Who（誰が）
保有船舶10〜100隻規模の中堅海運会社・内航船オペレーター・傭船仲介会社の運航管理者と船長
対象とする社会課題：海運の燃料コストとCO2排出量を、気象・海流・燃料価格の不確実性下でどう最小化するか
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。
世界の貨物輸送の多くを担う海運は、燃料費が運航コストの半分以上を占める。それでも航路や巡航速度の判断は、船長の経験と紙の気象図に委ねられたままだ。悪天候を避ける迂回も、燃料を安く買える港の見極めも、担当者がExcelで手計算している。気象と燃料価格をAIが統合し、最適な航路を毎日示すことで、中小の海運会社にも省エネと脱炭素への一歩を届けたい。
※ 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850万円の申請資料も、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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SeaRoute AI Optimizerは、保有船10〜100隻規模の中堅海運会社・内航オペレーターの運航管理者が使うWebダッシュボード型サービスです。
船舶の位置情報とエンジン特性を登録し、目的地・出港予定日を入力するだけで、ECMWF気象データと主要40港のバンカー燃料価格を統合したAIが、燃料コスト最小の航路・巡航速度・給油港を24時間ごとに再計算して提示します。船長は航海中もタブレットで最新推奨航路を確認でき、悪天候接近時はAIが自動でアラートと代替航路を提案します。運航管理者はチャット形式で『明日までにロッテルダム着で最安コスト航路は?』と問い合わせるだけで、到着時刻・燃料費・CO2排出量を比較したシナリオを即座に得られ、Excelでの手動計算作業から解放されます。
世界の海運は貨物輸送量の約80%を担い、燃料費は運航コストの50〜60%を占めるが、多くの中小船社・オペレーターは航路決定を船長の経験と紙の気象図に依存している。
国際海事機関(IMO)は2030年までにCO2排出量を2008年比40%削減する目標を掲げているが、船齢15年以上の船舶を多く抱える中堅海運会社(保有船10〜50隻規模)はデジタル投資の余力が乏しく、最新の気象データと燃料価格情報をリアルタイムで統合活用できていない。実際、悪天候を避けるための迂回判断や巡航速度の調整は船長個人の裁量に委ねられ、同じ航路でも船舶ごとに燃料消費量が10〜15%変動する事例が報告されている。さらにシンガポールやロッテルダムなど主要港のバンカー燃料価格は日次で数%変動するため、給油地選定を誤ると年間で数百万円〜数千万円のコスト差が生じる。既存の航路計画ソフトは高額(年間数千万円規模)で大手船社向けに限定され、中堅・地方海運会社には手が届きにくい。担当者(運航管理者)は複数の気象サービスと燃料価格サイトを個別に確認し、Excelで手動計算するのが実態である。
気象予測AIは欧州中期予報センター(ECMWF)等の公開気象データと自社収集の海流・波浪データを組み合わせ、72時間〜10日先の海域別気象を時系列予測モデル(LSTM/勾脳ブースティング併用)で推定する。
航路最適化AIは船舶の燃料消費特性(船型・馬力・喫水)を学習したシミュレーションモデルと気象予測、燃料価格データを入力に、動的計画法・強化学習を用いて燃料コストと到着時刻の多目的最適化を行い、複数の航路候補を秒単位で再計算する。自然言語対話AI(LLMベース)は運航管理者からの問い合わせを解析し、最適化エンジンの出力を平易な言葉と図表で回答する。異常検知AIは実際の航行データと予測の差異を監視し、モデルの精度劣化やセンサー異常を検知して自動再学習をトリガーする。
運航管理者(オペレーター)は自社船舶の位置情報・エンジン特性データをWebダッシュボードに登録し、目的地と出港予定日を入力するだけで、AIが世界各海域の気象予報(風速・波高・海流)と主要40港のバンカー燃料価格データを統合解析し、燃料消費量とコストが最小になる航路・巡航速度・給油港の組み合わせを24時間ごとに再計算して提示する。
船長は航海中もタブレット端末で最新の推奨航路を確認でき、悪天候接近時にはAIが自動でアラートと代替航路案を提案する。運航管理者はチャット形式のAIアシスタントに「明日までにロッテルダムに到着したい場合の最安コスト航路は?」のように自然言語で問い合わせ、即座に複数シナリオの比較結果(到着時刻・燃料費・CO2排出量)を得られる。月次では船舶ごとの実燃料消費実績とAI予測値の差分レポートが自動生成され、燃費改善の効果を経営層に可視化する。導入企業は既存の航海計器(ECDIS)とAPI連携するだけで、新規ハードウェア投資なしに運用を開始できる。
| 航路・速度判断のばらつきによる燃料超過(同一航路で10〜15%変動、1隻月間燃料費1000万円想定の場合) | 年間約1,200万円/隻 |
