Who（誰が）
従業員100〜500名規模で圧縮空気使用量の多い食品・自動車部品・化学・金属加工業の製造業、および省エネ診断を行う電力会社・ESCO事業者・コンプレッサーメーカー代理店
対象とする社会課題：工場の圧縮空気漏れによるエネルギー損失の放置
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。
工場の圧縮空気は、電気代の一割から三割を占める重要なユーティリティなのに、専任の管理者がいないまま放置されがちです。超音波探知器を持って巡回する余裕もなく、配管のどこかで静かに漏れ続ける空気が、毎年数百万円規模のコストとCO2排出を生み続けています。見えない損失を見える化し、現場が動ける形に変えることが、この事業の役目だと考えています。
※ 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800万円の申請資料も、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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本サービスは、従業員100〜300名規模の工場で圧縮空気の「見えない漏れ」をAIが24時間監視し、電力損失を数値化して見せる仕組みです。
コンプレッサー吐出部や配管分岐点に振動・超音波・圧力センサーを設置し、5秒ごとのデータをクラウドに送信。保全担当者は自席のダッシュボードで「疑わしい箇所トップ5」と推定損失額（円/年）を毎朝確認でき、月1回の点検で優先順位をつけて修繕するだけで済みます。修繕後はAIが効果を自動検証し、削減電力量とCO2削減量を経営層向けレポートとして自動生成。専任のユーティリティ管理者がいない工場でも、専門知識なしに省エネ改善のPDCAを回せる状態を目指します。
工場の圧縮空気（ユーティリティ）はエネルギーコストの中で電気代の10〜30%を占めるが、配管・継手・バルブからの漏れにより発生量の20〜30%が無駄になっているとされる。
従業員50〜300名規模の中堅製造業では専任のユーティリティ管理者が不在で、超音波リーク探知器による巡回点検も年1〜2回・数時間程度にとどまり、見えない漏れが放置されがちである。設備保全担当者は生産設備のトラブル対応に追われ、圧縮空気は「壊れるまで気にしない」対象になりやすい。漏れ1箇所（口径3mm相当）で年間数万円〜十数万円の電力損失が生じるが、工場全体で数十〜百箇所に及ぶことも珍しくなく、放置コストは年間数百万円規模になりうる。省エネ法対応やカーボンニュートラル要請が強まる中、可視化・定量化された改善策を求める企業が増えている。
時系列異常検知AI（教師なし学習ベースのオートエンコーダ）が正常稼働時の圧力・振動パターンを学習し、漏れ特有の微小変動を早期検出する。
音響解析AIが超音波センサーの周波数データからノイズと漏れ音を分離し、配管系統内での発生箇所を推定する回帰モデルで位置を絞り込む。自然言語生成AIが検知結果を保全担当者向けの平易な点検指示書と経営層向けのコスト削減レポートに自動変換し、専門知識がなくても意思決定できるようにする。蓄積データを用いた最適化アルゴリズムが、コンプレッサー稼働台数・圧力設定の見直し提案まで行い、省エネ効果を最大化する。
コンプレッサー吐出部と主要配管の分岐点に振動・超音波・圧力・流量の複合センサー（1拠点あたり8〜20点）を設置し、稼働データを5秒間隔でクラウドに送信する。
AIが平常時の圧力波形パターンを学習し、漏れ特有の超音波周波数帯（20〜100kHz）の異常パターンを検知して漏れ発生箇所を配管系統単位で絞り込む。工場の保全担当者はダッシュボード上で「疑わしい箇所トップ5」と推定損失額（円/年）を確認し、月1回のオンサイト点検で優先順位をつけて修繉する。修繕後はAIが効果を自動検証し、削減電力量とCO2削減量をレポートとして自動生成、経営層への報告資料としてそのまま使える体験を提供する。導入後は漏れの再発パターンもAIが蓄積・学習し、次回以降の点検頻度や部品交換時期の提案精度が向上していく。
| 圧縮空気漏れによる電力損失（3mm相当の漏れ約50箇所を放置した場合の想定） | 年間約500万円 |
| 外部業者への年1〜2回の超音波巡回点検委託費 | 年間約30万円 |
| 省エネ法定期報告書作成にかかる担当者の残業・人件費 | 年間約20万円 |
| 圧縮空気の過負荷運転に起因するコンプレッサーの突発修繕費 | 年間約50万円 |
| センサーレンタル＋AI診断クラウド利用料（10点セット・中規模プラン） | 月額約20万円（年間約240万円） |
| 導入時の初回超音波診断＋設置工事一式（スポット） | 初年度のみ約100万円 |
| シェアード・セイビングス（削減電力コストの25%を6ヶ月間追加請求） | 削減額に応じて変動、目安月数万円〜十数万円 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
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時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
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中堅製造業では設備保全担当者が生産設備トラブル対応に追われ、圧縮空気の漏れ点検は年1〜2回・数時間程度の巡回にとどまっている。
超音波リーク探知器はあっても専任者不在で使いこなせず、漏れ箇所が数十〜百箇所に及んでも放置されがちである。漏れ1箇所（口径3mm相当）で年間数万〜十数万円の損失が出るため、工場全体では年間数百万円規模のコストが見過ごされている。省エネ法対応やカーボンニュートラル要請が強まる中、可視化・定量化されたデータで経営層に説明できる仕組みが求められている。
PoC・モデル構築期（0〜6ヶ月）は検知精度が未確定で仕様変更が頻発するため準委任契約が向く。
