Who（誰が）
人口3万〜30万人規模の市町村道路管理課・防災危機管理課の担当者3〜5名程度が主な利用者であり、住民や自主防災組織も情報を受け取る対象となる
対象とする社会課題：大雨時に道路冠水しやすい箇所を自治体が事前に把握できない
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。
人口五万人規模の市では道路管理の担当者が数名しかおらず、台風接近時には夜間巡回と本部対応を同時にこなせない。冠水しやすい場所は担当者の記憶と過去の苦情メモに残るだけで、異動があれば知見は失われる。地形・下水道台帳・過去の通報記録は部署をまたいで分断されたまま眠っている。このデータをつなぎ、危険な箇所を事前に見える形にすることは、命を守る判断を後手にしないための最低限の備えだと考えている。
※ 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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冠水リスクナビは、人口3〜30万人規模の市町村の道路管理課・防災担当者がWebブラウザで市内全域の道路冠水リスクを5段階の色分け地図で確認できるSaaSです。
台風接近時、気象庁の降水予測をAIが取り込み「危険」に変化した箇所を自動抽出して担当者のスマホに通知、巡回の優先順位判断を支援します。現場職員が水位写真をスマホでアップロードすると画像解析AIが水位を推定し地図がリアルタイム更新され、住民は防災アプリやLINEチャットボットで自宅周辺の通行可否を事前確認できます。経験と勘に頼っていた通行止め判断を、データとAIで裏付ける仕組みに変えます。
全国の市町村道路管理課では、大雨時の冠水箇所を職員の経験や過去の苦情記録に頼って把握しており、体系的なデータベースがない自治体が大半である。
人口5〜10万人規模の市では道路管理担当が3〜5名程度しかおらず、台風接近時には夜間巡回と本部対応を同時にこなせず、通行止め判断が後手に回る。国土交通省の調査でも過去10年で道路冠水による車両水没事故は年間200件超発生しており、地下道・アンダーパスは繰り返し同じ場所で冠水する傾向があるにもかかわらず、下水道台帳・地形データ・過去の通報記録が部署間で分断され活用されていない。加えて近年の局地的豪雨（時間降水量50mm超）の頻発化により、従来の経験則が通用しないケースが増えている。結果として「事前に危険箇所を市民や自主防災組織に伝えられない」「通行止めの意思決定が遅れる」という二重の課題が生じている。
第一に、機械学習（勾配ブースティング系モデル）が標高データ・下水道管径・過去浸水記録・土地利用状況を特徴量として学習し、道路区間ごとの冠水確率を予測するリスクスコアリングを行う。
第二に、気象庁の降水ナウキャスト・数値予報データを入力として時系列予測モデルが数時間先の冠水リスク変化をシミュレーションし、警戒レベルの自動判定を行う。第三に、現場職員が撮影した写真に対する画像解析AI（水位推定モデル）が実際の浸水深を推定し、予測モデルの誤差を継続的に補正する再学習ループを構築する。第四に、住民からのチャットボット問い合わせ（LINE連携）に対し自然言語処理AIが「今どこが通れないか」を対話形式で回答する機能を提供する。
自治体の道路管理課・防災担当がWebブラウザで「冠水リスクマップ」にログインすると、市内全域の道路が過去被害データ・地形・下水道台帳・気象予報から算出された冠水リスクスコア（5段階）で色分け表示される。
大雨予報が発表されると、AIが気象庁のメッシュ降水予測（1時間先〜6時間先）を取り込み、リスクスコアが「危険」に変化する箇所を自動で抽出し、担当者のスマホに通知が届く。担当者は通知内容をもとに巡回優先順位を決め、現地でスマホから水位写真を撮影してアップロードすると、画像解析AIが水位を推定し地図上のリスクスコアがリアルタイム更新される仕組みとする。更新された情報は住民向けの防災アプリ・防災無線連携API経由でも配信され、市民は自宅周辺の通行可否を事前に確認できる。導入初期は自治体が保有する過去5年分の通報記録・修繕履歴をCSVで取り込み、AIが地形の低地度（国土地理院標高データ）・排水施設容量・過去浸水実績を重み付け学習してリスクスコアモデルを構築する。
| 車両水没事故発生時の救助出動・訴訟対応コスト（自治体負担分、年数件発生想定） | 年額300万円程度の目安 |
| 台風接近時の職員時間外手当（夜間巡回・本部待機、担当3〜5名） | 年額150万円程度の目安 |
| 住民からの問い合わせ電話対応にかかる人件費（大雨時1日50件超×年間十数回） | 年額80万円程度の目安 |
| 通行止め判断遅延による二次被害（車両損害賠償請求等）のリスク費用 | 年額200万円程度の目安（発生時のみ） |
| SaaS利用料（人口7万人規模・中間区分） | 月額15万円（年額180万円） |
| 初期データ構築・導入コンサル費（人口7万人規模） | 初年度一括200万円 |
| 住民向け配信オプション（LINE連携チャットボット） | 月額3万円（年額36万円） |
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人口5〜10万人規模の市では道路管理担当が3〜5名程度しかおらず、台風接近時に夜間巡回と本部対応を同時にこなせず通行止め判断が後手に回っている。
冠水箇所の把握は職員の経験や過去の苦情記録に頼っており、下水道台帳・地形データ・通報記録が部署間で分断され活用されていない。地下道・アンダーパスは同じ場所で繰り返し冠水する傾向があるにもかかわらず体系的なデータベースがなく、時間降水量50mm超の局地的豪雨の頻発化で従来の経験則も通用しなくなってきている。結果として危険箇所を事前に市民へ伝えられず、通行止めの意思決定も遅れるという二重の課題が生じている。
