Who（誰が）
従業員50〜300名規模の食品容器・日用品雑貨・自動車内装部品製造業の購買部門・生産技術部門担当者を主対象とする。
対象とする社会課題：中小製造業がプラスチック代替素材への切替可否を判断できず対応が停滞する問題
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。
取引先や自治体から代替素材への切替を迫られても、多くの工場には専門部署も判断材料もない。外部コンサルに頼めば数百万円かかり、Excelでの手作業試算は担当者の経験と勘に頼るしかないのが実情だ。だからこそ、図面と使用量を入力するだけで数日のうちに候補素材とコストが見える仕組みが、現場に必要だと考えている。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資880万円の申請資料も、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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※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
脱プラAI診断PlaMigrateは、従業員50〜300名規模の食品容器・雑貨・部品製造業の購買担当者や生産技術担当者が、製品図面(材質・重量・肉厚・成形条件)と現行素材の年間使用量・単価をWebフォームまたはCSVでアップロードするだけで、AIが数百種の代替素材データベースと照合し、成形適性・強度シミュレーション・調達コスト・CO2削減量を含む試算レポートを最短3営業日で自動生成するSaaSです。
担当者はチャット形式のAIアシスタントに『射出成形機を変えずに使える素材は?』と質問すると条件を絞り込んだ再計算結果を対話的に得られ、候補が2〜3件に絞れた段階で提携素材商社とのオンライン商談が自動セットされます。従来3ヶ月かかっていた社内検討を平均2週間に短縮し、外部コンサル150万〜300万円の依頼を月額8万円〜のSaaSで代替します。
従業員50〜300名規模の食品容器・雑貨・部品製造業では、取引先や自治体条例からプラ代替素材への移行を求められるケースが年々増えているが、専門部署を持たない企業が大半で判断材料が不足している。
代替素材(バイオマスPET、紙複合材、PLA等)は数百種類存在し、成形性・強度・コスト・調達リスクが素材ごとに大きく異なるため、外部コンサルへの依頼は1件あたり150万〜300万円かかり中小企業には負担が大きい。実際に環境省の調査でも代替素材検討企業の約6割が「試算できる人材・データがない」ことを理由に導入を先送りしている。担当者は成形機の設備担当者や購買担当者が兼務することが多く、素材メーカーの営業資料を比較するだけで数ヶ月を要し、結果的に規制対応が後手に回り取引先からの発注減少や自治体入札からの除外といった実害が生じている。この課題は素材知識とコスト計算の両方を要するため、既存のERPや会計ソフトでは代替できず放置されてきた。
第一に、機械学習モデルが素材の物性データ(引張強度・耐熱温度・成形収縮率)と顧客の製品仕様を照合し、成形適性を予測するレコメンドエンジンとして機能する。
第二に、コスト予測モデルが素材市況データ(石油化学製品価格・バイオマス原料価格の時系列データ)を学習し、6ヶ月先までの調達コスト変動をシミュレーションする。第三に、自然言語対話AIが担当者からの技術的質問に応答し、専門知識がなくても対話形式で条件を絞り込めるようにする。第四に、蓄積された過去の試算・導入結果データを教師データとして再学習させ、業種別・製品カテゴリ別の推奨精度を継続的に向上させる。
製造業の購買担当者や生産技術担当者が自社の製品図面(材質・重量・肉厚・成形条件)と現行素材の年間使用量・単価をWebフォームまたはCSVでアップロードすると、AIが数百種の代替素材データベースと照合し、成形適性・強度シミュレーション・調達コスト・CO2削減量を含む試算レポートを最短3営業日で自動生成する。
レポートには複数の代替候補が優先順位付きで提示され、各候補について既存設備の改修要否や生産ラインの停止日数見込みも数値化される。担当者はチャット形式のAIアシスタントに「射出成形機を変えずに使える素材は?」等の追加質問を投げかけると、条件を絞り込んだ再計算結果を対話的に得られる。最終的に候補素材が2〜3件に絞られた段階で、提携素材商社とのオンライン商談を自動セットし、サンプル取り寄せから量産見積もりまでを一気通貫で支援する。この一連の流れにより、従来3ヶ月かかっていた社内検討期間を平均2週間に短縮する体験を提供する。
| 外部コンサルへの代替素材切替可否診断依頼費 | 150万〜300万円/件 |
| 購買・設備担当者が兼務で素材比較検討に費やす人件費(3ヶ月相当・月40万円換算) | 約120万円/件 |