商用化以降のセンサー製品版・ダッシュボード開発は要件が固まりやすいため請負契約に切り替え、検収基準（検知精度85%以上など）を明記する。AIモデルの継続学習・チューニング部分は成果物の定義が難しいため準委任で継続契約とし、開発会社の稼働時間や改善サイクルを月次レポートで可視化してもらう運用にする。委託先には検知精度未達時の再学習義務や、データ所有権・センサー機器の知的財産権の帰属を契約書に明記しておくことが必要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 工場の設備保全担当者（点検指示書の確認・修繕実施） |
| セカンダリ | 工場長・経営層（コスト削減レポートを基にした投資判断）、代理店・ESCO事業者の営業担当（提案時のデータ活用） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当・代理店管理者（拠点登録、センサー稼働状況の監視、契約管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| センサーデータ収集機能 | 1拠点8〜20点の振動・超音波・圧力・流量値を5秒間隔で受信し時系列DBへ格納する |
| 異常検知AI（オートエンコーダ） | 正常稼働時の圧力・振動波形を学習し、再構成誤差から異常スコアを算出・出力する |
| 音響解析AI（周波数分離） | 超音波20〜100kHzデータからノイズを分離し漏れ音特徴量を抽出する |
| 漏れ箇所推定機能（回帰モデル） | 音響特徴量とセンサー位置を入力し配管系統単位の漏れ発生候補箇所を出力する |
| 損失額算出機能 | 推定漏れ量と稼働時間データから電力損失を計算し推定損失額（円/年）を出力する |
| ダッシュボード表示機能 | 検知結果と損失額データを受け取り疑わしい箇所トップ5を保全担当者画面に表示する |
| 点検指示書自動生成（NLG） | 検知結果データを自然言語処理し専門知識不要の平易な点検指示書PDFを生成する |
| 経営層向けレポート生成（NLG） | 削減電力量・CO2削減量データを自然言語処理しコスト削減レポートを自動作成する |
| 修繕効果検証機能 | 修繕前後の圧力・流量波形を比較解析し削減効果を数値化して自動判定する |
| 稼働最適化提案機能 | 蓄積された稼働台数・圧力設定データを最適化アルゴリズムで分析し設定変更案を出力する |
| アラート通知機能 | 異常スコアが閾値を超えた際に通知ロジックが判定し担当者へメール・Slackで通知する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, name, industry, employee_size, sales_channel |
sites | site_id, company_id, name, address, industry_type, contract_status |
sensors | sensor_id, site_id, install_location, sensor_type, install_date, status |
sensor_readings | reading_id, sensor_id, timestamp, pressure, vibration, ultrasonic_freq, flow_rate |
leak_detections | detection_id, sensor_id, detected_at, confidence_score, estimated_loss_yen, status |
inspections | inspection_id, site_id, detection_id, inspected_at, inspector_name, action_taken |
reports | report_id, site_id, period, power_reduction_kwh, co2_reduction_kg, generated_at |
contracts | contract_id, company_id, plan_type, monthly_fee, start_date, end_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 拠点別ダッシュボード |
| 2 | 漏れ検知トップ5一覧 |
| 3 | センサー稼働状況確認 |
| 4 | 点検指示書表示 |
| 5 | コスト削減レポート |
| 6 | 契約・料金プラン管理 |
| 7 | アラート通知設定 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core（センサーデータ収集の実績多数） |
| 2 | TimescaleDB（時系列データ格納に最適） |
| 3 | PyTorch（オートエンコーダ実装が容易） |
| 4 | AWS Lambda（サーバレスで運用コスト削減） |
| 5 | Grafana（ダッシュボード可視化を迅速構築） |
| 6 | OpenAI API（レポート自動生成に活用） |
| 7 | Auth0（マルチテナント認証を簡素化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| クラウド基盤の稼働率99.9%以上（月間ダウンタイム43分以内）を維持する想定 | クラウド基盤の稼働率99.9%以上（月間ダウンタイム43分以内）を維持する想定 |
| センサーからクラウドまでの通信はTLS1.2以上で暗号化し、認証はAPIキー＋IPホワイトリスト方式とする | センサーからクラウドまでの通信はTLS1.2以上で暗号化し、認証はAPIキー＋IPホワイトリスト方式とする |
| 異常検知処理はデータ受信からスコア算出まで平均30秒以内のレイテンシを目安とする | 異常検知処理はデータ受信からスコア算出まで平均30秒以内のレイテンシを目安とする |
