Who（誰が）
市区町村の防災・福祉部局職員、ケアマネジャー、民生委員、自主防災組織のリーダー、そして支援対象となる要介護高齢者・重度障害者本人とその家族
対象とする社会課題：避難行動要支援者名簿と個別避難計画の作成・更新が自治体現場で滞り、災害時に支援が届かない
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。
個別避難計画は作って終わりでは意味がない。要介護度も住所も支援者も変わり続けるのに、多くの自治体では紙台帳が年1回更新されるのが精一杯で、実際の災害時には使えない計画が積み上がっている。担当は防災係と福祉係あわせて数名という体制の中で、誰が誰を助けに行くかを平時に確定させ、それを生きた情報として保ち続けることが、逃げ遅れをなくす唯一の道だと考えている。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資500万円の申請資料も、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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「つながるマップ」は、自治体の防災・福祉担当者が抱える個別避難計画作成の遅れを解消するAI協働型SaaSです。
防災係の職員が管理画面にログインすると、既存の要介護認定データや障害者手帳台帳をAIが自動で読み込み、独歩可否や医療機器依存度などをスコアリングして優先度付き名簿を表示します。地図上では徒歩5分圏内の支援可能者がAIによって自動マッチングされ、個別避難計画案が生成されます。ケアマネジャーや本人・家族はチャットボット画面で内容を確認・修正するだけでよく、紙台帳への転記作業は不要になります。台風接近時にはAIが道路通行止め情報や避難所開設状況と連携し、支援者・本人のスマホへ『今すぐ何をすべきか』を個別配信します。
災害対策基本法改正(2021年)により市区町村には個別避難計画の作成が努力義務化されたが、全国1,741自治体のうち作成完了は総務省調査で1割未満にとどまる。
対象者は要介護3以上の高齢者、単身の重度障害者、人工呼吸器利用の難病患者など全国で推計約1,700万人おり、担当は多くの自治体で防災係と福祉係合わせて数名という体制で、ケアマネジャーへの聞き取りと紙台帳更新に追われている。名簿は年1回更新が精一杯で、住所変更・要介護度変化・支援者の異動が反映されず「実際に動くと使えない計画」が量産されている。さらに個人情報保護の壁で福祉部局と防災部局、民生委員、自主防災組織の間で情報共有が進まず、誰が誰を助けに行くかが平時に確定していない。結果として近年の水害・地震で要支援者の逃げ遅れ・死亡率が一般より高い状態が繰り返し報告されている。
自然言語処理でケアマネジャーの聞き取りメモや紹介状の自由記述を解析し、避難支援に必要な属性(移動能力・医療的ケア・意思疎通の可否)を構造化データに変換する。
最適化アルゴリズムにより支援者の居住地・体力・時間帯別在宅率と要支援者の位置情報をマッチングし、複数支援者による重複体制を含む個別避難計画を自動生成する。予測モデルが気象庁の警報・河川水位データを解析し、対象エリアごとに避難開始タイミングと優先対象者を予測して自治体・支援者に事前アラートを出す。対話AI(チャットボット・音声応答)が本人・家族・支援者からの計画変更申請や安否確認を24時間受け付け、担当者の確認負荷を月次で7割程度削減することを目指す。
市区町村の防災・福祉担当者、ケアマネジャー、民生委員、自主防災組織のリーダーがそれぞれ専用アプリ・Webポータルにログインし、既存の要介護認定データや障害者手帳台帳をAIが半自動で取り込み、支援区分・独歩可否・医療機器依存度などをスコアリングして優先度付き名簿を生成する。
次にAIが地図データ・避難所収容力・支援者の居住地と移動手段を突き合わせ、徒歩5分圏内の支援可能者を自動マッチングして個別避難計画案を作成し、ケアマネジャーと本人・家族が対話型チャットボットで内容を確認・修正できるようにする。計画は台風接近や地震発生時にAIが最新の道路通行止め情報・避難所開設状況と連携し、支援者・本人にプッシュ通知で「今すぐ何をすべきか」を個別に配信する。平時は年2回、AIが台帳データの変化(要介護度更新、転居、支援者辞退)を検知して更新提案を自動生成し、担当者は承認ボタンを押すだけで計画が最新化される仕組みとし、紙作業をゼロに近づける。
| 紙台帳更新・転記作業にかかる防災福祉担当職員の超過勤務手当(年間目安) | 年額約60万円(2名×月10時間残業想定) |
| ケアマネジャーによる聞き取り・様式転記の人件費相当(1事業所あたり) | 年額約90万円(月10時間×時給換算3,000円×12ヶ月) |
| 名簿未更新によるマッチングミスで生じる再訪問・再調整コスト | 年額約20万円の想定(訪問1件あたり交通費・人件費含む) |
