Who（誰が）
人口5万人以上で駅を有する地方自治体の都市計画課・道路管理課・自転車対策担当職員（多くは1〜2名の兼務体制）が主な利用者となる
対象とする社会課題：駅前放置自転車問題と駐輪場配置のミスマッチ
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。
駅前の放置自転車は、担当職員がわずか1〜2名で目視と紙台帳に頼るしかない現場から生まれている。予算要求の根拠となるデータがなければ、増設も移設も後手に回り続ける。撤去・保管・処分に税金が消えていく一方で、住民は空いている駐輪場を知らずに放置してしまう。この構造を変えるには、現場の実態を映像から自動で数字にし、限られた予算を最も効果のある場所に振り向けられる仕組みが必要だと考えた。
※ 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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「チャリマップAI」は、駅前の防犯カメラやIoTカメラの映像をAIが解析し、放置自転車の発生場所・台数・時間帯を自動でダッシュボード化する自治体向けクラウドサービスです。
自転車対策担当者はこれまで目視巡回と紙台帳で状況を把握していましたが、導入後はパソコンの画面で「A駅東口が16〜18時に集中して放置される」といった傾向を一目で確認できます。AIは駐輪場の増設候補地や移設案を複数パターンで自動提示し、チャットで「連休前に混雑しそうな場所は？」と質問すれば即座に回答します。住民はスマホアプリで近くの空き駐輪場を確認できるため、放置自体の未然防止にもつながります。撤去作業員の巡回ルートも最適化され、自治体の年間コスト負担軽減が期待できるサービスです。
全国の放置自転車撤去台数は年間約9万台（国土交通省調査）に上り、地方自治体は撤去・保管・処分に年間数百万〜数千万円のコストを負担している。
人口10〜30万人規模の地方都市では、駅前放置自転車対策担当者がわずか1〜2名の兼務職員であることが多く、目視巡回と紙台帳による管理に限界がある。既存の駐輪場は昭和期の需要想定で配置されているケースが多く、駅出入口の変化や商業施設移転により利用率に偏り（ある駐輪場は稼働率20%、別の場所は満車で放置自転車が溢れる）が生じている。担当者は放置自転車の発生場所・時間帯・台数を体感的にしか把握できず、増設や移設の予算要求に説得力あるデータを添付できないため、対策が後手に回る。加えて撤去費用（1台あたり平均5,000〜8,000円）と保管・処分コストが自治体財政を圧迫し続けている。
画像解析AI（物体検知モデル）がカメラ映像から自転車の駐輪・放置状態を自動識別し、時間帯別・エリア別の発生密度データを生成する。
需要予測AI（時系列予測モデル）が過去の駐輪データ・イベントカレンダー・天候情報を組み合わせて将来の混雑エリアを予測する。最適化AI（数理最適化・強化学習）が駐輪場の配置案・容量配分・撤去巡回ルートを複数シナリオで自動算出し、コストと放置削減効果のトレードオフを提示する。自然言語対話AIが自治体職員・住民からの問い合わせに応答し、データ分析結果を専門知識なしでも理解できる形で説明する。
自治体が駅前・商店街等に設置する定点カメラ（既存の防犯カメラやIoTカメラを流用可）の映像をAIが解析し、放置自転車の発生位置・台数・時間帯を自動検知してダッシュボード化する。
担当職員は月次・週次でダッシュボードを確認するだけで、どのエリアで駐輪需要が供給を上回っているかを把握でき、AIが駐輪場の新設候補地・ラック増設数・移設案を複数パターンで自動提案する。さらにチャットボット型の対話インターフェースで「来月の連休前に混雑しそうな場所は？」といった自然言語での問い合わせにも即座に回答する。住民向けには駐輪場の空き状況をリアルタイム表示するアプリを提供し、AIが利用者の目的地・時間帯データから最寄りの空き駐輪場をレコメンドすることで放置自体を未然に防ぐ。導入後は撤去作業員の巡回ルートもAIが動線最適化し、撤去コストの削減にもつなげる。
| 放置自転車の撤去・保管・処分費用（人口15万人規模、年間撤去約5,000台×6,500円想定） | 年額約3,250万円 |
| 兼務職員の目視巡回・紙台帳管理にかかる超過人件費 | 年額約80万円 |
| 住民・商店街からの苦情対応、議会・住民説明会対応の職員稼働コスト | 年額約50万円 |
