Who（誰が）
車椅子利用者・視覚障害者・高齢者・ベビーカー利用者、および自治体福祉部門・商業施設運営者・不動産デベロッパーが主な利用主体である。
対象とする社会課題：公共施設・店舗のバリアフリー情報が古く散在し、車椅子利用者や高齢者が事前確認できない
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。
車椅子や白杖を使う人、足腰が弱った高齢者、ベビーカーを押す親が、外出前に「その場所に入れるか」を確認できずに諦めている。紙のバリアフリーマップは更新が止まり、地図アプリの段差情報は投稿されたまま古くなっている。現地に行って初めて入店できないと分かる、その一度きりの失望を減らすために、この事業は情報を絶えず更新し続ける仕組みをつくる。
※ 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。
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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バリアフリーナビAIは、車椅子利用者や高齢者、視覚障害者、ベビーカー利用の親が外出前にスマホで施設名を検索すると、入口の段差有無・スロープ幅・多目的トイレ・エレベーター情報をAIがSNS投稿やGoogleレビュー、自治体オープンデータから自動収集して一覧表示するアプリです。
情報が古い施設には利用者が撮影した写真をアップロードするだけで、画像解析AIが段差高さやドア幅をmm単位で推定し更新します。店舗側は管理画面でAIが作成した情報たたき台をチャット形式で確認・修正するだけで公開情報に反映できます。「72日前に確認済み」という信頼度スコアで情報の鮮度を可視化し、行ってみたら段差があり入店できなかったという事態を減らします。
車椅子利用者、視覚障害者、高齢者、ベビーカー利用の親など日本国内で約1,200万人以上がバリアフリー情報を事前確認する必要があるが、既存の地図アプリやGoogleマップの段差・スロープ・多目的トイレ情報は投稿頻度が低く更新も止まっている。
自治体や商業施設が独自に「バリアフリーマップ」を作成しても、紙媒体やPDFのまま更新されず、店舗の改装・閉店・設備変更に追いつかない。現場では「行ってみたら段差があり入店できなかった」という声がSNSに多数投稿されているが、その情報がデータベース化されず埋もれている。施設側も「バリアフリー対応済みか」を毎回問い合わせ対応するコストがかかり、双方に非効率が生じている。人手による現地調査は1件あたり数千円〜1万円のコストがかかり、全国数百万施設を継続的に更新するのは現実的に不可能。
画像解析AIが利用者投稿写真から段差高さ・スロープ勾配・ドア幅をmm単位で推定し、構造化データに変換する。
自然言語処理AIがSNS・レビュー・自治体PDFなど非構造化テキストから「バリアフリー」に関する言及を抽出し、施設情報の更新候補を自動生成する。対話型AIが店舗管理者とのチャットで情報確認・修正フローを簡易化し、入力負荷を最小化する。予測モデルが施設の改装頻度・立地特性・過去の更新履歴から「情報が古くなるリスク」をスコアリングし、優先的に再調査すべき施設を自動選定する。
利用者はスマホアプリで施設名を検索すると、AIが直近のSNS投稿・Googleレビュー・自治体オープンデータ・店舗HPを自動収集し、入口の段差有無・スロープ幅・多目的トイレ・エレベーター情報を統合表示する。
情報の信頼度が低い施設には、来店した利用者が撮影した写真をアップロードするだけで、画像解析AIが段差の高さやドア幅を自動推定しデータベースを更新する。店舗側は管理画面にログインし、AIが生成した「バリアフリー情報たたき台」をチャット形式のAI対話で確認・修正するだけで、正式な公開情報として反映できる。情報の更新が90日以上ない施設には、AIが自動でSNS上の最新言及や口コミを再スキャンし、変化があれば利用者に確認を促す通知を送る仕組みを持つ。利用者側には「この施設は72日前に確認済み」という信頼度スコアを表示し、情報の鮮度を可視化する。
| 自治体による委託現地調査費（1件8,000円〜1万円×年間200件想定） | 年間約160万〜200万円 |
| 商業施設の電話・窓口によるバリアフリー問い合わせ対応人件費（月10件×15分×時給1,500円換算） | 月額約3,750円〜年間4.5万円（施設1店舗あたり） |
| 紙マップ・PDF更新の外注デザイン費（改装のたび発注） | 1回あたり5万〜15万円 |
| 情報誤りによる利用者の移動計画失敗（入店不可・引き返しによる機会損失、クレーム対応含む） | 件数化困難だが苦情対応工数として月数時間相当 |
| 自治体向け管理SaaS（人口25万人規模） | 月額15万円（年間180万円） |
| 商業施設向け管理プラン（1店舗） | 月額5,000円（年間6万円） |
| 調査代行オプション（信頼度が低い施設のみ個別発注） | 1件8,000円 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
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上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
マーケ会社の紹介を希望する※ 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。
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現場では車椅子利用者が行ってみたら段差があり入店できなかったという声がSNSに多数投稿されているが、その情報がデータベース化されず埋もれている。
既存の地図アプリは投稿頻度が低く更新が止まっており、自治体や商業施設が独自に作成したバリアフリーマップも紙媒体・PDFのまま改装や閉店に追いつかない。人手による現地調査は1件あたり数千円〜1万円かかり、全国約500万施設を継続更新するのは現実的に不可能である。施設側も対応済みかどうかの問い合わせ対応コストを抱えており、利用者・施設双方に非効率が生じている。
