Who（誰が）
河川堤防を管理する都道府県・国交省地方整備局・市町村の河川担当課、および草刈り・点検作業を担う造園業者やシルバー人材センター等の副業人材
対象とする社会課題：河川堤防の草刈り・維持管理を担う人材と予算の不足
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。
全国の堤防延長は膨大だが、草刈りを担う人も判断する職員も減り続けている。異動で土木の知見を持たない担当者が、根拠のないまま一律発注を続け、ひび割れや動物穴の発見が遅れる。担い手不足で事業者も点在する現場を回りきれない。データで優先順位を示し、担い手と現場をつなぐ仕組みがなければ、豪雨のたびに見過ごされた異常が決壊につながりかねない。
※ 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。
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堤防ガーディアンAIは、自治体・河川国道事務所の担当者が管轄区間をダッシュボードに登録するだけで、衛星画像と降雨予測から草丈と危険度（ひび割れ・動物穴・不法投棄）を自動スコア化し、優先順位付きの草刈り計画を毎月提示するサービスです。
造園業者やシルバー人材センターの作業員はスマホアプリに稼働日と保有機材を登録するだけで、AIが移動距離と作業量から最適な配置と巡回ルートを自動生成します。現場では到着・完了の打刻と区間撮影だけで刈り取り完了率と異常箇所をAIが判定し、未達成箇所は自動で再発注されます。土木の専門知識がない自治体職員でも、チャットボットに質問するだけで「今月優先すべき区間」が即座にわかり、予算消化型の一律発注から根拠ある優先発注に変わります。
全国の一級・二級河川の堤防延長は約8万7千kmに及び、多くは年2〜3回の草刈りが必要だが、実施主体である地方自治体や河川管理事務所の職員数は減少し続け、委託先の造園・建設業者も高齢化と後継者不足で年々受注可能量が減っている。
特に地方の中小河川では入札不調が常態化し、草刈りが年1回に減らされた結果、堤防のひび割れや動物の巣穴、不法投棄などの異常発見が遅れ、豪雨時の決壊リスクが見過ごされる事例が報告されている。発注側の自治体職員は土木の専門知識を持たない人事異動組が多く、どの区間を優先すべきか、誰にいつ発注すべきかの判断根拠を持てないまま予算消化型の一律発注を続けているのが実情である。一方で草刈り事業者側も、案件が点在し移動コストがかさむため小規模事業者の廃業が続き、担い手と工程を最適に組み合わせる仕組みが存在しないことが構造的なボトルネックになっている。
衛星・ドローン画像解析AIが草丈の成長速度と堤防表面のひび割れ・穴・不法投棄を検出し、区間ごとのリスクスコアを算出する。
時系列予測モデルが過去の刈り取り履歴・降雨量・気温データから次回草刈り最適時期を予測し、作業が必要になる前に計画へ反映する。組合せ最適化アルゴリズムが作業員の稼働可否・保有機材・移動距離・区間の緊急度を突合し、コストと危険度のバランスが取れた配車・工程表を自動生成する。自然言語対話AIが自治体担当者からの質問(例:「今月の予算内で最優先3区間は」)にレポートデータを根拠に回答し、専門知識がなくても意思決定を支援する。
自治体・河川国道事務所の担当者は、堤防管理AIダッシュボードに管轄区間を登録するだけで、衛星画像・過去の草丈成長データ・降雨予測を基にAIが区間ごとの草丈予測と危険度スコア(ひび割れ・動物穴・不法投棄兆候の画像解析結果込み)を自動算出し、優先順位付きの草刈り計画案を毎月提示する。
地域の造園業者・シルバー人材センター・農家の副業人材はスマホアプリに稼働可能日と保有機材(草刈機・トラクター等)を登録するだけで、AIが移動距離と作業量から最適な人員配置と日程を自動マッチングし、1日あたりの巡回ルートまで生成する。作業員は現場到着後にアプリで開始・完了を打刻し、スマホで区間を撮影するだけでAIが刈り取り完了率と異常箇所を自動判定、未達成箇所があれば自動で再発注される。自治体担当者は月次レポートで進捗と危険箇所の推移をチャットボットに質問形式で確認でき、専門知識がなくても「今月優先すべき区間はどこか」を即座に把握できる。この結果、発注側は根拠ある予算配分ができ、作業者側は無駄な移動と空き時間が減り、実質的な稼働単価が向上する。
| 入札不調による緊急随時発注(割高な単価での委託) | 年間150万円程度の割高発注(想定、管理延長50km規模の事務所) |
| 職員による現地巡回・目視点検の人件費(残業込み) | 年間200万円相当(1名分の稼働時間換算、想定) |
| 異常発見遅延に伴う豪雨後の緊急補修工事費 | 1件あたり300〜800万円(想定、発生頻度は数年に1件程度) |
| 草刈り年1回化による除草不足区間の追加委託・再発注費 | 年間100万円程度(想定) |
| 自治体向けSaaS基本プラン(管理延長50km、1kmあたり月3,000円換算) | 年間180万円(月15万円) |
| 画像解析オプション(50区間、区間あたり年5万円換算) | 年間250万円 |
| 作業マッチング手数料(年間委託総額1,000万円の12%想定) | 年間120万円 |
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河川堤防8万7千kmの草刈りは年2〜3回必要だが、自治体職員の減少と委託業者の高齢化・廃業により入札不調が常態化し、年1回に減らされる区間が増えている。
発注側の自治体職員は人事異動組が多く土木の専門知識を持たないため、どの区間を優先すべきかの判断根拠がなく予算消化型の一律発注が続いている。作業事業者側も案件が点在し移動コストがかさむため小規模事業者の廃業が進み、担い手と工程を最適に組み合わせる仕組みが存在しない。この結果、堤防のひび割れや動物の巣穴、不法投棄の発見が遅れ、豪雨時の決壊リスクが見過ごされる事例が報告されている。
PoCフェーズ(0-6ヶ月)は衛星画像解析モデルと最適化アルゴリズムの精度検証が主目的で要件が固まっていないため準委任契約が適し、実証区間50kmでの精度目標（再現率90%等）は契約書ではなく検証計画書に明記する。
