Who（誰が）
地方の中小製造業（金属加工・食品加工工場）と、温浴施設・農業法人・水産養殖業者などの受熱側、仲介役の自治体・地方銀行が主な当事者となる
対象とする社会課題：工場から出る未利用廃熱が捨てられ続け、近隣施設の熱需要と結びついていない
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。
地方の工場では今も大量の熱がそのまま大気や排水に捨てられている。近くに温浴施設や農業ハウスがあっても、業種も管轄も違うため出会う手段がなく、自治体の紹介も担当者の経験と勘に頼るしかなかった。捨てられるはずだった熱を、必要としている人へ届ける仕組みがあれば、工場も地域も無理なく脱炭素に近づける。
※ 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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「ネツナギ」は、工場の未利用廃熱と近隣施設の熱需要をAIで結びつけるマッチングプラットフォームです。
工場担当者はチャット形式の質問に答えるだけで排気・温排水の温度や流量を登録でき、温浴施設や農業ハウスの運営者は必要な熱の用途と温度帯を登録します。AIが両者のデータと地図情報を突き合わせ、「温度帯60〜80℃が一致、直線距離280m、配管敷設費概算1,200万円、投資回収年数4.2年」といった候補をダッシュボードに自動表示します。専門知識がなくても最短1週間で候補提示まで到達でき、合意後は専門エンジニアが現地調査に入ります。稼働後もAIが需給ズレを監視し、追加提案を行い続けます。
日本国内の工場からは年間約1,000PJ相当の未利用排熱が発生していると経産省資料等で試算されているが、その大半が大気や排水中に放出されている。
地方の中小製造業（従業員50〜200名規模の金属加工・食品加工工場など）では、廃熱を再利用したくても「どこの誰が、どんな温度帯の熱を、どれだけ必要としているか」を調べる手段がなく、既存の熱融通は同一コンビナート内の大企業間に限られてきた。近隣に温浴施設・農業ハウス・水産養殖場・食品工場など熱需要のある施設があっても、業界も管轄も異なるため接点が生まれない。自治体や商工会が仲介を試みても、担当者の経験と勘に頼った紹介にとどまり、温度帯・熱量・稼働時間帯のミスマッチで実現しないケースが大半である。結果として排熱回収設備（熱交換器・配管敷設）への投資判断すらできず、脱炭素目標達成の障壁になっている。
①需給予測AI：工場の稼働スケジュールと過去の排熱データから時間帯別・季節別の熱供給量を予測し、施設側の熱需要予測（気温データ・生産計画と連動）と突き合わせる。
②最適化AI（組合せ最適化・線形計画法）：温度帯適合度、距離による配管コスト、投資回収年数を重み付けし、複数候補の中から最適なペアリング順位を算出する。③自然言語対話AI：非専門家である工場・施設担当者からのヒアリングをチャット形式で行い、熱プロファイルデータを構造化データへ自動変換する。④異常検知AI：稼働後の実測データを監視し、供給量の乖離や設備劣化の予兆を検知してアラートと代替案を提示する。
工場側は排熱源（排気ガス・温排水・蒸気ドレン等）の温度・流量・稼働時間帯をIoTセンサーまたは手入力で登録し、近隣施設側は必要な熱の用途（給湯・乾燥・融雪・農業用加温等）と温度帯・時間帯・必要熱量を登録する。
AIエンジンが両者のデータと地図情報（配管敷設可能距離、道路占用の可否）を突き合わせ、熱量・温度帯・時間帯の適合度と配管コスト試算をスコアリングして候補ペアを自動抽出する。担当者はダッシュボード上で候補施設との適合理由（例:「温度帯60〜80℃が一致、直線距離280m、配管敷設費概算1,200万円、投資回収年数4.2年」）を確認し、AIチャットボットが初期条件交渉（供給時間帯調整、熱量保証水準など）の論点整理を代行する。合意後は専門エンジニアが現地調査・詳細設計に入り、AIは稼働後も熱供給量の予測モデルを更新し続け、需給ズレが生じた際に追加マッチングやバックアップ熱源候補を提案する。工場担当者・施設運営者は専門知識がなくても、チャット形式の質問応答で自社の熱プロファイルを登録でき、初回登録から候補提示までを最短1週間で体験できる。
| 重油・ガス等のボイラー燃料費（温浴施設・食品工場等の給湯用） | 年間約960万円（月80万円換算） |
| 排熱の未利用による廃棄エネルギー損失（熱交換未設置の中小工場1拠点あたり試算） | 年間300万〜500万円相当 |
| 自治体・商工会職員によるマッチング調査・資料作成の人件費（手作業） | 年間約150万円相当（担当者1名の稼働時間換算） |
