Who（誰が）
従業員50〜500人規模の製造業・物流拠点・化学プラントの安全衛生担当者、および導入拡大を担う損保・警備・計測機器メーカーの事業開発部門
対象とする社会課題：工場・事業所の安全点検が人手不足と記録の属人化で形骸化している
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。
中小工場の点検員の多くは50代以上で、退職とともに現場の目利きが失われつつある。点検は紙の帳票に手書きするだけの作業になり、腐食や油漏れの進行を過去と比べる仕組みがない。異常の予兆は記録の山に埋もれ、重大事故の手前で拾われずに終わる。撮って話すだけで記録が残る仕組みがあれば、点検は「作業」から「気づきを蓄積する仕事」に変わる。
※ 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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『見回りAI』は、工場や物流拠点の安全担当者・現場作業者向けの点検記録AIプラットフォームです。
現場作業者はスマートフォンで危険箇所を撮影し、気づいたことを話すだけで、AIが錆・油漏れ・亀裂などの異常を自動検出し、音声はテキスト化されて点検コメントとして記録されます。過去の写真と比較して劣化の進行速度をAIが算出し、危険度が閾値を超える箇所は安全担当者にアラートで通知されます。安全担当者はダッシュボードでAIが優先順位付けした要注意箇所リストを確認し、対応指示をチャットで送るだけで済みます。月次報告書もAIが自動生成し、労基署提出用フォーマットに整形します。点検時間は1件平均15分から5分に短縮される想定で、点検作業を「記録を残す作業」から「異常を早期発見し対応する仕組み」に変えます。
厚生労働省の労働災害統計では死傷者数が年間13万人超で推移し、うち約4割が製造業・建設業の設備点検不備が一因とされる。
中小工場では点検員の6割が50代以上で、退職により暗黙知が引き継がれず、点検はチェックリストへの手書き記入と目視のみに依存している。点検記録は紙やExcelに散在し、腐食・油漏れ・亀裂などの進行度合いを過去データと比較する仕組みがないため、異常の早期発見が難しい。安全担当者は1人で数十カ所の巡回と報告書作成を兼務し、記録作業に月20時間以上を割いているケースも多い。労働基準監督署からの指導や取引先の安全審査に対応するための書類整備も負担となり、点検そのものが「やった記録」を残す作業に終始している。結果として重大事故に至る前の予兆(ヒヤリハット)が埋もれ、再発防止に活かされていない。
画像解析(CNNベースの物体検出・劣化分類モデル)が撮影画像から錆・亀裂・液漏れなどの異常を検出し、深刻度をスコア化する。
自然言語処理により現場音声をテキスト化し、点検コメントの要約と過去記録との差分抽出を行う。時系列データから劣化進行を予測する異常検知・回帰モデルが、点検間隔や交換時期の推奨をシミュレーションする。チャット型AIが安全担当者と対話しながら対応優先度の説明やヒヤリハット事例の類似検索を行い、意思決定を支援する。
現場作業者はスマートフォンやタブレットで危険箇所を撮影し、口頭で気づいたことを話すだけで点検記録が自動生成される。
AIが画像から錆・油漏れ・配管の変形・亀裂などを検出し、音声はテキスト化されて点検コメントとして記録に紐づく。過去の点検写真と比較して劣化の進行速度をAIが算出し、次回点検までに危険度が閾値を超えると予測される箇所は自動でアラートが安全担当者に届く。安全担当者はダッシュボード上でAIが優先順位付けした「要注意箇所リスト」を確認し、対応指示を現場にチャットで送るだけで済む。月次報告書もAIが点検データから自動生成し、監督署提出用のフォーマットに整形される。導入後は現場の点検時間が1件あたり平均15分から5分に短縮される想定である。
| 点検記録作成・報告書整形の人件費(月20時間×時給3,000円換算) | 年間約72万円 |
| 労働災害発生時の損失(治療費・休業補償・生産停止等、1件あたり) | 1件あたり300万円〜(想定) |
| 労基署対応・是正報告書作成の外部委託費または残業対応費 | 年間約40万円(目安) |
| 熟練点検員退職に伴う引き継ぎ教育・見落としリスクによる損失 | 年間数十万円相当(想定) |
| SaaS基本利用料(1拠点・点検箇所50件まで) | 月額80,000円 |
| 点検従量課金(月100件想定、超過50件×150円) | 月額7,500円(基本料と合算で月87,500円) |
| 導入・データ移行費(初期のみ) | 初年度50万円〜(一括) |
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厚労省統計で労働災害死傷者は年間13万人超で推移し、うち約4割が製造業・建設業の設備点検不備が一因とされる。
中小工場では点検員の6割が50代以上で、退職により暗黙知が引き継がれず、点検は手書きチェックリストと目視のみに依存している。点検記録は紙やExcelに散在し、腐食や油漏れの進行度合いを過去データと比較する仕組みがないため異常の早期発見が難しく、安全担当者は1人で数十カ所の巡回と報告書作成を兼務し月20時間以上を記録作業に割いている。結果として重大事故に至る前のヒヤリハットが埋もれ、再発防止に活かされていない。
