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高齢化・介護AI活用

みまもりリンクAI ― 広域徘徊者早期発見ネットワーク

対象とする社会課題:認知症高齢者の行方不明・徘徊事故を地域連携とAIで早期発見する

#認知症#見守りカメラ#画像解析AI#自治体連携#行方不明者捜索
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どんなサービスか

みまもりリンクAIは、認知症高齢者が外出したまま戻らない事態が起きた際、家族がスマホでワンタップ通報するだけで、商店街・コンビニ・自治体防犯カメラなど地域一帯のカメラ映像をAIが即座に照合し、服装色や歩き方の特徴から候補地点を地図上に時系列で表示するサービスです。警察・消防団はアプリ上で『次に目撃されそうなエリア』の提示を受け、限られた人員を効率よく配置できます。家族はこれまで『警察に届けて待つだけ』だった状態から、捜索の進み具合をスマホ画面でリアルタイムに見られるようになり、平均発見時間を現行の6時間から2時間以内に短縮することを目指します。発見後はワンタップで通報をクローズし、その記録は次回の捜索精度向上に使われます。

5W1Hで見る事業概要

Who(誰が)

認知症高齢者の家族・介護施設、地域包括支援センター、警察・消防団、商店街や警備会社などカメラ設置事業者が主な関係者となる。

What(何を)

行方不明時にワンタップ通報し、周辺カメラ網とAI画像解析で候補者を絞り込み、移動予測エリアを捜索担当者に提示するネットワークサービス。

When(いつ)

0〜6ヶ月で2自治体パイロット、12〜24ヶ月で20自治体・3000世帯、24〜36ヶ月で50自治体・1.5万世帯へ拡大する計画。

Where(どこで)

高齢化率25%以上かつ独自防犯カメラ網を持つ全国約600自治体を主対象に、地方都市から順次導入する。

Why(なぜ)

行方不明届出が年1.9万件超に増加し発見までの初動遅れが死亡率上昇に直結する一方、既存GPS端末や個別カメラ確認では発見に時間がかかりすぎるため。

How(どのように)

顔写真・特徴を事前登録し、通報時にVision AIが歩容・服装で候補者を抽出、移動予測AIが次の目撃可能性エリアを提示し、警察・地域ボランティアへ通知する仕組みで運用する。

ユースケース

通報から3分で候補地点提示
誰が
田中久美子さんのような家族
場面
父の不在に気づいた直後、アプリでワンタップ通報すると、登録済みの顔写真・服装情報がチャットボットとの数十秒の対話で構造化され、近隣カメラへの照合リクエストが自動送信される。
効果
平均3分以内にAIが候補映像を抽出し、家族は「今どこにいる可能性が高いか」を地図上で確認できる。現行の平均発見時間6時間を2年目までに2時間以内へ短縮する計画。
次の目撃可能性エリアへの重点配置
誰が
佐藤誠さんのような地域包括支援センター・警察の捜索担当者
場面
移動予測AIが過去の徘徊パターン(平均時速・方向転換頻度)から次にカメラが捉えそうな地点と時間帯を確率付きで提示し、消防団・ボランティア約10〜20名の配置先をアプリでプッシュ通知する。
効果
捜索範囲を市内全域から半径500m圏の2〜3地点に絞り込め、捜索人員の拘束時間を1件あたり数時間分削減できる想定。
商店街カメラのAPI連携による捜索協力
誰が
山本浩二さんのようなカメラ設置事業者
場面
組合が保有する20台のカメラをAPI接続(初期費30万円+月額保守5万円)し、警察からの個別開示請求なしにAI照合リクエストへ自動応答する運用に切り替える。
効果
映像提供のたびのUSBコピー・持参作業(1件あたり半日程度)がなくなり、防災協力補助金の共同申請支援も受けられるため組合の負担が軽減する。
発見後のクローズ処理とAI再学習
誰が
家族と警察の捜索担当者
場面
発見後、家族が現地確認しアプリでワンタップクローズすると、移動軌跡データが匿名化されAIモデルの再学習データとして蓄積される。
効果
捜索事例が増えるほど地域特有の道路構造・人流に最適化された移動予測精度が向上し、3年目までにAI候補者絞り込み精度(適合率)85%以上を目指す。