初期展開フェーズ以降のSaaSダッシュボード・マッチングアプリ本体開発は機能要件が確定するため請負契約が向くが、AIモデルの精度改善部分は継続的なチューニングが前提となるため請負と準委任を機能単位で分離発注することを推奨する。自治体側の予算単年度主義により追加改修が年度をまたぐ可能性があるため、検収基準と保守範囲（誤検知対応・モデル再学習の頻度）を契約時に明文化しておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 河川管理を担う都道府県・国交省地方整備局・市町村の河川担当課職員（土木専門知識を持たない人事異動組を含む） |
| セカンダリ | 造園業者・建設業者・シルバー人材センター・農業法人など草刈り・点検作業を担う副業的稼働層 |
| 管理 | 自社運営チーム（AIモデル運用・データ品質管理・自治体営業・カスタマーサクセス担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 衛星画像草丈解析 | 衛星・ドローン画像→AIが草丈成長度を解析→区間別草丈推定値を出力 |
| 堤防異常検知 | 画像データ→AIがひび割れ・動物穴・不法投棄を画像解析→異常箇所座標と種別を出力 |
| 危険度スコア算出 | 草丈推定値と異常検知結果→重み付け計算→区間ごとの危険度スコアを出力 |
| 草刈り最適時期予測 | 過去刈取履歴・降雨量・気温データ→時系列モデルで予測→次回最適草刈り時期を出力 |
| 月次草刈り計画案生成 | 危険度スコアと予測時期→優先順位付けロジック→月次計画案リストを出力 |
| 作業員稼働登録 | 作業員が稼働日・保有機材をアプリ入力→登録処理→稼働可能リストに反映 |
| 配車・工程最適化 | 稼働情報と区間緊急度→組合せ最適化アルゴリズム→人員配置・日程表を出力 |
| 巡回ルート自動生成 | 配置結果と区間位置情報→経路計算→1日あたり巡回ルートを出力 |
| 現場打刻・撮影記録 | 作業員が開始・完了時にスマホ打刻と撮影→位置情報付与→作業ログに記録 |
| 完了率判定・自動再発注 | 現場写真→AIが刈取完了率と異常箇所判定→未達成区間を自動再発注 |
| AIチャット意思決定支援 | 自治体担当者の質問文→対話AIがレポートデータ参照→根拠付き回答を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
organizations | org_id, name, type, region, contact_person, contract_plan, created_at |
river_sections | section_id, org_id, river_name, start_km, end_km, length_m, geojson, priority_score |
vegetation_scans | scan_id, section_id, scan_date, image_url, grass_height_cm, crack_detected, hole_detected, illegal_dumping_detected, risk_score |
workers | worker_id, name, org_type, available_dates, equipment_list, phone, rating |
work_orders | order_id, section_id, status, scheduled_date, assigned_worker_id, priority, budget_amount |
work_results | result_id, order_id, worker_id, start_time, end_time, completion_rate, photo_url, anomaly_flag |
billing | billing_id, org_id, plan_type, monthly_fee, contract_start, contract_end, payment_status |
commission_transactions | transaction_id, order_id, worker_id, amount, commission_rate, commission_amount, payment_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 管理区間登録画面 |
| 2 | 危険度ダッシュボード |
| 3 | 月次草刈り計画画面 |
| 4 | 作業員登録・稼働管理画面 |
| 5 | 案件マッチング確認画面 |
| 6 | 現場打刻・撮影画面 |
| 7 | チャットボット質問画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(衛星画像・大量データ処理の拡張性のため採用) |
| 2 | PostGIS(河川区間の地理空間データ管理に最適) |
| 3 | PyTorch(草丈予測・異常検知モデルの構築に採用) |
| 4 | OR-Tools(作業員配車と工程最適化の組合せ計算に使用) |
| 5 | React Native(自治体・作業員双方のアプリを共通コードで開発) |
| 6 | OpenAI API(自治体担当者向け自然言語レポート回答に採用) |
| 7 | さくらインターネット衛星データ基盤(衛星画像調達コスト削減のため提携) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaSダッシュボードは月間稼働率99.5%以上を目標とし、計画停止は月1回2時間以内に限定する |
| 性能 | 性能: 衛星画像1枚(約10km区間)の解析処理を24時間以内に完了し月次計画に反映する |
| セキュリティ | セキュリティ: 自治体データと作業員個人情報は暗号化(AES-256)して保存し、アクセスは職員ID単位で権限管理する |