MVPフェーズは要件変更が多く画像解析モデルの精度検証を繰り返すため準委任契約が向いており、検出精度80%以上という目標値は成果物の完成基準ではなく努力目標として契約書に明記すべきである。
フェーズ2以降、機能仕様が固まった月次報告書生成やAPI連携など範囲が明確な機能は請負契約に切り替えて費用対効果を管理する。発注時はAI誤検知時の責任分界（人によるダブルチェック運用を前提とする旨）を契約書に明記し、精度未達時の追加チューニング費用の扱いを事前に取り決めておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 工場・物流拠点の現場作業者（点検員）：スマホで撮影・音声入力を行う |
| セカンダリ | 安全衛生担当者：ダッシュボードで要注意箇所を確認し対応指示を出す |
| 管理 | 本社の安全衛生管理部門・システム管理者：拠点設定、ユーザー権限管理、月次報告書の最終確認を行う |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 現場写真撮影・アップロード | 現場写真→クラウドへアップロード→点検記録に紐付け保存 |
| AI画像解析(異常検出・深刻度スコア化) | 点検画像→CNNで錆・亀裂・油漏れ等を検出→深刻度スコアを付与して記録 |
| 音声記録テキスト化・要約(NLP) | 現場音声→NLPでテキスト化・要約→点検コメントとして記録に紐づけ |
| 過去記録との差分抽出 | 今回・過去の点検データ→NLPで比較→変化点を差分としてハイライト表示 |
| 劣化進行予測モデル | 時系列の画像・スコア履歴→回帰モデルで進行速度算出→次回点検までの危険度を予測出力 |
| 要注意箇所リスト・ダッシュボード | 全拠点の異常スコア→AIが優先順位付け→ダッシュボードに要注意箇所リストを表示 |
| 危険度アラート通知 | 危険度が閾値超過したデータ→自動判定→安全担当者へアラート送信 |
| チャット型AI意思決定支援 | 担当者の質問→類似ヒヤリハット検索・優先度説明を生成→チャットで回答 |
| 現場への対応指示送信 | 担当者の指示テキスト→現場端末へ配信→現場作業者に通知表示 |
| 月次報告書自動生成 | 月間点検データ→監督署提出フォーマットに整形→PDF報告書を出力 |
| 既存点検票デジタル移行支援 | 紙・Excel点検票→OCR変換・データ整形→システムDBへ登録 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
sites | site_id, name, address, industry_type, contract_plan_id, created_at |
inspection_points | point_id, site_id, name, category, install_date, risk_baseline |
inspections | inspection_id, point_id, inspector_id, inspected_at, status, comment_text |
inspection_images | image_id, inspection_id, file_url, defect_type, severity_score, model_version |
audio_transcripts | transcript_id, inspection_id, raw_audio_url, text_content, summary_text |
degradation_predictions | prediction_id, point_id, predicted_date, risk_score, model_type, generated_at |
alerts | alert_id, point_id, alert_level, message, assigned_to, resolved_flag |
users | user_id, site_id, role, name, email, last_login_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 現場撮影・音声記録画面 |
| 2 | 点検一覧・履歴画面 |
| 3 | 要注意箇所ダッシュボード |
| 4 | アラート対応指示画面 |
| 5 | 劣化予測レポート画面 |
| 6 | 月次報告書出力画面 |
| 7 | 管理者・拠点設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS S3(画像・音声データの大容量保存に適する) |
| 2 | AWS Rekognition Custom Labels(独自劣化分類モデル構築が容易) |
| 3 | Whisper API(現場音声の高精度テキスト化) |
| 4 | PostgreSQL(時系列点検データの構造化管理に適する) |
| 5 | React Native(iOS/Android共通の現場アプリ開発効率化) |
| 6 | FastAPI(画像解析・予測APIの軽量高速実装) |
| 7 | Metabase(安全担当者向けダッシュボード可視化を低コスト構築) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上(月間許容ダウンタイム約3.6時間以内) |
