Who（誰が）
年間解体・改修工事を10件以上手掛ける中堅ゼネコン・解体専門業者・不動産管理会社の現場担当者及び法令対応の責任者
対象とする社会課題：解体・改修時のアスベスト調査漏れと届出不備による健康被害・行政指導リスク
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。
法改正により石綿事前調査の結果を電子で報告することが義務づけられたが、資格を持つ調査者は全国的に不足しており、多くの解体業者は書類作成の負担と専門知識の不足を抱えたまま現場対応をしている。築年数の古い建物では図面と目視だけでは石綿含有部材を見抜けず、作業員や近隣住民が知らないうちに暴露するおそれが残る。誰もが安心して立ち会える解体現場を、当たり前にしたい。
※ 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650万円の申請資料も、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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ASBEST-AIは、解体・改修工事の発注担当者や現場調査者がアスベスト調査を安全かつ迅速に終えられるようにするAI支援サービスです。
竣工図面や現場写真をスマホでアップロードすると、AIが吹付け材やスレートなど石綿含有の疑いがある部材を自動で洗い出し、法令対話AIが必要な検体数・分析範囲を対話形式で確定します。分析結果が届けば、石綿事前調査結果報告システムへの入力データを自動生成し、担当者は確認ボタンを押すだけで行政報告が完了します。現場ではタブレットで撮影した部材写真をAIがリアルタイム判定し、目視漏れをその場でアラート表示。資格者不足と書類作成負担に悩む中小解体業者の『どこまで調べれば十分か分からない』という不安を、AIが法令根拠付きで解消します。
2023年10月の法改正で一定規模以上の解体・改修工事では石綿事前調査結果の電子報告が義務化されたが、全国の解体工事業者(約8万社、中小が9割以上)の多くは調査資格者不足と書類作成負担から調査漏れ・報告遅延を起こしている。
設計図書が古い建物(1975〜2006年築が特に高リスク)では現地調査だけでは石綿含有部材の特定が難しく、目視漏れによる作業員・近隣住民の暴露事故が後を絶たない。厚労省の集計では報告義務違反による指導件数が年間数千件規模に達しており、担当者は『どこまで調査すれば法令上十分か』を判断する専門知識を持たないまま現場対応している。さらに調査者(特定/一般石綿作業主任者等)は全国に約3万人程度しかおらず、繁忙期には調査依頼が数週間待ちになるケースもある。結果として、工期短縮圧力の中で簡易的な目視確認のみで済ませ、後から石綿含有が発覚し工事停止・追加費用が発生する事例が頻発している。
画像解析AIが竣工図面のOCRと現場写真の建材判定を行い、石綿含有可能性のある部材(吹付け材・スレート・ボード類等)を築年データベースと照合してリスクスコアを算出する。
自然言語対話AIが法令要件を解釈し、必要調査範囲・検体数・分析方法を利用者との対話で確定し、報告書のドラフトを自動生成する。予測モデルが過去の分析結果データベースを学習し、同一メーカー・同時期製品の含有傾向から検体採取前の事前リスク予測を行い、無駄な分析コストを削減する。最適化AIが調査者・分析機関のスケジュールと地理情報を組み合わせ、最短で調査から報告完了までの工程を自動スケジューリングする。
解体・改修を発注する施主や元請け業者が、建物の竣工図面・過去の改修履歴・現地写真をスマホやPCからアップロードすると、AIが建材の種類・築年・使用部位を画像認識と図面OCRで解析し、石綿含有の可能性が高い部材をリストアップする。
次にAIチャットが法令要件（大気汚染防止法・石綿障害予防規則・建築物石綿含有建材調査者制度）に基づき、必要な調査範囲と分析すべき検体数を対話形式で確定させ、提携分析機関への検体送付手配まで自動生成する。分析結果が戻ると、AIが石綿事前調査結果報告システム(GBIZ ID連携)への入力データを自動作成し、担当者は最終確認ボタンを押すだけで行政報告が完了する。現場では調査者がタブレットで撮影した部材写真をリアルタイムでAIが解析し、含有可能性のある建材を即座にアラート表示することで、目視漏れを防止する。工事完了後もAIが調査記録・分析結果・報告履歴を一元管理し、行政の立入検査時にワンクリックで根拠資料を提示できる体験を実現する。
| 外部調査資格者への都度依頼費用(1案件あたり8万〜15万円、繁忙期割増込み) | 年間 約960万円(月8件想定) |
