Who（誰が）
市区町村の道路管理課職員、警察・保険会社のリスク分析担当者、通学中の中高生やフードデリバリー配達員が主な利用者・受益者となる
対象とする社会課題：自転車事故が多発する交差点が特定・改善されないまま放置されている
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。
自転車事故の約6割は交差点で起きているのに、事故報告書は自治体の棚にPDFや手書き調書のまま積まれている。数名しかいない道路管理課の職員は、数百から数千の交差点を前に「あそこは危ない」という住民の声を根拠に変えられずにいる。データを整理し、優先順位を可視化することは、事故が起きてから対策するのではなく、起きる前に手を打つ社会をつくる第一歩になる。
※ 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。
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自治体の道路管理課職員が、警察庁事故データ・カメラ映像・自転車搭載センサーのログをダッシュボードに集約し、交差点ごとの事故リスクスコアをAIが自動算出するサービスです。
担当者はリスク上位の交差点リストを開き、AIが提示する『信号調整』『標識位置変更』などの改善案とコスト・削減率の目安を確認、そのまま予算申請用PDFを出力できます。改善工事後は再度データを取り込み、Before/After比較を自動生成して次年度の優先順位に反映します。数名体制で数百〜数千の交差点を抱える担当者が、勘や住民の声だけに頼らず、根拠あるデータで『どこから直すべきか』を説明できる状態に変えます。
警察庁データによれば自転車関連事故は年間約7万件発生し、その約6割が交差点で起きているが、多くの自治体では事故報告書がPDFや手書き調書のまま蓄積され、危険箇所の傾向分析に活用されていない。
道路管理課の職員は数名体制で数百〜数千の交差点を抱え、住民からの『あそこは危ない』という声はあっても、優先順位づけの根拠となるデータが整理されていない。通学路を自転車で走る中高生や、配達員として毎日交差点を通過するフードデリバリー従事者は、危険性を知らないまま同じ場所で繰り込むリスクにさらされている。改善工事には数百万円規模の予算が必要なため、自治体は『どこから直すべきか』の合意形成に時間がかかり、事故が起きてから初めて対策が検討される事後対応が常態化している。既存のヒヤリハットマップは自己申告ベースで網羅性・客観性に欠け、更新頻度も低いため実効性のある改善サイクルが回っていない。
画像解析AIが交通量カメラ映像から自転車と自動車の交差角度・速度差・ニアミス頻度を検出し、危険挙動を定量化する。
時系列予測モデル（勾酌木・LSTM）が過去の事故発生パターンと気象・時間帯・交通量データを組み合わせ、交差点別の将来事故発生確率を月次で再計算する。最適化アルゴリズムが道路幅・信号サイクル・予算制約の中で効果的な改善案（ハンプ設置、信号調整、標識位置変更など）を複数パターン生成し、コストと事故削減効果のトレードオフを提示する。自然言語生成AIがこれらの分析結果を自治体職員向けの平易な日本語レポートに変換し、住民説明会用の資料作成時間を短縮する。
自治体の道路管理課・警察・保険会社が保有する事故データ、ドライブレコーダー・自転車搭載カメラのGPS＆加速度センサーログ、道路の交通量カメラ映像をAPI経由で収集し、AIが交差点ごとに事故リスクスコアを算出するダッシュボードを提供する。
道路管理担当者はダッシュボードにログインし、リスクスコア上位の交差点リストと、AIが生成した『中央線の可視性改善』『自転車専用信号の設置』などの改善案候補を確認できる。改善案には想定コストと事故削減率の予測値が併記され、担当者はそのまま予算申請資料に転記できるレポートをPDF出力できる。改善実施後は再度センサーデータを取り込み、AIが効果検証（Before/After比較）を自動生成し、次年度の優先順位付けに反映する。住民向けには危険交差点マップをオープンデータ化し、通学路指導や配達員向け注意喚起にも活用できる。
| 事故発生後の緊急対応工事（現場診断・応急改修） | 年間約500万円（1自治体あたりの目安） |
| 住民説明会・議会対応にかかる職員人件費（資料作成含む） | 年間約240万円（担当者2名×資料作成延べ80時間分） |
| 配達員の事故による休業補償・労災対応コスト | 年間約150万円（フードデリバリー企業1社あたりの目安） |
| 保険会社の事故査定・損害調査にかかる人件費 | 年間約800万円（交差点関連事故の査定件数ベースの目安） |
