Who（誰が）
従業員100〜1000人規模の製造業工場の人事・生産管理担当者と、交替勤務に従事する現場従業員本人が主な利用者となる。
対象とする社会課題：工場交替勤務者の生体リズム負担をAIシフト設計で軽減する
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。
深夜勤務を含む交替シフトは、工場の総務担当者が数百人分をExcelで手作業で組んでいるのが実情だ。生産計画を優先するあまり、連続夜勤や短い休息間隔での勤務切替が常態化し、従業員の睡眠障害や労災のリスクが積み重なっている。担当者ひとりの経験と勘に負担を背負わせず、AIが体調とリズムを守りながら現実的なシフトを一緒に組める仕組みが必要だと考えた。
※ 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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「クロノシフトAI」は、工場の交替勤務シフトを設計する人事・総務担当者向けのSaaSです。
従来Excelで数百人分を手作業で組んでいたシフト表を、勤怠実績・希望休・スキルマップと連携したAIが数分で複数案自動生成します。連続夜勤日数の上限化、勤務間インターバル11時間の確保、日勤→準夜→夜勤の順回りなど生体リズム負担を抑えるルールを組み込み、担当者は生産要件と負担スコアを見比べて選ぶだけです。従業員はスマホアプリでシフト確認と眠気・疲労感を入力し、その声が次回のAI提案に反映されます。急な欠勤発生時はAIが負担の少ない代替候補者を即座に提示し、担当者への通知で欠員対応の混乱も減らします。月次ダッシュボードで負担スコアの推移と労災・欠勤件数の相関も確認できます。
国内製造業では約350万人が交替勤務(2交替・3交替制)に従事しており、深夜勤務を含むシフトは概日リズムを乱し、生活習慣病リスクや作業ミス・労災の増加につながることが労働科学研究で指摘されている。
従来のシフト表は生産計画優先で組まれ、勤怠管理担当者(多くは工場の総務・人事担当1〜2名が数百人分を手作業やExcelで作成)が個人の体調や勤務履歴を考慮する余裕がない。特に「連続夜勤後の早朝勤務」や「短い休息間隔での勤務切替」が常態化しており、厚労省の調査でも交替勤務者の睡眠障害有訴率は日勤者の約2倍とされる。中小製造業(従業員300人未満が全体の96%)では産業医や睡眠専門家を常駐させる余裕がなく、対策が個人任せになっている。人手不足で欠員時の急な代替シフトが頻発し、負担がさらに特定従業員に偏る悪循環も起きている。結果として離職率上昇・労災リスク・生産性低下という経営課題として顕在化しているが、有効な解決策が普及していない。
①最適化AI(制約付き数理最適化+強化学習)が生産必要人員・法定インターバル・個人の疲労蓄積モデルを同時に満たすシフト案を数分で複数生成する。
②予測AIが過去の勤務履歴・睡眠自己申告・欠勤パターンから個人ごとの睡眠負債・疲労リスクスコアを日次で更新し予測する。③自然言語対話AI(チャットボット)が従業員からの体調申告・シフト交換希望をアプリ上で受け付け、担当者への報告を自動要約する。④異常検知AIが特定従業員への負担偏りや連続不規則勤務のパターンを検知し、担当者にアラートを出す。
工場の人事・生産管理担当者が既存の勤怠システム(勤務実績・希望休・スキルマップ)とAIシフト設計エンジンを連携させ、生産ライン別の必要人員数を入力するだけで、生体リズム負担を最小化した交替シフト案を自動生成する。
AIは各従業員の過去勤務パターン・睡眠負債推定値・年齢や既往歴等の健康リスク要因(本人同意のうえウェアラブル連携も選択可)を踏まえ、連続夜勤日数の上限化や勤務間インターバル11時間以上の確保、シフト回転方向(日勤→準夜→夜勤の順回り)を自動で組み込む。担当者はAIが提示した複数のシフト案から生産要件と負担スコアのバランスを見て選択・微調整し、従業員本人はスマホアプリでシフト確認や体調フィードバック(眠気・疲労感の簡易入力)を行い、これが次回のAI提案に反映される。急な欠勤発生時はAIが即座に負担の少ない代替候補者を再計算し、担当者に通知する。導入企業は月次レポートでリズム負担スコアの推移や労災・欠勤との相関を可視化ダッシュボードで確認できる。
| 総務担当2名のシフト作成人件費(手作業・月40時間×時給2500円想定) | 年間約240万円 |
| 交替勤務者の離職に伴う採用・研修コスト(離職率想定に基づく1人当たり約50万円) | 年間約500〜1000万円の目安 |
| 労災発生時の休業補償・生産ロス(年間2〜3件発生を想定) | 年間約200〜300万円の目安 |
