Who（誰が）
全国約800の人口5万人以上かつ家屋棟数の多い市区町村の資産税課・固定資産評価担当職員が主な利用者である
対象とする社会課題：固定資産税の課税誤り(未評価家屋・増改築未反映)をAIで発見し適正課税と税収漏れ防止を両立する
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。
職員数名という体制で数万棟を超える家屋を目視確認する現場では、増改築や取り壊しの見落としが年々積み重なってしまう。航空写真と課税台帳をAIで突き合わせることで、住民の信頼を損なう誤課税を減らし、限られた人員体制でも適正な課税を維持できる仕組みを作りたいと考えている。
※ 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1,000万円の申請資料も、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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タックスアイズは、市区町村の固定資産税担当課がCSVで出力する家屋台帳データと、国土地理院や自治体保有のオルソ航空写真をアップロードするだけで、AIが建物の輪郭・面積・棟数を自動抽出し台帳記載内容と突き合わせるクラウドサービスです。
台帳と現況の乖離があると「増築疑い」「滅失疑い」などタグ付きでリスクスコア順にダッシュボードへ一覧表示され、職員は上位から現地確認や納税者への意向照会を行います。照会文面はAIが増築時期や面積差分を踏まえて自動生成するため、職員は内容確認と送付だけで済みます。数名の職員が数万〜数十万棟を目視で追うしかなかった検査業務を、月数百件の限界から脱却させ、課税誤りの早期発見と適正課税を両立させます。
全国約1,700自治体の固定資産税担当課は平均数名の職員で数万〜数十万棟の家屋を管理しており、増改築・新築・滅失を現地調査だけで把握しきれず、総務省調査でも課税誤りは毎年複数の自治体で発覚し1件あたり数十万円規模の還付・追徴が発生している。
特に「未登記の増築」「取り壊し済みなのに課税継続」「逆に新築なのに未課税」といった台帳と現況の乖離は、5年に1度の航空写真更新や納税者からの申告頼みで発見が遅れがちである。担当職員の多くは異動サイクルが早く専門知識が属人化し、目視での航空写真比較は1人あたり月数百件が限界というのが現場の実態である。誤課税が発覚すると住民からの信頼低下や訴訟リスクにもつながるため、自治体側は根本的な仕組み変更を求めているが、専任システムベンダーは会計・課税計算システムが中心で、現況照合に特化したツールは存在しない。この構造的な検査能力不足が、数十億円規模の税収漏れと誤徴収の温床になっている。
画像解析AIが航空写真・衛星画像から建物輪郭をセグメンテーション抽出し、台帳の床面積・棟数データと機械学習ベースの異常検知モデルで突き合わせて乖離候補を自動スコアリングする。
時系列の複数年画像を比較する変化検出モデルが増改築・滅失のタイミングを推定し、誤検出(森影・駐車場屋根など)を減らすための学習データを自治体ごとに蓄積して精度を継続改善する。自然言語生成AIが検出結果を根拠付きの平易な文章に変換し、納税者向け照会文や庁内報告資料の下書きを自動作成する。さらに需要予測的な要素として、過去の誤り傾向から「誤りが起きやすいエリア・築年帯」を予測し、次年度の重点調査エリアを提案する。
自治体の税務課職員が固定資産税システムからCSVで出力する家屋台帳データと、国土地理院・自治体保有の最新オルソ航空写真(または衛星画像)をタックスアイズにアップロードすると、AIが建物の輪郭・面積・棟数を自動抽出し台帳記載の床面積・構造・建築年と突き合わせる。
乖離が検出された物件はリスクスコア順にリスト化され、職員はダッシュボード上で「増築疑い」「滅失疑い」「未登録の附属建物疑い」などのタグ付き結果を確認し、優先度の高い順に現地確認や納税者への意向照会を行う。照会文面はAIが物件ごとの状況(増築時期の推定・面積差分)を反映して自動生成し、職員は内容を確認して送付するだけで済む。結果は台帳修正データとしてシステムに反映され、翌年以降の航空写真更新時には差分のみを再解析することで継続的なモニタリングが可能になる。導入自治体は初年度に平均数百件の要確認物件を抽出でき、目視での全件確認と比べて作業時間を約7割削減できる想定である。
| 航空写真目視突合の時間外勤務手当(更新年度、職員3名×月40時間換算) | 年額 約180万円 |
| 誤課税発覚時の還付加算金・訴訟対応費用(1件数十万円規模が複数件発生) | 年額 約300万円 |
| 未課税家屋の税収漏れ(新築・増築の未捕捉分) | 年額 約500万円 |
| 外部測量・目視解析委託費(航空写真更新時のスポット委託) | 年額 約400万円(更新年のみ発生) |
| スタンダードプラン(家屋棟数5万棟未満) | 年額 150万円 |
| スタンダードプラン(家屋棟数5万〜20万棟) | 年額 300万円 |
| エンタープライズプラン(家屋棟数20万棟以上) | 年額 600万円 |
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固定資産税担当課は平均数名の職員で数万〜数十万棟の家屋を管理しており、増改築・滅失の把握を現地調査と5年に1度の航空写真更新、納税者からの申告に頼っている。
目視での航空写真比較は1人あたり月数百件が限界で、未登記の増築や取り壊し済み物件への課税継続といった台帳と現況の乖離が長期間見過ごされている。総務省調査でも課税誤りは毎年複数の自治体で発覚し1件あたり数十万円規模の還付・追徴が発生しており、住民訴訟リスクにもつながっている。異動サイクルが早く専門知識が属人化しやすい現場では、属人性に依存しない継続的な照合の仕組みが求められている。
