Who（誰が）
買い手は官公庁向けSIer、防災機器メーカー、通信・プラットフォーム事業者など自治体商流を持つ企業を想定する。
対象とする社会課題：災害発生時、自治体が住民の安否確認に膨大な人手と時間を要し、初動対応が遅れる
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。
人口規模の小さな市町村では、災害対策本部の限られた職員が電話や訪問、避難所名簿の突合に追われ、発災直後の初動で住民全員の状況をつかみきれない。一人暮らしの高齢者や外国人住民ほど確認漏れが起きやすく、本当に支援が必要な世帯の発見が遅れてしまう。AIが住民からの発信を自動で読み解き、優先度をつけることで、限られた職員の手を最も必要な人に届ける。
※ 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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アンシンAIは、地震や豪雨などの災害発生時に、自治体が住民の安否確認をより早く、より漏れなく行えるようにするクラウドサービスです。
住民はLINEや電話でふだんの言葉のまま「無事です」「家が壊れた」などと報告するだけで、AIがその内容を読み取り緊急度を4段階に自動で振り分けます。結果は災害対策本部のダッシュボードに即座に反映され、住民基本台帳や要支援者名簿と突き合わせて、まだ連絡が取れていない人や優先度の高い人だけが一覧に浮かび上がります。返信のない高齢者宅にはAIが多言語で自動的に電話をかけて状況を聞き取るため、職員は本当に駆けつけるべき世帯だけに人手を割けるようになり、確認完了までの時間を大幅に短縮できます。
人口5万人規模の市町村では、災害対策本部の職員10〜20名が電話・訪問・避難所名簿の突合により安否確認を行うが、発災72時間以内に全住民の状況把握が完了するのは全体の約3割に留まるとされる(総務省消防庁調査より推計)。
特に一人暮らし高齢者や外国人住民は自ら情報発信する手段や意欲が乏しく、確認漏れが生じやすい。LINEやSNSでの安否報告を導入する自治体も増えているが、寄せられる数百〜数千件のテキストを職員が目視で読み、名簿と突合する作業に追われ、二次的な人的ミスや対応漏れが発生している。人口減少により防災担当職員は平均2〜3名しか配置されておらず、大規模災害時には他業務と兼務するため、情報集約自体が後回しになる自治体が全国の約6割に及ぶ。結果として、本当に支援が必要な世帯の発見が遅れ、初動の救助・物資配布の優先順位付けに支障が出ている。
自然言語処理(NLP)により住民からの自由記述テキスト・音声を意味解析し、緊急度4段階(生命危険/要支援/生活困窮/無事)に自動分類する。
音声認識・音声合成AIが多言語対応の自動架電(日本語・英語・中国語・ベトナム語等)を行い、未回答者への一次確認を代替する。機械学習モデルが過去の災害データと住民属性(要支援者名簿・高齢者独居情報)を突合し、対応優先度をスコアリングして自動リスト化する。さらに時系列データの異常検知により、特定エリアで応答率が急減した場合にアラートを自動発報し、職員の見落としを防ぐ。
住民はLINE公式アカウントや専用アプリ、電話音声(IVR)のいずれかで「無事です」「家が倒壊」「水が出ない」などを自由な言葉で発信し、AIが自然言語で内容を解釈して自動的に緊急度と種別(生命危険/生活困窮/無事)に分類する。
分類結果はリアルタイムで自治体の災害対策本部ダッシュボードに反映され、住民基本台帳・避難行動要支援者名簿とAIが自動突合し、未回答者と要支援者を優先度順にリスト化する。未回答の高齢者宅にはAIが自動架電(音声合成による多言語対応IVR)を行い、応答内容を再度テキスト化して記録する。職員は分類済み・優先順位付き済みのリストを見るだけで、電話や訪問が必要な世帯だけに絞って人的リソースを投入できるようになり、確認完了までの時間を従来の3分の1程度に短縮する体験を提供する。
| 災害時の職員時間外手当(本部要員15名×72時間態勢、時給換算2,000円想定) | 1災害あたり約216万円 |
| 安否確認業務の外部コールセンター委託費(1件500円想定×対象5,000世帯) | 1災害あたり約250万円 |
| 紙名簿・避難所名簿の手作業突合人件費(職員4名×3日×8時間、時給2,000円想定) | 1災害あたり約19.2万円 |
| 確認漏れ・見落としによる苦情対応や議会説明資料作成等の事後対応コスト | 年間想定30万〜100万円 |
| スタンダードプラン(人口5万人未満、平時訓練+災害時本稼働込み) | 年額60万円 |
| ミドルプラン(人口10万人前後想定の中間ティア) | 年額150万円 |
