Who（誰が）
河川・海岸管理を担う地方自治体環境部局、漁協・観光協会、清掃NPO、企業CSR/ESG部門が主な利用主体である。
対象とする社会課題：河川・海岸ごみの回収が追いつかず、発生源対策も進まないまま海洋汚染が拡大している
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。
河川や海岸のごみは、街の不法投棄や排水路から流れ込んだ末に漂着したものがほとんどだが、どこから来たか分からないまま清掃だけが繰り返されている。担当者は数名規模で目視パトロールに追われ、発生源への対策は手つかずのままだ。上流を見える化し、下流の清掃を発生源対策へつなげる仕組みが必要だと考えた。
※ 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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河川・海岸のごみ回収を担う自治体職員や漁協・NPOのスタッフが、目視パトロールと事後清掃に依存している現状を変えるサービスです。
合流点・排水口・漂着ホットスポットに置いた定点カメラとドローン映像をAIが常時解析し、プラスチック容器や漁具などのごみの種類・量・漂着パターンを自動検出してマップ化します。担当者はダッシュボード上でホットスポットの推移を確認し、AIが提案する優先清掃エリアと推定発生源(上流の商業施設・住宅密集地・特定排水路など)のレポートを受け取ります。住民や企業はチャットボットに写真を送るだけで通報でき、位置・種類が自動記録され対策部門に通知されます。清掃実績データはAIが学習し、次回の巡回ルートと人員配置を最適化していきます。
日本の河川・海岸には年間推計約6万トンのごみが流入・漂着しており、その多くが街中の不法投棄や排水路経由で流れ込むプラスチック・容器類である。
自治体や漁協・NPOのボランティアが回収を担うが、担当職員は数名〜十数名規模で、回収は目視パトロールと事後清掃が中心のため発生源の特定に至らない。実際、ある地方河川清掃NPOの担当者は「毎月同じ地点に同じ種類のごみが溜まるが、どこから来ているか特定できず対策が打てない」と話す。回収コストは1トンあたり数万円かかる一方、予算は限られ、清掃活動自体が縮小傾向にある地域も多い。発生源を特定し上流で減らす仕組みがないため、下流での回収という対症療法が延々と繰り返されているのが現状である。
画像解析AI(物体検出モデル)が定点カメラ・ドローン映像からごみの種類(プラスチック容器、漁具、微細ごみ等)と堆積量を自動識別し、時系列データとして蓄積する。
予測モデルが降雨量・潮汐・風向データと組み合わせて72時間先までの漂着量・場所を予測し、清掃計画の最適化(巡回ルート・人員配置)を数理最適化アルゴリズムで算出する。自然言語対話AIが住民通報の一次受付・分類・関係部署への振り分けを自動化し、対応工数を削減する。蓄積データをもとに発生源エリアをクラスタリング分析し、行政・企業向けの発生源対策優先度レポートを自動生成する。
河川の主要合流点・排水口・海岸漂着ホットスポットに設置した定点カメラとドローン空撮画像をAIが常時解析し、ごみの種類・量・漂着パターンを自動検出してマップ化する。
自治体担当者やNPOはダッシュボード上でホットスポットの推移をリアルタイムに確認し、AIが提案する優先清掃エリアと推定発生源(上流の商業施設・住宅密集地・特定排水路など)のレポートを受け取る。さらにAIチャットボットが住民・企業からのごみ目撃通報を自然言語で受け付け、写真解析と組み合わせて自動で位置・種類を記録し、発生源対策部門への通知まで自動化する。清掃活動後は回収実績データをAIが学習し、次回の巡回ルートと人員配置を最適化する。これにより「どこに・いつ・何人で行けば最も効率的に回収でき、かつ発生源に働きかけられるか」が可視化された運用に変わる。
| 目視パトロール・事後清掃の人件費(職員5名×月1回巡回の人工費) | 年額約400万円 |
| 回収ごみの外部委託処理費(1トンあたり数万円×年間推定回収量) | 年額約600万円 |
| ボランティア動員に伴う調整・広報コストと参加者減少による機会損失 | 年額約100万円相当 |
| 発生源不明のまま同一地点を繰り返し清掃する非効率コスト | 年額約200万円相当 |
| 自治体・漁協向けSaaS利用料(モニタリング拠点10箇所) | 月額15万円(年額180万円) |
| 発生源対策レポート・コンサル(四半期納品) | 1件50万円(年間4回で200万円) |
| 企業ESG協賛・データ提供パッケージ | 年額300万円 |
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河川・海岸ごみの回収を担う自治体・漁協・NPOの担当職員は数名〜十数名規模で、目視パトロールと事後清掃が業務の中心になっている。
毎月同じ地点に同じ種類のごみが溜まる事例が報告されているが、発生源を特定できず対策が打てないため、下流での回収という対症療法が繰り返されている。回収コストは1トンあたり数万円かかる一方で予算は限られ、清掃活動自体が縮小傾向にある地域もある。限られた人員と予算で発生源対策と清掃計画を同時に効率化できる情報基盤が必要とされている。
実証フェーズ(0-6ヶ月)はAI検出精度や通報AIの仮説検証が主目的で要件が確定していないため準委任契約が向く。
