Who（誰が）
介護保険・障害福祉システムベンダーや自治体向けSIer、防災関連企業が買い手候補となる
対象とする社会課題：避難行動要支援者名簿が実態と乖離し、災害時に機能しない
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。
避難行動要支援者名簿は年に一度しか更新されず、介護度の変化や転居、死亡が反映されないまま放置されている。担当者は数名で数百時間をかけて手作業で突合しているが、異動のたびに知見は失われる。能登半島地震では古い名簿が安否確認を遅らせた。名簿の正確性は、ひとり暮らしの高齢者や重度障害のある人にとって生死を分ける。誰も悪くないのに壊れているこの構造を、日々のデータ連携で直していきたい。
※ 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620万円の申請資料も、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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、この事業の内容を読み込んだ状態で、それぞれの資料の素案をその場で作成します。自治体への提案準備や社内検討、融資・採用の実務にそのまま使えるたたき台が手に入ります。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
「避難名簿ナビ」は、市町村の福祉課・介護保険課が使う介護保険システムや障害福祉システム、住基情報とAPI連携し、要介護度の変更・入退院・転居・死亡などのイベントをAIが毎日自動検知するサービスです。
検知結果は「要介護3→4に変更、単身居住継続」といった更新理由文とともに担当者の承認画面に表示され、担当者はワンクリックで承認・修正するだけで名簿が最新化されます。従来1件15分かかっていた突合作業が2分程度に短縮され、年1回だった更新が月1回のペースで回るようになります。個別避難計画の支援者配置案も自動生成され、防災担当者や民生委員がタブレットで確認できます。
災害対策基本法により全国1741市町村は避難行動要支援者名簿の作成・更新が義務化されているが、実際の更新頻度は年1回程度で、要介護度変更・入退院・転居・死亡等の情報が反映されず、名簿の3〜4割が実態と食い違っているとの調査報告がある。
名簿更新は福祉課の担当者数名が介護保険システム・障害福祉システム・住基情報を目視で突合する手作業に依存し、人口10万人規模の市でも年間数百時間の作業負荷がかかる。担当者は3〜5年で異動するため業務knowが継承されず、更新精度は年々低下する。実際に令和6年能登半島地震では要支援者名簿の情報が古く、安否確認や個別避難計画の実行に支障が出た事例が複数報告された。ひとり暮らしの要介護高齢者や重度障害児者本人・家族は、名簿の正確性が生死を分けることを知らないまま置き去りにされている。市町村単独でシステム改修する予算・人材がなく、この構造は放置され続けている。
①変化検知AI: 介護保険・障害福祉システムのイベントログを機械学習で監視し、要支援度に影響する変化(要介護度変更、入退院、転居等)を検知して更新候補を抽出する。
②自然言語生成AI: 検知内容を担当者向けの分かりやすい更新理由文に自動生成し、承認作業の負荷を下げる。③名寄せ・重複検出AI: 複数システム間の氏名・住所表記ゆれを名寄せし名簿の重複・欠落を防ぐ。④最適化アルゴリズム: 避難所収容力・地理データ・支援者の移動可能性を制約条件として個別避難計画の支援者配置案を計算する。⑤対話AI(チャットボット): 本人・家族との安否確認・聞き取りをLINE等で自動化し回答をNLPで名簿情報に反映する。
自治体の福祉課・介護保険課・障害福祉課が既存業務で使う介護保険システム・障害福祉システム・住基システムにAPI連携し、要介護認定・障害等級・入退院・転居・死亡等のイベント発生をAIが日次で検知する。
AIは検知したイベントを避難支援の必要度スコア(要支援度)に自動反映し、更新すべき対象者リストと変更理由(自然言語で「要介護3→要介護4に変更、単身居住継続」等)を生成して担当者の承認画面に提示する。担当者は画面上でワンクリック承認・修正するだけで名簿が更新され、平均処理時間は従来の手作業突合(1件あたり15分)からAIの下書き生成により1件あたり2分程度に短縮される想定である。さらにハザードマップ・避難所収容能力データと連携し、個別避難計画の支援者配置を最適化アルゴリズムが提案し、防災担当者と地域の自治会・民生委員がタブレットで確認・調整できる。年1回の防災訓練時にはAIが対話形式のチャットで本人・家族に安否確認と情報更新を促し、返答内容もNLPで解析して名簿に反映する。
