Who（誰が）
財政力指数0.5前後で中小河川を多数抱える人口3万〜15万人規模の市町村防災・河川管理部署の職員が主な利用者となる
対象とする社会課題：中小河川の水位監視網の不足による水害リスクの見逃し
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。
国が管理する大きな河川と違い、身近な中小河川の多くには水位計がなく、豪雨のたびに職員が自らの足と目で確認するしかない。人手も予算も限られた自治体では、夜間や休日の巡回は危険と隣り合わせで、それでも見逃しは起きてしまう。住民から『なぜ気づかなかったのか』と問われる前に、河川の異変を機械が先に察知し、人が判断できる仕組みをつくりたいと考えた。
※ 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。
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リバーセンスは、財政力の厳しい中小自治体の防災担当者が、河川の護岸に設置した1台15万円の太陽電池式センサーとAIで、中小河川の氾濫リスクを事前に把握できるようにするサービスです。
センサーが5分ごとに水位を計測しクラウドに送信、AIが降雨予測と組み合わせて1〜3時間先の危険水位到達をLINEとダッシュボードで通知します。担当者はスマホのチャットボットに『A川の状況は?』と話しかけるだけで現況と避難判断の目安を確認でき、夜間や休日は当直職員が通知を受けて避難情報発信ボタンを押すだけで防災無線に連携配信されます。目視巡回に頼っていた監視業務を、少人数でも安全にこなせる体制に変えます。
国内には約2万本の中小河川があるが、国土交通省が管理する水位観測所は主要河川に集中し、中小河川の観測網は市町村単位で見ると平均1河川あたり0.3箇所程度しか整備されていない。
人口5万人規模の市町村では防災担当職員が2〜3名で数十本の河川を目視巡回に頼っており、夜間や豪雨時の巡回は職員の安全上のリスクも大きい。既存の水位観測機器は1台あたり200万〜500万円と高額で、電源工事や通信回線工事も必要なため、財政の厳しい自治体では未整備河川が放置されている。2020年以降、中小河川からの越水による住宅浸水被害が毎年報告されており、住民から「なぜ監視されていなかったのか」という声が上がるケースが後を絶たない。低コスト機器はあっても、データを活用し危険を判断する人的リソースが自治体側に不足していることも導入の壁になっている。
時系列予測AI(LSTM/勾配ブースティング系モデル)が河川ごとの水位データと上流域の降雨量・地形勾配を学習し、1〜3時間先の水位を予測する。
異常検知AIがセンサーの欠測・ノイズ・バッテリー低下を自動判別し、故障か洪水前兆かを区別して誤報を減らす。自然言語対話AIが防災担当者からの問い合わせにチャット形式で応答し、専門知識がなくても状況判断を支援する。最適化アルゴリズムが河川の重要度・過去の氾濫履歴・住民密集度をもとにセンサー増設の優先箇所を提案する。
自治体の防災担当者が、河川沿いの護岸や橋梁に太陽電池式の超音波・ミリ波水位センサー(1台15万円程度)を設置し、LPWA通信でクラウドにデータを5分間隔で送信する。
AIが各河川の地形データと降雨予測(気象庁データ連携)を組み合わせて水位上昇パターンを学習し、氾濫危険水位に達する時刻を1〜3時間前に予測してダッシュボードとLINE通知で担当者に知らせる。担当者はスマホのチャットボットに「A川の状況は?」と話しかけるだけで、現在水位・上昇速度・避難判断の目安を自然言語で回答してもらえる。夜間や休日は当直職員が通知を受けて初動判断を行い、必要に応じて住民への避難情報発信ボタンを押すだけで防災無線・防災アプリに連携配信される。導入後は月次レポートでAIが誤検知や欠測を自動分析し、センサー保守の優先順位を提示する。
| 豪雨時の目視巡回にかかる職員残業代・出動対応コスト | 年間約300万円 |
| 中小河川からの越水による住宅浸水被害の緊急復旧・災害ごみ処理費 | 年間約500万円(被害発生年の想定) |
| 既存の高額水位観測機器(1台200万〜500万円)の維持・更新費 | 年間約40万円(既存2台分の保守想定) |
| 監視不足を指摘された際の住民対応・議会説明資料作成にかかる職員稼働コスト | 年間約100万円の想定 |
| センサーリース(20台)+AI予測クラウド(20河川)標準プラン | 月額約22万円(年間約264万円) |
| 既設監視機器向けAI後付けSaaSプラン | 月額15万円〜(年間180万円〜) |
| 保守・データ分析四半期レポート契約 | 年額30万円 |
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人口5万人規模の自治体では防災担当職員2〜3名で数十本の河川を目視巡回しており、夜間・豪雨時の巡回は職員の安全リスクが大きい。
既存の水位観測機器は1台200万〜500万円と高額で電源・通信工事も必要なため、財政力指数0.5前後の自治体では未整備河川が放置されている。2020年以降、中小河川からの越水による住宅浸水が毎年発生し『なぜ監視されていなかったのか』という住民の声が繰り返し上がっている。低コスト機器があっても危険を判断する人的リソースが不足しており、監視網とAI判断支援の両方を安価に提供する仕組みが求められている。
MVP開発はAI予測精度の検証や通知UIの実運用テストを重ねながら仕様を調整する必要があるため、準委任契約が適している。
