Who（誰が）
従業員100〜500人規模の金属加工・食品・電子部品・自動車部品工場の生産管理課長・班長と現場作業者が主な利用者であり、製造業DXベンダーや人材派遣会社が将来の買い手候補となる。
対象とする社会課題：工場の欠員・負荷変動に対応する応援体制を人手と経験だけで組んでいる非効率
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。
欠員や急な受注増が起きるたびに、班長やベテランが頭の中の記憶だけで『誰をどこに回すか』を決めている工場は少なくない。技能マップは紙やExcelのまま更新が追いつかず、担当者が異動すればノウハウごと消えてしまう。その属人的な判断を、日々のデータに置き換え、誰が担当しても再現できる仕組みにすることが、現場の疲弊と機会損失を減らす一番の近道だと考えている。
※ 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700万円の申請資料も、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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『助燈』は、金属加工・食品・電子部品などの中堅工場（従業員100〜500人規模）で、欠勤や急な受注増が起きたときに生産管理課長やベテラン班長が頭の中の経験で行っていた応援配置を、AIが毎朝6時までに提案するSaaSです。
各作業者の保有技能・習熟度を勤怠システムやMESと連携させ、当日のライン別負荷予測とスキル適合度から『誰をどのラインに何時から何時間応援に入れるか』を自動算出します。生産管理者はタブレットで1タップ承認・微調整し、現場作業者にはスマホ通知で当日の配置と作業内容が届きます。チャット形式のAIアシスタントに『他にできる作業はあるか』と聞くこともでき、配置決定にかかる時間を1日45分から5分程度に短縮することを目指します。
従業員100〜500人規模の中堅工場では、欠勤・急な受注増・設備トラブルが起きるたびに、生産管理課長やベテラン班長が『誰がどのラインの作業を出来るか』を頭の中の経験だけで判断し応援者を配置している。
技能マップはExcelや紙の台帳で管理されている工場が多く、更新が追いつかず実態と一致しないケースが約6割に上るとされる。結果として、応援に不向きな人員を配置してライン停止時間が延びたり、逆に高技能者を単純作業に割いて生産性を落とすなど、月あたり数十万〜数百万円規模のロスが常態化している。担当者の異動・退職で属人的な配置ノウハウが失われるリスクも大きく、特に多品種少量生産を行う金属加工・食品・電子部品工場でこの問題が顕在化している。国内には従業員50人以上の製造事業所が約3万拠点あり、多くが同様の課題を抱えながらも専任の配置最適化担当を置く余裕がない。
需要予測AIが受注データ・過去の生産実績・季節変動から翌日〜1週間先のライン別負荷を予測し、最適化AI（組合せ最適化アルゴリズム）が技能適合度・移動時間・労務コストを制約条件として応援配置案を毎日自動生成する。
自然言語対話AIが現場作業者・管理者からの問い合わせ（欠員発生時の代替案、スキル確認等）にチャット形式でリアルタイム応答する。画像・センサー解析AIは設備の稼働状況やライン停止アラートを検知し、緊急時の再配置提案を即時トリガーする。蓄積される配置実績と生産成果のフィードバックループにより、工場ごとの技能評価モデルと予測精度を継続的に自己改善する。
工場は各作業者の保有技能・習熟度・過去の作業実績を初期登録し、勤怠システムや生産管理システム（MES）と連携させることで、日々の出勤状況・受注状況・設備稼働データがAIに自動で流れ込む。
AIは当日のライン別負荷予測とスキル適合度を計算し、『誰をどのラインに何時起点で何時間応援に入れるべきか』を毎朝6時までに提案し、生産管理者はタブレットで内容を確認し1タップで承認・微調整できる。現場作業者にはスマホ通知で当日の配置と作業内容が届き、チャット形式のAIアシスタントに『他にできる作業はあるか』『負荷が高いラインはどこか』を聞くこともできる。配置後の実績（生産数・不良率・作業時間）は自動でAIに蓄積され、翌日以降の予測精度と技能評価が更新されていく。これにより配置決定にかかる時間を1日あたり平均45分から5分程度に短縮し、ライン停止時間の削減を体感できる。
| 生産管理課長・班長の配置決定業務の人件費ロス（時給3,000円換算×45分×年間250営業日） | 約56万円/年（管理者1名あたり） |
| 誤配置・判断遅延によるライン停止時間の生産損失 | 月30〜50万円（年間360〜600万円） |
| 高技能者を単純作業に配置したことによる生産性低下ロス | 月15〜20万円（年間180〜240万円） |
| ベテラン班長の異動・退職に伴う配置ノウハウ再構築・引継ぎコスト | 1名退職あたり50〜80万円（一時的発生） |
| SaaS月額利用料（中規模工場プラン） | 月額30万円（年間360万円） |
| 導入コンサルティング費（技能マップ構築・初期データ移行、1拠点） | 初期100〜300万円（初年度のみ） |
| API・基幹連携カスタマイズ費（MES/ERP連携、任意） | 50〜200万円（該当拠点のみ・初年度） |
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。
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。
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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中堅工場では技能マップがExcelや紙の台帳で管理され、更新が追いつかず実態と一致しないケースが約6割に上るとされる。
