Who（誰が）
電力会社・水道局・人口10万人以上の中核市の防災部局、および停電・断水の影響を受ける住民（高齢者・在宅医療機器利用者含む）が主な当事者である
対象とする社会課題：停電・断水時に住民が「いつ直るか分からない」不安に長時間さらされる問題
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。
台風や地震で停電・断水が起きるたび、住民は「復旧未定」の一言に長時間さらされ、高齢者や人工透析患者ほど不安は大きくなる。電力・水道事業者も限られた人手では個別世帯への説明まで手が回らない。地区単位の見通しをAIが確率で示し、住民の言葉で伝える仕組みが、この情報空白を埋める。
※ 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700万円の申請資料も、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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ライフラインナビAIは、停電・断水が起きた地域の住民がLINE公式アカウントやWebアプリに自宅住所を登録するだけで、「本日18時〜22時の間に80%の確率で復旧見込み」といった地区・町丁目単位の見通しをチャット形式で受け取れるサービスです。
電力会社・水道局が持つ作業員配置情報や故障区画データ、過去の復旧実績をAIが解析し、確率レンジ付きで回答します。「まだ直らない」と再質問すれば、作業車両の到着状況など根拠を添えて再回答し、給水車の位置や避難所の開設状況も案内します。自治体・事業者側はダッシュボードで問い合わせ傾向や復旧の優先順位を確認でき、コールセンターの電話殺到を減らしながら住民の不安を軽減します。
台風・地震・豪雨のたびに発生する停電・断水では、電力・水道事業者が復旧作業に追われる一方、住民には「復旧未定」としか伝えられず、2021年の千葉県台風15号では最大約64万戸が停電し、一部地域で復旧見通しが二転三転して住民の混乱と自治体窓口への問い合わせ殺到（1日数千件規模）を招いた事例がある。
事業者側は限られた作業員・車両を優先順位付けしながら復旧するため、個別世帯への見通し発信まで手が回らず、コールセンターは高齢者や在宅医療機器利用者からの問い合わせで逼迫する。住民、特に高齢者や乳幼児のいる世帯、人工透析患者などは「あと何時間耐えればよいか」が分からないことで避難判断や備蓄行動が遅れ、二次被害（熱中症、断水による衛生悪化）につながる。既存の自治体防災アプリや事業者サイトは「対応中」という定性表示にとどまり、地域・世帯単位の具体的な時間見通しを出す仕組みがない。この情報空白を埋めるには、作業進捗・地理的要因・過去復旧実績を統合して確率的な見通しを算出し、住民一人ひとりの言葉で説明する仕組みが必要だが、電力・水道事業者にも自治体にもそのためのデータ基盤とAI人材が不足している。
1つ目は時系列予測モデル（勾配ブースティング・LSTM等）で、過去の復旧実績・気象データ・被害規模から地区単位の復旧完了時刻を確率分布として推定する。
2つ目は自然言語対話AI（大規模言語モデルをベースにファインチューニング）で、住民からの多様な質問（方言・専門用語含む）を理解し、予測データと連携した個別回答を生成する。3つ目は最適化アルゴリズムで、限られた作業員・給水車をどの地区に優先配置すべきかを、影響人口や要配慮者密度から算出し事業者に提案する。4つ目は異常検知AIで、SNSや問い合わせログから「特定地域で想定外の遅延兆候」を早期に検知し、担当者にアラートを出す。
電力会社・水道局が保有する復旧作業員の配置情報、故障区画データ、資機材在庫、過去の同種災害での復旧所要時間データをAPI経由で収集し、AIが地区・町丁目単位で「復旧完了までの推定時間帯（例: 本日18時〜22時の間に80%の確率で復旧）」を算出する。
住民はLINE公式アカウントやWebアプリで自宅住所を登録するだけで、自然言語対話AIが「今の状況」「今後の見通し」「今すぐすべき備え（給水車の位置、開設中の避難所）」をチャット形式で個別に回答する。自治体・事業者の担当者向けには、地区ごとの見通し精度や住民からの問い合わせ傾向をダッシュボードで可視化し、復旧作業の優先順位付けや広報文言の自動生成を支援する。住民が「まだ直らない」と再質問した場合はAIが最新の作業進捗データを再照会し、根拠（作業車両が何台到着済みか等）を添えて再回答することで、単なる「未定」ではなく納得感のある説明を実現する。この一連のやり取りはすべてログ化され、次回災害時の予測モデル改善に使われる。
