Who（誰が）
電力・ガス・水道等インフラ事業者と市区町村福祉部門、および支援対象となる家計急変世帯（ひとり親・高齢単身・非正規雇用者等）
対象とする社会課題：家計急変世帯を公共料金データから早期発見し支援につなぐ仕組みの不在
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。
電気やガスの支払いが数ヶ月遅れても、本人は「まだ大丈夫」と相談窓口に行かず、停止という最悪の事態で初めて福祉につながる。自治体は人手不足で能動的に動けず、事業者は個社のデータしか見ていない。支援が手遅れになってから動く仕組みしかないなら、データで先に気づく仕組みを作るしかないと考えた。
※ 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。
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。
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ミライサインは、電気・ガス・水道の検針データや支払遅延情報をAIが定期解析し、家計急変の予兆がある世帯を早期に見つけ出すプラットフォームです。
異変スコアが閾値を超えるとLINE等でAIチャットボットが本人に「お困りごとはありませんか」と声をかけ、同意を得た上でリスクを再評価します。高リスクと判定された世帯はAIが状況を要約したケースとして自治体担当者のダッシュボードに優先順位付きで表示され、担当者は電話や訪問による支援へすぐつなげられます。従来は本人からの申請を待つしかなかった支援を、データに基づき先回りして届ける仕組みへ転換します。
厚生労働省の被保護者調査によれば生活保護受給世帯は約164万世帯だが、受給要件を満たしながら申請していない世帯は捕捉率の低さ(推計で対象者の2〜3割程度しか受給していないとの研究もある)から相当数存在すると見られる。
電気・ガス・水道などの支払いが滞る初期段階では本人が「まだ大丈夫」と考え相談窓口に行かず、滞納が数ヶ月続いた末に給水停止や電気停止という深刻な事態になって初めて福祉事務所やNPOに繋がるケースが多い。特にひとり親世帯や高齢単身世帯、非正規雇用者は収入変動が大きく、失業・傷病・離婚などの契機から数ヶ月で家計が急変しても、公的支援の申請は自己申告が前提のため「気づかれない」まま孤立していく。自治体窓口は人員不足で能動的なアウトリーチができず、電力・ガス・水道事業者側も個社ごとのデータしか持たず滞納世帯の全体像を把握できていない。結果として支援が「手遅れ」になってから動く後追い型の仕組みしか存在しないことが本質的な課題である。
第一に時系列異常検知モデル(勾配ブースティング系＋LSTM)が検針量・支払遅延日数・請求額変動を解析し、家計急変の予兆パターンを世帯単位でスコアリングする。
第二に自然言語対話AI(LLMベースのチャットボット)が本人への一次ヒアリングを行い、プライバシーに配慮しつつ困りごとの種別(失業・傷病・離婚・介護等)を自動分類する。第三に自治体担当者向けにLLMが対話ログと世帯データを要約し、支援の緊急度と推奨アクション(生活保護相談・貸付制度案内・フードバンク紹介等)を提示する優先度付け最適化を行う。継続的にケースワーカーのフィードバック(実際に支援が必要だったか否か)を学習に反映し、誤検知率を四半期ごとに改善するループを構築する。
電力・ガス・水道等のインフラ事業者と自治体福祉部門が保有する支払データ(検針データ・支払遅延情報・停止予告情報など、本人同意または自治体保有の公的データに基づく)をAIが定期的に解析し、支払遅延パターンや使用量の急減(節約による生活困窮のサイン)を検知する。
異変スコアが一定閾値を超えた世帯には、まず事業者経由でSMS・LINEを用いたAIチャットボットが「お困りごとはありませんか」と対話形式で状況をヒアリングし、本人同意を得た上でリスクレベルを再評価する。リスクが高いと判定された世帯情報は、本人同意を前提に自治体の福祉担当者またはNPO相談員に自動でケース化され、担当者用ダッシュボードに優先順位付きで表示される。担当者はAIが要約した状況サマリ(滞納経緯・世帯構成推定・想定される困窮要因)を確認し、電話またはアウトリーチ訪問につなげる。この一連の流れにより、従来は本人からの申請待ちだった支援が、データに基づく能動的な早期発見・早期接触へと転換する。
| 生活保護申請の遅延による医療扶助費の増大(重症化後の入院・治療費想定) | 1世帯あたり年間約80万〜150万円の目安 |
| 水道局・電力会社の給水停止/送電停止・再開作業の人件費コスト | 1件あたり数千円〜1万円程度、自治体規模で年間数百万円の目安 |
| インフラ事業者の未収金貸倒償却コスト | 中規模事業者で年間数千万円規模の目安 |
| ケースワーカーの緊急対応・時間外労働コスト(手遅れ後の集中対応) | 1自治体あたり年間数百万円(残業代・臨時人員費含む)の目安 |
| 自治体向けSaaS利用料(人口10万人規模) | 月額30万円〜(年額360万円〜) |
| インフラ事業者向けデータ連携・分析サービス | 1世帯あたり月額数十円+未収金削減額の10〜15%成果報酬 |
| NPO・社協向けケース管理ライセンス | 相談員1名あたり月額5,000円 |
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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。
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電気・ガス・水道の滞納は家計急変の初期サインだが、本人が「まだ大丈夫」と考え相談窓口に行かないまま数ヶ月放置され、給水停止など深刻な事態になって初めて福祉につながるケースが多い。
自治体窓口は人員不足で能動的なアウトリーチができず、インフラ事業者側も個社のデータしか持たないため滞納世帯の全体像を把握できていない。支援は自己申告が前提のため、ひとり親世帯や高齢単身世帯など収入変動の大きい層ほど「気づかれない」まま孤立していく。このギャップを埋めるには、複数事業者のデータを横断解析し、支援側から先に接触できる仕組みが必要になる。