的中率80%といった精度目標は開発途中で確定できないため、請負契約で成果物のみを固定すると手戻り時の追加費用交渉が難航しやすい。発注時は実証フェーズ(0-6ヶ月)を準委任で開始し、商用展開フェーズで機能仕様が固まった部分から請負での追加開発に切り替える段階契約が望ましい。契約時にはAI予測精度はあくまで目安であり最終避難判断は自治体職員が行う旨を明文化し、責任範囲を明確にしておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 人口3万〜15万人規模の自治体の防災・河川管理担当職員 |
| セカンダリ | 夜間・休日の当直職員、河川管理コンサルティング会社の担当者 |
| 管理 | リバーセンス運用事業者側のシステム管理者(河川マスタ・センサー台帳・精度モニタリングを管理) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 水位・センサーデータ収集 | 入力:超音波/ミリ波センサー計測値→処理:LPWA経由でクラウド受信・時系列DB格納→出力:5分間隔の水位データ |
| 水位予測AI | 入力:河川水位履歴・地形勾配・降雨予測→処理:LSTM/勾配ブースティングで学習・推論→出力:1〜3時間先の予測水位 |
| 異常検知AI | 入力:センサー欠測・ノイズ・電圧値→処理:故障か洪水前兆かを機械学習で判別→出力:異常種別ラベルとアラート要否 |
| 氾濫危険水位通知 | 入力:予測水位と危険水位閾値→処理:超過判定・通知先自治体特定→出力:LINE/ダッシュボードへの警戒通知 |
| 自然言語対話チャットボット | 入力:担当者からの自然文問い合わせ→処理:対話AIが水位データを解釈・回答生成→出力:現況・避難目安の文章回答 |
| 避難情報発信連携 | 入力:担当者の避難情報発信ボタン操作→処理:防災無線・防災アプリAPIへ配信要求送信→出力:住民向け避難情報配信 |
| 降雨予測データ連携 | 入力:気象庁降雨予測API→処理:河川流域単位に変換し予測AIへ供給→出力:流域別降雨予測データセット |
| センサー増設優先度最適化 | 入力:氾濫履歴・住民密集度・河川重要度→処理:最適化アルゴリズムでスコア算出→出力:増設優先箇所リスト |
| 監視ダッシュボード表示 | 入力:水位実測値・予測値・異常判定結果→処理:自治体単位に集計・可視化→出力:河川別水位グラフと危険度表示画面 |
| 保守優先度レポート生成 | 入力:誤検知率・欠測履歴・バッテリー残量→処理:AIが月次集計・傾向分析→出力:センサー保守優先順位レポート |
| 自治体向け契約・利用状況管理 | 入力:リース契約情報・河川数・利用料プラン→処理:課金計算・請求データ生成→出力:月次請求書と利用実績一覧 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, prefecture, population, financial_index, contract_plan, contract_start_date |
rivers | river_id, municipality_id, name, length_km, basin_area, flood_history_count, priority_score |
sensors | sensor_id, river_id, install_point_lat, install_point_lng, sensor_type, install_date, battery_status, last_communication_at |
water_level_readings | reading_id, sensor_id, measured_at, water_level_cm, rise_rate_cm_per_min, data_quality_flag |
rainfall_forecasts | forecast_id, river_id, forecast_time, rainfall_mm, source, fetched_at |
predictions | prediction_id, river_id, predicted_at, target_time, predicted_level_cm, danger_level_flag, confidence_score |
alerts | alert_id, river_id, prediction_id, alert_level, sent_at, notified_user_id, acknowledged_at, action_taken |
maintenance_logs | log_id, sensor_id, issue_type, detected_at, resolved_at, technician_note, cost |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 河川一覧ダッシュボード |
| 2 | 水位グラフ詳細画面 |
| 3 | アラート通知一覧 |
| 4 | チャットボット問合せ画面 |
| 5 | 避難情報発信ボタン画面 |
| 6 | センサー保守管理画面 |
| 7 | 月次精度分析レポート |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core(LPWA連携済みでセンサーデータ収集に実績) |
| 2 | TimescaleDB(時系列水位データの高速集計に適する) |
| 3 | Python/PyTorch(LSTM予測モデルの開発実績が豊富) |
| 4 | LightGBM(欠測補完・異常検知の勾配ブースティングに軽量) |
