Who（誰が）
防災専任職員が1〜2名しかいない人口10万人未満の市区町村防災危機管理課、および広域調整を担う都道府県防災担当部署
対象とする社会課題：災害時に人員・専門知識が不足する自治体で避難所の混雑・運営品質にばらつきが生じる問題
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。
防災専任職員が1〜2名しかいない自治体では、災害が起きた瞬間から兼務職員や住民が手探りで避難所を切り回している。情報は紙の名簿と電話に頼るため、ある避難所は定員を超え、別の避難所は空いている。移動先を誤れば高齢者や乳幼児の健康に直結する。混雑を見える形にし、誰が見ても同じ判断ができる仕組みを、予算もノウハウも少ない現場にこそ届けたい。
※ 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600万円の申請資料も、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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避難所AIオペレーションセンター(HinanOps)は、防災専任職員が1〜2名しかいない人口10万人未満の自治体向けに、避難所の混雑状況をリアルタイムで見える化するSaaSです。
避難者は受付でQRコードを読み取るだけで入退所が記録され、設置したカメラがAIで人数・年齢層・要配慮者比率を自動推定します。防災本部の職員は地図上のヒートマップで全避難所の混雑度・残容量を一目で確認でき、「A小学校の状況は」とチャットボットに聞けば3〜6時間先の混雑予測と人員配置案が即座に返ります。職員は提案を確認・承認するだけで判断でき、経験や勘に頼った対応から、データに基づく迅速な人員・物資の再配分へと避難所運営を変えます。
人口3万人未満の小規模自治体では防災専任職員が1〜2名しかおらず、災害発生時には避難所開設・運営を兼務職員や地域住民が手探りで行っているのが実情である。
内閣府調査でも過去の水害・地震対応で「避難所間の混雑格差」「物資偏在」「人員配置の遅れ」が繰り返し指摘されているが、原因は現場の情報が紙の避難者名簿や電話連絡に依存し、リアルタイムで全体像を把握できないことにある。担当職員は同時に複数拠点の状況把握・本部報告・住民対応をこなさねばならず、経験や勘に頼った判断で一部の避難所が定員超過、別の避難所が閑散とする事態が頻発する。特に高齢者や乳幼児のいる世帯は移動先選定を誤ると健康被害のリスクが高まるため、混雑の可視化と迅速な人員再配置は人命に直結する課題である。全国1,741自治体のうち防災専門部署を持つのは政令市・中核市中心で、町村部の多くはノウハウも予算もなく、既存の防災システムベンダーは大都市向け高額システムが中心で中小自治体には手が届かない。
予測AIは気象警報・河川水位・人口統計・過去の避難行動ログを学習データとして、避難所別の時系列避難者数予測(3〜6時間先)を回帰・時系列モデルで算出する。
画像解析AIは受付カメラや定点カメラの映像から避難者数・滞留密度を推定し、手入力なしで混雑度をリアルタイム更新する。最適化AIは複数避難所間の人員・物資の再配分を線形計画法で計算し、移動コストと過不足を最小化する配置案を提示する。自然言語対話AIは職員からの問い合わせに答え、専門用語を使わない平易な説明で意思決定を支援し、夜間や職員不足時でも一次対応を代行する。
自治体は避難所ごとにタブレットまたはスマホカメラを設置し、入退所時に受付QRコードを読み取るだけで、AIが避難者数・年齢層構成・要配慮者比率をリアルタイム推定する。
防災本部の担当者は管理画面(地図上にヒートマップ表示)で全避難所の混雑度・残容量・必要物資をひと目で把握でき、AIチャットボットに「A小学校の状況は」「今夜9時までに人員を追加すべき避難所は」と自然言語で質問すると、需要予測モデルが3〜6時間先の混雑予測と推奨人員配置案を即座に回答する。AIは気象庁の警報情報・避難勧告発令範囲・過去の避難行動データを組み合わせ、開設前から「どの避難所にどれだけの避難者が来るか」を事前予測し、開設判断そのものを支援する。運営職員はAIが提示した配置案(例: B避難所に保健師1名追加、C避難所は定員到達のため隣接施設へ誘導)を確認・承認するだけで意思決定でき、判断の属人化を防ぐ。訓練モードでは平時の防災訓練データを使い、AIが運営フローをシミュレーションし職員の習熟を支援する体験も提供する。