| 対応遅延による取引先発注減少の損失(既存取引先1社あたり想定) | 年間300万〜800万円 |
| 自治体入札からの除外による受注機会損失(該当自治体案件想定) | 年間200万〜500万円 |
| ライトプラン(月額診断SaaS・利用回数少) | 月額8万円(年間96万円) |
| スタンダードプラン(月額診断SaaS・複数ユーザー) | 月額12万円(年間144万円) |
| プレミアムプラン(詳細シミュレーションレポート込み) | 月額15万円+都度課金5万〜12万円(年間約200万円) |
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……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
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。
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食品容器・雑貨・部品製造業では取引先や自治体条例からプラ代替素材への移行を求められる場面が増えているが、専門部署を持たない企業が大半で、成形機の設備担当者や購買担当者が兼務で数百種の素材メーカー資料を比較するだけで数ヶ月を要している。
外部コンサルは1件150万〜300万円と中小企業には負担が大きく、環境省調査でも検討企業の約6割が『試算できる人材・データがない』ことを理由に導入を先送りしている。結果として規制対応が後手に回り、取引先からの発注減少や自治体入札からの除外という実害が既に生じている。既存のERPや会計ソフトでは素材知識とコスト計算の両方を扱えず、この領域は長年放置されてきた。
検証フェーズ(0〜6ヶ月のAI診断モデルのプロトタイプ開発、素材物性データベースの初期構築)は仕様が固まらず試行錯誤を伴うため準委任契約が適する。
一方、パイロット5〜20社のフィードバックを反映し機能一覧が確定した初期展開フェーズ以降(有償プラン正式リリース版)は、要件定義書に基づく請負契約に切り替えて費用と納期の予見性を高める。AI診断の実測誤差率±10%といった精度目標は契約時点で保証しにくいため、SLAではなく努力目標として別途合意し、素材メーカーとのデータ提供契約の遅延がAI精度・納期に影響するリスクを発注仕様書に明記しておく。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中小製造業(従業員50〜300名、食品容器・日用品雑貨・自動車内装部品メーカー)の購買担当者・生産技術担当者 |
| セカンダリ | 提携素材商社の営業担当、業界団体・自治体のプラスチック対応窓口担当者 |
| 管理 | PlaMigrate運営側のカスタマーサクセス担当・材料工学ドメインエキスパート |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 製品仕様・使用量アップロード | 図面PDF/CSV(材質・重量・肉厚・年間使用量・単価)入力→形式検証→診断用データセット生成 |
| 成形適性レコメンドエンジン | 製品仕様→物性DB300素材と照合し引張強度・耐熱・収縮率を予測→適合候補リスト出力 |
| コスト変動予測シミュレーション | 素材候補と市況データ→石化/バイオマス原料価格を学習し6ヶ月先コストを算出→変動グラフ出力 |
| CO2削減量算定 | 現行素材と代替候補の使用量→LCA係数で排出量差分計算→削減量(kg-CO2/年)を出力 |
| 設備改修・停止日数見積り | 成形機仕様と代替候補→改修要否判定モデルで照合→改修費用目安と停止日数を数値出力 |
| 優先順位付き試算レポート生成 | 適性・コスト・CO2データ→重み付けスコアリング→PDF形式レポートを3営業日以内に自動生成 |
| 対話AIアシスタント | 担当者の自然言語質問(例:射出成形機を変えず使える素材は)→条件解析→絞り込み再計算結果を返答 |
| 詳細シミュレーション追加解析 | 有償リクエスト→強度解析・成形シミュレーション実行→詳細版レポート(5〜12万円課金)を出力 |
| 素材商社商談自動セットアップ | 候補素材2〜3件確定→提携商社APIへ商談依頼送信→オンライン商談日程と担当者を自動割当 |
| 診断・成約データ再学習 | 過去の診断結果・導入実績データ→教師データ化しモデル再学習→業種別推奨精度を更新 |
| 契約・課金管理 | 顧客の契約プラン・利用回数→月次集計→サブスク請求とオプション課金額を自動算出 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, company_name, industry_type, employee_count, address, contact_email, contract_plan, created_at |
