Who（誰が）
公立・私立小中高校の防災主任・教頭・校務担当教員、および教育委員会の防災・学校安全担当者が主な利用者となる
対象とする社会課題：学校防災訓練の形骸化と教員負担の増大
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。
防災主任は他の校務と兼任することがほとんどで、訓練計画にかけられる時間はごくわずかしかない。結果として前年のシナリオをそのまま使い回し、振り返りも口頭で終わることが多く、地域特性を踏まえた避難行動が児童生徒に定着しにくい。教員の異動でノウハウも引き継がれず、毎年ゼロからのやり直しが続いている。この事業は、そうした現場の負担を減らしながら、訓練の質を積み上げていく仕組みを届けたい。
※ 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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防災訓練AIナビは、公立小中学校の防災主任がWebフォームに所在地・児童数・建物構造・過去の訓練履歴を入力すると、AIが国交省・気象庁のハザードマップと照合し、地震・水害・不審者侵入などその学校に合った避難訓練シナリオと当日の進行タイムラインを自動生成するSaaSです。
訓練当日はタブレットで教職員が避難完了時刻や気づいた点を音声入力するだけで、AIが避難所要時間や滞留箇所を自動でレポート化します。振り返り会議ではチャットボットに『改善点は？』と聞くだけで、過去データや他校事例を踏まえた提案が返ってきます。年間10時間未満しか防災計画に割けない防災主任の負担を、入力と確認だけで済む体験に置き換え、異動でノウハウが失われる問題も学校側にデータを蓄積することで解消します。
全国の公立小中学校約28,000校では年間2〜3回の避難訓練が義務付けられているが、多くは前年踏襲のシナリオを教頭・防災主任が手作業で作成し、実施後の振り返りも「反省点を口頭で共有して終わり」というケースが大半である。
文部科学省の調査でも約6割の学校が「訓練の効果測定を実施していない」と回答しており、地震・水害・不審者侵入など地域特性に応じたシナリオ設計ができていない。防災主任は他の校務と兼任することが多く、訓練計画に割ける時間は年間10時間未満という声が現場から多く聞かれる。さらに教員の異動により、過去の訓練データやノウハウが学校に蓄積されず、毎年ゼロから計画し直す非効率が常態化している。この結果、児童生徒の避難行動の定着度にばらつきが生じ、実際の災害時に訓練の効果が十分発揮されないリスクが指摘されている。
①シナリオ生成AI：ハザードマップデータ・建物構造・過去訓練実績を基に最適な災害想定と避難経路を予測・提案する。
②音声認識・自然言語処理AI：訓練当日の教職員の音声メモやアンケート自由記述を解析し、課題キーワードを自動抽出・分類する。③対話型AI（チャットボット）：振り返り会議での質問応答を通じて改善案を提示し、教員の意思決定を支援する。④経年比較AI：複数年・複数校のデータを蓄積し、避難時間短縮率や課題再発率を予測モデルで分析し、次年度計画の最適化に活用する。
防災主任が学校の所在地・児童数・過去の訓練履歴・建物構造をWebフォームに入力すると、AIが地域のハザードマップ（国交省・気象庁データ連携）と学校属性を照合し、地震・水害・火災・不審者侵入など最適な訓練シナリオ案と当日の進行タイムラインを自動生成する。
訓練当日はタブレットで教職員が避難完了時刻や気づいた点を音声入力すると、AIが自然言語処理で要点を自動整理し、避難所要時間・滞留箇所・課題を可視化したレポートを即時作成する。振り返り会議では、AIとの対話形式（チャットボット）で「今回の訓練で改善すべき点は？」と質問すると、過去データとの比較や他校事例を踏まえた改善提案を提示する。次回訓練の計画時には、前回の課題を自動的に反映した改訂版シナリオが提示され、PDCAサイクルが年々自動的に強化される仕組みとなる。教員は入力と確認のみで、シナリオ設計・分析・改善提案という専門性の高い業務をAIが代行する体験を提供する。
| 防災主任・教頭によるシナリオ手作業作成の人件費（年間40時間相当×時給3,000円換算） | 年額12万円相当 |
| 訓練当日の記録整理・振り返り資料の残業（担当2名×年間20時間×時給3,000円換算） | 年額12万円相当 |
| 教員異動時のノウハウ引き継ぎ不備による毎年ゼロからの再作成コスト（年間20時間相当） | 年額6万円相当 |
| 効果測定未実施による訓練の質低下・保護者説明対応や再訓練対応の時間コスト | 年額10万円相当（想定） |
| 学校向けSaaS標準プラン（児童数500人未満） | 年額12万円 |
| 自治体一括導入プラン（管轄20校×8万円＋初期導入支援費50万円） | 初年度200万円（2年目以降160万円/年） |
| 防災主任・管理職向けAI活用研修パッケージ（年2回） | 年額30万円 |
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防災主任は他の校務と兼任するケースが多く、訓練計画に充てられる時間は年間10時間未満という声が現場に多い。
にもかかわらず前年踏襲のシナリオ作成と反省会での口頭共有が常態化し、文科省調査でも約6割の学校が効果測定を実施できていない。加えて教員異動によって過去の訓練データやノウハウが学校に残らず、毎年ゼロから作り直す非効率が続いている。この結果、地域特性（津波・土砂災害・不審者等）に応じたシナリオ設計ができず、児童生徒の避難行動の定着度にばらつきが生じている。
検証フェーズ（モデル校5校でのプロトタイプ試験導入）は要件が流動的でAIモデルの精度検証を繰り返す性質上、準委任契約が適している。
