省エネ診断を行う専門商社の営業担当 |
| 管理 | AeroSense運営側のカスタマーサクセス担当・AIモデル運用担当（予測精度・制御ロジックの監視と調整を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 人流検知・カウント機能 | カメラ映像/Wi-Fi・BLE信号→AI人物検知・トラッキングで解析→ゾーン別15分単位の滞留人数を出力 |
| 空調負荷予測機能 | 人流データ・気象データ・過去稼働実績→LSTM予測モデルで解析→30分〜3時間先のゾーン別空調負荷を出力 |
| 空調制御最適化機能 | 予測負荷データ→線形計画法で最適制御パターンを算出→BASへ制御指示をAPI送信 |
| クレーム対応チャットボット機能 | 管理者からのクレーム・変更依頼テキスト→NLP解析→該当ゾーンの制御パラメータへ反映 |
| BAS/BEMS連携機能 | AI制御指示データ→標準連携モジュールでベンダー別形式に変換→各社BAS/BEMSへ設定送信 |
| 統合ダッシュボード表示機能 | 人流・予測・削減量データ→集計処理→ヒートマップ・推奨設定・削減量を画面表示 |
| 自動制御ON/OFF切替機能 | 管理者の操作入力→設定値を更新→対象ゾーンの自動制御を即時に有効/無効化 |
| 人手承認フロー管理機能 | AI推奨制御案→承認待ちキューへ登録→管理者承認後にBASへ制御実行 |
| 削減電力量算出・レポート機能 | 実績電力データとベースライン値→差分計算処理→施設別削減電力量レポートを生成 |
| 異常検知・アラート通知機能 | センサー異常値・API通信断イベント→閾値判定処理→管理者へアラートを自動通知 |
| テナント別エネルギー分析レポート機能 | テナント別・時間帯別電力消費データ→月次集計分析→PDF/CSVレポートを自動配信 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, address, total_floor_area, zone_count, bas_vendor, contract_plan, created_at |
zones | zone_id, facility_id, floor, zone_name, area_sqm, camera_id, sensor_type |
occupancy_data | occupancy_id, zone_id, timestamp, person_count, density, source_type |
weather_data | weather_id, facility_id, timestamp, outdoor_temp, humidity, solar_radiation |
hvac_load_actual | load_id, zone_id, timestamp, power_kwh, setpoint_temp, mode |
load_predictions | prediction_id, zone_id, target_timestamp, predicted_load, predicted_setpoint, model_version, mape |
control_commands | command_id, zone_id, issued_at, command_type, command_value, approval_status, executed_at |
complaints | complaint_id, zone_id, reported_at, content, category, reflected_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 人流ヒートマップ画面 |
| 2 | AI推奨設定確認画面 |
| 3 | 削減電力量ダッシュボード |
| 4 | 自動制御ON/OFF設定画面 |
| 5 | クレーム受付チャット画面 |
| 6 | 施設・ゾーン管理画面 |
| 7 | 月次エネルギーレポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(クラウド基盤、複数施設分散処理に対応しやすい) |
| 2 | TimescaleDB(時系列の人流・空調データ蓄積に最適) |
| 3 | PyTorch(人物検知・トラッキングモデル開発に採用) |
| 4 | LightGBM(短期負荷予測、学習速度と精度のバランス) |
| 5 | OR-Tools(線形計画法による制御最適化エンジン構築) |
| 6 | React(管理者ダッシュボードのUI開発) |
| 7 | Dialogflow CX(クレーム受付チャットボットの自然言語処理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上（月間許容ダウンタイム約3.6時間以内）を維持する |
| 性能 | 性能: 人流解析の処理遅延は1分以内、負荷予測モデルは15分間隔で再計算・更新する |
| セキュリティ | セキュリティ: カメラ映像は個人特定不可の人数・密度データのみ保持し原画像は7日以内に自動削除、通信は全てTLS1.2以上で暗号化する |
| 拡張性 | 拡張性: 1施設あたり最大200ゾーン、同時接続150施設規模までの負荷に耐える構成とする |
| 運用 | 運用: BAS/BEMS API連携異常発生時は5分以内に管理者へ自動通知し、復旧手順を提示する |
