Who（誰が）
第一種指定製品を10台以上保有する従業員50〜500人規模の中小・中堅製造業工場（食品・化学・自動車部品等）の設備保守担当者と環境管理責任者
対象とする社会課題：工場のフロン漏えい点検業務が属人化・記録不備で法令対応が追いつかない
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。
工場の冷媒点検は、専任担当者がいないまま設備保守員が兼務し、紙やExcelの記録に追われている。経験に頼る目視点検では新人が異常を見落とし、法令対応のための記録作成に時間を取られて、本来の漏えい予防にリソースが回らない。この構造を変えなければ、罰則リスクも温室効果ガスの排出も減らせないと考えている。
※ 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500万円の申請資料も、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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工場の設備保守担当者がスマートフォンで圧力計・配管接続部・冷媒残量表示を撮影すると、画像解析AIが腐食・油滲み・霜付きなどの異常を検知し異常度スコアを表示する。
既設の温湿度・圧力IoTセンサーのデータもAIが時系列解析し、平常時からの逸脱を漏えい予兆として事前通知する。点検結果はチャットAIとの対話形式で簡易点検・定期点検の法定書式に自動変換・電子保存され、異常検知時は過去事例DBから対応手順を提示し、フロン回収業者への連絡導線も自動生成する。工場側は月1回のダッシュボードで「要注意機器リスト」と「点検実施率」を確認するだけでよく、1台あたり平均25分かかっていた点検記録作業を10分程度へ短縮することを目指す。
フロン排出抑制法により第一種指定製品（業務用冷凍・空調機器）を保有する工場は簡易点検（3か月ごと）と定期点検（機器規模により1〜3年ごと）の実施・記録義務を負うが、対象事業者は全国で推計約45万事業所存在し、点検記録は紙台帳やExcelで管理されているケースが8割以上とされる。
点検担当者は設備保守員が兼務することが多く、専門知識のある技術者不足により漏えい発見が遅れ、年間漏えい量は1万トンCO2換算超と報告されている。中小工場（従業員50〜300人規模）では点検記録の不備や漏えい確認の遅延により罰則対象となるリスクを抱えつつも、専任の環境管理者を置く余裕がない。点検自体は目視・圧力計確認・音聴診断など経験依存の作業が多く、新人担当者では異常の見落としが発生しやすい。結果として、法令対応のための記録作成に追われ、実質的な漏えい予防にリソースが回らない構造的問題がある。
画像解析AI（CNNベースの異常検知モデル）が機器外観の腐食・油滲み・霜付きを検出し、時系列異常検知AI（LSTM/Transformerベース）がセンサーデータの逸脱パターンから漏えい予兆を予測する。
自然言語対話AIが点検担当者との質疑応答を通じて点検記録を自動生成し、法定フォーマットへの変換と保存を行う。さらに蓄積された点検・漏えい事例データをもとに機器種別・使用年数別の漏えいリスクを予測するモデルを継続学習させ、点検優先度の最適化（どの機器を先に点検すべきか）をAIが提案する。
工場の設備保守担当者がスマートフォンで機器の圧力計・配管接続部・冷媒残量表示をカメラ撮影すると、画像解析AIが腐食・油汚れ・霜付きなど漏えいの兆候を検知し、異常度スコアを表示する。
同時に既設の温湿度・圧力IoTセンサーからのデータをAIが時系列解析し、平常時パターンからの逸脱を検知して漏えい予兆を事前通知する。点検結果はAIが対話形式（チャットUI）で担当者に確認事項を質問しながら自動的に簡易点検記録・定期点検記録フォーマットに変換し、法定書式で電子保存する。異常検知時はAIが過去の類似事例データベースから対応手順を提示し、必要に応じて認定フロン回収業者への連絡導線を自動生成する。工場側は月1回のダッシュボードレビューで、AIが要約した「要注意機器リスト」と「点検実施率」を確認するだけで済む。これにより点検業務時間を従来の点検記録作成込みで1台あたり平均25分から10分程度へ短縮することを目指す。
