Who（誰が）
廃棄物処理・環境プラント大手、自治体向けDXベンダー、環境関連商社などが買い手として想定される
対象とする社会課題：地域の生ごみが資源化されず焼却・埋立に依存し、処理コストとCO2排出が増大している
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8万人規模の自治体では、廃棄物担当の職員が2〜3人だけで収集量の予測や施設の受入調整をExcelと経験で回している。季節やイベントでごみの量が急に増えても対応しきれず、施設は受入を断るか、逆に投資が無駄になる。生ごみは燃やすごみの中でも重量比が大きく、ここにデータの力を入れることが、焼却コストとCO2を同時に減らす一番の近道だと考えている。
※ 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。
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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「バイオフローデザイン」は、人口8万人規模の自治体の廃棄物対策課職員2〜3名と、堆肥化・バイオガス施設の運営事業者が使うクラウドダッシュボードです。
収集車のGPS・重量データや給食センターの排出記録をアップロードすると、AIが地域・曜日・季節・イベント単位で生ごみ排出量を予測し、施設の受入可能量に合わせた資源化計画案を自動で作成します。職員は「来月の運動会シーズンの給食残渣はどう配分すべきか」とチャットで問い合わせるだけで、最適な収集ルートと施設配分が即時に返ってきます。作業員がスマホで生ごみ袋を撮影すれば異物混入率も自動判定され、Excelの手作業と経験に依存していた計画業務が、データに基づく判断に置き換わります。
一般廃棄物のうち生ごみは重量比で30〜40%を占めるが、多くの自治体では焼却処理が中心で堆肥化・バイオガス化への転換が進んでいない。
人口8万人規模の自治体の廃棄物担当者(職員2〜3名)は、収集量の将来予測や処理施設の受入能力調整を経験と手作業のExcelで行っており、季節変動やイベント(学校行事・観光シーズン)による排出量の急増に対応できず、施設の過小設計による受入拒否や過大投資による稼働率低下が頻発している。堆肥化・バイオガス施設事業者側も、原料となる生ごみの供給量が不安定なため設備投資の回収計画が立てにくく、新規参入が進みにくい。環境省の推計では一般廃棄物処理費用は全国で年間2兆円規模にのぼり、その多くが生ごみを含む可燃ごみの焼却コストである。データに基づく供給と処理能力のマッチング機能が存在しないことが、資源化率が伸び悩む主因となっている。
時系列予測モデル(LightGBM・LSTMのアンサンブル)が地域別・季節別・イベント別の生ごみ排出量を予測し、混合整数最適化エンジンが施設の受入能力・稼働率・輸送距離を制約条件として最適な配分と収集ルートを設計する。
画像解析AI(CNNベースの物体検出)がスマホ撮影画像から異物混入率を自動判定し、混入源の地域特定に活用する。自然言語対話AIが職員からの計画変更依頼を解釈し、再最適化結果を平易な言葉で説明・提示する対話インターフェースとして機能する。
自治体の廃棄物対策課職員と処理施設運営事業者がダッシュボードにログインし、収集車のGPS・重量データ、給食センターやスーパーの排出記録、過去の収集実績をアップロードすると、AIが地域・曜日・季節・イベント単位で生ごみ排出量を予測し、施設ごとの受入可能量とマッチングした資源化計画案を自動生成する。
職員は計画案をチャットボットに「来月の運動会シーズンの学校給食残渣はどう配分すべきか」と自然言語で問い合わせ、AIが最適な収集ルートと施設配分を即時に提示する。収集現場では作業員がスマホで生ごみ袋を撮影すると画像解析AIが異物混入(プラスチック・陶器等)を検知し、混入率が高い地域には注意喚起メールを自動送信する。月次では処理施設の稼働率と資源化率のレポートがAIにより自動生成され、次期投資計画の判断材料として提供される。
| 焼却施設の過大投資・稼働率低下による維持コスト(人口8万人規模の一部想定) | 年間3000万円程度の想定 |
| 受入拒否時の緊急委託処理費(他市処理業者への持ち込み等) | 年間100〜200万円程度の想定 |
| Excel手作業による予測・調整業務の職員人件費(残業含む) | 年間150万円程度の想定(職員2名×月10時間残業相当) |
| 異物混入による焼却炉トラブル対応・補修費用 | 年間200〜400万円程度の想定 |
| 自治体向け年間ライセンス(人口8万人・600万円/10万人換算) | 年間480万円 |
| 処理施設向け最適化SaaS(1施設あたり) | 月額15万円(年間180万円)+稼働率改善分の10%成功報酬 |
| 異物混入検知AIオプション | 初期費用50万円+月額3万円(年間36万円) |
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。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
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。
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。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
人口8万人規模の自治体では廃棄物担当者が2〜3名しかおらず、収集量の将来予測や施設の受入能力調整をExcelと経験で行っているため、運動会や観光シーズンなど排出量が急増する場面に対応できていない。
結果として施設側は受入拒否か過大投資による稼働率低下のいずれかに陥りやすく、堆肥化・バイオガス施設事業者は原料供給が不安定なため設備投資の回収計画が立てられず新規参入が進まない。環境省推計で年間2兆円規模の一般廃棄物処理費用の多くが焼却コストであるにもかかわらず、供給と処理能力をデータでマッチングする仕組みが存在しないことが資源化率が伸びない主因になっている。
