幼稚園や障害児施設が「防犯カメラ+AIで子どもを見守りたい」と希望。 私たちが国や自治体の補助金を調べ、申請要件・予算・審査のポイントをまとめて提案。 申請書類の作成をサポートし、採択の確度を高める。 AI開発(受託)+OJT
補助金採択後に、具体的なシステム開発に着手。 防犯カメラ映像をAI(例:YOLO+DeepSort)で分析し、子ども一人ひとりを追跡・記録できる仕組みを構築。 クライアント側の担当者もチームに加わり、実践を通じてAIやICTのスキルを習得(OJT)。 運用サブスク
納品後も、クラウド上でシステムを動かしながら定期的なアップデートや保守を行い、月額フィーをいただく。 施設側は常に最新のAIを使えるメリットがあり、私たちも長期的な収益を得られる。 3. 将来の利益見込み(なぜ儲かる?) 導入ハードルが低い → 受注しやすい
補助金を活用できると、顧客は導入コストを抑えられます。 「補助金マッチング」+「開発」+「運用支援」をセットで提供するので、ワンストップでスムーズに話が進みやすい=受注しやすい。 一回きりで終わらない継続収益
受託開発は一度に大きめの売上を得られますが、それだけだと次の案件を常に探し続ける必要がある。 しかし、**サブスク(月額費用)**を付ければ、施設がシステムを使い続ける限り、安定収益が確保できます。 横展開しやすい → スケールアップ
高齢者介護施設、在宅見守りサービス、学校の登下校管理など、似た仕組みで応用可能なニーズが多い。 例えば「高齢者の徘徊対策AI」「障害者の就労支援システム」「遠隔リハビリサービス」など、様々なICT領域に拡張できます。 社会的意義 → 公的支援やPR効果
高齢者・障害者・児童向けの安全・サポートは、社会的ニーズが高く、自治体・国の支援も厚いです。 社会貢献度が高いため、補助金や助成金が得やすいだけでなく、プレスリリースやメディア露出もしやすい=結果的に顧客獲得コストを抑えられる。 4. チームの強み・京大連携のメリット 京都大学の研究リソース・技術力を活かして、AIアルゴリズムを最先端レベルで開発しやすい。 「補助金書類における学術的な優位性」「自治体との共同研究実績」など、ブランド力をアピールしやすい。 施設や企業に「大学発の技術を活用できます」と提案できると、信頼感や採択率が上がる。 5. 成長シナリオの例 年間5~10件の導入で事業拡大
施設1件あたり数百万円~数千万円の開発費+サブスク月額収入を組み合わせると、1件でも大きな利益が出やすい。 これを毎年5~10件のペースで増やせば、年間1億円前後の売上は十分狙える。 地方自治体・大手法人との連携
各自治体の公共事業や福祉関連企業とタッグを組めば、一度に複数施設に導入してもらえる可能性が高い。 「補助金申請+共同プロジェクト」になると、国からの予算も増えやすく、さらにスケール。 保守運用・追加機能で継続アップセル
導入後も、「新機能を追加」「機器のバージョンアップ」「クラウドサービスの容量追加」などで売上を上乗せできる。 安定収益のベース(サブスク)を広げながら、一件ごとの収益を高めていく好循環が生まれる。 6. まとめ 補助金を活用した導入ハードルの低減 + AI開発受託 + 運用サブスクという**“3段階”の仕組み**で、顧客の資金面・技術面の課題を一気に解決できるのが、このビジネスモデルの強みです。 幼稚園や介護施設などの現場では、まさに「人手不足」「セキュリティ意識の高まり」「ICT活用ニーズの増加」などが進んでおり、社会的にも非常に求められている事業領域です。 将来的には、全国の福祉施設・教育機関への横展開や、**見守りサービスの高度化(遠隔医療、ロボット連携など)**に発展させることもでき、安定した収益と社会貢献を両立できるビジネスとして成長が期待できます。 こうしたポイントを踏まえると、「補助金×AI開発×サブスクモデル」は将来の需要拡大が見込める上、導入コストの負担を大幅に下げてあげられるため、顧客にとっても魅力的で受注が取りやすい――というわけです。
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日本語で作って。 次のような要件も踏まえて。
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