Who（誰が）
人口5万人以上の市区町村防災危機管理課の担当職員3〜5名、および都道府県防災局・内閣府防災担当部局の職員
対象とする社会課題：自治体の災害対応記録が散逸し、教訓が次の防災計画に活かされない
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。
発災のたびに現場は必死で対応し、多くの学びが生まれている。しかしその記録は紙のメモやLINEのやり取りに散らばったまま、担当者の異動とともに消えていく。数百時間かけて検証報告書を作れる自治体は一部で、多くは翌年度に持ち越すか作らずに終わる。次の災害が来る前に、今回の経験を形にして残す仕組みが必要だと考えた。
※ 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500万円の申請資料も、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。
各ボタンを押すと、この事業の市場データや収益モデルを読み込んだAIチャットが開き、事業計画書やピッチ資料などの素案をその場で作成します。気になる資料からお試しください。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
「備えラーニング」は、市区町村の防災危機管理課が発災後にタイムライン記録・避難所受付データ・LINE通報履歴・議事録音声などをアップロードすると、AIが時系列で統合したデジタルタイムラインを自動生成するSaaSです。
防災担当者はAIが自動抽出した「避難指示発令から避難所開設までの所要時間」や情報伝達の遅延箇所を確認し、他自治体の類似事例とのベンチマーク比較を見ながら検証会を開きます。会議中は対話型AIが論点提示と発言の構造化記録を行い、終了後には改善提案を反映した地域防災計画・BCP改定案のドラフトが自動生成されるため、担当者は加筆修正するだけで議会・住民向け報告書を仕上げられます。従来数百時間かかっていた検証作業を大幅に圧縮します。
市区町村の防災危機管理課では、発災時の意思決定や避難所運営の記録が紙のメモ、防災無線ログ、LINE公式アカウント、SNS投稿、罹災証明システムなど複数の媒体に散在している。
人口5万人規模の自治体でも防災担当職員は3〜5名程度で、発災後の検証(振り返り)報告書作成に数百時間を要し、多くの自治体で作成が翌年度にずれ込むか省略される。担当者は概ね2〜3年で異動するため、現場での学びが属人的な経験として失われ、地域防災計画やBCPの改定に反映されないまま次の災害を迎えるケースが常態化している。内閣府や消防庁が個別事例の教訓集を公開しても、自組織の体制・地理条件に照らした具体的な改善策への翻訳作業は各自治体に委ねられており、特に小規模自治体ではその余力がない。
自然言語処理により議事録音声・SNS投稿・LINE通報履歴などの非構造化データをテキスト化・時系列構造化し、統一フォーマットのタイムラインを自動生成する。
異常検知・パターン認識モデルが対応の遅延や情報伝達の齟齬箇所を検出し、過去事例データベースとのベクトル検索(RAG)により類似災害の対応事例を自動マッチングする。対話型AI(LLM)が検証会のファシリテーション用論点提示と議事構造化、及び改善提案書のドラフト生成を担い、担当者の文書作成負荷を大幅に削減する。
自治体の防災担当者が発災後にタイムライン記録・避難所受付データ・LINE通報履歴・議事録音声などをアップロードすると、AIが時系列で統合したデジタルタイムラインを自動生成する。
生成AIが「避難指示発令から避難所開設までの所要時間」「情報伝達の重複・遅延箇所」などを自動抽出し、蓄積された他自治体の類似災害事例とのベンチマーク比較を提示する。防災担当者はAIが提示した論点リストをもとに検証会(振り返り会議)を実施し、対話型AIがファシリテーション用の質問案と論点整理を支援、会議の発言もリアルタイムで構造化記録される。検証会終了後、AIが改善提案を地域防災計画・BCP改定案のドラフト文書として自動生成し、担当者は加筆修正するだけで議会・住民向け報告書を仕上げられる。
| 検証報告書作成のための時間外手当(担当職員2〜3名×約100時間/年、時給換算) | 年額 約60万円 |
| 外部コンサル・調査会社への検証報告書作成委託費(自前作成できない場合) | 年額 150万円〜300万円 |
| 担当者異動に伴う引き継ぎロス(教訓の再収集・ヒアリングにかかる工数) | 年額 約40万円相当(職員稼働換算) |
| 情報伝達の遅延・重複による避難所運営の非効率(炊き出し・物資配布の重複発注等) | 災害1回あたり 数十万円〜100万円規模の想定 |
| SaaS年間ライセンス(人口5万人規模・小規模自治体) | 年額 50万円 |
| SaaS年間ライセンス(人口15万人規模・中規模自治体) | 年額 150万円 |
| 検証会ファシリテーション支援(スポット・1回) | 1回 30万円 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
マーケ会社の紹介を希望する※ 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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
人口5万人規模の自治体では防災担当職員が3〜5名程度しかおらず、発災後の検証報告書作成に数百時間を要するため、多くの自治体で作成が翌年度にずれ込むか省略されている。
担当者は2〜3年で異動するため現場の学びが属人化し、地域防災計画やBCPの改定に反映されないまま次の災害を迎えるケースが常態化している。記録が紙メモ・防災無線ログ・LINE公式アカウント・SNS・罹災証明システムなど複数媒体に散在しており、統合作業自体が担当者の大きな負荷になっている。内閣府や消防庁の教訓集があっても、自組織の体制・地理条件に照らした翻訳作業まで手が回らないのが小規模自治体の実情である。
