Who（誰が）
積雪地域の市町村道路維持課職員・除雪オペレーター、都道府県土木事務所や高速道路会社の除雪委託担当者が利用者となる
対象とする社会課題：冬季道路の除雪車配車と優先順位判断が経験と勘に依存し、除雪の遅れ・偏り・人手不足が深刻化している
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。
除雪計画は道路課の職員数名が、前夜に経験と紙地図だけを頼りに手配している。担い手は減り続け、通学路や救急搬送路の優先順位付けが後手に回ることも少なくない。気象予測と稼働データを組み合わせ、経験の長さに関わらず同じ精度で配車判断ができる仕組みを届けたい。
※ 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。
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積雪地域の市町村道路維持課が使うAI配車最適化SaaSです。
職員は管理ダッシュボードにログインするだけで、気象庁データ・道路センサー・除雪車GPS履歴をAIが統合し、翌朝までの降雪予測と優先度マップが自動表示されます。『通学路優先で3時間以内』とチャット欄に入力すれば、AIが除雪車ごとのルートと出動順序を再計算して提示します。出動後は渋滞や再降雪をAIが検知し、オペレーターのタブレットに新ルートを自動配信します。従来は道路課職員2〜3名が前夜に紙地図で2〜3時間かけていた配車計画が、15分程度で完了する想定です。翌日には完了状況・遅延要因・コストを自動集計したレポートが道路課長に届き、次シーズンの精度向上に活用されます。
北海道・東北・北陸など積雪地域の市町村では、除雪オペレーターの平均年齢が58歳を超え、10年で担い手が3割減少している自治体もある。
除雪計画は道路課の職員数名が過去の経験と紙地図に基づき前夜に手配しており、通学路や救急搬送路の優先順位付けが後手に回るケースが後を絶たない。除雪車1台の稼働コストは1時間あたり約1.2万円で、非効率な配車ルートにより年間で数百万円規模の余剰稼働が発生していると指摘される自治体もある。積雪予測と実際の道路状況のズレ、オペレーターの経験依存による引き継ぎ困難さが、担い手不足と相まって「動かせる除雪車があるのに最適に使えない」という構造的問題を生んでいる。人口5万人規模の市でも除雪路線は300〜500kmに及び、担当職員2〜3名では手動での最適化は事実上不可能である。
気象予測AIが降雪量・積雪深・路面凍結リスクを地区単位で6〜24時間先まで予測し、道路の重要度(通学路・医療機関アクセス・幹線道路)と組み合わせてリスクスコアを算出する。
組合せ最適化アルゴリズム(数理最適化・強化学習)が除雪車の台数・積載量・オペレーター勤務時間制約のもとで総移動距離と完了時間を最小化するルートを生成する。自然言語対話AIが職員からの口頭指示や過去のクレーム傾向を解釈し、優先条件をパラメータへ変換して再計算に反映する。稼働後はGPSとIoTセンサーのデータを画像・時系列解析AIが監視し、計画と実績のズレを検知して自動で再最適化をトリガーする。
自治体の道路維持課職員が管理ダッシュボードにログインすると、気象庁データ・道路センサー・除雪車のGPS稼働履歴・過去の出動記録をAIが統合し、翌朝までの降雪量予測と優先度マップを自動生成する。
職員はチャット型AIアシスタントに『通学路優先で3時間以内に完了させたい』のように自然言語で条件を伝えるだけで、AIが除雪車ごとの走行ルートと出動順序を再計算し提示する。出動後は各除雪車の位置情報がリアルタイムで反映され、渋滞や再降雪が発生した場合はAIが自動で計画を再最適化し、オペレーターのタブレットに新ルートを配信する。翌日には除雪完了状況・遅延要因・コストをAIが自動集計したレポートが道路課長に届き、次回計画の学習データとして蓄積される。これにより職員の計画作業時間は従来の夜間2〜3時間から15分程度に短縮される想定である。
| 除雪計画立案の夜間超過勤務手当(職員2〜3名×シーズン中約20〜30日) | 年間約30万〜50万円 |
| 非効率な配車ルートによる除雪車の余剰稼働コスト(1台1時間1.2万円換算) | 年間数百万円規模(自治体により異なる) |
| 通学路除雪遅延に伴う保護者・住民クレーム対応工数(電話・議会答弁準備) | 年間約20万〜40万円相当の職員工数 |
| ベテランオペレーター引き継ぎ研修・OJTの属人的コスト(退職前の同乗指導等) | 1名あたり年間約10万〜20万円相当 |
| SaaS年間ライセンス(路線延長300〜400km想定・段階課金) | 年額300万〜450万円 |
| 初期導入・データ統合費(初年度のみ) | 一括80万〜120万円 |
| オプション気象予測精度向上プラン | 月額5万円(年間60万円) |
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積雪地域の除雪オペレーターは平均年齢58歳を超え、10年で担い手が3割減少した自治体もあり、経験者の勘に頼った配車計画が属人化・引き継ぎ困難という構造的リスクを抱えている。
人口5万人規模の市でも除雪路線は300〜500kmに及ぶが、担当職員は2〜3名しかおらず、前夜に紙地図で優先順位を決める手動作業では通学路や救急搬送路の対応が後手に回りやすい。除雪車1台の稼働コストは1時間約1.2万円で、非効率な配車により年間数百万円規模の余剰稼働が生じている自治体もあると指摘されており、限られた人員と車両を最適に動かす仕組みが求められている。
MVP開発フェーズは要件の変化が大きく、最適化アルゴリズムの精度検証を繰り返す必要があるため準委任契約が適する。
