Who（誰が）
全国約1,700自治体のスポーツ振興課・観光課職員、および買収を検討する官公庁コンサル・地方銀行・広告代理店などの事業会社
対象とする社会課題：自治体がスポーツ大会誘致の経済効果・投資対効果を客観的に試算できない
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5万人規模の自治体には大会誘致の効果を試算する専任担当がいない。外部のシンクタンクに委託すれば数百万円と数ヶ月を要するため、実際に事前試算が行われる案件は一部にとどまる。結果として効果の低い大会に補助金が投じられ、効果の高い大会が予算不足で見送られるミスマッチが常態化している。データではなく勘と前例に頼らざるを得ない庁内の意思決定に、数分で根拠あるレポートを届けたい。
※ 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600万円の申請資料も、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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※ 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。
『Impact Nav』は、市町村・都道府県のスポーツ振興課職員がブラウザ上のフォームに大会種目・開催期間・参加者数見込み・会場情報を入力するだけで、AIが過去3,000件超の大会実績データと地域の宿泊・交通・商業統計を照合し、宿泊需要や飲食消費額、経済波及効果を数分で試算するサービスです。
職員はチャット画面で「参加者を1000人増やしたら」「隣県と誘致合戦になったら」といった条件を追加入力でき、AIが即座に複数パターンの比較レポートを作成します。従来は外部シンクタンクに150万〜400万円・数ヶ月かけて依頼していた効果測定が、議会提出用スライドやPDFまでそのまま出力される形で3営業日以内に手元に届くようになり、担当者は根拠のある数字を持って庁内決裁や議会答弁に臨めるようになります。
全国の市町村・都道府県のスポーツ振興課は年間数千件のマラソン・自転車・球技大会等の誘致提案を受けるが、経済波及効果や宿泊需要増を裏付けるデータがなく、庁内説明や議会答弁は前例踏襲や勘に依存している。
人口5万人規模の自治体では専任の分析担当がおらず、外部のシンクタンクに委託すると1回の効果測定に150万円〜400万円・数ヶ月かかるため、実際に事前試算が行われるのは年間誘致案件の1割未満と推計される。結果として費用対効果の低い大会に補助金（平均300万〜1000万円）を投じたり、逆に効果の高い大会を予算不足で見送るミスマッチが常態化している。総務省・スポーツ庁のデータでも大会誘致補助の効果検証を定量的に行っている自治体は限定的で、担当職員（多くが2〜3年で異動する一般行政職）が毎回ゼロベースで資料を作る非効率も課題である。誘致競争が激化する中、意思決定の速度と根拠の質が自治体間の差を広げている。
予測モデル（勾番配ブースティング・時系列回帰）が大会属性・地域統計・過去実績データから経済波及効果（直接効果・間接効果・誘発効果）を回帰的に試算する。
自然言語対話AI（LLM）が職員のシナリオ質問に応答し、条件変更に応じた再試算とレポート文章生成を自動化する。最適化アルゴリズムが複数大会の誘致候補が競合する場合の予算配分・優先順位付けを提案する。継続学習パイプラインが自治体からの事後実績データを取り込み、地域別・種目別の予測精度をモデルごとに自動更新する。
自治体のスポーツ振興課職員が、大会概要（種目・規模・開催期間・参加者数見込み・会場）をWebフォームまたはチャットで入力すると、AIが過去の類似大会データベース（開催実績3,000件超）と地域の宿泊・交通・商業統計を照合し、参加者数・観戦者数・宿泊需要・飲食消費・メディア露出効果を含む経済波及効果を数分で試算する。
職員はAIとの対話形式で「参加者を1000人増やした場合」「隣県から誘致合戦になった場合」等のシナリオを追加入力し、複数パターンの比較レポートを自動生成できる。生成されたレポートはPDF・議会提出用スライド形式で出力され、庁内決裁や議会説明にそのまま使用可能な体裁に整形される。過去に自治体が実施した誘致案件の実績データ（実際の宿泊者数・消費額等）を事後入力すると、AIの予測モデルが自動で再学習され地域特性への適合度が継続的に向上する。導入自治体間でのベンチマーク比較機能により、近隣自治体の誘致動向や補助金水準も参考情報として提示される。
| 外部シンクタンクへの効果測定委託費（1件あたり） | 150万円〜400万円/件 |
| 効果不明のまま投じる誘致補助金のミスマッチ損失（低効果大会1件あたり） | 300万円〜1,000万円/件 |
| 職員による資料作成の残業・人件費（1案件あたり延べ20〜30時間） | 年間換算で約60万円〜90万円相当（複数案件対応の場合） |
| 議会答弁準備のための外部有識者・コンサル依頼費 | 20万円〜40万円/件 |
| 小規模自治体プラン（人口5万人未満想定） | 36万円/年 |
| 中規模自治体プラン（人口5〜20万人想定） | 72万円/年 |
| 大規模自治体プラン（人口20万人以上・カスタム連携含む） | 144万円/年（初期API連携費20万〜80万円は別途） |
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人口5万人規模の自治体には専任の分析担当がおらず、年間数千件届く大会誘致提案のうち事前試算が行われるのは1割未満にとどまっている。
外部委託は1件150万〜400万円・数ヶ月を要するため実質的に選択肢にならず、担当職員（2〜3年で異動する一般行政職）が毎回ゼロベースで資料を作る非効率が続いている。結果として費用対効果の低い大会に平均300万〜1000万円の補助金が投じられる一方、効果の高い大会が予算不足で見送られるミスマッチが常態化している。誘致競争が激化する中、意思決定の速度と根拠の質の差が自治体間の格差を広げており、定量的な試算を短時間・低コストで提供する仕組みが必要とされている。
