Who（誰が）
従業員20〜300名規模の金属加工・食品・化学・繊維業など中小製造業の2代目・3代目経営者と、提携先の地方銀行・設備商社の営業担当者が主な利用者である。
対象とする社会課題：中小工場が設備更新の省エネ効果を定量判断できず投資に踏み切れない
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。
電気代が上がるたびに危機感を持ちながらも、何をどれだけ更新すればいくら削減できるのか、その根拠を持てないまま老朽設備を使い続ける工場が多い。専門コンサルは高額で手が出ず、設備商社の提案は中立性に欠ける。中小工場の経営者が自分の言葉で意思決定できる材料を届けることが、脱炭素を現場から進める入り口になる。
※ 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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「エネミル」は、中小製造業の経営者がスマホやPCから過去1年分の電力・ガス使用量データ（CSVまたは検針票の写真）と、コンプレッサーや炉などの設備リストを入力するだけで、老朽設備を更新した場合の省エネ率・削減電力量・投資回収年数をAIがその場で算出し、レポートとして提示するサービスです。
経営者は50万〜200万円かかる専門コンサルに頼らず、「コンプレッサーを2台のうち1台だけ更新したら？」といった条件変更をチャット形式で試算し直せます。診断後はワンクリックで設備商社・金融機関に見積を依頼でき、更新後の実績データがAIに再学習されて予測精度が継続的に向上する仕組みです。
全国に約38万社ある中小製造業の多くは、コンプレッサーや炉、モーターなど老朽設備を抱えながらも、更新後の省エネ効果や投資回収年数を自社で試算できず、更新判断を先送りしている。
経済産業省の調査でも中小企業の省エネ投資実施率は大企業の半分以下にとどまり、専門コンサルは1件50万〜200万円と高額で中小企業には手が出しにくい。従業員50人前後の金属加工業や食品工場の2代目・3代目経営者は、電気代高騰に危機感を持ちつつも「何をどれだけ更新すれば、いくら削減できるのか」の根拠を持てず、金融機関への融資申請にも踏み込めない。設備メーカーの営業提案は自社製品ありきで中立性に欠け、経営者は複数の見積もりを比較検討する時間もノウハウもない。結果として老朽設備が使われ続け、エネルギーロスとCO2排出が放置されている。
AIは①設備仕様と稼働時間データから消費電力を推定する回帰予測モデル、②業種別ベンチマークデータと照合して異常消費・非効率設備を検知する異常検知モデル、③投資回収シミュレーションを電力単価変動や補助金条件を加味して最適化する最適化アルゴリズム、④経営者との対話を通じて条件変更を即時反映する自然言語対話エンジン（LLMベース）の4層で構成される。
導入後は実際の電力削減実績データをフィードバックループとして再学習し、予測誤差を継続的に縮小する。将来的には画像解析で設備写真から型式・劣化度を自動認識し、入力の手間を削減する機能も統合する。
経営者はスマホやPCから当社の診断サイトにアクセスし、電力・ガス使用量データ（過去1年分のCSVまたは検針票の写真）と主要設備リスト（型式・稼働年数・稼働時間）を入力する。
AIが工場の業種・規模・稼働パターンから消費エネルギー構造を推定し、更新候補設備ごとに省エネ率・削減電力量・投資回収年数・補助金適用可能性を自動算出したレポートをその場で提示する。経営者はチャット形式のAI対話機能で「コンプレッサーを2台のうち1台だけ更新したら？」といった条件変更をリアルタイムに試算し直せる。診断後は提携金融機関・設備商社への見積依頼をワンクリックで発注でき、更新後は実績データをAIが再学習し予測精度を継続的に向上させる。経営者にとっては、専門家に頼らず数分で複数シナリオを比較できる「意思決定の壁打ち相手」として機能する。
| 老朽コンプレッサー・ボイラーの電力ロス(年間5〜8%の過剰消費分) | 年額60万〜100万円の想定 |
| 専門コンサルへの設備診断依頼費用 | 1件50万〜200万円 |
| 省エネ補助金の申請機会損失(採択されず自己負担のまま更新するケース) | 年額100万〜300万円の想定 |
| 融資審査長期化による設備更新の意思決定遅延コスト(電気代高止まりの継続分) | 月額5万〜10万円相当の目安 |
| ベーシックプラン(基本診断・設備登録少数) | 月額3万円 |
| スタンダードプラン(複数設備比較・診断回数増) | 月額5万〜6万円 |
| 補助金申請支援オプション(スポット利用) | 1件あたり5万〜15万円 |
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従業員20〜300名規模の金属加工業や食品工場の経営者は、電気代高騰に危機感を持ちながらも、設備更新後の省エネ効果や投資回収年数を自社で試算する手段を持たず、更新判断を先送りしている。
専門コンサルへの依頼は1件50万〜200万円と高額で、中小工場には費用対効果が見合わない。設備メーカーの営業提案は自社製品ありきで中立性に欠け、経営者は複数見積もりを比較検討する時間もノウハウも持てない。結果として老朽設備が使われ続けエネルギーロスとCO2排出が放置されており、経営者が根拠を持って意思決定できる仕組みが求められている。
AI予測モデルの精度が業種・工場ごとに検証段階であるPhase1〜2は、要件が確定しづらいため準委任契約が適している。
