Who（誰が）
携帯キャリア系人流データ事業者、旅行・観光大手、地図位置情報企業、自治体向けSIerが主な買い手候補となる
対象とする社会課題：自治体単独では把握できない人流データを活用した広域観光連携企画の立案支援
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。
温泉地と歴史街道が県境をまたいでいるだけで、同じ日に両方訪れる観光客がいても、自治体同士は企画を組めない。担当者は2〜3人の兼任で、隣町のデータを見る余裕すらない。人流データはあるのに、それを読み解き企画に変える人がいない。この断絶を埋め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630万円の申請資料も、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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『トラベルメッシュ』は、人口5万〜30万人規模の自治体観光課やDMO職員が使う広域観光企画支援SaaSです。
管理画面にログインすると、携帯基地局データ・宿泊稼働率・SNS位置情報を統合したダッシュボードが表示され、隣接自治体をまたぐ観光客の周遊パターンをAIが自動でクラスタリングして提示します。担当者はチャットに『若年層向け、予算300万円以内で』と入力するだけで、実施時期・想定来訪者数・共同予算配分案まで含む企画書ドラフトが出力されます。隣接自治体とのオンライン会議後は議事録から合意事項をAIが自動抽出し企画書を更新、実施後は効果測定と改善提案まで自動化されるため、兼任2〜3名の観光課職員でも広域連携企画をPDCAで回せるようになります。
日本の基礎自治体の観光担当者は平均2〜3名程度の兼任体制が多く、隣接自治体との連携企画を立てる余力がないまま、単独市町村の名所PRに終始しているケースが大半である。
観光庁の調査では広域周遊促進が政策目標に掲げられているが、自治体間で人流データやアンケート結果を共有する仕組みがなく、感覚や過去慣習に基づく企画立案が続いている。例えば県境をまたぐ温泉地A町と歴史街道B市は観光客の8割が同一日程で両方を訪れているにもかかわらず、共同キャンペーンや周遊バスの企画が組まれていない事例が多い。携帯キャリアやナビアプリの人流データは民間で流通しているが、自治体側にデータ分析人材がおらず、購入しても活用できていない。結果として広域DMO(観光地域づくり法人)の設立数は年々増えているものの、実際の企画運営は形骸化しがちで、予算消化のためのイベントに留まる例が少なくない。
人流データ(携帯位置情報・宿泊稼働率・交通系ICカード利用データ)を時系列解析し、自治体境界をまたぐ移動パターンをクラスタリングして広域周遊の実態を可視化する予測モデルが中核を担う。
自然言語対話AI(LLM)が自治体職員の要望をヒアリングし、条件に応じた企画案・予算配分・スケジュールを自動生成する対話型企画立案エンジンとして機能する。最適化アルゴリズムが複数自治体の予算制約・イベント日程・交通インフラ容量を踏まえた実行可能な連携プランを算出し、実施後は効果測定データを学習に還元して精度を継続的に向上させる。オンライン会議の議事録をNLPで要約・合意事項抽出することで、複数自治体間の調整コストも削減する。
自治体観光課職員やDMO職員が管理画面にログインすると、携帯基地局・GPSアプリ由来の人流データ、宿泊予約サイトの稼働率、SNS投稿位置情報を統合したダッシュボードが表示される。
AIが近隣自治体をまたぐ観光客の移動パターン(滞在時間・移動経路・季節変動)を自動でクラスタリングし、『A町とB市を組み合わせた2泊3日周遊ルート案』のように具体的な連携企画候補を週次で自動生成する。担当者はチャット形式のAIアシスタントに『若年層向けの企画がほしい』『予算300万円以内で』と自然言語で条件を入力すると、AIが過去の類似成功事例と人流予測モデルを照合し、実施時期・想定来訪者数・共同予算配分案までを含む企画書ドラフトを出力する。担当者はドラフトを叩き台に隣接自治体の担当者とオンライン会議を行い、AIが議事録から合意事項を自動抽出して企画書を更新する。実施後は人流データとSNS反応をAIが再分析し、翌期の企画改善案を自動提案する仕組みとし、PDCAを担当者の負担を増やさず回せる体験を提供する。
| 携帯キャリア系人流データを購入したが分析人材不足で未活用(データ購入費のみ計上) | 年間180万円 |
| 単独自治体での名所PRイベント予算(効果測定できず毎年同規模で消化) | 年間500万円 |
| 広域連携企画のための出張・会議調整にかかる職員人件費・出張費 | 年間60万円 |
| DMOの企画運営委託費のうち、実質的に形骸化しているイベント運営分 | 年間300万円 |
| SaaS基本プラン(人口5万〜10万人規模自治体向け) | 月額15万円(年間180万円) |
| SaaS+人流データ従量課金(DMO向け、高精度メッシュデータ利用) | 月額35万円(年間420万円) |
| 広域連携企画成立時の成功報酬(1件あたり、年2〜3件成立想定) | 1件100万円(年間200〜300万円) |
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……
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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。
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基礎自治体の観光担当者は平均2〜3名の兼任体制が多く、単独市町村のPRで手一杯となり、隣接自治体との連携企画に着手する余力がない。
県境をまたぐ温泉地と歴史街道の間で観光客の8割が同一日程で両方を訪れているような明確な周遊需要があっても、自治体間で人流データやアンケートを共有する仕組みがなく、感覚と過去慣習で企画が決まっている。携帯キャリアやナビアプリの人流データは民間で流通しているものの、自治体にデータ分析人材がいないため購入しても活用できず、広域DMOの設立数が増える一方で企画運営が形骸化し、予算消化目的のイベントに留まる例が多い。
