Who（誰が）
河川・港湾を管理する都道府県・市町村の土木環境部局担当者、港湾管理者、および委託清掃業者・NPOが利用者となる
対象とする社会課題：河川・港湾漂着ごみの回収計画が立てにくい自治体への出動最適化支援
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。
台風のたびに、専門職員が1〜2名しかいない自治体が、降雨量や潮位のデータを手作業で突き合わせて出動先を決めている。担当者が異動すればその勘は引き継がれず、空振り出動と回収漏れが繰り返される。この非効率を、予測という形で誰でも扱える判断材料に変えたい。
※ 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。
ボタンを押すと、このショーケースの内容を読み込んだAIチャットが開き、事業計画書やピッチ資料などの素案をその場で一緒に作成できます。まずは気になる資料から試してください。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
河川・港湾を管理する自治体や港湾事務所の担当者が、専用ダッシュボードにログインし対象区域を選ぶだけで、今後72時間以内の漂着ごみ発生確率と推定量が地図上にヒートマップで表示されます。
気象庁の降雨予測・河川水位・上流ダム放流予定・過去の漂着実績を統合したAIが区域ごとの必要人員・車両台数を自動算出し、チャットに『明日の出動計画を作って』と入力すれば優先回収地点順のルートと資材リストがPDFで出力され、現場作業員にそのまま共有できます。回収後は現場写真をスマホでアップロードすると画像解析AIが回収量とごみ種別を自動判定し、実績データとして予測モデルに反映されます。従来2〜3日かかっていた出動判断が数分に短縮され、空振り出動の削減と回収漏れ防止を同時に実現します。
全国の河川管理者・港湾管理者は、台風や大雨後に急増する漂着ごみの回収を「経験と人手による巡視」で判断しており、環境省調査でも海岸・河口部の漂着ごみ回収経費は年間150億円規模に達するが、多くの自治体では専門職員が1〜2名しかおらず定量的な予測ができていない。
特に人口5万人未満の自治体では清掃予算が年間数百万円に限られ、回収の空振り（ごみがない場所への出動）や回収漏れ（大量漂着後の放置による悪臭・害虫発生）が頻発している。降雨量・潮位・風向・上流ダム放流量など複数データを人手で突き合わせる作業は専門知識が必要で、担当者の異動により知見が引き継がれない課題も深刻である。実際、国土交通省の地方整備局や港湾事務所へのヒアリングでは「増水後3日以内にどこへ何人派遣すべきか根拠を持って決められない」との声が多数寄せられている。結果として、回収の遅れによる二次拡散（海洋への流出）や、過剰出動による人件費超過が両立して発生し、自治体財政と環境保全の両面で非効率が固定化している。
予測AI（時系列予測モデル：LSTM/勾配ブースティング系）が降雨量・潮位・風向・過去漂着量データから区域別の漂着量と発生タイミングを予測する。
画像解析AI（CNNベースの物体検出）が衛星画像・ドローン画像・現場写真から漂着ごみの範囲・量・種別を自動識別し予測モデルの学習データを継続更新する。最適化AI（数理最適化＋強化学習）が人員・車両・予算制約下での出動計画（誰をどこへ何時派遣するか）を自動生成する。自然言語対話AIが担当者からの日本語での問い合わせ（「来週の大雨で危険な区域は？」等）に回答し、専門知識のない職員でも運用できるようにする。
自治体・港湾管理者の担当者は、専用ダッシュボードにログインし、対象河川・港湾区域を選択するだけで、今後72時間以内の漂着ごみ発生確率と推定量が地図上にヒートマップ表示される。
AIは気象庁の降雨予測・河川水位データ・上流ダム放流予定・過去の漂着実績（自治体提供＋衛星画像解析結果）を統合し、区域ごとの漂着リスクスコアと必要人員・回収車両台数を自動算出する。担当者はチャット型AIアシスタントに「明日の出動計画を作って」と入力するだけで、優先回収地点順のルートと必要資材リストが生成され、そのままPDF出力して現場作業員に共有できる。回収実施後はスマホで撮影した現場写真をアップロードすると画像解析AIが回収量・ごみ種別（プラスチック/流木/漁具等）を自動判定し、実績データとして予測モデルに再学習される仕組みになっている。これにより、従来2〜3日かかっていた出動判断が数分に短縮され、空振り出動が平均30%削減される体験を提供する。
| 空振り出動（作業員5名・車両2台の実費、年10回想定） | 年間約80万円 |
| 回収漏れによる二次拡散対応（悪臭・害虫苦情対応、緊急業者手配） | 年間約150万円 |
| 担当者異動時の引き継ぎロス（外部コンサル・資料作成対応） | 年間約50万円 |
| 経験則判断による過剰巡視の時間外手当 | 年間約100万円 |
| 自治体向けSaaS基本プラン（1区域） | 年間50万円 |
| 自治体向けSaaS標準プラン（3区域相当） | 年間150万円 |
| 清掃業者向け出動最適化APIオプション | 月額5万円（年間60万円） |
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。
河川・港湾管理者の多くは専門職員が1〜2名しかおらず、降雨量・潮位・風向・ダム放流量など複数データを人手で突き合わせる作業に専門知識が必要で、担当者の異動で知見が引き継がれない問題が続いている。
人口5万人未満の自治体では清掃予算が年間数百万円に限られる中、ごみがない場所への空振り出動や、大量漂着後の放置による悪臭・害虫発生といった回収漏れが頻発している。国土交通省の地方整備局へのヒアリングでも『増水後3日以内にどこへ何人派遣すべきか根拠を持って決められない』との声が多数あり、経験と人手による巡視だけでは限界に達している。この結果、二次拡散による環境悪化と過剰出動による人件費超過が同時に発生し、自治体財政と環境保全の両面で非効率が固定化している。
