Who（誰が）
自治体の公共施設マネジメント担当職員2〜3名、財政課・企画課・議会・住民が意思決定に関与する
対象とする社会課題：人口減少下で老朽化した公共施設をどう統廃合するかの意思決定支援
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。
統廃合の判断が「なんとなく古いから」「声の大きい住民の意見だから」で決まってしまう現場を、これ以上増やしたくない。人口推計も維持費も各課に散らばったままでは、担当職員は板挟みになり、住民は納得できない。誰が見ても筋の通る根拠を、半年かけずに用意できる仕組みが必要だと考えた。
※ 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880万円の申請資料も、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、この事業の市場規模・収益モデル・ロードマップを読み込んだAIチャットが開き、資料の素案をその場で作成します。事業計画書やピッチ資料、要件定義書まで、必要な資料をすぐに書き出せます。
※ 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。
自治体の公共施設マネジメント担当職員が、固定資産台帳・利用者数・光熱費・修繕履歴・町丁目別人口推計をクラウドのダッシュボードにアップロードすると、AIが施設ごとの将来20年間の利用需要と維持コストを予測し、統廃合候補や複合化案を自動で複数パターン提示します。
担当者は「小学校区で児童数が20%減った場合の再編案」のようにチャットで条件を投げるだけで、財政効果とサービス圏域カバー率の試算がその場で返ってきます。生成された案は地図付きの住民説明会資料やFAQ案としてそのまま出力でき、Excelと紙の稟議で半年〜1年かかっていた検討作業を6〜8週間程度に短縮する体験を提供します。
全国の自治体は1970〜80年代に集中整備した公民館・小中学校・図書館・体育館などの公共施設の老朽化に直面しており、総務省推計では今後30年で更新費用が現有施設維持だけで累計約1.5倍に膨張するとされる。
一方で人口減少により利用率は年々低下し、人口5万人規模の市でも公共施設の延床面積人口比が全国平均を上回るケースが多い。自治体の施設所管課は財政課・企画課・地域住民の意見を個別に調整する必要があり、担当職員2〜3名がExcelと紙の稟議で統廃合案を作成するため、1施設あたりの検討に半年〜1年を要する。住民説明会では「なぜこの施設が対象なのか」という根拠が定性的な説明にとどまり、合意形成が難航し計画凍結や炎上に至る例が多い。人口推計・利用実績・維持費データは各課に分散し統合分析されておらず、客観的な優先順位付けができないことが未解決の核心である。
人口推計エンジンは国勢調査・住民基本台帳データと機械学習による時系列予測（LSTM/勾配ブースティング）で町丁目単位の将来人口・年齢構成を算出する。
最適化エンジンは施設配置・統廃合パターンを整数計画法・遺伝的アルゴリズムで探索し、維持費削減額とサービス圏域カバー率のトレードオフを可視化する。自然言語対話AI（LLM）は職員からの条件変更依頼をシナリオパラメータに変換し、住民説明会向け資料やFAQ、議会答弁想定問答を自動生成する。異常検知AIは修繕履歴・点検データから施設の老朽化進行を予測し、優先度スコアに反映する。
自治体の公共施設マネジメント担当職員がクラウド上のダッシュボードに固定資産台帳・利用者数・光熱費・修繕履歴・町丁目別人口推計データをアップロードすると、AIが施設ごとに将来20年間の利用需要・維持コスト・老朽化リスクを予測し、統廃合候補と再編シナリオ（複合化・廃止・存続）を複数パターン自動生成する。
担当者はチャット型インターフェースで「小学校区単位で児童数が20%減る場合の再編案」のような条件を自然言語で問い合わせ、AIがシナリオ別の財政効果とサービス圏域カバー率を即座に試算して提示する。生成された案は住民説明会用に、地図上でカバー圏域の変化や利用者への影響を可視化した資料として自動出力され、質疑応答想定FAQもAIが下書きする。最終的に議会・住民との合意形成プロセスをAIが生成した根拠データで裏付けることで、検討期間を半年から6〜8週間程度に短縮する体験を提供する。
| 利用率20%以下の公民館・集会所（10施設想定）の年間維持費 | 年額約3,000万円（1施設あたり約300万円想定） |
| 統廃合案検討にあたる担当職員2〜3名の半年〜1年分の人件費（Excel・紙稟議作業分） | 年額約600万〜900万円（人件費600万円/人×0.5〜1年換算） |
| 住民説明会の炎上・計画凍結による再委託コンサル費用（年1〜2回発生想定） | 年額300万〜600万円 |
| 老朽化見逃しによる突発修繕費（異常検知未実施の場合の緊急対応分） | 年額約1,000万円想定 |
| SaaS月額利用料（施設数300棟想定） | 月額約30万円（年額360万円） |
| 導入・データ連携支援フィー（初年度のみ） | 一括500万円（初年度単発） |
| 住民合意形成オプション（説明会資料・FAQ自動生成） | 月額8万円（年額96万円） |
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。
公民館・小中学校・図書館などの公共施設は1970〜80年代の集中整備分が一斉に老朽化を迎えており、総務省推計では今後30年の更新費用が現有施設維持だけで累計約1.5倍に膨張する見込みである。
一方で施設所管課・財政課・企画課・住民の意見調整はExcelと紙の稟議に頼っており、担当職員2〜3名で1施設の検討に半年〜1年を要している。住民説明会では「なぜこの施設が対象なのか」という根拠を定性的にしか説明できず、合意形成が難航して計画凍結や炎上に至る例が多い。人口推計・利用実績・維持費データが各課に分散し統合分析されていないため、客観的な優先順位付けができないことが最大のボトルネックである。
