Who（誰が）
積雪地域の市町村建設課・土木事務所・教育委員会、除雪業者、児童の保護者が主な利用者であり、SnowRoute AIの運営会社が提供主体となる
対象とする社会課題：豪雪地域の通学路除雪が場当たり的で、児童の交通事故・凍傷・遅刻リスクが高い
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。
豪雪地域では、通学路の除雪順位が自治会や学校の経験則に頼り、除雪車の配車も前日の目視判断で決まっている。除雪の遅れで子どもたちが車道を歩く場面が雪の季節に増え、除雪を担う人手も減り続けている。行政・学校・保護者がそれぞれ別々に情報を抱えたままでは、同じ道が何日も放置される一方で、通行の少ない道が先に除雪されるようなことが起きてしまう。
※ 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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豪雪地域の市町村職員が毎朝6時と正午にタブレットを開くと、AIが道路区間ごとに算出した「除雪優先度マップ」が表示され、どこを先に除雪すべきかが一目で分かる。
除雪車ドライバーはアプリのナビ指示に従って走行し、完了地点で写真を撮ってワンタップ送信するだけでデータが即時反映される。保護者はLINEで「今日の通学路は安全か」と聞けば、AIが最新の除雪状況を即答する。気象庁の降雪予報・道路センサー・人流データを統合し、これまで経験則とFAX連絡網でつながっていた行政・学校・保護者を同じデータで結び、通学路の除雪判断を場当たり的な目視から科学的な優先度スコアに置き換えるプラットフォームである。
北海道・東北・北陸など積雪地域では、約450市町村が独自の除雪計画を持つが、通学路の優先順位付けは自治会や学校の経験則に依存し、除雪車の配車は前日の目視判断が中心である。
小学校区単位で見ると、除雪の遅れによる歩行者(特に低学年児童)の車道歩行が積雪期に急増し、警察庁データでは積雪地域の歩行中児童の交通事故は12月〜2月に全国平均の1.8倍に達する。除雪業者は人手不足(過去10年で稼働可能な除雪オペレーターが約30%減少)で、限られた台数の除雪車をどの道路に優先配車するか、精度の低い天気予報と現場感覚だけで決めている自治体が大半である。学校側は登下校時間帯の危険箇所を把握していても、除雪部門(建設課・土木事務所)と学校教育委員会の情報共有が紙の連絡網やFAXベースで断片的にしか行われない。結果として、同じ道路が3日間放置される一方、通行量の少ない道路が優先除雪されるといった非効率が常態化し、保護者からの苦情対応にも行政職員の時間が割かれている。
降雪予測AIは気象庁のメソ数値予報と道路設置センサーの実測値を組み合わせ、区間ごとの積雪量を1〜6時間先まで時系列予測モデル(勾配ブースティング+LSTM)で算出する。
人流解析AIは携帯キャリア提供の匿名メッシュ人流データと学校の登校時間帯データを画像的にマッピングし、児童の歩行密度が高い区間を特定して危険度に重み付けする。最適化AIは除雪車の台数・稼働時間・道路幅などの制約条件のもとで、混合整数最適化により配車ルートを毎日再計算し、除雪完了までの児童リスク総量を最小化する。対話AIは保護者・学校からの自然言語問い合わせに対し、リアルタイムの除雪状況データを要約して回答する。
自治体の土木・除雪担当者と学校教育委員会がタブレット・PC上の管理画面にログインし、AIが提示する「通学路除雪優先度マップ」を毎朝6時と正午に確認する運用フローを構築する。
AIは気象庁の降雪予報データ、道路に設置した簡易積雪センサー(既存カメラ・信号柱に後付け設置)、GPS人流データ(通学時間帯の歩行者密度)、過去の除雪履歴を統合し、道路区間ごとに「除雪優先度スコア」を30分おきに更新する。除雪車ドライバーは専用アプリで当日のルートをAIがナビゲーション形式で提示され、完了報告を写真とワンタップで送信すると、その情報が即座にスコア再計算に反映される。学校側は保護者向けチャットボットに「今日の通学路は安全か」を質問すると、AIが該当区間の除雪状況・危険箇所をLINE等で即答する仕組みを併設し、行政・学校・保護者の三者が同じデータを共有する体験を実現する。
| 非効率な配車による除雪業務委託費の無駄(通行量の少ない道路への過剰除雪等) | 年間300万円〜800万円相当(想定、委託費1億円規模の自治体の場合) |
| 保護者からの苦情対応にかかる職員人件費(1件30分×毎朝1〜2件×積雪期90日) | 年間45万円〜90万円相当(職員時給2500円換算の想定) |
| FAX・電話ベースの危険箇所連絡にかかる事務処理時間 | 年間20万円相当(職員月10時間×積雪期4ヶ月の想定) |
| 積雪期の児童交通事故対応・保護者説明にかかる行政コスト(訴訟リスク含む) | 事故1件あたり対応時間20時間超、金額換算で年間100万円規模の想定 |
| 自治体向けSaaS利用料(人口3万人規模の想定) | 月額30万円(年間360万円) |
| 積雪センサー設置・保守費(100基導入の想定) | 初期800万円+年間保守150万円 |
| 保護者向けチャットボット追加ライセンス(児童3000人規模の想定) | 年間60万円(1人200円×3000人) |
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積雪地域の通学路除雪は自治会や学校の経験則と前日の目視判断に依存し、優先順位付けの根拠がデータ化されていない。
除雪オペレーターは過去10年で約30%減少しており、限られた除雪車をどの道路に配車するかの判断精度が落ちている。建設課と教育委員会の情報共有が紙の連絡網・FAXにとどまり、通行量の少ない道路が優先除雪される非効率が常態化している。結果として積雪期(12〜2月)の児童の交通事故件数は全国平均の1.8倍に達しており、行政職員は保護者からの苦情対応にも時間を割かれている。