Phase1の実証構築段階は自治体1〜2団体・店舗100件を対象にAI精度検証を行いながら仕様が固まっていくため、準委任契約で月次のスプリントレビューを重ねる進め方が向く。
画像解析AIの誤差目安±20mmや推定精度75%は開発初期には未確定であり、精度検証結果に応じて機能や学習データの調整が発生する前提で契約すべきである。Phase2以降、店舗管理画面や課金機能などSaaSとしての仕様が固まった部分は請負契約に切り替え、納期と金額を確定させてコスト管理を図る。発注時はAI推定誤差が許容範囲を超えた場合の追加チューニング費用の負担者、SNSデータ利用に関する著作権・プライバシー対応の実装責任の所在を契約書に明記する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 車椅子利用者・視覚障害者・高齢者・ベビーカー利用の親など、外出前にバリアフリー情報を事前確認したい個人利用者 |
| セカンダリ | 商業施設・店舗の運営担当者、自治体の福祉部門・都市整備部門の担当者、不動産デベロッパー担当者 |
| 管理 | 自社のカスタマーサクセス担当・データ品質管理担当者（信頼度スコアの監視、誤情報の是正、現地調査の手配を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 施設検索・バリアフリー情報表示 | 施設名/住所を入力→統合DBを検索→段差・スロープ・多目的トイレ情報を地図上に表示 |
| AI情報自動収集エンジン | 施設名をキーに→SNS/レビュー/自治体OD/店舗HPを自然言語処理AIで解析→更新候補データを生成 |
| 画像解析AI段差・幅推定 | 利用者投稿写真を入力→画像解析AIが段差高さ・スロープ勾配・ドア幅を推定→mm単位の構造化データを出力 |
| 利用者写真アップロード | 来店者がスマホで施設写真を撮影→サーバーへ送信→画像解析AIのキューに登録 |
| 店舗管理AIチャット修正 | AI生成のたたき台情報を表示→店舗担当者がチャットで確認・修正指示→正式公開情報として反映 |
| 情報鮮度監視・再スキャン通知 | 90日超未更新施設を検知→AIがSNS再スキャンを実行→変化検出時に利用者へ確認促進通知を送信 |
| 信頼度スコア表示 | 施設の最終確認日時を入力→経過日数を計算→「◯日前に確認済み」スコアを画面表示 |
| 再調査優先度スコアリング | 改装頻度・立地・更新履歴データを入力→予測モデルが老朽化リスクを算出→優先調査リストを出力 |
| 自治体向け一括管理・マップ生成 | 自治体担当者が管轄施設データを選択→AIが集約処理→バリアフリーマップをPDF/Web形式で自動生成 |
| データライセンスAPI提供 | 地図会社がAPIキーでリクエスト送信→構造化バリアフリーデータを検索→JSON形式で返却・コール数課金 |
| 現地調査代行依頼手配 | 信頼度低施設を管理画面で選択→調査依頼を提携調査員へ発注→調査結果報告書をDBへ反映 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, address, lat, lng, category, owner_org_id, created_at, updated_at |
accessibility_info | info_id, facility_id, step_height_mm, ramp_slope_deg, door_width_mm, has_multipurpose_toilet, has_elevator, confidence_score, source_type, last_verified_at |
user_uploads | upload_id, facility_id, user_id, image_url, analysis_result_json, uploaded_at, status |
sns_mentions | mention_id, facility_id, platform, post_text, post_url, sentiment, extracted_entities_json, collected_at |
facility_accounts | account_id, facility_id, org_id, contact_email, plan_type, chat_history_json, last_login_at |
organizations | org_id, org_name, org_type, contract_plan, monthly_fee, contract_start_date |
verification_requests | request_id, facility_id, requested_by, assigned_investigator_id, status, fee_amount, completed_at |
api_usage_logs | log_id, client_id, endpoint, call_count, billed_amount, log_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 施設検索・地図表示画面 |
| 2 | 施設詳細情報画面 |
| 3 | 写真アップロード画面 |
| 4 | 店舗管理者ログイン画面 |
| 5 | AI対話修正チャット画面 |
| 6 | 自治体向け一括管理画面 |
| 7 | 信頼度スコア確認画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS Rekognition（画像内の段差・ドア検出の初期実装に活用） |
| 2 | PyTorch（段差高さ・勾配のmm単位推定モデル自作用） |
| 3 | spaCy/BERT日本語モデル（SNS・PDFからの言及抽出処理） |
| 4 | PostGIS（施設の位置情報・地理検索を高速処理） |
| 5 | Dialogflow CX（店舗管理者向け対話フロー構築を簡易化） |
| 6 | Firebase（アプリのプッシュ通知と認証基盤を低コスト実装） |
