Who（誰が）
自治体の高齢福祉課・地域包括支援センター、認知症高齢者を抱える家族、コンビニ・薬局・理美容室などの地域加盟店が主な当事者である
対象とする社会課題：認知症高齢者の徘徊・行方不明を地域商店ネットワークで早期発見する仕組み
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。
認知症の行方不明は年間2万件近くにのぼり、発見までまる1日以上かかることも珍しくない。商店主や薬局の店員は「あれ、いつもと違う」と気づいていても、誰に何を伝えればいいか分からず、多くが見過ごされてきた。GPS端末を家族が着けさせられずにいる家庭も多い。機器に頼るのではなく、もともと地域にある「顔の見える関係」を、通報につながる仕組みに変える。それがこの事業の役割だと考えている。
※ 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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みまもり商店街AIは、認知症高齢者を持つ家族や介護施設が事前にアプリへ顔写真・服装の傾向・よく通る経路を登録し、その情報をAIが特徴ベクトル化して地域の商店街・コンビニ・薬局に配布する見守りサービスです。
加盟店の店頭タブレットが通行人を撮影し、登録済み高齢者との一致度が高い場合のみ店員に通知、店員が目視確認したうえでワンタップで家族・見守りセンターへ位置情報付きで通報します。平常時はAIが外出傾向を学習し『今日は16時〜18時に外出しやすい』といった予防アラートを家族に送り、行方不明発生時には自治体の防災無線・LINEと連携して目撃可能性の高い店舗へ優先順位付きで捜索依頼を自動配信します。顔画像は照合後即時破棄し、店員の目視確認を必須とすることで誤検知による声かけトラブルを防ぎます。
警察庁統計では認知症等が原因の行方不明届出は年間1万9千件超(2023年)に達し、発見までに丸1日以上要するケースも1割程度存在する。
徘徊高齢者は自宅から半径2km圏内の商店街・コンビニ・薬局周辺で目撃されることが多いが、店員は「見慣れない高齢者」を認識しても通報の判断基準や連絡先を持たず、多くが見過ごされている。家族側もGPS端末を嫌がって外させてしまうケースが多く、機器依存の見守りには限界がある。一方、地域には昔ながらの商店主・薬局・コンビニ店員など「顔の見える関係」の担い手が数多く存在するのに、情報が個人商店内で閉じており、警察・家族・自治体と繋がる仕組みが整備されていない。人口10万人規模の自治体でも見守り協力員の高齢化・担い手不足が進み、従来の「見守り隊」型ボランティア施策は限界に達しつつある。
画像解析AI(顔特徴量照合モデル)が加盟店カメラ映像から高齢者候補を検出し、プライバシー保護のため顔画像そのものは即時破棄し特徴ベクトルのみ照合に用いる。
時系列予測モデルが過去の外出・保護履歴から個人ごとの徘徊しやすい時間帯・方角を学習し家族への予防的アラートを生成する。自然言語対話AI(チャットボット)が家族・店員からの通報一次受付を行い、症状の程度や服装情報を聞き取りながら通報内容を構造化し警察・自治体へ引き継ぐ。最適化アルゴリズムが行方不明発生時に加盟店の位置・営業時間・過去の目撃実績から捜索依頼の配信優先順位を計算し、無駄な一斉通知による店舗側の疲弊を防ぐ。
家族・介護施設が事前に高齢者の顔写真・服装傾向・よく行く経路をアプリに登録し、AIが特徴量データ化して地域内の加盟店専用アプリに匿名化した『捜索照会』として配信する。
加盟店(コンビニ・薬局・理美容室・金融機関ATM前など)のタブレットやスマホカメラが店頭を通過する人物を撮影すると、画像解析AIが登録済み高齢者の特徴と照合し、一致度が閾値を超えた場合のみ店員に通知、店員が目視確認のうえワンタップで家族・地域見守りセンターに位置情報付きで通報する。捜索が発生していない平常時はAIが立ち寄り履歴やSOSボタン利用履歴から徘徊リスクの時間帯・経路を予測し、家族に「今日は16時〜18時に外出傾向あり」等のアラートを送る。行方不明発生時は自治体の防災無線・LINE公式アカウントと連携し、直近1時間以内に目撃可能性が高い加盟店へAIが優先度をつけて捜索依頼を自動配信し、捜索範囲を人力の勘ではなくデータで絞り込む。
| 民間GPS端末レンタル+見守りサービス(外されるリスクを抱えつつ継続契約) | 月額5,000円程度(年間6万円) |
| 行方不明時の警察・地域住民による人海戦術捜索の人件費相当(自治体負担分の概算) | 1件あたり数万円〜十数万円相当(自治体・地域全体の機会損失) |
| 在宅継続困難による施設入所前倒し(徘徊リスクを理由に早期施設入所した場合の介護費用増加分) | 月額15万円程度の増加(在宅介護費との差額目安) |
| 家族の付き添い・休業による逸失収入(徘徊不安から仕事を減らすケース) | 月数万円〜10万円程度の収入減の目安 |
| 家族向け基本プラン(見守りアプリ・通報連携) | 月額980円 |
| 家族向け予測アラート付きプラン | 月額1,980円 |
| 自治体向け地域見守りSaaS(人口10万人規模モデル) | 年間300万円〜500万円 |
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警察庁統計では認知症等が原因の行方不明届出が年間1万9千件を超え、発見までに丸1日以上かかるケースも1割程度存在する。