PoCフェーズと異常検知モデルの精度検証部分は要件が流動的なため準委任契約が適しており、精度目標（Precision70%等）はKPIであって完成保証にしない前提で契約する。
データ連携基盤・ダッシュボードなど仕様が固まった後の量産開発は請負契約が向くが、自治体ごとにデータフォーマットやセキュリティ基準が異なるため、個別自治体向けカスタマイズ費用は初期見積りに上振れ余地を明記しておく。個人情報を扱う開発のため、開発会社側にも秘密保持契約と第三者提供制限を契約書に明記し、テスト環境でのデータ利用範囲を事前に合意しておくことが必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体福祉部門のケースワーカー（ダッシュボードで高リスク世帯を確認し訪問・電話につなげる） |
| セカンダリ | インフラ事業者の債権管理担当者（未収金リスク世帯の把握）、生活困窮世帯本人（チャットボットでの一次対話相手） |
| 管理 | 自社のシステム運用担当者およびデータセキュリティ責任者（同意管理・アクセス権限・監査ログの統括） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| データ連携基盤 | 検針データ・支払遅延情報を事業者システムから受信し正規化後、分析用DBに格納する |
| 異常検知スコアリング | 世帯ごとの検針量・遅延日数を入力し勾配ブースティング＋LSTMで異変スコアを算出する |
| 閾値判定・アラート生成 | 異変スコアが設定閾値を超えた世帯を検出し担当部署へ自動アラート通知する |
| AIチャットボット一次ヒアリング | 対象世帯へSMS・LINEでAIが状況を対話形式でヒアリングし回答を記録する |
| 困りごと自動分類 | 対話ログを入力しLLMが失業・傷病・離婚等の困りごと種別を自動分類し出力する |
| 本人同意管理 | チャットボット経由で本人の同意可否を取得し同意状態をDBに記録・管理する |
| ケース自動生成 | 同意済み高リスク世帯を判定しケース情報を自治体システムへ自動登録する |
| 担当者向け優先度ダッシュボード | ケース情報を入力し緊急度順に並べた一覧を担当者画面へ表示する |
| 状況サマリ・推奨アクション生成 | 対話ログと世帯データをLLMが要約し支援緊急度と推奨対応策を提示する |
| フィードバック学習ループ | ケースワーカーの支援結果報告を蓄積しモデルへ四半期ごとに再学習反映する |
| 成果報酬算定レポート | 事業者ごとの未収金回収実績を集計し成果報酬額を自動算出し出力する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
households | household_id, address, member_count, age_bracket, registered_at |
organizations | org_id, org_name, org_type, contract_status, contract_start_date |
utility_meter_data | meter_id, household_id, utility_type, usage_amount, reading_date |
payment_records | payment_id, household_id, billing_amount, due_date, paid_date, delay_days |
risk_scores | score_id, household_id, model_version, score_value, computed_at |
chatbot_sessions | session_id, household_id, dialogue_log, category_tag, consent_flag |
cases | case_id, household_id, assigned_worker_id, status, priority_level, summary_text |
consents | consent_id, household_id, consent_type, granted_at, revoked_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・認証画面 |
| 2 | 世帯リスクダッシュボード |
| 3 | 世帯詳細・履歴画面 |
| 4 | チャットボット対話画面 |
| 5 | ケース管理・進捗画面 |
| 6 | 同意管理・履歴画面 |
| 7 | 分析・KPIレポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自治体セキュリティ基準対応実績が豊富) |
| 2 | LightGBM(支払遅延の表形式データ異常検知に高精度) |
| 3 | PyTorch LSTM(検針量の時系列予兆パターン検知) |
| 4 | LINE Messaging API(住民接点として普及率が高い) |
| 5 | LLM API(対話要約とケースサマリ自動生成) |
| 6 | PostgreSQL(世帯・支払データの整合性管理に適する) |
| 7 | AWS Cognito(自治体基準準拠の認証・権限管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上を維持（月間許容停止時間3.6時間以内） |
| 性能 | 性能: 全国50万世帯分の異常検知バッチ処理を24時間以内に完了する |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報はAES-256で暗号化保存、通信は全てTLS1.2以上で暗号化する |
| 監査 | 監査: アクセスログを5年間保存し、第三者機関によるセキュリティ監査を年1回実施する |