users | id, company_id, name, email, role, password_hash, last_login_at |
products | id, company_id, product_name, material_current, weight_g, thickness_mm, molding_condition, annual_usage_kg, unit_price_yen |
materials | id, material_name, material_type, tensile_strength, heat_resistance_temp, molding_shrinkage_rate, base_price_yen_per_kg, co2_emission_factor, supplier_id |
diagnoses | id, company_id, product_id, status, requested_at, completed_at, report_type |
diagnosis_results | id, diagnosis_id, material_id, priority_rank, cost_estimate_yen, co2_reduction_kg, equipment_change_required, downtime_days_estimate |
chat_sessions | id, diagnosis_id, user_id, question_text, answer_text, created_at |
introductions | id, diagnosis_id, trader_company_id, status, contract_amount_yen, commission_rate, commission_amount_yen, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン/会員登録 |
| 2 | 製品図面アップロード |
| 3 | 診断結果一覧 |
| 4 | 詳細レポート表示 |
| 5 | チャットAI相談 |
| 6 | 商社商談セッティング |
| 7 | 契約・請求管理 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/FastAPI(MLモデルとAPI連携が容易) |
| 2 | React/TypeScript(型安全なフロント開発) |
| 3 | AWS SageMaker(MLモデル学習・デプロイ基盤) |
| 4 | PostgreSQL(リレーショナルデータの一貫性管理) |
| 5 | OpenAI API GPT-4(自然言語対話アシスタント実装) |
| 6 | AWS S3(図面ファイル・CSVの安全な保存) |
| 7 | Auth0(認証・アクセス制御の外部委託) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 診断レポート生成は入力完了後3営業日以内(平均72時間以内)に完了すること | 診断レポート生成は入力完了後3営業日以内(平均72時間以内)に完了すること |
| システム稼働率は月間99.5%以上を確保し、メンテナンス時間は事前告知の月1回2時間以内に限定する | システム稼働率は月間99.5%以上を確保し、メンテナンス時間は事前告知の月1回2時間以内に限定する |
| 顧客の図面・設備データはAES-256で暗号化し、ISO27001またはISMS認証を初期展開フェーズ内に取得する | 顧客の図面・設備データはAES-256で暗号化し、ISO27001またはISMS認証を初期展開フェーズ内に取得する |
| 市況データ(石油化学製品・バイオマス原料価格)は週次で自動更新し、コスト試算誤差を2年目末までに±10%以内に抑える | 市況データ(石油化学製品・バイオマス原料価格)は週次で自動更新し、コスト試算誤差を2年目末までに±10%以内に抑える |
| 同時アップロード処理は最大50社/日を想定し、ピーク時でも診断キュー待ち時間を30分以内に抑える | 同時アップロード処理は最大50社/日を想定し、ピーク時でも診断キュー待ち時間を30分以内に抑える |
| 対話AIアシスタントの応答時間は1リクエストあたり5秒以内とし、月次で誤答率を10%未満に維持する | 対話AIアシスタントの応答時間は1リクエストあたり5秒以内とし、月次で誤答率を10%未満に維持する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数社のパイロット顧客から製品図面と使用量データを受け取り、担当者が手作業で素材データベースと照合してExcelでレポートを作成し、求められる出力形式と精度の当たりを確認する。 | 人件費と資料収集の交通費程度 |