MVPフェーズは予測モデルの精度検証や自治体ごとのデータ形式差異への対応など要件が確定しにくいため準委任契約が適しています。
Phase2以降のダッシュボード正式版・API公開など機能仕様が固まった部分は請負契約への切替を検討してください。発注時はMAPE10%以内などの精度目標を検収基準に含めるか、努力目標として別途扱うかを契約書上で明確にする必要があります。自治体データの品質差異は開発側の責任範囲外である旨を契約条項に明記し、データ標準化テンプレート提供を自治体側の協力事項として合意しておくことを推奨します。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体廃棄物対策課職員(2〜3名体制)、処理施設運営事業者の稼働管理担当者 |
| セカンダリ | 収集現場の作業員(スマホ撮影による異物混入報告)、給食センター・スーパー等の排出事業者担当者 |
| 管理 | 事業者側のカスタマーサクセス担当、データ基盤・モデル運用を行うAIエンジニア |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 排出量予測エンジン | 収集車GPS・重量データと排出記録を入力→LightGBM・LSTMアンサンブルで学習→地域別・季節別排出量予測値を出力 |
| 資源化計画最適化エンジン | 予測排出量と施設受入能力を入力→混合整数最適化で配分計算→施設別資源化配分計画案を出力 |
| 収集ルート最適化機能 | 収集エリア・車両台数・輸送距離制約を入力→最適化エンジンで計算→最短収集ルート案を出力 |
| 自然言語対話インターフェース | 職員の自然言語問い合わせを入力→対話AIが再最適化条件を解釈→再計算結果を平易な文章で提示 |
| 異物混入検知AI | スマホ撮影の生ごみ画像を入力→CNN物体検出で異物判定→混入率と混入物種類を出力 |
| 混入率アラート通知機能 | 地域別混入率データを入力→閾値超過を判定→対象地域へ注意喚起メールを自動送信 |
| データアップロード・取込機能 | 収集実績・排出記録CSVを入力→形式検証と正規化処理→予測モデル用データベースへ登録 |
| 自治体向けダッシュボード | 予測結果・計画案データを入力→グラフ・表形式に整形→職員がWeb画面で閲覧・操作 |
| 施設向け稼働率最適化API | 施設の受入実績・稼働データを入力→最適化エンジンで再計算→稼働率改善提案をAPIレスポンスで返却 |
| 月次レポート自動生成機能 | 月間の稼働率・資源化率データを入力→集計・分析処理→自治体・施設向けPDFレポートを出力 |
| データ標準化テンプレート提供機能 | 自治体ごとの独自形式データを入力→標準テンプレートへ変換・簡易入力アプリで補完→統一形式データを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, population, prefecture, contract_plan, contract_start_date |
facilities | id, name, facility_type, capacity_ton_day, operator_id, location |
collection_records | id, municipality_id, collection_date, area_code, weight_kg, vehicle_id, source_type |
waste_generation_forecast | id, municipality_id, area_code, forecast_date, predicted_weight_kg, model_version, confidence_interval |
allocation_plans | id, municipality_id, facility_id, plan_date, allocated_weight_kg, transport_distance_km, status |
contamination_inspections | id, collection_record_id, image_url, contamination_rate, detected_items, inspector_device_id |
events_calendar | id, municipality_id, event_name, event_type, start_date, end_date, expected_impact_rate |
billing_records | id, contract_id, billing_period, base_fee, success_fee, cost_reduction_amount, invoice_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 排出量予測ダッシュボード |
| 2 | 資源化計画案生成画面 |
| 3 | チャットボット問い合わせ |
| 4 | 異物混入検知結果一覧 |
| 5 | 施設受入能力設定画面 |
| 6 | 稼働率・資源化率レポート |
| 7 | 契約・課金管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM(短期排出量予測の高速・高精度化) |
| 2 | LSTM(季節・イベント変動の時系列学習) |
| 3 | OR-Tools(施設配分・収集ルート混合整数最適化) |
| 4 | OpenAI API(自然言語での計画問い合わせ対応) |
| 5 | YOLO系CNN(スマホ画像から異物混入検知) |
| 6 | AWS S3/RDS/SageMaker(データ基盤・ML運用統合) |
| 7 | Mapbox API(収集ルート・地域データ可視化) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上、計画停止を除く障害停止は月間4時間以内とする |