PoC期（0〜6ヶ月）のモデル構築・精度検証は要件が流動的なため準委任契約が適しており、自治体ごとのデータ品質次第で作業量が変動する点を発注書に明記すべきである。
一方、初期導入・実証拡大期以降のマップ表示機能や通知機能など仕様が固まった部分は請負契約とし、検収基準にAUC0.80以上などの数値目標を明記することで品質を担保する。自治体側の年度予算・議会承認スケジュールに合わせた分割発注（初期コンサル150〜300万円と年間SaaS契約を別契約とする）を行い、予測精度未達時の責任範囲（参考情報である旨）を契約書に明記することが重要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 人口3〜30万人規模の市町村道路管理課・防災危機管理課の職員（巡回判断・通行止め決定を行う担当者） |
| セカンダリ | 住民・自主防災組織（防災アプリ・LINEで通行可否を確認する利用者） |
| 管理 | 自治体側の情報システム部門担当者、および事業者側カスタマーサクセス担当（モデル精度・データ品質の監視） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 冠水リスクスコアリング機能 | 標高・下水道管径・過去浸水記録→勾配ブースティングで学習→道路区間ごとに5段階スコア出力 |
| 降水予測連携・時系列リスク予測機能 | 気象庁メッシュ降水予測(1〜6時間先)→時系列モデルで解析→区間別リスク変化を自動判定 |
| 現場写真水位推定機能 | 職員撮影の水位写真→画像解析AIで浸水深推定→リスクスコアをリアルタイム補正 |
| 住民向けチャットボット応答機能 | LINEでの通行可否質問→自然言語処理AIが位置特定・回答生成→通行状況を対話形式で返答 |
| 冠水リスクマップ表示機能 | リスクスコアデータ→地図描画エンジンで色分け→市内全域を5段階色分け地図で表示 |
| 危険箇所アラート通知機能 | リスクスコア「危険」変化検知→担当者スマホ向けに整形→プッシュ通知配信 |
| 巡回優先順位自動提示機能 | 危険箇所リスト・距離情報→優先度アルゴリズムで並替→巡回順リストを担当者端末に表示 |
| 過去データ取込・初期モデル構築機能 | 過去5年分通報記録CSV→データクリーニング後モデル学習→初期リスクスコアモデルを生成 |
| 住民向け防災アプリ配信機能 | 更新済みリスクデータ→配信APIで整形→防災アプリ・防災無線に通行可否情報を配信 |
| 外部API連携ライセンス提供機能 | リスクスコアデータ要求→アクセス数集計・課金処理→民間事業者向けAPIレスポンス返却 |
| モデル再学習・精度検証機能 | 実測水位データ・予測誤差→再学習パイプライン実行→AUC等精度指標を月次レポート出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, prefecture, contract_plan, contract_status |
road_segments | segment_id, municipality_id, geometry, elevation, drainage_pipe_diameter, land_use_type |
flood_history | history_id, segment_id, occurred_at, depth_cm, source_type, report_text |
risk_scores | score_id, segment_id, calculated_at, risk_level, forecast_horizon, model_version |
weather_forecasts | forecast_id, mesh_code, forecast_time, rainfall_mm, data_source, fetched_at |
field_reports | report_id, segment_id, user_id, photo_url, estimated_depth_cm, uploaded_at |
users | user_id, municipality_id, name, role, phone, notification_channel |
resident_inquiries | inquiry_id, line_user_id, segment_id, question_text, answer_text, asked_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 冠水リスクマップ画面 |
| 2 | 危険箇所アラート一覧 |
| 3 | 巡回優先順位表示画面 |
| 4 | 水位写真アップロード画面 |
| 5 | モデル精度検証レポート |
| 6 | 住民向け通行可否確認 |
| 7 | LINEチャットボット画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM（勾配ブースティングでリスクスコア学習） |
| 2 | PostGIS（道路区間の地理空間データ管理） |
| 3 | 気象庁降水ナウキャストAPI（数時間先降水予測取得） |
| 4 | TensorFlow（画像解析による水位推定モデル） |
| 5 | AWS ECS/Fargate（自治体別SaaS基盤のスケール運用） |
| 6 | LINE Messaging API（住民向け対話配信連携） |
| 7 | Mapbox GL JS（リスクマップのブラウザ表示） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 台風接近時を含め年間稼働率99.5%以上、通知配信は発表から5分以内に完了する想定 |
| 性能 | 性能: 同時アクセス1,700自治体規模を想定し、地図描画は3秒以内、写真アップロード解析は30秒以内で応答 |