| 点検記録の紙台帳・Excel管理にかかる事務工数（月20時間×時給2,500円換算） | 月5万円（年60万円）の目安 |
| 専門技術者への点検委託費用（外部業者への簡易・定期点検委託） | 年間40〜60万円の目安 |
| 漏えい発見遅延による冷媒補充・機器修理費（1件あたり10〜30万円が年数件発生） | 年間20〜60万円の想定 |
| 法令違反時の行政指導対応・罰則リスク（記録不備による是正勧告対応工数含む） | 発生時50万円以上のリスク（頻度は事業所により異なる） |
| SaaS利用料（機器80台想定：基本50台5万円＋超過30台×500円） | 月6.5万円（年78万円） |
| IoTセンサーレンタル（10台×月2,000円） | 月2万円（年24万円） |
| 導入・設置支援サービス（初期の点検記録電子化移行込み） | 初年度のみ30万円（スポット） |
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フロン排出抑制法により第一種指定製品を保有する工場は簡易点検（3か月ごと）・定期点検の実施と記録義務を負うが、対象約45万事業所の8割以上が紙台帳やExcelで管理しており、記録不備や漏えい発見の遅延が罰則リスクにつながっている。
中小工場（従業員50〜300人規模）では専任の環境管理者を置く余裕がなく、設備保守員が兼務で経験依存の目視・圧力計確認・音聴診断を行うため、新人担当者では異常の見落としが発生しやすい。結果として点検担当者は法令対応のための記録作成に追われ、実質的な漏えい予防や早期発見にリソースを回せない構造的問題が生じている。年間漏えい量は1万トンCO2換算超と報告されており、対応の遅れが環境負荷の拡大に直結している。
検証フェーズ（画像解析AI・異常検知AIのプロトタイプ開発、実機検証）は仕様が固まっておらず試行錯誤を伴うため準委任契約が向く。
パイロット導入以降のSaaS正式版開発は画面・機能仕様が確定するため請負契約で成果物・納期・受入基準を明確化するのが望ましい。誤検知率10%以下などのAI精度目標は契約時点で保証しづらいため、検証→パイロット→本格展開の各フェーズをマイルストーンとした段階検収方式を推奨する。発注時は学習データ（工場からの画像・センサーログ）の提供責任範囲と、精度未達時の追加チューニング費用の扱いを契約書に明記しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 工場の設備保守担当者（点検実施者、兼務が多い） |
| セカンダリ | 工場の環境管理責任者・経営層（月次ダッシュボードで実施率・リスクを確認）、代理店であるフロン回収業者・設備管理会社の営業担当 |
| 管理 | 自社の環境コンプライアンス担当者・カスタマーサクセス担当（法令フォーマット更新、AIモデル精度監視、代理店サポート） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 画像解析異常検知機能 | 圧力計・配管接続部の撮影画像を入力→CNNで腐食・油汚れ・霜付きを検出→異常度スコアを表示 |
| センサー時系列異常検知機能 | IoT温湿度・圧力センサー値を入力→LSTM/Transformerで平常パターンからの逸脱を検知→漏えい予兆アラートを通知 |
| 対話型点検記録自動生成機能 | 担当者のチャット回答を入力→AIが質疑応答で不足項目を補完→簡易/定期点検記録データを生成 |
| 法定フォーマット電子保存機能 | 生成済み点検記録データを入力→法定書式へ変換→電子保存された点検記録ファイルを出力 |
| 異常時対応手順提示機能 | 異常検知結果を入力→類似事例データベースを検索→対応手順と回収業者連絡導線を表示 |
| 点検優先度最適化提案機能 | 機器種別・使用年数・漏えい履歴を入力→リスク予測モデルでスコア算出→点検優先順位リストを出力 |
| ダッシュボードレビュー機能 | 蓄積済み点検・検知データを入力→AIが要約集計→要注意機器リストと点検実施率を表示 |
| IoTセンサーデータ収集管理機能 | センサー計測値を入力→定期収集・欠測検知・保存処理→時系列データベースを更新 |
| 点検スケジュール管理機能 | 機器台帳と点検周期設定を入力→簡易点検3か月/定期点検1〜3年を自動算出→点検予定リマインドを通知 |