このため欠員発生時に応援に不向きな人員を配置してライン停止時間が延びたり、高技能者を単純作業に割いて生産性を落とすロスが月あたり数十万〜数百万円規模で常態化している。担当者の異動・退職によって属人的な配置ノウハウが失われるリスクも大きく、専任の配置最適化担当を置く余裕がない中堅工場ほど問題が顕在化しやすい。国内に約3万拠点ある従業員50人以上の製造事業所の多くが同種の課題を抱えており、経験と紙台帳に依存しない配置判断の仕組みが必要とされている。
MVP開発（技能マップ・連携基盤・最適化エンジン・承認UI）は要件が確定しやすい部分が多いため請負契約を基本とするが、AIの予測精度チューニングやPoC工場（3社）とのデータ収集・モデル調整部分は仕様が事前に固めにくいため準委任契約が向く。
特にMES連携は工場ごとに既存システムの仕様が異なり追加開発が発生しやすいため、連携範囲を個別見積り（1件50〜200万円想定）として契約書に明記すること。検収基準は『配置提案の的中率70%』などPoCで定めた数値目標を発注時にあらかじめ合意し、契約書内の受入基準として明文化することを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 生産管理課長・班長など現場の配置決定者（毎朝の提案確認・承認・微調整を行う） |
| セカンダリ | 現場作業者（スマホで当日配置を確認し、チャットで問い合わせる） |
| 管理 | 工場側のシステム管理者（技能マップ初期登録・勤怠/MES連携設定・権限管理を担当）およびベンダー側カスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 技能マップ登録・管理機能 | 作業者の保有技能・習熟度・資格を管理者がWeb画面で入力→AI評価用データベースに登録→一覧表示 |
| 勤怠システム連携機能 | 勤怠システムから出退勤・欠勤データを自動取得→当日出勤者リストを生成→AI予測エンジンへ連携 |
| MES連携機能 | MESから受注状況・設備稼働データを取得→ライン別稼働率を算出→負荷予測AIへ渡す |
| 需要予測AI機能 | 受注データ・過去実績・季節変動を入力→AIが翌日〜1週間のライン別負荷を予測→予測値をダッシュボード表示 |
| 応援配置最適化AI機能 | スキル適合度・移動時間・労務コストを制約条件に入力→組合せ最適化AIが配置案を計算→毎朝6時までに配置案を出力 |
| 配置案承認・微調整機能 | 生産管理者がタブレットで配置案を確認→1タップで承認または手動修正→確定配置を各システムへ反映 |
| 現場向けスマホ通知機能 | 確定配置データを受信→作業者スマホへ当日の配置ライン・作業内容を通知→既読・確認状況を記録 |
| 自然言語対話AIアシスタント | 作業者・管理者がチャットで質問入力→対話AIが技能データ・配置情報を検索→回答をリアルタイム返信 |
| 設備異常検知・緊急再配置機能 | 画像・センサーから設備稼働データを取得→AIが停止アラートを検知→緊急再配置案を即時生成し通知 |
| 配置実績・生産成果フィードバック機能 | 生産数・不良率・作業時間の実績データを収集→AIモデルへ蓄積→翌日以降の予測精度と技能評価を自動更新 |
| 業界ベンチマークレポート生成機能 | 匿名化した複数工場の配置・生産性データを集計→業界平均値と比較分析→年次レポートPDFを経営層へ出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
workers | worker_id, name, factory_id, hire_date, employment_type, base_line_id |
skills | skill_id, skill_name, line_id, required_level, category |
worker_skills | worker_id, skill_id, proficiency_level, certified_date, last_evaluated_at |
lines | line_id, factory_id, line_name, capacity, current_status |
attendance | worker_id, date, clock_in, clock_out, status, source_system |
production_orders | order_id, line_id, product_code, planned_qty, actual_qty, date |
assignments | assignment_id, worker_id, line_id, date, start_time, end_time, status, approved_by |
performance_logs | assignment_id, output_qty, defect_rate, work_hours, evaluated_skill_score |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 当日配置提案確認画面 |
| 2 | 技能マップ登録画面 |
| 3 | ライン別負荷予測画面 |
| 4 | 作業者向け配置通知画面 |
| 5 | AIチャット問い合わせ画面 |
| 6 | 配置実績・KPIダッシュボード |
| 7 | 拠点間応援管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（インフラ全般、スケーラビリティ確保のため） |
| 2 | Python/FastAPI（最適化AI・API開発の標準構成） |
| 3 | OR-Tools（組合せ最適化アルゴリズム実装のため） |
| 4 | React/TypeScript（管理画面・ダッシュボードのUI構築） |
| 5 | Flutter（作業者向けスマホアプリのクロス開発） |
| 6 | PostgreSQL（技能・配置データの正規化管理に適する） |
| 7 | OpenAI API（自然言語対話AIアシスタント構築のため） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.9%以上（月間ダウンタイム約43分以内）を目標とし、深夜メンテナンスは月1回2時間以内に限定する |
