Who（誰が）
人口3万人以上で車両台数50〜150台規模の市区町村約900自治体の車両管理課・環境政策課の担当職員（多くは兼務で2〜3年で異動）
対象とする社会課題：自治体公用車の電動化計画が経験と補助金頼みで走行実態に基づいていない
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。
人口数万人規模の自治体では、車両管理の担当者はわずか数名で、走行距離や給油履歴を紙とExcelで管理するだけで手一杯です。どの車両からEV化すべきか判断する専門知識も時間もなく、結局は古い車から順番に入れ替えるしかありません。担当者は数年ごとに異動し、積み上げた知見も引き継がれません。走行実態に基づいた電動化計画を、現場に負担をかけずに作れる仕組みが必要です。
※ 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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人口5万人規模の市役所で公用車100台前後を数名で兼務管理する担当職員が、紙やExcelで散在していたGPS運行記録・給油カード履歴・車検簿をCSVでアップロードするだけで、車両ごとのEV化適合度スコアと最適な入替スケジュールが自動生成されるサービスです。
担当者が対話型チャットで「来年度予算800万円で何台入替が最適か」と問いかけると、コスト最小化やCO2削減最大化など複数シナリオが数秒で提示され、議会説明用のグラフ付き資料も自動出力されます。四半期ごとの実走行データ再取込で計画が自動更新され、経験と勘に頼っていた場当たり的な車両入替が、データに基づく年次計画へと置き換わります。
全国の自治体は約27万台の公用車を保有し、環境省は2030年までに新規導入車両の全てをEV等の電動車にする目標を掲げているが、多くの自治体では担当職員が数名で兼務し、車両ごとの走行距離・稼働時間・給油履歴を紙やExcelで管理しているのみで、実際の使用実態を分析する余力がない。
人口5万人規模の市役所では公用車が80〜150台程度あり、どの車種をいつEV化すれば投資対効果が最大化するかを判断する専門知識も人材も不足している。結果として「古い車から順番に」「予算がついた年に」という場当たり的な入替が続き、充電インフラ整備計画とのミスマッチや、逆にEV化不適な長距離・寒冷地運用車両への誤った導入も発生している。総務省の車両管理台帳とGPS運行記録が別システムで管理されているため、データを統合して分析する仕組み自体が存在しないことが根本課題である。担当職員の異動サイクル（2〜3年）も知見の蓄積を妨げている。
時系列予測モデルが車両ごとの走行パターン（距離・時間帯・季節変動）を分析し、EV化後の実運用シミュレーションを行う。
最適化アルゴリズム（多目的最適化）が予算・CO2削減目標・充電インフラ制約の3変数から入替優先順位と年次計画を算出する。自然言語対話AIが担当職員の質問に応じてシナリオを再計算し、議会・住民説明用の平易な文章とグラフを自動生成する。異常検知モデルが給油データの欠損や不自然な走行記録を検出し、データ品質を担保して分析精度を維持する。
自治体の車両管理担当者は、既存のGPS運行記録・給油カード履行データ・車検簿情報をCSVまたはAPI連携でAI基盤にアップロードするだけで、車両ごとのEV化適合度スコアと最適な入替スケジュールが自動生成される体験を得る。
AIは各車両の走行距離分布・急発進急減速頻度・連続運転時間・駐車時間帯を解析し、EV化した場合の航続距離余裕度とCO2削減量、充電器必要台数を予測する。担当者は対話型チャットで「来年度予算800万円で何台入替が最適か」と問いかけると、AIが複数シナリオ（コスト最小化/CO2削減最大化/充電インフラ制約考慮）を数秒で提示し、議会説明用のグラフ付きレポートも自動出力する。四半期ごとに実走行データを再取り込みすることで計画が自動更新され、次年度予算要求資料が半日で作成できる状態になる。導入後は環境省の補助金申請書類のドラフトもAIが生成し、担当者は最終確認と自治体固有事情の調整のみを行う。
| 車両管理担当職員の残業代（GPS運行データと台帳の手動突合、年3週間相当） | 年額 約25万円（時間外手当換算、係長級2,000円/時×3週間×20時間） |
| EV化計画策定の外部コンサル委託費（単発調査） | 年額 約150万円（車両100台規模の走行実態調査・計画策定業務委託の想定） |
| 補助金申請書作成の外部委託費（社労士・行政書士事務所への依頼） | 年額 約40万円（申請1件あたり） |
| EV不適合車両の誤導入による損失（寒冷地・長距離運用車両へのEV導入によるバッテリー劣化・追加充電器設置） | 1台あたり約80〜120万円の想定損失（航続距離不足による代替車両追加配備・充電器増設費含む） |
| SaaS年間ライセンス（車両100台規模：50台まで60万円＋残50台×5,000円） | 年額 85万円 |
| 初期導入・データ移行支援（初年度のみ）＋SaaS年間ライセンス | 初年度合計 165〜235万円（導入支援80〜150万円＋ライセンス85万円） |
| レポート・議会資料自動生成オプション付きプラン（SaaS85万円＋オプション月3万円） | 年額 121万円 |
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全国約27万台の公用車を抱える自治体では、担当職員が数名で兼務しながら車両ごとの走行距離・稼働時間・給油履歴を紙やExcelでしか管理できておらず、EV化の投資対効果を分析する余力がない。
GPS運行記録と総務省の車両管理台帳が別システムで管理されているため、データを統合して分析する仕組み自体が存在しない。結果として「古い車から順番に」といった場当たり的な入替が続き、充電インフラ計画とのミスマッチや、長距離・寒冷地運用車両への誤ったEV導入が発生している。担当職員の異動サイクルが2〜3年と短いため、こうした課題への知見も組織に蓄積されにくい。
