Who（誰が）
地方自治体の商工観光課職員・商店街振興組合、および出店を検討する個人事業主やフランチャイズ本部が主な利用者であり、買収検討者は通信・SaaS・地方銀行系事業会社が想定される。
対象とする社会課題：商店街の空き店舗が埋まらず衰退が加速する問題
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。
商工観光課はいつも2、3名。人脈頼みの飛び込み営業では、若者向け店舗を出して1年で撤退という失敗が繰り返される。高齢のオーナーと出店希望者は出会う場すらない。担当者が異動すれば知見も消える。この事業は、その空白を埋めるためにある。
※ 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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「マチアキ」は自治体の商工観光課職員向けのAI商店街テナントマッチングSaaSです。
担当者がダッシュボードにログインすると、空き店舗ごとに人口動態・人流データ・POS購買データを解析したAIが「出店推奨業種トップ5」と予測売上レンジを提示します。「駅から徒歩3分のこの物件、何が向いていますか」とチャットで質問すれば根拠データ付きで回答が返ります。誘致候補が固まれば、全国の出店希望事業者データベースから条件マッチする候補をAIがスコアリングしてリスト化し、担当者はワンクリックで提案書PDFを送付できます。事業者側は専用アプリで物件の適合度スコアを見て、興味があれば自治体とオンライン商談を予約します。契約後の実績データはAIに再学習され、地域ごとの予測精度が年々向上していきます。
全国の商店街の空き店舗率は平均13.6%（中小企業庁調査）に達し、地方都市では30%を超える商店街も珍しくない。
自治体の商工観光課職員は通常2〜3名体制で、テナント誘致は人脈頼みの飛び込み営業や不動産業者への丸投げに留まり、科学的な業種選定ができていない。例えば人口減少地域で高齢者向け需要が高いにもかかわらず、担当者の経験不足から若者向け飲食店を誘致して1年以内に撤退するケースが後を絶たない。空き店舗所有者（多くが高齢のオーナーで賃貸条件交渉に消極的）と出店希望事業者のマッチング情報も分散しており、双方が出会う場自体が存在しない。結果として自治体は毎年数百万円の空き店舗対策補助金を投じても効果測定ができず、担当者の異動で知見も引き継がれない。
需要予測AIは人口統計・国勢調査データ・携帯位置情報由来の人流データ・POS購買データを機械学習モデル（勾配ブースティング＋時系列予測）で解析し、業種別の想定集客力と損益分岐点を算出する。
自然言語対話AI（LLMベースのチャットアシスタント）が自治体職員の非定型質問に対し予測根拠を平易な言葉で説明し、専門知識がなくても意思決定できるよう支援する。マッチング最適化AIは出店希望事業者側の条件（初期投資額・希望立地・業態）と物件属性を多変量でスコアリングし、成約確率が高い順に候補を並べ替える。さらに契約後の実績データを教師データとして再学習させる継続学習ループにより、地域ごとの予測精度を年々向上させる。
自治体の商工観光課担当者がダッシュボードにログインすると、AIが商圏内の人口動態・購買データ・SNS言及・周辺競合店舗の営業状況を解析し、空き店舗ごとに「出店推奨業種トップ5」と予測売上レンジを自動提示する。
担当者はチャット型AIアシスタントに「この物件、駅から徒歩3分だけど何が向いていますか」と自然言語で質問でき、AIが根拠データ付きで回答する。誘致候補が固まると、AIが登録済みの出店希望事業者データベース（全国のフランチャイズ本部・個人事業主）から条件マッチする候補をスコアリングして自動リスト化し、担当者はワンクリックで出店提案書をPDF出力して事業者へ送付できる。事業者側も専用アプリで空き店舗情報と自分の業態への適合度スコアを閲覧でき、興味があれば自治体担当者とオンライン商談を予約する。契約成立後もPOS連携により実績データがAIにフィードバックされ、需要予測モデルが継続的に精緻化される。
| 効果測定できないまま投じられる空き店舗対策補助金（自治体1団体あたり） | 年間300万円〜500万円 |
| 業種選定ミスによる誘致先の1年以内撤退・原状回復対応コスト | 1件あたり50万円〜100万円 |
| 人脈頼みの飛び込み営業にかかる担当職員の人件費（誘致活動時間換算） | 年間約80万円相当（月20時間×時給換算） |
| 空き店舗オーナーが負担し続ける固定資産税・維持管理費（貸せないまま放置） | 1物件あたり年間15万円〜25万円 |
| 自治体向けSaaS利用料（人口3万人規模プラン） | 月額15万円（年間180万円） |
| 自治体向けSaaS利用料（人口30万人規模プラン） | 月額30万円（年間360万円） |
| 出店希望事業者向けプレミアム会員 | 月額5,000円 |
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全国の商店街の空き店舗率は平均13.6%に達し、地方都市では30%を超える例も珍しくないが、自治体の商工観光課は通常2〜3名体制でテナント誘致が人脈頼みの飛び込み営業や不動産業者への丸投げに留まり、科学的な業種選定ができていない。
担当者の経験不足から需要のない業種（若者向け飲食店など）を誘致して1年以内に撤退するケースが後を絶たない。空き店舗オーナー（高齢者が多い）と出店希望事業者の情報も分散しており、双方が出会う場自体が存在しない。毎年数百万円の補助金を投じても効果測定ができず、担当者の異動で知見が引き継がれないため、属人的な誘致から脱却できる仕組みが必要である。
需要予測AIモデルやチャットアシスタントは検証フェーズ（0〜6ヶ月）で仕様が固まりきっておらず、精度検証を繰り返す必要があるため準委任契約が向く。