| 自治体向けSaaS利用料（交差点500件までプラン） | 年間300万円 |
| 改善提案レポート作成支援（スポット契約） | 1件15万円 |
| 保険会社向けリスクデータライセンス | 月額50万円（年間600万円） |
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自転車事故は年間約7万件、うち約6割が交差点で発生しているが、事故報告書はPDFや手書き調書のまま蓄積され、傾向分析に活用されていない。
道路管理課は数名体制で数百〜数千の交差点を抱え、住民の『あそこは危ない』という声があっても優先順位づけの根拠となるデータが整理されていない。改善工事には数百万円規模の予算が必要なため合意形成に時間がかかり、事故が起きてから対策を検討する事後対応が常態化している。既存のヒヤリハットマップは自己申告ベースで網羅性・客観性・更新頻度に欠け、実効性のある改善サイクルが回っていない。
MVP開発・データ基盤構築フェーズは、自治体データの取得許諾状況や連携先フォーマットが確定するまで要件変動が大きいため準委任契約が適する。
パイロット導入後、リスクスコア算出ロジックや帳票フォーマットなど仕様が固まった部分（PDFレポート出力機能など）は請負契約への切り替えも検討できる。発注時は、AUC0.80等のKPIを納品条件ではなく努力目標として明記し、データ未整備による遅延を契約不履行と扱わない条件設定を行う。カメラ映像解析やAPI課金基盤などフェーズ2の機能は、別途スコープを切って追加見積もりする前提を契約書に明記しておく。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村道路管理課・都市整備部門の職員（数名体制で数百〜数千交差点を担当） |
| セカンダリ | 通学路を利用する中高生・保護者、フードデリバリー従事者、道路設計コンサル会社の担当者、損害保険会社の商品企画担当者 |
| 管理 | 自社のカスタマーサクセス担当・データサイエンティスト（モデル精度監視、自治体ごとのマスタ・権限設定を管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 事故・センサーデータ統合基盤 | 自治体事故報告PDF/GPS加速度ログ/カメラ映像をAPI取得→形式変換・名寄せ→交差点IDに紐づく統合DBに格納する |
| 危険挙動画像解析AI | 交通量カメラ映像→自転車と自動車の交差角度・速度差・ニアミス頻度を検出→危険挙動スコアを出力する |
| 交差点別事故リスク予測AI | 過去事故件数・気象・時間帯・交通量データ→勾配木/LSTMで月次再計算→交差点別リスクスコアを算出する |
| 改善案最適化エンジン | 道路幅・信号サイクル・予算上限→最適化アルゴリズムで複数改善案生成→コストと削減率のトレードオフ表を出力する |
| 予算申請レポート自動生成 | リスクスコアと改善案データ→自然言語生成AIが平易な日本語に変換→PDF形式の申請資料を出力する |
| リスクダッシュボード表示 | 担当者ログイン→リスクスコア上位交差点を検索・並べ替え→一覧とマップ表示画面を返す |
| Before/After効果検証機能 | 改善実施後のセンサーデータ再取込→AIが実施前後の事故件数を比較→効果検証レポートを自動生成する |
| 住民向けオープンデータ公開 | 危険交差点リスクスコア→匿名化・簡略表示に加工→自治体ウェブサイト用マップデータとして公開する |
| 保険会社向けデータライセンス配信 | 交差点別リスクスコア→個人情報除去・統計加工→保険会社向けAPIで月次データセットを配信する |
| 企業向け危険箇所アラートAPI | 配達員・利用者の現在位置→近隣の高リスク交差点を照合→リアルタイム警告情報をAPIで返す |
| 権限管理・アカウント認証 | 職員・企業担当者のログイン情報→役割別権限を判定→閲覧可能なダッシュボード範囲を制御する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
intersections | intersection_id, 自治体コード, 緯度, 経度, 道路幅, 信号有無, 交差角度 |
accident_records | accident_id, intersection_id, 発生日時, 事故種別, 死傷者数, 天候, 調書PDF_URL |
sensor_logs | log_id, デバイスID, intersection_id, GPS緯度経度, 加速度X_Y_Z, 記録日時 |