| 将来的なカーボンプライシング・排出量取引導入時の追加コスト（未対応の場合の機会損失） | 試算中（工場規模により年間数十万〜数百万円の想定） |
| SaaS月額利用料（工場・受熱施設1拠点） | 月額3万〜8万円 |
| 成約時成功報酬（工事総額の3〜5%、平均1,500万円想定） | 1件あたり45万〜75万円（成約時のみ） |
| 自治体向け年間包括契約（CO2可視化・補助金申請支援） | 年間300万〜800万円 |
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地方の中小製造業には廃熱を再利用したい意欲があっても、どこの誰がどんな温度帯の熱をどれだけ必要としているかを調べる手段がなく、既存の熱融通は同一コンビナート内の大企業間に限られている。
自治体や商工会が仲介を試みても担当者の経験と勘に頼るため、温度帯・熱量・稼働時間帯のミスマッチで実現しないケースが大半である。結果として排熱回収設備への投資判断すらできず、脱炭素目標達成の障壁になっている。データに基づく客観的なマッチングと投資回収試算を提示する仕組みが必要とされている。
MVP開発は要件が流動的でAIマッチングロジックの精度検証を繰り返す前提のため準委任契約が適しており、要件確定後の機能追加（IoT連携、異常検知AI等）は仕様が固まった単位で請負契約に切り替えることを推奨する。
発注時はAIのマッチング精度や需給予測精度について契約時点で完成基準を数値化しにくいため、検収基準を「特定条件下でのスコアリング結果の妥当性レビュー合格」など運用可能な形で明文化する必要がある。また、熱工学・プラント設計知見を持つ委託先エンジニアの確保有無を事前に確認し、配管コスト試算ロジックの妥当性検証を発注者側でも行う体制を用意すべきである。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 工場側担当者（金属加工・食品加工工場の生産管理・設備管理担当者）および受熱側担当者（温浴施設・農業法人・水産養殖業者・食品加工業者の運営担当者） |
| セカンダリ | 自治体環境政策担当者、地方銀行の法人営業担当者、環境コンサルティング会社の担当者、配管工事・熱交換器メーカーの営業担当者 |
| 管理 | ネツナギ運営会社のカスタマーサクセス担当（拠点登録審査・マッチング精度モニタリング）およびシステム管理者（マスタデータ・課金・API提供先管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 熱プロファイル対話登録機能 | チャット質問への回答→自然言語対話AIが構造化→温度帯・流量・稼働時間帯データを生成 |
| IoTセンサー連携機能 | 温度・流量センサー値→AIが5分間隔で収集→時系列DBに蓄積し予測AIへ供給 |
| 需給予測ダッシュボード | 過去排熱データ・気温/生産計画→需給予測AIが時間帯別供給量算出→グラフ表示 |
| AIマッチング候補抽出機能 | 登録済み工場・施設データと地図情報→最適化AIが適合度スコア算出→候補ペア一覧出力 |
| 配管コスト・投資回収試算機能 | 距離・地形データと工事単価→最適化AIが概算費用計算→投資回収年数を表示 |
| AIチャット交渉支援機能 | 双方の希望条件入力→対話AIが論点整理→調整案テキストを担当者へ提示 |
| 異常検知アラート機能 | 稼働後の実測供給量→異常検知AIが乖離検知→アラートと代替熱源候補を通知 |
| CO2削減量可視化機能 | マッチング成立実績データ→AIが削減量換算→自治体向けレポートに自動出力 |
| 自治体向け補助金申請支援機能 | 案件データと補助金要件→テンプレートAIが申請書ドラフト生成→担当者が編集出力 |
| API提供機能 | 匿名化済み地域廃熱データ→APIリクエスト受信→JSON形式でエネルギー会社等に配信 |
| 契約・課金管理機能 | 拠点登録情報と成約実績→課金エンジンが月額・成功報酬額算出→請求書自動発行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities（工場・施設マスタ） | facility_id, name, type(工場/受熱施設), address, lat, lng, contact_person, contact_email, industry_category, created_at |
