Who（誰が）
自治体の環境政策課・都市計画課担当者、充電インフラ事業者（石油元売り系・商社系）、集合住宅管理組合の担当者が主な利用者となる
対象とする社会課題：EV充電器が需要地・電力容量とズレて非効率に設置される問題
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。
交通量も電力の空き容量も、担当者は別々の資料をにらみながら経験と勘で充電器の場所を決めている。その結果、幹線道路沿いには充電器が集まり、住宅密集地のEVユーザーは充電難民になっている。データを一つの画面に統合し、誰でも数分で根拠のある候補地にたどり着ける状態を作ることが、この事業の存在理由である。
※ 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600万円の申請資料も、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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EVステ・プランナーは、自治体の環境政策課や充電インフラ事業者がWebダッシュボード上で対象エリアをポリゴン指定するだけで、AIが道路交通センサス・人流データ・EV保有台数統計・電力系統の空き容量を統合分析し、最適な充電器設置候補地を優先順位付きで提示するサービスです。
担当者は『予算3000万円で年内着工可能な場所を5つ』のように自然文で条件を絞り込み、候補地一覧・概算コスト・電力申請書類のドラフトまでレポート出力できます。従来3〜6ヶ月かかっていた候補地選定と電力事業者との事前協議が2〜3週間に短縮され、幹線道路への充電器集中と住宅密集地の充電難民化、着工後の電力手戻りを同時に減らします。
国内EV販売台数は2023年度に約14万台となり過去最高を更新したが、公共急速充電器の設置数は約1万口にとどまり、地域によって充電渋滞や逆に稼働率5%未満の「幽霊充電器」が併存している。
市区町村の環境政策課の担当者や充電インフラ事業者は、交通量調査・変電所容量・駐車場所有者との交渉を個別に行っており、専門データアナリストを抱える自治体はごく一部で、大半は経験と勘、あるいはコンサルの一過性レポートに頼って設置場所を決めている。その結果、幹線道路沿いのコンビニに充電器が集中し、住宅密集地や集合住宅居住者（持ち家EVユーザーの約4割が該当）は充電難民化している。さらに電力会社の系統容量申請が後手に回り、着工後に「電力が引けない」という手戻りが年間数百件規模で発生していると業界団体が報告している。この課題は交通データ、電力系統データ、不動産データという異なる管轄・フォーマットのデータを統合分析できる主体が存在しないために未解決のままである。
需要予測AIは道路交通センサス・人流ビッグデータ・EV普及率統計を時系列解析（勾配ブースティング＋時空間クラスタリング）し、メッシュ単位（250m四方）で将来3年間の充電需要を予測する。
最適化AIは需要予測結果と電力系統の空き容量・既存充電器配置・不動産取得可能性を制約条件とした混合整数最適化により、投資対効果が最大となる設置候補地の組み合わせを算出する。対話型AIアシスタント（LLMベース）は自治体担当者や事業者の自然言語での問い合わせに対し、最適化エンジンの出力を再フィルタリング・可視化して回答し、電力申請書類や補助金申請書のドラフト文書も自動生成する。稼働開始後は実際の充電器利用ログを継続学習データとして取り込み、需要予測モデルと最適化ロジックを四半期ごとに再学習・精度向上させる。
自治体の都市計画課・脱炭素推進課、充電インフラ事業者（石油元売り系・商社系）、集合住宅管理組合を主要ユーザーとし、Webダッシュボード上で「対象エリアを指定するだけ」でAIが最適設置候補地を提示するサービスを提供する。
担当者はまず対象自治体・エリアをポリゴンで指定し、AIが道路交通センサス・携帯電話基地局由来の人流データ・EV保有台数の統計・既存充電器の稼働率データを取り込み、需要密度マップを自動生成する。次にAIが配電用変電所の空き容量データ（電力会社が公開するローカル系統情報や託送申込実績）と重ね合わせ、電力制約を満たす候補地を絞り込んだ上で、投資回収年数・混雑緩和効果をシミュレーションした優先順位付きリストを出力する。担当者はチャット型AIアシスタントに「予算3000万円で年内に着工可能な場所を5つ教えて」等と自然文で問い合わせながら、条件を絞り込み、最終的に候補地一覧・概算コスト・電力申請書類のドラフトまでをレポート出力できる。この一連のフローにより、従来3〜6ヶ月かかっていた候補地選定・電力事業者との事前協議が2〜3週間に短縮される体験を提供する。
| コンサル会社への一過性設置候補地調査委託費 | 1回あたり150万〜250万円（年1〜2回発注の自治体が多い） |
| 電力申請の手戻りによる設計・工事再見積もり費用 | 1件あたり数百万円規模、年間数百件が業界全体で発生（自治体・事業者単位では年間300万〜1000万円の損失想定） |