スコアリングエンジンやダッシュボードなど要件を事前確定しやすいSaaS標準機能の開発は請負契約が向くが、自治体ごとにデータ形式や既存運行管理システムの仕様が異なるデータ移行・API連携部分は仕様が流動的なため準委任契約が適する。
実証フェーズ（3自治体連携）は仕様確定前なので準委任で開始し、検証・改善フェーズで要件が固まった段階で請負に切り替える段階移行を契約時に明記すべきである。また自治体側のデータ提供や意思決定の遅延が起きやすいため、検収基準と遅延時の責任分界（自治体起因の遅延は契約期間延長で吸収する等）を発注段階で合意しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体の車両管理課・環境政策課の担当職員（車両台数50〜150台規模の中規模自治体で、2〜3年サイクルで異動する兼務職員が中心） |
| セカンダリ | 財政課の予算担当者、議会説明を行う管理職、導入支援を行う環境コンサルティング会社・地域IT企業の担当者 |
| 管理 | サービス運営会社のカスタマーサクセス担当者およびシステム管理者（データ連携設定・権限付与・稼働監視を担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| データ取込・統合機能 | GPS運行記録・給油履歴・車検簿のCSVまたはAPIデータを入力→形式変換と名寄せ→統合車両データベースを出力 |
| データ品質異常検知機能 | 統合車両データを入力→異常検知モデルで欠損・外れ値を検出→品質フラグ付きデータと異常一覧を出力 |
| 走行パターン時系列分析機能 | 車両別走行履歴を入力→時系列予測モデルで距離・時間帯・季節変動を解析→走行パターン特徴量を出力 |
| EV化適合度スコアリング機能 | 走行パターン特徴量を入力→航続距離余裕度とCO2削減量を予測→車両別EV化適合度スコアを出力 |
| 充電インフラ必要量予測機能 | EV化対象車両と駐車時間帯データを入力→充電需要シミュレーション→必要充電器台数と設置候補地を出力 |
| 多目的最適化計画生成機能 | 予算額・CO2削減目標・充電制約を入力→多目的最適化アルゴリズムで計算→入替優先順位と年次計画を出力 |
| 対話型シナリオシミュレーション機能 | 担当者の自然言語質問（予算条件等）を入力→対話AIが最適化を再計算→複数シナリオの比較結果を出力 |
| 議会・住民説明資料自動生成機能 | 最適化結果とCO2削減予測を入力→自然言語生成でグラフ付き平易文章を作成→説明資料PDFを出力 |
| 補助金申請書ドラフト生成機能 | 車両入替計画と自治体基本情報を入力→申請様式テンプレートへ自動転記→補助金申請書ドラフトを出力 |
| 四半期データ再取込・計画自動更新機能 | 最新の運行実績データを入力→モデル再学習と再計算→更新版EV化計画を自動反映して出力 |
| 予算要求資料自動作成機能 | 年次計画と選択シナリオを入力→自治体既定の帳票フォーマットに変換→次年度予算要求資料を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, region, climate_zone, contract_plan |
vehicles | vehicle_id, municipality_id, model_name, fuel_type, purchase_date, mileage_total, department |
operation_logs | log_id, vehicle_id, timestamp, gps_lat, gps_lng, speed, idle_flag |
fuel_records | record_id, vehicle_id, date, fuel_amount, cost, card_no, anomaly_flag |
ev_suitability_scores | score_id, vehicle_id, score_value, range_margin, co2_reduction_est, calc_date |
budget_scenarios | scenario_id, municipality_id, budget_amount, priority_type, vehicle_list, created_by |
reports | report_id, municipality_id, scenario_id, report_type, file_url, generated_at |
users | user_id, municipality_id, name, role, email, last_login |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | ダッシュボード |
| 3 | 車両一覧・詳細画面 |
| 4 | データ取込画面 |
| 5 | AI対話シナリオ画面 |
| 6 | レポート出力画面 |
| 7 | 契約・アカウント管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（自治体調達実績が多くセキュリティ認証取得済） |
| 2 | Python/FastAPI（分析APIの開発速度と保守性を両立） |
| 3 | PostgreSQL（車両・運行データの構造化管理に最適） |
| 4 | LightGBM（走行パターン予測の精度とコストのバランス） |
| 5 | Google OR-Tools（予算・CO2・充電制約の多目的最適化） |
| 6 | OpenAI API（対話型シナリオ説明文の自動生成に活用） |
| 7 | Auth0（自治体職員向けSSO・権限管理を簡易導入） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上（ダウンタイム月間3.6時間以内）を保証する |
| 性能 | 性能: 対話型シナリオ再計算は入力から5秒以内に結果を返す設計とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 通信はTLS1.3、保存データはAES256で暗号化し政府情報システム統一基準に準拠する |
