Who（誰が）
買い手は計装機器メーカー、水道施設運営・PFI事業者、水道工事会社、自治体DXを手掛けるITベンダーなどインフラ関連企業が中心となる想定。
対象とする社会課題：老朽化水道管の漏水を早期発見できず、有収率低下と突発断水が続く
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。
老朽化した水道管は増え続けるのに、調査を担う職員は減り続けている。夜道を歩いて音を聞く従来の点検では、担当エリアを一巡するだけで数年かかる自治体もある。その間に見過ごされた漏水は水道料金収入を静かに奪い、ある日突然の道路陥没や断水として住民の生活を直撃する。センサーとAIで管路の異常を常時見張り、限られた人手を本当に必要な現場へ届けたい。
※ 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。
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『スイミル』は、水道管に取り付けた振動・音響センサーと流量ロガーが24時間データを送り続け、AIが漏水特有の音（200〜1000Hz帯の摩擦音）と夜間流量の異常を突き合わせて漏水の疑い箇所を数百m単位まで絞り込むサービスです。
自治体の水道局職員は、これまで聴音棒を持って夜間に何km も歩いて調査していた作業を、ダッシュボードに表示される『漏水確率・推定水量・被害想定つきの優先リスト』を見て、疑いの強い場所だけ現地確認すればよくなります。調査結果をスマホアプリに入力すると、その結果がAIの学習データとなり、地域の地盤・管材条件に合わせて検知精度が徐々に上がっていきます。数年かかっていた管路巡回が、数週間〜数ヶ月単位で回るサイクルに変わります。
日本の水道管路総延長は約74万kmに達し、うち法定耐用年数40年を超える管路が2023年時点で全体の約22%を占め、年々増加している。
一方で水道事業を担う職員数は1990年代比で約3割減少しており、特に人口5万人未満の中小規模事業体では漏水調査を担当する技術職員が1〜2名という自治体も珍しくない。従来の漏水調査は職員が聴音棒を持って夜間に道路を歩いて音を聞く「音聴調査」が主流で、1kmあたり半日〜1日を要し、担当エリア全体を回るのに数年かかるケースもある。この間に発見されない漏水は年間有収率の低下（全国平均約89%、事業体によっては70%台）となって現れ、年間数千万円規模の水道料金収入の逸失につながっている。さらに漏水箇所の特定が遅れることで道路陥没や断水事故が発生し、住民生活や近隣事業者に直接的な被害を及ぼす事例も各地で報告されている。担当職員の高齢化と技能継承の困難さも重なり、属人的なノウハウに依存した現状の調査体制は限界に近づいている。
音響解析AIは畳込みニューラルネットワーク(CNN)を用いてセンサーが収集した波形データをスペクトログラム化し、漏水音・交通振動・ポンプ稼働音などのノイズ源を分類する。
流量予測AIは各配水ブロックの過去流量パターン（曜日・気温・行事等）を時系列モデルで学習し、実測流量との乖離から異常発生確率を算出する最適化エンジンとして機能する。両者の出力を統合するスコアリングモデルが漏水箇所候補地点をランキング化し、調査担当者への通知文面や優先順位を自然言語生成AIが自動作成して現場作業員のスマホに配信する。さらに職員が現場調査結果を入力するチャット型インターフェースがあり、対話AIが不足情報（発見有無・推定損傷原因）を聞き取り形式で収集し学習データの質を高める。
水道事業体は管路の要所（配水管の分岐部やバルブ室など）に振動・音響センサーと流量ロガーを100〜300m間隔で設置し、センサーは24時間常時、音響波形と瞬時流量データをLPWA通信でクラウドに送信する。
AIは各センサーの音響パターンをリアルタイムで解析し、漏水特有の周波数帯（概ね200〜1000Hz帯の連続的な摩擦音）を検出すると同時に、隣接センサー間の流量収支の不整合（夜間最小流量の異常な増加）を突き合わせて漏水疑い箇所を数百m単位に絞り込む。担当職員はダッシュボード上で異常アラートを確認し、AIが提示した優先順位付きの調査候補リスト（漏水確率・推定水量・被害想定を含む）をもとに、従来の音聴調査を絞り込んだ範囲でのみ実施すればよくなる。調査結果（実際に漏水があったか否か）を職員がアプリに入力すると、その正解ラベルがAIの再学習データとして蓄積され、地域固有の地盤・管材条件に合わせて検知精度が継続的に向上する仕組みとなっている。これにより従来数年かかっていた管路巡回調査が、優先度の高い箇所から順に数週間〜数ヶ月で対応できる体験に変わる。
| 有収率低下による水道料金収入の逸失(有収率75%と全国平均89%の差14ポイント分、配水量・料金単価から推計) | 年額 約3,000万円の目安 |
