Who（誰が）
買い手は空調・設備工事会社、電力・ガス会社のエネルギーサービス部門、教育ICT商社、自治体DXを推進する通信会社などが想定される
対象とする社会課題：学校の水道光熱費をAIで見える化・削減する仕組みが存在しない
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。
全国の学校では、用務員や教頭が本来の仕事の合間に検針票をExcelへ手入力し、異常に気づけないまま水道光熱費が漏れ続けている。専任担当者を置く余裕はどの自治体にもない。この無駄をAIが自動で見つけ出せれば、限られた教育予算を本来の授業や設備更新に回せるようになる。
※ 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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スクールエネルギーAIは、公立小中学校の電気・ガス・水道のスマートメーターや検針データを自動でクラウドに収集し、AIが学校ごとの季節・曜日・気温変動から通常使用量の範囲を学習して、休日稼働や水漏れ疑い、空調の過剰運転などの異常を検知するサービスです。
異常を検知すると教頭・用務員のスマホにLINEで通知し、教育委員会の管財担当者は月次ダッシュボードで全校の使用量ランキングと削減余地額を確認して対策優先校をワンクリックで特定できます。専門知識がない教職員でもチャットボットに『体育館だけ電気代が高い』と話しかければ原因候補と対策案を提示してもらえます。初期工事不要でメーターにセンサーを後付けするだけで、契約から2週間で運用を開始できます。
全国の公立小中学校は約2.8万校あり、1校あたり年間平均200万〜400万円の水道光熱費を教育委員会予算から支出しているが、多くの自治体では紙の検針票をExcelに手入力するだけで、異常値の早期発見や削減余地の分析がほとんど行われていない。
用務員や教頭が兼務で光熱費管理を担うケースが大半で、専門知識も時間もないため「前年比で何となく高い」程度の把握に留まる。老朽化した空調・給湯設備の非効率運転や、休日夜間の消し忘れ・水漏れが放置されても気づかれず、年間数十万円規模の無駄が全国で累積している。文部科学省の学校施設脱炭素化推進の方針もあり自治体は削減目標を求められているが、専任担当者を新設する予算も人員もなく、対応が後手に回っている。結果として、限られた教育予算が本来の授業や設備更新ではなく無駄な光熱費に流出し続けている。
時系列予測モデルが学校ごとの季節・曜日・気温変動を学習し、通常使用量の範囲を自動算出して逸脱を異常検知する。
異常検知結果と過去の改善事例データベースをもとに、生成AI（自然言語対話）が用務員・教頭からの質問に対し原因仮説と具体的な対策を平易な言葉で回答する。最適化アルゴリズムが空調稼働スケジュールや契約電力プランの見直し候補を計算し、削減見込み額とコストを比較したレポートを自動生成する。これらの学習データは全国の導入校から匿名集計され、モデルは校舎規模・築年数・地域気候ごとの比較精度を継続的に向上させる。
各学校の電力・ガス・水道スマートメーター（既存のBルート/検針データ含む）から30分〜1時間単位の使用量データをクラウドに自動収集し、AIが天候・在校日カレンダー・過去実績と照合して異常使用（休日稼働、水漏れ疑い、空調の過剰運転）を検知するとダッシュボードと教頭・用務員のスマホにLINE通知を送る。
教育委員会の管財担当者は月次ダッシュボードで全校の使用量ランキングと削減余地額をAIが自動算出したレポートで確認し、優先的に対策すべき学校をワンクリックで特定できる。現場の教職員はチャットボットに「体育館だけ電気代が高い」等と話しかけると、AIが類似校比較や過去データから原因候補（照明のLED化未実施、空調設定温度など）を提示し、専門知識がなくても対策案を得られる。設備更新提案（LED化・高効率空調）についてもAIが投資回収年数を試算し、教育委員会の予算要求資料を自動生成する。導入校は初期工事不要でメーターにIoTセンサーを後付けするだけで、契約から2週間程度で運用開始できる。
| 休日夜間の消し忘れ・空調過剰運転による無駄な電気代（1校あたり） | 年間20万〜30万円の目安 |
| 水漏れ放置による水道料金の超過分（発見が遅れた場合、1校あたり） | 年間10万〜20万円の目安 |
| 検針票のExcel手入力・集計に費やす教頭・用務員の人件費相当（1校あたり月2〜3時間） | 年間3万〜5万円相当の目安 |
| 老朽設備の非効率運転（空調・給湯）による超過エネルギーコスト（1校あたり） | 年間15万〜25万円の目安 |
| SaaS月額利用料（統合ダッシュボード＋異常検知アラート、1校あたり） | 月額15,000円（年間18万円） |
| IoTセンサー導入・初期設定費（1校あたり、初年度のみ） | 80,000円 |
| 成果報酬型削減シェア（実現削減額の15%、初年度のみ・1校あたりの目安） | 年間3万〜4万円程度（削減額20〜27万円想定時） |
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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全国約2.8万校の公立小中学校は年間200万〜400万円の水道光熱費を支出しているが、多くの自治体では紙の検針票をExcelに手入力するだけで異常値の早期発見や削減分析がほとんど行われていない。
用務員や教頭が兼務で光熱費管理を担うため専門知識も時間もなく、老朽化した空調・給湯設備の非効率運転や休日夜間の消し忘れ・水漏れが放置されがちである。文部科学省の学校施設脱炭素化方針で自治体は削減目標を求められているが、専任担当者を新設する予算も人員もなく対応が後手に回っている。結果として、限られた教育予算が授業や設備更新ではなく無駄な光熱費に流出し続けている。
MVPフェーズはAI異常検知の精度調整や自治体ごとの検針データ形式の差異への対応など、開発中に要件が変化しやすいため準委任契約が適する。