初期のAIモデル開発・精度検証部分は仕様が確定しきらず試行錯誤が前提となるため準委任契約が適しており、検出精度目標(65%・70%等)は成果保証ではなく努力目標として合意することが望ましい。
一方、台帳CSV取込・ダッシュボード・出力機能などMVPの定型機能部分は要件を固めやすいため請負契約でスコープと納期を明確にすべきである。自治体案件は単年度予算・入札制度の制約があるため、PoC(準委任)と商用導入(請負+運用保守の準委任)を分けて契約設計し、LGWAN対応やセキュリティ要件は仕様凍結前に自治体側と書面で合意しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村の資産税課・固定資産評価担当の職員(現地確認・納税者照会を行う実務担当者) |
| セカンダリ | 税務システムベンダーの導入支援担当者、総務省・都道府県のDX推進担当者 |
| 管理 | タックスアイズ提供事業者側の運用管理者(自治体ごとのアカウント・データ連携・LGWAN認証の管理を行う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 台帳データCSV取込 | 固定資産税システム出力CSV→フォーマット検証・正規化→台帳DB登録 |
| 航空写真・衛星画像アップロード | オルソ画像ファイル→座標系変換・タイル分割→解析用画像ストレージ保存 |
| 建物輪郭セグメンテーション抽出(AI) | 航空写真→AIセグメンテーション→建物棟数・輪郭・推定床面積を出力 |
| 台帳突合異常検知スコアリング(AI) | 抽出建物データと台帳データ→機械学習異常検知→乖離候補リスクスコア算出 |
| 時系列変化検出(AI) | 複数年画像→変化検出モデル解析→増改築・滅失時期の推定結果を出力 |
| 誤検出学習・精度改善(AI) | 職員の確認結果(正誤フィードバック)→自治体別再学習→検出モデル更新 |
| リスクダッシュボード表示 | スコアリング結果→タグ付け(増築疑い等)・優先度順ソート→職員画面表示 |
| 照会文自動生成(AI) | 対象物件の差分・推定時期データ→自然言語生成AI→納税者照会文案を出力 |
| 重点調査エリア予測(AI) | 過去の誤り傾向データ→予測モデル解析→次年度重点調査エリア候補を出力 |
| 台帳修正データ反映 | 職員承認済み修正内容→台帳DB更新→修正履歴付きCSVを出力 |
| 継続モニタリング差分再解析 | 新規航空写真と既存解析結果→差分抽出処理→変化箇所のみ再スコアリング |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, prefecture, population, contract_plan, lgwan_status |
building_ledger | ledger_id, municipality_id, parcel_no, floor_area, structure_type, built_year, owner_name, address |
aerial_images | image_id, municipality_id, capture_date, resolution, source_type, storage_path |
detection_results | detection_id, ledger_id, image_id, extracted_area, area_diff, risk_score, detection_tag, status |
change_detection_history | change_id, ledger_id, prev_image_id, curr_image_id, change_type, estimated_period |
inquiry_documents | document_id, detection_id, generated_text, sent_flag, sent_date, staff_id |
field_survey_logs | survey_id, detection_id, staff_id, survey_date, result_note, correction_flag |
billing_records | billing_id, municipality_id, contract_type, amount, billing_date, revenue_share_amount |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 台帳CSVアップロード画面 |
| 2 | 航空写真アップロード画面 |
| 3 | 検出結果ダッシュボード |
| 4 | リスクスコア一覧画面 |
| 5 | 物件詳細比較画面 |
| 6 | 照会文面確認・送付画面 |
| 7 | 重点エリア提案レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(セグメンテーションモデル実装が容易) |
| 2 | PyTorch(画像認識モデルの学習・推論に実績豊富) |
| 3 | PostGIS(地理空間データの管理・空間検索に最適) |
| 4 | AWS GovCloud相当構成(LGWAN/セキュリティ要件対応) |
| 5 | React(ダッシュボードUIの構築効率が高い) |
| 6 | LLM API(GPT系, 照会文自動生成に活用) |
| 7 | Amazon SageMaker(モデル継続学習・再学習基盤) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 年間稼働率99.5%以上、税務課の業務時間帯(平日9-17時)の計画停止は事前1週間告知 |
| 性能 | 性能: 1万棟規模の画像解析バッチ処理を24時間以内に完了する設計 |