| 災害時の安否確認電話・戸別訪問にかかる臨時人件費(発災1回あたり) | 1回あたり約30万円の想定(職員・民生委員の時間外対応含む) |
| 自治体向けSaaS年間利用料(人口12万人規模) | 年額約220万円 |
| 初期導入・データ移行コンサルティング(初年度のみ) | 一括約200万円 |
| 災害時緊急対応オプション(月額従量、発災月は1.5倍上限) | 月額約5万円、発災月は最大約7.5万円 |
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災害対策基本法改正で個別避難計画作成が努力義務化されたが、防災係・福祉係合わせて数名という体制のため紙台帳の更新すら年1回が精一杯になっている。
ケアマネジャーへの聞き取りメモが構造化されずに埋もれ、要介護度の変化や支援者の異動が計画に反映されないまま「動かない計画」が量産されている。さらに個人情報保護の壁で防災部局・福祉部局・民生委員の間で情報共有が進まず、誰が誰を助けに行くかが平時に決まっていない。この結果、水害・地震のたびに要支援者の逃げ遅れが繰り返し報告されており、現場の作業負荷を減らしながら計画の実効性を担保する仕組みが必要とされている。
MVPフェーズは自治体ごとに台帳フォーマットや個人情報保護ガイドラインの解釈差があり仕様変更が頻発する想定のため、準委任契約で仕様確定と並走しながら開発する方が向いている。
フェーズ2以降、更新提案自動生成やプッシュ通知配信など仕様が固まった機能は範囲を明確にして請負契約に切り替える方が予算管理・検収の面で扱いやすい。発注時は要配慮個人情報の取り扱いに関する責任分界点(自治体側/開発会社側)を契約書に明記し、総務省ガイドライン準拠のセキュリティ要件を仕様書レベルまで具体化しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村の防災係・福祉係職員、ケアマネジャー |
| セカンダリ | 民生委員、自主防災組織リーダー、要支援者本人・家族 |
| 管理 | 自治体情報政策課のシステム管理者、事業者側カスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 既存台帳データ連携・自動取込機能 | 要介護認定データ・障害者手帳台帳をAPIで自動取込し名寄せ後、統合台帳DBへ登録する。 |
| 自由記述テキスト構造化(NLP解析)機能 | ケアマネ聞き取りメモ・紹介状の自由記述をAIがNLP解析し、移動能力等を構造化属性に変換する。 |
| 優先度スコアリング機能 | 構造化属性データをAIが独歩可否・医療機器依存度でスコアリングし、優先度付き名簿を生成する。 |
| 支援者最適化マッチング機能 | 要支援者位置情報と支援者居住地・在宅率をAIが最適化アルゴリズムでマッチングし計画案を生成する。 |
| 個別避難計画自動生成機能 | マッチング結果と避難所収容力・地図データを統合し、個別避難計画書をAIが自動作成する。 |
| 対話型チャットボット確認・修正機能 | 計画案をチャットボットで本人・家族・ケアマネに提示し、承認・修正入力を受け付けて計画を確定する。 |
| 気象・水位データ連携予測アラート機能 | 気象庁警報・河川水位データをAIが解析し、避難開始タイミングと優先対象者を自治体・支援者へ通知する。 |
| 災害時プッシュ通知配信機能 | 警報発令・避難所開設情報を受け、AIが個別に行動指示を生成しプッシュ通知で配信する。 |
| 台帳変化検知・更新提案自動生成機能 | 要介護度更新・転居等の台帳変化をAIが検知し、計画更新案を自動生成して担当者の承認待ちにする。 |
| 安否確認・変更申請受付(対話AI)機能 | 本人・支援者からの安否確認・変更申請を音声/チャットAIが24時間受付し、担当者へ要対応事項を通知する。 |
| 管理・分析ダッシュボード機能 | 導入自治体の作成完了率・削減率等の実績データを集計し、管理ダッシュボードにグラフ表示する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, prefecture_code, population, contract_plan, contract_start_date |
support_subjects | subject_id, municipality_id, name_kana, birth_date, care_level, disability_type, mobility_status, medical_device_flag, address, lat, lng, priority_score |