パイロット拡大以降、ダッシュボードやレポート機能など要件が固まった部分は機能単位で請負契約に切り替えるのが望ましい。発注時はF値0.75などの精度目標を検収基準にそのまま使わず、検証期間・データ量・再学習回数を条件として明記し、精度未達時の追加工数分担を事前に取り決めておく必要がある。カメラ・エッジAIボックスなど機器の設置工事とソフトウェア開発は責任範囲が異なるため、契約を分割して発注することを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体環境部局・河川管理課の担当職員、漁協・観光協会の現場担当者 |
| セカンダリ | ごみ目撃通報を行う住民、企業CSR/ESG部門の担当者 |
| 管理 | SourceEye運営側の自治体渉外担当・カスタマーサクセス、AIモデル運用・機器保守担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 定点カメラ映像取得・前処理 | カメラ映像→エッジAIボックスで圧縮・ノイズ除去→クラウドへ送信 |
| ごみ物体検出AI解析 | 画像フレーム→物体検出モデルで種類・堆積量識別→検出結果データ生成 |
| ドローン空撮画像解析 | ドローン撮影画像→AI解析でごみ分布抽出→広域マップ用データ出力 |
| 漂着量予測モデル | 降雨・潮汐・風向データ→予測モデル演算→72時間先漂着量・場所予測結果出力 |
| 清掃巡回最適化エンジン | 検出データ・予測結果→数理最適化アルゴリズム→巡回ルート・人員配置案生成 |
| ホットスポットダッシュボード | 解析済みデータ→地図描画処理→自治体担当者向け画面に推移表示 |
| 発生源クラスタリング分析 | 時系列検出データ→クラスタリング分析→発生源候補エリア特定結果出力 |
| 発生源対策レポート自動生成 | クラスタリング結果→帳票テンプレート反映→PDFレポート自動作成 |
| 住民・企業通報チャットボット | 通報テキスト・写真→自然言語対話AIで分類→位置種類記録し部署へ通知 |
| 回収実績データ学習・フィードバック | 清掃実績入力→AI学習処理→次回巡回計画パラメータ更新 |
| 企業ESGデータ提供パッケージ | 自社製品由来ごみ検出データ→集計・匿名化処理→ESGレポート用データ出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
sites | site_id, name, type(river/coast), lat, lng, install_date, camera_model, status |
detections | detection_id, site_id, captured_at, image_url, trash_type, confidence, volume_estimate |
forecasts | forecast_id, site_id, target_datetime, predicted_volume, rainfall, tide, wind_direction |
cleanup_plans | plan_id, site_id, scheduled_date, priority_score, assigned_staff_count, route_order |
cleanup_results | result_id, plan_id, actual_volume, work_hours, staff_count, completed_at |
reports | report_id, contract_id, period, source_cluster, priority_rank, pdf_url, generated_at |
citizen_reports | report_id, chat_session_id, location, trash_type, image_url, status, routed_dept |
contracts | contract_id, customer_id, customer_type, plan_type, site_count, monthly_fee, start_date, end_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ホットスポットマップ |
| 2 | 検出データ一覧 |
| 3 | 清掃計画カレンダー |
| 4 | 発生源レポート閲覧 |
| 5 | 住民通報チャット |
| 6 | 拠点機器管理 |
| 7 | 契約・請求管理 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS Rekognition/独自YOLOv8(ごみ物体検出の高精度モデル構築) |
| 2 | AWS IoT Greengrass(エッジAIボックスでの現地推論) |
| 3 | PostgreSQL+PostGIS(位置情報付きごみデータの空間検索) |
| 4 | Python OR-Tools(巡回ルート最適化の数理計画) |
| 5 | Dify/LangChain(通報チャットボットの自然言語処理) |
| 6 | 気象庁API/気象データ提供事業者連携(降雨潮汐予測用データ取得) |
| 7 | Metabase(自治体向けダッシュボード可視化) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 検出AIの解析処理は1画像あたり3秒以内で完了する想定 | 検出AIの解析処理は1画像あたり3秒以内で完了する想定 |
| ダッシュボードは99.5%以上の月間稼働率を目標とする想定 | ダッシュボードは99.5%以上の月間稼働率を目標とする想定 |
| カメラ・エッジ機器はIP65相当の防水防塵仕様で耐候性を確保する想定 | カメラ・エッジ機器はIP65相当の防水防塵仕様で耐候性を確保する想定 |