| セキュリティ | セキュリティ: LGWAN-ASP接続対応、課税情報は保存時AES-256暗号化・通信はTLS1.2以上 |
| 運用 | 運用: 操作ログ・アクセスログを5年間保持し、月次で自治体担当者へ利用状況レポートを提供 |
| 拡張性 | 拡張性: 同時に50自治体・棟数合計500万棟規模のデータ処理に耐える構成とする想定 |
| バックアップ | バックアップ: 台帳・解析データを日次で自動バックアップし、復旧目標時間(RTO)24時間以内とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 連携済み2自治体の台帳CSVと航空写真をExcelとGIS無償ツールで人力突合し、増築・滅失疑いのある物件を抽出できるか、検出ロジックの当たりを確認する | AI利用料と交通費・データ取得費だけの水準感 |
| ②最小システム | 建物輪郭抽出モデルの試作とダッシュボードの簡易版を構築し、リスクスコア順のリスト表示と照会文の下書き自動生成が動くかをPoC自治体で確認する | 外注developerへの委託で数か月分の水準感 |
| ③本開発 | LGWAN対応・セキュリティ要件を満たすインフラに移行し、複数自治体で同時運用できるスケーラブルなSaaS基盤と学習データ蓄積の仕組みを本格構築する | 専門コンサルタント起用とインフラ構築で外注中心の水準感 |
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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 |
|---|---|---|
| 人口5万人以上の市区町村・資産税課(固定資産税担当)の課長または係長級職員 | 現場の課税誤り実態と業務フローを把握し、PoC協力の意思決定者に直接アプローチするため | 総務省・都道府県主催の税務DXセミナーや自治体向け展示会(自治体総合フェア等)で名刺交換 |
| 総務省自治税務局固定資産税課の担当官 | 全国の課税誤り事例・通知内容を把握し、DX交付金活用や制度整合性を確認するため | 総務省の固定資産税評価替え関連の公開資料・パブリックコメント窓口経由で問い合わせ |
| 既存固定資産税務システムを提供する大手SIer(自治体向けSIer)の自治体営業担当 | 台帳CSV連携仕様の確認と代理店契約による販売チャネル確保のため | 地方自治情報センター(APPLIC)や自治体向けIT展示会で担当者に接触 |
| 国土地理院 地理空間情報部の技術担当者 | オルソ画像・電子国土基本図の利用条件と最新撮影スケジュールを確認するため | 国土地理院の地理空間情報ライブラリ問い合わせ窓口から技術相談を申し込む |
| 都道府県の市町村振興課・DX推進課の担当者 | 広域連合単位の一括導入や県主導のDX交付金申請支援ルートを開拓するため | 都道府県が主催する市町村DX連絡会議・研修会に参加し名刺交換 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 総務省・都道府県主催のDX推進セミナー | 登壇枠やブース出展を申し込み、「未登記の増築や滅失を職員数名の目視だけで追うのは限界がある自治体様向けに、無償のPoCをご案内しています」と声をかける |
| 既存の固定資産税システムベンダーとの代理店提携紹介 | ベンダー担当営業に「御社の既存顧客で課税誤りに悩んでいる自治体があれば、当社のPoCを共同提案させてほしい」と持ちかける |
| 全国資産税評価担当者の研究会・勉強会 | 研究会の事務局に連絡し、「AIによる家屋台帳と航空写真の突合事例を紹介したい」と勉強会での事例発表枠を依頼する |
| 元自治体税務職員の個人的ネットワーク | 元職員の知人に「同期や後輩で資産税課にいる方に、PoCの話だけでも聞いてもらえないか」と紹介を依頼する |
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（創業融資） | 法人設立後まもない代表者（自己資金要件あり） | 運転資金の立ち上げ資金として活用可能。融資の合計は1,050万円を想定し、着金までの数か月は自己資金100万円で人件費・データ利用料をつなぐ設計にする |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業した中小企業・個人事業主 | PoC用のAIモデル開発費や人件費の一部を助成対象にでき、自己資金と融資の間の資金繰りを補える |
| 小規模事業者持続化補助金（創業枠） | 小規模事業者・創業間もない事業者 | 自治体向けの営業資料作成、DX推進セミナー出展費用など、最初の10自治体を開拓する販路開拓費に充てられる |
| 経済産業省・NEDO SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業） | 行政課題解決型の技術開発を行うスタートアップ | 画像解析AIの検出精度向上や変化検出モデルの研究開発費として応募でき、公共調達につながる実績にもなる |
| 総務省 地域デジタル社会推進費（自治体DX推進の補助制度） | 導入検討中の市区町村（自治体側が申請主体） | 自治体側の予算措置として案内できる制度で、営業トークの中で導入決定を後押しする材料になる |
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。
行政・DX領域の創業者コミュニティでも話題になっています。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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。数値の保証ではありません。