PoC・モデル構築期(0〜6ヶ月)は降雪予測AIの精度検証や現場業務フローの仕様が固まっていないため準委任契約が向く。
パイロット展開期以降、優先度マップ・ドライバーアプリなど機能要件が確定した部分は請負契約に切り替える段階契約を推奨する。発注時は「予測精度70%」のような検収基準を契約書に明記すると揉めるため、PoC期間はモニタリング指標として扱い、検収基準化は精度が安定した後の請負フェーズから導入する。センサー設置作業(1基8万円規模)は独立した請負工事として切り出すと責任範囲が明確になる。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体の土木・除雪担当者(建設課・土木事務所職員)および教育委員会職員 |
| セカンダリ | 除雪業務委託業者のドライバー、保護者・学校教員 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当・システム運用担当者(自治体ごとのセンサー設定・アカウント管理を行う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 降雪予測AI | 気象庁メソ予報とセンサー実測値→勾配ブースティング+LSTMで解析→区間別積雪量を1〜6時間先まで予測出力 |
| 人流解析AI | 匿名メッシュ人流データと登校時間帯情報→歩行密度をマッピング→区間別の児童危険度重み付けを算出 |
| 除雪優先度スコア算出エンジン | 積雪予測・危険度重み・除雪履歴データ→統合スコアリング処理→区間別優先度スコアを30分毎に更新出力 |
| 除雪優先度マップ表示 | 優先度スコアデータ→地図上に色分け可視化→自治体担当者がタブレット/PCで区間別状況を確認 |
| 配車最適化AI | 除雪車台数・稼働時間・道路幅・優先度スコア→混合整数最適化計算→当日の最適配車ルートを出力 |
| ドライバー向けナビゲーションアプリ | 最適化ルートデータ→アプリ画面にルート生成→ドライバーへ順路をナビゲーション形式で提示 |
| 完了報告受付・スコア再計算 | ドライバーの完了報告(写真+ワンタップ)→受信しスコア再計算処理→優先度マップを即時更新 |
| 積雪センサー監視・冗長化 | 道路設置センサーの積雪深実測値→異常値検知とクロスチェック→予測AIへ補正済み実測データを送信 |
| 保護者向け通学路安全チャットボット | 保護者のLINE等での質問文→除雪状況データを要約生成→通学路の安全状況を自然文で回答 |
| 自治体向け管理ダッシュボード | 除雪状況・事故統計・契約データ→集計処理→自治体担当者向けレポート画面を表示 |
| 除雪履歴データ蓄積・再学習基盤 | 完了報告・センサー実測・気象実績データ→地域別DBに蓄積→予測モデルの定期再学習に活用 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, prefecture, population, contract_plan, snowfall_avg_cm |
road_segments | segment_id, municipality_id, school_id, geom_line, width_m, slope_deg, priority_score, last_plowed_at |
snow_sensors | sensor_id, segment_id, install_date, device_type, status, last_signal_at |
sensor_readings | reading_id, sensor_id, snow_depth_cm, temperature_c, recorded_at |
snowfall_forecasts | forecast_id, segment_id, forecast_time, predicted_depth_cm, model_version, confidence |
priority_scores | score_id, segment_id, calculated_at, walk_density, risk_score, rank |
plow_vehicles | vehicle_id, municipality_id, driver_name, capacity, status, current_location |
plow_operations | operation_id, vehicle_id, segment_id, route_order, started_at, completed_at, photo_url |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 除雪優先度マップ |
| 2 | センサー稼働状況一覧 |
| 3 | 配車ルート指示画面 |
| 4 | 除雪完了報告入力 |
| 5 | 保護者向けチャット画面 |
| 6 | 契約・課金管理画面 |
| 7 | KPI・事故件数ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(気象データ処理と地図配信の拡張性が高い) |
| 2 | Python+LightGBM/LSTM(降雪量時系列予測に実績あるライブラリ) |
| 3 | Google OR-Tools(混合整数最適化で配車ルート計算に対応) |
| 4 | PostGIS(道路区間の地理空間データを効率管理) |
| 5 | LINE Messaging API(保護者への通知・問い合わせに広く普及) |
| 6 | Auth0(自治体・学校職員の権限別ログインを簡易実装) |
| 7 | Grafana+Prometheus(センサー・スコアのリアルタイム可視化) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 積雪期(12〜3月)はシステム稼働率99.5%以上を維持し、月間停止時間3.6時間以内に抑える |