| 夜間音聴調査に伴う職員の残業・出張旅費(職員2名×年間120日×1万円/日程度) | 年額 約240万円 |
| 断水事故・道路陥没発生時の緊急復旧費用(年1〜2件、1件300〜500万円の目安) | 年額 約500万円 |
| 熟練職員退職に伴う技能継承コスト(外部調査委託の増加分) | 年額 約200万円 |
| センサー機器リース料プラン(200台×月4,000円) | 年額 約960万円 |
| AI解析SaaS利用料プラン(配水ブロック20区分×月3万円) | 年額 約720万円 |
| 現地調査・保守サービス年間契約 | 年額 200万円〜300万円 |
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中小規模の水道事業体では漏水調査を担う技術職員が1〜2名しかおらず、聴音棒による夜間の音聴調査では担当エリア全体を回るのに数年かかることが珍しくない。
この間に発見されない漏水が年間有収率の低下（事業体によっては70%台）となり、年間数千万円規模の収入逸失や道路陥没・断水事故につながっている。職員の高齢化で技能継承も難しくなっており、属人的な調査体制はすでに限界に近づいている。センサーとAIで異常箇所を絞り込み、限られた人数でも優先度の高い場所から対応できる仕組みが必要とされている。
MVP開発は要件変更が生じやすい検知AIの精度チューニング部分を含むため、まずは準委任契約でプロトタイプと実証実験用システムを開発し、精度・仕様が固まった後の商用版ダッシュボードやマスタ管理などの機能は請負契約に切り替える段階的な発注が向く。
特にAIモデルの検知適合率（Precision70%以上）は契約時点で保証しにくい性質があるため、請負契約にする場合は『適合率保証』ではなく『指定機能の実装完了』を検収基準とすることを明記すべきである。またセンサーからのデータ欠損・通信不安定によるテスト環境構築の遅延が起きやすいため、開発会社とはハードウェア納品スケジュールとソフトウェア開発スケジュールを分離した契約体系にしておくことを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 水道局・水道企業団の漏水調査担当職員（技術職員1〜2名規模の中小事業体が中心） |
| セカンダリ | 代理店となる水道工事会社・計装機器メーカーの担当者、および水道局の管理職（予算判断者） |
| 管理 | スイミル運営会社のカスタマーサクセス担当・AIモデル運用担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| センサーデータ収集機能 | 振動・音響波形と瞬時流量データをLPWA経由で受信し、時刻同期してクラウドDBに蓄積する。 |
| 音響解析AI（漏水音分類） | 受信波形をスペクトログラム化しCNNで漏水音・交通振動・ポンプ音等を分類し確率スコアを出力する。 |
| 流量異常検知AI | 配水ブロックの過去流量パターンを時系列モデルで学習し実測値との乖離から異常発生確率を算出する。 |
| 漏水箇所スコアリング・ランキング機能 | 音響分類結果と流量異常確率を統合し漏水疑い箇所を数百m単位で優先順位付きランキング化する。 |
| 調査候補通知文自動生成機能 | ランキング結果からNLGが漏水確率・推定水量・被害想定を含む通知文を作成し現場スマホへ配信する。 |
| 職員向けダッシュボード表示機能 | アラート・優先順位リスト・地図上の漏水疑い箇所を職員がブラウザで確認できる画面に表示する。 |
| 現場調査結果入力・対話AI機能 | 職員がチャットUIに調査結果を入力すると対話AIが発見有無・推定原因を聞き取り記録する。 |
| AI再学習・モデル更新機能 | 蓄積された正解ラベルを用い地域固有の地盤・管材条件に合わせてAIモデルを定期再学習し精度を更新する。 |
| SaaS利用料課金管理機能 | 配水ブロック数と人口規模区分を集計し段階課金に基づく月額SaaS利用料を自動算出し請求する。 |
| センサー保守点検管理機能 | センサー稼働状況を監視し通信断・電池残量異常を検知して保守員へ点検予定を自動通知する。 |
| 成果連動報酬算出機能 | 契約前後の有収率実績データを比較し改善ポイントと増収額から成果報酬額を自動計算する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
sensors | sensor_id, block_id, install_location, sensor_type, install_date, status |
sensor_readings | reading_id, sensor_id, timestamp, waveform_data_url, flow_rate, battery_level |