camera_footage_analysis | analysis_id, intersection_id, 映像ファイルID, 自転車速度, 自動車速度, ニアミス回数, 解析日時 |
risk_scores | score_id, intersection_id, リスクスコア, 算出月, AUC値, モデルバージョン |
improvement_proposals | proposal_id, intersection_id, 提案種別, 想定コスト, 予測削減率, 承認状態 |
municipalities | municipality_id, 自治体名, 契約プラン, 交差点数上限, 契約開始日, 更新状態 |
api_access_logs | log_id, 企業ID, APIコール数, 呼出日時, レスポンス内容, 課金対象フラグ |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | リスクスコア一覧画面 |
| 3 | 交差点詳細画面 |
| 4 | 改善提案詳細画面 |
| 5 | レポートPDF出力画面 |
| 6 | 効果検証比較画面 |
| 7 | API利用管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（GPUサーバー等インフラ拡張性のため） |
| 2 | PostgreSQL+PostGIS（地理空間データ管理に適する） |
| 3 | Python/FastAPI（AI処理とAPI提供を統合しやすい） |
| 4 | LightGBM（事故発生確率の時系列予測に実績あり） |
| 5 | PyTorch（交通量カメラ映像の画像解析モデル実装） |
| 6 | Next.js（自治体職員向けダッシュボードUI構築） |
| 7 | Auth0（自治体・企業ごとの権限分離認証） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| リスクスコア再計算は月次バッチで全交差点分を6時間以内に完了させる想定 | リスクスコア再計算は月次バッチで全交差点分を6時間以内に完了させる想定 |
| ダッシュボードの可用性は稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム3.6時間以内）を目標とする | ダッシュボードの可用性は稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム3.6時間以内）を目標とする |
| 個人を特定しうるGPS・映像データは取得後30日以内に匿名化・集約処理を行う運用とする | 個人を特定しうるGPS・映像データは取得後30日以内に匿名化・集約処理を行う運用とする |
| 自治体データ・保険会社提供データへのアクセスはロールベース認可とTLS暗号化通信で保護する | 自治体データ・保険会社提供データへのアクセスはロールベース認可とTLS暗号化通信で保護する |
| リスクスコアAUCは12ヶ月時点で0.80以上を維持し、四半期ごとに精度検証を実施する | リスクスコアAUCは12ヶ月時点で0.80以上を維持し、四半期ごとに精度検証を実施する |
| 画像解析API・アラートAPIは1万コールあたり平均応答時間1秒以内を目安とする | 画像解析API・アラートAPIは1万コールあたり平均応答時間1秒以内を目安とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 公開されている事故統計データとPDF調書を手作業で集計し、パイロット候補自治体の交差点ごとにリスクの高さを人手でランキング化して提示し、反応を確認する | 分析用の作業時間のみで、外部ツール利用料程度 |
| ②最小システム | 交通量カメラ映像やGPSログを取り込む簡易データ基盤と、基本的なリスクスコア算出ロジックを実装し、ダッシュボードの画面イメージを1〜2自治体に見せて使い勝手を確認する | クラウド利用料とAI解析APIの利用料が中心で、外注する場合は数か月分の開発費 |
| ③本開発 | 画像解析AI・時系列予測モデル・最適化アルゴリズムを組み込んだ本番ダッシュボードと、レポート自動生成機能、保険会社向けデータ提供API、企業向けアラートAPIを実装する | AIエンジニア・データサイエンティストの人件費とGPUサーバー費が主な費用で、初期投資の大半を占める水準 |
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。