商用展開フェーズ以降、SaaS正式版のスコープが固まった段階では機能単位での請負契約に切り替え、検収基準（シナリオ提案の採用率70%達成等のKPI）を明記することを推奨する。発注時は、ハザードマップ・気象データ連携部分は外部データ提供元の仕様変更リスクがあるため、瑕疵担保・保守範囲の切り分けを契約書に明記する必要がある。AIモデルの監修（防災士・気象専門家によるチェック）は開発会社の請負範囲外とし、自社または提携NPOとの別契約で担保する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 防災主任・教頭（訓練計画の入力、当日の運用、振り返り会議での利用） |
| セカンダリ | 一般教職員（当日の音声入力、レポート閲覧）、教育委員会担当者（管轄校の一括管理・進捗確認） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当（学校/自治体アカウント管理、AIシナリオ監修プロセスの運用、ヘルプデスク対応） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 学校属性登録機能 | 所在地・児童数・建物構造・過去訓練履歴を入力→DBに保存→登録完了を画面表示 |
| シナリオ生成AI | 学校属性とハザードデータを入力→AIが災害想定と避難経路を分析→訓練シナリオ案を出力 |
| ハザードマップ・気象データ連携機能 | 所在地を入力→国交省・気象庁APIからリスクデータ取得→地域リスクレベルを表示 |
| 訓練タイムライン生成機能 | シナリオ案を入力→AIが時系列に手順分解→当日の進行タイムライン表を出力 |
| 音声メモ入力機能 | 訓練当日の教職員の発話を入力→タブレットで録音→音声データをサーバへ送信 |
| 音声認識・自然言語処理AI | 音声・自由記述を入力→AIが認識・解析し課題キーワード抽出→分類済みリストを出力 |
| 訓練レポート自動作成機能 | 避難完了時刻と課題キーワードを入力→AIが所要時間・滞留箇所を集計→レポートPDFを出力 |
| 対話型AIチャットボット | 振り返り会議での質問文を入力→過去データ・他校事例を照合→改善提案文を回答表示 |
| 経年比較AI | 複数年・複数校の訓練データを入力→AIが短縮率・再発率を予測分析→比較グラフを出力 |
| 改訂シナリオ自動提示機能 | 前回課題データを入力→AIが課題反映済みシナリオへ自動修正→改訂版案を提示 |
| 統合ダッシュボード・自治体一括管理機能 | 管轄校の訓練実績を入力→教委向けに集計比較→一覧ダッシュボードを表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
schools | school_id, name, address, student_count, building_structure, hazard_zone_id, contract_id |
teachers | teacher_id, school_id, name, role, login_email, last_login_at |
scenarios | scenario_id, school_id, disaster_type, generated_at, base_version_id, status |
training_sessions | session_id, scenario_id, executed_date, start_time, evacuation_complete_time |
voice_notes | note_id, session_id, teacher_id, raw_audio_url, transcript_text, extracted_issue_tags |
hazard_map_refs | hazard_id, region_code, disaster_type, risk_level, source, updated_at |
contracts | contract_id, entity_type, entity_id, plan_type, annual_fee, start_date, renewal_status |
chat_logs | log_id, school_id, session_id, question_text, ai_response_text, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | シナリオ生成入力画面 |
| 2 | 当日進行タイムライン画面 |
| 3 | 音声メモ入力画面 |
| 4 | 振り返りレポート画面 |
| 5 | チャットボット対話画面 |
| 6 | 経年比較ダッシュボード |
| 7 | 契約・課金管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(スケーラブルな基盤構築が容易) |
| 2 | GPT系LLM API(シナリオ生成と対話応答に活用) |
| 3 | Whisper系音声認識API(訓練当日の音声メモ解析) |
| 4 | 気象庁・国交省ハザードAPI連携(公的データの正確性確保) |
| 5 | PostgreSQL(学校・訓練履歴の構造化データ蓄積) |
| 6 | Auth0(教員・自治体アカウントの認証管理) |
| 7 | Next.js/React(画面開発の速度と保守性) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 訓練当日の音声入力機能は稼働率99.5%以上、オフライン録音・後日同期に対応 |
| 性能 | 性能: シナリオ生成AIは入力完了後10秒以内にシナリオ案を提示する |
| セキュリティ | セキュリティ: 児童生徒情報はAES-256で暗号化し、教職員・教委単位でロールベースアクセス制御を行う |