| 目視漏れ発覚後の工事停止・追加分析・工程遅延による損失(1件あたり50万〜200万円) | 年間 約600万円(年3件発生想定) |
| 報告書作成・行政報告システム入力の人件費(担当者1名が月40時間従事、時給3,000円換算) | 年間 約144万円 |
| 報告義務違反時の行政指導対応工数・是正費用(1件あたり20万〜50万円) | 年間 約70万円(年2件想定) |
| ベーシックプラン(調査支援AI・報告書自動作成、月10案件まで) | 月額 50,000円 |
| スタンダードプラン(現場アラート・分析機関手配込み、月20案件まで)＋案件従量課金 | 月額 100,000円＋案件あたり20,000円 |
| 自治体向け監督支援プラン(異常検知レポート・統計分析) | 年額 2,000,000円 |
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2023年10月の法改正で石綿事前調査結果の電子報告が義務化されたが、全国8万社の解体業者の9割以上を占める中小事業者は、調査資格者(全国約3万人)の不足と書類作成負担から調査漏れ・報告遅延を起こしている。
1975〜2006年築の建物は設計図書が古く、現地目視だけでは石綿含有部材の特定が困難で、暴露事故や工事停止・追加費用の事例が後を絶たない。厚労省の指導件数は年間数千件規模に達しており、担当者が法令上の必要調査範囲を自己判断せざるを得ない現状を、AIによる一次スクリーニングと法令対話で補う必要がある。
検証フェーズ(0-6ヶ月)のβテストは画像判定AI・法令対話AIの精度が未確定であるため準委任契約が適し、誤判定率10%以下という目標値は成果保証ではなく努力目標として合意する。
MVP以降の報告書自動作成機能やGBIZ ID連携などスコープが明確な機能開発は請負契約で発注し、要件定義書と受入基準（再現率95%等のKPIは別紙で目安値として明記）を事前に固める。ただしAI精度改善やチューニング作業は継続的な調整が発生するため準委任で切り出し、請負部分と混在させないよう契約を分割することを推奨する。分析機関API連携や自治体向けレポート機能など外部システム依存部分は、仕様変更リスクを踏まえ多段階の検収条件を設定する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中堅ゼネコン・解体専門業者の現場調査担当者、および工事案件を管理する現場責任者 |
| セカンダリ | 元請け・施主側の工事発注担当者、提携分析機関の検体受付担当者、建築物石綿含有建材調査者 |
| 管理 | 自社の法令監修担当（有資格者）、カスタマーサクセス担当、システム運用・AI精度管理担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 竣工図面OCR解析機能 | 竣工図面画像を入力→OCRで部材名・築年情報を抽出→建材候補リストを出力する。 |
| 現場写真建材判定AI | 現場撮影写真を入力→画像認識で建材種類を判定→石綿含有可能性ラベルを出力する。 |
| リスクスコア算出機能 | 建材候補と築年DBを入力→照合計算処理→部材ごとのリスクスコアを出力する。 |
| 法令対話AI(調査範囲確定) | 工事概要を入力→対話形式で法令要件を解釈→必要検体数・調査範囲を出力する。 |
| 報告書自動生成機能 | 確定調査範囲と分析結果を入力→テンプレへ自動反映→報告書ドラフトを出力する。 |
| 検体分析事前予測モデル | メーカー・製品時期情報を入力→過去分析DB学習で予測→検体採取要否判定を出力する。 |
| 分析機関手配・スケジューリング最適化 | 検体情報と調査者位置を入力→最適化AIで日程計算→調査〜報告の工程表を出力する。 |
| GBIZ ID連携報告データ自動作成 | 分析結果データを入力→報告システム形式へ変換→行政提出用入力データを出力する。 |
| 現場リアルタイム建材アラート | タブレット撮影画像を入力→AIが即時判定→含有可能性アラートを画面表示する。 |
| 調査記録一元管理・提示機能 | 調査記録・分析結果・報告履歴を入力→DB統合→立入検査用根拠資料を出力する。 |
| 自治体向け異常検知レポート | 自治体単位の報告データを入力→異常検知AIで分析→統計レポートを出力する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, plan_type, contract_start_date, billing_address, gbiz_id |
users | user_id, company_id, name, role, qualification_type, email, last_login_at |
