Who（誰が）
人口5万人以上の市区町村交通政策課・都市整備課の担当者と、データ提供元の路線バス事業者
対象とする社会課題：バス停の上屋・ベンチ整備が利用実態と無関係に決まり、高齢者・障がい者が過酷な環境で長時間待つ問題
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。
屋根もベンチもないバス停で、要介護の高齢者や妊婦、通学児童が炎天下や豪雨の中を長時間立って待っている。どこに整備するかは道路幅や陳情の有無といった非データ的な事情で決まり、本当に困っている人が後回しにされてきた。数十人規模の交通政策課が数百のバス停を目視とヒアリングだけで管理する限界に、データで応える必要がある。
※ 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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自治体の交通政策課担当者が、バス停一覧とバス事業者のICカード乗降データ・GPS運行データ・国勢調査人口メッシュをアップロードすると、AIが停留所ごとに利用者数・高齢者比率・平均待ち時間を推定し、上屋・ベンチ整備の優先度スコアを自動算出するダッシュボードです。
担当者は地図上で優先度上位100カ所を確認し、チャットで『この停留所を外したら予算内で何カ所整備できるか』と何度でもシミュレーションできます。整備候補が固まれば衛星画像解析で設置可否と概算工事費を自動見積もりし、図面付き計画書・補助金申請書・議会説明用グラフまで自動生成します。手作業のヒアリングと目視調査に依存していた整備順位決定を、客観データに基づく業務に変えます。
全国のバス停は約38万カ所存在するが、上屋・ベンチの設置率は自治体平均で2割前後にとどまり、多くは道路幅や用地の都合、あるいは陳情の有無といった非データ的要因で整備順位が決まっている。
整備予算は自治体一般会計の交通対策費から捻出されるため年間数百万円規模しか確保できず、路線バス事業者も自社データを持ちながら自治体と共有する仕組みがない。要介護高齢者や妊婦、通学児童が炎天下や豪雨の中、屋根もベンチもないバス停で15分以上待つケースが地方都市で日常的に発生している。整備担当職員は数十人規模の交通政策課で数百のバス停を手作業のヒアリングと目視調査で管理しており、客観的な優先順位付けの根拠を作れないまま予算陳情に苦慮している。バス事業者のICカード乗降データやGTFS-realtimeデータは存在するが分析専門人材がおらず、宝の持ち腐れになっている。
①予測AI(勾配ブースティング系モデル)がICカード乗降データ・人口メッシュ・気象データから停留所別の待ち時間コストと整備優先度スコアを算出する。
②最適化AI(整数最適化・線形計画)が限られた予算内で優先度と地理的偏りを両立する整備計画の組み合わせを複数案提示する。③画像解析AI(セグメンテーションモデル)が衛星画像・ストリートビューから道路幅・障害物・歩道有無を検出し設置可否と概算コストを推定する。④自然言語対話AIが担当職員の「if分析」質問に応答し、条件変更のたびに①〜③を再計算してレポートを即時再生成する。
自治体交通政策課の担当者がまず対象エリアのバス停一覧とバス事業者から提供されるICカード乗降データ・GPS運行データ・国勢調査の年齢別人口メッシュデータをアップロードすると、AIが停留所ごとに利用者数・高齢者比率・平均待ち時間・日照/降雨条件を推定し、上屋・ベンチ整備の優先度スコアを自動算出する。
担当者はダッシュボード上で優先度上位100カ所を地図表示で確認し、AIとの対話形式チャット(自然言語対話AI)で「この停留所を除外したら予算内で何カ所整備できるか」等のシミュレーションを何度でも試せる。整備候補が固まると、AIが道路幅・電柱位置・歩道の衛星画像・ストリートビュー画像を画像解析し、設置可能な上屋サイズと概算工事費を自動見積もりして図面付き整備計画書を出力する。計画書はそのまま予算要求資料や補助金申請書のフォーマットに変換され、議会説明用のグラフも自動生成される。整備後はセンサー付きベンチ(オプション)や継続的な乗降データで利用実態を再測定し、AIが翌年度の優先度を再計算して整備計画をアップデートし続ける。
| 職員による手作業ヒアリング・目視調査の人件費（担当2名×年間約300時間相当） | 年額 約90万円 |
| 根拠不足による補助金不採択・整備計画の作り直しコスト | 年額 約50万円 |
| バス事業者データが未活用のまま放置される機会損失（分析外注した場合の想定費用） | 年額 約60万円 |
| 高齢者・要介護者の熱中症搬送等、屋根なしバス停での事故対応コスト（自治体負担分の想定） | 年額 約30万円 |
| 自治体向けSaaS利用料（人口10万人規模） | 年額 120万円 |
| 整備計画書・補助金申請支援オプション（年間一括プラン） | 年額 50万円 |
| バス事業者向け利用実態分析レポート | 月額 15万円（年額180万円） |
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全国約38万カ所のバス停のうち上屋・ベンチ設置率は平均2割前後で、整備順位は道路幅や陳情の有無といった非データ的要因で決まっている。
数十人規模の交通政策課が数百のバス停を手作業のヒアリングと目視調査で管理しており、客観的な優先順位の根拠を作れないまま予算陳情に苦慮している。バス事業者はICカード乗降データやGTFS-realtimeデータを持つが分析人材がおらず、自治体と共有する仕組みもないため活用されていない。この結果、要介護高齢者や妊婦が炎天下や豪雨の中、屋根もベンチもないバス停で15分以上待つ状態が地方都市で日常的に発生している。