| 給油港選定ミスによるバンカー燃料調達コスト増 | 年間300万〜800万円/隻 |
| 運航管理者による気象・燃料価格の手動収集・Excel集計工数(週10時間相当) | 年間約300万円(人件費換算) |
| CO2排出量報告書の外部委託費(四半期ごと) | 年間約200万円(1件50万円×4回) |
| SaaS基本プラン(船舶1隻あたり月額) | 月額8万円/隻(年間96万円/隻) |
| パフォーマンスフィー型オプション(20隻以上、削減額の15%) | 削減額に応じて変動(例:年間削減1,000万円なら150万円) |
| API連携ライセンス(既存ECDIS/フリートマネジメントソフト組込み) | 月額30万円〜/社(年間360万円〜) |
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あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
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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。
マーケ会社の紹介を希望する※ 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。
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中堅海運会社の運航管理者は、複数の気象サービスと燃料価格サイトを個別に確認し、Excelで手動計算して航路を決定しているのが実態である。
同じ航路でも船長個人の経験と裁量に燃料消費量が10〜15%変動し、給油地選定を誤ると年間数百万円〜数千万円のコスト差が生じる。既存の航路計画ソフトは年間数千万円規模で大手船社向けに限定され、船齢15年以上の船舶を多く抱えデジタル投資余力の乏しい中堅・地方海運会社には手が届かない。IMOの2030年CO2削減目標(2008年比40%)への対応も迫られており、既存ECDISに追加投資なく導入できる低コストな最適化基盤が必要とされている。
検証フェーズ(0-6ヶ月)はAIモデルの精度やUI要件が確定していないため準委任契約が適し、パイロット顧客の実データを見ながら仕様を調整する前提で発注する。
初期導入フェーズ以降のダッシュボード正式版開発は要件が固まるため請負契約が可能だが、気象・燃料価格APIの外部仕様変更に伴う改修は別途準委任での追加工数枠を確保すべきである。AIモデルの予測精度(燃料消費予測誤差5%以内等)は完成基準として契約書に明記しづらいため、精度目標は努力目標とし、検収基準は機能実装の完了と結合テスト合格に置くことを推奨する。安全運航に関わる航路推奨機能は船長の最終判断を前提とする旨を要件定義書・契約書双方に明記し、開発会社の責任範囲を限定しておく。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中堅海運会社・内航船オペレーターの運航管理者(陸上オフィスでダッシュボードを操作し航路計画を確定する担当者) |
| セカンダリ | 航海中の船長(タブレット端末で推奨航路とアラートを確認し最終判断を行う) |
| 管理 | 自社システム管理者およびSeaRoute AI Optimizer運営側のカスタマーサクセス担当者(船舶マスタ管理・API連携設定・利用状況モニタリングを行う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 船舶マスタ・エンジン特性登録機能 | 船舶の位置・船型・馬力・喫水を入力→DB登録→燃料消費シミュレーション用マスタとして出力。 |
| 気象予測AI解析機能 | ECMWF公開データと自社海流波浪データを入力→LSTM等で解析→72時間〜10日先の海域別気象予測を出力。 |
| 燃料価格データ統合機能 | 主要40港のバンカー燃料価格をAPI取得→日次正規化→最適化エンジン向け価格データとして出力。 |
| 航路・速度・給油港最適化機能 | 気象予測・燃料価格・船舶特性を入力→動的計画法/強化学習で最適化→航路・速度・給油港候補を出力。 |
| 定期再計算・更新機能 | 目的地・出港予定日を入力→24時間ごとに最新データで再計算→更新済み推奨航路をダッシュボードに出力。 |
| 悪天候アラート・代替航路提案機能 | 気象急変データを入力→AIが影響評価と代替航路を算出→船長・運航管理者へアラートと代替案を出力。 |
| タブレット航路表示機能 | 最新推奨航路データを入力→タブレット向けに整形→航海中の船長へ地図・数値で表示出力。 |
| AIチャットアシスタント機能 | 自然言語の問い合わせを入力→LLMが最適化結果を解析→到着時刻・燃料費・CO2排出量の比較を出力。 |
| 実績差分・CO2排出量レポート自動生成機能 | 実燃料消費実績とAI予測値・排出量を入力→月次で差分集計→経営層向けPDFレポートを自動出力。 |