| 稼働率5%未満の幽霊充電器の維持管理コスト（保守・通信費） | 1基あたり年間20万〜40万円の無駄コスト |
| 担当者による現地調査・電力会社ヒアリングの人件費（機会損失含む） | 年間200万〜300万円相当（担当者0.3〜0.5人月×12ヶ月換算） |
| SaaS基本利用料（小規模エリアプラン） | 月額20万円 |
| SaaS基本利用料（大規模エリアプラン）＋電力系統連携オプション | 月額60万円（50万円＋10万円） |
| 設置計画レポート作成費（候補地20件・電力申請ドラフト付き、単発） | 1件あたり150万〜300万円 |
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上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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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国内EV販売は2023年度に約14万台と過去最高を更新した一方、公共急速充電器は約1万口にとどまり、幹線道路沿いのコンビニに集中する一方で稼働率5%未満の『幽霊充電器』も併存している。
市区町村や充電インフラ事業者の担当者は交通量調査・変電所容量・駐車場所有者交渉を個別に手作業で行っており、専門データアナリストを抱える自治体はごく一部で、経験と勘、または一過性のコンサルレポートに頼らざるを得ない状況にある。さらに電力会社の系統容量申請が後手に回り、着工後に『電力が引けない』という手戻りが年間数百件規模で発生していると業界団体が報告しており、交通・電力・不動産という異なる管轄のデータを統合分析できる主体が存在しないために放置されている。
MVP構築（PoCフェーズ〜初期商用化）は要件の変動が大きく需要予測・最適化ロジックの精度検証を反復するため準委任契約が適する。
ダッシュボードUIや帳票出力など仕様が固まった機能は請負契約で範囲を明確にし、成果物の検収基準（候補地精度・出力項目）を事前合意することが望ましい。電力系統データの開示範囲や自治体側のデータ提供時期に依存する部分が多いため、遅延時の責任分界と契約変更手続きを契約書に明記すべきである。また補助金申請支援など成功報酬型の収益部分は準委任のスコープ外として別途業務委託契約に切り分けることを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体の都市計画課・脱炭素推進課の担当者、充電インフラ事業者（石油元売り系・商社系）の企画担当者 |
| セカンダリ | 大規模集合住宅管理組合の理事・管理会社担当者、電力会社の系統連系担当窓口 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当者およびシステム運用管理者（データ更新・権限管理・モデル精度監視を担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 対象エリア指定機能 | 自治体境界地図上でポリゴン描画→座標データ変換→分析対象エリアとして保存 |
| 需要密度マップ自動生成 | 交通センサス・人流データ・EV保有統計→時空間クラスタリングAIで解析→250mメッシュ需要予測マップ出力 |
| 電力系統容量重ね合わせ機能 | 変電所空き容量データと需要マップ→制約条件突合→設置可能候補地リストに絞込 |
| 最適設置候補地算出機能 | 需要予測・電力制約・不動産取得可能性→混合整数最適化計算→投資対効果順候補地組合せ出力 |
| 投資回収シミュレーション機能 | 候補地・概算コスト・想定利用率→回収年数計算ロジック→回収年数付き優先順位リスト生成 |
| 対話型AIアシスタント問い合わせ機能 | 自然文条件（予算・期限等）入力→LLMが最適化結果を再フィルタリング→該当候補地一覧を回答 |
| 電力申請書類ドラフト生成機能 | 候補地情報・電力会社様式→LLMが項目自動埋込→託送申込書ドラフトPDF出力 |
| 補助金申請書類ドラフト生成機能 | 候補地・事業計画データ→LLMが補助金要綱に合わせ文書生成→経産省/環境省様式ドラフト出力 |
| 設置計画レポート出力機能 | 候補地20件・コスト・申請書類データ→レポートテンプレート結合→PDF/Excelレポート出力 |
| 稼働ログ継続学習機能 | 設置後の充電器利用ログ→需要予測・最適化モデルへ再学習投入→四半期ごとに精度更新 |
| 既存充電器稼働率可視化機能 | 既存充電器の稼働率データ取込→稼働率5%未満等を判定→ダッシュボード上に色分け表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
tenants | tenant_id, tenant_name, tenant_type(自治体/事業者/管理組合), plan_type, contract_start_date, contract_end_date |
