Who（誰が）
大規模地下街運営会社、地下道・地下駐車場を管理する自治体道路部局、地下鉄事業者の防災担当者が主な利用者であり、買い手候補は警備・ビルメンテ・気象データ関連の事業会社
対象とする社会課題：地下街・地下道の浸水対策計画が属人的・後手対応で被害想定が甘い
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。
地下街や地下道の防災計画は、数年ごとに異動する担当者が10年以上前のマニュアルを引き継ぐだけの現場が多く、防水扉を閉めるタイミングや避難誘導の判断は個人の経験に頼りきりだ。専門の防災コンサルを継続的に雇う予算がない中小の管理会社ほど、豪雨のたびに手探りの対応を迫られている。判断の根拠を誰でも見える形にすることが、床上浸水や運行停止を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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地下街・地下道の防災責任者がブラウザでダッシュボードを開くと、気象庁の10分間隔・250mメッシュ降雨予測と施設のBIM図面、過去の浸水履歴をAIが突き合わせ、3時間先までの浸水到達時刻と水深を地図上に表示します。
「防水扉A閉鎖まで残り18分」「出入口B想定水深20cm、避難優先度：高」といった具体的な行動指示がチャット画面に届き、担当者は「地下2階の排水ポンプは稼働しているか」と自然言語で聞き返せます。豪雨時は自治体のLアラートと連携した避難情報配信も確認ボタン一つで実行でき、平常時は月次で防水扉増設の優先箇所を提案するレポートが自動生成されます。10年前の紙マニュアルと異動担当者の経験則に頼っていた現場を、データに基づく判断に置き換えます。
全国に約90か所ある大規模地下街と数千を超える地下道・地下駐車場は、近年の時間降雨量50mm超のゲリラ豪雨や台風時に浸水被害が多発しているが、多くの管理者（商業施設運営会社、地下街組合、地方自治体道路管理課）は防災計画を10年以上前の想定に基づく紙のマニュアルで運用している。
担当者は数年ごとの人事異動で防災専門知識が蓄積されず、避難誘導や防水扉閉鎖の判断が現場の経験則に依存している。国交省調査では地下空間の浸水想定区域内施設のうち約4割が最新のタイムライン防災計画を未整備のままとされる。中小規模の地下街運営者（従業員50名未満の管理会社が大半）は専門の防災コンサルを継続的に雇う予算がなく、豪雨予測と施設構造を組み合わせたシミュレーションを自前で行えない。結果として、避難開始判断の遅れや防水設備の誤作動・未作動が繰り返され、2021年以降も複数の地下街で床上浸水・地下鉄運行停止が発生している。
予測AIが気象庁提供の降雨ナウキャスト・河川水位データと施設のGISモデルを組み合わせ、機械学習（勾配ブースティング＋物理ベースの流体近似モデルのハイブリッド）で浸水到達時刻・深さを算出する。
最適化AIが防水扉閉鎖順序・避難ルートを施設構造上の制約下で計算し、被害最小化する行動計画を秒単位で更新する。自然言語対話AIが管理担当者からの質問応答、訓練シナリオのフィードバック生成、避難情報メッセージ文案作成を担う。画像解析AIは監視カメラ映像から浸水初期兆候（排水溝の逆流、床の湿り）を検知し、予測モデルの入力を補正する。
地下街・地下道管理者（施設管理担当者、防災責任者）が専用ダッシュボードにログインすると、AIが気象庁の降雨予測データ（10分間隔・250mメッシュ）と施設のBIM/CAD図面、過去の浸水履歴を統合し、3時間先までの浸水到達時刻・水位をシミュレーションして表示する。
担当者は「防水扉A閉鎖まで残り18分」「出入口B想定水深20cm、避難優先度：高」といった具体的アクション付き警告をチャット形式のAI対話画面で受け取り、疑問点（例：地下2階の排水ポンプ稼働状況を教えて）をそのまま自然言語で質問できる。平常時はAIが月次で降雨パターンと施設老朽化データを解析し、防水扉・止水板の増設優先箇所を自動提案する計画レポートを生成する。訓練シーズンには過去の実際の豪雨イベントを再現したシナリオ訓練モードを提供し、AIが避難誘導の所要時間を採点しフィードバックする。豪雨発生時は自治体の防災無線・Lアラートと連携し、AIが自動で近隣地下施設間の避難情報共有メッセージ案を生成、担当者が確認ボタン一つで配信できる。
| 外部防災コンサル委託費（年次計画策定・見直し） | 年額300万〜1000万円 |
| 床上浸水による営業停止・売上損失（中規模地下街1回あたり） | 1回あたり500万〜2000万円の目安 |