初期の実証フェーズ（0-6ヶ月）は人口推計・最適化アルゴリズムの精度検証が主目的で仕様が固まっていないため準委任契約が適する。
正式版開発フェーズ以降はSaaSダッシュボード・LLM対話機能など機能要件を確定できる部分が増えるため、機能単位で要件定義書を切り分けて請負契約に移行することを推奨する。自治体データ形式のばらつきによる連携工数増加リスクがあるため、導入支援フィー（300万〜800万円）部分は準委任または工数上限付きの契約とし、想定超過時の追加見積り条件を事前に契約書へ明記すること。ISMAP準拠等のセキュリティ要件は納品物の検収基準に含め、発注前に自治体側のセキュリティポリシー（例：庁内LAN分離、個人情報の外部持ち出し制限）を確認しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体の公共施設マネジメント担当職員（施設所管課・企画課、2〜3名体制が多い） |
| セカンダリ | 財政課職員、議会関係者、住民説明会に参加する地域住民 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当・自治体側の情報システム部門管理者（データ連携設定・権限管理を担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| データ取込・標準化機能 | 固定資産台帳・GIS・人口データをCSV/API入力→形式変換・名寄せ→統合DBへ登録 |
| 町丁目別人口推計エンジン | 国勢調査・住民基本台帳データ入力→LSTM/勾配ブースティングで予測→20年分人口推計を出力 |
| 施設別維持コスト予測機能 | 光熱費・修繕履歴入力→回帰モデルで将来費用算出→施設別20年コスト曲線を出力 |
| 老朽化リスク異常検知機能 | 点検・修繕履歴データ入力→異常検知AIが劣化進行を予測→優先度スコアを出力 |
| 統廃合シナリオ最適化エンジン | 施設属性・人口推計入力→整数計画法/遺伝的アルゴリズムで探索→複数再編案を出力 |
| サービス圏域カバー率算出機能 | 施設配置案・人口分布入力→GIS距離計算→圏域カバー率と影響人口を出力 |
| 自然言語シナリオ問い合わせ機能 | 職員の自然文条件入力→LLMがパラメータへ変換→該当シナリオの試算結果を表示 |
| 財政効果シミュレーション機能 | 再編案選択→維持費削減額・投資回収年数を計算→比較表とグラフを出力 |
| 住民説明会資料自動生成機能 | 選択シナリオ入力→LLMが地図・グラフ・説明文を編集→PDF/PPT資料を出力 |
| 想定質問FAQ・議会答弁自動生成機能 | シナリオデータ入力→LLMが想定質疑を生成→FAQ・答弁想定問答集を出力 |
| 進捗管理・承認ワークフロー機能 | 担当者が検討状況を入力→承認ステータスを更新→関係課へ通知・履歴を記録 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, budget_cycle, prefecture_code, contract_plan, contact_dept |
facilities | facility_id, municipality_id, name, type, address, floor_area, built_year, lat, lng |
facility_usage | usage_id, facility_id, fiscal_year, user_count, operating_days, utilization_rate |
facility_maintenance | maintenance_id, facility_id, inspection_date, repair_cost, degradation_score, next_repair_est |
population_forecast | forecast_id, municipality_id, chome_code, year, age_group, population_est, mape |
scenarios | scenario_id, municipality_id, name, type, created_by, cost_saving_est, coverage_rate |
scenario_facilities | scenario_facility_id, scenario_id, facility_id, action_type, phase_year |
users | user_id, municipality_id, name, role, email, last_login |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・自治体選択画面 |
| 2 | 施設ポートフォリオダッシュボード |
| 3 | 施設一覧・詳細画面 |
| 4 | データアップロード管理画面 |
| 5 | AIチャット条件問合せ画面 |
| 6 | 再編シナリオ比較画面 |
| 7 | 住民説明会資料出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（ISMAP準拠取得済で自治体調達要件を満たす） |
| 2 | PostgreSQL/PostGIS（町丁目単位の地理空間データ管理に対応） |
| 3 | Python/LightGBM/LSTM（人口・利用需要の時系列予測に実績） |
| 4 | Google OR-Tools（施設配置の整数計画法最適化を実装容易） |
| 5 | LLM API（GPT-4系、条件変換とFAQ生成の自然言語処理） |
| 6 | Next.js/React（自治体職員向けUIの迅速な画面実装） |
| 7 | MapLibre GL JS（サービス圏域カバー率の地図可視化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上（年間ダウンタイム約44時間以内）を目標とし、月次自治体向け稼働報告を実施する想定 |