| 紙名簿の集計・本部報告にかかる職員の時間外人件費(災害発生1回あたり、避難所5拠点×職員2名×8時間×時給2,500円換算) | 年額約40万円(年2回の災害対応想定) |
| 電話連絡による状況確認稼働(1拠点5分×5拠点×1日6回×災害対応日数3日) | 年額約15万円相当の職員稼働(人件費換算) |
| 混雑格差による二次対応コスト(苦情対応・追加人員の緊急派遣・要配慮者の体調悪化対応) | 年額20万円〜50万円の想定(発生都度の臨時対応費含む) |
| 既存大手ベンダーの防災システム見積(大都市向け仕様のため中小自治体には過剰スペック) | 年額200万円〜500万円程度(導入不可となり機会損失として計上) |
| SaaS月額利用料(避難所5拠点・人口2万人規模の町村想定) | 月額8万円(年間96万円) |
| 初期導入・カメラ機材設置費(避難所5拠点×8万円) | 初年度一括40万円 |
| 訓練シミュレーションオプション(年2回実施) | 年額10万円 |
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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。
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※ 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。
人口3万人未満の自治体では防災専任職員が1〜2名しかおらず、災害発生時は紙の名簿と電話連絡に依存した手探りの運営になっている。
このため避難所間で混雑格差や物資偏在、人員配置の遅れが繰り返し発生し、高齢者や乳幼児のいる世帯が移動先を誤ると健康被害のリスクが高まる。既存の防災システムは大都市向け高額仕様が中心で、予算もノウハウも乏しい町村部には導入が進んでいないのが実情である。現場の情報をリアルタイムに可視化し、判断を属人化させない仕組みが求められている。
検証フェーズ(0-6ヶ月)は予測モデルの精度検証や画像解析のパラメータ調整など試行錯誤が前提となるため、準委任契約が適する。
予測精度20%以内などの数値目標は目安として置き、成果物を固定する請負契約には向かない。モデル確立後、SaaS機能の追加開発や画面改修に移る段階では要件定義書を固めた上で請負契約に切り替え、検収基準(予測精度・応答速度等)を契約書に明記する。個人情報である避難者名簿・要配慮者情報を扱うため、ISMAP準拠やセキュリティ要件、再委託先の管理体制を契約条項に必ず入れること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体防災危機管理課の職員・避難所運営担当者(兼務職員含む) |
| セカンダリ | 避難者本人(受付QRコード読取で利用)、地域住民ボランティア(現場運営補助) |
| 管理 | 自治体防災本部のシステム管理者、都道府県防災協会・SI代理店の運用保守担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 受付QRコード入退所管理 | QRコード読取→避難者名簿DBに入退所記録→避難所別在所者数を即時更新出力 |
| 画像解析による混雑度推定(AI) | 受付・定点カメラ映像→AIが人数と滞留密度を解析→混雑度スコアを管理画面へ出力 |
| 避難所別時系列避難者数予測(AI) | 気象警報・河川水位・過去避難ログ→時系列回帰モデルで演算→3〜6時間先の避難者数を出力 |
| 開設判断支援(AI) | 避難勧告範囲・予測データ→AIが開設要否を判定→推奨開設避難所リストを出力 |
| 人員・物資最適配置提案(AI) | 各避難所の過不足・移動距離データ→線形計画法で最適化→再配分案(人員・物資)を出力 |
| 自然言語対話AI | 職員の質問文→対話AIが状況データを参照し回答生成→平易な文章で回答を画面表示 |
| 地図ヒートマップ管理画面 | 各避難所の混雑・残容量データ→地図上に色分け表示→担当者に全体状況を可視化出力 |
| 訓練シミュレーションモード | 過去訓練データとシナリオ設定→AIが運営フローを模擬実行→習熟度評価レポートを出力 |
| オフラインフォールバック機能 | 通信断を検知→簡易紙運用手順と記録様式をローカル出力→復旧後に自動データ同期 |
