対象とする社会課題:景観計画と屋外広告の是正確認をAI画像解析で効率化する仕組み
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。
景観計画や屋外広告物条例を持つ自治体は全国に数多くあるが、点検を担う職員は数名にとどまり、巡回も年に数回が精一杯という現場が多い。担当者はメジャーを手に色彩や高さを測り、違反かどうかを目視で判断してきた。人手だけでは追いつかない点検を、写真とAIで日常的に続けられる仕組みに変えることが、景観計画を絵に描いた餅で終わらせないために必要だ。
※ 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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「マチミテル」は、自治体の景観行政担当者がスマートフォンで街並みを撮影するだけで、看板や広告物の高さ・面積・色彩を自動計測し、条例基準への適合可否をAIが「適合」「要確認」「違反疑い」の3段階で判定するクラウドサービスです。
従来は職員がメジャーを片手に1件30〜40分かけて手作業で測っていた点検が、撮影とアップロードだけで完結します。判定結果は地図上にピン表示され、同一広告物の色褪せや破損などの経年変化も自動追跡されます。違反疑い案件は是正指導文書の下書きまでAIが作成し、職員は現地確認と承認だけを行う体制に変わります。市民通報アプリも同じ判定基盤に統合し、年1〜2回の巡回だけに頼らない継続的な監視体制を実現します。
全国1741自治体のうち景観計画を策定済みなのは約700団体、屋外広告物条例を持つのは約600団体にのぼるが、多くの自治体では違反広告物の点検を職員2〜3名が年1〜2回の目視巡回で行っており、対象エリアが数十km²に及ぶため実際の点検率は数%に留まる。
担当者は道路法・景観法・条例の許可基準を確認しながら、色彩・高さ・面積の適合性を現地でメジャーを使って測るなど手作業に依存し、1件あたりの点検に平均30〜40分を要している。違反広告主に是正指導を行う際も、経年変化の証拠が不足し行政指導が長期化しがちで、放置された違反広告が景観計画の実効性を損なう事態が続いている。人口5万人以下の自治体では景観専門職員が1名以下という体制も多く、点検業務が形骸化している。予算不足から民間コンサルへの一括委託も難航しており、恒常的な巡回体制の構築が課題となっている。
画像解析AIが看板・広告物の検出とセグメンテーションを行い、既知の物体サイズ(電柱・車線幅等)を基準にした写真測量技術で高さ・面積を推定する。
色彩解析モデルがマンセル値等の色彩基準への適合性を自動判定し、条例の数値基準とルールベース照合を組み合わせたハイブリッド判定エンジンが最終スコアを出力する。自然言語生成AIが判定結果と適用条文を参照して是正指導文書の下書きを自動作成し、職員のレビュー時間を短縮する。位置情報と画像特徴量のマッチングにより同一広告物を追跡する再同定モデルが、経年変化の検知と違反状態の継続期間の自動算出を担う。
自治体職員や委託事業者がスマートフォンで街並みを撮影しアップロードすると、AIが写真内の看板・広告物を自動検出し、色彩・高さ・面積・設置位置を推定して条例基準と比較し、適合/要確認/違反疑いの3段階で自動判定する。
判定結果は地図上にピン表示され、過去の撮影データと自動で位置照合されるため、同一広告物の経年変化(色褪せ、破損、無許可増設等)を時系列で追跡できる。違反疑いと判定された案件はAIが該当条文と是正指導文書のドラフトを自動生成し、職員は現地確認と最終承認のみを行う体制に業務が変わる。市民からの通報写真もアプリ経由で受付し、同じAI判定フローに統合することで、職員の巡回に依存しない継続的なモニタリング体制を構築する。導入自治体は月次でダッシュボードを確認し、違反是正率や新規違反発生率を数値で管理できるようになる。
| 職員による目視巡回の人件費(職員2〜3名×年1〜2回巡回、1件35分換算) | 年間約150万円(時給2500円換算・年間600時間相当) |
| 民間コンサルへの点検一括委託費 | 年間300万〜500万円(全域委託の場合の目安) |
| 是正指導長期化に伴う追加対応工数(証拠収集・審査会対応等) | 年間約50万〜80万円 |
| 違反放置による景観価値毀損・観光地でのクレーム対応コスト | 定量化困難だが年間数十万円規模の想定 |
| スタータープラン(人口5万人以下自治体向け) | 月額8万円(年額96万円) |
| スタンダードプラン(人口5万〜20万人自治体向け) | 月額18万円(年額216万円) |
| プレミアムプラン(人口20万人以上自治体向け) | 月額30万円(年額360万円) |
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人口5万人以下の自治体では景観専門職員が1名以下という体制も多く、数十km²に及ぶ対象エリアの点検が職員2〜3名の年1〜2回の目視巡回に依存しているため、実際の点検率は数%に留まっています。
担当者は道路法・景観法・条例の許可基準を都度確認しながら現地でメジャーを使い、1件あたり30〜40分かけて色彩・高さ・面積を測定しており、業務負荷が高い割に対象範囲を網羅できていません。違反広告主への是正指導も経年変化の証拠が不足しがちで長期化し、放置された違反広告が景観計画の実効性を損なう状態が続いています。予算不足で民間コンサルへの一括委託も難しく、恒常的な巡回体制を自前で構築する手段が求められています。
MVP部分(画像解析AIの検出・測量ロジック、判定エンジン)は精度目標(F1スコア0.7〜0.85)という成果指標が明確なため、要件を細かく規定した準委任契約で段階的に精度検証を積み重ねる進め方が向いています。