PoCフェーズ（0-6ヶ月）はデータ形式の標準化や精度検証で仕様が固まっていないため準委任契約が適する。
有料化以降のSaaS本体開発（Phase2）は機能要件が明確になるため請負契約に切り替え、検収基準にタイムライン自動生成の人手修正率（20%以下）などKPIを明記することを推奨する。自治体の記録フォーマットが不統一なため、要件定義段階で自治体ごとの入力データサンプルを最低3団体分収集してから見積もりを確定させること。LGWAN接続・ISMS認証対応は専門ベンダーとの再委託が発生しやすいため、契約時に責任分界点を明記する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村防災危機管理課の担当職員（3〜5名規模、検証報告書作成・検証会運営を担当） |
| セカンダリ | 都道府県防災局・内閣府防災担当部局の政策担当者（横断分析レポートの利用者）、防災システムベンダーの導入支援担当 |
| 管理 | 備えラーニング運営会社のカスタマーサクセス担当（元自治体防災職員等）およびシステム管理者（データ連携・LGWAN接続・ISMS運用の管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 多媒体データ取込機能 | 紙メモ画像・防災無線ログ・LINE履歴・SNS投稿→形式判定→統一取込キューへ格納 |
| 非構造化データのテキスト化・時系列構造化 | 音声・画像・テキストログ→NLPで文字化・発生時刻抽出→構造化イベント配列を出力 |
| デジタルタイムライン自動生成 | 構造化イベント配列→統一フォーマットへ整形→時系列タイムライン画面を表示 |
| 遅延・齟齬検出(異常検知) | タイムラインデータ→対応時間差分・情報伝達経路を分析→遅延箇所リストを出力 |
| 類似災害事例ベンチマーク比較(RAG) | 当該災害の特徴量→過去事例DBをベクトル検索→類似事例と比較指標を提示 |
| 検証会論点提示・ファシリテーション支援 | 遅延検出結果とベンチマーク→論点候補を生成→ファシリテーター用質問案を表示 |
| 検証会議事リアルタイム構造化記録 | 会議中の発言音声→発言者・論点別に自動分類→構造化議事録を生成 |
| 改善提案書・BCP改定案ドラフト生成 | 議事録と論点整理結果→防災計画改定条項に対応付け→改定案ドラフトを出力 |
| 議会・住民向け報告書変換 | 改定案ドラフト→議会提出用テンプレートへ変換→PDF報告書を出力 |
| 横断分析レポート生成 | 複数自治体の匿名化タイムライン→統計集計・傾向分析→年次レポートPDFを出力 |
| 自治体別KPIダッシュボード | 契約自治体の利用ログ→修正率・検証会実施回数を集計→管理画面に表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, population_tier, prefecture_code, contract_plan, contact_person |
users | id, municipality_id, name, role, email, last_login_at |
disaster_events | id, municipality_id, event_name, disaster_type, occurred_at, status |
source_documents | id, disaster_event_id, file_type, source_channel, uploaded_by, uploaded_at, storage_path |
timeline_records | id, disaster_event_id, occurred_at, category, description, source_document_id, confidence_score, manual_edit_flag |
review_meetings | id, disaster_event_id, held_at, facilitator_ai_flag, agenda_points, status |
meeting_utterances | id, review_meeting_id, speaker, utterance_text, spoken_at, topic_tag |
improvement_proposals | id, disaster_event_id, review_meeting_id, proposal_text, plan_type, status, approved_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | ダッシュボード |
| 3 | データアップロード画面 |
| 4 | タイムライン確認画面 |
| 5 | 検証会ファシリテーション画面 |
| 6 | 改善提案書編集画面 |
| 7 | 横断分析レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(LGWAN接続・ISMS対応のクラウド基盤として採用) |
| 2 | Amazon Transcribe(議事録音声のテキスト化に利用) |
| 3 | OpenAI GPT-4o API(構造化・提案書ドラフト生成に利用) |
| 4 | Pinecone(類似災害事例のベクトル検索(RAG)基盤) |
| 5 | Python/FastAPI(NLP処理・API開発の主言語) |
| 6 | Next.js(担当者向けUIの高速開発のため採用) |
| 7 | Auth0(自治体職員向け認証・アクセス制御に採用) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 発災後72時間はシステム稼働率99.9%以上を目標とし24時間監視体制を敷く |
