Who（誰が）
防災システムベンダー、通信キャリア、警備会社、商業施設運営会社など自治体・施設との既存関係を持つ事業会社
対象とする社会課題：災害時、帰宅困難者受入施設の空き状況が自治体・住民双方に見えない
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。
首都直下地震が起きれば都内で数百万人規模の帰宅困難者が発生すると想定されていますが、一時滞在施設の空き状況は今も電話とFAXで手作業集約されています。発災直後の数時間、満杯の施設に人が殺到し、空きのある施設は誰にも気づかれません。この見えない偏在を、AIによるリアルタイム可視化と多言語チャットボットでなくし、帰宅困難者と自治体の初動対応を守ります。
※ 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1,000万円の申請資料も、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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※ 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。
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「アキマップ」は、災害発生時に帰宅困難者受入施設の空き状況をリアルタイムで見える化し、自治体・住民双方の初動対応を変えるサービスです。
施設の入口に設置した簡易カメラやスタッフのスマホ操作（満・混雑・空きの1タップ入力）から収容状況をAIが推定し、自治体災害対策本部はダッシュボード上のヒートマップで管内約1,200カ所の混雑状況と2〜6時間先の予測を一目で把握できます。帰宅困難者はLINE公式アカウントに現在地を送るだけで、徒歩圏内の空き施設を最大3件、多言語で案内されます。発災直後、電話とFAXに追われていた防災担当者の手が空き、満杯施設への殺到も防げるようになります。
首都直下地震等の発生時、東京都だけで約453万人の帰宅困難者が発生すると想定され、一時滞在施設は都内で約1,200カ所・収容可能人数約42万人分しか確保できていない（東京都防災会議推計）。
施設の空き状況は各施設管理者が個別に電話や目視で把握しており、自治体災害対策本部への集約は手作業のFAXや電話連絡に依存しているため、発災後数時間は最新状況が更新されない。結果として、既に満杯の施設に帰宅困難者が殺到し滞留・二次被害リスクが高まる一方、空きのある施設は認知されず活用されない「偏在」が常態化している。特に平日昼間にオフィス街にいる会社員や、土地勘のない観光客・出張者は避難先の選択肢自体を知らず、スマートフォンで最新情報を得る手段もない。自治体防災担当者も限られた人員で情報を手動集計せざるを得ず、発災直後の初動対応がボトルネックになっている。
画像解析AIが施設出入口カメラの人流をカウントし収容率を推定、通信解析AIがWi-Fi/Bluetoothビーコンの接続端末数から補完的に混雑度を算出する。
時系列予測モデル（LSTM/勾配ブースティング）が交通機関運休情報・SNS投稿量・時間帯データを組み合わせ2〜6時間先の施設別混雑度を予測する。自然言語対話AI（LLMベースのチャットボット）が住民からの位置情報付き問い合わせに対し最適な避難先候補を多言語で応答し、最適化アルゴリズムが複数施設への人流を分散させるルーティングを提案する。自治体向けには異常検知AIが特定施設への集中兆候を検知し、担当者へアラートを自動送信する。
施設側は入口に設置した簡易カメラまたはWi-Fiアクセスポイント数、もしくはスタッフのスマホ入力（1タップで満・混雑・空きの3段階）で状況を送信し、AIが画像・通信データを解析して収容率をリアルタイム推定する。
自治体災害対策本部は管内全施設の混雑状況を地図上にヒートマップ表示するダッシュボードで一覧でき、AIが過去の帰宅困難者発生パターンと交通機関運行状況から今後2〜6時間の混雑予測を提示するため、事前に誘導先を差配できる。住民・帰宅困難者はLINE公式アカウントやWebアプリ上でAIチャットボットに現在地を伝えると、空きがあり徒歩圏内の施設を最大3件、混雑予測込みでレコメンドされる。多言語対応の自然言語対話AIにより外国人観光客にも英語・中国語等で同等の案内を提供する。平常時は防災訓練データや帰宅困難者対策訓練の参加実績を学習に使い、発災時に即座に精度の高い予測へ切り替わる設計とする。
| 訓練・発災時の電話・FAX手動集計にかかる本部職員の人件費（4人×3時間×訓練4回＋発災対応想定） | 年間約60万円相当（時給2,500円換算） |
| 満杯施設への集中による滞留対応・警備員追加配置等の二次対応コスト | 1施設あたり発災時1回で数十万円規模（試算） |
| 住民からの問い合わせ電話増加によるコールセンター臨時増員費 | 発災後1週間で約100万円の想定 |
| 混雑予測ができないことによる訓練計画の手戻り・再検討コスト（外部委託含む） | 年間約50万円の想定 |
| 自治体向けSaaS年間ライセンス（人口30万人規模の区市町村想定） | 年額約400万円 |
| 施設向けセンサー・端末導入（1施設あたり） | 初期8万円＋月額3,000円（年間約12万円） |
| 災害時オプション支援サービス（有人サポート窓口付き） | 月額20万円〜（年額240万円〜） |
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。
首都直下地震では東京都だけで約453万人の帰宅困難者が想定される一方、一時滞在施設の空き状況は各施設が個別に電話・目視で把握しており、自治体への集約はFAXや電話連絡に依存しているため発災後数時間は情報が更新されません。
