Who（誰が）
都道府県・市区町村の防災危機管理部門担当者、および給水車・電源車の運転手、支援を必要とする住民(要配慮者含む)が主な利用者となる。
対象とする社会課題：停電・断水時に給水車と電源車をどこに何台配置すべきかが経験と勘に頼っており、脆弱な地域や要配慮者に支援が届くのが遅れる
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。
台風や地震で停電・断水が起きたとき、給水車と電源車をどこに何台送るかは今も紙の地図と担当者の経験に頼っている。透析患者や要介護者への到達が遅れれば命に関わる。担当者は数名体制で情報の輻輳の中、意思決定に数時間から半日を要している。この構造的な遅れを、データに基づく最適配置で縮めることが必要だと考えた。
※ 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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「ライフラインAI」は、台風・地震で停電や断水が起きた際に、自治体の防災担当者が給水車・電源車を「どこに何台送るか」をAIの提案に基づいて数分で決められるダッシュボードです。
担当者はPCやタブレットで画面を開くと、被害予測・要配慮者リスト・道路の通行可否・車両位置が地図上に統合表示され、優先順位付きの配置案が自動で出てきます。ワンクリックで運転手のスマホアプリに指示が飛び、運転手は最短ルートで現場に向かい、到着後に写真と在庫状況を報告するとAIが次の配置に即反映します。住民もSMSで「水が欲しい」と送るだけで困窮度が判定され、要配慮者への到達が数時間から10分単位の判断に短縮される体験を目指します。
日本では年間平均で約20件の台風・地震により大規模停電・断水が発生し、2018年北海道胆振東部地震では約295万戸が停電、2024年能登半島地震でも約11万戸が断水し復旧に2ヶ月以上を要した地域がある。
給水車・電源車の配置は自治体防災担当者が過去経験と紙の地図で決めており、要介護者や透析患者など優先度の高い世帯への到達が遅れるケースが常態化している。担当者は平時は数名体制で、発災時は情報が輻輳し、どこに何台送るべきかの意思決定に平均で数時間〜半日かかるとされる。人口減少で自治体職員数も減少しており、限られた人員で広域の被害状況を把握し最適配置を判断することは構造的に困難である。給水車・電源車の台数は地域ごとに限られており（多くの中核市で保有台数は10台未満）、配置ミスが直接的に住民の生命・健康リスクにつながる。
①被害予測AI：気象データ・地盤データ・過去の停電断水履歴から機械学習モデルで停電・断水エリアと復旧見込み時間を予測する。
②最適化AI：要配慮者位置、車両台数・積載量、道路啓開情報、住民からの困窮申告を制約条件とした数理最適化（線形計画法・強化学習）で給水車/電源車の巡回順序と配置台数を算出する。③自然言語対話AI：住民からのSMS・チャットの緊急度・内容を自然言語処理で分類し、虚偽・重複申告を除去して優先度スコアに変換する。④画像解析AI：現場報告写真から給水タンクの残量や電源車の稼働状況を画像認識し、リアルタイムに在庫・稼働状態を更新する。
自治体防災担当者がタブレットまたはPCでダッシュボードにログインすると、AIが被害範囲予測・要配慮者DB・道路啓開状況・給水車/電源車の現在位置をリアルタイムに統合し、最適配置案を数分で提示する。
担当者はAIが出した配置案（優先順位付きリスト＋地図表示）を確認し、ワンクリックで現場の車両運転手にLINE/アプリ経由で指示を送信できる。運転手側は指示内容と最短ルートをアプリで受け取り、到着後に現地写真と給水/給電状況を報告すると、AIが次の配置見直しに即座に反映する。住民側は専用アプリまたはSMSで「給水・給電に困っている」と入力（自然言語対話AIが困窮度・緊急度を自動判定）でき、これもAIの最適化計算に組み込まれる。これにより従来数時間かかっていた配置判断が10分以内に短縮され、要配慮者への到達優先順位が明示的に管理される体験となる。
| 配置判断のための職員時間外労働(半日拘束×複数名、発災時年間数回想定) | 年額約150万円 |
| 紙地図・電話連絡による情報収集要員の人件費(発災時応援職員含む) | 年額約200万円 |
| 配置ミス・到達遅延による苦情対応・追加派遣コスト | 年額約100万円 |
| 復旧遅延に伴う住民健康被害対応や国交省・総務省への事後報告書作成の外部委託費 | 年額約80万〜150万円 |
| 自治体向けSaaS月額利用料(中核市プラン) | 月額20万円(年額240万円) |
| 災害発生時の従量課金オプション(1災害イベント) | 50万円〜300万円/件 |
| 防災ベンダーAPI/OEM提供契約(ベンダー側) | 年額500万円〜2000万円 |
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自治体の防災担当者は数名体制のまま、発災時は紙の地図と経験だけで給水車・電源車の配置を決めており、意思決定に平均数時間〜半日かかっているのが実態である。
透析患者や要介護者など優先度の高い世帯ほど情報が届きにくく、支援の遅れが健康リスクに直結している。中核市でも保有台数は10台未満と限られており、1台の配置ミスが致命的な遅延につながる構造にある。人口減少で職員数がさらに減る中、勘と経験に依存した意思決定を続けることは持続不可能であり、リアルタイムのデータ統合と最適化計算を担うシステムが必要とされている。
MVPの被害予測AI・最適化アルゴリズムは要件が固まりきらず精度検証を繰り返す性質が強いため準委任契約が適しており、要配慮者DB連携や画面UIなど仕様が明確な部分は請負契約で線引きすることを推奨する。
自治体側の稟議・予算措置に半年〜1年かかる前提で、契約前にパイロット自治体3団体との実証を無償または低額で先行させ、要件の揺れを早期に潰しておく必要がある。個人情報を扱うためISMAP等第三者認証取得や暗号化・アクセスログ管理の実装範囲を契約書上で明確に切り分け、発注側は責任分界点(AI提案は補助であり最終判断は自治体担当者)を仕様書に明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 都道府県・市区町村の防災危機管理部門の担当者(平時のBCP策定・訓練、発災時の配置意思決定を行う) |
