Who（誰が）
全国の市区町村道路管理課・上下水道局・危機管理課の職員、および道路陥没等を通報する住民が対象である。
対象とする社会課題：道路陥没等の住民通報をAIが受付・自動仕分けする自治体基盤
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。
道路の陥没やひび割れは、電話とFAXが主な受付手段の自治体では夜間や休日に埋もれてしまう。数名規模の職員が聞き取りと振り分けを手作業で行う中、誤送付や重複対応の見落としが常態化し、通報から補修までの遅れが事故につながる例も出ている。住民の「伝えたのに届かない」という不安をなくし、現場の職員が本来の判断業務に集中できる仕組みが必要だと考えた。
※ 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680万円の申請資料も、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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住民は道路の陥没やひび割れを見つけたら、LINEの「ミチモリAI」を開いて写真を撮り、位置情報を送るだけで通報が完了する。
AIチャットボットが「いつから」「どのくらいの大きさか」を対話形式で聞き取り、画像から緊急度を自動判定。裏側では最適化AIが道路課・上下水道局・警察のどこに送るべきかを判断し、自治体の基幹システムに自動登録される。職員は電話対応やFAXの振り分けに追われる代わりに、ダッシュボードで案件を確認し「調査中」「補修完了」とステータスを更新するだけで、住民にも自動で進捗が届く。誤送付や重複通報の突合漏れをなくし、夜間休日でも一次受付が止まらない仕組みをつくる。
全国の市区町村道は約102万kmあり、国交省調査では道路の陥没・損傷通報が年間十数万件寄せられるが、多くの自治体では電話とFAXが受付の主手段で、夜間休日は対応できず放置される事例が多い。
道路管理課の職員は平均数名〜十数名規模で、通報内容の聞き取り・所管課(道路課/上下水道課/警察/電力ガス事業者)への振り分けを人手で行っており、誤送付による対応遅延や、同一箇所への重複通報の突合漏れが常態化している。実際に大阪市や福岡市などで道路陥没による車両事故・人身事故が発生しており、通報から補修までの初動遅れが被害拡大の一因となっている。人口減少で技術系職員の採用難が進む中小自治体(人口5万人未満が全体の約半数)では、この一次受付・振分業務の属人化が特に深刻である。住民側もLINEや電話以外に統一的な通報手段がなく、通報しても「どこに繋がったか分からない」不満が多い。
自然言語対話AI(LLM)が住民との聞き取り対話を行い、通報内容を構造化データに変換する。
画像解析AI(物体検出・分類モデル)が投稿写真から損傷種別と深刻度を推定し、緊急度スコアを算出する。最適化アルゴリズムが緊急度・位置・所管課の業務量を加味して振分先と対応優先順位を自動決定する。時系列予測モデルが過去の陥没発生データと道路年数・交通量・降雨量から将来的な危険箇所を予測し、パトロール計画の提案に活用する。
住民はLINE公式アカウント・専用Webフォーム・電話(音声認識連携)のいずれかから、写真・位置情報・簡単な状況説明を送信するだけで通報が完了する。
生成AIチャットボットが対話形式で「いつ・どこで・どんな状態か」を自動的に聞き取り、画像解析AIが陥没・ひび割れ・冠水・倒木・カーブミラー破損などを分類し、緊急度(即時出動/3日以内/経過観察)を自動判定する。判定結果と位置情報から最適化AIが所管課(道路維持課、上下水道局、電力・通信事業者、警察等)を自動振分し、既存の自治体基幹システム(電子申請・GIS)へAPI連携で登録する。担当職員はダッシュボードで受信案件を確認し、対応状況（受付→調査→補修完了）を更新するだけで住民への自動ステータス通知まで完結する。過去通報データを蓄積し、同一箇所・近接エリアの重複通報を自動でグルーピングし、危険箇所のホットスポットを地図上に可視化する。
| 夜間休日の当番職員の時間外手当・呼び出し対応費(人口3万人規模の町想定) | 年額 約80万円 |
| 重複通報による二重出動の人件費・燃料費ロス(中核市B市規模) | 年額 約150万円 |
| 振分ミス・対応遅延による事故賠償リスク引当(陥没事故1件あたり示談金相場100万〜数百万円を想定した保守的な年間見込み) | 年額 約200万円 |
| 住民からの進捗確認電話対応にかかる窓口職員の稼働時間コスト | 年額 約60万円 |
| SaaS月額利用料(人口5万人未満) | 月額 8万円(年額96万円) |