この結果、満杯の施設に人が殺到して二次被害リスクが高まる一方、空きのある施設は認知されず放置される「偏在」が常態化しています。特に土地勘のない会社員や外国人観光客は避難先の選択肢自体を知らず、防災担当者も限られた人員での手動集計に追われ初動対応がボトルネックになっています。
MVP開発は要件・画面仕様が明確なため請負契約が向きますが、混雑予測モデルの精度改善やPoC結果を踏まえた仕様変更が想定される部分（予測ロジック・チャットボット応答チューニング等）は準委任契約が適しています。
特にPoCフェーズ（0-6ヶ月）は自治体・施設との実証を通じて要件が変わりやすいため準委任、初期展開フェーズ以降の正式リリース部分は要件確定後に請負へ切り替える二段階契約を推奨します。発注時は、AI予測精度（誤差15%以内等）を成果物の受入基準に含めるか、努力目標として準委任の中で扱うかを契約書上で明確に区分することが重要です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 帰宅困難者（平日昼間のオフィス街勤務者、土地勘のない出張者・観光客） |
| セカンダリ | 一時滞在施設のスタッフ（商業施設・大学・ホテルの管理担当者） |
| 管理 | 自治体防災危機管理部門の担当者（災害対策本部要員） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 施設出入口カメラ画像解析による収容率推定 | 出入口カメラ映像を入力→AIが人数をカウントし収容率を算出→収容率(%)をダッシュボードへ送信 |
| Wi-Fi/Bluetooth通信解析による混雑度補完 | AP接続端末数を入力→AIが混雑度を推定→画像解析結果に補完データとして統合 |
| 混雑予測モデル | 交通運休情報・SNS投稿量・過去実績を入力→LSTM/勾配ブースティングで予測→2〜6時間先の施設別混雑度を出力 |
| 自治体向けヒートマップダッシュボード | 全施設の収容率・予測データを入力→地図上に集計表示→担当者が一覧・誘導判断に利用 |
| AI多言語チャットボット案内 | 住民の現在地・言語を入力→AIが空き施設を検索し多言語で応答→徒歩圏内施設最大3件を提示 |
| 人流分散ルーティング最適化 | 複数施設の混雑予測・住民位置を入力→最適化アルゴリズムで分散計算→推奨誘導先をチャットボットへ返却 |
| 異常検知アラート | 施設別収容率の時系列変化を入力→異常検知AIが集中兆候を検出→自治体担当者へ自動通知 |
| スタッフ簡易入力 | スタッフが満/混雑/空きをスマホ操作で入力→状態値を記録→収容率推定に反映 |
| 施設管理者向け管理画面 | 管理者ログインを入力→センサー稼働状況・送信履歴を表示→保守申請・設定変更を受付 |
| 訓練データ学習・発災時モデル切替 | 防災訓練参加実績・過去データを入力→AIモデルを学習→発災検知時に高精度予測モデルへ自動切替 |
| 匿名化データ提供・エクスポート | 蓄積された行動データを入力→匿名化処理を実施→研究機関・保険会社へライセンス提供用に出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, address, lat, lng, capacity, type, municipality_id |
facility_status | status_id, facility_id, timestamp, congestion_level, occupancy_rate, source_type |
municipalities | municipality_id, name, prefecture, population, contract_plan |
contracts | contract_id, municipality_id, plan_type, annual_fee, start_date, end_date |
sensors | sensor_id, facility_id, sensor_type, install_date, maintenance_status |
congestion_predictions | prediction_id, facility_id, target_time, predicted_level, model_version |
users | user_id, line_id, language, current_lat, current_lng, last_access |
inquiries | inquiry_id, user_id, timestamp, recommended_facility_ids, response_text |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 自治体ダッシュボード地図画面 |
| 2 | 施設別詳細・履歴画面 |
| 3 | 施設スタッフ状況入力画面 |
| 4 | 混雑予測グラフ表示画面 |
| 5 | 住民向けチャットボット画面 |
| 6 | 異常検知アラート管理画面 |
| 7 | 契約・施設マスタ管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（可用性・災害時スケール対応のため） |
| 2 | PostgreSQL+PostGIS（地理空間データ管理に適するため） |
| 3 | TensorFlow（施設カメラ画像解析AI開発のため） |
| 4 | LightGBM/LSTM（時系列混雑予測に実績あるため） |
| 5 | LINE Messaging API（住民接点として利用率高いため） |
| 6 | OpenAI GPT API（多言語対話AI構築を高速化するため） |