ターゲットユーザー

介護老々世帯を支える娘の田中久美子さん(58歳・会社員)
実家で84歳の父(要介護1・軽度認知症)と81歳の母が二人暮らし。久美子さんは車で40分の隣市に住み、週末だけ様子を見に通っている。
課題:先月、父が夕方に散歩と言って出たまま2時間戻らず、警察に届け出るまでの間「どこを探せばいいか分からない」まま自宅周辺を車で回るしかなかった。GPS端末は父が「子ども扱いされている」と嫌がり外してしまうため装着率が低い。
地域包括支援センターの捜索連携担当・佐藤誠さん(45歳)
人口9万人の地方都市で地域包括支援センターの主任として、年間十数件の認知症高齢者の行方不明相談を受け、警察・消防団への連絡調整を担当している。
課題:商店街の防犯カメラ映像を見るには管理組合に個別に開示依頼をかけねばならず、返答まで半日かかることもある。捜索が長引くほど発見時に低体温症や交通事故で亡くなるケースが増えることを何度も経験している。
商店街防犯カメラを管理する組合事務局長の山本浩二さん(62歳)
地元商店街組合の事務局長として20台の防犯カメラを管理しているが、警察からの映像提供依頼は月1〜2件あり、そのたびに録画データをUSBに落として警察署へ持参している。
課題:カメラは「事件が起きた後の証拠」としてしか使われず、行方不明者の早期発見に活用する仕組みがないため、せっかくの設備投資が捜索の役に立っている実感を持てずにいる。

収益の柱(事業モデル図)

¥

自治体年間ライセンス料

人口10万人規模の市区町村向けに年間300万円〜800万円(人口・カメラ台数連動)で捜索システム利用権を提供。

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家族向け月額見守りアプリ

本人登録・通報・追跡閲覧機能を月額980円/世帯で提供し、家族会員のサブスク収益とする。

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カメラ提供事業者向けAPI連携料

警備会社・商店街組合等がカメラ映像をネットワークに接続する際の初期接続費30万円+月額保守5万円。

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広域データ分析レポート販売

匿名化した徘徊行動パターンデータを都道府県・介護事業者向けに年間150万円の分析レポートとして提供。

コスト比較(使わない場合 / 導入する場合)

❌ この事業をやらない / 自前でやる場合
  • 警察官・消防団の捜索出動人件費(人口10万人自治体・年間20件想定、1件あたり警察官5名6時間+消防団10名4時間の概算)
    年額 約400万円の目安
  • 家族の休業損失・タクシー移動費(捜索のため仕事を休む・車で市内を探し回る、1件あたり3万円程度の目安)
    年額 約60万円(20件想定)の目安
  • GPS端末リース費用(装着率低下により実質稼働しないケースを含む、1台月額500〜1,000円)
    月額 数千円/世帯(効果が出ない場合は無駄コスト化)
  • 発見遅延による事故・死亡時の見舞金・賠償対応コスト(発生率は低いが1件発生時のインパクトが大きい)
    1件あたり数百万円規模になり得る想定
✅ このサービスを使う場合
  • 自治体年間ライセンス(人口10万人規模)
    年額 300万円〜800万円
  • 家族向け月額見守りアプリ
    月額 980円/世帯
  • カメラ提供事業者向けAPI連携(初期費+月額保守)
    初期30万円+月額5万円
💡 自治体側は年間ライセンス料500万円前後(人口10万人目安)に対し、捜索人員の拘束時間削減により現行の捜索人件費約400万円/年の相当部分を圧縮できる想定で、発見時間短縮による事故・死亡リスク低減という定性的価値も加わるため初年度予算内での投資回収が見込める。家族側は月額980円(年間約1.2万円)で、1回の捜索で生じるタクシー代・休業損失(1件3万円目安)を上回る安心を得られ、1回の利用機会があれば実質的に元が取れる計算になる。
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