| ハイプラン(人口30万人以上、多言語オプション2言語追加込み) | 年額320万円(基本300万円+多言語オプション10万円×2言語) |
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人口5万人規模の自治体では、災害対策本部の職員10〜20名が電話・訪問・避難所名簿の突合で安否確認を行うが、発災72時間以内に全住民の状況把握が完了するのは全体の約3割に留まる。
防災担当職員は平均2〜3名しか配置されておらず、大規模災害時には他業務と兼務するため情報集約自体が後回しになりやすい。LINEやSNSでの安否報告を導入する自治体も増えているが、数百〜数千件のテキストを職員が目視で読み名簿と突合する作業に追われ、二次的な人的ミスや対応漏れが発生している。特に一人暮らし高齢者や外国人住民は自ら情報発信する手段や意欲が乏しく、本当に支援が必要な世帯の発見が遅れる構造になっている。
MVP開発は、NLP分類モデルの精度検証や自治体ごとの名簿フォーマットの違いへの対応など、実証を通じて要件が変わりやすいため準委任契約が適する。
特にPhase1の実証実験(自治体3件・精度目標70%)は実装方法が試行錯誤前提であり、成果物確定を条件とする請負にはなじまない。Phase2以降で多言語架電やAPI連携など仕様が固まった機能は請負契約への切り替えを検討してよいが、自治体の個人情報保護条例対応や住基連携の仕様確認に時間を要する点は契約期間・体制に織り込む必要がある。自治体向け入札を見据える場合は要件定義書と検収基準を明文化し、瑕疵担保・保守範囲を開発契約と分離して締結することが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体防災・危機管理部門の職員(平時の訓練運用担当、災害時の対策本部要員) |
| セカンダリ | 住民(特に一人暮らし高齢者・外国人住民)、避難所運営スタッフ |
| 管理 | アンシンAI運営会社のカスタマーサクセス担当、および自治体側の情報政策課等システム管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 住民安否発信受付(LINE/アプリ) | 住民がLINE公式アカウント/専用アプリに自由記述テキストを送信→サーバー受信→受信ログをDB保存 |
| IVR音声受付 | 住民が専用電話番号に架電→音声を録音・受付→テキスト化用の音声データを生成 |
| AI緊急度自動分類 | 受信テキストをNLPで意味解析→生命危険/要支援/生活困窮/無事の4段階に分類→分類ラベルをDB付与 |
| 多言語自動架電(未回答者一次確認) | 未回答者リストを入力→音声合成で日英中越4言語架電し応答音声取得→テキスト化して記録 |
| 名簿自動突合 | 住民基本台帳・要支援者名簿と回答者リストを照合→未回答者・要支援者を抽出→突合結果リスト出力 |
| 対応優先度スコアリング | 分類結果と要支援者属性を入力→機械学習モデルでスコア算出→優先順位付きリストを生成 |
| 災害対策本部ダッシュボード表示 | 分類・突合・スコア結果を受信→地図・リスト形式で集計→職員端末にリアルタイム表示 |
| 応答率異常検知アラート | エリア別応答率の時系列データを監視→急減を検知→担当職員へ自動通知を発報 |
| 中〜高緊急度の人的最終確認フロー | 中程度以上の判定を検知→職員確認待ちキューへ振分→職員承認後にステータス確定 |
| 平時訓練/災害モード切替 | 管理者が本部画面でモード選択→システム挙動(訓練用ダミーデータ/実災害データ)を切替→稼働状態を全端末に反映 |
| 対応履歴記録・レポート出力 | 全対応ログ(受付・架電・確認)を蓄積→期間指定で集計→PDF/CSVレポートを自治体向けに出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
residents | resident_id, name, address, age, phone, language, support_flag |
safety_reports | report_id, resident_id, channel, raw_text, urgency_level, category, received_at |
municipalities | municipality_id, name, population, contract_tier, contract_status |
support_needed_list | support_id, resident_id, priority_score, status, assigned_staff_id |