| 通報データ・映像データは自治体個人情報保護条例に準拠し暗号化保存する想定 | 通報データ・映像データは自治体個人情報保護条例に準拠し暗号化保存する想定 |
| 衛星・ドローンによるバックアップ観測で欠測時も48時間以内にデータ復旧する想定 | 衛星・ドローンによるバックアップ観測で欠測時も48時間以内にデータ復旧する想定 |
| システムは同時接続50拠点規模までの拡張性を確保する想定 | システムは同時接続50拠点規模までの拡張性を確保する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 定点カメラなしで、担当者がスマートフォンで撮影した写真を人手で分類・集計し、発生源の傾向を仮説として整理して自治体担当者にヒアリングで検証する | 交通費と写真整理の人件費程度 |
| ②最小システム | 少数拠点に既製カメラと簡易な画像解析AIを設置し、ごみの種類・量を自動検出して簡易なダッシュボードに表示する最小構成を作る | AI利用料とカメラ機材費の小さな支出、外注は最小限 |
| ③本開発 | 複数拠点対応の本格ダッシュボード、通報AIチャットボット、清掃計画最適化アルゴリズムを実装し、複数自治体で同時運用できる形に仕上げる | 外注開発で数か月分の費用、エンジニア採用も視野に |
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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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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 |
|---|---|---|
| 河川・海岸を管理する自治体の環境政策課・河川課の担当職員 | 定点カメラ設置許可の窓口であり実証フェーズの実施主体になるため | 自治体HPの環境部局代表電話に連絡し、事業説明のアポイントを依頼する |
| 国土交通省地方整備局の河川事務所・河川管理担当者 | 河川区域内の工作物設置許可(河川法)の相手方で設置可否を左右する | 地方整備局HPの河川管理課へ事前相談を申し込み、現地調整を依頼する |
| 地元漁協の組合長または事務局長 | 海岸ホットスポットの現場知識を持ち設置場所の合意形成に必要 | 都道府県漁業協同組合連合会経由で紹介を依頼、または直接訪問する |
| 河川・海岸清掃NPOの代表者・現場担当者 | 既存清掃データとごみ発生パターンの実態を把握しており実証設計に必須 | 自治体の清掃活動助成事業の受託団体リストから連絡先を特定する |
| 飲料・容器包装メーカーのCSR/ESG部門担当者 | 自社製品由来ごみデータ提供先であり企業協賛パッケージの初期顧客候補 | 海洋プラスチック関連の企業連合セミナー・展示会で名刺交換する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 河川清掃NPOへの直接訪問 | 既存の清掃活動に同行させてもらい、実際のごみ堆積状況を撮影・記録した資料を見せながら実証実験への協力を依頼する |
| 自治体環境部局への非公式ヒアリング | 河川管理課や環境政策課の担当者に既存の清掃予算や困りごとを聞く目的でアポを取り、実証フェーズの無償モニター参加を打診する |
| 漁協・観光協会の総会や勉強会への参加 | 地域の漁協や観光協会が開く定例会に出席し、漂着ごみによる観光・漁業への影響を聞きながらサービス紹介の場をもらう |
| 環境系イベント・展示会への出展 | 海洋プラスチック対策関連の展示会やピッチイベントに出展し、名刺交換した自治体・企業担当者に個別デモを申し込む |
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事業者（開業届提出後等の要件あり） | 定点カメラや解析サーバーの設備投資、AIエンジニア採用の運転資金を賄うために利用を検討。融資総額は500万円を想定し、自己資金100万円と合わせて実証フェーズの資金計画を組む |
| 環境省 海岸漂着物等地域対策推進事業（地域環境保全対策費補助金） | 海岸漂着物対策に取り組む地方自治体（事業者は自治体経由で連携） | 自治体がこの補助金を活用して当社サービスを導入する形で提案でき、自治体側の予算制約を緩和し受注確度を上げられる |
| ものづくり補助金（中小企業庁） | 画像解析AIやエッジ機器を自社開発する中小企業 | 定点カメラ・エッジAIボックスの試作開発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 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（顧客である漁協・観光協会等） | 顧客側がダッシュボード導入費用を補助対象にできれば、価格が導入のハードルにならず提案が通りやすくなる |
| 自治体の創業助成事業（例：東京都中小企業振興公社 創業助成事業） | 対象自治体内で創業予定・創業間もない中小企業者 | 採用費や広報費など創業初期の運転資金の一部を助成対象にでき、自己資金100万円を補う選択肢になる |
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。
河川・海岸清掃や自治体連携に関心のある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あり、採否や成果を保証するものではありません。