Who（誰が）
基礎自治体の福祉・高齢福祉課、地域包括支援センター職員、社会福祉協議会、独居高齢者本人とその家族が主な関与者となる
対象とする社会課題：自治体の人手不足により、独居低所得高齢者の孤立死・異変発見が遅れる問題
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。
民生委員1人が70世帯以上を抱え、月1回の訪問すら難しい地域がある。異変の発見は近隣の通報や郵便の滞留といった偶然に頼っているのが実情だ。電気・水道・ガスの使用量データはすでに事業者の手元にあるのに、個人情報の壁でほとんど活用されていない。既存の見守り機器は自己負担が重く、最も見守りが必要な低所得の高齢者ほど導入できない。使うデータを増やすのではなく、すでにあるデータの見方を変えることで、この矛盾に手を入れたい。
※ 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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AIライフラインウォッチは、電気・水道・ガスの使用量データを使って独居高齢者の異変を早期発見する自治体向けサービスです。
センサー新設は不要で、各世帯の過去90日分の使用パターンをAIが個人ごとに学習し、『いつもは朝7時に水道を使うのに本日10時時点で使用なし』のような普段との違いを検知します。異変スコアが閾値を超えると、地域包括支援センター職員のタブレットに状況サマリー付きでアラートが届き、職員は電話・訪問の優先順位をその場で判断できます。職員が結果を『誤検知/実異変/対応不要』でフィードバックすると、AIが世帯ごとに精度を上げていく仕組みです。民生委員1人70世帯超を抱える人手不足の現場で、月1回訪問すら難しい高齢者を日次でモニタリングできる状態に変えます。
全国の独居高齢者は約860万人(2023年推計)おり、その中で生活保護受給者や年金月10万円未満の低所得層は約180万人に上ると推計されるが、多くの自治体では民生委員1人あたり平均70世帯以上を担当し、月1回の訪問すら困難な地域が多い。
特に地方の中核市では、地域包括支援センター職員1人が200世帯以上を抱えるケースもあり、異変の発見は近隣住民の通報や新聞・郵便の滞留など偶発的な情報に依存している。孤立死は年間推計3万件以上とされ、発見までの平均日数は都市部で4日、地方では2週間を超える例も報告されている。既存の見守りサービス(センサー設置型・緊急ボタン型)は月額3,000〜5,000円の自己負担が必要で、低所得高齢者ほど導入率が低いという逆説的な状況が続いている。電気・水道・ガスの使用量データは既に各事業者に蓄積されているが、個人情報保護や事業者間連携の壁により、異変検知への活用は自治体レベルでほぼ手つかずのまま放置されている。
時系列異常検知モデル(LSTM/Isolation Forestのアンサンブル)が世帯ごとの生活リズムを個別学習し、統計的異常を検出する。
自然言語生成AIがアラート内容を「〇〇さんは通常朝7時に水道使用があるが、本日午前10時時点で使用なし」のように職員が即理解できる文章に変換する。強化学習的なフィードバックループにより、職員の対応結果(誤検知/実異変/対応不要)を教師データとして再学習し、地域・世帯属性別に検知閾値を最適化する。加えて需要予測モデルが季節変動(夏季のエアコン使用停止リスクなど)を織り込み、閾値を動的に調整する。
自治体の福祉部門が電力・水道・ガス事業者と個別データ利用契約(本人同意ベース)を結び、対象高齢者の日次使用量データをAPI経由で当社プラットフォームに集約する。
AIが各世帯ごとに過去90日間の使用パターン(トイレ使用に紐づく水道量、在宅時間帯の電力波形、給湯利用パターンなど)を学習し、平常時の生活リズムモデルを個人単位で構築する。使用量が個人モデルの想定範囲から統計的に有意に外れた場合(例:48時間水道使用ゼロ、深夜電力の急増、真夏のエアコン未使用継続)、異変スコアを算出し地域包括支援センターの職員のタブレットに即時アラートを送信する。職員はアラート受信後、AIが生成した「推定状況サマリー(過去の類似パターンと対応履歴に基づく)」を確認し、電話・訪問の優先順位を判断できる。誤検知を減らすため、職員が結果をフィードバックする画面を設け、そのラベルデータを次回モデル更新に反映する半教師あり学習の運用フローを組む。
| 孤立死発生時の特殊清掃・原状回復費用(1件あたり、遺族・大家負担) | 20万〜80万円/件 |
| 既存センサー・緊急ボタン型見守りサービスの自己負担(低所得高齢者は導入困難) | 3,000〜5,000円/月・世帯 |
| 民生委員・職員による深夜含む緊急訪問対応の時間外人件費(自治体負担) | 概算で年間数十万円/センター(訪問頻度に依存) |
| 異変発見遅延による救急搬送・医療費増加(熱中症等の重症化対応) | 1件あたり数万円〜(搬送・入院により変動) |
| 自治体向けSaaS利用料(基本プラン、100世帯単位) | 300円/月・世帯(最低契約100世帯で月3万円〜) |
| アラート対応オプション(コールセンター代行) | 800円/件(従量課金) |
| 公共インフラ事業者向けAPI提供(民間B2B2C展開用) | 月額20万円+従量課金 |
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民生委員1人あたり70世帯以上、地域包括支援センター職員1人200世帯以上を抱える自治体が多く、月1回の訪問すら困難な地域が存在する。
孤立死は年間3万件以上と推計され、発見までの平均日数は都市部で4日、地方では2週間を超える例もある。既存のセンサー型見守りは月額3,000〜5,000円の自己負担が必要で、最も見守りが必要な低所得層ほど導入率が低い逆説的な状況が続いている。電力・水道・ガスの使用量データは既に事業者側に蓄積されているが、個人情報保護や事業者間連携の壁により自治体レベルでの異変検知活用は手つかずのままである。
