Who（誰が）
従業員500人以上・拠点数10以上を持つ製造業・物流業・小売業グループのサステナビリティ部門および経営企画部門の担当者
対象とする社会課題：企業グループ内の事業所ごとに脱炭素の取り組み状況・データ精度がばらつき、全社目標との紐付けができない
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。
地方の一拠点で紙とExcelに追われる担当者と、年一回の集計に3〜4ヶ月を奪われる本社部門。両方が疲弊するかぎり、SBT目標は絵に描いた餅のままになる。スマホ撮影とAIの自動算定で入力の壁を取り払い、遅れている拠点にも進んでいる拠点にも光を当てることで、グループ全体の脱炭素を絵空事から実務に変える。
※ 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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CarbonSync（カーボンシンク）は、製造業・物流業・小売業のグループ企業が抱える『拠点ごとの脱炭素データがバラバラで本社集計に3〜4ヶ月かかる』という問題を解決するSaaSです。
各拠点の担当者は電力会社のWEB請求書PDFや燃料購入記録をスマホで撮影しアップロードするだけで、AIがOCRで数値を読み取りGHGプロトコルに基づくCO2排出量に自動変換します。本社サステナビリティ部門はダッシュボードで全拠点の進捗をリアルタイムに確認でき、異常値がある拠点にはAIが自動でアラートを送ります。拠点担当者が『Scope1？Scope2？』と迷ったときはAIチャットボットが24時間回答し、算定ミスを未然に防ぎます。四半期ごとにCDP/TCFD開示資料の下書きも自動生成され、本社の集計作業を大幅に削減します。
従業員500〜1万人規模の製造・物流・小売グループでは、国内外に20〜200拠点の事業所を持ち、各拠点が独自のExcelや紙帳票で電力・燃料使用量を集計しているケースが大半である。
本社サステナビリティ部門は年1回の本社集計時に、単位不統一・未回答拠点・算定式の誤りに追われ、CDPやTCFD開示のための集計作業に平均3〜4ヶ月を要している。拠点担当者は本業と兼任で脱炭素対応の専門知識が乏しく、削減施策の優先順位付けもできないため「言われたデータを出すだけ」の受け身対応になりがちである。結果として、進捗の良い拠点と悪い拠点が可視化されず、グループ全体のSBT(Science Based Targets)達成計画が形骸化している。環境省調査でも上場企業の約6割が「拠点別データの品質・粒度不足」を脱炭素経営の最大の障壁と回答しており、この課題は業種を問わず共通する。
OCR・自然言語処理により請求書・帳票から数値と単位を抽出し、GHGプロトコル準拠の排出量算定式に自動マッピングする。
時系列予測モデルが拠点別のデータ異常や未達リスクを早期検知し、担当者に自動アラートを発信する。生成AI対話エンジンが拠点担当者からの算定ルールに関する質問に回答し、入力ミスによる手戻りを削減する。最適化アルゴリズムが拠点ごとの削減施策候補をコスト対効果でランキングし、投資判断を支援する。
各事業所の担当者は、既存の電力会社WEB請求書PDFや燃料購入記録、車両台数などをスマホで撮影・アップロードするだけで、AIがOCRと自然言語処理でデータを抽出し、GHGプロトコルに基づくCO2排出量へ自動変換する。
本社サステナビリティ部門は管理ダッシュボードで全拠点の進捗をリアルタイムに一覧確認でき、AIが拠点間のデータ異常値（前月比±30%超など）を検知して自動でアラートと確認依頼のチャットを担当者に送る。AIチャットボットが拠点担当者からの「この燃料はScope1？Scope2？」といった質問に24時間対応し、算定ミスを未然に防ぐ。さらにAIは拠点特性（業種・規模・地域気候）を学習し、削減余地が大きい拠点と施策（LED化、EV転換、再エネ調達など）を優先順位付きで提案し、投資対効果（削減量/投資額）を予測表示する。本社は四半期ごとにAIが自動生成する統合レポートをそのままCDP/TCFD開示資料の下書きとして活用できる。
| 本社サステナビリティ部門の年1回集計人件費（担当者3名×3.5ヶ月相当） | 年間約900万円 |
| 拠点担当者の問い合わせ対応・残業代（100拠点×年間発生分） | 年間約400万円 |
| 外部ESGコンサルへのCDP/TCFD開示支援委託費 | 年間約800万円 |
| 算定ミス・データ差し戻しによる開示遅延対応コスト | 年間約200万円 |
| 基本SaaSライセンス（拠点51〜200・月80万円） | 年間960万円 |
| 開示レポート自動生成オプション（月15万円） | 年間180万円 |
| 導入・データ移行支援（拠点100規模想定・初年度のみ） | 初期一括400万円 |
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。
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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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国内外に20〜200拠点を持つグループ企業では、各拠点が独自のExcelや紙帳票で電力・燃料使用量を集計しており、単位や算定式が統一されていない。
本社サステナビリティ部門は年1回の集計時に未回答拠点の催促や算定ミスの修正に追われ、CDP/TCFD開示のための集計に3〜4ヶ月を要している。拠点担当者は本業と兼任で専門知識が乏しく削減施策の優先順位付けもできないため受け身の対応にとどまり、進捗の良し悪しが可視化できずSBT達成計画が形骸化している。環境省調査でも上場企業の約6割が『拠点別データの品質・粒度不足』を最大の障壁と回答しており、業種を問わず共通する構造的な課題である。
MVP開発フェーズはOCR精度や算定ロジックの仕様が検証を重ねながら変化しやすいため、準委任契約で進めるのが適する。