| 福祉課担当者の手作業突合人件費(年間約300時間×時給換算) | 年額 約90万円〜120万円の目安 |
| 担当者異動による業務引き継ぎ・再教育コスト | 年額 約20万円の目安 |
| 名簿不備による災害時対応遅延・個別避難計画未整備の機会損失 | 算定困難だが人命リスクに直結(能登半島地震での支障事例あり) |
| 紙・Excel管理による重複登録データの手戻り修正コスト | 年額 約15万円〜30万円の目安 |
| 年額ライセンス(人口5万人未満自治体) | 年額60万円 |
| 年額ライセンス(人口10万人規模自治体) | 年額150万円程度 |
| 個別避難計画最適化オプション | 月額5万円〜(年額60万円〜) |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
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。
マーケ会社の紹介を希望する※ 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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
避難行動要支援者名簿は法律で作成・更新が義務付けられているが、実際は福祉課の担当者数名が介護保険・障害福祉・住基の各システムを目視で突合する手作業に依存しており、人口10万人規模の市でも年間数百時間の負荷がかかっている。
担当者は3〜5年で異動するため業務ノウハウが継承されず、更新精度は年々低下し、名簿の3〜4割が実態と食い違っているとの指摘がある。令和6年能登半島地震では名簿情報の古さが安否確認・個別避難計画の実行に支障を出しており、正確な名簿が本人・家族の生死を左右する状況にもかかわらず、市町村単独では改修予算も人材も確保できず放置されている。
PoC構築(0-6ヶ月)は要件が固まっておらず自治体ごとにシステム仕様も異なるため準委任契約が適する。
実証拡大以降、承認画面や名寄せ機能など仕様が確定した範囲は請負契約で成果物を明確化し、既存システムとのAPI連携部分は自治体側システムの仕様変更リスクがあるため準委任を維持するのが望ましい。発注時はISMS/個人情報保護対応の責任分界点(データ暗号化、アクセスログ保存期間等)を契約書に明記し、検知精度85%未達時の追加改修費用の扱いを事前に取り決めておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市町村福祉課・介護保険課・障害福祉課の名簿更新担当者 |
| セカンダリ | 防災担当部署の職員、地域の自治会・民生委員、要支援者本人・家族 |
| 管理 | 自治体情報システム部門の管理者およびサービス提供事業者側の運用・セキュリティ管理チーム |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 変化検知AI | 介護保険・障害福祉システムのイベントログ入力→機械学習で要支援度変化を検知→更新候補リスト出力 |
| 自然言語生成AIによる更新理由文生成 | 検知イベント情報入力→自然言語処理で要約→担当者向け更新理由文を生成 |
| 名寄せ・重複検出AI | 複数システムの氏名・住所データ入力→表記ゆれ吸収し名寄せ→重複・欠落候補を出力 |
| 個別避難計画最適化アルゴリズム | 避難所収容力・地理データ・支援者情報入力→制約付き最適化→支援者配置案を出力 |
| 対話AIチャットボットによる安否確認 | 本人・家族のLINE応答入力→NLPで意図解析→名簿更新項目に反映 |
| 担当者承認ワークフロー画面 | AI生成の更新候補・理由文入力→担当者がワンクリック承認/修正→名簿DBを確定更新 |
| 既存システムAPI連携基盤 | 介護保険・障害福祉・住基システムのAPI呼び出し→日次バッチで差分取得→統合データストアに格納 |
| 名簿履行・更新履歴管理 | 承認済み更新データ入力→変更履歴をバージョン管理→履歴照会画面に出力 |
| ハザードマップ・避難所収容能力連携 | 自治体GISデータ・避難所定員入力→要支援者住所と紐付け→収容可否判定を出力 |
| 自治会・民生委員向けタブレット確認画面 | 支援者配置案データ入力→地図上に表示→現地確認・修正結果をサーバに送信 |
| ベンダー向けOEM/API卸提供・課金管理 | 福祉システムベンダーからのAPIリクエスト入力→処理件数を計測→月次利用料を自動集計 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
residents(要支援者マスタ) | resident_id, name, name_kana, address, birth_date, care_level, disability_level, living_alone_flag, updated_at |