| 災害時コールセンター臨時オペレーター人件費（応援10名×日当1.5万円×災害対応5日間想定） | 年間約750万円 |
| 電力事業者の住民問い合わせ対応要員の時間外・応援人件費 | 年間約600万円 |
| 見通し未提示による二次被害（熱中症・体調悪化）対応の救急搬送・医療対応コスト | 年間約300万円の想定 |
| 住民満足度低下に伴う苦情対応・議会説明資料作成等の事務工数 | 年間約200万円相当の人件費換算 |
| 年間包括ライセンス（人口10万人規模自治体・中堅電力事業者向け） | 年間800万円 |
| 災害発生時従量課金（住民対応チャット1万件あたり） | 1万件あたり50万円 |
| 防災訓練・シミュレーション利用（年1〜2回実施） | 1回あたり80万円 |
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2021年の台風15号では千葉県で最大約64万戸が停電し、復旧見通しが二転三転したことで自治体窓口に1日数千件規模の問い合わせが殺到した。
電力・水道事業者は限られた作業員・車両で復旧作業を優先順位付けするだけで手一杯で、個別世帯への見通し発信までは対応できていない。人工透析患者や乳幼児のいる世帯など要配慮者は「あと何時間耐えればよいか」が分からず避難判断が遅れ、熱中症や衛生悪化などの二次被害につながっている。既存の防災アプリは「対応中」という定性表示にとどまり、地域・世帯単位の具体的な時間見通しを出す仕組みが存在しない。
予測モデルや対話AIの精度は災害データを重ねながら継続的に改善する必要があるため、MVP開発から実証フェーズまでは準委任契約が適している。
一方、住民向けLINE/Web登録機能や事業者向けAPI連携基盤など仕様が固まりやすい部分は、要件定義後に請負で発注し工数と納期を明確にすることが望ましい。発注時は「復旧予測精度70%達成」のような成果指標を準委任契約の成果物と誤認しないよう、契約書上は工数・体制の提供義務であることを明記し、精度目標は別途KPIとして合意する形にする。また電力・水道事業者側のデータ提供遅延が開発スケジュールに直結するため、データ連携の前提条件（提供時期・形式）を契約書の別紙で具体的に定めておく。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 停電・断水地域の住民（特に高齢者、乳幼児世帯、人工透析患者などの要配慮者）で、LINEやWebアプリから復旧見通しや備えの情報を受け取る |
| セカンダリ | 電力会社・水道局の復旧作業担当者およびコールセンター担当者で、住民からの問い合わせ削減と作業優先順位付けの支援を受ける |
| 管理 | 自治体防災部局の担当者およびインフラ事業者の管理職で、ダッシュボードから地区別の予測精度・問い合わせ傾向を確認し広報・訓練計画に活用する |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 住民登録機能 | 住民がLINE/Webで自宅住所・世帯属性を入力→本人確認→地区IDと紐付けて登録完了 |
| 復旧時刻予測モデル | 作業員配置・故障区画・気象データを入力→勾配ブースティング/LSTMで演算→町丁目単位の復旧時間帯を確率分布で出力 |
| 住民対話AI | 住民のチャット質問文を入力→LLMが予測データと照合し解析→個別の見通し・備え情報を自然文で回答 |
| 再質問時の根拠提示機能 | 住民の再質問を入力→最新作業進捗を再照会→到着車両数等の根拠を添えて再回答を出力 |
| 作業員・給水車配置最適化 | 影響人口・要配慮者密度・在庫データを入力→最適化アルゴリズムで演算→地区別優先配置案を事業者へ出力 |
| 異常検知アラート | SNS投稿・問い合わせログを入力→異常検知AIで遅延兆候を解析→担当者へリアルタイムアラートを出力 |
| 事業者向けダッシュボード | 予測精度・問い合わせ件数データを入力→集計処理→地区別グラフとKPIを画面表示 |
| 広報文言自動生成 | 復旧予測結果と過去文例を入力→LLMが要約生成→自治体・事業者向け広報文案を出力 |
| 外部データ連携API | 電力・水道事業者の作業員配置/故障区画データをAPI受信→形式変換・検証→予測モデルへ投入 |
| 防災訓練シミュレーション | 訓練用の仮想災害シナリオを入力→予測モデルで演算→復旧見通しと対応手順を演習画面に表示 |
| 対話ログ蓄積・モデル改善 | 住民対話・予測結果・実績値を入力→匿名化して蓄積→次回予測モデルの再学習データとして出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