検証フェーズ(0-6ヶ月)のパイロット導入と初期AIモデル構築は仕様が固まっていないため準委任契約が適切で、精度検証やデータ連携方式を都度調整しながら進める前提で発注する。
初期商用化フェーズ以降、ダッシュボード機能やチャット企画提案機能などMVP範囲の機能要件が固まった部分は請負契約で範囲・納期・検収基準を明確にし、追加のAIモデル改善やNLP精度向上は準委任で並走させる形が望ましい。発注時は人流データのAPI仕様変更やキャリア側の提供条件変更が納期に影響しやすいため、外部データ提供事業者とのSLA・仕様変更時の契約変更条項を必ず盛り込む。自治体側の年度予算・調達プロセスに合わせた検収時期(3月納品集中)のリスクも契約書上で織り込んでおく。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 基礎自治体観光課の職員(兼任2〜3名体制が中心)、広域DMO・観光協会の企画担当者 |
| セカンダリ | 都道府県観光課の広域連携担当者、地方銀行・地域商社の観光振興担当者(代理店経由の利用者) |
| 管理 | トラベルメッシュ運営会社のカスタマーサクセス担当、人流データ連携基盤の保守を行う自社エンジニア |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 人流データ統合ダッシュボード | 携帯位置情報・宿泊稼働率・SNS投稿データを取得→自治体境界別に集計→ダッシュボードに可視化表示 |
| 広域移動パターンAIクラスタリング | 人流時系列データを入力→AIが滞在時間・経路で自治体間移動をクラスタリング→周遊パターン分類を出力 |
| 広域周遊企画週次自動生成 | 蓄積人流データと過去成功事例→AIが週次で企画候補を演算→企画候補リストを担当者画面に配信 |
| 対話型AI企画立案アシスタント | 担当者の自然言語要望(予算・ターゲット層)を入力→AIが類似事例照合し条件反映→企画書ドラフトを出力 |
| 予算・日程最適化エンジン | 複数自治体の予算枠・日程・交通容量データ→最適化アルゴリズムで制約充足解を算出→実行可能プラン案を出力 |
| オンライン会議議事録AI要約 | 会議音声・文字起こしデータ→NLPで発言要約と合意事項を抽出→合意事項リストを生成 |
| 企画書ドラフト自動更新 | 抽出済み合意事項データ→既存企画書ドラフトへ差分反映処理→更新版企画書を関係自治体に共有 |
| 実施後効果再分析・改善提案 | 実施後の人流・SNS反応データ→AIが効果を再分析→翌期企画改善案を自動生成し提示 |
| 高精度データ従量課金管理 | 追加メッシュ細分化データの利用申請→月間利用量を自動集計→従量課金額を算出し請求データ出力 |
| 自治体間アクセス権限管理 | 自治体担当者のログイン情報→権限マスタと照合認証→許可範囲内のデータ閲覧・編集を制御 |
| 年次効果測定レポート自動生成 | 年間実施企画の人流・予算実績データ→効果分析集計処理→PDF形式レポートを年2回自動出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, prefecture_code, population, plan_type, contract_start_date |
users | id, municipality_id, name, email, role, last_login_at |
flow_data_raw | id, source_type, mesh_code, timestamp, age_group, visitor_count |
accommodation_occupancy | id, municipality_id, facility_id, date, occupancy_rate, avg_price |
cluster_results | id, cluster_id, municipality_ids, stay_duration_avg, route_pattern, season, generated_at |
proposals | id, cluster_id, title, target_segment, budget_amount, schedule_start, schedule_end, status |
meetings | id, proposal_id, held_at, participants, transcript_text, agreed_items |
effect_reports | id, proposal_id, period, visitor_increase_rate, sns_sentiment_score, next_action_suggestion |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・団体選択画面 |
| 2 | 人流ダッシュボード画面 |
| 3 | 周遊クラスタ一覧画面 |
| 4 | AI企画提案チャット画面 |
| 5 | 企画書ドラフト編集画面 |
| 6 | 会議議事録・合意管理画面 |
| 7 | 効果測定レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(EC2/S3/RDS): 自治体データの可用性・実績重視で選定 |
| 2 | PostgreSQL+PostGIS: メッシュ座標・地理空間集計に対応 |
| 3 | Python(pandas/scikit-learn): 人流クラスタリング処理の実装基盤 |
| 4 | LLM API(Azure OpenAI): 官公庁向けセキュリティ要件を満たす対話生成 |
| 5 | Airflow: 人流・宿泊データの日次バッチ連携を管理 |
| 6 | React+TypeScript: ダッシュボードのインタラクティブ表示 |
| 7 | Whisper API: オンライン会議音声の議事録自動文字起こし |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 年間稼働率99.5%以上(月間許容ダウンタイム約3.6時間以内)を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: ダッシュボード初期表示3秒以内、AI週次企画生成バッチは24時間以内に完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 人流データは匿名化・統計処理済みのみ扱い、総務省パーソナルデータガイドラインに準拠 |
