Who（誰が）
建設業・製造業の安全衛生部門と現場所長、協力会社担当者、および将来的な買い手となる建設SaaS事業者・損保会社・安全コンサル会社
対象とする社会課題：安全パトロールの記録作成と是正管理が属人化し、労災の芽が見逃される
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。
安全パトロールは法律で義務づけられているのに、記録作成と是正確認に追われて本来の目的である危険の発見と改善が後回しになっている。紙とExcelでは同じ不備が繰り返され、労働災害は減らない。写真を撮るだけで判定と記録が終わり、是正の進捗まで追いかけてくれる仕組みがあれば、安全担当者は現場を見る時間を取り戻せる。
※ 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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建設現場や工場の安全パトロール担当者がスマホで危険箇所を撮影するだけで、AIが墜落・感電・挟まれ等のリスク種別と危険度(高・中・低)を即時判定し、過去の是正事例から指示文案まで自動生成するクラウドサービスです。
担当者はAIの提案を確認・修正し、その場で協力会社担当者にワンタップで是正依頼を送付。是正側はビフォーアフター写真を撮って投稿するだけで、AIが改善有無を自動判定し未改善なら自動再通知します。手作業で1回2〜3時間かかっていたパトロールが30〜40分に短縮され、紙のチェックリストとExcelでの是正管理から解放されます。月次では拠点別・工種別のリスク頻発ランキングを自動出力し、経営層向け安全会議資料としてそのまま使えます。
労働安全衛生法に基づく職場巡視は建設現場・工場で月1〜4回実施が義務付けられているが、記録は紙のチェックリストや手書きメモが中心で、全国の建設業・製造業の安全担当者(推計約35万人)の多くが本業と兼務している。
是正指示はExcelや口頭伝達に依存し、指摘した不備の8割以上が期限内に是正確認されないまま放置されているとの現場ヒアリングもある。厚労省統計では労働災害による死傷者数は年間13万人超で高止まりしており、うち約4割が「同種の不備の再発」に起因すると指摘される。パトロール担当者は写真は撮るが、危険度の判定・記録作成・是正依頼・進捗確認をすべて手作業で行うため1回のパトロールに平均2〜3時間を要し、記録の質は担当者のスキルに大きく依存する。特に中小の協力会社では専任の安全担当がおらず、本社の安全部門が全拠点を巡回しきれないことが構造的な課題になっている。
画像解析AIが撮影写真から危険箇所を検出し、労働安全衛生法・厚労省ガイドラインおよび過去の指摘データベースを学習した分類モデルでリスク種別と危険度をスコアリングする。
自然言語生成AIが検出結果と社内過去事例を組み合わせて是正指示文のドラフトを自動作成し、担当者の入力負担を削減する。画像比較AIが是正前後の写真ペアを解析し改善状態を自動判定することで人手による現地再確認の頻度を減らす。予測モデルが拠点・工種・季節ごとの事故発生確率を過去データから推定し、次回パトロールで重点確認すべき箇所を事前提案する。
現場の安全パトロール担当者がスマホで巡視中に危険箇所を撮影するだけで、AIが写真を即時解析し「墜落制圧」「感電」「挟まれ・巻き込まれ」等のリスク種別と危険度(高・中・低)を自動判定、過去の是正事例をもとに是正案文を自動生成する。
担当者はAIが提示した判定と文案を確認・修正し、その場で被指摘先(協力会社担当者や現場責任者)にワンタップで是正依頼を送付できる。是正側は指定期限までにビフォーアフター写真を撮影してアプリに投稿し、AIが改善の有無を画像比較で自動判定、未改善の場合は自動で再通知が行くため、安全担当者が進捗を逐一追いかける必要がなくなる。月次では蓄積された指摘データをAIが分析し、拠点別・工種別の頻発リスクランキングと再発防止提案をレポートとして自動出力し、経営層向けの安全会議資料としてそのまま使える。これにより1回のパトロールが平均2〜3時間から30〜40分程度に短縮され、是正完了率と再発防止の可視化が同時に実現する体験になる。
| 安全担当者の巡視・記録作成・是正管理にかかる人件費（10拠点・月4回・1回2.5時間・時給3,000円換算） | 年間約360万円 |
| 紙・Excelでの記録転記・集計・保管にかかる事務コスト | 年間約36万円 |
| 是正未確認・再発型労災が1件発生した場合の休業補償・行政対応・生産停止等の想定損失 | 1件あたり300万〜500万円の想定 |
| 記録不備による労働基準監督署の臨検・指摘対応にかかる人件費 | 年間50万円程度の想定 |
| SaaS月額利用料（拠点課金2万円×10拠点＋ID課金1,500円×20ID） | 月額約23万円（年間276万円） |
| 導入支援・初期設定費（初年度一括） | 80万円 |
| 安全分析レポートオプション | 月額5万円（年間60万円） |
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労働安全衛生法で月1〜4回義務付けられている職場巡視は、記録が紙のチェックリストや手書きメモ中心で、安全担当者(推計35万人)の多くが本業と兼務しながら対応している。
是正指示はExcelや口頭に依存し、指摘の8割以上が期限内に是正確認されないまま放置される実態がある。労働災害死傷者は年間13万人超で高止まりし、うち約4割が同種不備の再発に起因すると指摘されており、中小の協力会社では専任担当が不在で本社が全拠点を巡回しきれない構造的課題がある。