| 需要とミスマッチした駐輪場の過剰整備・遊休スペース維持コスト | 年額約200万円 |
| SaaS月額利用料（人口10〜30万人規模向け中間プラン） | 月額25万円（年額300万円） |
| 初期導入・カメラ連携費（既存カメラ流用＋簡易IoTカメラ10台程度） | 初年度一括400万円 |
| データ分析レポート・予算要求資料作成支援（年1回スポット） | 年額100万円 |
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人口10〜30万人規模の自治体では自転車対策担当が1〜2名の兼務職員であることが多く、目視巡回と紙台帳による管理では発生場所・時間帯の傾向を把握しきれない。
駐輪場は昭和期の需要想定で配置されたままのケースが多く、稼働率20%の駐輪場と満車で溢れる駐輪場が同時に存在するミスマッチが放置されている。担当者は増設・移設の予算要求に説得力あるデータを添付できず、対策が後手に回り、撤去費用（1台5,000〜8,000円）と保管・処分コストが自治体財政を圧迫し続けている。既存の防犯カメラ資産を活用してデータに基づく判断ができる仕組みが必要とされている。
PoC・実証拡大フェーズ（0〜12ヶ月）は検知精度や最適化ロジックの仕様が固まっておらず改善を繰り返す前提のため、準委任契約が適している。
商用化フェーズ以降のSaaS標準機能開発は要件が固まりやすいため請負契約への切替を検討するが、自治体ごとのカメラ設置角度・解像度差による調整作業は個別見積の準委任枠を残すべきである。発注時は検知精度目標（例：90%以上）を契約上のマイルストーンではなく努力目標として明記し、精度未達を理由とした支払い留保条項は避けることが望ましい。また個人情報匿名化処理の実装範囲・検証方法を仕様書に明記し、条例対応の責任分界（自治体側の説明責任と開発会社側の技術保証）を契約書で切り分けておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 地方自治体の都市計画課・道路管理課・自転車対策担当職員（多くは1〜2名の兼務担当） |
| セカンダリ | 駅前の駐輪場を利用する住民、放置自転車の撤去作業員、駐輪場運営事業者・不動産デベロッパー |
| 管理 | サービス提供事業者側のカスタマーサクセス担当者およびシステム運用担当者（自治体ごとのカメラ連携設定・権限管理・データ品質監視を担う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| カメラ映像取込・前処理 | IoT/既存カメラのRTSP映像→フレーム抽出・歪み補正→解析用画像データを生成 |
| 放置自転車検知（画像解析AI） | 前処理済み画像→物体検知モデルで自転車位置・駐輪状態を識別→検知台数と座標を出力 |
| 発生密度データ生成 | 検知結果の時系列蓄積→エリア別・時間帯別に集計→ヒートマップ用データセットを出力 |
| 需要予測（時系列予測AI） | 過去駐輪データ・イベントカレンダー・天候情報→時系列予測モデルで混雑予測→エリア別将来需要値を出力 |
| 駐輪場配置最適化（数理最適化AI） | 需要予測値と既存駐輪場容量→数理最適化で配置・増設案を算出→複数シナリオとコスト効果を出力 |
| 撤去巡回ルート最適化 | 放置自転車発生位置データ→強化学習で巡回順序を計算→最短ルートと所要時間を出力 |
| 自治体向けダッシュボード | 発生密度・予測・最適化結果→グラフ・地図表示に整形→職員のブラウザ画面に週次月次で表示 |
| 自然言語対話（チャットボットAI） | 職員・住民の自然言語質問→対話AIが分析データを検索・要約→回答文をチャット画面に表示 |
| 住民向け空き駐輪場アプリ | 駐輪場のリアルタイム空き情報と利用者位置→レコメンドAIが最寄り空き駐輪場を算出→アプリ画面に提示 |
| 予算要求レポート自動生成 | 月次分析データと削減効果指標→帳票テンプレートに自動反映→PDF形式の予算要求資料を出力 |
| 匿名化データライセンス提供 | 駐輪利用動向の生データ→個人特定情報を除去し統計化→事業者向けAPI経由で提供 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | 自治体ID, 自治体名, 人口規模, 契約プラン, 契約開始日, 担当者連絡先 |