| 性能 | 性能: 優先度スコアの再計算は30分以内に完了し、ダッシュボード表示は3秒以内に応答する |
| セキュリティ | セキュリティ: 人流データは匿名化メッシュ集計のみ保持し、個人特定可能情報は一切保存しない |
| セキュリティ | セキュリティ: 自治体・学校・除雪業者ごとにロールベースアクセス制御(RBAC)を適用する |
| 運用 | 運用: 積雪センサー故障率5%以下を目標とし、故障検知後24時間以内に周辺データで代替補完する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 最大30自治体・6000区間・センサー6000基までの同時データ処理に対応する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1市の建設課・教育委員会に協力してもらい、既存の気象予報と職員の経験則をエクセルに落とし込んで、通学路の除雪優先順位を人力で毎朝作成し、実際に配車判断に使えるかを確認する | 移動の交通費と打ち合わせ時間だけで、外部発注はしない水準 |
| ②最小システム | 積雪センサーを数か所設置し、センサー値と降雪予報を簡易ダッシュボードに表示するだけのルールベースの優先度表示を作り、除雪車ドライバーと学校側が実際に確認して使うかを検証する | センサー機材費とクラウド利用料のみで、AIモデルの開発は行わない水準 |
| ③本開発 | 予測AI（降雪予測・人流解析・配車最適化）と保護者向けチャットボットを実装し、複数自治体で本格運用できる形に仕上げる | 外注または専門エンジニア採用で数か月分の人件費規模がかかる水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 積雪地域市町村の建設課・土木事務所の除雪担当係長 | 除雪計画の意思決定者であり、現場の配車判断の課題を最も具体的に把握している | 北海道建設業協会や地方整備局の除雪連絡会議への同席依頼で紹介を得る |
| 教育委員会の学校安全・生徒指導担当指導主事 | 通学路の危険箇所情報と学校保健安全計画の実務を握る窓口だから | 市町村教育委員会代表電話から学校安全担当へのアポイント依頼 |
| 除雪業務委託業者(地元建設業者)の現場責任者 | 配車アプリの実運用可否と、オペレーター不足の実態を確認するため | 北海道建設業協会の除雪部会経由で紹介を依頼 |
| 日本気象協会の自治体向け防災サービス営業担当 | 降雪予測データ提供の連携条件とAPI利用料を確認するため | 同協会の法人向け問い合わせ窓口からアポイントを取得 |
| 携帯キャリア(NTTドコモ・KDDI等)の匿名人流データ提供部門担当者 | 通学時間帯メッシュ人流データの取得条件・費用・匿名化仕様を確認するため | 各社の法人データビジネス窓口(モバイル空間統計等)へ直接問い合わせ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 北海道建設業協会・地方整備局経由の紹介 | 「通学路の除雪優先度をAIで見える化するPoCを、費用負担の少ない形で一緒にやってくれる市町村を探している」と伝え、加盟自治体への紹介を依頼する |
| 除雪関連の展示会・自治体向け防災DXセミナーへの出展 | 小規模な出展枠に申し込み、通学路の除雪優先度マップの画面を実際に見せながら「今のやり方で困っている点」を聞き出す |
| 自治体職員・教育委員会関係者の知人経由の紹介 | 「除雪と通学路安全の情報共有で困っている建設課・教育委員会の担当者を知っていたら紹介してほしい」と具体的に頼む |
| 北海道内の豪雪地帯指定市町村への直接アプローチ（電話・訪問） | 建設課・土木事務所の代表電話に連絡し、「通学路除雪の優先順位付けをPoCとして一緒に検証したい」と用件を明確に伝えてアポイントを取る |
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（新創業融資制度を含む） | 法人設立から間もない代表者（自己資金を投じて創業する者） | 運転資金と設備資金を別枠で借りられる制度で、創業融資の合計は 500万円 を想定。センサー機材や自治体営業の立ち上げ資金に充てられる |
| 信用保証協会の制度融資（都道府県・市町村の創業関連融資、例：北海道中小企業総合振興資金） | 道内・地元で法人登記した創業間もない事業者 | 公庫融資と併用しやすく、地元金融機関との取引実績を作ることで自治体営業時の信用にもつながる |
| 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） | 革新的なサービス・システムを開発する中小企業・スタートアップ | 積雪センサーの試作・改良や予測AIモデルの開発費の一部をカバーできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入または提供する中小企業 | 自社のクラウド基盤・ダッシュボード構築費の一部を補助対象にできる可能性がある（採択条件は要確認） |
| NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業（Seeds Sustainable/STS等） | AI・センサー等の技術シーズを持つ研究開発型スタートアップ | 降雪予測AI・人流解析AIの研究開発段階の資金として、融資に依存しない資金調達の候補になる |
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。
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。
防災・インフラDX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・登録などの実績にもとづく相対表示で、成果を保証するものではありません。