registry_changes(名簿変更検知ログ) | change_id, resident_id, change_type, before_value, after_value, detected_at, source_system, status |
approvals(承認記録) | approval_id, change_id, staff_id, approved_at, approval_status, edit_comment |
evacuation_plans(個別避難計画) | plan_id, resident_id, shelter_id, supporter_id, plan_status, last_reviewed_at |
supporters(支援者マスタ) | supporter_id, name, relation_type, contact, available_flag, address |
shelters(避難所マスタ) | shelter_id, name, capacity, current_assigned_count, hazard_risk_level, address |
system_connections(外部システム連携設定) | connection_id, municipality_id, system_type, vendor_name, api_endpoint, auth_token, last_sync_at |
chat_logs(対話AI安否確認ログ) | log_id, resident_id, channel, message_text, nlp_extracted_data, received_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・自治体選択画面 |
| 2 | 更新候補一覧・承認画面 |
| 3 | 要支援者詳細・履歴画面 |
| 4 | 個別避難計画編集画面 |
| 5 | 支援者配置最適化提案画面 |
| 6 | システム連携設定画面 |
| 7 | 安否確認チャット管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(政府等セキュリティ基準準拠構成) - 自治体調達要件対応のため |
| 2 | Python/scikit-learn - 変化検知AIのモデル開発に採用 |
| 3 | Azure OpenAI Service - 更新理由文の自然言語生成に利用 |
| 4 | PostgreSQL - 名簿・履歴データの構造化管理に適合 |
| 5 | LINE Messaging API - 本人家族との対話AI連携で普及率高 |
| 6 | Google OR-Tools - 支援者配置の最適化計算に採用 |
| 7 | SAML/Auth0連携 - 自治体庁内認証基盤との統合対応 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上、災害発生時の安否確認チャット利用ピーク時でも応答遅延3秒以内を目標とする |
| 性能 | 性能: 名簿対象者1万人規模の自治体で日次差分検知バッチを2時間以内に完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMS(ISO27001)およびLGWAN接続基準に準拠し、要介護度・障害等級等の要配慮個人情報を暗号化(AES-256)して保管 |
| 監査性 | 監査性: 全ての名簿更新操作(AI提案・担当者承認・修正)をログとして5年間保持し追跡可能とする |
| 運用 | 運用: 担当者異動時の引継ぎを想定し、操作マニュアル・承認履歴をシステム内で自動生成しナレッジ継承コストを削減 |
| 拡張性 | 拡張性: 介護保険・障害福祉システムベンダー(NEC、富士通Japan、日立、ワイズマン等)の異なるAPI仕様に対応するアダプタ構成を採用 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1〜2自治体の福祉課から匿名化した名簿データと介護保険システムの変更履歴を提供してもらい、人手で変化検知ロジックを紙上でシミュレーションし、検知の考え方が実務に合うかを確かめる | 自治体訪問の交通費と資料整理の人件費程度 |
| ②最小システム | 介護保険システム1系統とのAPI連携を最小構成で組み、変化検知AIのプロトタイプと担当者向け承認画面の試作を作り、検知精度と現場の承認負荷を検証する | AI利用料・クラウド利用料と外注エンジニアの数か月分の費用 |