| 事業所・機器マスタ管理機能 | 事業所・機器・担当者情報を入力→登録・更新・権限設定を処理→マスタデータベースへ反映 |
| 匿名化データライセンス出力機能 | 蓄積された点検・漏えいデータを入力→匿名化・統計集計処理→メーカー/保険会社向けライセンスデータを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
事業所テーブル | 事業所ID, 事業所名, 業種, 従業員数, 住所, 契約プランID, 登録日 |
機器マスタ | 機器ID, 事業所ID, 機器種別, メーカー, 型番, 冷媒種類, 設置年月, 点検周期区分 |
点検記録テーブル | 点検ID, 機器ID, 点検日, 点検種別, 担当者ID, 異常度スコア, 対話ログID, 法定書式PDF URL |
画像解析結果テーブル | 解析ID, 点検ID, 画像URL, 腐食スコア, 油滲みスコア, 霜付きスコア, AIモデルバージョン |
センサーデータテーブル | レコードID, 機器ID, 計測日時, 圧力値, 温度, 湿度, センサーID |
異常検知アラートテーブル | アラートID, 機器ID, 検知日時, 異常種別, 逸脱スコア, 対応状況, 回収業者連絡ID |
ユーザー・権限テーブル | ユーザーID, 事業所ID, 氏名, 役割区分, ログインID, 権限レベル |
契約・課金テーブル | 契約ID, 事業所ID, プラン種別, 機器台数, 月額料金, センサー台数, 契約開始日, 継続状況 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード画面 |
| 2 | 機器一覧・登録画面 |
| 3 | 点検実施撮影画面 |
| 4 | AI対話点検記録画面 |
| 5 | 異常アラート一覧画面 |
| 6 | 法定帳票出力画面 |
| 7 | 契約・請求管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（S3/EC2/SageMakerで画像・IoT処理を拡張しやすい） |
| 2 | PyTorch（CNN異常検知モデルの開発実績が豊富） |
| 3 | TensorFlow（LSTM/Transformer時系列予測に適する） |
| 4 | React Native（iOS/Android同時開発でコスト抑制） |
| 5 | Node.js+TypeScript（API開発と型安全性の両立） |
| 6 | PostgreSQL（機器・点検データの正規化管理に適する） |
| 7 | LangChain（対話型点検記録生成AIの構築を効率化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS月間稼働率99.5%以上（月間停止許容3.6時間以内） |
| 性能 | 性能: 画像解析AIの1枚あたり判定処理時間3秒以内 |
| 精度 | 精度: 漏えい予兆検知の誤検知率を2年目末までに10%以下に維持 |
| セキュリティ | セキュリティ: 点検画像・記録データは保存時AES-256暗号化、通信はTLS1.2以上を必須化 |
| 運用 | 運用: センサー故障・通信障害発生時は提携設備管理会社経由で24時間以内に現地対応 |
| データ保持 | データ保持: 点検記録は法令要件に基づき最低5年間電子保存 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携先の設備管理会社の実機で、担当者がスマートフォンで撮影した画像を人力で目視確認し、チャット風の質問シートを使って点検記録の下書きを作る。AIなしで業務時間短縮の効果と担当者の反応を確かめる | 交通費と印刷費程度／持ち出しでできる水準 |
| ②最小システム | 画像解析AIのみを実装し、腐食・霜付きの検知結果を表示する簡易アプリを作る。点検記録フォーマットへの変換はまだ手作業のままにし、精度と現場での使いやすさを確認する | AI利用料と外部エンジニアへの少額の外注費で数か月分 |