徘徊高齢者は自宅から半径2km圏内の商店街やコンビニ、薬局周辺で目撃されることが多いが、店員は『見慣れない高齢者』に気づいても通報の判断基準や連絡先を持たず、多くが見過ごされている。家族側もGPS端末を嫌がって外させてしまうケースが多く、機器依存の見守りだけでは限界がある。一方で地域には顔の見える関係を持つ商店主や薬局・コンビニ店員が数多く存在するのに、その気づきを警察・家族・自治体に繋ぐ仕組みが整備されていない。
PoC・技術検証フェーズ(0-6ヶ月)は画像解析AIの精度検証や仕様変更が頻発するため準委任契約が向く。
パイロット導入フェーズ以降、通報フローや自治体連携APIなど仕様が固まった機能については請負契約への切り替えを検討する。発注時は誤検知率5%以下といった受入基準や、顔画像即時破棄・特徴ベクトルのみ処理といった個人情報保護要件の実装確認方法を検収基準に明記することが重要。自治体側の単年度予算承認プロセスに合わせた検収タイミングの調整も事前に取り決めておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 加盟店店員(コンビニ・薬局・理美容室・金融機関ATMコーナー等のスタッフ) |
| セカンダリ | 認知症高齢者の家族、介護施設職員 |
| 管理 | 自治体高齢福祉課・地域包括支援センター職員、システム運営会社の運用・監査担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 高齢者情報事前登録機能 | 家族/施設が顔写真・服装・よく行く経路を登録→AIが特徴ベクトル化し原本画像を破棄→照合用DBに保存 |
| 捜索照会配信機能 | 家族が捜索依頼を送信→AIが匿名化済み特徴データを生成→加盟店専用アプリへ配信 |
| 加盟店画像照合・通知機能(画像解析AI) | 店頭カメラ映像を取得→AIが登録特徴と照合し一致度を判定→閾値超過時に店員へ通知 |
| 店員目視確認・通報機能 | 店員が通知内容を目視確認→ワンタップで位置情報付き通報を作成→家族・見守りセンターへ送信 |
| 徘徊予測アラート生成機能(時系列予測AI) | 過去の外出・保護履歴を集計→時系列モデルが時間帯・方角を予測→家族へ予防的アラートを送信 |
| 通報一次受付チャットボット機能(自然言語対話AI) | 家族/店員がチャットで通報内容を入力→AIが症状・服装情報を構造化→警察・自治体へ引き継ぎ |
| 捜索優先順位最適化配信機能(最適化アルゴリズム) | 行方不明発生情報を取得→AIが店舗位置・目撃実績から優先順位を計算→対象店舗へ順次配信 |
| 自治体防災無線・LINE連携機能 | 捜索確定情報を受信→自治体システムへ連携データを送信→防災無線・LINE公式アカウントへ自動配信 |
| 加盟店端末・アプリ稼働管理機能 | 加盟店端末が稼働状況を送信→管理システムが異常を検知→保守担当へアラート通知 |
| 家族向け月額課金・プラン管理機能 | 家族がプラン選択・支払情報を登録→課金システムが月額決済を処理→利用状況をアプリへ反映 |
| 福祉データ分析レポート生成機能 | 匿名集計データを収集→AIが徘徊傾向・地域リスクを分析→自治体向けダッシュボードへ出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
elderly_profiles | 高齢者ID, 家族ID, 氏名, 生年月日, 写真URL, 服装傾向, よく行く経路, 登録日 |
feature_vectors | ベクトルID, 高齢者ID, 特徴量データ, 生成日時, モデルバージョン |
families | 家族ID, 氏名, 電話番号, メールアドレス, 契約プランID, 登録日 |
member_shops | 店舗ID, 店舗名, 住所, 緯度経度, 営業時間, 端末ID, 加盟契約日 |
detection_events | 検知ID, 店舗ID, 高齢者ID, 一致度, 検知時刻, 店員確認結果, 通報有無 |
search_requests | 捜索ID, 高齢者ID, 発生時刻, 発生場所, 優先度スコア, 配信店舗リスト, 解決状況 |
municipalities | 自治体ID, 自治体名, 契約プランID, 契約開始日, 加盟店数, 担当者名 |
alert_logs | アラートID, 高齢者ID, 予測時間帯, 予測経路, 送信日時, 既読状況 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 家族向け高齢者登録画面 |
| 2 | 見守りダッシュボード |
| 3 | 店員向け検知通知画面 |
| 4 | 捜索依頼配信管理画面 |
| 5 | 自治体向け管理コンソール |
| 6 | 徘徊予測アラート画面 |
| 7 | 福祉データレポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | 独自CNN特徴量抽出モデル(顔照合精度とプライバシー配慮を両立) |
| 2 | PostgreSQL(位置情報・構造化データの管理に適する) |
| 3 | AWS S3(画像一時保存と即時破棄運用の実装が容易) |
| 4 | React Native(店員用タブレットと家族アプリを共通開発) |
| 5 | TensorFlow(特徴量照合・徘徊時系列予測モデルの構築) |
| 6 | LINE公式アカウントAPI(自治体防災連携と家族通知の即時性) |