heat_sources（排熱源データ） | source_id, facility_id, heat_type(排気/温排水/蒸気ドレン), temp_min, temp_max, flow_rate, operating_hours, seasonal_pattern, sensor_flag |
heat_demands（熱需要データ） | demand_id, facility_id, usage_type(給湯/乾燥/融雪/農業加温), required_temp_min, required_temp_max, required_volume, operating_hours, priority_level |
sensor_readings（センサー実測データ） | reading_id, source_id, timestamp, temp_value, flow_value, quality_flag |
matches（マッチング候補・成立） | match_id, source_id, demand_id, score, distance_m, pipe_cost_estimate, payback_years, status(候補/交渉中/成立/中止) |
contracts（契約管理） | contract_id, match_id, contract_type(SaaS/成功報酬/自治体包括), amount, start_date, end_date, status |
municipalities（自治体契約） | municipality_id, name, contract_id, co2_reduction_target, subsidy_application_status |
chat_logs（対話AIヒアリングログ） | log_id, facility_id, session_id, question, answer, extracted_field, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード（KPI概況） |
| 2 | 熱プロファイル登録画面 |
| 3 | マッチング候補一覧画面 |
| 4 | 候補詳細・適合理由画面 |
| 5 | チャットヒアリング画面 |
| 6 | 契約・成約管理画面 |
| 7 | 自治体レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core（センサーデータ収集の実績多数） |
| 2 | Python + PuLP/scikit-learn（需給予測と組合せ最適化に対応） |
| 3 | PostgreSQL + PostGIS（地理空間距離計算に強い） |
| 4 | React + TypeScript（ダッシュボードUI開発の標準選択） |
| 5 | OpenAI API（対話ヒアリングの構造化データ変換に利用） |
| 6 | Mapbox（配管敷設距離・地図可視化に対応） |
| 7 | Airflow（予測モデル再学習の定期実行を管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: ダッシュボード稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム3.6時間以内）を目標とする |
| 性能 | 性能: マッチング候補抽出処理は登録拠点1,000件規模でも10秒以内に結果返却する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 工場稼働データ・熱プロファイルはAES-256で暗号化し、アクセス権限をロール別に制御する |
| データ保持 | データ保持: センサー実測データは3年間保存し、異常検知AIの学習データとして再利用する |
| 運用 | 運用: 需給予測モデルは月次で再学習し、予測誤差率（MAPE）を15%以内に維持することを目標とする |
| 拡張性 | 拡張性: 拠点数500件・自治体15件規模までは既存インフラ構成のスケールアウトで対応可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | スプレッドシートで工場・施設の温度帯・熱量・稼働時間を手入力し、人手でマッチング候補と配管コスト試算を作成する。AIを使わずに項目の粒度とミスマッチの実態を確認する段階。 | ヒアリングの交通費と資料作成費のみ／外注なしで対応可能な水準 |
| ②最小システム | チャット形式の簡易入力フォームと、温度帯・距離・稼働時間の一致度だけを見るルールベースのスコアリングを実装し、実際の候補提示を数件試す。需給予測・異常検知は入れない。 | AI利用料と簡易開発費（外注で数か月分の規模感） |