| 異常検知・自動再学習機能 | 航行実績と予測値の乖離を入力→異常検知AIが精度劣化・センサー異常を判定→閾値超過時に再学習を実行。 |
| ECDIS/フリートマネジメントシステムAPI連携機能 | 自社ECDIS/FMSの運航データを入力→API経由で双方向同期→新規ハードなしに推奨航路を出力。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, company_name, plan_type, contract_start_date, billing_type, seat_count |
vessels | id, company_id, vessel_name, imo_number, vessel_type, gross_tonnage, engine_power_kw, draft_m, build_year |
users | id, company_id, name, role, email, last_login_at |
voyages | id, vessel_id, departure_port, arrival_port, departure_datetime, requested_arrival_datetime, status |
weather_forecasts | id, forecast_datetime, sea_area_code, lat, lon, wind_speed_ms, wave_height_m, current_speed_kn, source |
bunker_prices | id, port_code, fuel_type, price_usd_per_ton, recorded_at, source |
route_recommendations | id, voyage_id, calculated_at, recommended_route_geojson, recommended_speed_kn, estimated_fuel_cost_usd, estimated_co2_kg, estimated_arrival_datetime, alert_flag |
fuel_consumption_actuals | id, voyage_id, vessel_id, actual_fuel_consumed_ton, actual_arrival_datetime, prediction_diff_pct, recorded_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 船団ダッシュボード |
| 3 | 航路最適化結果画面 |
| 4 | 航海登録・目的地入力 |
| 5 | AIチャット問い合わせ |
| 6 | 月次燃費レポート画面 |
| 7 | アラート・通知一覧 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(EC2/S3/RDS): 気象・航行データの大容量処理と可用性確保 |
| 2 | PostgreSQL+PostGIS: 航路・海域データの地理空間検索に対応 |
| 3 | Python/FastAPI: 最適化エンジンとAPIサーバの高速実装 |
| 4 | LightGBM+LSTM: 気象予測の時系列・非線形特性を併用モデル化 |
| 5 | OR-Tools/Ray RLlib: 動的計画法と強化学習で多目的航路最適化 |
| 6 | React/TypeScript: ダッシュボードUIの型安全な開発と保守性 |
| 7 | OpenAI API: 自然言語問い合わせ応答のLLM対話基盤に利用 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上を維持し、月間ダウンタイムを約3.6時間以内に抑える想定。 |
| 性能 | 性能: 航路再計算は800隻規模でも24時間ごとに完了し、1隻あたりの計算時間を30秒以内に収める目安。 |
| セキュリティ | セキュリティ: 船舶位置・運航データはTLS1.3で通信暗号化、保存時はAES-256、ISO27001準拠の運用を想定。 |
| 運用 | 運用: 気象・燃料価格の外部APIは3系統以上を並行契約し、障害時はRTO1時間以内で自動フェイルオーバーする想定。 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 契約船舶数300〜800隻規模まで同時接続対応、APIレスポンスは95パーセンタイルで2秒以内を目安とする。 |
| バックアップ | バックアップ: 運航・燃料消費データは日次バックアップし、保存期間3年、リージョン間レプリケーションで冗長化する想定。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | AIを使わず、気象サービスと燃料価格サイトの情報をExcelで手動収集し、パイロット顧客の実際の航路について人手で最適な航路・給油港を計算して提案書として渡し、価値を感じるか確認する。 | AI利用料と展示会・訪問の交通費程度で、外部発注はほぼ発生しない水準 |