| 担当者異動時の引継ぎ・再教育コスト（外部講師招聘含む） | 年額50万〜100万円の目安 |
| 避難誘導遅延に伴う賠償・保険料増分 | 年額20万〜100万円の目安（施設保険料上乗せ分） |
| SaaS月額利用料（大規模地下街） | 月額60万円（年額720万円） |
| 導入・データ構築支援費（初年度一括、BIM連携含む） | 初年度一括300万〜800万円 |
| 年次防災計画レポート＋訓練シナリオパッケージ | 年額80万〜230万円（レポート50万〜150万円＋訓練30万〜80万円） |
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全国約90か所の大規模地下街・数千か所の地下道は防水扉閉鎖や避難誘導の判断を数年で異動する担当者の経験則に依存しており、国交省調査では浸水想定区域内施設の約4割が最新のタイムライン防災計画を未整備のままにしている。
従業員50名未満の管理会社が大半で、年間300万〜1000万円の防災コンサルを継続契約する予算がなく、豪雨予測と施設構造を組み合わせたシミュレーションを自前で行えない。結果として2021年以降も避難開始判断の遅れや防水設備の誤作動・未作動による床上浸水・運行停止が繰り返されており、属人化した紙運用を置き換える仕組みが必要とされている。
MVPは予測モデルの精度検証やBIM連携仕様が実運用データを見ながら変わりやすいため、要件定義とPhase1のモデル構築・実証は準委任契約が向く。
BIM図面取込・ダッシュボード表示など仕様が固まった部分は請負契約で範囲・納期・検収基準を明確にし、Phase2以降の訓練シナリオ機能や自治体連携機能は再び準委任で段階的に進めるのが望ましい。発注時はAIの予測精度（到達時刻誤差±10分以内）を検収条件に含めるか、努力目標にとどめるかを契約書上で明確に区別すること、また気象データAPI利用料や施設ごとのBIM形式差異による追加工数を別途見積り対象として明記することが必要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 地下街・地下道・地下駐車場の施設管理担当者および防災責任者（商業施設運営会社、地下街組合の現場担当） |
| セカンダリ | 自治体道路管理課の防災担当職員、地下鉄事業者の運行管理部門 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当（施設マスタ・気象APIキー・アラート閾値の設定管理）および各施設側のシステム管理者（利用者アカウント管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 浸水予測シミュレーション機能 | 気象庁降雨予測・GISモデルを入力→勾配ブースティング＋物理近似AIで解析→浸水到達時刻・水深を出力 |
| 防水扉閉鎖・避難ルート最適化機能 | 浸水予測結果と施設構造制約を入力→最適化AIが閉鎖順序・避難ルートを計算→秒単位の行動計画を出力 |
| AI対話チャット機能 | 担当者の自然言語質問を入力→対話AIが施設データを検索・回答生成→チャット画面に回答を出力 |
| 監視カメラ画像解析による浸水兆候検知機能 | 監視カメラ映像を入力→画像解析AIが排水溝逆流・床の湿りを検知→予測モデルへ補正データを出力 |
| 降雨・河川データ統合取得機能 | 気象庁10分間隔250mメッシュ降雨・河川水位データを入力→API取得・正規化→予測AIへ供給 |
| BIM/CAD図面・過去浸水データ取込機能 | 施設BIM/CAD図面と過去浸水履歴を入力→座標変換・学習データ整形→初期予測モデルへ登録 |
| 月次防水設備増設優先度レポート生成機能 | 降雨パターンと施設老朽化データを入力→AIが解析→防水扉・止水板増設優先箇所レポートを出力 |
| 訓練シナリオ自動生成・採点フィードバック機能 | 過去豪雨イベントデータを入力→AIがシナリオ再現・避難時間を採点→担当者へフィードバックを出力 |
| 避難情報共有メッセージ自動生成・配信機能 | 浸水予測結果と近隣施設情報を入力→対話AIがメッセージ文案を生成→確認ボタンで一斉配信 |
| 自治体防災無線・Lアラート連携機能 | 自治体のLアラート・防災無線情報を入力→システムが受信・突合処理→ダッシュボードへ警告表示 |