call_logs | call_id, resident_id, call_status, response_text, language, called_at |
staff_users | staff_id, municipality_id, name, role, login_id |
disaster_events | event_id, municipality_id, event_type, started_at, ended_at, status |
billing_records | billing_id, municipality_id, period, base_fee, call_count, call_fee, total_amount |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 災害対策本部ダッシュボード |
| 3 | 安否報告一覧・分類画面 |
| 4 | 要支援者優先度リスト画面 |
| 5 | 自動架電結果確認画面 |
| 6 | 名簿突合設定画面 |
| 7 | 契約・利用状況管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LINE Messaging API(住民接点として利用率が高い) |
| 2 | AWS EC2/Lambda/RDS(災害時の自動スケーリングに対応) |
| 3 | Amazon Comprehend/OpenAI API(自然言語で緊急度を分類) |
| 4 | Amazon Connect/Twilio(多言語自動架電IVRを構築) |
| 5 | Amazon Polly/Google TTS(多言語音声合成に対応) |
| 6 | AWS Cognito/Auth0(自治体職員の認証・権限管理) |
| 7 | Elasticsearch(大量テキストの検索・名簿突合処理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 災害時同時アクセス集中に対応するため自動スケーリングでピーク時5万件/時のテキスト処理を実現する想定 | 災害時同時アクセス集中に対応するため自動スケーリングでピーク時5万件/時のテキスト処理を実現する想定 |
| システム可用性は年間99.9%以上(計画停止除く)を目標とし、平時から月1回の負荷テストを実施する想定 | システム可用性は年間99.9%以上(計画停止除く)を目標とし、平時から月1回の負荷テストを実施する想定 |
| 要支援者名簿等の個人情報は自治体ごとの個人情報保護条例に準拠し、保存データは暗号化(AES-256相当)する想定 | 要支援者名簿等の個人情報は自治体ごとの個人情報保護条例に準拠し、保存データは暗号化(AES-256相当)する想定 |
| ISMS(ISO27001)等の第三者認証を導入2年目までに取得する想定 | ISMS(ISO27001)等の第三者認証を導入2年目までに取得する想定 |
| AI緊急度分類の適合率90%以上(2年目目標)、中〜高緊急度判定は必ず人的最終確認を経るフェールセーフを設ける | AI緊急度分類の適合率90%以上(2年目目標)、中〜高緊急度判定は必ず人的最終確認を経るフェールセーフを設ける |
| 自動架電の応答音声・テキストログは5年間保存し、監査・訓練改善のためのトレーサビリティを確保する想定 | 自動架電の応答音声・テキストログは5年間保存し、監査・訓練改善のためのトレーサビリティを確保する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | LINE公式アカウントで自由記述の安否報告を受け付け、職員役が手作業で緊急度4段階に仕分けてスプレッドシートに転記し、自治体担当者に見てもらって業務フローの妥当性を確かめる | LINE公式アカウントの利用料と訪問交通費だけ |
| ②最小システム | NLP分類APIを組み込んだ簡易ダッシュボードを作り、実証自治体3件の防災訓練で自動分類と手動突合を並走させ、分類精度と職員の作業時間短縮を計測する | 外部AI APIの従量課金とダッシュボード外注で数か月分の開発費 |
| ③本開発 | 多言語自動架電機能と要支援者名簿の自動突合機能を実装し、LGWAN接続やISMAP準拠を見据えたクラウド基盤に載せ替えて代理店経由の拡大に耐える構成にする | エンジニア複数名分の人件費とクラウド利用料が中心の本格的な開発予算 |
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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……