| SaaS月額利用料(人口30万人以上)+予測分析オプション | 月額 40万円+3万円=43万円(年額516万円) |
| 初期導入・構築費(基幹システム連携・LINE設定・職員研修込み、中規模自治体想定) | 初年度一括 300万円 |
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全国の道路管理課は職員数名〜十数名という体制のまま、年間十数万件の陥没・損傷通報を電話とFAXで受け付けており、夜間休日は事実上放置されている。
通報内容の聞き取りと所管課への振り分けが人手作業のため、誤送付による対応遅延や同一箇所への重複通報の見落としが常態化し、大阪市・福岡市では実際に陥没事故が発生している。人口5万人未満の自治体が全体の半数を占める中、技術系職員の採用難でこの属人的な一次受付業務はさらに逼迫が進む見込みである。住民側もLINEや電話以外に統一的な通報手段がなく、「通報がどこに届いたか分からない」という不満が解消されないままになっている。
PoCフェーズ（実証自治体3団体との通報アプリ・画像分類AI・振分ロジックの検証）は要件が通報200件の実データで初めて固まる性質のため準委任契約が適した想定である。
一方、SaaS正式版のリリース（LINE連携・ダッシュボード・GIS API連携等の機能セット）は仕様が確定した段階での開発となるため請負契約が向く想定である。発注時は自治体ごとに異なる基幹システム（電子申請・GIS）の仕様差異が工数に直結するため、API連携部分は個別自治体ごとに追加見積り条項を契約に明記すべきである。また画像分類AIの正答率90%達成を検収条件に含める場合は、達成基準となるテストデータセットと合格ラインを契約書に事前合意しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 道路の異常を発見して通報する住民（LINEユーザー・電話利用者含む） |
| セカンダリ | 道路管理課・上下水道局・危機管理課の担当職員（振分結果の確認・対応状況更新を行う） |
| 管理 | 自治体情報システム課の担当者およびミチモリAI運営側のカスタマーサクセス担当（アカウント管理・API連携設定・利用状況モニタリング） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| マルチチャネル通報受付 | 住民がLINE/Webフォーム/電話から写真・位置情報・状況説明を送信→受付データを構造化→通報IDを発行し登録する |
| 対話型AI聞き取り(LLM) | 住民の初期入力→生成AIが対話形式で日時・場所・状況を追加質問→不足情報を補完した通報データを出力する |
| 画像解析AI損傷分類・緊急度判定 | 投稿写真→画像分類AIが陥没/ひび割れ/冠水等を判定→損傷種別と緊急度スコア(即時/3日以内/経過観察)を出力する |
| 最適化AI所管課振分 | 緊急度・位置情報・所管課業務量→最適化アルゴリズムが振分先と優先順位を計算→担当課への割当結果を出力する |
| 基幹システムAPI連携登録 | 振分確定案件→GIS/自治体基幹システムAPIへ通報データを送信→登録完了ステータスを受信し反映する |
| 職員ダッシュボード | 担当職員が受信案件一覧を閲覧→対応状況(受付/調査/補修完了)を選択更新→進捗データを保存する |
| 住民向け自動ステータス通知 | 対応状況更新イベント→通知テンプレートを自動生成→LINE/メールで住民へ進捗を送信する |
| 重複通報自動グルーピング | 新規通報の位置・内容→過去通報データと近接度・類似度を照合→同一箇所案件をグループ化して表示する |
| ホットスポット地図可視化 | 蓄積通報データ→発生頻度・種別を集計→危険箇所を地図上にヒートマップ表示する |
| 危険箇所予測・パトロール計画提案(時系列予測AI) | 道路年数・交通量・降雨量・過去陥没データ→時系列予測モデルが将来リスクを算出→パトロール優先エリア案を出力する |
| 外部データ提供・API連携 | 匿名化済み損傷データ→道路メンテナンス事業者/保険会社向けAPIへ抽出・整形→契約に基づき定期配信する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
reports | report_id, municipality_id, reporter_channel, status, urgency_level, category, latitude, longitude, address_text, description_text, created_at, updated_at |