users | user_id, tenant_id, email, role(管理者/担当者/閲覧者), last_login_at, created_at |
areas | area_id, tenant_id, area_name, polygon_geojson, prefecture, city_code, created_at |
demand_mesh | mesh_id, area_id, mesh_geom_250m, predicted_demand_kwh, year, traffic_volume, population_density, ev_ownership_rate |
grid_capacity | substation_id, area_id, location_geom, available_capacity_kw, applied_capacity_kw, data_source, updated_at |
candidate_sites | site_id, area_id, location_geom, estimated_cost, roi_years, priority_rank, land_owner_status, status(候補/申請中/着工/稼働) |
charger_usage_logs | charger_id, site_id, timestamp, usage_kwh, utilization_rate, source_system |
report_documents | report_id, area_id, tenant_id, report_type(設置計画/電力申請/補助金申請), file_url, status, generated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | エリア指定マップ画面 |
| 2 | 需要密度マップ画面 |
| 3 | 電力容量重ね合わせ画面 |
| 4 | 候補地優先順位リスト画面 |
| 5 | チャットAI問い合わせ画面 |
| 6 | レポート出力・DL画面 |
| 7 | 契約・利用状況管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(EC2/S3/RDS): インフラ全般、地理空間データ処理に実績豊富 |
| 2 | PostGIS: 250mメッシュ・ポリゴン等の地理空間データ管理に最適 |
| 3 | Python(scikit-learn/LightGBM): 需要予測の勾配ブースティングモデル構築 |
| 4 | OR-Tools: 混合整数最適化による候補地選定ロジック実装 |
| 5 | OpenAI API(GPT-4系): 対話型AIアシスタント・書類ドラフト自動生成 |
| 6 | Mapbox GL JS: Web上でのメッシュ・ポリゴン可視化UI構築 |
| 7 | Agoop/ゼンリンAPI連携: 人流データ・地図データの外部調達 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaSダッシュボードの稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム約3.6時間以内）を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: エリア指定から需要密度マップ生成まで平均処理時間60秒以内を目標とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 人流データ・EV保有統計は個人特定不可な形に匿名化処理後にAI解析へ投入する |
| セキュリティ | セキュリティ: 自治体・電力会社の非公開データはVPC内暗号化保管、アクセスは職員ID+多要素認証で制御する |
| 運用 | 運用: 需要予測・最適化モデルは四半期ごとに再学習し、MAPE15%未達時はアラート通知する運用とする |
| 拡張性 | 拡張性: 自治体30団体・事業者10社（約270市想定顧客）まで水平スケール可能な構成とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力自治体の交通量データ・EV保有統計をExcelとGISソフトで手動集計し、需要密度マップと候補地リストを人力で作成して提示し、反応と有用性を確かめる | 出張・ヒアリングの交通費と分析用の簡易AI利用料程度 |
| ②最小システム | 需要予測ロジックと電力容量制約の重ね合わせを簡易スクリプトで自動化し、対象エリアを絞った試作ダッシュボードを協力自治体・事業者に試用してもらい精度と使い勝手を検証する | 外注または内製で数か月分の人件費とクラウド利用料 |
| ③本開発 | 対話型AIアシスタント・電力申請書類ドラフト生成・補助金申請書ドラフト生成まで含めた本番ダッシュボードを構築し、有償契約に移行できる形に仕上げる | 外注で数か月から半年分の開発費に加え、交通・人流データの年間購入費とクラウド費用 |