SaaS正式版リリース後の機能追加（提案書PDF出力、事業者向けアプリ等）は要件が明確化されるため、請負契約に切り替えて予算と工期を明確に管理することを推奨する。発注時は需要予測モデルの精度目標（誤差率±20%以内など）を検収条件に含めず努力目標として契約書に明記し、予測外れによる誘致失敗の責任範囲を限定する条項を必ず入れる。また人流データ・POSデータのライセンス費用（年間1,000万円規模）は開発会社の受託範囲外であり、発注側が別途調達する前提を契約書上で明確化する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体商工観光課の担当職員（2〜3名体制、業種選定・事業者誘致を担当） |
| セカンダリ | 出店を検討する個人事業主・中小フランチャイズ本部の担当者 |
| 管理 | マチアキ運営会社のカスタマーサクセス担当・データサイエンティスト（モデル精度管理・自治体サポート） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 空き店舗出店推奨業種提示機能 | 物件属性・人口統計・POS・人流データを入力→需要予測AI(勾配ブースティング)が解析→推奨業種トップ5と売上レンジを出力 |
| 自然言語対話AIアシスタント | 職員の自然言語質問を入力→LLMが予測根拠データを参照して解析→平易な回答文と根拠を出力 |
| 事業者マッチングスコアリング機能 | 事業者の初期投資額・希望業態と物件属性を入力→多変量AIがスコアリング→成約確率順の候補リストを出力 |
| 出店提案書PDF自動生成機能 | 選定した誘致候補と物件情報を入力→テンプレートへ反映処理→出店提案書PDFを生成・出力 |
| 事業者向け物件検索・適合度表示機能 | 事業者の業態・条件を入力→AIが空き店舗と照合しスコア算出→物件一覧と適合度スコアを表示 |
| オンライン商談予約機能 | 事業者の希望日時を入力→自治体側カレンダーと空き時間を照合→商談予約確定通知を出力 |
| 実績データ再学習フィードバック機能 | POS連携の契約後売上実績を入力→教師データとして継続学習処理→需要予測モデルの精度を更新 |
| 空き店舗データベース管理機能 | 職員が物件の住所・賃料・面積を入力→DBへ登録・更新処理→検索可能な物件マスタを出力 |
| 商圏ダッシュボード表示機能 | 商圏内人口動態・競合店舗データを入力→集計・可視化処理→ダッシュボードにグラフと指標を表示 |
| 成約手数料請求・決済管理機能 | テナント契約成立通知を入力→賃料1ヶ月分の請求書を自動生成→事業者へ送付し決済処理 |
| 商圏需要分析レポート販売機能 | 蓄積された商圏需要データを入力→分析AIが集計・可視化処理→銀行・デベロッパー向けレポートPDFを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, prefecture, plan_type, contract_start_date |
vacant_stores | store_id, municipality_id, address, floor_area, rent_monthly, station_distance, owner_id, status |
store_owners | owner_id, name, contact_phone, digital_literacy_flag, proxy_input_flag |
tenant_candidates | candidate_id, company_name, business_type, capital_budget, desired_area, franchise_flag |
demand_predictions | prediction_id, store_id, business_type, predicted_sales_min, predicted_sales_max, model_version, created_at |
matching_scores | match_id, store_id, candidate_id, score, rank, matched_at |
contracts | contract_id, store_id, candidate_id, contract_date, rent_amount, commission_fee, status |
pos_feedback | feedback_id, contract_id, sales_month, actual_sales, transaction_count, reported_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 自治体ログイン画面 |
| 2 | 空き店舗一覧ダッシュボード |
| 3 | 業種推奨・予測詳細画面 |
| 4 | AIチャット相談画面 |
| 5 | マッチング候補リスト画面 |
| 6 | 出店提案書PDF出力画面 |
| 7 | 事業者向け物件検索アプリ |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/LightGBM（勾配ブースティングで需要予測モデル構築） |
| 2 | Prophet/時系列モデル（季節変動を含む売上予測に対応） |
| 3 | OpenAI API（LLMチャットで自然言語質問への回答生成） |
| 4 | AWS（自治体データの堅牢なセキュリティ要件に対応） |
| 5 | PostgreSQL/PostGIS（商圏の地理空間データ処理に最適） |
| 6 | React/Next.js（自治体・事業者双方の管理画面を共通基盤で構築） |
| 7 | KDDI位置情報統計API（人流データ取得のため外部連携） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaSダッシュボードの月間稼働率99.5%以上（月間停止許容目安2.16時間） |
