Who（誰が）
中堅食品メーカー・スーパー等の荷主企業と、50〜300台規模の中小コールドチェーン運送会社が主な利用者であり、両者が同一プラットフォームに参加する
対象とする社会課題：食品配送の温度逸脱による品質事故と、荷主・運送会社間の記録不備トラブル
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。
「商品が傷んでいた」というクレームのたびに、荷主と運送会社は紙の記録簿を見比べながら、どちらの非かも分からないまま数日を費やしている。中小の運送会社はセンサー投資すらできず、潔白を証明する手段を持たない。温度データという動かぬ事実を双方が共有できれば、責任の押し付け合いではなく、原因を直して次の事故を防ぐ話し合いに変わる。
※ 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。
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「トレサーモ」は、冷蔵・冷凍食品を運ぶトラックの荷台に1台1.5万円の温湿度センサーを取り付け、5分ごとの温度データをクラウドに自動送信するサービスです。
荷主の品質保証担当者と運送会社の配車担当者は同じダッシュボードにログインし、AIが算出した温度逸脱リスクスコアと地図上の異常区間を確認できます。異常が起きるとAIがドライバーと荷主双方にチャットで通知し、対応履歴は改ざんできないログとして残ります。荷卸し時にはスマホで商品を撮影するだけでAIが結露や変色を検出し、温度データと突き合わせた品質判定レポートを自動作成します。これまで3日かかっていた原因特定が数時間で終わり、「言った言わない」の賠償交渉が減ります。
食品配送の約3割は冷蔵・冷凍帯の温度逸脱が輸送中に発生していると言われるが、多くの運送会社は紙の温度記録表や手書きチェックに依存しており、事故発生時の原因特定に数日を要する。
中堅スーパーの物流担当者は、月に数件の「商品が傷んでいた」というクレームを受けても、荷主側は運送会社の温度記録を信用できず、運送会社側も自社の非を証明できないまま損害賠償交渉が長期化する。全日本トラック協会の調査でも、食品輸送における温度管理トラブルは年間数万件規模と推計され、中小運送会社(従業員50名以下が全体の8割超)はIoTセンサー導入コストを負担できずアナログ管理を続けている。荷主側も複数の運送会社ごとに異なるフォーマットの温度記録を受け取り、統一管理できないため品質保証部門の負荷が増大している。結果として、年間数千億円規模の食品ロスと信頼毀損コストが放置されたままになっている。
時系列異常検知モデルが温度センサーデータから逸脱パターンを学習し、庫内温度の予測逸脱を配送中にリアルタイムでスコアリングする。
画像解析AI(CNNベース)が荷卸し時の商品写真から品質劣化兆候を検出し、温度データと組み合わせて品質リスクを統合判定する。自然言語対話AIが異常検知時のドライバー・荷主間のやり取りを仲介し、定型報告を自動生成することで双方の記録作成負荷を削減する。蓄積データを用いた最適化AIが、季節・積載量・ルート条件別の温度逸脱リスクを予測し、事前の配送計画見直しを提案する。
運送会社のトラック・保冷コンテナに安価な温湿度センサー(1台1.5万円程度)を設置し、走行中の温度データを5分間隔でクラウドに自動送信する。
荷主(食品メーカー・小売)と運送会社は共通のダッシュボードにログインし、AIが自動生成した「温度逸脱リスクスコア」と異常発生区間の地図・時系列グラフをリアルタイムで確認できる。異常検知時にはAIが自動でドライバーと荷主担当者双方にチャット通知を送り、対応要否を対話形式で確認、記録は改ざん不能なログとして自動保存される。荷卸し時にはドライバーがスマホで商品の外観写真を撮影するとAIが画像解析で異常兆候(結露・変色・包装破損)を検出し、温度データと突き合わせて品質判定レポートを自動生成する。月次では荷主側にAIが「配送ルート別・運送会社別のリスクランキング」を自動レポートとして配信し、契約更新やルート見直しの意思決定材料とする。
| 温度逸脱クレーム対応の人件費(品質保証部員が月4〜5件×調査2〜3週間対応) | 年間約400万円の想定 |
| 原因不明のまま支払う損害賠償金(運送会社側が非を証明できず支払うケース) | 年間200万円〜500万円の想定 |
| 紙の温度記録表の作成・保管・突合作業の人件費 | 年間150万円程度の想定 |
| 温度逸脱による商品廃棄ロス(発見遅れによる全量廃棄) | 年間300万円〜600万円の想定 |
| 荷主向けSaaS利用料(拠点数・取引運送会社数に応じ段階課金) | 月額15万円〜(年額180万円〜) |
| 運送会社向けセンサー機器リース(車両1台あたり) | 月額3,000円/台(120台導入時 年額432万円) |
| データ利用・分析オプション(ルート別リスク予測レポート) | 月額5万円〜(年額60万円〜) |
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中堅スーパーの物流担当者は月に数件「商品が傷んでいた」というクレームを受けるが、運送会社の紙の温度記録表は手書きのため改ざん疑義が晴れず、原因特定に平均3日かかっている。
運送会社側も自社の非がないことを証明する手段がなく、賠償交渉が長期化しやすい。従業員50名以下の中小運送会社が全体の8割を占め、IoTセンサー導入コストを理由にアナログ管理から抜け出せていない。荷主は運送会社ごとに異なるフォーマットの記録を受け取るため、品質保証部門の突き合わせ作業が月末に集中し負荷が高い。
MVP開発(センサー連携・ダッシュボード・異常検知AI基盤)は要件が流動的で、パイロット運用結果を見ながら通知ロジックや閾値を調整する必要があるため準委任契約が向いている。