| 処理性能 | 処理性能: 画像解析は1枚あたり平均3秒以内でスコア結果を返却 |
| セキュリティ | セキュリティ: 通信・保存データはTLS1.3およびAES256で暗号化し、労働安全衛生法準拠でアクセス権限管理 |
| データ保持 | データ保持: 点検画像・音声・報告書データは労基署提出対応のため最低5年間保存 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 500拠点・同時アクセス3,000ユーザー規模までシステム性能を維持 |
| 運用 | 運用: 日次バックアップを実施し、RPO24時間以内・RTO4時間以内で復旧可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実際の工場点検に同行し、スマホ撮影と紙の点検票を並行して集める。撮影画像と過去写真をExcelで人力比較し、劣化傾向レポートが顧客に価値として伝わるかを確かめる | 交通費と印刷代程度の水準 |
| ②最小システム | 写真アップロードと音声メモ入力ができる簡易アプリを作り、既存の汎用AI画像解析APIと音声認識APIを組み合わせて異常検知の自動化を数拠点で試験導入する | 外部AI APIの利用料とアプリ開発の外注費で小規模な水準 |
| ③本開発 | 業種特化データで学習した独自の画像解析モデルを構築し、ダッシュボード・アラート通知・月次報告書自動生成機能を含む本番システムとして複数拠点へ展開する | エンジニア人件費と外注費を合わせて数か月分規模の水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 従業員100〜300人規模の製造業工場の安全衛生管理者・工場長 | 点検業務の実態とペインを直接把握し、PoC協力先を確保するため | 地元の商工会議所・工業会の勉強会や展示会（安全衛生展）で名刺交換 |
| 都道府県労働基準協会（連合会）の事業推進担当者 | 傘下企業への周知・代理店化の可能性があり拡販チャネルとして重要 | 労働基準協会の会員向けセミナーに講師枠で登壇依頼し接点を作る |
| 安全衛生コンサルティング会社（中小企業診断士・社労士系）の代表 | 既存顧客基盤への提携販売とコンプライアンス監修の両面で必要 | 全国労働衛生団体連合会や社労士会の名簿から紹介依頼・訪問 |
| 損害保険会社の企業向け安全診断サービス担当者（代理店窓口） | 保険料率算定に点検データを活用したい保険会社との連携機会がある | 損害保険代理店協会経由、または保険会社の法人営業部門に直接アプローチ |
| 所轄労働基準監督署の安全衛生担当官（監督官ではなく相談窓口） | 監督署提出書式や指導実務の要件を確認し、製品仕様に反映するため | 労働基準監督署の総合相談コーナーに事前予約の上訪問しヒアリング |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 労働基準協会・安全衛生団体の勉強会 | 地域の労働基準協会が主催する安全衛生セミナーに参加し、点検記録の属人化に困っている担当者向けに無料の試験導入を持ちかける |
| 損害保険代理店の安全診断サービス連携 | 取引先の安全診断を行う保険代理店の担当者に、診断先の工場へ同席させてもらい点検DXの無料デモをその場で見せてほしいと依頼する |
| 安全衛生大会・工業展示会への出展 | 地方の工業会や安全大会のブースで実機デモを行い、その場で連絡先を交換して後日無料PoCの案内メールを送る |
| 前職・知人経由の直接訪問 | 前職や知人の伝手で製造業の安全担当者にアポを取り、現状の点検記録の悩みをヒアリングした上で無償の試験導入を提案する |
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） | 法人設立前後で事業実績が浅い創業者 | 運転資金の融資額は500万円が目安で、エンジニア人件費やタブレット・産業用カメラなどの初期設備、PoC拠点への出張費用に充当できる候補 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が一定以下の小規模事業者 | 労働基準協会向けの営業資料作成、展示会出展費、Webサイト・LP制作など販路開拓の費用の一部を補助してもらえる候補 |
| 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 | 画像解析モデルや劣化予測エンジンなど、革新的なサービス開発にあたるシステム構築費用の一部を補助対象にできる候補 |
| 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 | 自社サービスそのものではなく、導入検討中の顧客（製造業事業所）が本サービス導入費用に活用できる制度として、営業提案時に紹介できる候補 |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から間もない中小企業者 | 人件費や専門家謝金、広告費等の一部を助成対象にできる制度で、代表1名体制からカスタマーサクセス担当を採用する段階の人件費確保の候補 |
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。
防災・インフラ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的な表示です。