| ③本開発 | 対話AIによる点検記録の自動生成、法定様式（様式第一）への変換、IoTセンサー連携、行政報告書式出力までを実装し、SaaS正式版としてリリースする | 外注または開発チームの人件費で複数か月分の投資 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 認定フロン回収業者の団体幹部（一般社団法人等の業界団体担当者） | 点検先工場への導線と代理店提携の窓口を持つため | 都道府県フロン回収業者登録名簿から連絡し団体事務局に紹介依頼 |
| 地場ビルメンテナンス・設備管理会社の技術部門責任者 | パイロット導入先の紹介とOEM/リセール契約の初期交渉相手 | 既存取引先や工業会の紹介、展示会（設備管理展）での名刺交換 |
| 中小製造業が加盟する地域工業会・商工会議所の環境部会担当者 | 対象工場群への一括アプローチとセミナー開催機会を得るため | 商工会議所の環境・省エネ関連セミナーに登壇依頼して接点構築 |
| 環境省地球環境局フロン対策室の担当官（法令解釈照会窓口） | 簡易点検・定期点検記録の電子化フォーマットの適合性を確認するため | 環境省フロン排出抑制法サイトの問合せ窓口から書面照会 |
| 温湿度・圧力センサーメーカーの法人営業責任者 | IoTセンサーのOEM調達条件とレンタル価格の交渉相手 | センサーメーカーの法人営業窓口に直接コンタクト、展示会経由も可 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 既存の設備管理会社・ビルメンテナンス会社への提携提案 | 検証フェーズの提携先候補に「点検記録作成の時間を減らすAIを一緒に試してみませんか」と伝え、無償トライアルの実機検証先として声をかける |
| 認定フロン回収業者団体・組合の勉強会 | 業界団体の定例会や勉強会に参加し「点検記録の法令対応を自動化するツールを作っている」と紹介し、加盟業者経由で工場への紹介を依頼する |
| 中小製造業の工業会・組合のつながり | 地元の工業会・組合の会合で「フロン点検の記録作りに追われている工場はないか」と聞き、困りごとを抱える担当者を紹介してもらう |
| 既存人脈（保守業界・環境コンプライアンス担当者）からの紹介 | 創業前の勤務先や取引先で知り合った設備保守担当者・環境管理担当者に直接連絡し、パイロット導入の協力を依頼する |
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） | 会社設立直後の事業者（女性・若者・シニア起業家支援制度の対象者は要件緩和あり） | 画像解析AI・センサー調達などの初期投資を500万円の融資でまかなう想定で、着金は設立から2か月目ごろのため、自己資金100万円と合わせて立ち上げ資金の計画が立てやすい |
| IT導入補助金 | SaaS型ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（本事業では導入先の工場側が申請者） | 顧客工場がSaaS利用料の一部を補助金でカバーできれば導入時の価格ハードルが下がり、代理店経由の営業提案に補助金活用を組み込める |
| 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） | 革新的サービス開発・試作品開発を行う中小企業・小規模事業者 | 画像解析AI・異常検知AIのプロトタイプ開発やセンサーキットの試作にかかる費用の一部を対象経費として計画できる |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 都内で創業を予定する者・創業後5年未満の中小企業者 | 代表1名で動く創業初期の賃借料・広告費・外部委託費などの立ち上げ経費を助成対象として計画できる |
| SBIR制度（指定補助金による研究開発型スタートアップ支援） | 研究開発フェーズにある中小企業・スタートアップ | 漏えい予兆検知モデルの継続学習・精度向上にかかる研究開発費を、指定補助金経由でSBIR認定を受けて段階的に獲得する計画に組み込める |
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。
環境・脱炭素領域の創業仲間がコミュニティで情報交換しています。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。