| 精度 | 精度: 異常検知AIの再現率90%以上・適合率80%以上を維持し、誤検知は月次で人手ダブルチェックする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 管理区間1,000km・登録作業員1,500名規模まで同一基盤で処理遅延を5秒以内に抑える |
| 運用 | 運用: 障害発生時は2時間以内に一次復旧し、自治体担当者への通知をメール・チャット双方で行う |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 無料公開の衛星画像やオープンデータ、自治体から提供される既存の巡回記録を人力で確認し、Excelで区間ごとの優先順位表を作成して自治体担当者に提示、需要と反応を確かめる。 | 交通費と紙資料の印刷代程度、外部ツールは無料枠のみ利用 |
| ②最小システム | ノーコード・ローコードのダッシュボードに簡易ロジックの危険度スコアを組み込み、実際の自治体・作業員に触ってもらいながらマッチングの手応えを検証する。実データでの精度検証も並行する。 | クラウド利用料と画像解析APIの利用料が中心、外注は最小限 |
| ③本開発 | 機械学習エンジニアを採用し、画像解析モデル・時系列予測・組合せ最適化アルゴリズム・マッチングアプリを正式に開発し、複数自治体への同時展開に対応できる体制に仕上げる。 | 外注・採用を含め、開発会社への委託で数か月分の費用が目安 |
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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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……
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 |
|---|---|---|
| 国道河川事務所の維持管理課長または副所長 | 堤防管理の実務課題と発注プロセスを最も具体的に把握している当事者のため | 国交省地方整備局の広報窓口経由、またはインフラメンテナンス国民会議の紹介で接点を作る |
| 都道府県土木部河川課の技術主幹クラス職員 | 二級河川の予算配分と入札不調の実態を持ち、SaaS導入の意思決定に関与するため | 都道府県の河川維持管理計画策定会議や土木学会支部の勉強会に参加し名刺交換する |
| 地域シルバー人材センター連合会の事業部長 | 副業的作業員の登録母数を持ち、マッチングアプリ普及の初期パートナーになるため | 全国シルバー人材センター事業協会の都道府県支部に直接問い合わせて面談を依頼する |
| 造園・建設業協同組合の理事長 | 既存の草刈り委託構造と価格慣行を把握し、事業者側の抵抗感を早期に見極めるため | 各都道府県造園建設業協会の会員名簿から中小事業者を紹介してもらう |
| 建設コンサルタント会社(建設技術研究所等)の河川部門営業担当 | 自治体への提案チャネルを持ち、共同提案・販売代理の可能性を探るため | 土木学会や河川technology交流会の展示ブースで名刺交換し個別訪問を依頼する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体の土木部・河川管理課への直接アプローチ | 「草刈り発注の優先順位付けを無料で試してみませんか」と伝え、まず一区間だけの手動レポート提供を提案し、担当者の反応を見る。 |
| 建設コンサルタント・測量会社との共催勉強会 | 既存の取引関係を持つコンサル会社に「河川管理DXの事例紹介」という体で勉強会の共催を依頼し、自治体担当者を紹介してもらう。 |
| シルバー人材センター連合会・地域の造園業組合への説明会 | 「移動の少ない仕事だけ選べる仕組み」を紹介し、まず数名の登録者にアプリの使い勝手を試してもらいたいと依頼する。 |
| インフラメンテナンス関連の国や自治体主催の展示会・セミナー | 実証区間での検証結果を持って登壇・出展し、名刺交換した担当者に後日「まず一区間だけ試せないか」と個別に打診する。 |
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（法人設立時の創業融資） | 法人を設立して間もない創業者（自己資金要件あり） | 衛星画像解析AIやマッチングアプリの開発費・当初の人件費に充てる創業融資として想定しており、融資額は500万円を軸に計画している。着金は設立から2か月目ごろの見込み。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（商工会・商工会議所の管轄地域の事業者） | 自治体・河川国道事務所への説明資料作成やホームページ整備、展示会出展など販路開拓の費用に使える候補として検討する。 |
| IT導入補助金 | ITツール（SaaS等）を導入・提供する中小企業・小規模事業者 | SaaSダッシュボードやマッチングアプリの開発・導入費の一部を対象とする回があり、初期展開フェーズのシステム投資で候補になる。 |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的な設備投資・サービス開発を行う中小企業・小規模事業者 | 画像解析AIや組合せ最適化アルゴリズムなど、生産性向上に直結する新サービス開発の費用として候補になりうる。 |
| NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業（シード期の技術開発支援） | 技術シーズを持つ研究開発型スタートアップ | 衛星・ドローン画像解析AIの精度向上や時系列予測モデルの研究開発部分について、技術開発資金の候補として検討できる。 |
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。
同じ防災・インフラ領域に取り組む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。