| セキュリティ | セキュリティ: LGWAN接続対応・ISMS認証取得を前提とし要配慮個人情報は取込時に自動匿名化処理する |
| 性能 | 性能: 1時間分の複合データからのタイムライン自動生成を平均10分以内で完了させる目安 |
| データ保管 | データ保管: 音声・ログ原本は5年間保存、契約終了後90日以内に完全削除する運用とする |
| 拡張性 | 拡張性: 発災時同時アクセスを想定し最大50自治体分のアップロードを同時処理可能な構成とする |
| 運用 | 運用: システム障害発生時は4時間以内の一次復旧を目標とし月1回バックアップ・年1回復旧訓練を実施する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数自治体の防災担当者から過去の災害対応記録（紙メモ・無線ログ・LINE履歴等）を受け取り、人力でタイムラインに整理し検証会をファシリテーションして、必要なデータ形式とニーズを確認する | 外注費なし、交通費と資料作成の時間のみ |
| ②最小システム | 議事録音声やLINE通報履歴などをアップロードすると、AIが時系列タイムラインを自動生成する最小機能だけを実装し、人手修正率を計測して精度を検証する | AI利用料と外注での簡易開発費のみ（小規模な外注委託の範囲） |
| ③本開発 | 他自治体事例とのベンチマーク比較、改善提案ドラフト生成、議会・住民向け報告書の自動生成まで含めた本番SaaSを開発し、複数自治体での有料導入に耐える形に仕上げる | 外注開発で数か月分の費用感、セキュリティ認証取得費用も別途必要 |
上記の要件定義書をもとに、システムベンダー（開発会社）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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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……
関連法令・許認可の詳細は無料会員限定です。
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5万人規模の市区町村・防災危機管理課長または防災担当係長 | 現場の検証業務の実態と予算要求プロセスを直接把握するため | 知人紹介または自治体DX関連セミナー・展示会で名刺交換し個別ヒアリング依頼 |
| 都道府県防災局・危機管理部の企画担当職員 | 市町村への導入支援や横断分析レポート事業の連携可能性を探るため | 全国知事会・防災担当課長会議の事務局経由で紹介を依頼 |
| 避難所運営システムやLINE公式アカウント連携を手掛ける防災システムベンダーの営業責任者 | 既存システムとのデータ連携・共同提案の可能性を確認するため | 防災専門展示会（防災産業展等）のブース訪問、業界団体経由で紹介依頼 |
| 内閣府防災担当（政策統括官付参事官）の実務担当者 | 教訓集・防災白書との整合性と横展開レポート事業のニーズを確認するため | 内閣府防災情報のページ問い合わせ窓口経由、または有識者検討会の傍聴後に接触 |
| 元消防・危機管理監経験者で自治体防災アドバイザーをしている人物 | 自治体特有の業務慣行・方言略語の実態とCS人材採用の助言を得るため | 防災士会・危機管理学会の会員名簿や講演会後の名刺交換で接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元自治体防災担当職員・消防OBのネットワーク | 「発災後の検証報告書作りに困っていた元同僚を紹介してほしい」と伝え、退職者コミュニティ経由で現役の防災危機管理課職員を紹介してもらう |
| 防災専門展示会（防災産業展等）への出展 | ブースで「検証報告書作成の工数削減」を掲げたデモを実演し、名刺交換した自治体担当者にPoC参加を個別に依頼する |
| 防災システムベンダーとの提携営業 | 既存の避難所運営システムベンダーの営業担当に「検証・振り返り機能が弱い」という顧客の声を確認し、共同提案の機会を作ってもらう |
| 全国知事会・市長会系の防災担当者研究会 | 研究会の事務局に「小規模自治体向けの検証業務効率化の話をしたい」と申し出て、勉強会での事例紹介の場を依頼する |
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 | 法人設立から間もない代表者（実質的な創業者） | 運転資金の融資として活用でき、着金後の人件費・開発外注費の原資になる（融資合計は500万円の想定） |
| IT導入補助金 | SaaS型システムを自社で開発・提供する中小企業（ITベンダー枠） | タイムライン自動生成機能や検証会支援機能の開発・実装費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者（創業初期の代表1名体制も対象になりやすい） | 展示会出展費やパンフレット・営業資料作成費など、自治体向け販路開拓の初期費用に使える候補 |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業する、または創業予定の中小企業・個人 | 人件費・広告費の一部を助成対象にできる制度で、初期の営業人材確保やCS人材確保の資金補完になる |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援制度） | 国の指定する研究開発テーマに合致する事業を行う中小企業・スタートアップ | 防災・防災DX分野の研究開発課題に合致すれば、NLP・RAGモデルの開発費に対する支援の候補になり得る |
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。
同じ防災・インフラ領域に挑む仲間がコミュニティにいます。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的な表示です