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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10万人規模の中核市・道路管理課の課長または係長 | パイロット導入の意思決定者であり事故報告書データの提供可否を握る | 自治体の道路インフラDX関連セミナー・展示会（自治体総合フェア等）で接触 |
| 都道府県警察本部交通規制課の担当官 | 事故統計データの提供可否と信号・標識変更の許認可窓口を確認するため | 自治体道路管理課経由で紹介を依頼、または警察庁交通局への照会窓口から辿る |
| 道路設計コンサル会社（建設コンサルタント）の交通計画部門技術者 | AI改善提案の実現性検証と自治体への協業チャネル構築のため | 土木学会・交通工学研究会の研究発表会や自治体入札実績のある企業リストから接触 |
| 損害保険会社の商品開発部門・データアナリティクス担当者 | 自転車保険商品向けリスクデータの需要とデータ提供条件を確認するため | 損害保険協会の自転車事故対策WG、または各社DX推進部門への直接アプローチ |
| 既設交通量カメラを納入しているカメラメーカーの自治体営業担当 | 既存カメラ映像のAPI取得可否・技術連携条件を確認するため | 自治体道路管理課に導入済みカメラメーカーを確認し、メーカー窓口経由で紹介依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| パイロット候補自治体の道路管理課への直接アプローチ | 交通安全対策会議や道路管理課の公開資料から担当者を特定し、『危険交差点の優先順位づけを一緒に検証させてほしい』とパイロット参加を依頼する |
| 道路インフラ設計コンサル会社との協業紹介 | 既存の自治体案件を持つコンサル会社に、『改善案の下地データをAIで用意するので提案書に組み込んでほしい』と共同提案の形で紹介を頼む |
| 損害保険会社のリスク評価部門への提案 | 自転車保険や企業向け団体保険を扱う部署に『匿名化した交差点別リスクデータを試験的に見てもらえないか』とサンプルデータ持参で打診する |
| フードデリバリー・自転車シェア事業者の安全対策担当への打診 | 配達員の事故防止に課題を持つ事業者の安全管理部門に、『危険箇所アラートAPIを無償トライアルで試してほしい』と個別に連絡する |
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 | 税務署への開業届提出前後の法人・個人事業主で、担保・保証人なしでの融資を希望する創業者 | 自己資金100万円を元に法人設立直後の運転資金を調達する想定で、融資合計は500万円を見込む。AIエンジニア人件費やGPUサーバー費など先行投資が重い本事業の立ち上げ資金に活用できる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数の少ない小規模事業者で、販路開拓・広報の取り組みを行う事業者 | 自治体への提案資料作成、パイロット自治体との実証会開催、ウェブサイトやパンフレット制作など、最初の導入自治体を獲得するための営業活動費に使える |
| IT導入補助金 | ITツールを導入して業務効率化・DXを図る中小企業・小規模事業者 | 自社の請求管理やCRM、データ基盤運用に関わる社内向けITツール導入費として利用でき、AI開発と並行して行う社内体制整備の負担を抑えられる |
| 研究開発型スタートアップ支援事業（SBIR制度） | 公的課題解決型の研究開発を行うスタートアップ・中小企業 | 交通量カメラ映像の画像解析AIやリスクスコア予測モデルの精度向上といった研究開発要素が強い部分について、複数省庁が連携するSBIR制度の枠組みで開発費の一部を補える可能性がある |
| デジタル田園都市国家構想推進交付金 | デジタル技術を活用した地域課題解決に取り組む地方公共団体 | 顧客となる自治体側がこの交付金を活用して本サービスの導入費用を確保できるため、自治体への提案時に予算確保の後押しとして案内できる |
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。
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。
物流・モビリティ領域で挑戦する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