buildings | building_id, company_id, address, built_year, structure_type, drawing_file_url, renovation_history |
projects | project_id, building_id, project_name, work_type, floor_area, start_date, status |
material_scans | scan_id, project_id, image_url, material_type, risk_score, ai_model_version, scanned_at |
survey_requests | request_id, project_id, required_sample_count, survey_scope, chat_log_id, status |
analysis_results | result_id, request_id, lab_company_id, sample_id, asbestos_detected, analysis_method, result_date |
reports | report_id, project_id, submission_status, gbiz_submission_id, submitted_by, submitted_at, evidence_file_url |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン/企業選択画面 |
| 2 | 案件一覧画面 |
| 3 | 図面・写真アップロード画面 |
| 4 | AI解析結果確認画面 |
| 5 | 法令対話チャット画面 |
| 6 | 検体・分析手配画面 |
| 7 | 報告書確認・提出画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS S3(図面・現場写真の大容量保存に適する) |
| 2 | Google Cloud Vision API(竣工図面OCR精度が高い) |
| 3 | PyTorch(建材画像分類モデルの開発実績が豊富) |
| 4 | OpenAI API(法令対話AIの自然言語対話に活用) |
| 5 | PostgreSQL(案件・分析結果の構造化管理に適する) |
| 6 | GBIZ ID連携API(石綿事前調査結果報告システムと直結) |
| 7 | Amazon Cognito(企業・資格者別の権限管理に対応) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| SaaS及び報告API連携部は月間稼働率99.5%以上を目標とし、報告期限前後は冗長構成で運用する。 | SaaS及び報告API連携部は月間稼働率99.5%以上を目標とし、報告期限前後は冗長構成で運用する。 |
| 画像認識による建材判定は1枚あたり平均3秒以内、法令対話AIの応答は2秒以内を目標とする。 | 画像認識による建材判定は1枚あたり平均3秒以内、法令対話AIの応答は2秒以内を目標とする。 |
| 建物図面・個人情報はAES-256で暗号化保存し、GBIZ ID連携部はOAuth2.0準拠で認証する。 | 建物図面・個人情報はAES-256で暗号化保存し、GBIZ ID連携部はOAuth2.0準拠で認証する。 |
| AI知識ベースは月次で法令改正情報を反映し、誤判定率(検出漏れ)を10%以下に維持するモニタリングを行う。 | AI知識ベースは月次で法令改正情報を反映し、誤判定率(検出漏れ)を10%以下に維持するモニタリングを行う。 |
| 調査記録・分析結果は法定保存期間(3年以上)に対応し、バックアップを二重化して保持する。 | 調査記録・分析結果は法定保存期間(3年以上)に対応し、バックアップを二重化して保持する。 |
| 提携分析機関50拠点・自治体20件の同時接続時でも応答遅延を5秒以内に維持する。 | 提携分析機関50拠点・自治体20件の同時接続時でも応答遅延を5秒以内に維持する。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 竣工図面と現場写真を人手で受け取り、法令監修担当が石綿含有可能性のある部材を手作業でリストアップし報告書ドラフトを作成、β企業数社に実際に使ってもらい判定の妥当性と業務フローのニーズを確認する | AI利用料と交通費、ヒアリング用の資料印刷程度の水準感 |
| ②最小システム | 画像アップロードと簡易OCR、既存の汎用AIモデルを組み合わせた最小限の判定ツールと、法令対話は定型チェックリスト形式で代替し、実際の案件で誤判定率や工数削減効果を検証する | 外注で数か月分の開発費と、既製AI APIの利用料の水準感 |
