Who（誰が）
従業員50〜500人規模の中小・中堅製造業の経営者、安全衛生担当者、および提携する損保会社・工業会の担当者が主な利用者・関係者である
対象とする社会課題：製造現場における労働災害の予兆を捉えられず、重大事故が繰り返される
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。
製造現場の安全管理は今も熟練者の勘や月1回の巡視に頼っており、同じ種類の労災が工場を変えて繰り返されている。従業員300人未満の中小製造業の多くは専任の安全担当者を置けず、事故は起きてから原因を探る事後対応に終始する。作業員の動作や疲労の兆しを日々のデータとして可視化し、事故の手前で気づける仕組みを届けたい。
※ 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。
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AIセーフティセンスは、工場内に設置した深度カメラとウェアラブル加速度センサーで作業員の動作・姿勢・移動を常時計測し、AIが「はさまれ・墜落・過労」などの労災予兆をスコア化して現場のタブレットやスマートウォッチにリアルタイムで知らせる仕組みです。
従業員300人未満で専任の安全担当者を置けない中小製造業でも、月1回の巡視やヒヤリハット報告任せだった安全管理を、AIが24時間見守る体制に置き換えます。作業員は腰の曲げ角度が閾値を超えた瞬間や立入禁止区域への接近時に「無理な姿勢です、休憩を」といった改善提案型メッセージを受け取り、安全管理者は月次ダッシュボードで工場全体の弱点傾向を把握し朝礼で共有できます。監視ではなく相棒として現場に受け入れられることを狙った設計です。
厚生労働省の統計では製造業の労働災害による死傷者数は年間2.6万人超で高止まりしており、うち約4割は「はさまれ・巻き込まれ」「墜落・転落」など動作起因の災害である。
多くの現場では安全管理はヒヤリハット報告や月1回の巡視など人手・経験則に依存しており、ベテラン安全担当者の勘に頼る属人的な運用が続いている。従業員300人未満の中小製造業(全国製造事業所の約96%)では専任の安全衛生スタッフを置けず、兼務担当者が片手間で対応しているケースが大半である。過去の災害データや作業員の動線・姿勢・疲労度などの定量データが蓄積されず、事故が起きてから原因を分析する「事後対応」に終始しているのが実情である。結果として同種の災害が異なる工場で繰り返し発生し、労災保険料率の上昇や熟練人材の離職にもつながっている。
画像解析AI(骨格推定モデル)が作業員の姿勢・動作を0.5秒間隔で推定し、無理な体勢や危険動作を検知する。
時系列予測モデルが加速度センサーと設備稼働ログから疲労蓄積度・注意力低下の予兆を算出し、災害発生確率をスコアリングする。自然言語生成AIが検知結果を現場向けの平易な注意喚起メッセージや管理者向け月次レポートに自動変換し、蓄積データから異常パターンをクラスタリングして工場ごとの弱点傾向を可視化する最適化アルゴリズムも組み込む。
工場内の危険エリアや設備周辺に設置した深度カメラ・ウェアラブル加速度センサー・既存の生産管理システムのログを統合し、作業員の動作・姿勢・移動速度・設備の稼働状態をAIがリアルタイムに解析する。
AIは過去の労災データと現場の動作パターンを突き合わせ、「腰の曲げ角度が閾値を超えた」「立入禁止区域への接近」「疲労兆候(まばたき頻度・歩行速度低下)」などの予兆スコアを算出し、危険度が一定水準を超えると現場のタブレットやスマートウォッチに即時アラートを送る。安全管理者は月次でダッシュボードを確認し、AIが自動生成した「今月のヒヤリハット傾向レポート」をもとに朝礼で注意喚起する運用に変わる。導入企業は初期にセンサー設置とAIモデルのキャリブレーション(2週間程度)を行い、以降は月額利用料で継続的にAIが学習・精度向上を行う体験となる。現場作業員にとっては「怒られる監視」ではなく「自分を守ってくれる相棒」として受け入れられるよう、アラートは改善提案型の対話メッセージで通知する。
| 労災事故による休業補償・治療費(1件あたり平均) | 年額 約120万円(中小製造業の労災1件あたり想定) |
| 労災保険料率上昇分(メリット制による割増) | 年額 約50万〜100万円 |
| 兼務安全担当者の巡視・報告集計にかかる人件費相当 | 月額 約8万円(月20時間×時給4,000円換算) |
| 熟練作業員の離職に伴う採用・教育コスト | 年額 約80万円(1名離職あたり) |
| 初期導入費(センサー設置・AIキャリブレーション) | 150万〜400万円(初回のみ) |
| 月額プラットフォーム利用料(1ライン・作業員50名規模) | 月額15万円 |
| 損保連携アフィリエイト(成約時のみ) | 1件あたり3万〜5万円 |
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製造業の労働災害死傷者数は年間2.6万人超で高止まりし、うち約4割ははさまれ・墜落など動作起因の災害だが、多くの現場では兼務担当者がヒヤリハット報告や月1回の巡視に頼る属人的な運用を続けている。
従業員300人未満の中小製造業は全国事業所の約96%を占めるが専任の安全衛生スタッフを置く余力がなく、事故が起きてから原因を分析する事後対応に終始している。作業員の動線・姿勢・疲労度といった定量データが蓄積されないため、同種の災害が別の工場で繰り返し発生し、労災保険料率の上昇や熟練人材の離職を招いている。現場の勘と経験に依存しない、データに基づく予兆検知の仕組みが必要とされている。
Phase1のPoC検証(0-6ヶ月)は要件が流動的で骨格推定AIの精度目標も未確定なため準委任契約が適し、誤検知率30%以下という定性的な確認基準を握りながら進める形が向く。