| 年次防災計画書自動生成機能 | 施設データ・シミュレーション結果を入力→AIがタイムライン防災計画書を生成→提出用PDFを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities（施設マスタ） | facility_id, name, type, address, owner_org_id, bim_model_url, capacity, created_at |
flood_predictions（浸水予測） | prediction_id, facility_id, forecast_time, arrival_time, water_depth_cm, confidence_score, model_version |
rainfall_data（降雨データ） | rainfall_id, mesh_code, observed_at, precip_mm, source, forecast_horizon_min |
facility_structures（施設構造） | structure_id, facility_id, element_type, floor_level, coordinates, status |
evacuation_plans（避難計画） | plan_id, facility_id, route_id, priority, estimated_time_min, generated_at |
alerts（アラート） | alert_id, facility_id, alert_type, message, severity, issued_at, acknowledged_at |
training_sessions（訓練セッション） | session_id, facility_id, scenario_id, participant_count, evacuation_time_sec, score, conducted_at |
contracts（契約管理） | contract_id, org_id, facility_id, plan_type, monthly_fee, start_date, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 浸水予測ダッシュボード |
| 2 | AI対話・質問応答画面 |
| 3 | 防水扉・避難ルート指示画面 |
| 4 | 訓練シナリオ実施画面 |
| 5 | 年次防災計画レポート画面 |
| 6 | アラート配信・確認画面 |
| 7 | 施設・契約管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（GIS・大規模データ処理基盤の実績多数） |
| 2 | PostGIS（地理空間データの高速検索・解析用） |
| 3 | XGBoost（勾配ブースティングで浸水到達予測を構築） |
| 4 | LangChain＋LLM API（対話応答・レポート自動生成） |
| 5 | Mapbox（浸水シミュレーションの地図可視化） |
| 6 | Kafka（気象・水位データのリアルタイム連携） |
| 7 | Auth0（自治体・施設ごとの権限管理を分離） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 豪雨警戒時の稼働率99.9%以上を維持し、月間停止時間を45分以内に抑える | 豪雨警戒時の稼働率99.9%以上を維持し、月間停止時間を45分以内に抑える |
| 浸水予測は10分間隔で更新し、ダッシュボード表示までのレスポンスを3秒以内とする | 浸水予測は10分間隔で更新し、ダッシュボード表示までのレスポンスを3秒以内とする |
| 施設図面・監視カメラデータは匿名化処理を施し、ロールベースのアクセス権限管理を導入初期から適用する | 施設図面・監視カメラデータは匿名化処理を施し、ロールベースのアクセス権限管理を導入初期から適用する |
| 浸水到達時刻の予測誤差を1年目末までに±10分以内とし、以降も実測センサーで継続検証する | 浸水到達時刻の予測誤差を1年目末までに±10分以内とし、以降も実測センサーで継続検証する |
| 気象データ提供元は2社以上と並行契約し、API停止時も予測処理を継続できる構成とする | 気象データ提供元は2社以上と並行契約し、API停止時も予測処理を継続できる構成とする |
| 全データを1時間ごとに自動バックアップし、RPO1時間・RTO4時間以内で復旧できる体制を整える | 全データを1時間ごとに自動バックアップし、RPO1時間・RTO4時間以内で復旧できる体制を整える |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 気象庁の降雨データと一施設分の図面を使い、担当者へのヒアリングと手動シミュレーション（表計算ソフト）で浸水到達時刻を予測し、実際の被害状況と比較検証する | データ購入費と交通費程度 |