MVP開発は要件が明確な機能群(撮影・判定・是正依頼・通知)が中心のため請負契約が適するが、AI判定モデルの精度調整やパイロット企業からのフィードバック反映は試行錯誤を伴うため準委任契約で並走させるのが望ましい。
発注時はAI危険度判定の一致率85%達成を検収条件に含めるか、達成困難な場合の追加調整費用の扱いを事前に取り決めておくこと。また画像データの学習利用範囲・個人情報マスキング処理の責任分界点を契約書に明記し、パイロット企業の実データ提供に関する秘密保持条項を別途締結する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 建設現場・工場の安全パトロール担当者(本業兼務のケースが多い) |
| セカンダリ | 是正対応を行う協力会社担当者・現場責任者、経営層(安全会議資料の閲覧者) |
| 管理 | 本社安全衛生部門の管理者(契約・拠点ユーザー管理・レポート設定を担当) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 危険箇所検出・画像解析 | 巡視中に撮影した写真→AIが画像解析→危険箇所の位置と種別候補を検出結果として表示 |
| リスク種別・危険度自動判定 | 検出結果と法令・過去指摘DB→分類モデルでスコアリング→墜落制圧等リスク種別と高中低の危険度を出力 |
| 是正指示文ドラフト自動生成 | 危険度判定結果と類似過去事例→自然言語生成AI→是正指示文の下書きを担当者へ提示 |
| 是正依頼送付・期限管理 | 確認済み指摘内容と期限→送信操作→被指摘先へ通知し未対応時は自動で再通知 |
| ビフォーアフター写真投稿 | 是正後の現場写真→アプリへアップロード→是正前写真と紐づけて保存 |
| 画像比較AI改善判定 | 是正前後の写真ペア→画像比較AIが差分解析→改善有無を自動判定し結果を通知 |
| パトロール重点箇所事前提案 | 拠点・工種・季節の過去データ→予測モデルで事故発生確率推定→次回重点確認箇所を提示 |
| 拠点別・工種別リスクランキングレポート | 蓄積された指摘データ→AIが集計分析→頻発リスクランキングと再発防止提案を月次自動出力 |
| チェックリストカスタマイズ・過去データ移行 | 既存の紙チェックリストと過去記録→AI学習データ化→拠点別カスタム設定として登録 |
| 個人情報マスキング・アクセス権限管理 | 撮影写真中の人物・機密情報→自動マスキング処理→権限別アクセス制御で閲覧範囲を制限 |
| データ連携API提供 | 匿名化された統計データ→APIリクエスト→保険会社・コンサル会社へ集計値を返却 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, name, industry, plan_type, contract_start_date, billing_cycle |
sites | id, company_id, name, address, site_type, region |
users | id, company_id, site_id, name, role, email, password_hash |
patrols | id, site_id, user_id, patrol_date, status, duration_minutes |
findings | id, patrol_id, photo_url, risk_type, risk_level, ai_score, description, status |
corrections | id, finding_id, assignee_id, due_date, correction_text, status |
correction_photos | id, correction_id, photo_type, photo_url, uploaded_at, ai_judgement |
reports | id, company_id, period_type, period_start, period_end, report_url, generated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・認証画面 |
| 2 | パトロール撮影・記録画面 |
| 3 | AI判定結果確認画面 |
| 4 | 是正依頼送付画面 |
| 5 | 是正進捗一覧画面 |
| 6 | 拠点別リスクダッシュボード |
| 7 | 経営層向けレポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS S3(写真データの大容量保存に適する) |
| 2 | 独自CNNモデル(危険箇所検出の業界特化精度向上) |
| 3 | PyTorch(分類モデルの学習・運用に柔軟) |
| 4 | React Native(iOS/Android両対応を一括開発) |
| 5 | NestJS(API開発とスケーラビリティ確保) |
| 6 | PostgreSQL(拠点・企業別データの構造化管理に適する) |
| 7 | OpenAI API(是正文案の自然言語生成に活用) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤の月間稼働率99.5%以上を保証し、計画停止は月1回2時間以内に制限 |
| 性能 | 性能: 撮影から画像解析結果表示まで平均5秒以内、月次レポート生成は10分以内に完了 |
| セキュリティ | セキュリティ: 通信・保存データはAES256相当で暗号化、アクセスログを90日間保管し不正アクセスを検知 |
| 拡張性 | 拡張性: 同時接続ユーザー3,000名、登録拠点数1万拠点までの負荷に耐える設計 |