MVP開発は要件が流動的でAIモデルの精度検証を繰り返しながら進める性質が強いため、準委任契約が適している。
特に予測モデルのチューニングやLLM対話部分は開発途中で仕様変更が頻発しやすく、請負での固定範囲契約にすると追加費用交渉が都度発生し関係が悪化しやすい。ただしPDF・スライド出力フォーマットなど仕様が固まりやすい部分は請負での個別発注に切り出すことも検討する。発注時は予測誤差率20%以内という数値目標の達成責任を開発会社にどこまで負わせるか（データ品質起因の誤差は発注者側の責任とする等）を契約書上で明確に切り分けておくことが重要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 都道府県・市町村のスポーツ振興課・観光課の担当職員（大会誘致の効果試算・議会説明資料作成を行う一般行政職） |
| セカンダリ | 財政課・企画課職員（庁内決裁時に試算根拠を確認する立場）、議会事務局（説明資料を受け取る側） |
| 管理 | Impact Nav運営会社のカスタマーサクセス担当（自治体アカウント管理・モデル精度モニタリング・事後データ入力サポートを行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 大会概要入力フォーム | 職員が種目・規模・期間・参加者数・会場を入力→AIが必須項目を検証→試算用データを生成 |
| 経済波及効果試算エンジン | 大会属性と地域統計を入力→勾配ブースティングで直接・間接・誘発効果を回帰→数値レポートを出力 |
| シナリオ対話機能 | 職員が「参加者1000人増」等を対話入力→LLMが条件を解析し再試算を指示→回答文と数値を返す |
| 複数シナリオ比較レポート生成 | 複数試算結果を入力→AIが差分と根拠を要約→比較表形式のレポート文章を出力 |
| 議会提出用資料出力 | 確定レポートを選択→システムが庁内様式に整形→PDF・スライド形式で出力 |
| 事後実績データ登録 | 職員が実際の宿泊者数・消費額を入力→継続学習パイプラインが差分学習→予測モデルを自動更新 |
| 誘致案件優先順位提案 | 複数候補大会と予算上限を入力→最適化アルゴリズムが配分案を計算→優先順位付きリストを出力 |
| 近隣自治体ベンチマーク比較 | 自治体IDを指定→匿名化統計DBを照合→近隣自治体の誘致規模・補助金水準を提示 |
| 過去大会データベース管理 | 運営者が新規大会実績を登録→重複・欠損をチェック→3,000件超のDBを更新 |
| 地域統計API連携設定 | 自治体担当が観光・交通統計のAPIキーを登録→システムが定期取得→試算用データに反映 |
| 利用者権限・自治体アカウント管理 | 管理者が職員アカウントを発行→役職別に閲覧・編集権限を設定→操作ログを記録 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, prefecture_code, plan_type, contract_start_date |
events | event_id, municipality_id, event_type, scale, period_start, period_end, expected_participants, venue |
historical_events | history_id, event_type, region_code, participants_actual, spectators_actual, lodging_nights, consumption_amount, media_exposure_score |
simulations | simulation_id, event_id, scenario_name, input_params_json, predicted_lodging, predicted_consumption, predicted_direct_effect, predicted_indirect_effect, created_at |
actual_results | actual_id, event_id, lodging_actual, consumption_actual, participants_actual, reported_at, reported_by |
reports | report_id, simulation_id, format_type, file_path, generated_at, status |
regional_stats | region_code, year, lodging_capacity, transport_index, commercial_sales, population_density |
benchmark_subscriptions | subscriber_id, organization_name, contract_type, annual_fee, data_scope, contract_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 大会情報入力フォーム |
| 2 | AIシナリオ対話画面 |
| 3 | 試算結果ダッシュボード |
| 4 | 複数シナリオ比較画面 |
| 5 | レポート出力プレビュー |
| 6 | 事後実績データ入力 |
| 7 | ベンチマーク比較画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（自治体向けセキュリティ要件に対応した実績多数） |
| 2 | LightGBM（勾配ブースティングで表形式データの回帰精度が高い） |
| 3 | Python/FastAPI（機械学習パイプラインとAPI開発の親和性） |
| 4 | OpenAI API（対話型シナリオ生成と文章化を高速実装） |
| 5 | PostgreSQL（統計データと時系列データの管理に適合） |
| 6 | React（フォーム入力とダッシュボードのUI構築効率） |