water_blocks | block_id, municipality_id, block_name, pipe_length_m, pipe_material, install_year |
municipalities | municipality_id, name, population, contract_plan, contract_start_date |
leak_alerts | alert_id, block_id, sensor_id, detected_at, leak_probability, estimated_volume, priority_rank, status |
inspection_results | inspection_id, alert_id, inspector_id, inspection_date, leak_found, cause, notes |
ai_models | model_id, model_version, model_type, training_date, precision_score, target_municipality_id |
users | user_id, municipality_id, name, role, email, last_login |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード(アラート一覧) |
| 2 | 管路マップ表示画面 |
| 3 | センサー詳細画面 |
| 4 | 調査候補リスト画面 |
| 5 | 現地調査結果入力画面 |
| 6 | レポート・KPI画面 |
| 7 | センサー管理・保守画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core: LPWA大量データ受信に対応 |
| 2 | TensorFlow: CNN音響解析モデル学習に実績 |
| 3 | TimescaleDB: 時系列センサーデータ集計が高速 |
| 4 | LoRaWAN: 低消費電力・長距離で地下環境に対応 |
| 5 | React: ダッシュボードUI開発が迅速 |
| 6 | FastAPI: AI推論APIを軽量に提供可能 |
| 7 | Grafana: 時系列可視化とアラート設定が容易 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| センサーデータ収集基盤の稼働率は月間99.5%以上（ダウンタイム月3.6時間以内）を維持する。 | センサーデータ収集基盤の稼働率は月間99.5%以上（ダウンタイム月3.6時間以内）を維持する。 |
| 音響解析AIは波形受信から異常判定結果の出力まで平均5分以内に処理を完了する。 | 音響解析AIは波形受信から異常判定結果の出力まで平均5分以内に処理を完了する。 |
| LPWA-クラウド間通信はTLS1.2以上で暗号化し、自治体ごとにデータをテナント分離して保存する。 | LPWA-クラウド間通信はTLS1.2以上で暗号化し、自治体ごとにデータをテナント分離して保存する。 |
| 音響波形・流量データは最低3年間、監査ログは5年間保持する。 | 音響波形・流量データは最低3年間、監査ログは5年間保持する。 |
| 1事業体あたりセンサー最大500台、配水ブロック100件までの拡張に耐える構成とする。 | 1事業体あたりセンサー最大500台、配水ブロック100件までの拡張に耐える構成とする。 |
| システム障害発生時は30分以内に一次アラート発報、4時間以内に復旧対応を開始する。 | システム障害発生時は30分以内に一次アラート発報、4時間以内に復旧対応を開始する。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力自治体から過去の漏水記録や音聴調査結果を借り、既存の音響解析ツールや表計算で簡易的にパターンを分析し、異常検知の可能性がある区間を人手で洗い出して仮説を確認する。 | 既存ツールの利用料と自治体への訪問交通費程度 |
| ②最小システム | 少数のセンサーのみを実際の配水管に設置し、クラウドへのデータ送信とシンプルな異常アラート表示だけを試作して、現場での通信・設置条件と検知の手応えを確かめる。 | 外注による試作開発で数か月分の費用感、センサー機材は少数台のみ調達 |
| ③本開発 | 音響解析AI・流量予測AI・スコアリングモデルを統合したダッシュボードと、現場担当者向けの調査結果入力インターフェースまでを含めて本格的に開発し、複数自治体での有償契約に対応できる形に仕上げる。 | 外注または正社員採用による中長期の開発費、クラウド利用料・センサー量産費を含む水準 |