| 性能 | 性能: チャットAIアシスタントの応答時間は平均3秒以内、95パーセンタイルで5秒以内の想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 位置情報・POSデータはTLS1.2以上で暗号化し、自治体ごとにデータを論理分離 |
| 運用 | 運用: データバックアップは日次実施、RPO24時間・RTO4時間以内を目安に復旧体制を構築 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目120自治体・事業者1万人規模、ピーク時500同時接続への対応を想定 |
| 監査・権限管理 | 監査・権限管理: 操作ログを1年間保持し、自治体ごとにロールベースのアクセス権限を制御 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | モデル自治体の担当者数名にヒアリングし、公開統計と人流データをエクセルで集計して業種推奨を手作業でシミュレーションし、担当者が実際に納得するか反応を確かめる | 移動費と資料作成の人件費のみ、外部発注なし |
| ②最小システム | 空き店舗と人流データを結びつける簡易ダッシュボードを作り、業種スコアリングはルールベースで自動化する。チャット質問への回答は当面担当者が人力で行い、実際の運用に耐えるかを確認する | 外部エンジニアへの短期外注と既存の人流データAPI利用料程度 |
| ③本開発 | 需要予測AI（機械学習モデル）とマッチング最適化AI、出店希望事業者向けアプリ、POS連携によるフィードバックループを本実装し、複数自治体で同時運用できる体制を構築する | 外注または正社員採用による開発で数か月分の人件費規模、データライセンス費用が別途発生 |
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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5〜10万人規模の市の商工観光課係長・担当者 | 空き店舗対策予算の権限者で、現場課題と予算感を直接確認できる | 地方創生関連の自治体向けセミナーや中小企業庁の空き店舗対策事業説明会で名刺交換 |
| 商店街振興組合の理事長または事務局長 | 空き店舗オーナーとの関係を持ち、現場データ収集の協力可否を判断できる | 商店街振興組合連合会（都道府県単位）に問い合わせ紹介を依頼 |
| 地方銀行の地域振興部・法人営業部の担当者 | 自治体向け紹介チャネルとして提携可能か、既存の自治体接点を持つか確認するため | 地銀の地方創生SDGs推進室宛にアポイント依頼メールを送付 |
| 中小フランチャイズ本部の開発担当者（出店開発部） | 出店希望事業者側の需要とマッチングアプリへの登録意向を確認するため | 日本フランチャイズチェーン協会の会員企業リストから直接架電 |
| 位置情報データ提供事業者（携帯キャリア系データ部門）の営業担当 | 人流データのライセンス費用・利用条件・API連携可否を初期に確認するため | KDDI Location Analyzer等の公式問い合わせフォームから商談申込 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 商工会議所・商工会経由の紹介 | 「空き店舗対策の予算をお持ちの商工観光課の方をご紹介いただけませんか」と担当者に伝え、勉強会や意見交換会の場を設けてもらう |
| 地方銀行の地域振興担当への直接アプローチ | 「取引先の自治体に商店街の空き店舗対策で困っている担当者はいませんか」と地域振興部・法人営業部の担当者に相談し同席訪問を依頼する |
| 中小企業庁・総務省関連のDXセミナーへの登壇・出展 | 自治体DX関連の勉強会や展示会に出展し、「空き店舗の業種選定を自治体職員だけで科学的に判断できる仕組み」としてデモを見せる |
| 全国商店街振興組合連合会・地域の商店街組合への直接コンタクト | 商店街組合の理事長や事務局に「空き店舗のオーナーと出店希望事業者をつなぐ実証実験にご協力いただけないか」と持ちかける |
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創業者（自己資金要件あり） | 運転資金の融資枠として想定している 850万円 の主な調達先。AI・データサイエンティストの人件費や位置情報データのライセンス費用など、立ち上げ期の先行費用に充当できる |
| 信用保証協会の制度融資（創業関連保証・自治体制度融資） | 各都道府県・市区町村の制度融資要件を満たす創業者 | 公庫融資と協調して使える枠があり、自治体商工観光課との関係構築の初期に必要な営業出張費・展示会出展費などの追加資金源になりうる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 販路開拓を行う小規模事業者 | 自治体向け・フランチャイズ本部向けの営業資料作成、Webサイト改修、展示会出展など、最初の10自治体を獲得するための販路開拓費に使える候補 |
| ものづくり補助金（省力化・DX投資枠） | 生産性向上・DXに資する設備・システムを導入する中小企業 | 需要予測AI（勾配ブースティング・時系列予測モデル）やマッチング最適化AIの開発・実装費用の一部に活用できる可能性がある |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | デジタル実装に取り組む地方自治体（本補助金は自治体側が申請者） | 自社が直接受け取る制度ではないが、自治体の商工観光課がこの交付金を使ってマチアキを導入できるため、営業提案時に予算確保の根拠として案内できる |
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。
自治体DX・地域活性化に取り組む仲間がコミュニティで情報交換しています。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。
※ バッジは閲覧・登録などの行動にもとづく自動集計による相対表示です。