evacuation_plans | plan_id, subject_id, plan_status, primary_supporter_id, secondary_supporter_id, shelter_id, transport_method, last_reviewed_at, approved_by |
supporters | supporter_id, municipality_id, name, role_type, address, lat, lng, available_time_slots, physical_capacity, active_flag |
care_managers | manager_id, municipality_id, name, office_name, license_number, contact_phone |
update_proposals | proposal_id, subject_id, change_type, before_value, after_value, ai_confidence_score, status, created_at |
disaster_alerts | alert_id, municipality_id, hazard_type, warning_level, issued_at, affected_area_geom, source |
notification_logs | log_id, subject_id, supporter_id, alert_id, channel, sent_at, read_at, response_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 名簿ダッシュボード |
| 2 | 個別避難計画編集画面 |
| 3 | 支援者マッチング確認画面 |
| 4 | 更新提案承認画面 |
| 5 | 災害時アラート配信画面 |
| 6 | 本人家族チャット画面 |
| 7 | 自治体管理設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS GovCloud(相当)構成: 自治体データの分離統制が可能 |
| 2 | PostgreSQL+PostGIS: 位置情報マッチングに地理演算が必須 |
| 3 | Python(FastAPI): AIモデルとAPI連携の開発速度確保 |
| 4 | 自然言語処理(BERT系日本語モデル): 聞き取りメモの属性抽出 |
| 5 | OR-Tools(最適化ライブラリ): 支援者マッチングの組合せ最適化 |
| 6 | 気象庁防災情報XML/河川水位API連携: 発災予測データ取得 |
| 7 | LINE WORKS/Push通知基盤: 民生委員・支援者への即時配信 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 災害時ピーク負荷でも99.9%以上のシステム稼働率を維持し、クラウド冗長構成で単一障害点を排除する。 |
| 性能 | 性能: プッシュ通知は警報発令後30分以内に対象者の80%へ到達させ、同時アクセス10万件/分に対応する。 |
| セキュリティ | セキュリティ: 要配慮個人情報はAES-256暗号化と総務省ガイドライン準拠のアクセスログ全件記録(5年保管)を実施する。 |
| 運用 | 運用: 年2回の定期更新提案処理は自治体あたり1万件規模のデータを24時間以内に処理完了する。 |
| BCP | BCP: 全データを2拠点以上のリージョンへ日次バックアップし、RTO4時間・RPO1時間を目標とする。 |
| 監視 | 監視: AIマッチング精度を月次モニタリングし、誤マッチング率5%超で人的レビュー強化を自動発動する。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット自治体の要介護台帳・障害者手帳台帳をExcelで受け取り、担当者が手作業でスコアリングと支援者マッチングを行い、個別避難計画のひな形を作って現場のケアマネジャーに確認してもらう | 移動・打ち合わせの交通費と資料作成の人件費程度で、外部発注は不要な水準 |
| ②最小システム | 簡易Webポータルとチャットボットの試作を作り、台帳データの取り込みと支援者マッチング候補の自動提示、本人・家族への確認フローだけを動かして実際の運用に耐えるか検証する | 外注での小規模開発とAI利用料が中心で、数か月分の外注費に収まる水準 |
| ③本開発 | 既存の福祉台帳システム・GISとのAPI連携基盤、AIマッチング・予測モデル、災害時プッシュ配信機能を本格実装し、複数自治体で同時運用できる体制まで仕上げる | API連携基盤とAIモデル開発それぞれに相応の外部委託費がかかり、資金調達を前提とした水準 |