| セカンダリ | 給水車・電源車の運転手(現場作業員)、および給水給電を必要とする住民(要配慮者含む) |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当と自治体側の情報システム管理者(要配慮者DB連携設定・アカウント管理・権限付与を行う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 被害予測AI（停電断水エリア予測） | 気象・地盤・過去停電断水履歴→機械学習で停電断水エリアと復旧見込み時間を予測出力する |
| 最適化AI（配置最適化計算） | 要配慮者位置・車両台数・道路啓開情報・住民申告を制約条件に数理最適化で配置台数と巡回順序を算出する |
| 自然言語対話AI（住民困窮度判定） | 住民のSMS・チャット文面を自然言語処理し、困窮度・緊急度スコアと重複虚偽判定結果を出力する |
| 画像解析AI（現場写真解析） | 現場報告写真を画像認識し、給水タンク残量・電源車稼働状況を数値化して在庫DBへ反映する |
| 配置案ダッシュボード表示 | AIが算出した優先順位付き配置案を地図とリスト形式で担当者端末に表示する |
| 配置指示送信（承認・発信） | 担当者が承認した配置案をワンクリックでLINE/専用アプリ経由で運転手へ送信する |
| 運転手アプリ（指示受信・ルート案内） | 運転手端末が配置指示を受信し、最短ルートを地図上に表示してナビゲーションする |
| 現場報告受付機能 | 運転手が現地写真と給水/給電状況を入力し、画像解析AIと連携して配置見直しに即時反映する |
| 住民申告受付機能 | 住民が専用アプリ/SMSで困窮内容を入力し、対話AIが困窮度スコアを最適化計算に連携する |
| 要配慮者DB連携・優先度管理 | 自治体福祉部局の要配慮者DBを暗号化連携し、優先度ランクを最適化AIの制約条件として反映する |
| BCP訓練・被害シミュレーション機能 | 自治体担当者が仮想災害シナリオを入力し、被害予測AIで配置訓練シミュレーション結果を出力する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, prefecture_code, population, contract_plan, contract_status |
vehicles | vehicle_id, municipality_id, type(給水車/電源車), capacity, current_lat, current_lng, status, driver_id |
vulnerable_residents | resident_id, municipality_id, name_encrypted, address_encrypted, priority_flag(要介護/透析等), contact_encrypted |
disaster_events | event_id, municipality_id, event_type, occurred_at, damage_area_geojson, recovery_estimate_time |
requests | request_id, event_id, resident_id_nullable, source(SMS/アプリ), content_text, urgency_score, status |
allocation_plans | plan_id, event_id, generated_at, algorithm_version, status(承認待/承認済), approved_by |
allocation_details | detail_id, plan_id, vehicle_id, destination_lat, destination_lng, priority_rank, eta |
field_reports | report_id, vehicle_id, reported_at, photo_url, tank_level, power_status, gps_lat, gps_lng |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン/自治体選択画面 |
| 2 | 被害状況マップダッシュボード |
| 3 | AI配置案確認・承認画面 |
| 4 | 車両運転手向け指示画面 |
| 5 | 現場報告入力画面 |
| 6 | 住民困窮申告チャット画面 |
| 7 | BCPシミュレーション訓練画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(GovCloud相当構成)：自治体データ管理の可用性・冗長化確保 |
| 2 | PostgreSQL+PostGIS：地理空間データの最適化計算に必須 |
| 3 | Python(OR-Tools/PuLP)：数理最適化(線形計画法)の実装 |
| 4 | TensorFlow/PyTorch：被害予測・画像解析AIモデル構築 |
| 5 | spaCy/BERT日本語モデル：住民申告文の自然言語分類 |
| 6 | LINE Messaging API：住民・運転手への通知チャネル |
| 7 | ISMAP対応クラウド監査ツール：自治体調達要件への適合 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 災害時のシステム稼働率99.9%以上を確保し、クラウドはマルチAZ冗長構成で単一障害点を排除する | 災害時のシステム稼働率99.9%以上を確保し、クラウドはマルチAZ冗長構成で単一障害点を排除する |
| 配置最適化計算は平均10分以内に完了し、要配慮者上位登録者への24時間以内到達率90%以上を目標とする | 配置最適化計算は平均10分以内に完了し、要配慮者上位登録者への24時間以内到達率90%以上を目標とする |
