Who（誰が）
人口5万〜50万人規模の市区町村道路管理課・教育委員会の担当者（平均2〜3名の事務職兼務者）が主な利用者であり、買い手候補は建設コンサルやSIerとなる。
対象とする社会課題：自治体職員が手薄な中での通学路危険箇所の見落とし
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。
道路管理課の担当者は数名で数百キロの道路網を抱え、危険箇所の把握は保護者の通報やPTAの陳情頼みになりがちだ。専門知識も予算も限られる中で、事故が起きてから対策を考える後追いが続いている。既存のカメラとAIを組み合わせれば、事前に危険箇所を見つけ、限られた人と予算を最も効果の高い場所に集中できる。
※ 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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、「みちもり」の事業内容を読み込んだ状態で資料の素案を作成します。事業計画書やピッチ資料、要件定義書などから選ぶだけで、そのまま使えるたたき台がすぐ手に入ります。
※ 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。
「みちもり」は、道路管理課の担当者が2〜3名で数百〜数千kmの道路網を抱える自治体向けに、既存の防犯カメラや1台数万円の小型AIカメラの映像をクラウドにアップロードするだけで、車両速度・歩行者数・死角の有無をAIが自動解析し、学区ごとの危険度スコアをダッシュボードに表示するSaaSです。
担当者はランキング上位の箇所から現地調査や改修工事を優先し、AIが「なぜ危険か」を平易な文章で説明したレポートを受け取れるため、道路工学の専門知識がなくても限られた予算と人員を最も効果の高い箇所に投下できます。対策実施後の効果もAIが継続的に再解析し、危untitledスコアの変化を追うことで、自治体単独でPDCAを回せるようになります。
全国の市区町村では通学路点検を年1〜2回の目視調査に依存しているが、道路管理課の担当者は平均2〜3名で数百〜数千kmの道路網を抱えており、危険箇所の把握は保護者からの通報やPTAの陳情に頼りがちである。
国交省・文科省の合同点検（2021年開始）でも対象箇所は約7万2000箇所に上ったが、事故が起きた後の後追い調整が中心で、事前予測的な対策はほとんど行われていない。担当者は道路工学の専門知識を持たない事務職が兼務することも多く、交通量調査の実施自体が予算不足（1箇所あたり数万〜十数万円の外部委託費）で年数箇所に限られる。結果として、見通しの悪い交差点や速度超過が多い区間が放置され、通学時間帯の事故（警察庁統計で年間約2000件の児童関連事故）が繰り返し発生している。特に人口5万人未満の自治体は道路台帳のデジタル化も進んでおらず、危険箇所の優先順位付けが担当者の経験と主観に依存している。
画像解析AI（物体検出モデルYOLO系をベースにカスタム学習）が定点カメラ映像から車両速度・種別・歩行者数・飛び出しリスクを自動抽出し、走行データを時間帯別・曜日別に集計する。
予測モデル（勾配ブースティング＋時系列解析）が過去の事故データ・道路構造データと組み合わせて箇所ごとの事故確率を推定し、危険度スコアを算出する。自然言語生成AIが解析結果を「なぜ危険か」「何を優先すべきか」を担当者向けの平易な文章で自動レポート化し、対話型チャットボットが担当者からの質問（例:この交差点の対策候補は？）に応答する。最適化アルゴリズムが予算・人員制約下での点検・改修の優先順位付けを自動生成し、担当者の意思決定を支援する。
自治体道路管理課の担当者は、既存の道路照明・信号機・防犯カメラや自治体所有の簡易センサーカメラ（1台数万円で設置可能な小型AIカメラ）から得られる映像・交通量データをクラウド基盤にアップロードするだけで、AIが自動で車両・歩行者の速度、通行量、死角、見通し距離を解析する。
担当者はダッシュボード上で学区ごとの「危険度スコア」ランキングを確認し、上位箇所の危険要因（速度超過率、歩車分離の欠如、死角の有無など）をAIが自然言語で説明したレポートを受け取る。現地調査が必要な箇所はAIが優先順位付けし、点検スケジュールを自動生成するため、担当者は限られた予算と人員を最も効果の高い箇所に集中投下できる。さらに、対策実施後（ガードレール設置や標識変更等）の効果もAIが再解析し、危険度スコアの変化を継続的にモニタリングすることで、PDCAサイクルを自治体単独で回せるようになる。保護者や学校向けには危険箇所マップを簡易公開し、通報機能から寄せられた目撃情報もAIが自動分類して既存データに統合する。