| 5 | LINE Messaging API(自治体職員の通知手段として普及済み) |
| 6 | OpenAI API(自然言語チャット対応を短期間で実装可能) |
| 7 | Grafana(水位・予測ダッシュボードを迅速に可視化) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: クラウド基盤の稼働率99.5%以上(豪雨時のアクセス集中を想定しオートスケール対応) |
| 通信耐障害性 | 通信耐障害性: LPWA断絶時は衛星通信バックアップに5分以内に自動切替 |
| 電源耐久性 | 電源耐久性: 太陽電池+バッテリーで無日照7日間の連続稼働を保証 |
| 予測性能 | 予測性能: 氾濫危険水位予測の的中率80%以上、通知遅延は水位超過検知から3分以内 |
| セキュリティ | セキュリティ: 自治体データは自治体ごとに論理分離、通信はTLS1.2以上で暗号化、アクセスログを1年間保管 |
| 運用性 | 運用性: センサー欠測率を月次5%以下に維持し、故障検知から現地対応までの標準SLAを72時間以内に設定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力自治体の数河川に仮設センサーを設置し、水位データを手動で収集してExcel等で予測の当たり外れを検証する。担当者に通知内容の使いやすさも聞き取る。 | 現地訪問の交通費とセンサー試作の外注費程度 |
| ②最小システム | 既存のLPWAモジュールと汎用クラウドAPIを組み合わせ、ダッシュボードとLINE通知だけの最小構成を作る。AI予測は簡易な統計モデルで代用し精度の当たりを付ける。 | クラウド利用料とAPI利用料のみ、外注は最小限に抑える水準 |
| ③本開発 | 独自の時系列予測モデル（LSTM/勾配ブースティング系）と異常検知、チャットボットを統合し、複数自治体・複数河川の同時運用に耐える本番システムを構築する。 | 外注開発で数か月分の費用、AI学習基盤の構築費も含む水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 人口5万人規模市町村の防災危機管理課長・防災担当職員 | 現場の巡回負担と予算感を把握し実証フィールドを確保するため | 全国治水砂防協会や県主催の防災担当者会議に参加し名刺交換する |
| 都道府県河川課の技術系職員(河川管理者) | 河川区域内への工作物設置許可の可否と条件を早期に確認するため | 県庁河川課の窓口に事前相談として実証計画書を持参し訪問する |
| 国土交通省地方整備局河川部の防災DX担当者 | 国交省の水位データ・降雨予測データ連携と補助金情報を得るため | 地方整備局が開催する防災DX説明会・意見交換会に応募し参加する |
| 河川コンサルティング会社の技術営業担当者 | 自治体への提案販売チャネルと河川特性データの知見を得るため | 業界紹介や展示会(全国治水砂防協会大会等)でブース訪問し接点を作る |
| 都道府県庁の防災DX・情報政策担当課の職員 | 県単位の防災DX補助事業の枠組みと採択スケジュールを確認するため | 県の防災DX補助金公募要領の問い合わせ窓口に電話しアポを取る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県 防災DX担当課経由の紹介 | 「中小河川の水位監視で財政負担を抑えられる実証にご協力いただける自治体はないか」と担当課に相談し、管内市町村への橋渡しを依頼する |
| 全国治水砂防協会等の業界団体イベント | 展示会や研修会に出展し、「実証費用は当社負担で数河川に設置させてほしい」と声をかけ、担当者との名刺交換から商談につなげる |
| 河川管理コンサル会社との共同提案 | 既存の河川点検業務を受託しているコンサル会社に「点検業務の一部をセンサーで自動化する提案を一緒に自治体へ持ち込みたい」と共同提案を依頼する |
| 防災専門メディア・自治体職員向け勉強会 | 防災専門紙や自治体職員向けオンライン勉強会に「夜間巡回の負担を減らす具体的な仕組みを紹介したい」と持ちかけ、登壇の機会を得る |
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） | 新たに法人を設立して事業を始める創業者 | センサー試作費やクラウド基盤構築費など初期投資の立ち上げ資金として想定。融資合計は800万円程度を軸に計画する |
| ものづくり補助金（中小企業庁） | 革新的な製品・サービス開発を行う中小企業 | 太陽電池式水位センサーの試作・量産化にかかる設計費・部材費が対象経費になりやすい |
| IT導入補助金（中小企業庁） | ITツールを導入する中小企業（自治体向け販路先の後押しにも活用可） | AI予測クラウドやダッシュボードのSaaS部分の開発・導入費が対象範囲に含まれる可能性がある |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援、中小企業庁・NEDO等） | 研究開発型の技術シードを持つスタートアップ | 時系列予測AIモデルや異常検知アルゴリズムの研究開発フェーズの資金として候補になる |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業後5年未満の中小企業者 | 自己資金100万円に加え、実証フェーズの人件費・広告費等の一部を補助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。
同じ防災・インフラ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。