一方、画像解析AIや月次レポート機能など仕様が固まった機能追加フェーズは、成果物と検収基準を明確にできるため請負契約への切り替えを検討したい。発注時は、温度データの改ざん検知ログや監査ログの実装水準について検収基準を具体的に文書化し、後工程の保険連携時に監査要件を満たせるかを事前にすり合わせておくこと。センサー機器の量産調達とソフトウェア開発は発注先が分かれる可能性が高く、責任分界点(ハード故障時のデータ欠損対応など)を契約書に明記する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 荷主企業(食品メーカー・卸・スーパー)の品質保証部門担当者、運送会社の配車・運行管理担当者 |
| セカンダリ | 配送ドライバー(スマホでの異常通知確認・商品撮影を行う)、荷主側の調達・契約担当者(月次リスクランキングを契約更新判断に利用) |
| 管理 | トレサーモ運営側のカスタマーサクセス担当(センサー稼働状況の監視・障害対応)、システム管理者(AIモデルの精度モニタリング・権限設定) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 温湿度データ収集機能 | センサーの温湿度値→5分間隔でクラウド送信→時系列DBに自動保存 |
| 温度逸脱リアルタイム検知機能 | 時系列温度データ→異常検知AIがスコアリング→逸脱区間とリスクスコアを出力 |
| 統合ダッシュボード表示機能 | リスクスコア・地図・グラフデータ→荷主/運送会社がログイン→リアルタイム状況を画面表示 |
| 異常時チャット通知・対話仲介機能 | 異常検知結果→対話AIがドライバー・荷主に通知文生成→対応要否をチャットで確認 |
| 改ざん不能ログ保存機能 | 通信・対応履歴→ハッシュ連鎖で記録→改ざん検知時にアラート出力 |
| 荷卸し商品写真撮影機能 | ドライバーがスマホで商品写真撮影→クラウドにアップロード→画像を保存 |
| 画像解析品質判定機能 | 商品写真→CNN画像解析で結露・変色・破損を検出→品質リスク判定結果を出力 |
| 品質判定レポート自動生成機能 | 温度データと画像判定結果→AIが統合分析→品質判定レポートをPDF自動作成 |
| 月次リスクランキング配信機能 | 蓄積データ→ルート別・運送会社別リスクを集計→月次レポートを荷主にメール配信 |
| 配送計画最適化提案機能 | 季節・積載量・ルート履歴→最適化AIが逸脱リスクを予測→配送計画見直し案を提示 |
| 契約・課金管理機能 | 荷主/運送会社の契約・利用量データ→月次集計→請求書を自動発行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
shippers | shipper_id, 会社名, 業種, 契約プラン, 拠点数, 担当者名, 連絡先 |
carriers | carrier_id, 会社名, 車両台数, 契約リース台数, 担当者名, 連絡先 |
vehicles | vehicle_id, carrier_id, センサーID, 車両種別, 稼働状態, 登録日 |
temperature_logs | log_id, vehicle_id, 計測日時, 温度, 湿度, 位置情報(緯度経度) |
anomaly_events | event_id, vehicle_id, 検知日時, 逸脱スコア, 逸脱区間, 対応状態 |
delivery_photos | photo_id, event_id, 撮影日時, 画像URL, 画像解析結果(結露/変色/破損) |
contracts | contract_id, shipper_id, carrier_id, 課金種別, 月額料金, 契約開始日, 解約日 |
chat_messages | message_id, event_id, 送信者区分, メッセージ内容, 送信日時, 既読状態 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 温度監視ダッシュボード |
| 2 | リスクスコア詳細画面 |
| 3 | 異常通知チャット画面 |
| 4 | 荷卸し写真撮影画面 |
| 5 | 品質判定レポート画面 |
| 6 | 月次リスクランキング画面 |
| 7 | 契約・課金管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core(センサーデータ収集基盤として実績豊富) |
| 2 | TimescaleDB(温度時系列データの高速蓄積・検索に適合) |
| 3 | PyTorch(異常検知・画像解析AIモデルの開発実績多数) |
| 4 | React(荷主・運送会社向けダッシュボードUI構築) |
| 5 | AWS S3+Glacier(改ざん不能ログ・写真の長期保存) |
| 6 | Twilio API(ドライバー・荷主間のチャット通知配信) |
| 7 | Auth0(荷主・運送会社の権限分離認証を簡易実装) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目標とし、センサーデータ欠測率1%未満を維持する運用体制とする | 可用性99.5%以上を目標とし、センサーデータ欠測率1%未満を維持する運用体制とする |
| センサーから5分間隔で送信されるデータの受信遅延は平均30秒以内を目安とする | センサーから5分間隔で送信されるデータの受信遅延は平均30秒以内を目安とする |
| 改ざん検知ログは第三者監査可能な形式で7年間保存し法的紛争時の証跡とする | 改ざん検知ログは第三者監査可能な形式で7年間保存し法的紛争時の証跡とする |