cameras | カメラID, 自治体ID, 設置場所緯度経度, 設置角度, 解像度, カメラ種別, 稼働状態 |
detection_events | 検知ID, カメラID, 検知日時, 自転車台数, 位置座標, 放置判定フラグ, 画像URL |
parking_lots | 駐輪場ID, 自治体ID, 所在地, 収容台数, 現在利用台数, 稼働率, 座標 |
parking_occupancy_logs | ログID, 駐輪場ID, 記録日時, 利用台数, 空き台数 |
demand_forecasts | 予測ID, エリアID, 対象日時, 予測混雑度, イベント要因, 天候要因 |
optimization_proposals | 提案ID, 自治体ID, 提案種別, 対象エリア, 想定コスト, 削減効果推計, 提案日 |
users | ユーザーID, 自治体ID, 氏名, 権限区分, メールアドレス, 利用アプリ種別 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 放置自転車ダッシュボード |
| 2 | カメラ設置・稼働管理画面 |
| 3 | 需要予測マップ画面 |
| 4 | 最適化提案一覧画面 |
| 5 | チャットボット問い合わせ画面 |
| 6 | 住民向け空き状況アプリ |
| 7 | 月次レポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（自治体調達実績が多くセキュリティ認証も充実） |
| 2 | YOLOv8（軽量で高速な物体検知、既存カメラ映像に対応） |
| 3 | PyTorch（検知モデルの学習・再学習を柔軟に実施） |
| 4 | Prophet（季節性・イベント変動を考慮した需要予測に適合） |
| 5 | Google OR-Tools（駐輪場配置の数理最適化計算に利用） |
| 6 | OpenAI API（自然言語対話・レポート説明文生成に利用） |
| 7 | PostGIS（位置情報・エリア分析を伴う地理空間データ管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 検知処理はカメラ1台あたり映像遅延5秒以内でダッシュボードに反映すること | 検知処理はカメラ1台あたり映像遅延5秒以内でダッシュボードに反映すること |
| システム稼働率は月間99.5%以上を維持し、障害復旧はSLA上4時間以内とすること | システム稼働率は月間99.5%以上を維持し、障害復旧はSLA上4時間以内とすること |
| 個人情報保護のため映像から顔・ナンバー等を検知後1分以内に匿名化・破棄する設計とすること | 個人情報保護のため映像から顔・ナンバー等を検知後1分以内に匿名化・破棄する設計とすること |
| 同時接続自治体数30団体・カメラ台数600台規模までスケール可能なクラウド構成とすること | 同時接続自治体数30団体・カメラ台数600台規模までスケール可能なクラウド構成とすること |
| 画像解析AIの検知精度は初年度中に90%以上を維持し、月次で精度モニタリングを実施すること | 画像解析AIの検知精度は初年度中に90%以上を維持し、月次で精度モニタリングを実施すること |
| 自治体データは他自治体と論理分離し、アクセス権限は職員IDベースで管理すること | 自治体データは他自治体と論理分離し、アクセス権限は職員IDベースで管理すること |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証自治体の既存カメラ映像を数日分だけ人手で確認し、放置自転車の発生場所・時間帯を紙とスプレッドシートで整理して担当職員にヒアリングし、需要とのずれの仮説を検証する | 交通費と映像確認の人件費程度、外部発注なしで完結する水準 |
| ②最小システム | 既存の物体検知オープンソースモデルを使い1エリア分の映像だけで検知を自動化し、結果をスプレッドシート連携の簡易ダッシュボードで自治体職員に見せて精度と使い勝手を確認する | クラウドのAI利用料と簡易開発の外注費で数か月分程度 |
| ③本開発 | 独自モデルへのチューニング、複数自治体に対応するマルチテナント型SaaS基盤の構築、自然言語対話・最適化提案機能の実装まで進め、正式版としてリリースする | エンジニア複数名の人件費とクラウドインフラ費を含む本格開発の水準 |