PoC自治体ごとに道路条件・除雪車台数・気象データ取得元が異なり、仕様確定前に着手せざるを得ない点も準委任向きの理由である。一方、GPS連携やダッシュボードのUI実装など仕様が固まった機能は請負での個別発注に切り出し、コストと納期を明確化することを推奨する。発注時は自治体側のデータ提供遅延(GPS履歴・道路台帳の未整備等)がスケジュール遅延要因になりやすいため、データ提供責任分界点を契約書に明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市町村道路維持課の職員(配車計画立案担当、2〜3名規模) |
| セカンダリ | 除雪オペレーター(タブレットで新ルートを受け取り現場作業を行う委託業者含む) |
| 管理 | 道路課長・都道府県土木事務所の管理職(レポート閲覧・契約更新判断者)、システム運用はベンダー側SaaS管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 気象・積雪予測エンジン | 気象庁データ・道路センサー値→AI予測処理→地区単位6〜24時間先の降雪量と路面凍結リスクを出力 |
| 道路重要度リスクスコア算出 | 予測気象データ・道路属性(通学路等)→AIスコアリング→地区別優先度マップを生成 |
| 除雪車配車ルート最適化 | 車両台数・積載量・勤務時間制約→数理最適化計算→走行ルートと出動順序を出力 |
| 自然言語指示解釈アシスタント | 職員のチャット入力(例:通学路優先)→AI対話解析→最適化パラメータへ変換し反映 |
| GPSリアルタイム位置監視 | 除雪車GPS信号→位置情報収集処理→ダッシュボードに稼働状況を表示 |
| 計画実績差分検知・自動再最適化 | 実績GPSデータと計画ルート→時系列差分解析AI→乖離検知時に再最適化を自動実行 |
| オペレーター向けルート配信 | 再計算後の新ルート→配信処理→現場タブレットへプッシュ通知 |
| 管理ダッシュボード表示 | 統合データ(予測・実績・スコア)→可視化処理→道路課職員向け画面に表示 |
| 手動修正・現場調整機能 | オペレーターの修正入力→ルート上書き処理→修正後ルートを全端末へ反映 |
| 完了状況自動レポート生成 | 当日の稼働実績・遅延要因データ→AI集計処理→道路課長宛の日次レポートを出力 |
| 外部データ連携基盤 | GPS・IoTセンサー・地図データ→API連携処理→統合データベースへ格納 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, prefecture, road_length_km, contract_plan, contract_status |
road_segments | segment_id, municipality_id, name, priority_type(通学路/医療/幹線), length_km, geometry |
snowplow_vehicles | vehicle_id, municipality_id, capacity, current_lat, current_lng, status |
operators | operator_id, vehicle_id, name, shift_start, shift_end, experience_years |
weather_forecasts | forecast_id, segment_id, forecast_time, snowfall_mm, freeze_risk_score |
dispatch_plans | plan_id, municipality_id, created_at, priority_condition, status |
dispatch_routes | route_id, plan_id, vehicle_id, segment_order, estimated_time |
operation_logs | log_id, vehicle_id, segment_id, start_time, end_time, delay_reason |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 道路課ダッシュボード |
| 2 | 降雪リスク優先度マップ |
| 3 | チャットAI指示画面 |
| 4 | 配車ルート確認画面 |
| 5 | 除雪車リアルタイム位置 |
| 6 | 完了状況レポート画面 |
| 7 | オペレーター用タブレット |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | 気象庁API・日本気象協会連携(降雪予測データ取得) |
| 2 | OR-Tools(数理最適化でルート計算) |
| 3 | 強化学習(Ray RLlib、再最適化学習) |
| 4 | AWS IoT Core(GPS/センサーのMQTT連携) |
| 5 | PostGIS(道路・位置情報の空間データ管理) |
| 6 | Mapbox(優先度マップ・ルート可視化) |
| 7 | LLM API(自然言語指示の条件変換) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 冬季稼働期間(11月〜3月)は稼働率99.5%以上を維持し、計画停止は深夜2〜4時のみ許容する |
| 性能 | 性能: 再最適化計算は路線300〜500km規模で1回あたり30秒以内に完了させる |