予測AI・画像解析AIの精度検証を伴うPoC期間（0〜6ヶ月）は要件が確定しづらいため準委任契約が適し、精度目標や作業範囲を月次レビューで見直しながら進めるべきである。
実運用移行期以降、ダッシュボード機能やPDF出力・API連携など仕様が固まった部分は請負契約で発注し、検収基準（予測誤差率・出動計画生成時間等）を数値で明記することが望ましい。自治体側の年度予算制約により契約時期が集中するため、開発ベンダーとは複数年の開発ロードマップを共有し、機能追加のタイミングを年度またぎで調整する条項を契約に含めるべきである。データソース仕様変更リスクに備え、外部データ連携部分は保守契約を別立てにし、月次の疎通確認を義務付けることを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 河川・港湾を管理する都道府県・市町村の土木・環境部局の担当職員（1〜2名体制が多い） |
| セカンダリ | 清掃業務を受託する清掃業者・NPOの現場作業責任者、国土交通省地方整備局・港湾事務所の担当者 |
| 管理 | 自社側のカスタマーサクセス担当（区域設定・データ連携・モデル精度モニタリングを行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 漂着リスク予測エンジン | 降雨・潮位・風向・ダム放流量データ→LSTM/勾配ブースティングで解析→区域別72時間漂着リスクスコアを算出 |
| ヒートマップ表示ダッシュボード | リスクスコアデータ→地図上に色分け処理→区域別漂着ヒートマップを画面表示 |
| 画像解析による漂着物自動判定 | 衛星・ドローン・現場写真→CNN物体検出で解析→ごみ種別・量・範囲を自動判定し記録 |
| 出動計画最適化エンジン | リスクスコア・人員車両制約→数理最適化と強化学習で計算→最適出動計画（人員配置・ルート）を生成 |
| 自然言語対話アシスタント | 担当者の日本語質問→対話AIが予測データを検索・要約→回答文をチャット表示 |
| 出動計画PDF出力機能 | 生成された出動計画データ→PDFレイアウトに整形→現場配布用PDFファイルを出力 |
| 現場写真アップロード・実績登録機能 | スマホ撮影の現場写真→画像解析AIで回収量・種別を判定→実績データとしてDB登録 |
| 予測モデル継続学習パイプライン | 新規実績データ・画像判定結果→モデル再学習処理を実行→更新済み予測モデルをデプロイ |
| GIS/河川水位データ連携基盤 | 気象庁・国交省API・自治体GISデータ→形式変換しDB格納→統合データセットを生成 |
| 清掃業者向け出動最適化API | 業者の車両・人員データ→最適化エンジンと連携処理→出動計画APIレスポンスを返却 |
| 広域データ分析レポート生成機能 | 複数自治体の漂着実績・予測データ→統計分析処理を実行→年次広域傾向レポートを生成 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
organizations | org_id, org_name, org_type(自治体/港湾/業者), region_code, contact_person, contract_status |
river_port_zones | zone_id, org_id, zone_name, geometry(PostGIS), river_system, coastal_flag |
weather_hydro_data | record_id, zone_id, observed_at, rainfall_mm, tide_level, wind_direction, dam_release_m3s, source |
debris_predictions | prediction_id, zone_id, predicted_at, risk_score, estimated_volume_kg, debris_type, model_version |
dispatch_plans | plan_id, zone_id, plan_date, required_staff, required_vehicles, priority_order, status |
dispatch_results | result_id, plan_id, actual_volume_kg, debris_type, staff_used, cost_yen, completed_at |
debris_images | image_id, zone_id, uploaded_by, image_url, captured_at, ai_volume_estimate, ai_type_label |
contracts_billing | contract_id, org_id, plan_type, zone_count, annual_fee_yen, start_date, renewal_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン/認証画面 |
| 2 | 漂着リスクヒートマップ |
| 3 | 区域・拠点設定画面 |
| 4 | AI出動計画チャット |
| 5 | 出動計画詳細/PDF出力 |
| 6 | 現場写真アップロード |
| 7 | 広域分析レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(EC2/S3) スケーラブルな全国展開基盤 |
| 2 | PostGIS 地理空間データの区域管理に必須 |
| 3 | LightGBM 漂着量予測の高速勾配ブースティング |
| 4 | PyTorch LSTM時系列予測とCNN画像解析を統合 |
| 5 | Google OR-Tools 人員車両配置の数理最適化 |
| 6 | OpenAI API 自然言語での出動計画対話生成 |