| 性能 | 性能: 排出量予測バッチ処理は自治体1件あたり1時間以内に完了、チャットボット応答は5秒以内を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 自治体データは通信・保管時にAES256相当で暗号化し、自治体情報セキュリティポリシーガイドライン(総務省)に準拠する |
| データ保持 | データ保持: 収集・排出実績データは最低5年間保存し、監査・補助金申請根拠資料として提供可能な状態を維持する |
| 同時接続 | 同時接続: 自治体・施設利用者合計500アカウント規模での同時アクセスに耐える構成とする |
| 運用 | 運用: システム障害時は4時間以内に一次復旧、月次バックアップに加え日次差分バックアップを実施する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証（Excel＋ヒアリング） | パイロット自治体数箇所の過去の収集データ・重量データをExcelで集計し、季節・イベント別の排出量を人手で推計して職員に提示、予測の使い道と精度への要望を確認する。 | 交通費とヒアリング用資料作成費のみ |
| ②最小システム（予測ダッシュボードの試作） | 収集データをアップロードすると排出量予測とグラフを表示する簡易ダッシュボードを外部エンジニアに発注し、実データで予測精度と操作感を検証する。 | AI利用料と外注費で数か月分の水準 |
| ③本開発（最適化・チャット機能を含む正式版） | 混合整数最適化エンジンと自然言語対話AI、画像解析による異物混入検知機能を組み込んだ正式版を開発し、自治体・施設向けに本稼働させる。 | 開発チーム常駐での外注費が数か月分の水準 |
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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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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5〜10万人規模の自治体・環境部廃棄物対策課の課長または係長 | 現場のExcel運用実態と予算編成時期を把握し、PoC協力を打診できる | 環境省廃棄物処理施設整備計画の説明会や都市清掃会議の総会で名刺交換する |
| 堆肥化・バイオガス化施設を運営する事業者の施設長・工場長 | 原料受入量の変動実態と稼働率データの取得可否を確認できる | 日本有機資源協会やメタン発酵推進協議会の会員名簿から個別に訪問依頼する |
| 環境省環境再生・資源循環局廃棄物適正処理推進課の担当者 | 循環型社会形成推進交付金の要件やDX施策との整合性を確認できる | 環境省の一般廃棄物処理施設整備に関する説明会・意見交換会に参加して接点を作る |
| 廃棄物処理コンサル会社(自治体向け計画策定支援実績のある企業)の営業責任者 | 代理店提携と既存自治体案件へのアドオン提案の可能性を探れる | 全国産業資源循環連合会の会員企業に直接連絡し協業打診の面談を設定する |
| 収集車IoTセンサーメーカー(重量計・GPS機器)の事業開発担当者 | 収集車データの取得方式とAPI連携の技術的可否を確認できる | 環境施設展・NEW環境展などの業界展示会でブース訪問し商談機会を得る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 廃棄物処理コンサル企業への協業打診 | 既存の廃棄物処理コンサル企業に「自治体向け提案に同席させてほしい、予測データは無償で提供する」と伝え、パイロット候補の自治体探しを一緒に進める。 |
| 廃棄物処理団体・研究会への参加 | 全国都市清掃会議や廃棄物資源循環学会の研究会に参加し、担当者に「Excel運用で困っていることを聞かせてほしい」とヒアリングを依頼する。 |
| 堆肥化・バイオガス施設事業者への直接訪問 | 施設運営事業者に「原料供給の予測が立てば投資判断に使えるはず、今どこで困っているか教えてほしい」と聞き、無償のPoCを提案する。 |
| 食品リサイクル法の報告支援からの接点づくり | 再生利用等実施率の報告に困っている自治体担当者に「報告フォーマット作成を手伝う」と申し出て、日々の課題を聞く接点を作る。 |
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 新創業融資制度 | 法人設立から間もない創業者、開業前後の事業者 | 自治体への提案活動やデータ基盤構築の期間の人件費・外注費に充てられる。融資額は500万円を想定し、着金までは自己資金100万円と組み合わせて使う想定。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の少ない法人・個人事業主） | 自治体・施設向けの営業資料作成やウェブサイト整備、業界団体の展示会出展など販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| IT導入補助金 | ITツールを開発・提供する中小企業・小規模事業者 | 予測ダッシュボードやSaaSが登録IT導入支援事業者のツールとして認定されれば、自治体・施設側の導入負担が下がり販売促進材料になる。 |
| 環境省 二酸化炭素排出抑制対策事業費等補助金 | CO2排出抑制に資する事業を行う事業者・自治体 | 生ごみ資源化によるCO2削減効果を検証する実証段階で、データ収集機器や画像解析システムの導入費用が補助対象になりうる。 |
| NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業 | AI・データ活用による技術開発を行うスタートアップ | 時系列予測モデルや混合整数最適化エンジンの開発は研究開発要素が強く、PoCフェーズの技術開発費の助成対象になりうる。 |
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。
この領域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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です