| 通信断時は最大72時間分のデータをローカル蓄積し復旧後自動アップロードする機能を持つ | 通信断時は最大72時間分のデータをローカル蓄積し復旧後自動アップロードする機能を持つ |
| 生データは1年間、集計データは5年間保存し、バックアップは日次で実施する想定 | 生データは1年間、集計データは5年間保存し、バックアップは日次で実施する想定 |
| 5秒間隔のデータ欠測率は月間1%以下を目標とし、欠測時は保全担当者へ自動通知する | 5秒間隔のデータ欠測率は月間1%以下を目標とし、欠測時は保全担当者へ自動通知する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証協力工場の数拠点で市販の超音波探知器を使って手動巡回点検を行い、漏れ箇所と推定損失をExcelで記録して、AI化する前に「損失の見える化」自体に価値があるかを確かめる | 探知器のレンタル費と現地への交通費だけで検証できる水準 |
| ②最小システム | 配管の主要ポイントに複合センサーを数点だけ設置し、クラウドに簡易ダッシュボードを作って異常検知結果と推定損失額を担当者に見せ、検知精度と現場の反応を確認する | 外注開発で数か月分の費用と、クラウド利用料・センサー実機の試作費が中心 |
| ③本開発 | 音響解析AI・自動レポート生成・成功報酬プランの計算ロジックまで含めた製品版を仕上げ、代理店経由で複数拠点に同時展開できる状態にする | ハードウェア量産試作費とAIモデル開発費をまとめた中規模の外部委託費用が必要な水準 |
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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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……
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100〜300名規模の金属加工・食品工場の工場長または設備保全課長 | 圧縮空気の漏れ実態と点検体制の生の課題を確認しPoC協力先を探すため | 地元商工会議所・工業会の勉強会や省エネセミナーで名刺交換して訪問打診する |
| コンプレッサーメーカー（アネスト岩田・日立産機システム等）の技術営業担当者 | 既存顧客基盤への代理店販売と共同実証の可能性を探るため | 各社の法人営業窓口・展示会（スマートエネルギーWeek等）でアポイントを取る |
| ESCO事業者（省エネ診断サービス提供企業）の営業責任者 | 既存の省エネ診断メニューにセンサー・AI診断を組み込む提携を打診するため | 一般社団法人ESCO推進協議会の会員リストから問い合わせる |
| 電力会社（東京電力EP等）の法人向け省エネ診断部門担当者 | 電力使用量データとの連携提案・顧客紹介チャネルとしての可能性を探るため | 電力会社の法人営業窓口に省エネソリューション提案として問い合わせる |
| 省エネルギーセンターまたは経産省地方経済産業局の中小企業支援担当者 | 省エネ補助金（省エネ設備導入補助金等）活用の可能性と制度情報を得るため | 一般財団法人省エネルギーセンターの相談窓口に事業説明の面談を申し込む |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 商工会議所・工業会の勉強会 | 「圧縮空気の見えないロスを可視化する取り組みを検証中で、御社の工場で無料の簡易診断をさせてほしい」と持ちかけ、まず現状を見せてもらう |
| コンプレッサーメーカー代理店への同行営業 | 「メーカー保守とは別に、配管系の漏れ箇所まで特定できる仕組みを一緒に提案しないか」と代理店担当者に声をかけ、既存顧客への同行訪問を依頼する |
| 省エネルギーセンターの診断サービス利用企業への紹介依頼 | 「単発診断の後も継続的に漏れの再発を見張れる仕組みがある」と診断士に説明し、診断済みだが対策未着手の企業を紹介してもらう |
| 設備保全担当者向けSNS・専門コミュニティ | 「圧縮空気の漏れ対策に困っている工場の話を聞かせてほしい」と投稿し、実証協力してくれる工場を募る |
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） | 法人設立前後の創業者で、事業計画を提出できる者 | センサー試作・AIモデル開発の初期投資と当面の運転資金に充てられ、融資額は800万円を想定した資金計画が組める |
| 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） | 新製品・新サービス開発に取り組む中小企業・創業者 | 複合センサーの試作開発やAI診断クラウドのシステム構築費用が対象経費に含まれる可能性がある |
| 省エネルギー投資促進支援事業費補助金 | 省エネ設備・省エネ診断サービスを導入する事業者 | 圧縮空気の漏れ検知による電力削減という省エネ効果を訴求点にできる事業内容と合致する |
| IT導入補助金 | ITツール・クラウドサービスを導入する中小企業・小規模事業者 | 顧客側がAI診断クラウドを導入する際の費用負担を軽減でき、営業提案の後押しになる |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定または創業初期の中小企業者 | 創業初期の人件費・広告費・専門家費用など運営経費の一部を助成対象にできる |
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。
同じ環境・脱炭素領域に取り組む創業者がコミュニティにいます。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・保存などの行動から自動集計した相対的な表示です。