Who（誰が）
全国約1,700自治体のうち人口10万人以上の中規模市約300市の防災担当課職員（3〜5名体制）を主要ユーザーとする。
対象とする社会課題：避難所備蓄物資の期限切れ・偏在・不足を防ぐ仕組みがない
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。
全国各地の指定避難所では、水や食料、簡易トイレなどが施設ごとにばらばらに管理されている。防災担当の職員は限られた人数でExcelや紙の台帳と向き合い、棚卸しは後回しになりがちだ。気づけば期限切れの食品を廃棄する一方で、別の避難所では乳児用ミルクが足りない。災害が起きてから困るのではなく、平時のうちに在庫を見える化し、必要な場所に必要な物資を回す仕組みが自治体には求められている。
※ 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630万円の申請資料も、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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『ソナエ・サイクル』は、避難所の防災備蓄をスマホとAIで管理するクラウドサービスです。
学校や公民館の備蓄庫担当者が月1回、水や食料、簡易トイレの棚をスマホで撮影するだけで、AIが品目・数量・賞味期限を自動読取し在庫台帳を更新します。防災担当職員は「A小学校の水は足りているか」とチャットボットに聞けば在庫状況と補充要否が即座にわかり、賞味期限が近い食品は近隣施設やフードバンクへの移送プランをAIが自動提案します。これまでExcelと紙台帳で3〜5名の職員が手作業管理し、期限切れ廃棄と品目偏在が同時発生していた状態を、月次の入力とAI判断だけで解消し、廃棄と不足の両方を減らす仕組みです。
全国約9万カ所の指定避難所には水・食料・毛布・簡易トイレ等が分散備蓄されているが、多くの自治体防災担当課は3〜5名程度の職員でExcelや紙台帳による管理を行い、期限切れ廃棄や不足時の緊急購買が頻発している。
人口20万人規模の市では年間数百万円分の食品を廃棄しつつ、別の避難所では乳児用ミルクや簡易トイレが不足するという偏在も同時に起きている。施設ごと・品目ごとに台帳形式が異なり、全体最適で配分する仕組みが自治体内に存在しない。人手不足の防災課では棚卸し・入替作業が後回しになりやすく、実際の災害発生まで問題が可視化されにくいことが未解決の背景である。
需要予測AIが人口統計・避難所開設履歴・季節要因から施設別必要備蓄量を算出し、画像解析AIがスマホ撮影から品目・数量・賞味期限をOCR/物体認識で自動読取する。
最適化アルゴリズムが期限切れリスクと施設間過不足を同時に解消する再配分・入替計画を生成し、対話AI（LLM）が職員の問い合わせに自然言語で回答し操作を代行する。これらが連動し、棚卸し・台帳突合・配分判断を月次バッチから準リアルタイムへ置き換える。
各避難所（学校・公民館・体育館）の備蓄庫にQRコード台帳とスマホ入力アプリを配布し、職員が月1回の棚卸しで数量・賞味期限を撮影入力すると、AIが画像解析で品目・期限を自動読取し在庫DBを更新する。
AIは避難所ごとの想定避難者数（人口統計・過去の避難所開設実績）から必要物資量を予測し、期限切れ前の物資を近隣施設や福祉団体・防災訓練へ回す最適配分プランを自動生成する。防災担当職員はチャットボットに「A小学校の水は足りているか」と聞くだけで在庫状況と推奨アクションを自然言語で受け取れる。配送が必要な場合はAIが物流パートナーの空き車両とマッチングし配車手配まで一括完了する。
| 期限切れ備蓄食品・物資の廃棄処分費(人口10万人規模市、避難所50〜80カ所想定) | 年間150〜200万円 |
| 在庫不足時の緊急購買費(乳児用ミルク・簡易トイレ等のスポット調達) | 年間50〜80万円 |
| 職員による手作業の棚卸し・台帳突合の人件費(3〜5名×年数十時間) | 年間概算60〜100万円相当(人件費換算) |
| 備蓄偏在による災害時の追加輸送・代替調達コスト(発災時想定) | 1回あたり30〜100万円(発災時のみ発生) |
| 自治体向けSaaS利用料(避難所65施設×月2,500円換算) | 月額約16万円(年間約195万円) |
| 物資再配分・セカンダリー販売の仲介手数料(移送費の10〜15%、販売額の15%) | 月間数万円〜(マッチング成立件数に応じ変動) |
| 防災計画コンサル・分析レポート(年1回) | 年間50〜150万円(単発契約) |
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人口20万人規模の市でも防災担当課は3〜5名程度しかおらず、9万カ所ある指定避難所の在庫をExcelや紙台帳で個別管理しているため、期限切れ廃棄と品目偏在が同時に起きている。
棚卸しの手間から入替作業が後回しになり、乳児用ミルクや簡易トイレの不足は実際の災害発生まで気づかれないことが多い。施設ごとに台帳形式がバラバラで、市全体で在庫を融通する仕組みが存在しないことが根本原因である。
MVP開発（QR台帳・スマホ入力・画像解析AI・ダッシュボード）は要件が固まりやすいため請負契約が向くが、需要予測AIとチャットボットは自治体ごとのデータ特性で精度検証を繰り返す必要があり準委任契約が適する。