Phase2以降のSaaSダッシュボード・アラート機能の正式リリースは要件が固まるため請負契約に切り替え、誤検知率20%以下・アラート応答速度などの検収基準を契約書に明記すべきである。センサーやウェアラブル端末のハードウェア調達は開発会社の責任範囲外とし、国内センサーメーカーとの調達契約は自社で別途締結する点を発注時に明確化する必要がある。AIモデルは継続学習が前提のため、納品後の再学習・チューニング費用を月額保守費に含めるか別途見積もるか、契約時に線引きしておくことが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 工場の現場作業員(金属加工・食品加工・物流倉庫等、1ライン50名規模) |
| セカンダリ | 兼務の安全衛生担当者・工場長(月次レポート確認、朝礼での注意喚起) |
| 管理 | 自社の事業運営担当者およびシステム管理者(センサー設置状況・AIモデル精度・契約プランを管理) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 骨格推定姿勢検知(画像解析AI) | 深度カメラ映像→骨格推定AIが0.5秒間隔で解析→腰の曲げ角度等の危険動作を検出 |
| 疲労蓄積度予測(時系列予測AI) | 加速度センサー・設備稼働ログ→時系列予測AIが疲労兆候を算出→注意力低下スコアを出力 |
| 予兆統合スコアリング・危険度判定 | 姿勢・疲労・位置データ→AIが災害発生確率を統合算出→危険度スコアを判定 |
| リアルタイムアラート配信 | 危険度スコアが閾値超過→現場タブレット/スマートウォッチへ即時送信→作業員に警告表示 |
| 改善提案型メッセージ生成(NLG) | 検知結果データ→自然言語生成AIが平易な注意喚起文を作成→対話型メッセージとして端末表示 |
| 月次ヒヤリハットレポート自動生成 | 月次蓄積データ→NLGが傾向を要約→管理者向けレポートPDFを自動出力 |
| 異常パターンクラスタリング・弱点可視化 | 全拠点の予兆データ→クラスタリングAIが工場別弱点を分類→傾向グラフを可視化出力 |
| 管理者向けダッシュボード | 蓄積データ・アラート履歴→ダッシュボードに集約表示→安全管理者が月次確認・分析 |
| センサー収集・AIキャリブレーション基盤 | 深度カメラ/ウェアラブル/生産ログ→初期2週間でAIモデル学習→検知閾値を継続調整 |
| 損保連携成約管理 | 導入企業の契約情報→提携損保システムへ連携→上乗せ保険成約時に成約報酬を計上 |
| 匿名化ベンチマークデータ提供 | 各拠点の予兆データ→匿名加工し統計化→業界団体・自治体向けに年間契約で提供 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
factories | id, name, address, plan_type, contract_start_date, monthly_fee |
lines | id, factory_id, line_name, worker_count, process_type |
workers | id, line_id, worker_code, role, hire_date |
sensor_devices | id, line_id, device_type, install_position, status |
motion_logs | id, worker_id, timestamp, posture_angle, velocity, location_x, location_y |
risk_scores | id, worker_id, timestamp, score, risk_type, fatigue_index |
alerts | id, risk_score_id, alert_level, message, sent_at, ack_status |
monthly_reports | id, factory_id, period, summary_text, heat_map_data, generated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 管理者ダッシュボード |
| 2 | 現場アラート通知画面 |
| 3 | 作業員別リスク詳細画面 |
| 4 | 月次レポート閲覧画面 |
| 5 | センサー設置管理画面 |
| 6 | 契約・請求管理画面 |
| 7 | ヒヤリハット傾向分析画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core(センサーデータ収集の標準基盤) |
| 2 | Amazon SageMaker(骨格推定・予測モデルの学習運用) |
| 3 | MediaPipe(骨格推定の実績あるOSSモデル) |
| 4 | TimescaleDB(時系列センサーデータの高速蓄積) |
| 5 | React+TypeScript(ダッシュボードUI構築) |
| 6 | Amazon Kinesis(リアルタイムストリーム処理) |
| 7 | OpenAI API(注意喚起文・レポート自動生成) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 骨格推定から危険度判定・アラート送信までの処理遅延を1秒以内とする | 骨格推定から危険度判定・アラート送信までの処理遅延を1秒以内とする |
| システム可用性99.5%以上(月間停止許容時間約3.6時間以内)を目標とする | システム可用性99.5%以上(月間停止許容時間約3.6時間以内)を目標とする |
| 顔・氏名等の個人特定情報は撮影直後に匿名化処理し、原本映像はサーバーに保存しない設計とする | 顔・氏名等の個人特定情報は撮影直後に匿名化処理し、原本映像はサーバーに保存しない設計とする |
| AI予兆検知の誤検知率は1年目末20%以下、3年目末10%以下を月次モニタリングで検証する | AI予兆検知の誤検知率は1年目末20%以下、3年目末10%以下を月次モニタリングで検証する |