| 交通量調査の外部委託費（年3〜4箇所×10万円前後） | 年間30万〜40万円 |
| PTA陳情対応・報告書作成にかかる職員残業代（月10時間程度想定） | 年間30万円前後 |
| 通学時間帯の児童関連事故対応・保険金支払（自治体負担分の目安） | 年間数十万〜数百万円（事故件数・損害規模により変動） |
| 道路台帳デジタル化未整備による調査重複・非効率作業コスト | 年間20万円前後（担当者の手作業集計時間換算） |
| SaaS利用料（20学区導入、月額3万円/学区） | 月額60万円（年額720万円） |
| AIカメラレンタル（30台、月額4000円/台） | 月額12万円（年額144万円） |
| 保護者向け危険箇所マップ公開オプション | 年額20万円〜 |
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。
全国の道路管理課は平均2〜3名の職員が数百〜数千kmの道路網を担当し、通学路の危険箇所把握は保護者からの通報やPTAの陳情に頼っている。
目視調査は年1〜2回に限られ、交通量調査は1箇所数万〜十数万円の外部委託費がかかるため年数箇所しか実施できず、事故が起きてからの後追い対応が中心になっている。担当者は事務職の兼務が多く道路工学の専門知識を持たないため、危険箇所の優先順位付けが経験と主観に依存し、人口5万人未満の自治体では道路台帳のデジタル化も進んでいない。この結果、見通しの悪い交差点や速度超過の多い区間が放置され、通学時間帯の児童関連事故が年間約2000件発生し続けている。
MVP開発はAIモデルの検出精度や危険度算出ロジックを実証自治体とのやり取りの中で調整しながら固めていく必要があるため、準委任契約が向く想定。
請負では仕様凍結が前提となるが、YOLO系モデルのチューニングや自治体ごとのカメラ設置環境の差異により初期段階での仕様確定は難しい。フェーズ2以降で機能要件が固まった部分（チャットボットUIや通報フォーム等）は請負での切り出し発注も検討可能。発注時は自治体の情報セキュリティ審査基準（総務省の自治体情報セキュリティポリシーガイドライン準拠）を要件定義書に明記し、検収基準は事故予測AUC値や誤検知率など数値目標で明確化することを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体道路管理課の担当者（事務職兼務が多く、道路工学の専門知識を前提としない） |
| セカンダリ | 教育委員会・学校・PTA・保護者（危険箇所マップの閲覧、目撃情報の通報） |
| 管理 | みちもり運営側のカスタマーサクセス担当・データ管理者（自治体ごとの契約管理、モデル精度モニタリング） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 映像・データアップロード | カメラ映像/交通量CSVを入力→クラウドに保存・前処理→解析待ちキューに登録 |
| 車両・歩行者検出解析 | 定点カメラ映像を入力→YOLO系モデルで車両速度・種別・歩行者数を検出→時間帯別集計データを出力 |
| 危険度スコア算出 | 検出データ・事故履歴・道路構造を入力→勾配ブースティング+時系列モデルで解析→箇所別危険度スコアを出力 |
| 自然言語レポート生成 | 危険度スコアと要因データを入力→自然言語生成AIで平易な文章に変換→担当者向けPDFレポートを出力 |
| 対話型チャットボット応答 | 担当者の質問文を入力→過去データと解析結果を参照して回答生成→対策候補や根拠をチャット表示 |
| 点検・改修優先順位最適化 | 予算・人員制約と危険度スコアを入力→最適化アルゴリズムで順位付け→点検スケジュール案を出力 |
| 危険度ランキングダッシュボード | 学区別スコアデータを入力→集計・可視化処理→担当者画面にランキング表とグラフを表示 |
| 対策効果モニタリング | 改修後の映像・センサーデータを入力→再解析でスコア変化を算出→効果測定レポートを出力 |
| 顔ぼかし匿名化処理 | 生映像を入力→AIで児童・歩行者の顔領域を検出しぼかし加工→匿名化済み映像を保存 |
| 保護者向け危険箇所マップ公開 | 公開許可済み危険度データを入力→簡易マップ形式に変換→保護者・学校向けWebページに表示 |