PoC〜初期導入フェーズ（0〜18ヶ月）は準委任で仕様変更に柔軟対応し、機能が固まった横展開フェーズ以降は請負での追加開発に切り替える二段階契約を推奨する。発注時は画像解析AIの読取精度目標値（例：品目識別率90%以上）を検収基準として契約書に明記し、精度未達時の改修義務範囲を事前合意しておくことが必要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村の防災担当課職員（避難所の在庫棚卸し・補充判断を行う3〜5名程度のチーム） |
| セカンダリ | 避難所（学校・公民館）の施設管理担当者、物流会社・防災食品メーカーの提携窓口担当者 |
| 管理 | 自治体防災課の管理者（施設・権限設定、契約更新管理）およびソナエ・サイクル運営側のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| QRコード台帳発行機能 | 施設・品目マスタ情報を入力→QRコードを自動生成→棚札用QRシール印刷データを出力する |
| スマホ撮影入力機能 | 職員が備蓄品棚を撮影→画像をアプリからアップロード→AI解析キューへ自動送信する |
| 画像解析AI機能 | 撮影画像を入力→OCR/物体認識で品目・数量・賞味期限を抽出→在庫DBへ自動登録する |
| 需要予測AI機能 | 人口統計・避難所開設履歴・季節要因を入力→AIが施設別必要備蓄量を算出→推奨在庫量を出力する |
| 最適配分プラン生成機能 | 在庫DBと予測需要を入力→最適化アルゴリズムで期限切れ・過不足を解消→施設間再配分プランを提示する |
| 対話AIチャットボット機能 | 職員の自然言語質問を入力→LLMが在庫DBを照会・要約→回答と推奨アクションをチャットで返信する |
| 物流マッチング・配車手配機能 | 確定した再配分プランを入力→物流パートナーの空き車両を検索・照合→配車手配と伝票発行を行う |
| 在庫DB統合管理機能 | 各施設からの入力データを集約→品目・数量・期限を突合統合→施設別在庫一覧をリアルタイム表示する |
| セカンダリー販売仲介機能 | 賞味期限半年以内の食品情報を入力→フードバンク等へ自動通知→成約時の手数料算出と請求書を発行する |
| 防災計画レポート生成機能 | 蓄積された在庫・廃棄データを入力→分析エンジンで集計・傾向抽出→年次防災計画コンサルレポートを出力する |
| 自治体向け管理ダッシュボード機能 | 在庫・廃棄率・KPI各種データを入力→集計処理→自治体担当者向け画面にグラフ表示する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, address, type, capacity_estimate, municipality_id, lat, lng |
inventory_items | item_id, facility_id, category, product_name, quantity, expiry_date, unit_price, last_checked_at |
stocktake_logs | log_id, item_id, staff_id, photo_url, ocr_result, quantity_before, quantity_after, checked_at |
demand_forecasts | forecast_id, facility_id, item_category, predicted_quantity, population_basis, season_factor, calculated_at |
reallocation_plans | plan_id, source_facility_id, dest_facility_id, item_id, quantity, status, expiry_deadline, created_at |
transport_matches | match_id, plan_id, carrier_id, vehicle_id, fee_amount, scheduled_at, status |
municipalities | municipality_id, name, contract_plan, contract_start, billing_facility_count |
chat_logs | chat_id, staff_id, facility_id, question_text, answer_text, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・自治体選択画面 |
| 2 | 避難所一覧マップ画面 |
| 3 | 在庫棚卸し入力画面 |
| 4 | QRスキャン撮影画面 |
| 5 | 在庫詳細・期限一覧画面 |
| 6 | 再配分プラン確認画面 |
| 7 | チャットボット対話画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（自治体向けSaaSの可用性・セキュリティ実績が豊富） |
| 2 | Amazon Rekognition（食品ラベルOCR・物体認識に活用） |
| 3 | PostgreSQL（在庫・需要予測データの構造化管理に適する） |
| 4 | Python/FastAPI（需要予測・最適化ロジックの実装速度重視） |
| 5 | React Native（自治体職員のスマホ棚卸し入力用アプリ） |
| 6 | OpenAI API（対話AIによる自然言語問い合わせ対応） |
| 7 | Auth0（自治体単位のアクセス権限管理・SSO対応） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上を維持し、月間ダウンタイムを3.6時間以内に抑える |