一方、ダッシュボードUIや承認ワークフローなど仕様が固まりやすい画面機能は請負契約で範囲と納期を明確にする方がコスト管理しやすい想定です。発注時は自治体ごとに条例基準が異なる点を踏まえ、テンプレート化の設計を先に固めてから開発着手しないと、自治体追加のたびに仕様変更が発生し工数が膨らむ点に注意が必要です。またAI精度検証にはβ版自治体3団体分の実写真データが必須のため、データ提供のスケジュールを契約前に自治体側と合意しておくことが望ましいです。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体の都市計画課・景観行政担当職員(点検実施・判定確認・是正指導担当) |
| セカンダリ | 点検業務を委託される測量会社・景観コンサル事業者、および違反通報を行う市民 |
| 管理 | マチミテル運営会社のカスタマーサクセス担当(条例テンプレート設定支援・自治体別アカウント管理・精度監視) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 画像撮影・アップロード | スマホで撮影した街並み画像をGPS・撮影日時付きでサーバーへ送信し保存する。 |
| 広告物検出・セグメンテーション(AI) | アップロード画像を入力しAIが看板・広告物を検出・セグメンテーションして矩形座標を出力する。 |
| 高さ・面積推定(写真測量AI) | 検出領域と電柱等既知サイズを基準に写真測量AIが高さ・面積・設置位置を算出する。 |
| 色彩適合判定(AI) | 広告物領域の色情報を入力しAIがマンセル値換算で条例色彩基準への適合度を出力する。 |
| 条例基準照合・自動判定(ハイブリッドエンジン) | 検出結果・寸法・色彩値を条例数値基準とルールベース照合し適合/要確認/違反疑いを判定する。 |
| 地図ピン表示・可視化 | 判定結果と位置情報を入力し地図上にピン表示して自治体職員が一覧確認できるようにする。 |
| 経年変化追跡(再同定モデル) | 新規撮影画像と過去画像の特徴量を再同定モデルで照合し同一広告物の状態変化を検知する。 |
| 是正指導文書自動生成(NLG AI) | 違反疑い判定と該当条文を入力にNLG AIが是正指導文書のドラフトを自動生成する。 |
| 職員レビュー・承認ワークフロー | AI判定結果とドラフト文書を職員が確認し承認・修正・却下を選択して確定処理する。 |
| 市民通報受付 | 市民がアプリで撮影・送信した通報写真を受付し同一AI判定フローへ自動投入する。 |
| ダッシュボード集計・KPI表示 | 自治体ごとの点検件数・違反是正率・新規違反発生率を月次集計しグラフ表示する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, population_tier, contract_plan, ordinance_ref, contract_start_date |
users | id, municipality_id, name, role, email, password_hash |
photos | id, uploaded_by, municipality_id, taken_at, gps_lat, gps_lng, storage_url, masking_status |
detections | id, photo_id, bbox_json, object_type, height_est, area_est, color_value, model_version |
judgments | id, detection_id, ordinance_id, judgment_status, score, judged_at |
ordinances | id, municipality_id, rule_name, category, threshold_json, article_ref |
tracking_objects | id, municipality_id, first_detected_at, last_detected_at, status_history_json, representative_image_url |
corrective_actions | id, judgment_id, document_draft_text, issued_at, status, completed_at, staff_id |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 撮影アップロード画面 |
| 3 | 地図ピン一覧画面 |
| 4 | 判定結果詳細画面 |
| 5 | 是正指導文書編集画面 |
| 6 | 経年変化タイムライン画面 |
| 7 | ダッシュボード画面 |
| # | 技術(採用理由) |
|---|---|
| 1 | AWS S3(大容量画像を低コストで保存) |
| 2 | PyTorch(物体検出・色彩解析モデルを自前学習) |
| 3 | PostgreSQL+PostGIS(位置情報検索に強い) |
| 4 | FastAPI(AI推論APIを軽量高速に提供) |
| 5 | Next.js(自治体向け管理画面をSSRで構築) |
| 6 | OpenAI API(是正指導文書の自動生成) |
| 7 | Auth0(自治体・市民アプリの認証基盤を統一) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間SLA99.5%以上、許容ダウンタイムは月間3.6時間以内を目安とする。 |
| 性能 | 性能: AI判定処理は画像1枚あたり10秒以内、画面表示は3秒以内を目安とする。 |