| ②最小システム | 気象API・燃料価格APIと連携する簡易ダッシュボードを外部開発で構築し、簡易な最適化ロジック（強化学習やLSTMは使わずルールベース中心）でパイロット数社にPoCを実施し、継続利用の意向を確認する。 | 外部開発で数か月分の外注費とクラウドインフラ費の水準 |
| ③本開発 | LSTM・強化学習による航路最適化AI、自然言語対話AI、異常検知AIを本実装し、ECDISとのAPI連携・CO2レポート自動生成機能を追加して正式版としてリリースする。 | 機械学習エンジニアやドメインエキスパートの人件費を含む本格開発費の水準 |
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 |
|---|---|---|
| 中堅内航海運会社(保有船10〜50隻規模)の運航管理者・運航部長 | 現場の航路決定プロセスと燃料コスト課題感を直接検証するため | 日本内航海運組合総連合会の会員名簿から紹介依頼、または業界紹介経由 |
| 海事専門商社(舶用機器・燃料商社)の営業担当者 | 中堅海運会社への導入チャネルとバンカー燃料価格情報を確保するため | Sea Japan/SMM展示会のブース訪問、既存取引先からの紹介依頼 |
| 気象データ提供会社(ウェザーニューズ等)の法人営業・提携担当 | 海域別気象・海流データのAPI提供条件とコストを確認するため | 企業サイトの法人問い合わせ窓口から提携打診、共通知人経由 |
| 国土交通省海事局 環境・脱炭素政策担当の職員 | IMO CO2規制動向とCO2レポート作成業務の規制上の位置づけを確認 | 海事局代表窓口へ事前相談予約、業界団体経由の紹介 |
| フリートマネジメントソフトベンダーのAPI連携担当エンジニア | ECDIS/既存システムとのAPI連携仕様と技術的実現性を確認するため | ベンダー公式サイトの開発者向け窓口、業界展示会での名刺交換 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 海事展示会（Sea Japan、SMM等）への出展・訪問 | ブース来場者に「燃料費の航路計算を今どうされていますか」と聞き、名刺交換した相手にパイロット導入への協力を個別に依頼する。 |
| 海運業界専門商社経由の紹介 | 商社の担当者に「中堅海運会社で燃費改善に悩んでいる会社を紹介してほしい」と依頼し、紹介先には無償のパイロット期間を提案する。 |
| 船級協会（ClassNK等）・海事コンサルタントのつながり | IMO CII/EEXI対応で困っている会社を紹介してもらい、「規制対応レポート作成を無償で試してみませんか」と持ちかける。 |
| 内航海運組合・地方海運会社の業界団体への直接アプローチ | 組合の勉強会や説明会に参加し、「Excelで手計算されている運航管理者の方に無料で診断します」と声をかけて個別面談を取る。 |
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（旧・新創業融資制度） | 法人設立から間もない創業者、法人・個人事業主 | 気象データAPI利用料やクラウドインフラ費など初期の運転資金を補う融資として候補になる。融資額は850万円で、着金は設立から2か月目ごろの想定。 |
| 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） | 革新的な製品・サービス開発を行う中小企業・小規模事業者 | 航路最適化AIや異常検知AIなどのシステム開発費の一部を補助対象にできる可能性があり、自己資金100万円に加える開発資金として候補になる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業初期の法人も対象になり得る） | Sea JapanやSMMなどの海事展示会への出展費、パンフレット・営業資料作成費など販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| 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（顧客側の中堅海運会社も対象になり得る） | 自社のSaaS導入時に顧客側が本補助金を活用できる可能性があり、商談時の導入ハードル低減の訴求材料として案内できる。 |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 都内で創業予定・創業初期の事業者 | 人件費・賃借料等の一部を助成対象にできる可能性があり、代表1名で動く創業期の固定費の下支えとして候補になる。 |
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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