| 睡眠障害関連の通院・健保負担増加分(1人当たり年間追加医療費想定) | 年間約300〜500万円の目安(300人規模工場) |
| SaaS月額利用料(300人規模・1人400円換算) | 月額約12万円(年間約144万円) |
| 初期導入・API連携費(1拠点) | 一括50〜150万円 |
| 健康データ分析オプション | 月額5万円〜(年間60万円〜) |
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中小製造業の工場では人事・総務担当者1〜2名が数百人分のシフトをExcelで手作業作成しており、生産計画優先で個人の体調や勤務履歴を考慮する余裕がない。
連続夜勤後の早朝勤務や短い休息間隔での勤務切替が常態化し、交替勤務者の睡眠障害有訴率は日勤者の約2倍という厚労省調査もある。産業医や睡眠専門家を常駐させられない中小工場(従業員300人未満が全体の96%)では対策が個人任せになり、離職率上昇や労災リスクという経営課題として顕在化している。人手不足による急な欠員補充が特定従業員への負担偏りをさらに招く悪循環も起きており、シフト作成業務そのものをAIで支援する仕組みが必要とされている。
PoC検証フェーズ(0-6ヶ月)は疲労蓄積モデルの精度や相関検証など要件が流動的なため準委任契約が適する。
MVP商用化フェーズ以降は画面・API仕様が確定するため機能単位の請負契約に切り替え、シフト最適化エンジン・従業員アプリ・管理画面ごとに検収基準を明確化するとよい。発注時はシフト作成工数(月40時間→5時間目安)や睡眠負債リスクスコア改善率(6ヶ月後20%低減目安)など事業側KPIを検収条件に組み込み、開発側の実装完了と成果指標を切り分けて評価する必要がある。King of Time・jinjer等外部勤怠システムとのAPI連携部分は相手先の仕様変更リスクがあるため、保守運用フェーズは準委任での継続体制を確保するのが無難である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 工場の人事・総務担当者(1〜2名でシフト作成を担う実務者) |
| セカンダリ | 交替勤務に従事する現場従業員(シフト確認・体調申告を行う) |
| 管理 | 工場側の情報システム部門担当者、およびSaaS提供側のカスタマーサクセス・システム運用担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| AIシフト最適化エンジン | 生産必要人員・勤務履歴・疲労蓄積モデルを入力→制約付き数理最適化と強化学習→負担最小化シフト案を複数生成 |
| 睡眠負債・疲労リスク予測AI | 勤務履歴と睡眠自己申告を入力→予測モデルで演算→個人別疲労リスクスコアを日次更新 |
| 体調申告対話AI(チャットボット) | 従業員が眠気・疲労感やシフト交換希望を入力→自然言語処理→担当者向け要約レポートを自動生成 |
| 負担偏り異常検知AI | 個人別勤務パターンを入力→異常検知アルゴリズムで分析→特定従業員への偏り発生時に担当者へアラート通知 |
| 勤怠・生産管理システム連携 | 既存勤怠システムの勤務実績・希望休データをAPI取得→形式変換→最適化エンジンへ連携 |
| シフト案比較・微調整機能 | AI生成の複数シフト案を表示→担当者が生産要件と負担スコアを比較選択→編集後の確定シフトを出力 |
| 従業員向けシフト確認アプリ | 確定シフトデータを受信→アプリ画面に整形→従業員がスマホでシフトを確認 |
| 体調フィードバック反映機能 | 従業員のアプリ入力(眠気・疲労感)を受信→スコア化して蓄積→次回AI提案の入力データに反映 |
| 欠勤時代替候補再計算機能 | 急な欠勤情報を入力→負担スコアを踏まえAIが再計算→代替候補者リストを担当者へ即時通知 |
| 可視化ダッシュボード | 蓄積された勤務・健康データを集計→月次レポート生成→負担スコア推移と労災欠勤の相関をグラフ表示 |
| ウェアラブル連携・同意管理機能 | 本人同意取得後にウェアラブル睡眠データを取込→匿名化処理→睡眠負債推定モデルへ反映 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
employees | employee_id, factory_id, name, birth_date, hire_date, skill_map_id, health_flag, employment_type |
shifts | shift_id, factory_id, line_id, employee_id, shift_type, start_time, end_time, status |