| 性能 | 性能: 毎朝6時までに配置案を全登録工場分生成完了させ、1工場あたりの最適化計算時間を10分以内に収める |
| セキュリティ | セキュリティ: 技能・人事関連データはAES-256で暗号化し、アクセス権限を管理者・現場・経営層の3階層でRBAC制御する |
| データ保持・バックアップ | データ保持・バックアップ: 配置実績・生産データは5年間保持し、日次バックアップを取得しRPO24時間・RTO4時間以内で復旧する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 同時接続500拠点・1万ユーザーまで性能劣化なく対応できる構成とし、負荷増加時はオートスケールする |
| コンプライアンス | コンプライアンス: 労働基準法・派遣法改正に対応する社労士監修ルールを組み込み、四半期ごとにルール更新を反映する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 3工場に協力を依頼し、Excel台帳と現場ヒアリングで技能マップを手作業で整理し、AIを使わず人力で配置提案を組んで的中率を確認する | 交通費と打合せのための人件費程度、外部ツール利用料も小さい水準 |
| ②最小システム | 技能データと勤怠データをスプレッドシートで連携し、簡易な組合せ最適化ロジックで配置提案を自動生成する最小アプリを作り、タブレットで承認する運用を試す | 外注または少人数エンジニアで数か月分の開発費とAI利用料 |
| ③本開発 | MESとの連携、自然言語対話AI、スマホ通知、複数拠点対応の上位プランまで含む本番SaaS基盤を構築し、代理店経由の拡販に対応させる | エンジニアチーム体制での継続的な開発費と外部システム連携費用を含む水準 |
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……
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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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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 |
|---|---|---|
| 従業員150〜300人規模の金属加工工場の生産管理課長または工場長 | PoC実施の意思決定権を持ち、現場の欠員対応の実態とロス感を把握している | 日本金属プレス工業協会や地域工業会の会員名簿・展示会（機械要素技術展）ブースで接点を作る |
| 勤怠管理SaaS（例：KING OF TIME等）の事業開発・パートナー営業担当者 | 勤怠データ連携APIの提供条件と代理店提携の可能性を早期に確認するため | 各社の代理店募集ページ・パートナー窓口から資料請求し商談を設定する |
| 中堅工場向けMESベンダー（例：地場SI企業）の営業・技術責任者 | MES連携の技術要件とAPI仕様、既存顧客への共同提案の可能性を探るため | 製造業DX関連の商工会議所セミナーやMESベンダーの技術資料公開窓口から接触する |
| 社会保険労務士（労働者派遣法・職業安定法に詳しい事務所） | 応援配置・拠点間派遣機能が労働者派遣法・職業安定法に抵触しないか事前確認するため | 全国社会保険労務士会連合会の検索システムで製造業労務に強い事務所を探す |
| 地域商工会議所の中小企業支援担当（経営指導員） | 地域中堅製造業への紹介ルートと補助金（IT導入補助金等）活用の窓口を得るため | 工場所在地の商工会議所窓口に直接訪問し中小企業支援担当者の予約を取る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 工業会・商工会議所の勉強会 | 生産管理の効率化について無料の勉強会を開催したいと申し出て、会員の中堅工場への案内・参加者募集を依頼する |
| 機械要素技術展等の業界展示会 | ブース出展し、名刺交換した生産管理課長・工場長にPoC協力工場になってもらえないか直接声をかける |
| 生産技術コンサルタント・中小企業診断士の紹介 | 既存クライアントの中堅製造業のうち欠員対応に悩む工場があれば紹介してほしいと個別に依頼する |
| 勤怠管理SaaSベンダーとの共同案内 | 既存の勤怠システム導入企業に対し、応援配置の課題があれば共同で無料相談を受けたいと案内してもらう |
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（創業融資） | 法人設立後まもない創業者 | 設立初期の運転資金・開発人件費の融資として活用でき、創業融資の合計額は700万円を想定 |
| 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） | 中小企業・小規模事業者 | 最適化AIや需要予測AIの開発、MES連携機能の構築など、システム開発費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・活用する中小企業 | 自社の開発・運用基盤に用いる業務システムやセキュリティ対策の導入費用に活用できる可能性がある |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定または創業後一定期間内の事業者 | PoC開発期・初期導入期の人件費や広報費の一部を助成対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者 | 展示会出展費や販路開拓のための広報費（Webサイト・パンフレット作成等）を補助対象にできる可能性がある |
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。
同じ労働・雇用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。