正式版ローンチ以降の開示レポート自動生成やAPI連携など仕様が固まった機能追加は、請負契約に切り替えて費用超過リスクを抑えることを推奨する。発注時はOCR認識率・算定精度（人手検証一致率98%目標）を検収基準として契約書に明記し、精度未達時の追加チューニング工数の扱いを事前に定めておく必要がある。また外部の環境コンサルによる算定ロジックの定期レビュー体制を契約範囲に含めるか、別途業務委託とするかも明確にしておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 各拠点の脱炭素対応担当者（本業と兼任で電力・燃料データを入力する現場スタッフ） |
| セカンダリ | 本社サステナビリティ部門・経営企画部門の担当者（進捗確認・開示資料作成・削減施策の意思決定） |
| 管理 | SaaS提供企業側のカスタマーサクセス担当・システム管理者（拠点マスタ設定、算定ロジックの更新、AI精度の監視） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 請求書・帳票OCR取込 | 拠点担当者が撮影したPDF/画像→OCRで文字認識→数値・単位・日付を抽出 |
| 自然言語による項目マッピング | 抽出テキスト→NLPで燃料種別・契約種別を判定→GHG算定項目に自動紐付け |
| CO2排出量自動算定 | 抽出データ→GHGプロトコル準拠の係数で計算→Scope1/2/3別排出量を出力 |
| 拠点別進捗ダッシュボード | 各拠点の算定結果→本社向けに集計・グラフ化→リアルタイム進捗一覧を表示 |
| 異常値検知アラート | 月次排出量データ→前月比±30%超を時系列モデルで判定→担当者へ自動通知 |
| AIチャットボットQA対応 | 拠点担当者の質問文→生成AIが算定ルールDBを検索→Scope区分等を24時間回答 |
| 削減施策優先順位提案 | 拠点属性・排出データ→最適化アルゴリズムで施策候補を評価→ROI付きランキング表示 |
| 開示レポート自動生成 | 四半期集計データ→テンプレートに自動流し込み→CDP/TCFD/SBT下書きを出力 |
| 拠点マスタ・移行管理 | 既存Excel/紙帳票データ→初期移行ツールで整形→拠点マスタに一括登録 |
| 外部システムAPI連携 | ERP/電力ベンダーのデータ→API経由で自動取得→手入力なしで算定エンジンに反映 |
| 施策実行紹介連携 | 提案施策の実行意思データ→ESGコンサル/工事会社へ自動マッチング→紹介実績を記録 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, industry, contract_plan, contract_start_date, billing_amount |
sites | site_id, company_id, site_name, country, region, industry_type, employee_count, climate_zone |
users | user_id, company_id, site_id, role, email, last_login_at |
documents | document_id, site_id, user_id, file_url, document_type, upload_date, ocr_status |
emission_records | record_id, site_id, document_id, scope, category, activity_amount, unit, co2_amount, calc_date |
anomaly_alerts | alert_id, site_id, record_id, alert_type, threshold_value, detected_value, status, created_at |
reduction_proposals | proposal_id, site_id, measure_type, estimated_cost, estimated_reduction, roi_score, priority_rank, status |
reports | report_id, company_id, report_type, period, generated_at, file_url, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・拠点選択画面 |
| 2 | 帳票アップロード画面 |
| 3 | 排出量算定結果確認画面 |
| 4 | 本社ダッシュボード進捗一覧 |
| 5 | 異常値アラート一覧画面 |
| 6 | AIチャットボット相談画面 |
| 7 | 削減施策提案レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Google Cloud Vision API（請求書OCR精度確保のため採用） |
| 2 | OpenAI GPT-4o API（チャット応答と帳票文章解析に活用） |
| 3 | AWS S3/RDS/Lambda（拠点拡大に耐える拡張基盤として採用） |
| 4 | PostgreSQL（拠点・排出量データの正規化管理に適する） |
| 5 | Python scikit-learn（異常値検知・ROI予測モデル構築） |
| 6 | React/Next.js（ダッシュボードのリアルタイム表示に適する） |
| 7 | Auth0（多拠点・多権限のアクセス管理を実現） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上（月間ダウンタイム3.6時間以内）を目標水準とする想定 | 可用性99.5%以上（月間ダウンタイム3.6時間以内）を目標水準とする想定 |
| OCR抽出精度はPoC時95%以上、2年目末までに人手検証一致率98%以上を目標とする | OCR抽出精度はPoC時95%以上、2年目末までに人手検証一致率98%以上を目標とする |