MVP開発フェーズはAIモデルの精度目標(的中率60%など)が要件確定前で変動しやすいため準委任契約が向くが、職員向けタブレットUIやデータ連携APIなど仕様が明確な部分は請負での個別発注も検討する。
特に電力・水道事業者側のAPI仕様は交渉状況に応じて変わりやすいため、連携基盤部分は準委任にして仕様変更に柔軟に対応できる体制を確保すること。個人情報を扱うため、契約書に自治体データの再委託範囲・保管場所・監査対応義務を明記し、法務・セキュリティ監査費用は別途初年度500万円枠として発注仕様に組み込む必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 地域包括支援センター職員(アラート受信・対応判断・フィードバック入力) |
| セカンダリ | 自治体福祉・高齢福祉課担当者(世帯登録・契約管理・KPI確認)、コールセンター代行スタッフ(一次架電対応) |
| 管理 | 当社カスタマーサクセス担当・システム運用担当(データ連携設定、モデル再学習の監督、事業者との契約管理) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 公共料金データ連携基盤 | 電力・水道・ガス事業者の日次使用量をAPI取得し正規化して世帯別DBに格納する。 |
| 本人同意管理 | 自治体窓口での同意書入力を受け付け、同意状態をデータ連携可否に反映する。 |
| 個人別生活リズムモデル構築 | 過去90日の使用量データを学習し世帯ごとの平常時パターンモデルを生成する。 |
| 異常検知スコアリング | 日次使用量とモデルをLSTM/IsolationForestで比較し異常スコアを算出する。 |
| 季節変動動的閾値調整 | 気温・季節データを需要予測モデルに入力し検知閾値を自動調整する。 |
| アラート自然言語サマリー生成 | 異常スコアと過去パターンから生成AIが状況サマリー文を自動作成する。 |
| 職員向けタブレット通知配信 | 閾値超過時にアラートとサマリーを職員タブレットへプッシュ通知する。 |
| 職員フィードバック入力 | 職員が対応結果(誤検知/実異変/対応不要)を入力しラベルデータとして保存する。 |
| 半教師あり再学習パイプライン | 蓄積されたフィードバックラベルを用いモデルを定期再学習し精度を更新する。 |
| コールセンター代行連携 | アラート発生世帯へオペレーターが架電し対応結果を自治体システムへ連携する。 |
| 外部事業者向け異常検知API提供 | 異常検知結果を保険・見守り事業者向けにAPI形式で従量課金提供する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
households | household_id, municipality_id, resident_name, address, birth_date, income_category, consent_status, contract_start_date |
utility_usage_daily | usage_id, household_id, utility_type, usage_date, usage_value, data_source_api, ingested_at |
behavior_model | model_id, household_id, model_version, avg_wake_time, avg_water_pattern, avg_power_pattern, trained_at |
anomaly_alerts | alert_id, household_id, detected_at, anomaly_score, alert_type, summary_text, status |
staff_feedback | feedback_id, alert_id, staff_id, judgement, comment, feedback_at |
municipalities | municipality_id, name, contract_plan, contract_start_date, billing_unit_price |
utility_providers | provider_id, provider_name, utility_type, api_endpoint, revenue_share_rate |
call_center_logs | log_id, alert_id, operator_id, call_result, call_duration, billed_amount, called_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | アラート一覧画面 |
| 2 | 世帯詳細・履歴画面 |
| 3 | フィードバック入力画面 |
| 4 | 自治体管理者ダッシュボード |
| 5 | 同意取得・登録画面 |
| 6 | コールセンター対応画面 |
| 7 | API連携設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(冗長性と自治体調達実績が豊富なため) |
| 2 | Python/PyTorch(LSTM異常検知モデル実装のため) |
| 3 | scikit-learn(Isolation Forest実装が容易なため) |
| 4 | Kafka(日次大量データの非同期取込のため) |
| 5 | PostgreSQL(世帯・時系列データの正規管理に適するため) |
| 6 | GPT系API(アラート文章の自然言語生成のため) |
| 7 | Auth0(自治体・職員の権限別認証管理のため) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上、月間許容ダウンタイム3.6時間以内とする |