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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……
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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……
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5万人規模市町村の防災危機管理課長・防災担当職員 | 現場の安否確認業務フローと課題感を直接把握し実証導入の合意を得るため | 総務省消防庁の防災訓練情報や自治体HPの防災課連絡先から電話・メールでアポ |
| 都道府県防災部局(危機管理部)の市町村支援担当者 | 広域展開時の推薦・補助金情報(緊急防災・減災事業費等)の窓口となるため | 都道府県庁危機管理部の代表窓口経由で紹介依頼、または防災関連イベントで名刺交換 |
| 防災システムインテグレーター(パスコ・NEC系防災ソリューション部門等)の事業担当者 | 既存自治体顧客基盤への代理店展開と既存システムとのAPI連携可否を確認するため | 防災推進国民大会(ぼうさいこくたい)等の展示会・防災専門展示会で接触 |
| LINEヤフー株式会社の公共・自治体向けソリューション担当者 | LINE公式アカウントAPI連携条件とLINEスマートシティ推進協会経由の自治体紹介可否を確認 | LINEヤフー for Business窓口またはLINEスマートシティ推進パートナー制度から申請 |
| 元市町村防災担当職員(退職者・OB人材) | 避難行動要支援者名簿運用の実務知識と自治体調達プロセスの内部感覚を採用前に確認 | 自治体OBネットワークや防災士会・地域防災コーディネーター団体経由で紹介依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 防災訓練・地域防災計画の見直し時期を狙った直接提案 | 「今年の総合防災訓練で安否確認のデモを無償で実施させてほしい」と防災危機管理課に電話・メールで打診する |
| 防災システムインテグレーターへの協業打診 | 既存の防災システムに機能を組み込む形で「御社の導入先自治体に無償トライアルを共同提案したい」と持ちかける |
| 総務省消防庁・都道府県防災部局主催の勉強会や研修会 | 参加者名簿を頼りに「デジタル田園都市国家構想交付金の活用事例として紹介したい」と個別に声をかける |
| 元自治体防災担当者・知人経由の紹介 | 「まず1つの避難所名簿だけでもAI突合を試してもらえないか」と小さく頼み、担当課への紹介を依頼する |
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・個人事業主 | 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入れられ、融資合計は630万円を想定。自治体営業の人件費や渡航費など先行費用に充当できる |
| 信用保証協会の創業関連保証（制度融資） | 創業前〜創業後一定期間の法人 | 公庫融資と並行して自治体（都道府県・市区町村）の制度融資枠を使うことで、630万円の調達を複数機関に分散し金利負担を抑えられる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（ITツールを導入する側だけでなく、ITツールを提供するベンダーとして登録することも可能） | 自社をIT導入支援事業者として登録すれば、導入自治体がSaaS利用料の一部を補助対象にでき、営業時に価格の心理的ハードルを下げられる |
| 小規模事業者持続化補助金（創業型） | 創業間もない小規模事業者 | 展示会出展や防災専門メディアへの広告など、自治体・インテグレーターへの認知獲得にかかる販路開拓費用の一部をカバーできる |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業） | 研究開発型のスタートアップ・中小企業 | NLP緊急度判定モデルや多言語音声合成の研究開発フェーズを対象とした国の補助メニューに応募できる可能性があり、Phase1の実証実験費用の補完になる |
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。
同じ防災・インフラ領域に挑む創業仲間が、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。
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