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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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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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5〜20万人規模の水道局・水道事業所の工務課長または技術担当係長 | 漏水調査の現場課題と予算感を把握でき、実証実験の受け入れ判断者に近い | 日本水道協会や地方自治体主催の水道展示会・技術セミナーで名刺交換し訪問打診 |
| 管路更新工事を手掛ける地場の水道工事会社の社長または技術部長 | 現場の漏水調査実務を熟知し、自治体への紹介ルートと代理店提携の窓口になる | 都道府県水道工事業協同組合の会員名簿から中堅企業を選定しアプローチ |
| 国内計装機器メーカー（音響・流量センサー製造）の新規事業開発担当者 | センサー量産委託先の選定とLPWA通信モジュール搭載の技術的可否を確認する | 計測展・センサエキスポ等の展示会ブースで技術相談として接点を持つ |
| 厚生労働省（水道整備・管理行政の移管後は国土交通省水管理・国土保全局）水道課の担当官 | 水道基盤強化交付金など補助金活用の可否と国の技術基準動向を確認する | 所管課の代表窓口に事前資料を送付し面談日程を調整依頼 |
| 地方銀行系インフラファンドまたは地域振興ファンドの投資担当者 | 自治体向けPFI・PPP型導入スキームの資金組成と自治体への紹介力を得る | 地方創生関連の官民連携カンファレンスや商工会議所の紹介で接点を作る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 業界専門メディア・団体紙への掲載依頼 | 水道産業新聞や日本水道新聞の編集部に実証実験の概要を送り「中小規模事業体の漏水調査の負担を減らす実証を募集している」と取材依頼する。 |
| 自治体水道局への直接アプローチ | 対象自治体の水道局技術課に電話・メールで連絡し「無償の実証実験に協力してくれる担当者を探している」と伝え、まず情報交換の場を設けてもらう。 |
| 計装機器メーカー・水道工事会社との代理店提携 | 既存の取引網を持つ企業に「御社の顧客である自治体に実証実験の声かけをお願いできないか」と持ちかけ、紹介料や販売代理契約の相談をする。 |
| 水道関連の展示会・研究会への出展・参加 | 水道展や地方自治体の技術職員が集まる研究会に足を運び、名刺交換の場で「今の音聴調査で困っていることを聞かせてほしい」と声をかける。 |
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 新規開業資金（創業融資） | 法人設立から間もない代表者 | センサー機器の初期在庫や人件費など立ち上げ資金として、運転資金は500万円を目安に申し込める候補になる。設備資金は別枠で相談可能。 |
| 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） | 音響・流量センサーやAI解析エンジンを開発・改良する中小企業 | 自社開発するセンサー筐体や信号処理アルゴリズムの試作・改良費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| IT導入補助金 | SaaS型ITツールを自社で開発・提供する事業者、または導入する自治体側 | 自治体側がダッシュボードやSaaS利用料の一部を補助対象として導入しやすくなり、販売の後押しになる制度として案内できる。 |
| NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業（STS等） | AI・センシング技術を核とする研究開発型スタートアップ | 音響解析AIや流量予測モデルの精度向上に関する研究開発費を対象とする制度として、実証実験フェーズの資金に活用できる可能性がある。 |
| 各都道府県・市区町村の制度融資（信用保証協会の創業関連保証） | 創業後数年以内の中小企業・法人 | 公庫融資と併用することで資金調達の選択肢を広げられ、自治体との取引実績を積む前の資金繰りの補完に使える。 |
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……
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防災・インフラ領域で創業を目指す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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