Phase3以降のSaaS課金基盤やOEM管理画面など仕様が固まった機能開発は請負契約への切替を検討する。発注時はAI予測誤差率（1年目20%以内、3年目10%以内）を成果指標として契約書に明記し、精度が未達の場合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 | 中小工場の経営者・工場管理者（従業員20〜300名規模の金属加工・食品・化学・繊維業） |
| セカンダリ | 設備商社の営業担当、地方銀行・信用金庫の融資担当者、商工会議所職員 |
| 管理 | 自社のカスタマーサクセス担当およびデータサイエンティスト（モデル精度・利用状況の運用監視） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| データ入力機能 | 電力・ガス使用量CSVまたは検針票写真を入力→OCR/パース処理→構造化データとして保存 |
| 設備リスト登録機能 | 設備の型式・稼働年数・稼働時間を入力→マスタDB照合→設備プロファイルを生成 |
| 消費電力推定AIモデル | 設備仕様と稼働時間を入力→回帰予測モデルで演算→推定消費電力量を出力 |
| 異常検知AIモデル | 業種別ベンチマークと実消費データを入力→異常検知モデルで照合→非効率設備リストを出力 |
| 投資回収最適化AIエンジン | 更新候補・電力単価・補助金条件を入力→最適化アルゴリズムで演算→回収年数と省エネ率を出力 |
| AI対話エンジン | 経営者の条件変更発話を入力→LLMが解析し再計算指示→即時更新後の試算結果を出力 |
| 診断レポート生成機能 | 各AIモデルの算出結果を入力→レポートテンプレートに集約→PDF/Web形式で出力 |
| 見積依頼発注機能 | 経営者がレポート内で発注ボタンを押下→提携商社・金融機関へ案件情報を送信→見積依頼を発行 |
| 補助金申請書類自動生成機能 | 設備更新内容と企業情報を入力→補助金要件テンプレートに自動反映→申請書類ドラフトを出力 |
| 実績データ再学習機能 | 設備更新後の実消費電力データを入力→既存モデルに追加学習→予測誤差率を更新 |
| 画像解析設備認識機能 | 設備写真を入力→画像解析モデルで型式・劣化度を推定→設備リストへ自動反映 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
factories | factory_id, company_name, industry_code, employee_count, address, contract_plan_id, created_at |
equipment | equipment_id, factory_id, category, model_number, install_year, operating_hours, rated_power_kw |
energy_usage_records | usage_id, factory_id, period, electricity_kwh, gas_m3, source_type, uploaded_file_url |
diagnosis_reports | report_id, factory_id, predicted_consumption, saving_rate, payback_years, subsidy_flag, created_at |
simulation_scenarios | scenario_id, report_id, condition_json, result_json, created_by, created_at |
referral_cases | referral_id, factory_id, partner_type, partner_id, deal_amount, commission_rate, status |
partners | partner_id, partner_name, partner_type, region, contact_email, oem_contract_flag |
users | user_id, factory_id, role, email, password_hash, last_login_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン/会員登録 |
| 2 | 設備・データ入力画面 |
| 3 | 診断レポート表示 |
| 4 | AIチャット試算画面 |
| 5 | 見積依頼・発注画面 |
| 6 | 契約・プラン管理画面 |
| 7 | 金融機関向け管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(S3,Lambda,RDS): データ蓄積とサーバレス処理に適す |
| 2 | Python/scikit-learn: 回帰・異常検知モデルの構築実績豊富 |
| 3 | OpenAI API(LLM): 対話型シナリオ試算の自然言語処理に活用 |
| 4 | PostgreSQL: 設備・使用量データの正規化管理に適す |
| 5 | React/Next.js: SaaS管理画面のUI構築を高速化 |
| 6 | Google Cloud Vision API: 検針票OCR・将来の設備画像解析に対応 |