| 7 | Kubernetes（自治体増加に伴うAPI処理のスケール対応） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: アプリ・API合わせて月間稼働率99.5%以上（自治体SaaS契約のSLA基準） |
| 性能 | 性能: 施設検索レスポンスは平均1.5秒以内、画像解析AIの推定処理は1枚あたり10秒以内 |
| セキュリティ | セキュリティ: 利用者投稿写真・位置情報は個人情報マスキング処理後に90日でハッシュ化保存 |
| 拡張性 | 拡張性: 登録施設数10万件・MAU10万人規模までDB水平スケール可能な設計とする |
| 運用 | 運用: AI推定情報には「未確認」ラベルを必須表示し、誤差±20mm超の場合は現地調査フラグを自動付与 |
| データ品質 | データ品質: SNS/レビュー由来データは著作権・利用許諾フローを経た投稿のみ収集対象とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 自治体1団体・店舗数件を対象に、スプレッドシートとSNS手動収集でバリアフリー情報を整理し、店舗担当者が実際に情報更新の負担を感じているか確かめる | 交通費と作業時間のみ、外部ツール利用料も最小限 |
| ②最小システム | 既存の画像解析APIとチャットボットサービスを組み合わせ、ノーコードで店舗管理画面のβ版を作り、実際の写真アップロードから情報反映までの流れを検証する | AI利用料と簡易開発ツールの月額料金程度、外注は最小限に抑える |
| ③本開発 | 自社の画像解析モデルと自然言語処理パイプラインを内製化し、自治体向けSaaS本体・データライセンスAPIまで含めた本格システムを構築する | 外注で数か月分の開発費に加え、専任エンジニア人件費が主な支出になる水準 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
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……
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……
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 |
|---|---|---|
| 人口10万人以上の市区町村・福祉部門（バリアフリー推進課、都市整備課）の担当者 | 自治体オープンデータ活用とSaaS導入予算感を早期に把握するため | 自治体HPの福祉政策担当課へ電話・メールで実証実験提案のアポを取る |
| 大型商業施設・駅ビル運営会社の施設管理部門責任者 | 問い合わせ対応コスト削減の当事者であり有料プラン初期導入候補 | 不動産業界紙広告経由、または商業施設連合会の展示会で名刺交換 |
| DPI日本会議など障害者団体の事務局担当者 | 現場ニーズの検証と当事者目線のUI/情報項目の妥当性確認のため | 団体公式サイトの問い合わせ窓口から共同実証の趣旨を説明して依頼 |
| ゼンリン・Yahoo!地図等の地図データ事業者の事業提携担当者 | データライセンス提供という収益柱の実現可能性を早期に確認するため | 企業サイトの事業提携窓口、または業界カンファレンスで接点を作る |
| 車椅子ユーザーコミュニティのSNSインフルエンサー・当事者団体代表 | 初期ユーザー獲得とAI推定情報の現場検証協力者になり得るため | X（旧Twitter）やInstagramで発信している当事者に直接DMで依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地元商店街・商工会経由の紹介 | 商工会の担当者に「バリアフリー対応をアピールしたい店舗を紹介してほしい」と伝え、まず数店舗の会員店を紹介してもらう |
| 車椅子ユーザーコミュニティからの逆紹介 | コミュニティで評判の良い店舗名を教えてもらい、その店に「利用者から評価が高いので情報を正式掲載させてほしい」と営業する |
| SNSで話題になった投稿への直接連絡 | 「入店できなかった」投稿がある店舗に、改善提案として「バリアフリー情報を整備して信頼回復に使いませんか」と連絡する |
| 福祉・バリアフリー関連の展示会・イベント | 名刺交換した施設担当者に「まず無料で情報たたき台を作るので確認だけしてほしい」と持ちかけ、契約前のお試しを提案する |
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 | 法人設立から間もない創業者、自己資金を一定割合用意できる者 | 運転資金の融資枠として利用でき、500万円 の範囲で着金2か月目ごろの資金繰りを支える主軸になる |
| 小規模事業者持続化補助金（創業型） | 小規模事業者・創業間もない法人 | 自治体・店舗への営業チラシ作成やβアプリの告知費用など販路開拓経費の一部を補助対象にできる |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入・提供する中小企業 | 画像解析AIや対話型AIの外部API利用料・開発ツール導入費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（または本社所在自治体の同種創業助成金） | 都内（または該当自治体内）で創業する法人・個人事業主 | 人件費・賃借料・広告費等の立ち上げ経費を補助対象にでき、自己資金100万円に加えた初期資金の厚みを作れる |
| 厚生労働省 障害者自立支援機器等開発促進事業 | 障害者の自立支援に資する機器・システムを開発する事業者 | 画像解析AIによる段差・スロープ推定など、障害者支援に直結する技術開発費の助成対象になり得る |
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。
同じ課題に取り組む仲間がコミュニティに集まっています。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。
※ バッジは閲覧・お気に入り登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です。