shift_plans | plan_id, factory_id, target_month, generated_at, algorithm_version, approval_status |
fatigue_scores | score_id, employee_id, calc_date, sleep_debt_score, fatigue_risk_score, source_type |
wearable_logs | log_id, employee_id, measured_at, sleep_duration, heart_rate_avg, consent_flag |
feedback_reports | feedback_id, employee_id, report_date, drowsiness_level, fatigue_comment, chatbot_summary |
alerts | alert_id, employee_id, factory_id, alert_type, detected_at, severity, resolved_flag |
contracts | contract_id, factory_id, plan_type, employee_count, monthly_fee, start_date, churn_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | シフト案生成画面 |
| 2 | シフト確認・微調整画面 |
| 3 | 従業員アプリ体調入力画面 |
| 4 | 代替候補通知画面 |
| 5 | 負担スコアダッシュボード |
| 6 | アラート一覧画面 |
| 7 | 契約・請求管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(OR-Tools) - 制約付き数理最適化の実装が容易 |
| 2 | PyTorch - 疲労予測モデルの学習基盤 |
| 3 | AWS ECS/Fargate - スケーラブルなSaaS基盤運用 |
| 4 | PostgreSQL - シフト・勤怠データの整合性管理 |
| 5 | React Native - 従業員向けアプリの多OS対応 |
| 6 | Dify/LangChain - チャットボット対話フローの構築 |
| 7 | Auth0 - 従業員・担当者の認証と権限管理 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS稼働率99.5%以上を目標とし、深夜勤務帯(22時〜翌6時)も参照可能とする |
| 性能 | 性能: 従業員300人規模でのシフト最適化計算を5分以内に完了し複数案を提示する |
| セキュリティ | セキュリティ: 睡眠・健康データは保存時AES-256相当で暗号化し、個人情報保護法・労働安全衛生法に準拠したロールベースアクセス制御を行う |
| 運用 | 運用: サポート対応は平日9時〜18時、システム障害時は24時間以内の復旧対応を目安とする |
| データ保全 | データ保全: 勤務・健康データは日次バックアップを取得し、最低3年間保持する |
| 同時接続 | 同時接続: 従業員1000人規模工場で同時アクセス200ユーザー程度に耐える設計とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証（PoC前段） | 協力工場数社の既存シフト表と勤怠実績をExcelで受け取り、連続夜勤日数やインターバルの違反箇所を人力で洗い出して負担スコアを試算し、欠勤・労災データとの相関を手作業で確認する。 | 外注はせず、代表者の稼働と協力工場への訪問交通費のみで進められる水準感 |
| ②最小システム（MVP第一版） | CSVアップロード方式でシフト希望・勤務履歴を取り込み、最適化アルゴリズムのプロトタイプが数パターンのシフト案と負担スコアを出力する簡易ツールを作り、担当者が実際に選べるか検証する。 | AI利用料と小規模な開発外注費のみで、数か月分の外注費に収まる水準感 |
| ③本開発（商用SaaS化） | 既存の勤怠・生産管理システムとのAPI連携、従業員向けスマホアプリ、異常検知アラート機能を実装し、複数拠点で継続契約できる商用SaaSとして仕上げる。 | 本格的な外注開発が数か月〜半年分必要になる水準感で、融資資金の主要な使途になる |