事業者・自治体マスタ | 事業者ID, 事業者名, 種別(電力/水道/自治体), 契約プラン, 契約開始日, 担当者連絡先 |
地区・町丁目マスタ | 地区ID, 都道府県, 市区町村, 町丁目名, 緯度経度, 世帯数, 要配慮者密度 |
復旧予測結果 | 予測ID, 地区ID, 発生イベントID, 予測完了時刻帯開始, 予測完了時刻帯終了, 確率, モデルバージョン, 算出日時 |
作業員・車両配置 | 配置ID, 地区ID, 作業員数, 車両台数, 到着済み台数, 資機材在庫数, 更新日時 |
住民登録 | 住民ID, 住所, 世帯属性(高齢者/乳幼児/透析患者等), LINE_UID, 通知希望有無 |
チャット対話ログ | ログID, 住民ID, 質問内容, 回答内容, 根拠データ参照ID, 満足度評価, 日時 |
給水車・避難所情報 | 拠点ID, 種別(給水車/避難所), 地区ID, 位置座標, 開設状況, 更新日時 |
問い合わせ・異常検知アラート | アラートID, 地区ID, 検知種別, 検知元(SNS/問合せログ), 遅延兆候スコア, 担当者通知状況, 発生日時 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 住民向けチャット画面 |
| 2 | 復旧見通し確認画面 |
| 3 | 給水車・避難所マップ |
| 4 | 事業者向けダッシュボード |
| 5 | 作業員優先配置提案画面 |
| 6 | 訓練シミュレーション画面 |
| 7 | データ分析レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自動スケーリングで災害時アクセス集中対応) |
| 2 | LightGBM(勾配ブースティングで復旧時刻を確率分布推定) |
| 3 | TensorFlow/LSTM(時系列の復旧実績パターン学習) |
| 4 | LLM(GPT系ファインチューニングで方言・専門用語対応対話) |
| 5 | LINE Messaging API(住民接点として最も利用率が高い) |
| 6 | PostgreSQL+PostGIS(町丁目単位の地理データ管理) |
| 7 | Kubernetes(負荷試験・自動スケールで大規模災害時対応) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 災害時のピークアクセスにも対応するため稼働率99.9%を目標とし、クラウド自動スケーリングで同時接続10万件に対応する | 災害時のピークアクセスにも対応するため稼働率99.9%を目標とし、クラウド自動スケーリングで同時接続10万件に対応する |
| 住民チャットの応答時間は平常時2秒以内、災害時ピーク時でも5秒以内を目標とする | 住民チャットの応答時間は平常時2秒以内、災害時ピーク時でも5秒以内を目標とする |
| 住所・医療機器利用等の個人情報はAES-256で暗号化し、アクセス権限を担当者ロール別に制御する | 住所・医療機器利用等の個人情報はAES-256で暗号化し、アクセス権限を担当者ロール別に制御する |
| 電力・水道事業者からのAPIデータ更新は5分間隔を基本とし、遅延検知時は10分以内に再取得を試行する | 電力・水道事業者からのAPIデータ更新は5分間隔を基本とし、遅延検知時は10分以内に再取得を試行する |
| システム監視は24時間365日体制とし、障害発生時の一次復旧目標を1時間以内とする | システム監視は24時間365日体制とし、障害発生時の一次復旧目標を1時間以内とする |
| 対話ログ・予測データは5年間保存し、災害検証やモデル再学習に利用できる形式で管理する | 対話ログ・予測データは5年間保存し、災害検証やモデル再学習に利用できる形式で管理する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット自治体から過去の復旧実績データを提供してもらい、表計算ソフトで地区別の復旧時間帯を人力で推定し、レポート形式で担当者に提示して反応を確かめる。 | 交通費と資料作成の人件費程度で、外部発注はほぼ不要な水準 |
| ②最小システム | 既存の気象データと過去実績を使った簡易な統計モデルと、LINE公式アカウントの対話プロトタイプを組み合わせ、1自治体・1事業者で実際に住民からの問い合わせを試験的に受け付ける。 | AI利用料とクラウド利用料が中心で、外注する場合は数か月分の開発費の水準 |