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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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10万人以上の地方都市の環境政策課・脱炭素推進課の係長級職員 | EV充電器設置計画の予算要求権限を持ち、PoC協力の意思決定に近い立場のため | 環境省「脱炭素先行地域」選定自治体一覧から担当課に直接電話・メールでアポ打診 |
| 充電インフラ事業者（石油元売り系・商社系）の事業開発担当マネージャー | 設置候補地選定の外注ニーズを持ち、実データ提供元にもなり得るため | 業界団体（次世代自動車振興センター等）の展示会・セミナーで名刺交換 |
| 一般送配電事業者（東京電力パワーグリッド等）の系統計画部門担当者 | 配電用変電所の空き容量データ開示可否・API連携条件を確認する必要があるため | 各社の託送供給等業務規程窓口を通じ、データ提携の事前相談として申込み |
| 大規模集合住宅管理会社（大京・東急コミュニティー等）の設備企画担当者 | 持ち家EVユーザーの充電難民問題の当事者であり、導入判断権限を持つため | マンション管理業協会の会員名簿・業界イベント経由で紹介を依頼 |
| 経済産業省・環境省の充電インフラ補助金事務局担当官 | 補助金申請支援を事業に組み込むための要件確認・連携可否を早期に把握するため | 各省の補助金公募要領記載の問い合わせ窓口に事業者登録前の事前相談として連絡 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体の脱炭素推進課・環境政策課との勉強会 | 「充電器の設置場所選定で困っている自治体様向けに、無料でデータ分析の勉強会を開催させてください」と依頼し、担当者との接点を作る |
| 充電インフラ事業者（石油元売り系・商社系）の展示会ブース訪問 | 「幽霊充電器問題の解決策を検証中です、貴社の設置候補地データを一緒に見直しませんか」と声をかけ、PoC協力先を探す |
| 環境省・経産省の実証事業公募への共同提案 | 自治体を共同提案者として口説き、「実証事業の枠で無償トライアルできます」と伝えて導入の心理的ハードルを下げる |
| 既存の都市計画コンサル・GIS事業者からの紹介 | 「電力系統データの統合分析だけ協業できませんか」と持ちかけ、案件の一部を紹介してもらう関係を作る |
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 新創業融資制度（新規開業資金） | 法人を設立して間もない代表者（税務署等への提出実績が少ない創業者を含む） | 自己資金100万円を元に法人を立ち上げ、需要予測AI・最適化AIの開発費とデータ購入費に充てる運転資金として、融資合計600万円を想定できる。着金は設立から2か月目ごろとなるため、初期はPoCフェーズの費用に充当する設計にする。 |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業（自治体により名称・内容は異なる） | 都内（または各自治体）で創業予定・創業から一定期間内の中小企業・個人事業主 | オフィス経費・専門家活用費・広報費など創業初期の運営費の一部を助成対象にできる可能性があり、自治体営業に必要な資料作成やPoC実施費の一部を補える候補になる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の上限あり、法人・個人事業主） | 自治体・充電インフラ事業者向けの営業用サイト・パンフレット制作、展示会出展など販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性があり、代表1名体制の営業活動を後押しする候補になる。 |
| NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業（シード期向け） | AI・データ解析等の技術シーズを持つシード期のスタートアップ | 需要予測AI（時空間クラスタリング・混合整数最適化）の技術開発費を対象にできる可能性があり、エンジェル投資が入る前の技術検証フェーズの資金源の候補になる。 |
| 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（この場合は顧客側の充電インフラ事業者等） | 自社が売る側になる制度だが、顧客である中小の充電インフラ事業者・管理組合がダッシュボード利用料の導入時に活用できる可能性があり、営業トークの一つとして案内できる。 |
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や脱炭素分野に取り組む起業家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。
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