| モデル精度監視 | モデル精度監視: 適合率(Precision)を1年目70%、3年目85%以上に維持し四半期毎に検証する |
| 障害対応 | 障害対応: 目標復旧時間(RTO)4時間以内、目標復旧時点(RPO)1時間以内を確保する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 自治体1団体・事業者1社から匿名化された検針データをExcelで受け取り、担当者と一緒に手作業で滞納パターンを洗い出し、異変検知の仮説が現場感覚と合うかを確認する。 | 交通費と担当者向け説明資料の印刷費程度 |
| ②最小システム | ルールベースのスコアリング（支払遅延日数・使用量急減の閾値判定）と簡易ダッシュボードを構築し、実際のケースワーカーに優先順位表示を触ってもらい、現場での使い勝手を検証する。 | 外注エンジニアへの数か月分の開発費とクラウド利用料 |
| ③本開発 | 勾配ブースティング・LSTMによる異常検知モデルと対話AIチャットボットを本番相当で構築し、複数自治体・事業者にまたがるデータ連携基盤とセキュリティ監査体制まで含めて整備する。 | 専任エンジニア複数名の人件費とAI利用料、セキュリティ監査費用を含む本格的な開発予算 |
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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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……
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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……
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……
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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10万人規模の中核市・福祉事務所の生活困窮者自立支援担当課長 | 捕捉率の低さと現場のアウトリーチ限界を直接把握し、PoC自治体候補を見極めるため | 全国市長会・生活困窮者自立支援全国研究会等の自治体向けセミナーで名刺交換し訪問打診 |
| 地域電力会社（一般送配電事業者の子会社等）の営業企画・DX推進部門担当者 | 検針データ連携の実現可能性と未収金削減ニーズの温度感を確認するため | 電気事業連合会や地方経済産業局主催のスタートアップ連携イベント経由で接点を作る |
| 社会福祉協議会（市区町村社協）の生活福祉資金貸付担当・相談員 | 困窮世帯への一次接触の実務フローとNPO連携の実態を把握するため | 全国社会福祉協議会または都道府県社協の相談窓口に電話でヒアリング依頼 |
| 自治体の情報政策課・個人情報保護担当（CIO補佐官含む） | 個人情報保護条例下でのデータ連携可否・審議会付議の要否を初期段階で確認するため | 福祉部門からの紹介、または自治体DX推進担当向け勉強会での接触 |
| 生活困窮者自立支援法上の自立相談支援機関の主任相談支援員 | AIチャットボットが検知した困窮要因分類が実務で使えるか現場目線で検証するため | 厚生労働省の自立相談支援事業従事者養成研修の受講者名簿・研修事務局経由で紹介依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体福祉部門への直接アプローチ | 知人や地方議員経由の紹介を頼りに、福祉部門の課長級に「データで滞納世帯を早く見つける仕組みの実証にご協力いただけないか」と直接持ち込む。 |
| 業界団体経由の紹介 | 日本ガス協会・日本水道協会・電気事業連合会の担当窓口に連絡し、「未収金削減の実証に関心のある会員社を紹介してほしい」と依頼する。 |
| 社会福祉士・NPO関係者のつながり | 生活困窮者自立支援法の相談支援機関の実務者に「現場で困っている検知の遅さについて話を聞かせてほしい」とヒアリングを申し込む。 |
| 福祉DX関連のセミナー・自治体向け勉強会 | 自治体職員が集まる福祉DXの勉強会に参加し、名刺交換の場で「実証にご興味のある自治体様はいらっしゃいますか」と声をかける。 |
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（自己資金要件あり） | 自治体・インフラ事業者へのデータ連携開発やモデル構築の先行投資が必要な段階で、着金前の運転資金を賄う中心的な資金源になる。融資枠は 500万円 を想定。 |
| 信用保証協会 創業関連保証（制度融資） | 創業間もない中小企業・法人 | 公庫融資と並行して地方銀行や信用金庫からの追加融資を受ける際の保証として使え、自治体との実証契約が確定する前の資金繰りの安全弁になる。 |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業初期の中小企業者 | 人件費や賃借料の一部が対象になり、機械学習エンジニアやドメインアドバイザーの採用初期費用の一部を賄う候補になる。 |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金 | 新製品・新サービスの開発を行う中小企業 | 異常検知モデルや対話AIの開発費（外注含む）が対象経費に該当し得るため、PoCフェーズのシステム構築費用の一部をカバーできる可能性がある。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業（自社ツールをベンダー登録する場合は提供側としても関係） | 将来的に自社SaaSをIT導入補助金の対象ツールとして登録できれば、自治体・インフラ事業者側の導入コスト負担を下げ、営業のハードルを下げる材料になる。 |
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。