| セキュリティ | セキュリティ: 道路インフラ情報は自治体ごとにテナント分離し、オンプレミス選択時はVPN経由アクセスに限定する |
| データ保持 | データ保持: GPS・気象・稼働履歴データは5年間保持し、学習用データセットとして再利用可能な形式で蓄積する |
| 同時接続 | 同時接続: 1自治体あたり職員・オペレーター合計50端末程度の同時アクセスに対応する |
| 監視・運用 | 監視・運用: システム異常時は15分以内にアラートを道路課担当者と運用チームへ自動通知する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 職員へのヒアリングと紙地図・過去出動記録をもとに、担当者に代わって優先順位付けを手作業で代行し、判断基準と業務フローをAI化する前に洗い出す | AI利用料と現地への交通費・宿泊費程度 |
| ②最小システム | 気象データと道路重要度を組み合わせた簡易スコアリング表と、チャット型で条件を入力できる簡易画面を試作し、実際の降雪時に職員がそれだけで意思決定できるか検証する | 外注で数か月分の開発費が中心。無償PoCのため当面は持ち出し |
| ③本開発 | GPS連携・自動再最適化・レポート自動生成までを含む本番ダッシュボードを構築し、複数自治体との有償契約に耐える運用体制と障害対応フローを整える | シリーズA相当の調達を前提とした本格開発費と複数エンジニアの人件費 |
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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 |
|---|---|---|
| 積雪地域市町村の道路維持課長または除雪対策室の係長 | 除雪計画の意思決定者であり、PoC導入の予算要求権限を持つため | 北海道・東北の市町村道路担当者会議や国交省除雪講習会で名刺交換し訪問依頼 |
| 都道府県土木事務所の道路管理課職員(除雪担当) | 県道除雪の予算・体制を管理し、市町村への展開時の紹介役になり得るため | 県庭土木事務所への電話アポ、または道路メンテナンス会社経由で紹介依頼 |
| 国土交通省道路局環境安全・防災課 除雪対策関連の事業担当官 | 除雪DX関連補助金の要件・スケジュールを直接確認し採択可能性を高めるため | 国交省ウェブサイトの担当課代表電話に問合せ、補助金説明会にも参加 |
| 除雪業務を受託する道路メンテナンス会社(除雪協力会加盟)の経営層 | 現場オペレーターへの導入抵抗を左右する実質的な運用主体であるため | 各地の除雪協力会・建設業協会の総会に参加し名刺交換後に個別訪問 |
| 一般財団法人日本気象協会の自治体向け防災気象サービス担当者 | 地点別高解像度気象データ連携の技術提携・データ供給条件を確認するため | 同協会の法人向け窓口に事業提携の打診メールを送付し面談設定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 積雪地域の道路担当課長会議・首長会での紹介 | 『除雪計画立案の負担を減らす無償の実証を1シーズンだけやらせてほしい』と道路維持課の顔見知りの職員経由で紹介を依頼する |
| 道路メンテナンス会社・除雪車メーカーとの共同提案 | 既存の委託先企業に『御社の顧客自治体にPoCを一緒に持ち込みたい』と共同提案を持ちかけ、実績データを共有する条件で同行する |
| 国交省・道路系の展示会や除雪DX関連の説明会への出展 | 無償PoC枠を明記した資料を配り『まず1シーズン試してから判断してください』と条件のハードルを下げて名刺交換する |
| 知人・元同僚経由での道路維持課への直接紹介 | 土木行政経験者のつてをたどり『担当課長に15分だけ、現状の課題を聞かせてほしい』とヒアリング目的で面談を依頼する |
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 | 税務申告を2期終えていない法人・個人の創業者 | 自己資金100万円に対して無担保無保証で借りられる制度で、運転資金の柱として500万円の着金を前提に開発人件費と気象データAPI利用料に充てる想定 |
| 信用保証協会 創業関連保証制度 | 創業前後の中小企業・法人 | 公庫融資と併用または追加調達の際に、自治体案件の受注拡大に伴う運転資金の保証枠として候補になる |
| IT導入補助金（中小企業庁・中小企業基盤整備機構） | ITツールを導入する中小企業（自社ではなく導入自治体側の除雪業者等が対象になる場合あり） | 自治体の委託先である道路メンテナンス会社側の導入コスト負担を下げる提案材料として営業時に案内できる |
| 国土交通省 道路メンテナンス事業補助制度 | 道路管理者である地方公共団体 | 自治体側がダッシュボード導入・IoTデバイス設置費用に充当できる可能性があり、PoCから本契約への転換提案時に補助金活用を前提とした直販提案に使える |
| NEDO Deep Tech Startup 事業化支援事業（STS） | 技術的難易度の高い事業化を目指すスタートアップ | 気象予測AI・組合せ最適化アルゴリズムの研究開発費を、エンジェル投資やシードラウンド前の非希薄化資金として補完する候補になる |
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。
インフラ・防災AI分野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。
※ バッジは閲覧数・登録数などの自動集計にもとづく相対的な表示です。