| データ保全 | データ保全: 撮影写真・是正記録は3世代バックアップし目標復旧時点RPO24時間以内 |
| 運用 | 運用: 労働安全衛生法・ガイドライン改正情報を3ヶ月以内にモデルとチェックリストへ反映 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット企業の巡視に同行し、撮影写真をもとに人手で危険度判定と是正文案を作成して渡し、判定結果と文案が現場でそのまま使えるかを確認する | 交通費と作業時間のみ、外部発注はほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | 写真アップロードと簡易な画像分類AI、是正依頼の通知機能だけを備えたアプリを用意し、実際の巡視で使ってもらい判定精度と操作の負荷を確認する | AI利用料と最小限のアプリ開発費、外注なら数か月分の水準 |
| ③本開発 | 画像比較による改善判定、月次レポート自動生成、権限管理・データ保管など本番運用に必要な機能を実装し、複数社での継続利用に耐える構成にする | 外注または開発チーム人件費で半年〜1年分に相当する水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 従業員300〜1,000名規模の建設会社の安全衛生部長・専任の安全管理者 | 月1〜4回の巡視義務を実務で回している当事者で、記録・是正の困りごとを最も具体的に語れる | 全国建設業協会や地域の建設業協会の安全大会・研修会に参加し名刺交換から紹介を依頼する |
| 労働基準監督署OBの労働安全コンサルタント（個人事務所または安全コンサルティング会社所属） | 労働安全衛生法の運用実態と是正指導の現場感覚を持ち、AI判定基準の妥当性検証に協力してもらえる | 日本労働安全衛生コンサルタント会の名簿・支部研修会経由で個別に面談依頼する |
| 損害保険会社の企業向け労災上乗せ保険担当者（法人営業部・商品開発部） | 付帯サービス化によるチャネル提携と匿名化データ連携APIの需要有無を早期に確認したい | 損保代理店経由、または保険会社の新規事業・DX推進部門に直接アプローチする |
| 自動車部品・化学工場等の製造業の安全衛生担当課長（工場長直下の安全管理者） | 製造業特有のリスク種別（挟まれ・巻き込まれ等）とチェックリスト運用の違いを把握するため | 中央労働災害防止協会（中災防）主催の安全大会・セミナーで直接接点を作る |
| 中小協力会社（一次・二次下請）の現場責任者で専任安全担当を置いていない事業者 | 本社安全部門が巡回しきれない構造的課題の当事者で、UI・操作性への抵抗感を実地検証できる | パイロット企業の紹介、または建設業協会青年部・工業団地の勉強会経由で接点を持つ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 労働安全コンサルタントへの直接訪問 | 「安全パトロールの記録作業を効率化するアプリを作っており、顧問先企業の安全担当者に無料で試してもらえないか」と依頼し、紹介してもらう |
| 建設業・製造業の安全衛生大会・展示会 | 名刺交換の場で「パトロール記録の手間を減らすツールを開発中で、御社の現場で1回だけ試し撮りさせてほしい」と声をかける |
| 損害保険会社の労災担当窓口 | 「労災上乗せ保険の付帯サービスとして提案できるツールを開発している、契約先企業を1社紹介してもらえないか」と相談する |
| 元労働基準監督署OB・安全衛生団体の人脈 | 「現場の安全担当者を紹介してほしい、パトロール記録のデジタル化について実際の困りごとを聞かせてほしい」と依頼する |
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 新規開業資金（新創業融資制度） | 法人設立から間もない代表者本人 | 自己資金100万円に対し創業融資として850万円規模の調達候補になり、着金までの期間を見込んで開発初期の人件費・AI開発費に充当できる |
| 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（この場合は将来の導入先企業側） | パイロット企業がパトロールAI導入時にこの補助金を使える可能性があり、価格の壁を下げる訴求材料として営業時に案内できる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的サービス開発や生産性向上に取り組む中小企業 | 画像解析AIモデルの開発や専用アプリの開発費が対象経費に含まれる可能性があり、自社の開発投資の一部を補える候補になる |
| 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 | 創業初期の広報費・展示会出展費・営業用資料作成費など、販路開拓に関わる費用の一部を補える候補になる |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定・創業から一定期間内の中小企業者 | 本社を東京都内に置く場合、賃借料や広告費など創業初期の運営費の一部を助成対象にできる候補になる |
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……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
労働・雇用領域の創業支援コミュニティに、同じ課題に取り組む仲間がいます。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表示です。