| 県域ダッシュボード(広域連携) | 複数市町村の避難所データを集約→都道府県担当者向けに表示→広域応援配分案を出力 |
| 交付金申請テンプレート生成 | 自治体の人口・避難所数情報を入力→テンプレートに自動反映→交付金申請書ドラフトを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
自治体 | id, 名称, 人口規模, 契約プラン, 契約開始日 |
避難所 | id, 自治体id, 名称, 住所, 緯度経度, 定員数 |
受付端末カメラ | id, 避難所id, 種別, IPアドレス, 設置日, ステータス |
避難者記録 | id, 避難所id, QRコードID, 入所時刻, 退所時刻, 年齢層, 要配慮者フラグ |
混雑度スナップショット | id, 避難所id, 計測時刻, 推定人数, 混雑度, 画像解析信頼度 |
予測結果 | id, 避難所id, 予測時刻, 予測人数, 予測範囲, モデルバージョン |
人員配置提案 | id, 避難所id, 提案時刻, 提案内容, 承認状態, 承認者id |
職員ユーザー | id, 自治体id, 氏名, 役職, 権限レベル, 連絡先 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 地図ヒートマップ画面 |
| 3 | 避難所詳細画面 |
| 4 | AIチャット相談画面 |
| 5 | 人員配置承認画面 |
| 6 | 訓練シミュレーション画面 |
| 7 | 管理者設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自治体向けISMAP対応実績あり) |
| 2 | Python/FastAPI(予測モデルAPI開発の柔軟性) |
| 3 | TensorFlow(画像解析モデルの実装容易性) |
| 4 | PostgreSQL/PostGIS(地理空間データ管理に強み) |
| 5 | React/Next.js(管理画面のUI開発効率) |
| 6 | AWS SNS(オフライン時通知フォールバック用) |
| 7 | 気象庁防災情報XML/API(警報データ連携の標準規格) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 災害時稼働率99.9%以上を目標とし、停電時はUPSで最低4時間稼働を継続する想定 | 災害時稼働率99.9%以上を目標とし、停電時はUPSで最低4時間稼働を継続する想定 |
| 個人情報(避難者名簿・要配慮者情報)はAES256で暗号化し通信はTLS1.3以上とする | 個人情報(避難者名簿・要配慮者情報)はAES256で暗号化し通信はTLS1.3以上とする |
| 画像解析処理は1拠点あたり5秒以内に混雑度を更新する目安とする | 画像解析処理は1拠点あたり5秒以内に混雑度を更新する目安とする |
| 避難者数予測モデルは2年目末までに平均誤差率20%以内を達成する目標 | 避難者数予測モデルは2年目末までに平均誤差率20%以内を達成する目標 |
| 避難所データは15分間隔でクラウドバックアップし、RPO15分・RTO1時間を目安とする | 避難所データは15分間隔でクラウドバックアップし、RPO15分・RTO1時間を目安とする |
| 導入自治体向けヘルプデスクを24時間365日体制で提供し、初期研修を全職員に実施する | 導入自治体向けヘルプデスクを24時間365日体制で提供し、初期研修を全職員に実施する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット自治体で紙の受付名簿とExcel集計を使い、避難者数・混雑度を人手で推定して防災訓練で試し、AIに置き換えるべき判断ポイントを洗い出す | 訓練参加の交通費と印刷費程度 |
| ②最小システム | QRコード受付と簡易ダッシュボードのみを作り、画像解析なしの手入力集計で混雑度を地図上に表示し、職員が実際に使えるかを確かめる | 外注で数か月分の開発費とクラウド利用料程度 |
| ③本開発 | 画像解析AI・需要予測モデル・最適化AIを組み込み、チャットボットによる問い合わせ対応と訓練シミュレーション機能まで含めた本番システムに仕上げる | 外注・内製混在で半年〜1年分の開発費とAI利用料 |
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……