| ③本開発 | 複数の介護保険・障害福祉・住基システムへの連携拡張、名寄せ・重複検出AI、対話AI、ISMS・個人情報保護対応を含めた本番稼働仕様の開発を行う | AIモデル開発・セキュリティ認証取得を含む本格的な開発外注費用 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
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……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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10万人規模市町村の福祉課・避難行動要支援者名簿担当係長 | 現場の更新業務の実態と課題感を一次情報で把握するため | 全国防災・福祉担当者向け研修会や自治体DXセミナーで名刺交換し訪問依頼 |
| 総務省消防庁国民保護・防災部防災課の避難行動要支援者名簿担当官 | 取組指針の解釈確認とガイドライン準拠認定の要件把握のため | 消防庁代表電話または防災課宛て文書で面談申込、既存自治体紹介経由が有効 |
| 介護保険システムベンダー(ワイズマン、NDソフトウェア等)の自治体営業部門責任者 | API連携の技術要件とOEM提携の可能性を早期に探るため | 自治体向け展示会(自治体総合フェア等)のブースで名刺交換し個別商談設定 |
| 都道府県防災局防災企画課の市町村支援担当職員 | 県内市町村への一括紹介・共同調達の窓口となるため | 県庁代表窓口経由でアポイントを取り、市町村支援施策の説明会に参加 |
| 自治体情報システム課(CIO補佐官含む)のセキュリティ・個人情報保護担当 | 調達審査基準とクラウド利用可否・ネットワーク要件を事前確認するため | パイロット自治体の情報システム課に福祉課経由で紹介を依頼し面談 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体防災システム展示会 | 展示会ブースで「介護保険システムと連携し名簿更新作業を減らせるか、まず1自治体で試させてほしい」と福祉課・防災課の担当者に直接声をかける |
| 都道府県防災担当課経由の紹介 | 都道府県の防災担当課に「個別避難計画作成率を上げたい市町村を紹介してほしい」と依頼し、県主催の防災担当者会議への同席を打診する |
| 福祉システムベンダーとの提携販売 | 既存の介護保険システムベンダーの営業担当に「既存顧客の自治体へ名簿更新の課題を一緒にヒアリングしたい」と共同訪問を提案する |
| 元自治体職員のネットワーク | 元福祉課職員の知人経由で現職の担当者に紹介してもらい「能登半島地震の事例を踏まえて名簿の実態を教えてほしい」とヒアリングを依頼する |
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（旧・新創業融資制度） | 法人設立から間もない創業者（代表者本人の自己資金要件あり） | 自己資金100万円を元にした事業計画で申請可能。運転資金の融資合計は620万円を想定し、AIモデル開発費・クラウド基盤費に充当できる候補になる |
| 公益財団法人等が実施する創業助成事業（例：東京都中小企業振興公社の創業助成事業） | 都内等で創業した中小企業・個人事業主 | ISMS認証取得やクラウド基盤構築などの初期費用の一部を助成対象にできる可能性があり、公庫融資と併用検討する候補になる |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | 自治体（本事業の導入自治体側が申請者） | 顧客である自治体が名簿システム導入予算をこの交付金で確保できる場合があり、営業時に自治体担当者へ案内できる財源候補になる |
| 内閣府 個別避難計画作成モデル事業 | 個別避難計画の作成を進める市町村 | 個別避難計画最適化オプションの導入費を自治体側がこのモデル事業の補助対象として計上できる可能性があり、提案時の裏付けになる |
| 総務省消防庁 消防防災科学技術研究推進制度 | 防災に関する技術開発・実証を行う事業者・自治体との連携体 | 変化検知AIや最適化アルゴリズムの実証段階の研究開発費として申請できる可能性があり、PoC構築フェーズの資金候補になる |
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。
同じ防災・インフラ領域の創業者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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。恣意的な演出ではありません。