Who（誰が）
全国約1,700の市区町村教育委員会と公立小中学校約28,000校を主対象とし、空調機器メーカーや教育ICT企業を提携・買い手候補とする
対象とする社会課題：教室の暑さで授業の質と児童生徒の健康が損なわれている
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。
エアコンはあるのに教室は32度を超え、担任は温度計と体感だけで空調を調整している。築30年以上の校舎は教室ごとに温度差が5度にも及び、画一的な運用では対応できない。子どもの集中力と健康、教員の負担、限られた光熱費予算のすべてを両立させる仕組みが、今の学校現場には足りていない。
※ 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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「スズカゼAI」は、公立小中学校の教室に設置した小型センサー（1教室2万円程度）が温湿度・CO2・日射量を5分ごとに計測し、AIが気象データや時間割と組み合わせて「あと何分で教室が危険な暑さになるか」を予測するサービスです。
教員は授業開始30分前にタブレットへ届く空調設定の提案を確認し、ワンタップで承認するだけで済みます。教育委員会はダッシュボードで全校の教室温度と空調稼働状況を一覧でき、学期末には暑さによる授業中断日数や保健室利用件数、電気代削減額が自動でレポートにまとまります。勘と経験に頼っていた空調管理を、データに基づく判断へと置き換えます。
文部科学省の調査では公立小中学校の普通教室のエアコン設置率は約95%に達したが、電気代高騰や老朽校舎の電力容量不足から「設定温度28度・使用時間制限」を課す自治体が多く、実際の教室内温度は32度を超える日が夏季に月10日以上発生している。
担任教員は温度計と体感で空調を手動調整するしかなく、5時限目の理科室や体育後の教室で児童が集中力を失い、保健室利用が急増する事例が全国で報告されている。特に築30年以上の校舎（全国の公立小中学校の約6割）は断熱性能が低く、教室ごとの温度差が最大5度に及ぶこともあり、画一的な空調運用では対応できない。教育委員会は年間の光熱費予算（平均的な市区町村で数千万〜億円規模）と熱中症リスクの板挟みになっており、勘と経験に頼った対応から脱却できていない。教員は本来の授業準備に加えて空調管理という付加業務を負い、働き方改革にも逆行している。
時系列予測モデル（LSTM/勾配ブースティング）が気象データ・建物断熱特性・過去センサーログから教室ごとの温度上昇カーブを予測し、危険域到達までの残り時間を算出する。
自然言語対話AIが教員からの音声・テキスト問い合わせに応答し、専門知識がなくても空調判断を支援する対話インターフェースを提供する。最適化アルゴリズムが電力デマンド制限（契約電力上限）と快適性指標（WBGT暑さ指数）を同時に満たす空調スケジュールを教室単位・時間帯単位で自動計算する。異常検知モデルがセンサー故障や急激な温度変化を検知し、施設管理担当者へアラートを自動送信する。
各教室に温湿度・CO2・日射量センサー（1教室あたり2万円程度の小型IoT機器）を設置し、5分ごとのデータをクラウドに送信する。
AIエンジンが気象庁データ・時間割・在室人数・過去の空調使用実績を統合し、教室ごとに「あと何分で危険温度に達するか」を予測、授業開始30分前に最適な空調設定（設定温度・風量・換気タイミング）を自動提案する。教員はタブレットやスマートスピーカーで「5時限目理科室、暑くなりそう？」と話しかけるだけでAIが対話形式で回答し、必要なら空調を自動制御（校務システム連携済みの学校ではワンタップ承認で実行）する。教育委員会側は全校の教室温度と空調稼働状況をダッシュボードで一覧でき、電力デマンド制御と熱中症リスクの両立を図った運用ルールをAIが週次で再提案する。学期末には「暑さによる授業中断日数」「保健室利用件数」「電気代削減額」をレポートとして自動生成し、次年度の予算要求資料として活用できる。
| 教室の過剰・不足稼働による電気代の無駄（画一的な28度運用でのロス） | 1校あたり年間15万円程度の想定 |
| 養護教諭・担任の熱中症疑い対応にかかる時間コスト（記録・保護者連絡含む） | 1校あたり年間20万円相当の想定（対応時間を人件費換算） |
| 教員が空調管理に費やす時間（温度計確認・手動調整）の残業代相当 | 1校あたり年間10万円程度の想定 |
| 熱中症搬送・救急対応が発生した場合の事後対応コスト（保護者対応・報告書作成含む） | 発生時1件あたり数万円〜、年間発生頻度により変動 |
| SaaS利用料（1校20教室想定） | 月額4万円（年間48万円） |
| センサー機器リースオプション（1教室500円×20教室） | 月額1万円（年間12万円） |
| 導入・保守サポート（初期設置費除く年次保守） | 年間5万円（初期設置費15万円〜は別途） |
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公立小中学校のエアコン設置率は約95%に達したが、電気代高騰や老朽校舎の電力容量不足から設定温度28度・使用時間制限を課す自治体が多く、実際の教室温度は32度を超える日が夏季に月10日以上発生している。
担任教員は温度計と体感だけで空調を手動調整するしかなく、5時限目の理科室や体育後の教室で児童の集中力低下や保健室利用の急増が全国で報告されている。特に築30年以上の校舎（全国の約6割）は断熱性能が低く教室ごとの温度差が最大5度に及ぶため、画一的な空調運用では対応できない。教員にとっては空調管理そのものが付加業務となっており、働き方改革にも逆行している。