| セキュリティ | セキュリティ: 自治体データは行政情報ネットワーク分離環境で保管し、通信は全てTLS1.2以上で暗号化 |
| データ冗長性 | データ冗長性: 気象庁API障害時は民間気象データ会社（例：ウェザーニューズ）の予備APIに30分以内で切替 |
| 運用 | 運用: 障害発生時は1時間以内に自治体担当者へ状況連絡、月次でモデル精度レポートを自動生成・配信 |
| 拡張性 | 拡張性: 契約自治体数80件時点で同時利用ユーザー数500名規模までスケール可能なクラウド構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 先行自治体数件から過去の通報記録・標高データをExcelとGISツールで手作業集計し、冠水危険箇所の色分け地図を紙またはPDFで提示して反応を確かめる | 自己資金の範囲で回せる水準（交通費とデータ取得費が中心） |
| ②最小システム | 静的なWeb地図（リスクスコア表示のみ、リアルタイム連携なし）を外注または簡易ノーコードで構築し、担当者にログインしてもらい実際に使う場面を観察する | 外注で数か月分の開発費に相当する水準 |
| ③本開発 | 気象予報連携・画像解析AIによる水位推定・住民向けチャットボットまで含めたフル機能を実装し、複数自治体での本番運用に耐える基盤を構築する | 融資・エクイティ調達を前提とした本格開発費の水準 |
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。
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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5〜10万人規模市の道路管理課長または課長補佐 | 冠水対応の実務課題と予算感を直接把握し、PoC協力を打診するため | 国交省道路メンテナンス会議や自治体DXセミナーで名刺交換し訪問アポ取得 |
| 同市の防災危機管理課長（防災無線・避難情報発令の責任者） | 住民配信オプションの意思決定権者であり、道路管理課との横連携の鍵を握るため | 道路管理課長からの紹介、または全国防災危機管理e-net研修会で接触 |
| 元自治体職員で防災行政経験者（採用候補または顧問候補） | 自治体の予算サイクル・稟議の実務感覚と現場ニーズの翻訳役が必要なため | 地方公務員OB紹介会社や自治体シンクタンク（日本都市センター等）経由で紹介依頼 |
| NTTデータ地域法人または日立システムズの自治体営業担当者 | 代理店契約・既存防災システムとのAPI連携交渉の入口を作るため | 自治体向けIT展示会（自治体DX推進フェア等）のブースで名刺交換し個別商談設定 |
| 国土交通省水管理・国土保全局 下水道部の担当官 | 下水道台帳データ活用の可否と国の防災DX補助金の要件を確認するため | 国交省の水害対策官民連携ワーキングや公開ヒアリング窓口経由で面談依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元自治体職員ネットワーク経由の紹介 | 「防災行政の経験を持つ知人から、道路管理課の担当者を紹介してほしい」と依頼し、まずは雑談ベースで冠水対応の実情をヒアリングさせてもらう |
| 河川・下水道コンサルタント会社との共同提案 | 「既存の水害調査案件に相乗りする形で、リスクマップの試作を無償で見せたい」と持ちかけ、コンサル先の自治体担当者への同席を依頼する |
| 防災・自治体DX関連の展示会・セミナー | 小間出展や登壇ではなく来場者として参加し、「道路管理課の方はいらっしゃいますか」と名刺交換を重ねてヒアリングのアポイントを取り付ける |
| 総務省・国交省の補助金説明会 | 説明会後の質疑・懇談時間に「防災DX関連の取り組みで自治体の課題を伺いたい」と声をかけ、後日のオンライン面談につなげる |
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（新創業融資制度） | 法人設立からまもない創業者で自己資金・事業計画書を用意できる方 | 自治体向けのデータ整備・AIモデル構築には先行投資が必要で、着金までの運転資金として活用する想定。融資額は850万円を軸に自己資金100万円と組み合わせて資金繰りを設計する |
| 総務省 防災DX官民共創協議会（実証事業・自治体マッチング支援） | 防災・減災分野のデジタルサービスを提供するスタートアップ・事業者 | 先行自治体との連携やPoC先の紹介を受けられる可能性があり、初期の実証自治体探しのコストを下げられるため候補になる |
| 中小企業庁 IT導入補助金 | ITツール・SaaSを提供する中小企業・小規模事業者（申請は導入する自治体側ではなく自社の販路開拓に関連する範囲で確認が必要） | 自社の業務システム整備やダッシュボード開発の一部費用を補助対象にできる可能性があり、自己資金の温存に寄与する |
| 中小企業庁 小規模事業者持続化補助金 | 販路開拓・営業活動を行う小規模事業者 | 代理店開拓や自治体向け提案資料・展示会出展など、初期の営業活動費の一部をカバーできる可能性があるため候補になる |
| 自治体の創業助成金（例：東京都創業助成事業） | 都内・当該自治体内で創業予定または創業間もない事業者 | 本社所在地の自治体制度を確認することで、人件費や賃借料など運転資金の一部を補える可能性があり、公庫融資と併用できる場合がある |
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。
防災・インフラ領域の創業者コミュニティで話題になっています。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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。