| バックアップ | バックアップ: 訓練データは日次バックアップし、RPO24時間以内・RTO4時間以内を確保する |
| 運用 | 運用: ヘルプデスクは平日9-18時対応、導入初年度の問い合わせ解決率90%以上を目標とする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 同時に300校・最大5,000ユーザーの負荷に耐える設計とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | モデル校の防災主任にヒアリングし、ハザードマップと学校情報を人力で照合してシナリオ案を手作業で作成し、実際に使ってもらえるか確認する | 移動の交通費と資料作成の時間程度で、外部発注は行わない水準感 |
| ②最小システム | Webフォーム入力と簡易な自動シナリオ提示だけを実装し、音声メモの整理は手動で代替しながら現場での使いやすさを検証する | AI利用料（音声認識・文章生成のAPI利用分）と外注エンジニアへの数か月分の開発費の水準感 |
| ③本開発 | 経年比較機能・チャットボット対話・自治体向け管理ダッシュボードまで実装し、複数校での同時運用とデータ蓄積に耐える設計にする | 外注または採用エンジニアによる数か月〜半年規模の開発費と、ハザードマップ等データ連携の利用料がかかる水準感 |
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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……
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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……
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 |
|---|---|---|
| 公立小中学校の防災主任・教頭（現職） | 訓練シナリオ作成の実務課題とAI提案の受容性を直接確認するため | 知人教員経由の紹介、または校長会・防災研究会への参加依頼で接触 |
| 市区町村教育委員会の学校安全・防災担当指導主事 | 自治体一括導入の意思決定者であり予算要求プロセスの実態を把握するため | 教育委員会代表電話から学校安全課へ問い合わせ、施策説明の面談を依頼 |
| 校務支援システムベンダー（EDUCOM・内田洋行）の事業提携担当者 | 既存導入校へのバンドル販売チャネルとAPI連携可否を確認するため | 展示会（EDIX等）ブース訪問後、名刺交換から提携窓口へ連絡 |
| 防災士会または元教員の防災教育NPO代表 | AIシナリオの妥当性監修体制構築とドメインエキスパート採用のため | 日本防災士会の地域支部・防災教育を実施するNPOへ講演依頼名目で接触 |
| 気象データ提供事業者（気象庁データ利用許諾窓口）の担当者 | ハザードマップ・気象データの商用API連携条件とコストを確認するため | 気象業務支援センターの問い合わせ窓口から事業利用の相談申込 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 教育委員会への直接アプローチ | 知人経由や電話で「学校防災訓練の計画作成を効率化する取り組みを進めており、防災主任の方に現状の課題を伺いたい」と依頼し、まず話を聞かせてもらう |
| 防災士会・防災教育NPOのネットワーク | 地域の防災士会の勉強会に参加し「学校現場の訓練シナリオ作成の悩みを教えてほしい」と声をかけ、モデル校の紹介を依頼する |
| 校長会・防災主任研修会での情報提供 | 教育委員会主催の防災主任研修に登壇機会をもらえないか相談し、実際の訓練計画作成の困りごとをヒアリングする場を作る |
| 危機管理産業展などの展示会 | 小間出展や視察参加を通じて教育委員会・学校関係者の来場者に「今の訓練計画の作り方を教えてほしい」と声をかけ、名刺交換から面談につなげる |
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） | 法人設立から間もない代表者（実質的な創業者） | 教育委員会への提案活動や人件費が先行するため、着金までのつなぎ資金として活用でき、融資額は780万円を上限の目安に検討できる |
| IT導入補助金（中小企業庁） | 中小企業・小規模事業者でITツールを導入・提供する事業者 | シナリオ生成AIやダッシュボードの開発・機能拡張を対象経費として申請できる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金（商工会議所・商工会） | 小規模事業者 | 展示会出展（危機管理産業展等）や営業用資料作成など販路開拓の経費に候補となる |
| 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） | 革新的な製品・サービス開発を行う中小企業 | AIモデル開発やハザードマップ連携基盤構築など、専門性の高いシステム開発費の一部を対象にできる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内での創業を予定・実施した個人・法人 | 本社を東京都内に置く場合、人件費や広告費など創業初期の運営経費の一部を助成対象にできる可能性がある |
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。
教育×防災の課題に取り組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。
※ バッジは閲覧・保存などの反応をもとにした自動集計による相対表示です。