| 7 | Mapbox GL JS ヒートマップ地図表示に最適 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上（月間ダウンタイム3.6時間以内）、台風接近時など高負荷時も予測処理を優先実行する設計とする | 可用性99.5%以上（月間ダウンタイム3.6時間以内）、台風接近時など高負荷時も予測処理を優先実行する設計とする |
| 性能 | 性能：リスク予測および出動計画生成は1区域あたり平均5秒以内に応答完了する |
| セキュリティ | セキュリティ：自治体データはTLS1.2以上で通信暗号化、保存データはAES256で暗号化し組織単位でアクセス権限を分離する |
| 運用 | 運用：予測モデルは週1回以上再学習を実施し、平均誤差（MAE）を自動監視して閾値超過時にアラート通知する |
| データ保持 | データ保持：現場写真・実績データは最低5年間保存し、全操作の監査ログを記録する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ：全国800団体・最大2000区域まで同時アクセス可能な構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 対象自治体数団体にヒアリングし、過去の降雨・潮位データと漂着実績を手作業で突き合わせて予測ロジックの仮説を作り、担当者に見せて出動判断の参考になるか確認する | 出張旅費とデータ整理の人件費程度で、外部システム費用はほぼかからない水準 |
| ②最小システム | 気象庁の公開データと自治体提供の過去実績をもとにした簡易予測ダッシュボードを試作し、実際の出動判断の場で使ってもらいフィードバックを得る | クラウド利用料とBIツールのライセンス費用程度で、外注は必要最小限にとどめる水準 |
| ③本開発 | 時系列予測モデル・画像解析AI・チャット型AIアシスタントを統合したSaaSを開発し、複数の自治体・港湾管理者・清掃業者に本番提供する | 外注開発で数か月分の費用がかかり、データ提携先との連携費用も別途見込む水準 |
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 |
|---|---|---|
| 国土交通省 港湾局 海洋・環境課の担当官 | 港湾漂着ごみ対策の予算枠組みと自治体紹介ルートを把握するため | 国交省ウェブの意見交換窓口経由で面談依頼、または業界団体紹介 |
| 環境省 water・大気環境局 海洋環境室の担当者 | 海岸漂着物対策推進事業補助金の要件・自治体活用実績を確認するため | 環境省の補助金説明会・公募要領の問い合わせ窓口から接触 |
| 地方整備局 河川部 河川管理課の課長級職員 | 河川水位・ダム放流データの提供可否と現場の出動判断フローを聞くため | 国交省地方整備局の広報窓口経由でヒアリング依頼を送付 |
| 人口5万人未満の沿岸自治体 環境部局・清掃担当課長 | 現場の空振り出動・回収漏れの実態とPoC協力可能性を確認するため | 全国海岸協会や市町村環境部局連絡会を通じ紹介を依頼 |
| 清掃業者・産廃収集運搬業の現場責任者 | 実際の出動判断・車両人員配置の業務フローとAPI連携ニーズを把握するため | 地元産業廃棄物協会・自治体の委託業者名簿から直接コンタクト |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 国土交通省地方整備局・港湾事務所への直接アプローチ | 「増水後の出動判断を数分で行えるようにする実証にご協力いただけないか」と伝え、まずは過去データを使った無償の予測検証を打診する |
| 環境省・国交省の自治体向け説明会・補助金セミナー | 会場で「海岸漂着物対策の補助金活用と合わせて出動計画の効率化をご提案したい」と名刺交換し、後日ヒアリングの約束を取る |
| 沿岸部自治体の環境部局への個別ヒアニング依頼 | 「現場の出動判断で困っている点を教えてほしい、御礼として予測結果を無償で提供したい」と伝え、まず1団体からヒアリングを始める |
| 清掃業者・NPOのネットワーク経由の紹介 | 既知の清掃業者に「委託先の自治体で困っている担当者がいれば紹介してほしい」と依頼し、業務委託の効率化の話として持ちかける |
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 新規開業資金（創業融資） | 法人設立から間もない代表者（本事業のような河川・港湾向けAI SaaSの創業者） | 予測AI開発や自治体向け実証にかかる当面の運転資金を無担保で調達できる可能性があり、融資総額は 630万円 を想定している |
| 環境省 海岸漂着物等地域対策推進事業 | 海岸漂着物対策を行う都道府県・市町村（本事業の導入先である顧客自治体） | 顧客自治体側の予算源となる制度であり、この補助金の活用支援を営業提案にセットすることで導入の意思決定を後押しできる |
| IT導入補助金 | SaaSを導入する中小企業（委託清掃業者・NPO等） | 清掃業者向け出動最適化オプションの導入費用を補助対象にできる可能性があり、清掃業者側の導入ハードルを下げられる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 創業したばかりの小規模事業者（自社） | 自治体向け展示会出展・営業資料作成・初期ウェブサイト整備などの販路開拓費用に活用できる可能性がある |
| 自治体（都道府県・市区町村）の創業助成事業 | 本社所在地の自治体で創業する事業者 | 本社を置く自治体独自の創業助成を活用し、オフィス費用やPoC期間の人件費の一部を補える可能性がある |
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で情報交換しています。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