| ②最小システム | 数施設分のBIM図面を取り込み、降雨予測APIと連携した簡易ダッシュボードを構築し、チャット形式のアラート機能を試作する | 外注で数か月分の開発費とAPI利用料 |
| ③本開発 | 最適化AIによる防水扉閉鎖順序・避難ルート計算、画像解析AIによる浸水兆候検知、複数施設への展開基盤を構築する | 専門エンジニア複数名の人件費と長期のシステム開発費 |
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 |
|---|---|---|
| 国土交通省 水管理・国土保全局 防災課の地下街浸水対策担当官 | 地下街浸水対策ガイドラインの運用実態と補助金制度の最新情報を把握するため | 国交省の地下街浸水対策検討会・パブコメ窓口経由でヒアリング依頼を送付 |
| 大規模地下街（例：札幌駅前地下歩行空間、八重洲地下街等）の防災担当マネージャー | 現場の防水扉運用・避難誘導の実態と紙マニュアルの課題を直接確認するため | 全国地下街連絡協議会や施設管理会社の代表電話から防災担当部署に取次依頼 |
| 気象庁指定気象予報業務許可事業者（民間気象会社）の法人営業担当 | 降雨ナウキャストAPIの提供条件・利用料・データ更新頻度を確認するため | 各社ウェブサイトの法人向け問い合わせフォームから資料請求・商談設定 |
| ビルメンテナンス大手（例：日本ビルメンテナンス協会加盟企業）の防災・設備管理事業部長 | 代理販売提携の可能性と既存顧客の地下街・地下駐車場案件を確認するため | 業界団体の会員名簿から窓口を特定し、共同提案の面談を打診 |
| 地下街組合連合会（全国地下街連絡協議会）の事務局担当者 | 全国90か所の地下街への一括導入提案の窓口となるか確認するため | 協議会の総会・研修会に参加し名刺交換後にフォローアップ面談を依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地下街組合連合会への直接アプローチ | 組合の会合等に出席し、「浸水対策のタイムライン防災計画を自動化するツールを開発している、実証にご協力いただけないか」と伝える |
| 自治体防災部局への提案 | 水防法改正対応の相談窓口に「避難確保計画の作成支援ツールの実証パートナーを探している」と持ちかける |
| ビルメンテナンス大手との協業提案 | 既存の設備管理契約先に対し「防水扉の稼働状況を可視化するダッシュボードを共同で試したい」と提案する |
| 防災工学の研究者・大学研究室との接点 | 研究者に「浸水予測AIの検証データを提供してほしい」と依頼し、紹介を通じて施設管理者につなげる |
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 新創業融資制度 | 創業初期の法人・個人事業主 | 運転資金・設備資金の融資枠として、500万円規模の資金調達候補になる制度です |
| 中小企業庁 ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 中小企業者・小規模事業者 | 浸水予測AIモデルやBIM連携システムの試作開発費の一部を補助対象とできる可能性がある制度です |
| 中小企業庁 IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者 | SaaS型ダッシュボードやチャットAI対話機能の導入・実装費用が補助対象となりうる制度です |
| NEDO Deep Techスタートアップ支援事業（NEDO STS） | 研究開発型スタートアップ | 予測AI・最適化AIの研究開発費や実証実験費を支援対象とする制度です |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業） | 研究開発型スタートアップ | 防災・インフラ分野の技術開発を政府調達につなげる仕組みとして活用できる制度です |
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DXに取り組む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。実際の需要や成功を保証するものではありません。