| 200拠点規模のデータでも月次締め処理を24時間以内に完了させる性能を目標とする | 200拠点規模のデータでも月次締め処理を24時間以内に完了させる性能を目標とする |
| 通信はTLS1.2以上で暗号化し、ISO27001/ISMS準拠のセキュリティ管理体制を構築する想定 | 通信はTLS1.2以上で暗号化し、ISO27001/ISMS準拠のセキュリティ管理体制を構築する想定 |
| バックアップはRPO1時間・RTO4時間を目安に災害復旧体制を整備する | バックアップはRPO1時間・RTO4時間を目安に災害復旧体制を整備する |
| 開示監査対応のためログ・算定履歴データを最低5年間保存する運用とする | 開示監査対応のためログ・算定履歴データを最低5年間保存する運用とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 製造業・物流業各一社の実際の請求書・帳票を預かり、人手でOCR相当の読み取りと排出量算定を行い、精度と所要工数を確認する | 外部委託は使わず、代表者の作業時間と交通費・印刷代程度 |
| ②最小システム | アップロードとOCR、簡易ダッシュボードだけを備えた最小構成を作り、限定した拠点数でデータ抽出精度と担当者の使い勝手を検証する | 外部エンジニアへの外注で数か月分の開発費、加えてクラウド利用料とAI利用料 |
| ③本開発 | 異常値検知アラート、チャットボット、削減施策提案機能を含むフル機能を開発し、複数社での正式導入と契約更新を目指す | 開発チームの人件費とインフラ費用が継続的にかかる本格投資水準 |
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……
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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1000人規模・製造業グループのサステナビリティ推進部長 | 拠点データ集計の実務課題とPoC協力意向を確認するため | 環境省・経産省主催の脱炭素経営セミナーや業界団体紹介で接点を作る |
| 大手監査法人のサステナビリティ保証部門シニアマネージャー | CDP/TCFD開示支援の紹介チャネル構築と算定ルール監修依頼のため | 監査法人のESGアドバイザリー部門に問い合わせ、共催セミナーを提案 |
| 物流業グループの経営企画部・環境管理担当課長 | 拠点数50超の物流業での燃料データ管理の実態とニーズを把握するため | 物流連盟や業界カンファレンスで名刺交換しアポイントを取る |
| ESGコンサルティング会社の代表・シニアコンサルタント | 削減施策紹介料モデルの提携条件とSBT策定支援の連携を協議するため | 既存の環境コンサル業界ネットワークや紹介経由で面談を設定 |
| 電力小売会社のデータ連携・DX推進担当者 | 電力使用量データのAPI連携可否と提携条件を確認するため | 電力会社の法人営業窓口へAPI連携提案書を持参し打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 監査法人・ESGコンサルの紹介 | 開示支援を担当する会計士や環境コンサルタントに、拠点データ品質で悩む顧客企業を紹介してほしいと直接依頼する |
| サステナビリティ関連の展示会・セミナー | GXリーグや環境経営関連の展示会に出展し、来場したサステナビリティ部門の担当者に現状の集計作業の悩みをヒアリングする |
| LinkedInでの直接アウトリーチ | 対象企業のサステナビリティ部門・経営企画部門の担当者に、拠点別データ集計の課題感を尋ねる短いメッセージを送る |
| 前職・業界人脈からの紹介 | 製造業・物流業の知人に、拠点データ集計を担当している部署の人を紹介してもらえないか個別に頼む |
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 | 法人設立から間もない代表者、自己資金を一定額用意している創業者 | OCR・算定エンジンの開発費や当面の人件費に充てる運転資金として活用でき、融資額は680万円を想定した資金計画に組み込める |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者でITツールを導入する事業者、またはITツールを提供するベンダーとして登録する事業者 | 自社SaaSをIT導入補助金の対象ツールとして登録できれば、導入先企業の初期費用負担を下げて商談を進めやすくなる |
| 事業再構築補助金 | 新分野展開や業態転換に取り組む中小企業等 | 顧客企業側が脱炭素対応システム導入を新規事業・業態転換の一環として申請する際の受け皿になり、営業提案の材料として使える |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定・創業から間もない中小企業者 | 人件費や広報費など創業初期の運転資金の一部を補助対象にでき、自己資金と融資に加えた資金の厚みを作れる |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業） | 研究開発型のスタートアップ企業 | AIによる異常値検知・削減施策最適化などの研究開発要素を対象事業として位置づけ、開発費の一部を外部資金でまかなえる可能性がある |
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。
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。
この領域に取り組む仲間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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。