| データ保持 | データ保持: 空調稼働ログ・人流集計データを3年間保存し、業態別テンプレート学習に再利用可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証パートナー施設の既存カメラ映像を借りて人数を目視カウントし、時間帯別の空調負荷実績と重ね合わせて手作業で削減余地を試算し、仮説の当たり外れを確認する | 自分の作業時間と交通費、既存データの閲覧協力費程度 |
| ②最小システム | 画像解析AIの既存APIを使ってゾーン別滞留人数を自動推定し、簡易ダッシュボードで人流ヒートマップとAI推奨設定を表示するだけの試作を1〜2施設で動かし、BAS連携なしで手動反映してみる | AI利用料とクラウド費用、外注部分は数か月分の開発費 |
| ③本開発 | BACnet/Modbus経由でBAS/BEMSへ自動制御指示を送る本番システムを構築し、自動制御率を段階的に引き上げながらチャットボットによるフィードバック学習の仕組みを組み込む | 設備エンジニア・AIエンジニアの人件費を含む外注または内製での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……
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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 |
|---|---|---|
| 延床1〜5万㎡の中小ショッピングモールの施設管理責任者（施設管理部長クラス） | 空調クレーム対応の実態と既存BEMSの制御粒度を直接把握するため | 日本ショッピングセンター協会の会員企業リストから施設管理部門へ直接アポイント |
| 大手ビル管理会社（例：日本ビルサービス、東急コミュニティー等）の技術営業責任者 | 代理店提携の窓口となり、複数施設への横展開ルートを確保するため | ビルメンテナンス協会の展示会・セミナーで名刺交換し個別訪問を依頼 |
| 主要BAS/BEMSベンダー（アズビル、ジョンソンコントロールズ等）のAPI連携技術担当者 | API仕様の違いと連携工数の実態を確認し標準連携モジュール設計に反映するため | 各社の技術サポート窓口経由でAPI連携に関する技術打合せを申し込む |
| 空調設備メーカー系列代理店（ダイキン・三菱電機の特約店）の営業担当者 | 既存空調設備への後付け導入可否と現場工事の制約を確認するため | メーカー主催の省エネソリューション商談会に出展し名刺交換 |
| 省エネ診断を行う専門商社（丸紅新電力、伊藤忠エネクス等）のソリューション営業担当者 | 既存の省エネ診断顧客リストへのクロスセル可能性を探るため | ESCO事業者協議会や省エネセンターのマッチングイベントで接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 設備工事会社・ビル管理会社の担当者経由 | 既存の空調工事・BEMS保守で付き合いのある担当者に「実証施設として無償モニターしてくれる中小モールを紹介してほしい」と直接頼む |
| 省エネ診断を行う専門商社への同行営業 | 商社の既存クライアント訪問に同席させてもらい「省エネ診断の次の一手として人流連動AI制御を試してみませんか」と提案する |
| 自治体・商工会議所の省エネ相談窓口 | 商工会議所の省エネセミナーに参加し、担当者に「延床1〜5万平米規模の施設管理者を紹介してほしい」と相談する |
| ダイキン・三菱電機系列の代理店網 | 既存の空調保守契約更新のタイミングで代理店担当者に「後付けで導入できる人流連動制御を一緒に提案してほしい」と持ちかける |
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 | 事業を開始してから一定期間内の法人・個人事業主 | 自己資金100万円に加えて運転資金の融資（合計730万円の想定）を受けられ、実証パートナー施設への人件費・開発費に充当できる候補になる |
| 中小企業省力化投資補助金 | 人手不足対応のためIT・センサー等の省力化製品を導入する中小企業 | 施設管理者の兼務負担を減らすAI制御という省力化効果を訴求しやすく、実証施設側の導入コスト負担を下げる提案材料になる |
| 環境共創イニシアチブ（SII）省エネルギー投資促進支援事業費補助金 | 省エネ設備・システムを導入する事業者（施設側が申請主体になることが多い） | 空調AI最適化による電力削減という省エネ効果が補助対象と合致し、導入施設側の初期費用負担を下げて営業しやすくなる候補になる |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入する中小企業・小規模事業者 | 月額SaaS利用料や初期連携構築費が補助対象ITツール導入費として整理できれば、中小規模ショッピングモール側の導入ハードルを下げられる候補になる |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業者 | 実証・モデル構築フェーズの人件費・広告費の一部をカバーできる可能性があり、自己資金100万円を補う候補になる |
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……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
環境・脱炭素領域で挑戦する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・登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です。