| 7 | Auth0: 工場・金融機関ユーザーの権限管理を簡易化 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性：診断サイトの月間稼働率99.5%以上（許容ダウンタイム月3.6時間以内） |
| 性能 | 性能：CSV/検針票入力完了から診断レポート表示まで30秒以内の想定 |
| セキュリティ | セキュリティ：電力・設備データは通信時TLS1.2以上、保存時AES-256暗号化で保護 |
| 運用 | 運用：AI予測モデルの再学習は月1回実施し、予測誤差率を四半期ごとに検証 |
| データ管理 | データ管理：顧客データは契約終了後5年間保持し、その後自動削除する運用ルール |
| 拡張性 | 拡張性：同時アクセス1,000拠点規模までAWS Auto Scalingで対応可能な構成 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 金属加工業の数社を直接訪問し、検針票と設備リストを紙・Excelで受け取って、代表自身が手計算で省エネ効果と投資回収年数を試算しレポートを手渡しする | 交通費と印刷費程度 |
| ②最小システム | CSVアップロードと簡易な回帰モデルのみを持つWebフォームを作り、業種別ベンチマークと照合した診断結果を自動表示するところまでを検証する | AI利用料とノーコード・外注ツールの利用料だけ |
| ③本開発 | 対話型のチャット試算機能・提携金融機関への見積依頼機能・補助金申請書類の自動生成機能を実装し、実績データの再学習フローを組み込む | 外注または採用エンジニアで数か月分の開発費とクラウドインフラ費用 |
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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 |
|---|---|---|
| 地方銀行の法人融資部・事業性評価担当者 | 融資審査データとしての活用ニーズを確認し提携の糸口を得るため | 地域創生課や中小企業支援窓口経由で紹介を依頼し面談を設定する |
| 商工会議所の経営支援課職員 | 会員企業への紹介経路とITリテラシー支援体制を確認するため | 中小企業診断士の紹介または商工会議所の経営相談窓口に直接問い合わせる |
| 中小企業診断士協会の地域支部所属診断士 | 現場の設備更新相談実態と診断ロジックの妥当性検証を依頼するため | 協会の相談員紹介制度を利用し個別ヒアリングを申し込む |
| コンプレッサー・ボイラーメーカー系列の設備商社営業責任者 | 送客手数料モデルの実現性と中立性担保の条件をすり合わせるため | 業界展示会（省エネ・設備更新関連展）で名刺交換し個別商談を設定する |
| 経済産業省地方経済産業局の省エネルギー課担当者 | 省エネ法上の位置づけと補助金申請要件の整合性を事前確認するため | 局の省エネルギー相談窓口に電話・メールで面談予約を申し込む |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地方の商工会議所・工業会の勉強会 | 「電気代の削減効果を無料で試算するので感想をください」と伝え、会員向け勉強会に登壇して名刺交換から個別ヒアリングにつなげる |
| 地方銀行・信用金庫の融資担当者への個別営業 | 「融資審査資料として使える省エネ診断レポートを一緒に作りたい」と伝え、担当者経由で既存の取引先工場を紹介してもらう |
| 設備商社（コンプレッサー・ボイラーメーカー系列）の営業担当 | 「見積もりの説得力を上げる中立的な診断ツールとして無料で試してほしい」と伝え、商談に同席させてもらう |
| 経営者向けSNS・業界紙への直接コンタクト | 金属加工・食品工場の2代目経営者が集まるコミュニティに投稿し、「電気代の見立てを無料で出すので実データを見せてほしい」と依頼する |
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 | 創業前・創業後まもない法人・個人事業主 | 運転資金の調達手段として想定しており、融資合計は 650万円 を見込む。設備資金は別枠で申請可能 |
| 省エネ・再エネ高度化投資促進補助金（環境共創イニシアチブ SII） | 省エネ設備更新を行う中小企業（自社の顧客企業向け） | 診断レポートに補助金適用可能性を表示する設計のため、顧客の申請支援オプションと連動させやすい |
| 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） | 設備投資を行う中小企業・小規模事業者 | AI診断エンジンや画像解析機能のシステム開発費の一部を対象にできる可能性があり、自社の開発投資と相性がよい |
| 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 | 顧客工場側がエネミルのSaaS利用料の一部をこの補助金でカバーできる可能性があり、導入障壁を下げる訴求材料になる |
| 東京都創業助成事業（各自治体の創業助成金） | 都内等で創業予定・創業から一定期間内の中小企業者 | 自己資金 100万円 に加えて、賃借料・広告費等の立ち上げ費用の一部を助成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。
環境・脱炭素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