| 性能 | 性能: 画像解析AIの処理時間は1枚あたり5秒以内とし、同時アップロード100件まで遅延なく処理する |
| セキュリティ | セキュリティ: 自治体データは国内データセンターに保管し、通信・保存データをTLS1.3およびAES256で暗号化する |
| 運用 | 運用: 棚卸しデータのバックアップを毎日1回自動取得し、30日間保持する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目時点で避難所2万カ所・月間数十万件の画像処理に対応できるよう水平スケール構成を採る |
| アクセシビリティ | アクセシビリティ: 60代以上の職員でも3タップ以内で棚卸し入力を完了できるUI設計とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1自治体・数施設の職員に協力してもらい、紙とExcelで棚卸しデータを持ち込んでもらい、必要備蓄量の仮説を手動集計で確認する。システムは作らず需要とやり方だけを検証する | 交通費と印刷物程度の水準 |
| ②最小システム | スマホ入力フォームと既存の画像解析AI APIを組み合わせたQRコード台帳の試作を作り、実際の棚卸し作業で使ってもらい入力の手間と読み取り精度を確認する | 既存AI APIの利用料と小規模なアプリ外注費の水準 |
| ③本開発 | 需要予測AI・最適配分アルゴリズム・対話AI（チャットボット）を統合したSaaSを開発し、複数自治体へ横展開できる基盤とサポート体制を整える | 外注開発で数か月分の開発費用がかかる水準 |
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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10万人規模市の防災担当課係長・課長級職員 | 備蓄管理の実務課題とExcel運用の限界を最も具体的に把握している当事者 | 市議会議員・防災士会経由の紹介、または防災産業展での名刺交換から面談設定 |
| 都道府県防災担当部局の備蓄・物資調整担当者 | 市町村への横展開時の紹介元となり広域防災計画との整合確認が必要 | 都道府県防災会議の公開資料から担当部署を特定し電話でアポイント依頼 |
| 防災食品メーカー（尾西食品・アルファ食品等）の自治体営業担当 | セカンダリー販売の仲介先候補であり在庫データ連携の提携条件を詰める相手 | 防災産業展（防災・減災フェア等）のブースで名刺交換し商談化 |
| 地場中小物流会社（3PL・軽貨物）の配車管理責任者 | 空き車両マッチングの実運用可否と料率感を確認する必須の提携相手 | 商工会議所の物流部会や地域トラック協会経由で紹介を依頼 |
| フードバンク団体（セカンドハーベスト・地域フードバンク）の受入担当者 | 期限切れ前食品の受入条件・衛生管理基準を把握し仲介手数料モデルを設計するため | 全国フードバンク推進協議会の加盟団体リストから直接メール問い合わせ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 防災士・自治体OBのつながり | 知人の防災士や元防災担当職員に「備蓄管理で困っている自治体を知らないか」と聞き、紹介してもらった担当課へ直接連絡する |
| 都道府県主催の防災担当者研修会 | 研修会に参加者として出席し、休憩時間に「棚卸しの手間を減らす仕組みを試しているが話を聞かせてほしい」と個別に声をかける |
| 既存の防災コンサル会社との連携 | 自治体案件を持つ防災コンサル会社に「御社の顧客先でPoCに協力してくれる自治体を紹介してほしい」と提携を依頼する |
| 防災産業展・自治体向け展示会への出展 | 小さくブースを出し「棚卸し作業を撮影入力だけで終わらせる仕組みです」と実演し、名刺交換した担当課に個別訪問を申し込む |
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 | 法人設立直後で担保・保証人を用意しにくい創業者 | 運転資金の融資として 630万円 規模の調達が候補になり、設立初期のシステム開発費・人件費に充当できる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数が一定以下の法人・個人事業主） | 防災産業展への出展費や自治体向けチラシ・営業資料の作成費など、販路開拓の経費に使える枠がある |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定または創業から一定期間内の事業者 | 創業初期の人件費・広告費・専門家活用費の一部を助成対象にできる可能性があり、代表1名体制の初動を支える |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（ITツールを導入する側） | 自社のクラウド基盤・チャットボット等の開発・導入コストの一部が対象になり得るほか、導入先の自治体・提携事業者への紹介材料にもなる |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | 地方自治体（防災DXを進める市区町村） | 顧客である自治体側がこの交付金を活用してSaaS導入費を確保できる場合があり、営業時に予算確保の相談材料として案内できる |
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DX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。
※ バッジは閲覧・登録などの自動集計にもとづく相対表示です