| 目撃情報自動分類・統合 | 保護者・PTAからの通報テキストを入力→AIで種別・場所を分類→既存危険度データベースに統合 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, prefecture, population, contract_plan, budget_year |
school_districts | id, municipality_id, name, school_name, danger_score_latest |
cameras | id, school_district_id, lat, lng, install_type, power_type, status |
detections | id, camera_id, timestamp, object_type, speed_kmh, bbox, is_anonymized |
traffic_stats | id, camera_id, date, hour, vehicle_count, pedestrian_count, speed_over_rate |
danger_scores | id, school_district_id, calculated_at, score, factors_json, model_version |
inspections | id, school_district_id, scheduled_date, status, contractor_id, cost, result |
incident_reports | id, school_district_id, reported_at, reporter_type, description, category, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 危険度スコアランキング画面 |
| 2 | 学区詳細・危険要因レポート |
| 3 | カメラ管理・設置状況画面 |
| 4 | 点検スケジュール管理画面 |
| 5 | チャットボット相談画面 |
| 6 | 保護者向け危険箇所マップ |
| 7 | 通報・目撃情報一覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（公共調達実績が豊富でクラウド基盤に採用） |
| 2 | YOLOv8（車両・歩行者検出の速度精度が両立） |
| 3 | LightGBM（勾配ブースティングで事故確率を推定） |
| 4 | GPT-4 API（自然言語レポート生成とチャット応答） |
| 5 | PostgreSQL+PostGIS（学区・地理空間データを管理） |
| 6 | OpenCV顔ぼかし処理（映像内児童の匿名化に対応） |
| 7 | Grafana（危険度ダッシュボードを迅速に構築） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 映像解析処理は1カメラあたり1時間分を10分以内に完了する性能を目安とする | 映像解析処理は1カメラあたり1時間分を10分以内に完了する性能を目安とする |
| システム可用性は月間稼働率99.5%以上を目標とし、AWS/GCPのマルチAZ構成で冗長化する | システム可用性は月間稼働率99.5%以上を目標とし、AWS/GCPのマルチAZ構成で冗長化する |
| 映像データは顔ぼかし処理後のみ長期保存し、生データは30日以内に自動削除する運用とする | 映像データは顔ぼかし処理後のみ長期保存し、生データは30日以内に自動削除する運用とする |
| 自治体の情報セキュリティ審査に対応するため、ISMS認証相当のアクセス制御・暗号化（TLS1.2以上）を実装する | 自治体の情報セキュリティ審査に対応するため、ISMS認証相当のアクセス制御・暗号化（TLS1.2以上）を実装する |
| カメラ設置台数の増加に対応し、1自治体あたり最大200台までの同時データ取込に対応するスケーラビリティを確保する | カメラ設置台数の増加に対応し、1自治体あたり最大200台までの同時データ取込に対応するスケーラビリティを確保する |
| 年度契約更新に備え、データエクスポート機能とAPI連携（警察庁・道路会社データ）を年1回以上更新可能な設計とする | 年度契約更新に備え、データエクスポート機能とAPI連携（警察庁・道路会社データ）を年1回以上更新可能な設計とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証自治体1〜2箇所で既存カメラ映像を手作業で確認し、速度超過や死角の有無を人力で分類して危険度スコアの仮説が成立するかを検証する | 移動費と映像確認の人件費のみ |