report_images | image_id, report_id, image_url, ai_label, ai_confidence, damage_type, uploaded_at |
ai_classification_results | result_id, report_id, model_version, detected_category, urgency_score, confidence_score, processed_at |
routing_assignments | assignment_id, report_id, assigned_department, assignment_method, assigned_by, assigned_at, sla_deadline |
status_history | history_id, report_id, previous_status, new_status, changed_by, changed_at, comment |
municipalities | municipality_id, name, population_band, contract_plan, api_gis_endpoint, contract_start_date |
duplicate_groups | group_id, representative_report_id, member_report_ids, distance_meters, grouped_at |
hotspot_predictions | prediction_id, municipality_id, area_geohash, predicted_risk_score, road_age_years, traffic_volume, rainfall_mm, prediction_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 住民用LINE通報画面 |
| 2 | Web通報フォーム画面 |
| 3 | 電話音声受付確認画面 |
| 4 | 職員ダッシュボード一覧 |
| 5 | 案件詳細・振分確認画面 |
| 6 | 対応状況更新画面 |
| 7 | 危険箇所ホットスポット地図 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT系LLM API（対話聞き取り生成に実績あり） |
| 2 | 画像分類CNN(YOLO系)（陥没等の物体検出に適す） |
| 3 | LINE Messaging API（住民接点を低コスト構築） |
| 4 | AWS GovCloud相当（政府認定クラウド準拠必須） |
| 5 | PostGIS（位置情報・重複判定に必須） |
| 6 | Kubernetes（自治体毎マルチテナント運用に対応） |
| 7 | Twilio音声認識連携（電話通報のテキスト化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 24時間365日受付、システム稼働率99.5%以上を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: 画像解析AIの判定レスポンスを平均3秒以内、通報登録から振分完了まで平均1分以内とする目安 |
| セキュリティ | セキュリティ: 政府認定クラウドサービスリスト(ISMAP)準拠環境を採用し、通信はTLS1.2以上で暗号化する想定 |
| 個人情報保護 | 個人情報保護: 位置情報・画像等の個人関連情報は自治体情報セキュリティポリシーに準拠し暗号化保管、保持期間は最長5年の想定 |
| 運用 | 運用: データバックアップは日次実施、障害発生時のRTO(目標復旧時間)4時間以内を目安とする |
| 監査 | 監査: 操作ログ・振分判定ログを最低1年間保持し、誤判定検証・監査対応を可能にする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | LINE公式アカウントと担当者による人手対応で通報を受け付け、Excelで所管課への振分を記録する。実証自治体との間で通報の流れ・課題感が仮説通りかを確認する。 | AI利用料はほぼ発生せず、交通費と実証先とのやり取りにかかる工数のみ |
| ②最小システム | 対話botと画像分類AIの簡易版を低コード・外注で構築し、緊急度判定と振分をルールベースで自動化する。担当職員向けの簡易ダッシュボードで進捗を共有できるようにする。 | 外注費で数か月分の開発費＋AI利用料が中心、大きな設備投資はしない水準 |