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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……
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10万人未満市町村の防災危機管理課長・防災専任職員 | 実際の運用課題と予算感を把握し、パイロット導入候補を見つける | 総務省消防庁の防災担当者名簿や地域防災計画公開資料から個別に電話・メール打診 |
| 都道府県防災協会の事務局担当者 | 会員自治体への共同調達・情報発信ルートを持ち導入拡大の鍵となる | 都道府県防災協会の公式サイト記載の事務局窓口に事業説明資料を送付し面談依頼 |
| 全国町村会・全国市長会の情報化推進担当者 | 地方三団体経由の共同調達スキームに乗ることで個別営業コストを下げられる | 各団体の政策部・企画部門宛に事業紹介資料を送り訪問アポを取得 |
| 防災コンサル会社・地域SIerの営業責任者 | 既存の自治体防災システム更新提案に相乗りできる代理店パートナーを確保する | 防災展示会(危機管理産業展等)や自治体向けIT展示会で名刺交換し個別商談化 |
| 内閣府地方創生推進事務局のデジタル田園都市国家構想交付金担当官 | 交付金活用の申請要件・審査スケジュールを把握し提案書テンプレートの精度を上げる | 内閣府ウェブサイトの相談窓口・地方版総合戦略担当課経由で事前相談を申し込む |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県防災協会・地方三団体の研修会 | 全国町村会や都道府県の防災担当者研修会に参加し、「避難所運営の負担を減らす実証パートナー自治体を探している」と説明し紹介を依頼する |
| 防災コンサル・SIerとの代理店提携 | 既存の自治体案件を持つ防災コンサルに「御社の提案に混雑可視化機能を組み込みませんか」と持ちかけ、共同提案の形で自治体に接触する |
| 地域防災計画見直しのタイミングでの直接アプローチ | 防災危機管理課に電話し「地域防災計画の見直しに合わせて避難所運営の実証を無償に近い形で行いたい」と伝えて訪問アポを取る |
| 内閣府・防災科学技術研究所系の実証事業公募 | 公募型の実証事業に応募し、採択された枠組みの中で実証自治体を紹介してもらう形で最初の接点を作る |
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 | 法人設立から間もない代表者（自己資金・事業計画があること） | 自治体との契約は入金までに時間がかかるため、創業融資（合計で600万円の想定）を運転資金に充て、開発人件費や機材の先行支払いに備えるのが狙い |
| 信用保証協会の制度融資（自治体の創業支援融資） | 法人成りしたばかりで実績が薄い事業者 | 公庫融資に加えて地元自治体の制度融資を併用できれば、複数拠点への機材投資（受付端末・カメラ）の資金繰りを分散できる |
| 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） | 革新的な製品・サービス開発を行う中小企業 | 予測AI・画像解析AI・最適化AIの試作開発費用の一部を補助対象にできる可能性があり、本開発フェーズの外注費負担を軽くできる |
| IT導入補助金 | ITツールを提供するベンダー（事務局への登録が必要）と、それを導入する自治体・団体側の事業者 | 自社がIT導入支援事業者として登録すれば、導入先（防災コンサル経由の団体等）の初期導入費用の心理的ハードルを下げる提案材料になる |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業） | 防災・AI領域で研究開発型の事業を行うスタートアップ | 内閣府や関係省庁の公募型研究開発事業に採択されれば、予測モデルの精度検証など初期の技術実証費用を外部資金でまかなえる |
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。
防災・インフラ領域に挑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。
※ バッジは閲覧・登録などの実績にもとづく自動集計での相対表示です。