| ③本開発 | 需給予測AI・最適化AI・異常検知AIを統合したダッシュボードを構築し、IoTセンサー連携、自治体向けCO2可視化・補助金申請支援機能を追加して本格運用に耐える形にする。 | エンジニア複数名体制での継続的な開発費（外注・内製ともに数か月〜長期の規模感） |
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 市町村環境政策課・脱炭素推進担当の職員 | 地域CO2削減目標の予算執行主体であり、パイロット事業の後ろ盾になる | 環境省「脱炭素先行地域」選定自治体の担当窓口に直接電話・メールで打診 |
| 地方銀行の法人営業部・事業性評価担当者 | 取引先中小製造業の設備投資ニーズと財務情報を把握しており紹介力が高い | 地銀の産学官連携窓口や地域活性化部を通じてアポイント取得 |
| 従業員50〜200名規模の金属加工・食品加工工場の設備担当者 | 排熱データ登録の一次ユーザーであり実際の温度帯・稼働情報を持つ | 商工会議所の会員名簿・工業団地組合の紹介で個別訪問 |
| 温浴施設・農業ハウス経営者などの受熱側施設運営責任者 | 熱需要側の実データがないとマッチング検証ができない | 自治体の観光・農政課経由、または現地施設への飛び込み訪問 |
| 配管工事会社・熱交換器メーカーの技術営業担当 | 配管敷設コスト試算の精度検証と成約後の施工パートナーとして必須 | 空気調和・冷凍設備工事業協会の会員企業リストから接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 商工会議所・商工会の経営指導員経由 | 「排熱を捨てている工場と熱を使いたい施設を無料でAIマッチングした実例を作りたい」と伝え、会員企業への紹介を依頼する |
| 地方銀行の融資担当・渉外担当 | 「取引先の製造業で省エネ・脱炭素の相談を受けている工場があれば、まず排熱の登録だけ試してもらいたい」と持ちかけ、面談の同席を依頼する |
| 自治体環境政策課への直接訪問 | 「CO2削減の実績作りとして、パイロット地域として工場と施設のマッチングを一緒に検証したい」と提案し、対象企業リストの紹介を求める |
| 金属加工・食品加工の業界団体の勉強会 | 「排熱の使い道が分からず困っている会員企業向けに、無料の熱プロファイル診断を先に数社試したい」と申し出て参加企業を募る |
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（新創業融資制度） | 法人設立から間もない代表者（実質的な担保・保証人なしで利用できる枠組みを想定） | 自己資金100万円に加え、システム開発費や人件費に充てる運転資金として780万円規模の融資を軸に資金計画を立てられる。着金は設立から約2か月目が目安。 |
| 環境省 二酸化炭素排出抑制対策事業費等補助金（未利用熱有効活用関連事業） | 排熱回収設備・熱融通設備を導入する工場・受熱施設等の事業者 | 配管敷設・熱交換器導入といった実際の熱融通工事段階で、工場側・受熱施設側の設備投資費用の一部が補助対象になり得る。マッチング成立後の着工判断を後押しできる。 |
| 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） | 生産性向上に資する設備投資を行う中小企業（プラットフォーム利用側の工場・施設） | 工場側がIoT温度センサーや排熱回収設備を導入する際の投資判断のハードルを下げ、ネツナギ経由の成約を後押しする材料として提案に使える。 |
| IT導入補助金 | SaaS型ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 工場・受熱施設がネツナギのSaaS利用料（月額利用契約）を導入する際の初期費用負担を軽減できる可能性があり、営業提案時の訴求材料になる。 |
| 自治体の創業助成事業（例：東京都中小企業振興公社「創業助成事業」等、地域ごとの制度） | 設立初期の法人・個人事業主 | 自己資金100万円での創業初期における広報費・人件費・専門家活用費の一部を補う候補になり、公庫融資と併用することで初期の資金繰りを安定させられる。 |
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（環境・脱炭素）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