MVP開発フェーズは、優先度スコアのアルゴリズムやダッシュボードUIが検証を重ねながら変化する前提のため準委任契約が適する。
パイロット導入後に計画書生成・補助金申請テンプレートなど仕様が固まった機能については、範囲を明確にした請負契約への切り替えを検討する。発注時は自治体側のデータ提供形式（ICカードデータの粒度、GTFS-realtimeの有無）が自治体・事業者ごとに異なるため、データ連携部分の仕様凍結を契約前に必ず確認する。AIスコアの精度検証（R²0.7以上）は受入基準として契約書に明記し、検証データセットと評価方法を事前に合意しておく。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村の交通政策課・都市整備課の担当職員（人口5万人以上の地方都市を主対象） |
| セカンダリ | バス事業者の運行管理・企画部門担当者、および代理店となる測量会社・地域公共交通コンサル会社の担当者 |
| 管理 | 自社のカスタマーサクセス担当者・システム運用エンジニア（データ連携設定・研修・モデル精度監視を担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| データ連携・アップロード機能 | バス停一覧・ICカード乗降データ・GPSデータ・人口メッシュを取込→形式検証と正規化→分析用DBへ格納 |
| 優先度スコア算出機能(予測AI) | 乗降・人口・気象データ→勾配ブースティングで待ち時間コスト推定→停留所別優先度スコアを出力 |
| ダッシュボード地図表示機能 | 優先度スコアを入力→地図上に色分け表示→上位100カ所を地図・一覧で確認可能にする |
| if分析対話機能(自然言語対話AI) | 担当者の自然言語質問を受付→条件変更して各AIを再計算→回答とレポートを即時生成 |
| 整備計画最適化機能(最適化AI) | 予算上限・優先度スコア・地理偏りを入力→整数最適化で計算→複数の整備計画案を提示 |
| 画像解析設置可否判定機能(画像解析AI) | 衛星画像・ストリートビューを入力→セグメンテーションで道路幅・障害物検出→設置可否を出力 |
| 概算工事費見積もり機能 | 設置可否判定結果と上屋サイズ候補を入力→単価テーブル照合→概算工事費を算出 |
| 整備計画書自動生成機能 | 整備候補地・工事費・図面データを入力→テンプレート反映→図面付き計画書PDFを出力 |
| 補助金申請書変換機能 | 整備計画書データを入力→国交省・総務省の申請フォーマットへマッピング→申請書ファイルを出力 |
| 議会説明資料生成機能 | 整備計画データと優先度スコアを入力→グラフ・表を自動生成→議会説明用資料を出力 |
| 実績再測定・優先度更新機能 | センサー付きベンチと乗降データを入力→翌年度分の優先度を再計算→整備計画を更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | 自治体ID, 自治体名, 人口規模, 予算区分, 担当課, 契約プラン |
bus_operators | 事業者ID, 事業者名, 対応自治体ID, データ提供形式, 契約状況 |
bus_stops | バス停ID, 自治体ID, 緯度経度, 路線ID, 上屋有無, ベンチ有無, 道路幅 |
ridership_data | レコードID, バス停ID, 乗降時刻, 乗車数, 降車数, 天候区分 |
priority_scores | スコアID, バス停ID, 待ち時間推定, 高齢者比率, 優先度スコア, 算出日 |
maintenance_plans | 計画ID, 自治体ID, 対象バス停ID群, 予算総額, 整備内容, 進捗状況 |
image_analysis_results | 解析ID, バス停ID, 画像種別, 設置可否, 推定工事費, 検出障害物 |
subscription_contracts | 契約ID, 自治体ID, プラン種別, 年額料金, 契約開始日, 更新日 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・自治体選択画面 |
| 2 | 優先度スコアダッシュボード |
| 3 | バス停地図表示画面 |
| 4 | ifシミュレーションチャット |
| 5 | 整備計画書プレビュー画面 |
| 6 | データアップロード設定画面 |
| 7 | 議会説明資料出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM(勾配ブースティング予測モデル、実績多く高精度) |
| 2 | OR-Tools(整数最適化で予算内組合せ計算に対応) |
| 3 | SegFormer等画像セグメンテーション(道路幅自動検出) |
| 4 | GPT系LLM API(担当職員との自然言語対話に対応) |
| 5 | PostGIS(地理空間データの高速検索・集計) |
| 6 | AWS(自治体調達実績多くセキュリティ要件対応) |
| 7 | Mapbox GL JS(地図描画とレイヤー表示が容易) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 年度予算編成期(1〜3月)を含め稼働率99.5%以上を維持する |
| 性能 | 性能: バス停1,000件規模の優先度スコア再計算を30秒以内に完了させる |