| データ保全 | データ保全: 車両データは日次バックアップを取得し、公文書管理規則に準拠して7年間保存する |
| 同時利用 | 同時利用: 1自治体あたり最大20ユーザーの同時アクセスに耐える構成とする |
| 監査性 | 監査性: 全操作ログを5年間保持し、担当者交代時にも追跡・引き継ぎ可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証に協力してくれる自治体からExcel・CSVの運行データと給油履歴をもらい、表計算とAI利用のチャットで手作業でEV化適合度を分析し、レポートをPDFで手渡しして反応を見る | AI利用料と現地訪問の交通費くらい |
| ②最小システム | CSV取込みと簡易スコアリングだけを自動化した小さなダッシュボードを作り、複数自治体で同時に試せる状態にして、対話型シナリオ機能への需要を確かめる | 外注で数か月分の開発費とクラウド利用料の水準 |
| ③本開発 | API連携・対話型AI・議会資料自動生成までを含む商用版SaaSとして構築し、複数自治体への同時提供と課金・更新管理の運用に対応させる | 外注で半年〜1年分の開発費とインフラ費の水準 |
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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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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5〜15万人規模の市役所・総務課車両管理担当係長 | 公用車台帳とGPSデータの管理実態、EV化検討の意思決定プロセスを把握するため | 全国市長会や自治体DX関連セミナー、知人の元自治体職員からの紹介で接触 |
| 環境省地球環境局脱炭素社会移行推進室の補助金担当者 | 電動車導入補助金の要件・自治体向け説明会情報を把握し連携可能性を探るため | 環境省主催の自治体向け脱炭素施策説明会に参加し名刺交換 |
| GPS運行管理システムベンダー（例：フリークアウト系や日本電気系の車両動態管理サービス提供企業）の自治体営業担当 | 既存データフォーマットとAPI連携の技術的可否、データ提供条件を確認するため | 展示会（自治体総合フェア等）や既存顧客自治体からの紹介で接点を作る |
| 自治体向けSaaS導入実績を持つ地域IT企業（システムインテグレーター）の営業責任者 | 販売代理店契約の可能性と自治体商流・入札慣行の実務知見を得るため | 地方銀行系SIerや商工会議所のIT企業リストから紹介依頼 |
| 総務省自治体DX推進室の政策担当者 | 自治体DX推進交付金の活用可能性と車両管理データ標準化の方向性を確認するため | 総務省の自治体DX関連の公開説明会・パブリックコメント窓口経由で問合せ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元同僚・知人の自治体職員経由の紹介 | 「車両管理のデータ整理でお困りごとがあれば、無料で現状分析のレポートを作らせてもらえないか」と頼み、既存のGPS・給油データを見せてもらう約束を取る |
| 環境省・総務省主催の自治体向け勉強会・セミナーへの参加 | 名刺交換の場で「電動化計画づくりで困っている担当者を紹介してほしい」と依頼し、後日ヒアリングの機会をもらう |
| 全国市長会・町村会関連の実務者交流会 | 実証事例のスライドを見せながら「同じ課題を持つ自治体を紹介してもらえないか」と担当者同士のつながりを頼る |
| 環境コンサルティング会社・運行管理システムベンダーとの協業紹介 | 「既存の顧客自治体にこのサービスを一緒に提案させてもらえないか」と代理店契約前の試験提案の機会を依頼する |
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（新創業融資制度を含む） | 法人設立前後の創業者で、自己資金と事業計画がある人 | 自治体向けSaaSは受注までのリードタイムが長く、実証・商用化フェーズの人件費とクラウド費を先に払う必要があるため、創業融資（合計 500万円 の想定）で資金繰りの土台を作る候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（法人・個人事業主） | 議会説明用レポートのひな形整備や代理店向け提案資料の作成など、販路開拓・営業ツール制作費の一部をカバーできる候補になる |
| 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 | 自社の営業管理・データ連携基盤の整備費用に活用できる可能性があり、初期のSaaS開発体制づくりの候補になる |
| 地方自治体の創業助成事業（例: 都道府県・市区町村ごとの創業助成金） | その自治体内で法人登記・開業する創業者 | 実証フェーズで連携する自治体と同じ地域で登記すれば、賃借料や広告費の一部助成を受けられる候補になり、地域とのつながりも作りやすい |
| 環境省・総務省の自治体向け電動化・DX関連交付金（地方公共団体実行計画の策定支援や自治体DX推進交付金など） | 自治体側（顧客側）が申請する制度 | 自社が直接受給する制度ではないが、顧客である自治体がこの交付金を使って導入費を確保できるため、営業トークや提案書で活用可能性を案内する候補になる |
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。
自治体向けAI事業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。
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