| 7 | Puppeteer（PDF・議会用スライド自動生成の実装容易性） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 年間稼働率99.5%以上（議会前の集中利用期間を含む）を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: 試算リクエストから結果表示まで平均5分以内、95パーセンタイルで10分以内の目安 |
| セキュリティ | セキュリティ: 自治体データは通信・保存とも暗号化（TLS1.2以上、AES256）し、ISMAP準拠を目指す想定 |
| 予測精度 | 予測精度: 導入18ヶ月以内に主要指標（宿泊者数・消費額）誤差率20%以内を維持する運用目標 |
| バックアップ | バックアップ: 自治体入力データ・実績データは日次バックアップ、復旧目標RPO24時間・RTO8時間の想定 |
| 同時アクセス | 同時アクセス: ピーク時（議会前・年度末）に自治体300件×同時50セッションを想定した負荷設計 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 職員から受け取った大会概要をもとに、担当者が既存の政府統計や過去大会資料を手作業で照合し試算レポートを作成、内容が庁内決裁や議会説明で使える体裁かを自治体担当者に確認する | 人件費と資料購入費のみで、外部発注はしない水準感 |
| ②最小システム | Webフォームで大会概要を入力すると、簡易な回帰モデルとテンプレートでレポート素案を自動生成する仕組みを作り、複数自治体で試算結果の精度と使いやすさを検証する | AI利用料とフォーム開発の外注費が中心で、外注で数か月分の予算感 |
| ③本開発 | 対話型AIによるシナリオ再試算、PDF・議会提出用スライドの自動出力、事後実績データを取り込む継続学習パイプラインまでを含む正式版SaaSとして構築する | データサイエンティストと営業担当の人件費を含む、本格的な外注・開発予算感 |
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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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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5万人規模市のスポーツ振興課長または課長補佐（誘致案件の実務担当者） | 年間案件数・現行の試算方法・決裁フローの実態を把握し課題仮説を検証するため | 総務省地方創生人材支援制度や自治体職員向けセミナーの名簿経由で紹介依頼 |
| 都道府県庁の観光スポーツ局・大会誘致予算担当（国体・大型大会所管） | 国体・国際大会クラスの高額案件での詳細レポート需要と予算規模を確認するため | スポーツ庁の地域スポーツ大会補助金交付先リストから所管課に直接電話・訪問打診 |
| 地方自治情報センター（J-LIS）のシステム調達・標準化担当者 | 自治体SaaS調達の標準仕様やセキュリティ要件、共同調達の可能性を確認するため | J-LIS主催の自治体DX関連セミナー・展示会への出展・登壇を通じ接点を作る |
| 地方銀行（地域振興部・法人営業部）の自治体担当ライトマネージャー | 地銀の自治体向けコンサル案件との連携可能性とチャネル紹介を打診するため | 地銀の地域活性化ファンドや産学官連携イベントの窓口経由で面談設定 |
| 日本スポーツツーリズム推進機構の事務局担当者 | 全国の誘致案件情報・自治体ネットワークへのアクセスとPoC協力先の紹介を得るため | 同機構の会員自治体向け勉強会・分科会に企画持ち込みで参加打診 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 総務省・スポーツ庁関連の研究会・勉強会 | スポーツ振興課の担当者が集まる勉強会に参加し、まずは無料の試算デモを見せて感想をもらう形で複数の自治体に声をかける |
| 都道府県体育・スポーツ振興課への紹介営業 | 既存の知人やアドバイザーの伝手をたどり、まずは無償トライアルとして一つの誘致案件の試算を任せてもらえないか依頼する |
| 自治体総合フェア・行政向け展示会への出展 | ブースで実際のレポート出力画面を見せ、その場で来場者の自治体の直近の誘致案件について仮の試算を行い体験してもらう |
| 地方銀行の地域振興部門との連携 | 地銀の担当者に取引先自治体への同行訪問を依頼し、議会説明資料の自動生成という具体的な使い道を軸に紹介してもらう |
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） | 新たに法人を設立して事業を始める代表者 | 運転資金の融資枠が 600万円 まで検討できるため、設立直後の人件費や外部データ購入費など先行投資を賄う土台になる候補 |
| 信用保証協会の創業関連保証制度 | 公庫融資に加えて民間金融機関からの追加融資を検討する創業者 | 公庫融資だけでは設備・データ調達費が不足する場合に、保証付き融資で資金調達の幅を広げる候補になる |
| IT導入補助金（サービス等生産性向上IT導入支援事業） | SaaS型システムを開発・導入する中小企業・小規模事業者 | 予測モデルやレポート自動生成機能の開発費・外部データ連携費の一部を補助対象にできる可能性がある候補 |
| 自治体の創業助成事業（例: 東京都中小企業振興公社の創業助成事業） | 本社を置く自治体内で創業する事業者 | 自己資金 100万円 に加えて、設立初期の広報・営業活動費を補う候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 販路開拓・広報活動を行う小規模事業者 | 自治体向け展示会出展費や提案資料作成費など、営業活動の立ち上げ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。
自治体向けSaaS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。
※ バッジは閲覧・登録などの自動集計にもとづく相対表示です。