| セキュリティ | セキュリティ: ICカード乗降データ等はAES-256で暗号化し自治体単位でアクセス権限を分離する |
| 運用 | 運用: データ連携・障害に関する問い合わせは受付から一次回答2営業日以内に対応する |
| 拡張性 | 拡張性: 3年目40自治体・全国38万バス停規模のデータ増加に耐えるDB構成とする |
| バックアップ | バックアップ: 分析データ・計画書は日次バックアップし障害時RPO24時間以内で復旧する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証（自治体1件・バス事業者1社） | 公開されているバス停一覧と国勢調査メッシュデータ、協力してくれるバス事業者1社のICカードデータをExcelとBIツールで手動集計し、優先度スコアの考え方を職員に見せて反応を確認する | 分析用のクラウド利用料と自治体訪問の交通費程度 |
| ②最小ダッシュボード（有償パイロット） | 優先度スコア算出とシミュレーション機能だけを備えた簡易ダッシュボードを外注または内製で構築し、数自治体に有償で使ってもらい計画書のたたき台を出力できるか検証する | 外注する場合は数か月分の開発委託費、内製なら人件費のみ |
| ③本開発（画像解析・最適化AI搭載） | 衛星画像解析による設置可否判定と整数最適化による整備計画の複数案提示機能を追加し、補助金申請フォーマットへの自動変換まで一体化したSaaSとして仕上げる | 資金調達を前提としたエンジニア増員費用と外部委託費 |
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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5〜15万人規模の市区町村・交通政策課または都市整備課の課長級職員 | 予算編成権限とバス停整備の意思決定プロセスを把握しているため | 自治体総合フェアや地域公共交通計画策定支援事業の説明会で名刺交換し訪問アポを取る |
| 地方バス事業者（地方私鉄系バス会社）の企画部・IT推進部の担当者 | ICカード乗降データ・GTFS-realtimeデータの提供可否と条件を握る当事者のため | 地域の乗合バス協会や運輸支局経由で紹介を依頼、または直接企画部に問い合わせる |
| 国土交通省 地域公共交通アクティベーション協議会または運輸局の担当官 | 地域公共交通計画策定支援事業の採択要件と自治体紹介ルートを確認するため | 国交省地方運輸局の公共交通政策担当窓口に事業概要資料を持参して相談予約する |
| 地域公共交通計画策定コンサル会社（交通量調査・計画策定実績のある中堅会社）の営業責任者 | 既存の自治体案件パイプラインに相乗りする代理店提携の可能性を探るため | 国交省の計画策定支援事業の受託実績一覧から企業を特定し直接コンタクトする |
| GIS・測量会社（自治体の道路台帳・GISシステム受託実績のある会社）の技術営業担当 | 衛星画像・ストリートビュー解析や道路データ連携の技術提携先候補のため | 自治体GISシステムの入札公告や既存受託実績から企業を特定し面談を打診する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体総合フェア等の展示会 | 「バス停の整備優先順位を客観データで示せます」と一言で伝え、名刺交換した交通政策課の担当者に後日オンラインデモを個別に申し込む |
| バス事業者の企画部門への直接訪問 | 「乗降データを匿名加工して自治体への整備提案に使わせてほしい、利用実態レポートは無償で還元する」と伝え、まず一路線分のデータ提供を依頼する |
| 交通コンサル・測量会社への代理店提携打診 | 「既存の現地調査業務にAIスコアリングを組み合わせて提案の説得力を上げませんか」と伝え、共同提案できる自治体を一つ紹介してもらう |
| 国交省・総務省の地域公共交通計画策定支援事業の説明会 | 「策定支援事業の申請書にそのまま使える分析資料を作れます」と伝え、担当課に無料の試算レポートを提出させてもらう |
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 | 創業初期で担保・実績が少ない個人事業主・法人代表 | 自己資金100万円に加えて融資総額500万円を確保でき、開発費や自治体営業にかかる人件費・出張費の当面の資金として使う候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数が少ない法人・個人事業主） | 展示会出展費用やパンフレット・営業資料作成費の一部を補助対象にできるため、自治体総合フェア等への出展コストを抑える候補になる |
| IT導入補助金 | ITツールを開発・提供する中小企業（自社製品の場合は要件確認が必要） | ダッシュボードSaaSが登録ツールとして認められれば、導入自治体側の初期費用負担を軽くする訴求材料になり得る |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定または創業初期の中小企業 | 開発費や人件費の一部を助成対象にできるため、代表1名体制で動く初期の資金繰りを補う候補になる |
| 国土交通省 地域公共交通計画等策定支援に関する補助制度 | 地域公共交通計画を策定する地方公共団体（提案・連携する事業者にも関係） | 自治体側が計画策定費用の補助を受けられれば、本サービスの導入コンサルティング費用にこの補助金を充当してもらう提案ができる |
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