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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 |
|---|---|---|
| 自動車部品工場の工場長または人事・総務部長(従業員300〜500人規模) | 交替勤務シフトの実務課題を把握し、PoC協力先として現場データを得られる | 工業会や商工会議所の交流会、または既存人脈からの紹介で工場見学を依頼 |
| 労働衛生コンサルタントまたは産業医(製造業複数社を顧問契約している人物) | 疲労蓄積モデルの科学的妥当性を監修してもらい、営業先への信頼性訴求に使える | 日本産業衛生学会や産業医科大学の名簿、労働衛生コンサルタント会経由で紹介依頼 |
| 勤怠管理SaaSベンダー(King of Time、jinjer等)の提携・アライアンス担当者 | 既存顧客基盤への相乗り販売とAPI連携仕様の確認により導入障壁を下げられる | 各社の代理店・パートナー募集ページから問い合わせ、展示会ブースで名刺交換 |
| 社労士法人の代表社労士(製造業クライアントを多数持つ事務所) | 36協定・労働時間管理の相談窓口として顧客工場への紹介チャネルになる | 全国社会保険労務士会連合会の会員検索や地域社労士会の勉強会に参加して接点を作る |
| 工業会(自動車部品工業会・電機工業会等)の労務・安全衛生委員会担当者 | 業界共通課題としてセミナー登壇機会を得て複数工場への一括アプローチが可能 | 各工業会の事務局に安全衛生セミナー共催を提案し担当窓口を紹介してもらう |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 工業会・組合のセミナー | 「交替勤務の負担と労災リスクについて勉強会をしたい」と工業会事務局に持ちかけ、無料の勉強会枠をもらって参加者の名刺交換から個別ヒアリングにつなげる。 |
| 社労士事務所・労働衛生コンサルタントの紹介 | 顧問先に交替勤務工場を持つ社労士事務所に「健康経営認定の相談が来たら一緒に同席させてほしい」と依頼し、既存の信頼関係に相乗りする。 |
| 勤怠管理SaaSベンダーの営業担当への同行依頼 | 既存の勤怠SaaSベンダーの営業に「シフト最適化の相談が出たら一度つないでほしい」と伝え、商談に同行させてもらう約束を取る。 |
| 産業医・睡眠科学研究者からの紹介 | 顧問契約を検討している産業医・研究者に「相談を受けている工場があれば紹介してほしい」と依頼し、専門家の推薦という形で初回接点を作る。 |
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創業者（代表者本人の自己資金が一定割合あることが望ましい） | 設立初期の人件費・開発外注費に充てる運転資金として想定しており、融資額は 500万円 を上限目安に申請する候補になる。着金は設立から数か月後のため、その間の資金繰りは自己資金 100万円 で持たせる前提。 |
| IT導入補助金 | 自社でITツール・SaaSを提供する中小企業、またはそれを導入する中小企業双方に関連枠がある | クロノシフトAIを導入する工場側がこの補助金を使ってシステム導入費を軽減できるため、販売時の提案材料として使える。自社側も勤怠システム連携の開発費に類する枠を検討できる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者（創業直後の自社も対象になりうる） | 工業会向けセミナー営業や展示会出展、パンフレット・営業資料作成などの販路開拓費用に使える候補として検討できる。 |
| ものづくり補助金（革新的サービス開発・試作品開発支援類型） | 中小企業・小規模事業者で、革新的な製品・サービス開発に取り組む事業者 | 最適化AI・予測AIのアルゴリズム試作やPoC用システム開発費の一部を対象にできる可能性があり、開発初期の外注費負担を軽くする候補になる。 |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業（自治体系創業助成金） | 都内で創業予定または創業後一定期間内の中小企業・個人事業主 | 本社を都内に置く場合、賃借料・人件費・専門家活用費などの一部を助成対象にできる候補として確認する価値がある。 |
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。
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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