| センサー・アラート通信はTLS1.2以上で暗号化し、労災データは役職別アクセス権限で管理する | センサー・アラート通信はTLS1.2以上で暗号化し、労災データは役職別アクセス権限で管理する |
| 1拠点あたり深度カメラ5台・ウェアラブル端末50台分のデータを1秒間隔で処理できる構成とする | 1拠点あたり深度カメラ5台・ウェアラブル端末50台分のデータを1秒間隔で処理できる構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット工場の現場を見学し、既存のヒヤリハット記録・巡視結果を紙とスプレッドシートで人手集計し、危険動作のパターンを目視で仮説化する | 交通費と現場滞在費だけ |
| ②最小システム | 市販の深度カメラ数台と簡易ダッシュボードを使い、骨格推定AIの既存モデルを流用して危険動作の検知アラートを試作し、パイロット工場で数週間の実地確認を行う | クラウドAI利用料と機器の一時レンタル費のみ |
| ③本開発 | 自社モデルの学習・キャリブレーション機能、月次レポート自動生成、損保連携用のデータ連携インターフェースを外注・内製で本格実装する | 外注開発費で数か月分の水準 |
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。
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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……
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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……
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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50〜300人規模の金属加工工場の工場長・安全衛生担当役員 | 現場の危険動作・ヒヤリハット実態と導入障壁を直接把握するため | 地域工業会や商工会議所の紹介、または既存取引先の設備商社経由で訪問打診 |
| 労働基準協会(都道府県単位)の事務局担当者 | 会員企業への安全衛生施策紹介ルートと講習会での接点を確保するため | 都道府県労働基準協会連合会の窓口に事業説明資料を持参し面談依頼 |
| 損害保険会社の企業向け労災上乗せ保険部門担当者(法人営業) | 保険料割引連動の提携スキームと送客チャネルを具体化するため | 損保ジャパン・東京海上等の中小企業向け法人営業部に直接アプローチ |
| 社会保険労務士(労働安全衛生実務経験者)またはOSHMS認証コンサルタント | 労使協定文言・リスクアセスメント運用設計の実務監修を得るため | 全国社会保険労務士会連合会の紹介、または安全衛生コンサル会社経由で接触 |
| 地域工業会・工場協会の事務局長 | 会員工場への一斉紹介・展示会出展枠を確保し初期パイロット候補を集めるため | 商工会議所の中小企業支援窓口経由で工業会事務局に紹介を依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域の工業会・商工会議所の安全衛生部会 | 「労災予兆をAIで可視化する取り組みを検証したい、費用は抑えるので現場を見せてほしい」と伝え、部会の勉強会で数分の紹介枠をもらう |
| 損害保険会社の法人営業担当者 | 「労災上乗せ保険の付帯サービスとして提案できる仕組みを一緒に作りたい」と持ちかけ、既存顧客企業への同行訪問を依頼する |
| 社労士・元安全管理者の知人ネットワーク | 「顧問先の中小製造業でヒヤリハット管理に困っている会社があれば紹介してほしい」と個別に頼み、無償のヒアリング機会をもらう |
| 製造業向けの展示会・安全衛生セミナー | 「PoC協力工場を数社募集中で、初期費用を抑えた形で試してもらえる」と名刺交換時に伝え、後日個別説明の約束を取り付ける |
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（創業融資） | 法人設立から間もない代表者（自己資金を一定割合用意していること等の要件あり） | 運転資金の立ち上げ費用に充当できる制度で、この事業では融資合計 550万円 を想定して資金計画を組んでいる |
| ものづくり補助金 | 中小企業・小規模事業者で設備投資や試作開発を行う法人 | 深度カメラ・ウェアラブルセンサーの試作導入や骨格推定AIモデルの開発費の一部に活用できる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入する中小企業（自社が導入する場合、または顧客側の導入支援を検討する場合） | 自社のダッシュボード開発・クラウド基盤整備、または顧客企業側の導入コスト軽減の訴求材料として候補になる |
| 東京都創業助成事業（自治体の創業助成金の一例） | 都内で創業予定・創業から間もない中小企業者 | PoCフェーズの人件費・広報費など創業初期の運転資金の一部を助成対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が一定規模以下の小規模事業者 | 工業会・損保会社への営業活動やパンフレット制作などの販路開拓費用に活用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。
労働・雇用領域の起業家コミュニティでも話題になっています。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・登録などの集計にもとづく相対的な表示です。