| 要配慮者個人情報はAES-256で暗号化し、ISMAP等第三者認証を取得、アクセスログを90日以上保存する | 要配慮者個人情報はAES-256で暗号化し、ISMAP等第三者認証を取得、アクセスログを90日以上保存する |
| 通信断時は簡易版アルゴリズムを運転手端末・現地拠点でローカル実行し配置案を継続提示する | 通信断時は簡易版アルゴリズムを運転手端末・現地拠点でローカル実行し配置案を継続提示する |
| 全国1,741自治体・最大150団体の同時アクセスに対応するAPI設計とし、月次稼働レポートを自動生成する | 全国1,741自治体・最大150団体の同時アクセスに対応するAPI設計とし、月次稼働レポートを自動生成する |
| 平時SaaS月額課金と災害時従量課金の二層契約を管理し、課金・利用状況を自動集計・自治体別に可視化する | 平時SaaS月額課金と災害時従量課金の二層契約を管理し、課金・利用状況を自動集計・自治体別に可視化する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 紙の地図とExcelで過去の災害データを使い、配置優先順位を手計算で出して防災担当者に見せ、判断の流れとして納得感があるか反応を確認する | 交通費と印刷代程度 |
| ②最小システム | 要配慮者データと車両位置を仮データで入れた簡易ダッシュボードを作り、優先順位付きリストと地図表示だけを1自治体に見せて操作感を確かめる | AI利用料と外注デザイン費、数か月分の開発工数 |
| ③本開発 | 被害予測AI・最適化AI・住民対話AI・画像解析AIを実データで連携させ、訓練または実災害での運用に耐える形に仕上げる | 外注開発で複数か月分、専門人材の採用費を含む水準感 |
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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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 |
|---|---|---|
| 中核市の防災危機管理課長または課長補佐（人口10万人以上の市） | 配置判断の意思決定プロセスと現場の課題感を直接把握するため | 全国防災担当者会議・自治体DXフェアへの出展、または総務省消防庁経由の紹介 |
| 総務省消防庁 国民保護・防災部 防災情報室の担当官 | 実証事業採択制度や自治体への導入補助スキームの情報を得るため | 消防庁の防災情報システム関連公募要領に記載の問い合わせ窓口経由 |
| 自治体福祉部局の要配慮者名簿担当者（避難行動要支援者名簿の管理者） | 要配慮者DBとの連携可否・個人情報保護条例上の制約を確認するため | 防災危機管理課からの庁内紹介、または個人情報保護審査会事務局経由 |
| NEC・パナソニック等の防災ソリューション事業部の事業開発担当者 | OEM/API提供の実現可能性と既存自治体顧客基盤の活用余地を探るため | 防災展示会（防災産業展・危機管理産業展）のブース訪問、共通知人経由の紹介 |
| 元自治体防災担当職員（退職後に防災コンサル・NPO等に所属する人物） | 配置判断の実務フローと現場の暗黙知を製品要件に落とし込むため | 自治体OBネットワーク、日本防災士会や防災学会の人的つながりから紹介 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体防災担当者向け勉強会・防災フェア | 『配置判断の意思決定時間を短縮する仕組みを一緒に検証してくれる自治体を探しています』とブース出展や登壇で直接声をかける |
| 総務省消防庁の実証事業への応募 | 実証事業の公募情報を確認し、パイロット自治体の紹介や採択後の共同実証枠を通じて最初の導入先を確保する |
| 元自治体防災担当職員の人脈 | 『退職後もつながりのある自治体に、ダッシュボードを一度見てもらえないか紹介してほしい』と個別に依頼する |
| 全国町村会・市長会等の関連団体セミナー | 『BCP策定支援ツールとして無償デモを提供したい』と団体事務局に伝え、加盟自治体向けの案内枠をもらう |
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 新規開業資金 | 法人設立から間もない創業者（自己資金要件あり） | 自治体向けSaaSは契約から入金までに時間がかかるため、運転資金として600万円規模の融資を受け、開発人件費や営業活動費に充てる想定に合う制度 |
| 信用保証協会 創業関連保証制度 | 創業者・創業間もない中小企業 | 公庫融資と併用または自治体の制度融資を利用する際の保証枠として、追加の資金調達余地を確保できる |
| 総務省消防庁 消防防災科学技術研究推進制度 | 防災・消防分野の技術開発を行う事業者・研究機関 | 被害予測AIや最適化アルゴリズムの実証を、自治体との共同実証という形で費用負担を抑えながら進められる可能性がある |
| NEDO Startup支援事業（STS） | シード期のディープテック・AIスタートアップ | 数理最適化AIや画像解析AIの研究開発部分について、自己資金や融資だけでは賄いにくい開発費を補う候補になる |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 都内で創業予定・創業から一定期間内の中小企業者 | 本社を都内に置く場合、人件費や広告費などの立ち上げ費用の一部を助成対象にできる可能性がある |
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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同じ防災・インフラ課題に挑む創業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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