| ②最小システム | 素材物性データを一定件数分入力したデータベースとWebフォームを用意し、簡易な照合ロジックで自動レポート生成を試す。対話AI機能は未実装で問い合わせは手動対応する。 | クラウド利用料と外注の一部開発費程度 |
| ③本開発 | レコメンドエンジン・コスト予測モデル・対話AIアシスタントを実装し、素材商社とのオンライン商談自動セットまで一気通貫で動くシステムに仕上げる。 | 外注または正社員エンジニアの人件費で数か月分 |
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 |
|---|---|---|
| プラスチック循環利用協会等の業界団体担当者(事務局次長クラス) | 会員企業への一括導入プラン提携と紹介チャネル確保の可否を早期に確認するため | 協会Webサイトの問い合わせ窓口から事業説明資料を添えて面談を打診する |
| 伊藤忠プラスチックス等素材商社の新規事業・DX推進担当者 | 送客手数料モデルの実現可能性と商社側の見込み客チャネルとしての価値を検証するため | 商社の事業開発部門宛に紹介者経由またはIR問い合わせ窓口から打診する |
| 従業員100名規模の食品容器製造業の購買部長または生産技術課長 | パイロット顧客として実際の図面・使用量データで診断精度を検証するため | 地元工業会や商工会議所の異業種交流会経由で紹介を受け直接訪問する |
| バイオマスPET・PLA等を扱う素材メーカーの技術営業担当者 | 物性データ提供契約と最新素材情報の継続的な入手ルートを確保するため | 素材メーカーの技術展示会(高機能素材Week等)でブース訪問し名刺交換する |
| 成形シミュレーションソフトベンダー(Moldflow等)の販売代理店担当者 | 強度・成形性シミュレーション機能の技術連携可否とAPI提供条件を確認するため | ベンダー公式サイトのパートナー制度窓口から技術連携の問い合わせを行う |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 業界団体経由の紹介 | プラスチック循環利用協会などの会員向け勉強会で「外部コンサルより早く安く代替素材を試算できる」と説明し、パイロット参加を依頼する。 |
| 素材商社とのアライアンス営業 | 商社の既存顧客リストに対し「診断結果がそのまま商談につながる仕組み」と紹介し、無料トライアルの案内を代わりに送ってもらう。 |
| Web広告からのインバウンド | 「外部コンサル依頼と比べて短期間・低コストで試算できる」という比較訴求のLP広告を出し、資料請求フォームから問い合わせを受ける。 |
| 展示会・商談会での直接営業 | 中小製造業向けの環境・SDGs系展示会に出展し、名刺交換した購買担当者にその場で個別デモを申し込んでもらう。 |
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 | 創業後まもない法人・個人事業主 | 融資額は880万円で、自己資金100万円に対して素材データベースのライセンス費や初期人件費の橋渡しに使う想定。着金は設立2か月目ごろのため当初の外注費支払いに合わせて申請する。 |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 都内で創業予定または創業後一定期間内の中小企業 | 返済不要の助成金であり、公庫の880万円と併用することで自己資金100万円の圧迫を抑えられる候補になる。 |
| 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（申請主体は顧客企業） | 顧客側がPlaMigrateの月額SaaS利用料を補助対象として導入できるようになれば、営業提案時の後押し材料として使える。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数要件を満たす小規模事業者 | Web広告やパンフレット作成などインバウンド集客チャネルの立ち上げ費用に充てられる候補になる。 |
| NEDO シード期研究開発支援事業（STS） | 研究開発型のシード期スタートアップ | AI診断モデルや素材物性データベース構築の研究開発費に使える公的資金として、エクイティ調達（シードラウンド以降）の前段の資金計画に組み込める候補になる。 |
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……
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で活動しています。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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対的な表示です。