| 性能 | 性能: シナリオ最適化計算は施設数1000棟規模で1回あたり30秒以内に結果を返す目安 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠のクラウド基盤を採用し、住民個人情報を含むデータは暗号化（TLS1.2以上・保存時AES256）で保護する想定 |
| データ精度 | データ精度: 人口推計モデルのMAPEを2年目までに8%以内に改善する目標値を運用KPIとして監視 |
| 拡張性 | 拡張性: 契約自治体数が100団体に達してもレスポンス劣化率10%以内に収まる設計を目安とする |
| 運用 | 運用: データ連携バッチは夜間1回/日の想定で実行し、障害発生時は4時間以内の一次対応を目標とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 対象自治体からもらった固定資産台帳・利用者数・人口推計データを表計算とBIツールで手動分析し、統廃合シナリオを人力で作って担当課に提示し、反応を確かめる | 自分の作業時間と交通費、簡易なBIツール利用料の範囲 |
| ②最小システム | ノーコード・低コードツールと外部AI APIを組み合わせ、人口推計と最適化配置の簡易版をダッシュボード化し、モデル自治体で条件を変えたシナリオ出力を試す | 外部AI利用料とノーコードツールの月額利用料が中心、外注は最小限 |
| ③本開発 | LLM対話機能・住民説明会資料の自動生成・異常検知AIまで含めた正式版SaaSを外部開発チームに発注し、複数自治体でのパイロット運用に耐える形に仕上げる | 外注開発で数か月分の費用、加えてクラウドインフラとセキュリティ認証取得費が別枠で発生する規模 |
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。
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3〜10万人規模市の公共施設マネジメント担当課長(企画財政部門) | 施設統廃合の実務課題・データ分散の実態を直接把握できる意思決定関与者 | 総務省公共施設等総合管理計画の公表資料から担当課を特定し電話・メールでアポ取得 |
| 総務省自治財政局財務調査課(公共施設等総合管理計画所管)の担当官 | 国の政策方向性・交付金要件・全国の取組状況を把握し正当性を担保するため | 総務省HPの問い合わせ窓口経由、または地方自治体経由で紹介を依頼 |
| 全国市長会・全国町村会(地方三団体)の政策部・調査部担当者 | 自治体横断の勉強会開催や複数自治体への紹介ルートを持つキーパーソン | 地方三団体主催の研修会・委員会に参加し名刺交換後に個別面談を依頼 |
| 固定資産台帳ベンダー(JIP、日立公共システム等)の自治体営業責任者 | 既存顧客基盤への代理店提携・データ連携の技術的整合性を確認するため | 業界展示会(自治体総合フェア等)のブースで名刺交換し提携商談を申し込む |
| 内閣府地方創生推進事務局デジタル田園都市国家構想交付金担当窓口 | 自治体の予算化を後押しする交付金要件・申請スケジュールを確認するため | 内閣府HPの交付金公募要領記載の問い合わせ先へ直接連絡 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元同僚・知人の自治体職員 | 「公共施設の統廃合検討を効率化する仕組みを作っている、実際どのくらい大変か聞かせてほしい」と率直に頼み、まずは情報収集の対話から始める |
| 地方三団体（全国市長会・全国市議会議長会等）の勉強会 | 公共施設マネジメント計画の見直しをテーマにした勉強会に参加し、担当課の実務者に「困りごとを聞かせてほしい」と個別に声をかける |
| 固定資産台帳・GISベンダーの営業担当 | 「台帳データを使った先の統廃合検討でお困りの自治体があれば、無償で試算だけ手伝わせてほしい」と伝え、既存の顧客リストから紹介をもらう |
| 公共施設マネジメント関連の展示会・セミナー | ブースや名刺交換の場で「今の検討期間・稟議の進め方を教えてほしい、御礼に簡易な人口推計レポートを作る」と持ちかける |
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 | 実績の少ない創業者・創業まもない法人 | 自治体向けSaaSは受注まで時間がかかりやすく、開発人件費とセキュリティ認証取得費を先行して支払う必要があるため、880万円 の枠で当初半年から1年の運転資金を確保する候補になる |
| 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） | 地方三団体の勉強会や公共施設マネジメント関連の展示会への出展費、住民説明会資料のサンプル制作費など、営業・販路開拓の費用に充てられる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（各自治体の同種の創業助成金を含む） | 創業初期の中小企業・法人 | 代表1名体制からデータサイエンティストやGISエンジニアを採用する段階で、人件費・専門家活用費の一部助成として候補になる |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業） | 研究開発型のスタートアップ | 人口推計エンジンや最適化エンジンの研究開発は制度趣旨に合致しやすく、開発費の一部を外部資金でまかなう候補になる |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | 地方公共団体（顧客である自治体側が申請） | 自社が直接受給する制度ではないが、顧客の自治体が導入予算をこの交付金で確保するケースが想定され、営業提案時に予算編成サイクルの壁を越える説明材料として使える |
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。