| ③本開発 | 既存のGIS・自治体基幹システムとAPI連携し、最適化アルゴリズムと時系列予測モデルを実装してSaaSとして正式リリースする。複数自治体への横展開を前提にした運用体制を整える。 | エンジニア複数名体制での継続開発費と自治体側システム連携費が中心となる水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 実証候補自治体の道路管理課長・道路維持課長(人口5〜10万人規模の市区町村) | 現場の通報対応フローと課題感を直接把握し、PoC協力の合意を得るため | 総務省先進事例集や道路協会の会員名簿から候補市を抽出し首長政策室経由で打診 |
| 総務省 自治体DX推進室、または国交省道路局道路交通管理課の担当官 | 自治体DX交付金・道路メンテナンスDX関連予算の活用可否と制度動向を確認するため | 各省の公開相談窓口・オンライン説明会に参加し名刺交換後にヒアリング依頼 |
| GIS・道路台帳システムベンダー(パスコ、朝日航洋、日本測地系企業等)の自治体営業責任者 | API連携の技術要件とベンダー経由の代理店提携可能性を確認するため | 国土交通省道路メンテナンス会議や展示会(自治体総合フェア等)で名刺交換 |
| LINEヤフー株式会社 公共戦略・自治体パートナーシップ担当 | LINE公式アカウントの自治体向け連携条件とAPI利用範囲を確認するため | LINE社の自治体向け問い合わせフォームまたは既存自治体担当者の紹介 |
| 全国市長会・全国道路利用者会議等の業界団体事務局担当者 | 会員自治体への紹介・展示機会を得て営業リード獲得ルートを構築するため | 団体の総会・研修会に来賓招待枠で参加し事務局と関係構築 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 道路管理課への直接アプローチ | 知人紹介や行政向けセミナーの名刺交換をきっかけに「実証実験として一定期間、費用を抑えた形で通報振分の仕組みを試してほしい」と持ちかける。 |
| 国交省・総務省関連の実証事業公募 | 自治体DX関連の実証フィールド公募に「通報AI振分の実証先を募集中」として応募し、受け入れ自治体とマッチングしてもらう形で接点を作る。 |
| GIS・道路台帳システムベンダーとの提携 | 既存ベンダーの営業担当に「御社の導入自治体に通報振分機能を追加提案したい、まず数団体で試させてほしい」と共同提案を依頼する。 |
| 全国市長会・道路協会等の業界団体イベント | 勉強会・展示会でデモブースを出し、「今なら初期の実証パートナーとして優先的に条件を相談できる」と担当者に直接声をかける。 |
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 新創業融資制度（新規開業資金） | 税務申告を2期終えていない創業者・法人設立直後の代表者 | 自己資金100万円に対して無担保無保証で運転資金を借りられる制度であり、この事業の創業融資（融資合計 680万円）はこの制度の利用を想定している。設立から着金まで数か月かかる点も踏まえて早期申込が必要。 |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内での創業を予定・実行して間もない中小企業・個人事業主 | PoC構築期の人件費や実証費の一部を助成対象にできる可能性があり、自治体との実証連携を進める初期フェーズの資金負担を軽減できる。 |
| 小規模事業者持続化補助金（創業枠） | 小規模事業者・創業間もない事業者 | 自治体向け営業資料の制作、Webフォーム・LINE公式アカウントの構築、業界団体イベントへの出展費など、初期の販路開拓費用に充当しやすい。 |
| 信用保証協会の制度融資（創業関連保証） | 創業前〜創業後間もない中小企業 | 公庫融資に加えて自治体の制度融資・信用保証を組み合わせることで、PoCから初期商用化までの運転資金の厚みを持たせられる。 |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | 地方公共団体（自治体側が申請主体） | 自社が直接受給する制度ではないが、導入自治体側がこの交付金を活用してSaaS導入費・API連携費を賄えるため、営業提案時に予算確保の根拠として案内できる。 |
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。
行政・インフラ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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。