POC（10〜15校）でアルゴリズムと画面仕様が固まった後の量産展開フェーズ（センサー設置ツールや月次レポート機能の横展開）は仕様が確定しやすいため、機能単位の請負契約に切り替える二段階方式を推奨する。発注時は、AI異常検知の『精度』自体を検収基準にすると水掛け論になりやすいため、検収は『機能が仕様通り動作すること』に限定し、削減率8%等のKPIは運用開始後のモニタリング指標として別管理とする契約設計にする。また自治体ごとのデータ仕様差異に起因する追加開発は、請負契約であっても別途見積り対象とする旨を契約書に明記しておく。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 学校現場の教頭・用務員（日常的にアラート確認、チャットボット相談） |
| セカンダリ | 教育委員会管財担当者（月次レポート閲覧、予算要求資料作成、対策優先校の判断） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス・システム運用担当者（自治体アカウント管理、センサー稼働監視、データ連携トラブル対応） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| スマートメーターデータ自動収集 | 電力・ガス・水道のBルート/検針データを30分〜1時間毎に取得→クラウドDBへ自動格納する |
| AI異常使用検知 | 時系列データと天候・在校日カレンダーを入力→学習済み予測モデルが逸脱範囲を算出→異常フラグを出力する |
| スマホ/LINEアラート通知 | 異常検知結果を受信→対象校の教頭・用務員へLINEで通知メッセージを自動送信する |
| 教育委員会向け統合ダッシュボード | 全校の使用量データを集計→AIが削減余地額を算出→ランキング形式で月次表示する |
| AIチャットボット原因診断 | 教職員のテキスト質問を入力→類似校比較と過去改善事例DBを照合→原因候補と対策案を平易な文章で回答する |
| 空調・契約プラン最適化提案 | 使用量実績と設備仕様を入力→最適化アルゴリズムが稼働スケジュール案を計算→削減見込みkWhを出力する |
| 投資回収試算・予算要求資料生成 | LED化・高効率空調の見積データを入力→AIが投資回収年数を試算→教育委員会向け資料PDFを自動生成する |
| IoTセンサー設置・遠隔稼働管理 | 設置作業員がセンサーIDを登録→クラウド側で通信疎通確認→稼働状況を管理画面に反映する |
| 成果報酬削減額算定レポート | 改善前後の使用量データを比較→合意済み算定式で削減額を計算→第三者検証可能な明細レポートを出力する |
| データ形式吸収・手動取込機能 | 自治体ごとの検針CSV/API形式データを入力→標準フォーマットへ変換→取込エラーがある場合は手動補正画面を表示する |
| 全国匿名データ集約・モデル更新 | 導入校の匿名使用量データを集約→校舎規模・築年数・気候区分別に再学習→異常検知精度を月次で更新する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
schools | school_id, school_name, board_id, address, building_year, climate_zone, capacity, floor_area |
boards | board_id, board_name, prefecture, contact_person, contract_plan, contract_start_date |
meters | meter_id, school_id, meter_type, maker, install_date, meter_number |
usage_readings | reading_id, meter_id, timestamp, value, unit, source_type |
anomaly_alerts | alert_id, meter_id, detected_at, anomaly_type, severity, status |
improvement_proposals | proposal_id, school_id, category, expected_saving, cost_estimate, roi_years, status |
chat_logs | chat_id, school_id, user_id, question, answer, created_at |
savings_reports | report_id, school_id, period, baseline_usage, actual_usage, saving_amount, fee_amount |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 全校ダッシュボード |
| 2 | 学校別使用量詳細 |
| 3 | 異常検知アラート一覧 |
| 4 | チャットボット相談画面 |
| 5 | 改善提案・投資回収試算 |
| 6 | 削減実績レポート |
| 7 | 契約・センサー管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core（センサーデータ収集の標準化に適合） |
| 2 | TimescaleDB（30分単位時系列データの蓄積・集計に最適） |
| 3 | LightGBM（学校別季節・曜日変動の異常検知モデル構築） |
| 4 | OpenAI API（チャットボットの自然言語対話生成に活用） |
| 5 | Next.js（ダッシュボードUIの開発生産性重視） |
| 6 | LINE Messaging API（教頭・用務員への即時通知連携） |
| 7 | Auth0（自治体・学校単位のアクセス権限管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: ダッシュボード・アラート機能の月間稼働率99.5%以上を目標とする |