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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 人口5〜30万人規模の市の都市計画課または道路管理課（放置自転車対策担当）の係長級職員 | 現場の課題感と予算要求の実情を把握し、PoC実証の初動候補になり得るため | 自治体DX展示会（自治体総合フェア等）のブース訪問や、市議会議事録で放置自転車対策言及議員経由で紹介依頼 |
| 国土交通省都市局または自転車活用推進本部の担当官 | 放置自転車対策の補助金制度・実証事業採択枠の最新情報と、自治体紹介ルートを得るため | 国交省の公開相談窓口・パブリックコメント担当への問い合わせ、自転車活用推進官民連携協議会への参加 |
| 既存駅前防犯カメラを設置済みの警備会社・監視カメラメーカーの自治体営業担当者 | 既存カメラ流用の技術的制約とAPI連携可否を確認し、提携パッケージ化の可否を判断するため | セコム・ALSOK等の自治体向け営業窓口に代理店提携の打診として直接コンタクト |
| 地方自治体向けSlerの公共部門営業マネージャー | 自治体の入札・単年度予算プロセスに詳しく、販売代理店提携のパートナーになり得るため | 自治体DX関連の展示会名刺交換、または既存の地域情報化推進協議会経由で紹介依頼 |
| 駐輪場運営事業者（サイクルパーキング事業者）の事業開発担当者 | 住民アプリのデータ利用料収益モデルと駐輪場運営データ連携の実現性を検証するため | 駐輪場運営大手（日本駐車場開発等）の問い合わせフォームから事業提携の打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体の道路管理課・都市計画課への直接訪問 | 「既存の防犯カメラ映像だけで放置自転車の発生状況を無償で可視化する実証にご協力いただけないか」と担当職員に直接持ちかける |
| 国土交通省・総務省の実証事業公募 | スマートシティ関連の実証事業公募に応募し、採択されれば自治体との共同実証という実績を得て次の営業材料にする |
| 地方自治体向けSlerとの代理店提携 | 既存の自治体案件を持つSlerに「駐輪場データ分析の部分だけ協業させてほしい」と持ちかけ、相乗りで自治体に紹介してもらう |
| 自治体DX関連の展示会・カンファレンス出展 | ブースでダッシュボードのデモを見せ、「まず1エリアだけ無償で映像解析を試してみませんか」と名刺交換の場で声をかける |
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 | 無担保・無保証人で運転資金を借りられる制度で、着金までのつなぎとして 780万円 の借入を想定した資金計画の柱になる |
| 小規模事業者持続化補助金（創業枠） | 小規模事業者・創業間もない法人 | 展示会出展費やチラシ・ダッシュボードのデモ環境整備など、自治体営業の初期販促費の一部を補える |
| 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） | 革新的サービス開発を行う中小企業・小規模事業者 | IoTカメラ連携パッケージや画像解析AIの開発費など、システム試作の設備投資部分に充当できる可能性がある |
| 総務省 地域情報化アドバイザー派遣制度 | 地域情報化に取り組む地方自治体 | 自治体側に専門家を無償派遣する制度で、これを入口に実証自治体の担当課と接点を作る営業導線に使える |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | 地方自治体（デジタル実装に取り組む市区町村） | 自治体側の予算源として提案書に明記でき、自治体の予算取得を後押しすることで導入決定のリードタイム短縮につながる |
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。
モビリティ・行政DX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。
※ バッジは閲覧・登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です。