| 通信・認証 | 通信・認証: 全通信をTLS1.2以上で暗号化し、自治体担当者ログインは多要素認証を必須とする |
| バックアップ | バックアップ: 日次自動バックアップを実施し、RPO24時間・RTO8時間以内での復旧を目標とする想定 |
| 監査 | 監査: 議事録・企画書の変更履歴を最低3年間保持し、自治体監査対応のログ出力機能を備える |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | AIなしで、キャリア各社の公開レポートや観光庁統計を人手で集め、表計算ソフトで周遊パターンを整理し、手作業で企画書ドラフトを作って自治体担当者に見せて反応を確認する | ほぼ代表者の人件費のみで、AI利用料と自治体への訪問交通費程度 |
| ②最小システム | 既存のLLM APIとノーコードツールを組み合わせ、チャット形式で企画案を自動生成する簡易プロトタイプを作り、少数のパイロット自治体に実際に使ってもらって精度と反応を確かめる | 外注開発で数か月分の費用と、小規模な人流データ購入契約分 |
| ③本開発 | 人流データ提供事業者とAPI連携し、クラスタリングモデルと予算最適化アルゴリズムを本格実装、複数自治体が同時利用できるSaaS基盤として構築する | データ利用契約とクラウドインフラ構築にまとまった投資が必要な段階 |
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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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……
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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……
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5〜15万人規模の基礎自治体の観光課長・観光係長(兼任体制の担当者) | 現場の企画立案の余力不足とデータ活用ニーズの実態を直接確認できる | 全国DMO協議会や都道府県観光課の紹介、または観光庁の広域周遊促進事業説明会で接触 |
| 広域観光地域づくり法人(DMO)の事務局長・事務局次長 | 複数自治体をまたぐ企画の意思決定権と予算執行権を持つ実務上の窓口 | 観光庁登録DMO一覧から該当法人を抽出し、事務局へ直接アポイント依頼 |
| 携帯キャリア系人流データ提供事業者(NTTドコモ・インサイトマーケティング等)の法人営業担当 | API連携条件・データ卸価格・匿名加工処理の範囲を初期段階で確定する必要がある | 各社の法人向けデータ提供窓口(Webフォーム)から資料請求・商談設定 |
| 都道府県観光課の広域連携担当職員 | 市町村への紹介経路と連携協定締結の可否を判断する上位機関の窓口 | 観光庁の広域観光周遊促進事業の担当課を経由し、都道府県観光課へ紹介依頼 |
| 地方銀行の地域振興部・地域創生室の担当者 | 自治体・DMOへの代理店的な紹介チャネルと補助金活用支援の連携が見込める | 地方銀行の地域振興部門の公開窓口またはDMO経由での紹介依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県観光課経由の紹介 | 県の観光振興課に「広域連携に悩む市町村の観光担当者を紹介してほしい」と依頼し、県主催の観光会議に同席させてもらう |
| 全国のDMO協議会への直接営業 | DMO関係者が集まる観光庁関連の勉強会・協議会に参加し、「人流データで周遊企画を自動生成するツールのパイロットを募集中」と直接声をかける |
| 地方銀行・地域商社の代理店ルート | 地域振興部門の担当者に「取引先の自治体・DMOに紹介してもらえないか」と持ちかけ、地銀の地域活性化セミナーに登壇させてもらう |
| 大学観光学部研究室との共同検証 | 観光データ分析を研究する教員に「データ検証に協力してほしい、その紹介先の自治体をパイロットにしたい」と共同研究の形で依頼する |
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・スタートアップ支援資金（創業融資） | 法人設立から間もない代表者（自己資金を用意していること） | 自治体向けSaaSはデータ利用契約費・クラウド構築費など初期費用がかさむため、運転資金の融資（合計 630万円）で着金までのつなぎとデータ調達費をカバーする候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の上限あり、法人・個人事業とも対象） | DMO協議会向けの営業資料作成やウェブサイト・展示会出展など販路開拓費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供する中小企業・小規模事業者 | ダッシュボードやAI企画提案機能をITツールとして登録できれば、自治体側の導入コスト負担を下げる訴求材料になり、営業時の説明にも使える |
| 観光庁 広域周遊観光促進のための補助事業（広域観光周遊促進事業費補助金等） | 広域連携を行う自治体・DMO・民間事業者 | 自治体の単年度予算の壁を越える契約提案の際、この補助金の活用支援を営業トークに組み込むことで導入のハードルを下げられる |
| 東京都創業助成事業（都道府県・市区町村の創業支援制度の一例） | 都内等で創業予定・創業初期の中小企業者 | 本社所在地の自治体の創業助成を活用できれば、人流データ解析エンジニアの人件費や事務所賃料など創業初期費用の一部をカバーできる候補になる |
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DX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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。