| ②最小システム | 物体検出AIで車両・歩行者を検出する簡易ダッシュボードを作り、担当者に危険度ランキングを見せて現場感覚と合うかを確認する | AI利用料とクラウド費が中心、外注は小規模 |
| ③本開発 | 自然言語レポート生成・チャットボット・効果測定機能を実装し、複数自治体・複数学区で同時運用できる本番基盤に仕上げる | 外注で数か月分規模、エンジニア人件費が主 |
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 |
|---|---|---|
| 人口5〜20万人規模の市区町村道路管理課の課長・係長（土木部門） | 予算執行権と現場の課題感を持ち、PoC協力の意思決定に近い立場 | 市区町村の道路管理課代表電話・公式問い合わせ窓口から実証事業の相談として連絡 |
| 教育委員会事務局の学校安全担当（指導主事または総務課） | 通学路点検の実施主体であり、PTA・学校との調整権限を持つ | 道路管理課からの紹介、または教育委員会の学校安全対策担当窓口へ直接照会 |
| 都道府県警察本部交通企画課の担当者 | 合同点検の主催者側として事故データ・危険箇所リストの共有可否を確認する必要 | 都道府県警察本部の交通企画課代表窓口へ、合同点検データ活用の趣旨で照会 |
| 地方の建設コンサルタント・交通調査会社の事業開発担当 | 既存の交通量調査委託関係を持ち、代理販売・現地調査仲介の提携候補 | 国交省地方整備局の入札参加資格者名簿から交通調査部門の企業を抽出し直接架電 |
| 総務省・文科省の実証事業（地域実証・DX関連補助金）担当者 | 初年度無償トライアルの原資となる補助金採択の条件・スケジュールを確認 | 総務省地域情報化アドバイザー制度や文科省の学校安全推進事業の公募要領から担当課へ問い合わせ |
| 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 | 「通学路点検の負担を減らす実証にご協力いただけないか」と伝え、既存カメラ映像だけで無償の危険度診断レポートを1学区分作って見せる |
| PTA・学校安全委員会からの紹介 | 「保護者の通報がどこに集まっているか可視化したい」と伝え、PTA役員経由で道路管理課の担当者につないでもらう |
| 地方の建設コンサル・SI企業との提携 | 「自治体案件に危険度診断メニューを一緒に提案しないか」と持ちかけ、既存の入札実績があるコンサルの相見積もりに同梱してもらう |
| 総務省・文科省の実証事業公募への応募 | 「通学路の事前予測的な安全対策の実証」として公募に応募し、採択された自治体を最初の導入先として確保する |
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 新規開業・スタートアップ支援資金 | 法人設立から間もない創業者本人 | 自己資金100万円に対して運転資金の融資（融資総額 500万円）を受けられ、カメラ購入前の実証費・人件費に充てられる候補になる |
| 信用保証協会 スタートアップ創出促進保証制度 | 創業後浅い法人で追加の資金調達をしたい経営者 | 公庫融資に加えて無担保での追加調達の受け皿になり、自治体との複数年契約が取れる前の資金繰りを補完できる |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業する法人・個人事業主 | 初期の広報費・カメラ機器の試作費・実証自治体への出張費など創業初期の運営費の一部を助成対象にできる可能性がある |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | 自治体（本事業の顧客側が申請者） | 自治体が本サービスを実証導入する際の予算裏付けとして活用できれば、単年度予算の壁を越えた導入提案がしやすくなる |
| 研究開発型スタートアップ支援事業（SBIR制度） | AI・画像解析技術の研究開発を行うスタートアップ | 危険度予測モデルの精度向上（AUC改善）にかかる研究開発費を国の枠組みで調達できる候補になる |
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。
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。