| セキュリティ | セキュリティ: 画像・個人情報はAES-256で暗号化保存し、顔・車両ナンバーは全画像で自動マスキング処理する。 |
| データ保持 | データ保持: 判定履歴・是正経過データは最低5年間保存し、自治体単位でRBACによるアクセス権限分離を行う。 |
| 運用 | 運用: 障害発生時は4時間以内に一次復旧対応、月次フルバックアップと週次差分バックアップを実施する。 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 月間画像処理件数10万枚規模まで自動スケールし、従量課金件数と連動して監視する想定。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 職員に同行して現地写真を撮影し、人力で色彩・高さ・面積を測って条例基準と照合する。AIが担う判定業務を人力で代行し、判定基準や必要項目の妥当性を確認する | 交通費と職員への謝礼程度で、外部発注は発生しない水準 |
| ②最小システム | 写真アップロードと地図上のピン表示、職員による目視判定入力ができる簡易ダッシュボードを作り、業務フロー全体が回るかを確認する | 既存クラウドサービスの組み合わせと軽い外注で、数週間分の開発費程度 |
| ③本開発 | 画像解析AIによる看板検出・色彩判定・写真測量の実装、条例ルールエンジンと是正指導文書の自動生成機能を構築し、複数自治体での本番運用に耐える精度と体制を整える | AIエンジニアの人件費と学習データ収集費を含む外注・内製の組み合わせで、数か月単位の投資規模 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 人口5〜10万人規模の市の都市計画課・景観行政担当係長 | 現場の点検業務量と予算感を把握し、β版実証の一次窓口になり得るため | 全国景観行政団体一覧から中規模市を抽出し、景観計画担当課へ電話・メールで直接打診 |
| 景観法・屋外広告物条例の運用経験がある自治体OBまたは行政コンサルタント | 条例間の差異や現場運用の勘所を把握し、テンプレート設計の助言を得るため | 都市計画学会や日本都市計画家協会の名簿、景観・まちづくりセミナー登壇者から紹介依頼 |
| 測量会社(アジア航測・パスコ等)の自治体営業担当者 | 既存の自治体接点を活用した代理販売提携の可能性を探るため | 各社の自治体向けソリューション事業部門に問い合わせフォームまたは展示会で接触 |
| 総務省地域情報化アドバイザーまたはデジタル田園都市国家構想関連の有識者 | 自治体DX予算(デジタル田園都市国家構想交付金等)の活用可能性を確認するため | 総務省の地域情報化アドバイザー派遣制度のリストから該当分野の専門家を検索し依頼 |
| 屋外広告物許可申請を扱う行政書士または広告代理店の業界団体担当者 | 許可申請事前審査オプションの需要者側の業務フローと課題を把握するため | 日本屋外広告業団体連合会や都道府県行政書士会の景観・広告物部会に問い合わせ |
| チャネル(目標件数) | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体職員への直接アプローチ | 景観課・都市計画課の代表電話やメールで「違反広告物の点検業務を効率化するツールの実証にご協力いただけないか」と問い合わせる |
| 測量会社・GISベンダー経由の紹介 | 既存の自治体案件を持つ測量会社の担当者に「御社の顧客自治体に景観点検の課題があれば、共同提案させてほしい」と依頼する |
| 自治体向け展示会・セミナーへの出展 | 都市計画関連の学会・自治体DXフォーラムに出展し「景観点検の実証パートナーを募集中」と声をかけブースで名刺交換する |
| 自治体DX系メディア・SNSでの情報発信 | 自治体職員が読む専門メディアに開発経緯を投稿し「β版共同実証にご協力いただける自治体様を探しています」と発信する |
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 | 法人設立前後の創業者(代表者本人の自己資金があること等の要件あり) | 設立初期の開発人件費・クラウド費用の立ち上げ資金として活用でき、融資の合計は 660万円 を想定している |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会議所・商工会の管轄地域の小規模事業者 | 自治体向けチラシ作成や展示会出展など販路開拓費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(この場合は自社ツールの認定枠を目指す側) | 自社サービスをIT導入補助金の対象ツールとして登録できれば、自治体側の導入ハードルを下げられる |
| 東京都創業助成事業(公益財団法人東京都中小企業振興公社) | 東京都内で創業予定・創業後5年未満の中小企業 | 画像データセット構築費や人件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る |
| 地域デジタル基盤活用推進事業(総務省) | 自治体のDX推進に資するシステムを提供する事業者・自治体自身 | 自治体側がこの事業を使ってマチミテルの導入費を確保できる可能性があり、自治体への提案材料になる |
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。
地域活性化・自治体DX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。
※ バッジは閲覧数やお気に入り登録数などの自動集計にもとづく相対的な表示です。