| 7 | Mapbox（ヒートマップ地図表示が容易なため） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 発災時システム稼働率99.9%以上、通信断絶時は衛星回線へ3分以内に自動切替 |
| 性能 | 性能: ダッシュボード更新間隔1分以内、同時アクセス1万ユーザーまで遅延3秒以内で応答 |
| セキュリティ | セキュリティ: 通信はTLS1.3で暗号化、個人情報は自治体個人情報保護条例に準拠し匿名化処理 |
| 運用 | 運用: 平時は9-18時サポート、発災時は24時間365日有人窓口体制に切替 |
| 精度維持 | 精度維持: 混雑予測誤差は2年目までに平均15%以内、月次でモデル再学習を実施 |
| データ管理 | データ管理: 行動ログ・画像データは180日保持後に自動削除、匿名化データのみ長期保存 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 施設スタッフがスマホで満・混雑・空きを手入力し、担当者がスプレッドシートとGoogleマップで手動集約して自治体に共有し、情報の集まり方と反応を確かめる | 交通費と通信費程度、外部ツールは無料枠を利用 |
| ②最小システム | 1タップ入力フォームと簡易ヒートマップ画面を組み合わせた最小ダッシュボードを作り、実際の防災訓練で自治体担当者に触ってもらい運用フローを検証する | 外注で数週間分の開発費とクラウド利用料程度 |
| ③本開発 | 画像解析AI・時系列予測モデル・多言語チャットボットを組み込み、複数施設・複数自治体での同時運用に耐える正式版として構築する | エンジニア複数名体制での数か月〜半年分の人件費とAI利用料 |
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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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 |
|---|---|---|
| 帰宅困難者対策条例を制定済みの区市町村防災危機管理課長・係長 | 施設情報集約とダッシュボード導入の意思決定者かつ現場課題の一次情報源 | 都道府県防災会議・帰宅困難者対策協議会の名簿から直接電話・訪問アポ |
| 一時滞在施設に指定されている商業施設・大学の施設管理責任者 | センサー設置可否・現場運用フローの実現性を確認する必要がある | 自治体の一時滞在施設リストから該当施設の総務・施設管理部門へ連絡 |
| NTT東日本・パナソニック防災ソリューション等の防災システムベンダー営業担当 | 既存の防災行政無線・監視カメラ基盤との連携可否を早期に確認するため | 危機管理産業展（東京ビッグサイト）のブースで名刺交換しアポ設定 |
| 危機管理産業展・防災展の出展社担当者及び来場自治体担当者 | 自治体の予算サイクルや導入決裁フローの実情を短期間で多数収集できる | 毎年10月開催の危機管理産業展に出展者・来場者として参加登録 |
| 全国市長会・全国防災協会の事務局担当者 | 会員自治体への紹介・PoC自治体候補の推薦を得られる可能性がある | 団体の事務局窓口に事業紹介資料を送付し面談を依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都内区市町村の防災危機管理課への直接訪問 | 帰宅困難者対策条例を持つ自治体の担当課に電話し「無償のPoCで施設の空き状況を地図に見える化したい、20カ所規模で試したい」と伝えてアポを取る |
| 危機管理産業展など防災系展示会への出展 | ブースでダッシュボードのデモを見せ「今の紙台帳・電話確認をどう変えたいか」を聞き、名刺交換した自治体担当者に後日PoCの提案メールを送る |
| 一時滞在施設を持つ大学・商業施設への打診 | 施設管理部門に「入口にカメラか1タップ入力の端末を無償で試験設置させてほしい」と依頼し、実績づくりのための協力を求める |
| 全国市長会・地域防災協会経由の紹介 | 既存の防災アドバイザーの人脈を通じて協会の会合に呼んでもらい「小規模自治体でも導入できるSaaS型の混雑ナビ」を短時間で紹介する |
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（創業融資） | 創業したばかりの法人・個人事業主 | 自己資金200万円に対して運転資金を借り入れることで、PoC期の人件費や機材費を賄える。融資総額は1,000万円を想定 |
| 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・創業から間もない中小企業者 | 東京都内1区での実証（PoC）に必要な機材費・人件費の一部を助成対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金（商工会議所・商工会） | 小規模事業者 | 自治体営業用のパンフレット作成、展示会（危機管理産業展等）出展費用の一部に充当できる可能性がある |
| IT導入補助金（中小企業庁） | 中小企業・小規模事業者 | ダッシュボードやチャットボットのシステム導入費用の一部が対象になりうる |
| NEDO Deep Techスタートアップ支援事業 | 研究開発型のスタートアップ | 画像解析AI・時系列予測モデルの研究開発フェーズの費用を補う候補になる |
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。
この領域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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です