| ③本開発 | 複数の電力・水道事業者とのAPI連携、予測モデルの本格実装、異常検知・最適配置アルゴリズム、自治体向けダッシュボードまでを含めて本開発し、全国展開に備える。 | エンジニア複数名の人件費とシステム投資がかかる水準で、資金調達を前提とした規模 |
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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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10万人以上の中核市の防災危機管理課長・防災DX担当係長 | パイロット契約の予算枠・地域防災計画との整合性を握る意思決定者だから | 全国防災まちづくり会議や自治体DXフォーラムの名刺交換、または首長政策秘書経由で紹介依頼 |
| 地方電力会社（送配電子会社）の復旧対応統括部門マネージャー | 作業員配置・故障区画データの提供可否を実務レベルで決められる担当者だから | 電気事業連合会や配電系統技術研究会の展示会、送配電網協議会経由で接点構築 |
| 県域水道事業者（水道局）の給水課・施設管理課の主任技術者 | 断水復旧作業データと給水車運行情報の提供元であり現場実態を把握しているから | 日本水道協会の技術研究発表会や県水道事業者連絡会議に参加し名刺交換 |
| 総務省消防庁国民保護・防災部防災情報室の担当官 | 自治体防災システムの補助金制度や標準化動向を把握でき紹介経路になるから | 消防庁が主催する防災情報システム連絡会議に事業者枠で申込・参加 |
| 防災システムベンダー（自治体向けSaaS提供企業）の事業開発責任者 | 既存の自治体防災システム顧客基盤に代理店提携で相乗りできるため | 自治体防災EXPO・防災産業展の出展社ブースで商談申込 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体防災担当への直接アプローチ | 人口規模が近い中核市の防災危機管理課に「過去の災害対応の振り返りを無料でお手伝いしたい」と資料を持って訪問し、パイロット協力を依頼する。 |
| 電力・水道事業者の広報部・DX推進部門 | 停電情報サイトの改善検討をしている担当者に「コールセンターの逼迫状況をヒアリングさせてほしい」と面談を申し込み、課題の実態を聞く。 |
| 防災システムベンダーからの紹介 | 既に自治体・電力会社と取引のあるベンダーに「自社の防災アプリに機能を追加したい」と伝え、既存顧客への同席訪問を依頼する。 |
| 防災訓練・自治体防災フェアへの参加 | 地域の防災訓練や自治体主催の防災展示会にブースまたは登壇枠で参加し、担当者と直接名刺交換して個別面談につなげる。 |
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 | 法人設立から間もない代表者（実績・担保が少ない創業者向け） | 本事業の立ち上げ資金として想定している融資合計 600万円 の主な調達先。無担保・無保証人枠があり、設立直後でも申請できる可能性がある。 |
| 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 | 予測モデルや対話AIを稼働させるためのクラウド・SaaS利用料の一部を補助対象にできる可能性があり、初期のシステム投資負担を軽くできる。 |
| NEDO Technology Startup支援事業（STS） | 研究開発型のスタートアップ | 時系列予測モデルや異常検知AIなど技術的な検証段階に該当するため、研究開発費の助成対象になりうる。 |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業初期の事業者 | 人件費や広報費など創業初期の運営費に使える助成で、代表1名体制から人を増やす時期の資金繰りを補える。 |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業） | 公共性の高い課題解決に取り組む研究開発型スタートアップ | 防災・インフラという公共性の高い領域でAIを開発する点が、政府調達につながる研究開発支援の対象になりうる。 |
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。
同じ防災・インフラ領域に取り組む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す