実証フェーズ（0〜6ヶ月）はAI予測モデルの精度検証やUI試行錯誤が中心となるため準委任契約が適する。
センサー設置工事や保守点検など仕様が固まる作業は請負契約で工数・金額を明確化する。自治体の単年度会計・入札制度に合わせ、複数年契約や補助金活用の提案スケジュールと契約形態の切替タイミングを事前にすり合わせる必要がある。検収基準（温度予測精度80%以上など）は契約前に数値で合意しておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 担任教員（教室の温度確認・空調提案の承認操作を行う） |
| セカンダリ | 教育委員会施設担当者、学校施設管理会社の保守スタッフ |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当者・フィールドエンジニア（センサー設置保守、異常対応、データ品質管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| センサーデータ収集機能 | 温湿度・CO2・日射量センサー値を5分毎に取得しクラウドDBへ時系列保存する |
| 教室別温度上昇予測機能 | 気象データ・時間割・在室人数を入力しLSTM/勾配ブースティングで危険温度到達までの残り時間を算出する |
| 空調設定自動提案機能 | 予測残り時間と教室特性から授業開始30分前に設定温度・風量・換気タイミングを提案する |
| 教員向け対話AI応答機能 | 教員の音声・テキスト質問を受け対話AIが教室ごとの暑さ予測を回答する |
| ワンタップ承認・空調制御機能 | 教員の承認操作を受け校務システム連携API経由で空調機器へ制御コマンドを送信する |
| 電力デマンド最適化機能 | 契約電力上限とWBGT指数を入力し最適化アルゴリズムで教室別空調スケジュールを算出する |
| 異常検知・アラート通知機能 | センサーログの急変・欠損を検知し施設管理担当者へメール/アプリ通知を送信する |
| 教育委員会向け統合ダッシュボード | 全校の教室温度・空調稼働状況データを集計し一覧画面で表示する |
| 週次運用ルール再提案機能 | 空調稼働実績と電力使用量を分析し翌週の運用ルール改善案を自動生成する |
| 学期末自動レポート生成機能 | 授業中断日数・保健室利用件数・電気代削減額を集計しPDFレポートを自動出力する |
| センサー機器保守管理機能 | 機器稼働ログと点検履歴を管理し故障予兆時に保守スケジュールを通知する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, prefecture, contract_plan, budget_year |
schools | school_id, municipality_id, name, building_age, insulation_level |
classrooms | classroom_id, school_id, floor, orientation, capacity, ac_model |
sensors | sensor_id, classroom_id, install_date, model, status |
sensor_logs | log_id, sensor_id, timestamp, temperature, humidity, co2, solar_rad |
timetables | timetable_id, classroom_id, period, subject, student_count, date |
ac_control_logs | control_id, classroom_id, timestamp, set_temp, mode, approved_by |
alerts | alert_id, sensor_id, alert_type, severity, detected_at, resolved_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 教育委員会向け全校ダッシュボード |
| 2 | 教室別温度予測グラフ画面 |
| 3 | 対話AI問い合わせ画面 |
| 4 | 空調制御承認画面 |
| 5 | 異常検知アラート一覧 |
| 6 | 熱中症・省エネレポート出力 |
| 7 | センサー機器管理・保守画面 |
| # | 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（時系列データの高速集計に適する） |
| 3 | TensorFlow LSTM（温度上昇カーブ予測に適する） |
| 4 | LightGBM（短期予測を軽量・高速に学習可能） |
| 5 | Dialogflow CX（音声・テキスト対話UIを短期構築） |
| 6 | 気象庁・日本気象協会API（外部気象データ連携） |
| 7 | Grafana（自治体向け可視化ダッシュボード構築） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| SaaS基盤の稼働率99.5%以上を維持し月間ダウンタイムを約3.6時間以内に抑える想定 | SaaS基盤の稼働率99.5%以上を維持し月間ダウンタイムを約3.6時間以内に抑える想定 |