| ③本開発 | 画像解析AI・法令対話AIの独自モデル化、報告システムとのAPI連携、提携分析機関との検体送付フロー自動化まで含めた本番仕様のシステムを構築し、有料契約企業への提供を開始する | エンジニア数名の人件費と外部開発委託費を含む、初期投資として想定している開発費全体の水準感 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
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 |
|---|---|---|
| 建築物石綿含有建材調査者(特定/一般)資格を持つ実務者 | AI判定ロジックの監修者候補として、法令解釈・現場運用の実態を把握するため | 日本アスベスト調査診断協会や講習実施機関の受講者名簿・SNSで直接連絡 |
| 全国解体工事業団体連合会の事務局担当者 | 会員企業への紹介チャネル構築と業界の課題感・要望を一次情報で確認するため | 団体公式サイトの問い合わせ窓口から資料送付し面談依頼 |
| 年間20件以上の解体・改修を行う中堅解体業者の現場責任者 | βテスト協力先として実案件での調査漏れ・報告遅延の実態を確認するため | 建設業向け展示会(リフォーム産業フェア等)や取引先紹介で接点を作る |
| 石綿分析機関(日本アスベスト調査協会加盟)の営業・提携担当者 | 検体分析の紹介手数料契約と分析キャパシティ・繁忙期対応を確認するため | 協会加盟企業一覧から複数社に提携提案の問い合わせを送付 |
| 都道府県・市の環境部局または労働基準監督署の石綿担当官 | 石綿事前調査結果報告システムの運用実態・行政指導傾向を確認するため | 所轄の環境課・労働基準監督署に事業説明資料を持参しヒアリング依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 全国解体工事業団体連合会などの業界団体 | 会員企業向け勉強会や広報誌への掲載を依頼し、法改正対応に困っている担当者を紹介してもらえないか事務局に相談する |
| 建築・解体業向け展示会 | 小間出展または他社ブースへの同行見学を行い、名刺交換した担当者に後日「石綿事前調査の報告、今どうされていますか」とヒアリング面談を依頼する |
| 建築図面管理SaaS事業者との連携先ユーザー | API連携を検討している既存SaaS事業者に、既存ユーザーの中で解体・改修案件を多く扱う顧客を紹介してもらえないか打診する |
| 解体・改修業者への直接アプローチ | 近隣の中堅解体業者数社に電話・訪問し、「法改正対応の実態を教えてほしい」と製品説明より先にヒアリング目的であることを明言して依頼する |
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 | 新たに事業を始める個人・法人（創業者） | システム開発や提携分析機関ネットワーク構築の当初資金として、運転資金枠での融資（合計 650万円）を想定した創業融資の基本形になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の少ない事業者） | 業界団体経由の紹介チラシ作成や展示会出展など、初期の販路開拓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 | 中小企業・小規模事業者でITツールを導入する事業者 | 自社のSaaS自体は対象にならないが、社内の業務システム導入や、既存SaaS事業者との連携時の自社側システム整備費の一部に使える余地がある |
| 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） | 革新的な製品・サービス開発を行う中小企業・小規模事業者 | 画像解析AIや法令対話AIの開発費など、初期投資として想定している開発費の一部が対象経費に含まれる可能性がある |
| 自治体の創業支援助成事業（例: 東京都創業助成事業） | 都内等で創業予定・創業initial期の中小企業者 | オフィス賃料や法令監修担当・エンジニアの人件費など、代表1名から人を増やす段階の固定費の一部を補助対象にできる制度として候補になる |
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。
同じ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。
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