| 7 | Auth0(自治体・家族・店舗の権限別認証を一元管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上を目標とし、捜索照会配信機能は24時間365日稼働の想定 |
| 性能 | 性能: 店頭カメラ撮影から店員通知まで3秒以内、1店舗あたり同時処理カメラ台数は最大4台まで対応の目安 |
| セキュリティ | セキュリティ: 取得した顔画像は1秒以内に破棄し特徴ベクトルのみ保存、通信は全経路TLS1.3以上で暗号化 |
| AI精度 | AI精度: 画像照合誤検知率は1年目パイロットで5%以下、2年目3%以下への改善を目標 |
| 運用 | 運用: システム障害発生時は15分以内に自治体・見守りセンターへ一次報告、復旧目標は4時間以内の想定 |
| データ保持 | データ保持: 位置情報・通報履歴は個人情報保護法に準拠し最大2年間保存後に自動削除する運用 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1自治体・数店舗で紙とLINEグループを使い、店員が「見慣れない高齢者」を目視で家族に電話連絡する運用を手動で試し、通報の判断基準と連絡フローが機能するか確かめる | 交通費と印刷費程度のみ |
| ②最小システム | 特徴量照合は行わず、家族が事前登録した服装・写真を加盟店タブレットに表示するだけの簡易アプリを作り、店員のワンタップ通報フローと自治体連携の反応速度を確かめる | 外注で数週間から数か月分の開発費 |
| ③本開発 | 画像解析AIによる特徴量照合モデルと時系列予測モデルを実装し、複数自治体・加盟店での本運用に耐える照合精度と通知負荷の分散を確かめる | 機械学習エンジニアの人件費と外注費で数か月から半年分 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 市区町村高齢福祉課の地域包括ケア担当係長 | 見守り施策予算枠と地域包括支援センターへの紹介権を持つため | 自治体HP問い合わせ窓口経由でアポ依頼、または地域包括支援センター長からの紹介 |
| 地域包括支援センターのセンター長・主任介護支援専門員 | 認知症高齢者・家族の実態と既存見守り協力員網の情報を持つため | 自治体高齢福祉課からの紹介、または直接センター窓口に事業説明資料を持参訪問 |
| 地元商工会議所・商店街振興組合の事務局長 | 加盟店（コンビニ・薬局・理美容室）の一斉勧誘・説明会開催の窓口となるため | 商工会議所の会員名簿・ホームページから事務局に電話し訪問アポを取る |
| 所轄警察署の生活安全課・地域課の担当官 | 行方不明者届出制度との連携方法・通報フローの適法性を確認するため | 自治体の高齢福祉課経由で警察連携協定の実務担当者を紹介してもらう |
| 認知症高齢者を抱える家族会（地域の家族会・NPO代表） | 実際の利用者ニーズとGPS端末拒否の実態、月額課金への価格感度を検証するため | 地域包括支援センターまたは自治体の認知症コーディネーター経由で家族会代表に接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 商工会議所・商店街組合 | 経営指導員に「地域の見守りネットワークで加盟店を探している」と相談し、商店街組合の定例会で説明の場を作ってもらう |
| 地域包括支援センター | 高齢福祉課の窓口で「認知症高齢者の見守りをアプリで支援したい」と説明し、家族会や介護者相談会での試験紹介を依頼する |
| 薬局・コンビニチェーン本部 | 本部のCSR・広報担当に「店頭タブレット一台で地域貢献と来店動線の把握ができる」と提案し、数店舗での試験設置を依頼する |
| 介護施設・ケアマネジャー | ケアマネジャーに「ご家族向けの見守りアプリを試験導入したい」と伝え、利用者家族への紹介を依頼する |
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 | これから法人を設立する創業者・設立後おおむね数年以内の事業者 | 融資額は500万円で、着金までの数か月間の運転資金（人件費・端末調達費）を確保できる候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域で事業を行う小規模事業者 | 商工会議所経由の加盟店開拓チラシ・説明会など販路開拓費用の一部に使える候補になる |
| 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・小規模事業者 | 画像解析AIの特徴量照合モデルや徘徊予測モデルの試作開発費用の一部を補助できる候補になる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 加盟店向け専用タブレット・アプリのリース導入費用の一部を補助できる候補になる |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業を予定する、または創業後一定期間内の事業者 | 自己資金100万円に対する助成で、法人設立直後の立ち上げ資金を補強できる候補になる |
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。
高齢化・介護領域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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。