| 性能 | 性能: 異常検知から職員タブレットへの通知配信まで平均5分以内とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報はAES-256で暗号化、通信は全てTLS1.2以上を必須とする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 最大10万世帯・日次データ件数1000万件超の処理に対応する |
| バックアップ・復旧 | バックアップ・復旧: 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧する |
| 監査対応 | 監査対応: 個人情報保護法および自治体条例準拠の第三者セキュリティ監査を年1回実施する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 電力・水道事業者から数世帯分の使用量データを手動でCSV取得し、Excelで異常パターンを目視確認する。職員に見せて「この検知は使えそうか」を聞き、検知ロジックの仮説を検証する。 | AI利用料とデータ取得のための出張・交通費程度 |
| ②最小システム | 最小限の異常検知ダッシュボードとアラート通知機能を構築し、少数の世帯・1自治体でAPI連携の実運用フローを試す。職員のフィードバック画面も簡易版で用意する。 | 外注のシステム開発費で数か月分の水準 |
| ③本開発 | 複数自治体・複数の電力・水道・ガス事業者に対応できるスケーラブルな異常検知基盤と、職員フィードバックを反映した半教師あり学習の再学習パイプラインを実装する。 | 本格的な開発体制での外注・内製の合計で、①②より大きい水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 基礎自治体の高齢福祉課・地域包括ケア推進室の課長級職員 | PoC予算権限と包括支援センターへの導入決裁権を持つため | 総務省・厚労省の高齢者福祉DX補助金説明会や自治体DXフォーラムで名刺交換 |
| 地域包括支援センターのセンター長(社会福祉協議会運営が多い) | 現場のアラート受信・訪問判断者であり運用フローの実務適合性を握るため | 自治体福祉課からの紹介、または全国地域包括・在宅介護支援センター協議会経由 |
| 地域電力会社(旧一般電気事業者の子会社等)のデータ利活用推進部門担当者 | 電力使用量データのAPI提供可否と収益分配契約の交渉窓口になるため | 経済産業省資源エネルギー庁のスマートメーターデータ利活用検討会経由で紹介依頼 |
| 市町村営水道局または広域水道企業団の料金システム担当課長 | 水道使用量データの提供は自治体内部で完結しやすく連携難易度が低いため優先接触 | 自治体福祉課経由で庁内水道局へ横連携の紹介を依頼 |
| LPガス販売事業者(都市部以外で在宅高齢者比率が高い地域の元売代理店) | 都市ガス未整備地域でのデータ取得手段として給湯・調理利用パターンを補完するため | 全国LPガス協会または都道府県LPガス協会の会員名簿から個別訪問 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域包括支援センターへの直接訪問 | 「電気・水道の使用量データだけで異変に気づける見守りの仕組みを、まず数世帯だけ無償で試させてほしい」と持ちかけ、現場職員の負担感を具体的に聞く |
| 自治体福祉課への実証事業(PoC)提案 | 「既存のセンサー設置なしで独居高齢者の見守り網を作れる実証事業を、貴課の予算内で一緒にやらせてほしい」と企画書を持って課長級に提案する |
| 社会福祉協議会・民生委員協議会での説明会 | 民生委員の月例会に参加させてもらい、「訪問回数を減らさずに異変を早く見つける方法を試したい」と現場の困りごとを聞く場を作る |
| 電力・水道事業者の営業・広報窓口 | 「検針データを異変検知に活用することで顧客対応品質が上がる」という切り口で担当部署に紹介を依頼し、自治体との橋渡しをしてもらう |
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 | 創業前後の法人・個人事業主 | 自己資金に加えて運転資金を借り入れることで、自治体PoCの受注から本契約までの期間の人件費・開発費を先行してまかなえる。融資額は500万円を想定。 |
| 中小企業庁 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業直後の法人も対象になりうる） | 自治体・社会福祉協議会向けの提案資料作成やPoC説明会の開催費用など、販路開拓にあたる経費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 総務省 デジタル田園都市国家構想推進交付金 | 地方自治体（自治体経由での申請が前提） | 自治体側がAI見守りシステムの導入費用にこの交付金を活用できると、自治体の予算制約がボトルネックになりにくく、本サービスの導入提案がしやすくなる |
| 介護保険法に基づく地域支援事業交付金（地域包括ケア推進関連） | 地域包括支援センターを運営する自治体・社会福祉協議会 | 見守り・安否確認業務の効率化事業として本サービスの利用料が交付金の対象経費に含められる可能性があり、自治体側の予算確保の後押しになる |
| 自治体（都道府県・市区町村）の創業助成事業（例: 東京都中小企業振興公社 創業助成事業等） | 創業初期の法人（本社所在地の自治体の要件に依存） | 本社を置く自治体によっては、法人設立直後の広報費・人件費の一部を助成対象にできる場合があり、自己資金と融資を補う形で活用できる |
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。
自治体DX・福祉テック領域に取り組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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です