| センサーデータ受信から異常検知アラート送信までの処理を5分以内に完了する想定 | センサーデータ受信から異常検知アラート送信までの処理を5分以内に完了する想定 |
| 全通信をTLS1.2以上で暗号化し年1回第三者機関によるセキュリティ監査を実施する | 全通信をTLS1.2以上で暗号化し年1回第三者機関によるセキュリティ監査を実施する |
| 温度予測モデルの予測精度は実証フェーズで80%以上を確認し以降月1回再学習で維持する想定 | 温度予測モデルの予測精度は実証フェーズで80%以上を確認し以降月1回再学習で維持する想定 |
| センサーログは3年間保存し監査・分析用途に利用できる状態を保つ | センサーログは3年間保存し監査・分析用途に利用できる状態を保つ |
| 1自治体あたり最大1,000教室規模まで同時接続・データ処理が可能な構成とする想定 | 1自治体あたり最大1,000教室規模まで同時接続・データ処理が可能な構成とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数校の教室に市販の温湿度計を置き、教員に手動で記録してもらい、AI予測なしで危険温度になりやすい時間帯の傾向を人の目で確認する | 機器購入費と現地訪問の交通費程度 |
| ②最小システム | 数教室にIoTセンサーを設置し5分ごとにクラウドへ送信、簡易なルールベースでタブレットに温度アラートを通知する。対話AIや最適化アルゴリズムはまだ実装しない | 外注で数週間分の開発費とセンサーの実費 |
| ③本開発 | LSTM等の予測モデル、自然言語対話AI、電力デマンドとWBGTを両立させる最適化アルゴリズムを実装し、複数校・複数自治体で使えるダッシュボードに仕上げる | 外注で数か月分の開発費とクラウド利用料 |
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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 |
|---|---|---|
| 市区町村教育委員会の学校施設課・管理課の担当課長 | 空調運用ルールと予算権限を持ち、導入決定の起点になるため | 教育委員会の代表電話・施設課宛メールで「実証実験の提案」として面談依頼 |
| モデル校となる公立小中学校の校長・教頭 | 現場のセンサー設置許可と教員の運用実態のヒアリングが必要なため | 教育委員会経由で紹介を受けるか、校長会の知人経由で接点を作る |
| 空調機器代理店（ダイキン・三菱電機の地域営業所）の学校向け営業担当 | 既存の空調納入実績と保守契約を持ち、パートナー販売の窓口になるため | メーカー本社の産業向けIoT連携窓口に問い合わせ、地域代理店を紹介してもらう |
| 都道府県または市区町村の校長会・教育長会議の事務局担当者 | 実証データを複数校へ横展開する際の営業ツールとして会議での発表機会が得られるため | 教育委員会担当者からの紹介、または自治体教育広報誌への協賛提案で接点を作る |
| 環境省・文部科学省の熱中症対策予算/学校施設環境改善交付金の担当官または自治体向け補助金コンサルタント | 補正予算・交付金の獲得可否で自治体の導入意思決定が変わるため | 各省庁の該当課代表窓口への照会、または自治体向け補助金セミナーで名刺交換 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 校長会・教育長会議 | 実証校でのデータを持参し「無料でモデル校として1教室だけ試させてほしい」と声をかけ、比較用の温度ログを見せながら相談する |
| 知人の教員・保護者ネットワーク | 教員の知人に「夏の教室の困りごとを聞かせてほしい」と伝え、実際の対応の様子を見学させてもらう約束を取る |
| 空調機器メーカーの代理店担当者 | 既存の学校向け営業に同行させてもらい「空調管理の悩みを聞くだけ」の訪問として紹介してもらう |
| 教育委員会の施設課への直接アプローチ | 光熱費予算と熱中症対策の板挟みについて、担当者に現状の運用方法を教えてほしいと依頼する |
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） | これから法人を設立する創業者本人 | 自己資金100万円に対して融資900万円を受け、センサー機器の量産委託とクラウド・AI開発費の立ち上げ資金に充てられる候補 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会・商工会議所の管轄地域の小規模事業者 | 教育委員会向けの提案資料作成や展示会・校長会出展などの販路開拓費用の一部を補助してもらえる候補 |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者 | 自社の営業管理・会計クラウドの導入費用に使え、間接的に自治体向け提案の体制整備を支える候補 |
| 学校施設環境改善交付金（文部科学省） | 地方公共団体（教育委員会） | 顧客である自治体側がセンサー・空調関連の整備費用に充当できる可能性があり、営業時に紹介できる候補 |
| 熱中症対策関連の環境省補助事業 | 地方公共団体等 | 自治体が熱中症対策としてセンサー導入費用の一部を申請できる可能性があり、導入の意思決定を後押しする候補 |
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表示です。