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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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……
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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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10万人規模の市区町村・防災安全課の個別避難計画担当係長 | 現場の作成停滞理由と決裁ルートを把握し、パイロット導入の起点にするため | 総務省消防庁の個別避難計画取組事例集掲載自治体に直接電話・メールで打診 |
| 同市区町村・高齢福祉課または障害福祉課の要支援者名簿管理担当者 | 要介護認定データ・障害者手帳台帳の保有形式と連携可否を確認するため | 防災課担当者からの庁内紹介、または福祉部局への同時アポイント申請 |
| 地域包括支援センターの主任ケアマネジャー | 現場の聞き取り・台帳更新業務の実態とチャットボット利用の受容性を検証するため | 市区町村福祉課経由の紹介、または地域包括支援センター運営法人への直接訪問 |
| 総務省消防庁国民保護・防災部防災課の個別避難計画担当官 | モデル事業採択要件と全国横展開の政策動向を早期に把握するため | 消防庁の防災福祉連携モデル事業公募要領記載の問合せ窓口にメールで面談依頼 |
| 都道府県社会福祉協議会の地域福祉・災害福祉支援担当者 | 民生委員・自主防災組織への普及チャネルと拡張ライセンス販路を確保するため | 全国社会福祉協議会の都道府県社協一覧から地域福祉部門に直接問合せ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元自治体職員のネットワーク経由の直接紹介 | 創業メンバーの元同僚である防災係・福祉係の職員に「個別避難計画の作成が進んでいない実態を、無償のヒアリングで一緒に整理させてほしい」と頼み、担当課への紹介をお願いする |
| 地域包括支援センター・社会福祉協議会の窓口 | ケアマネジャーが台帳更新に時間を取られている実情を聞くため、「聞き取りメモをどう記録しているか教えてほしい」と伝えて現場訪問の許可を得る |
| 総務省消防庁・内閣府のモデル事業説明会・自治体防災担当者向け勉強会 | モデル事業の説明会に参加者として出席し、「個別避難計画の更新業務を効率化する取り組みを一緒に検証させてほしい」と声をかけて名刺交換する |
| 防災システムベンダーの展示会・自治体向け防災フェア | 既存のGIS・防災システムの展示ブース周辺で「名簿更新の自動化部分だけ連携できないか相談したい」と話しかけ、代理店提携の芽を探る |
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） | 新たに法人を設立して事業を始める創業者 | システム開発の先行投資と自治体契約が入るまでの運転資金に使える。融資額は500万円で、着金までの期間は自己資金100万円で人件費・外注費をつなぐ想定 |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業して概ね5年未満の中小企業・個人事業主 | 初期システム開発費や人件費の一部を助成対象にできる可能性があり、自己資金だけでは足りないAPI連携基盤の構築費用を補える |
| 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企業・研究機関 | 避難支援マッチングや予測モデルの研究開発要素を含む本事業のAIエンジン開発を、研究開発型の助成として位置づけられる可能性がある |
| 内閣府 個別避難計画作成モデル事業 | 個別避難計画の作成・運用に取り組む市区町村 | 自治体がこのモデル事業に採択されれば当社サービスを実証導入先として提案でき、実証フェーズのパイロット自治体開拓の突破口になる |
| IT導入補助金（中小企業庁） | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者、およびIT導入支援事業者 | 当社がIT導入支援事業者として登録することで、社会福祉法人・社協向け拡張ライセンスの導入費用を顧客側の補助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……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
防災・福祉DXに取り組む創業者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の相対表示です。