| 性能 | 性能: メーターデータ取得から異常検知アラート送信まで平均30分以内で完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 自治体情報セキュリティポリシーに準拠し、通信・保存データはTLS1.2以上/AES256で暗号化する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目300校、将来的に全国3.5万校規模までの水平スケールを想定した設計とする |
| 運用 | 運用: センサー通信断・データ欠損を検知した場合24時間以内に運用担当が復旧対応する体制を整備する |
| 監査・ログ | 監査・ログ: 成果報酬算定根拠となる使用量データとAI判定ログを5年間保持し改ざん検知を可能にする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 一自治体の数校から検針票データを紙またはExcelで提供してもらい、人力で異常値を洗い出し、削減余地の分析結果を紙のレポートとして提示して反応を確かめる | 人件費と交通費、印刷代程度で収まる規模感 |
| ②最小システム | スマートメーターや検針データを自動取込みするダッシュボードとLINE通知の最小機能だけを実装し、実際の学校で異常検知の精度と現場の反応を確かめる | 外部のクラウドサービス利用料とAI利用料程度、開発は外注に数か月分依頼する規模感 |
| ③本開発 | チャットボット対応、成果報酬の算定式、教育委員会向け予算要求資料の自動生成機能まで含めた本番システムを構築し、複数自治体へ横展開できる体制を整える | エンジニア複数名の人件費とインフラ費用がかかり、まとまった外部資金調達を前提にした規模感 |
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……
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 |
|---|---|---|
| 市区町村教育委員会 学校施設管理課の課長・係長（公立小中学校の光熱費予算所管） | 光熱費予算の決裁権と現場課題感を持つため、導入可否の一次判断者 | 自治体HPの組織図から代表電話→施設課へ直接架電、または議員紹介 |
| 教育委員会内の脱炭素・環境政策担当者（学校施設脱炭素化推進計画の策定担当） | 文科省方針への対応義務があり、削減実績を示せるツールへの予算化意欲が高い | 自治体の脱炭素ロードマップ公表資料から担当部署を特定し面談依頼 |
| 地域電力会社（一般送配電事業者含む）の法人営業・スマートメーター連携担当 | Bルートデータ提供の技術連携と自治体への紹介チャネル確保のため | 電力会社の法人向け問い合わせ窓口からデータ連携パートナー担当へ照会 |
| 地方銀行の地域振興部・自治体向けソリューション提案担当者 | 自治体への提案チャネルとして既存の信頼関係を活用できるため | 地銀の産業支援・地方創生部門の窓口経由でアポイント設定 |
| PoC対象校の教頭または用務主事（光熱費管理の実務担当者） | 現場のIT活用実態と異常検知アラート運用の実現可能性を検証するため | 教育委員会経由でPoC協力校を紹介してもらい直接訪問 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 教育委員会施設管理課への直接架電 | 「学校の水道光熱費の見える化と削減提案を行っている事業者です、まず一校だけ無料で使用量データを分析させてもらえないか」と頼み、小さく試してもらう |
| 地方銀行の公共法人営業担当経由の紹介 | 提携候補の地方銀行に「自治体の脱炭素と予算削減の両方に効く提案をしたい、担当している教育委員会があれば同席させてほしい」と頼み、紹介を受ける |
| 省エネ診断士・エコスクールアドバイザーの人脈 | 施設管理の知見を持つ専門家に「診断後のフォローが弱いという課題を解決したい、診断先の学校を紹介してもらえないか」と相談する |
| 自治体・学校施設関連の研究会や勉強会への参加 | 学校施設や公共施設の省エネをテーマにした自治体職員向けの勉強会に参加し、名刺交換の場で「デモを見てほしい」と声をかける |
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） | 法人設立後に創業資金を必要とする代表者 | 自己資金に加えてIoTセンサーの量産手配やクラウド基盤構築の元手として利用でき、融資額は500万円を目安に運転資金と設備資金を別枠で申し込める |
| 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） | 都内で創業して間もない事業者 | 官公庁向け営業に必要な広報費・専門家活用費・人件費など、SaaS立ち上げ初期の販促・体制整備費の一部を助成対象にできる |
| 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） | IoTセンサーやデータ基盤の開発を行う中小企業 | 自社開発するIoTセンサー筐体・通信モジュールの量産化やクラウドインフラ構築にかかる設備投資費用の一部を補助対象にできる |
| IT導入補助金 | 業務効率化のためITツールを導入する中小企業 | 顧客向けではなく自社の会計・請求・営業管理システムなど社内バックオフィスのIT化にかかる費用を補助対象にできる |
| 文部科学省 学校施設環境改善交付金 | 学校施設の設備更新を行う地方公共団体 | AIが提案するLED化・高効率空調への更新工事について教育委員会がこの交付金を活用できるため、予算要求資料に活用見込みを併記すると導入提案の後押しになる |
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（子育て・教育×AI）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。
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