| 位置情報・温度データ等の通信はTLS1.2以上で暗号化し不正アクセスを防止する | 位置情報・温度データ等の通信はTLS1.2以上で暗号化し不正アクセスを防止する |
| 荷主200社・運送会社500社規模の同時アクセス時もダッシュボード応答3秒以内を目安とする | 荷主200社・運送会社500社規模の同時アクセス時もダッシュボード応答3秒以内を目安とする |
| センサー機器の年間故障率5%未満を品質目標とし、故障時は72時間以内に交換対応する | センサー機器の年間故障率5%未満を品質目標とし、故障時は72時間以内に交換対応する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実際にセンサーを作らず、市販の温湿度ロガーとExcelを使い、協力運送会社数社の車両に手動で記録・回収し、荷主担当者に週次レポートを手渡しして反応を確かめる | 市販ロガーの購入費と交通費だけで、外部発注は行わない水準 |
| ②最小システム | 少数の車両にセンサーを設置し、クラウドへの自動送信と簡易ダッシュボードだけを作り、異常検知の仕組みは簡易ルールベースで代替して荷主・運送会社双方の反応を見る | 外注でごく短期間分の開発費とセンサー実機の少数調達費 |
| ③本開発 | 時系列異常検知AIと画像解析AIを実装し、改ざん検知ログと自動レポート生成を含めた商用版ダッシュボードを構築し、複数拠点・複数運送会社での同時運用に耐える設計にする | 外注または採用したデータサイエンティスト・組込みエンジンジニアの人件費を含む、数か月単位の開発費 |
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 |
|---|---|---|
| 中堅スーパーの物流部門・品質保証部長 | 温度事故クレームの実態と月次コスト規模を一次情報で把握するため | 日本チェーンストア協会や食品スーパー業界紙の展示会・セミナーで接触 |
| 従業員50〜300名規模のコールドチェーン運送会社の運行管理者 | 現場の温度記録実務とセンサー導入への抵抗感・価格感度を確認するため | 全日本トラック協会の県支部経由、または冷蔵倉庫協会の会員名簿から紹介依頼 |
| 全日本トラック協会・環境部やIT物流部門の担当者 | 業界標準フォーマット化や補助金情報、会員企業への横展開の窓口となるため | 協会公式サイトの問い合わせ窓口から事業説明資料を送付しアポイント依頼 |
| 日本冷蔵倉庫協会の事業推進担当者 | 会員の冷蔵・冷凍輸送事業者への導入紹介ルートを確保するため | 協会主催の勉強会・研究会に出席し名刺交換後に個別面談を申し込む |
| 損害保険会社(大手火災・物流特約担当)のコールドチェーン保険企画担当者 | 将来の保険連携構想の実現可能性と必要データ仕様を早期にすり合わせるため | 保険代理店経由、または損保協会の物流リスク研究会経由で紹介を依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 全日本トラック協会・都道府県トラック協会の勉強会 | 「温度記録の紙運用で困っている会員企業を紹介してほしい」と協会担当者に依頼し、勉強会での事例紹介枠をもらう |
| 冷蔵倉庫協会経由の紹介 | 会員名簿を持つ担当者に「品質クレーム対応で困っている荷主企業を1社でも紹介してほしい」と依頼し、面談の場を設定してもらう |
| 中堅スーパー・食品卸の物流部門への直接アプローチ | 品質保証部門の担当者に「月に何件くらい温度に関するクレームが来ているか教えてほしい」と聞き、実態把握を兼ねた面談を申し込む |
| 中小コールドチェーン運送会社の経営者への飛び込み | 「温度記録の証拠がなくて荷主とのトラブルで困った経験はないか」と聞き、無償のパイロット参加を持ちかける |
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 新創業融資制度 | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業主 | 運転資金と設備資金を別枠で借りられる制度で、この事業ではセンサー量産調達やクラウド基盤構築の元手として想定しており、融資合計は730万円を見込む |
| 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 | 自社のダッシュボード開発費そのものではなく、導入先の運送会社・荷主企業側がツール導入時に活用できる可能性があり、営業提案時の後押し材料になる |
| 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） | 革新的な設備投資・試作開発を行う中小企業 | 温湿度センサーと画像解析AIを組み合わせた品質判定システムの試作・量産設計段階で、設備投資枠の対象になり得る |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者 | 創業直後の販路開拓費（展示会出展、業界団体への広報、パンフレット制作等）に使える可能性がある |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定・創業間もない中小企業者 | 人件費や賃借料など創業初期の固定費の一部を助成対象としており、代表1名体制からの立ち上げ期の資金繰りを補う候補になる |
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。
物流DXやコールドチェーンの効率化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。
※ バッジは閲覧・お気に入り登録などの集計にもとづく相対表示です。将来の成果を保証するものではありません。