Who（誰が）
全国1,741の都道府県・市区町村の環境部局・防災危機管理部局担当職員、および災害廃棄物処理を受託する産廃処理業者・建設コンサルタント
対象とする社会課題：災害廃棄物仮置場の運営混乱による復旧遅延
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。
大規模災害のたびに、経験のない自治体職員が仮置場の設計をゼロから手探りで行い、その間住民は道路脇や自宅敷地に廃棄物を置かざるを得ない。搬入量予測や区画設計の標準化されたノウハウがないまま、火災や悪臭といった二次被害のリスクも見過ごされてきた。誰が担当になっても迷わず動ける仕組みを、発災前から届けておきたい。
※ 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950万円の申請資料も、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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ヤードナビは、大規模災害発生時に自治体が数日以内に設置しなければならない災害廃棄物仮置場の設計・運営をAIで支援するシステムです。
防災担当職員は被害想定エリアや罹災証明申請件数を入力するだけで、AIが過去約80件の災害事例データから搬入量を時系列予測し、必要面積・搬入口数・分別区画数を自動算出します。地図画面で候補地（公園・グラウンド等）を選ぶと、衛星画像解析により渋滞リスクや排水条件を評価したレイアウト図面が自動生成されます。運用開始後はドローン空撮とナンバー読取カメラで搬入状況をリアルタイム可視化し、区画満杯時にはチャットで「区画を増やしたい」と伝えるだけで拡張案が提示されます。従来3日かかっていた設計作業を半日に短縮し、現場の試行錯誤と二次被害リスクを減らします。
大規模災害発生時、自治体は発災後数日以内に仮置場を設置・運営する必要があるが、多くの担当職員は経験がなく、搬入量予測や区画設計の知見を持たない。
環境省統計では過去の大規模水害・地震で発生した災害廃棄物量は熊本地震で約311万トン、西日本豪雨で約190万トンに達し、仮置場の飽和・混雑・分別不徹底による二次処理コスト増大が常態化している。特に人口10万人規模の中小自治体では専門職員が1〜2名しかおらず、過去事例を参照した手作業でのレイアウト設計に数日を要し、その間住民は道路脇や自宅敷地に廃棄物を放置せざるを得ない。仮置場の動線・区画設計の失敗は火災・悪臭・害虫発生などの二次被害にも直結するが、標準化されたノウハウやツールが整備されていないため、毎回ゼロから試行錯誤している状況が続いている。
需要予測AIは全国の過去災害廃棄物発生量データ（環境省・国交省統計、約80件の災害事例）と建物被害推計モデルを学習し、地域特性を踏まえた搬入量・搬入ピーク時期を時系列予測する。
最適化AIは候補地の面積・地形・アクセス道路幅員データを用いて分別区画配置と搬入動線を線形計画法・遺伝的アルゴリズムで最適化し、レイアウト図面をCAD形式で自動出力する。画像解析AIはドローン空撮・監視カメラ映像から積載物の種類（木くず・金属・混合物等）と区画充填率を自動判定し、誤分別を検知して現場職員へ通知する。対話AI（LLMベース）は自治体担当者からの自然言語による問い合わせ（「区画を増やしたい」「搬入車両が集中している」等）に対し、最適化AIの再計算結果を分かりやすく要約して回答する。
自治体の防災担当者は発災後、被害想定エリア・建物棟数・罹災証明申請状況などの初期データをヤードナビの入力フォームまたはAPI連携で投入するだけで、AIが過去の類似災害データ（建物被害率と廃棄物発生量の相関モデル）から搬入量を時系列予測し、仮置場の必要面積・搬入口数・分別区画数を自動算出する。
担当者はブラウザ上の地図画面で候補地（公園・グラウンド等）を選択すると、AIが衛星画像と地形データを解析して搬入経路の渋滞リスクや排水条件を評価し、最適なレイアウト図面（分別区画・仮設道路・重機動線）を自動生成する。運用開始後は搬入車両のナンバー読取カメラとドローン空撮画像をAIが解析し、実際の搬入ペースと区画充填率をリアルタイムで可視化、予測とのズレを検知すると自動でアラートと再配置案を担当者のチャットインターフェースに提示する。担当者はチャットで「可燃ごみ区画が満杯」などと入力するだけで、AIが追加区画候補と拡張レイアウト案を即座に提示し、意思決定から住民向け掲示物の自動生成まで一気通貫で支援する。
| 手作業設計にかかる時間外手当（担当職員2名×3日間） | 1災害あたり約15万円 |
| 分別不徹底による混合廃棄物処理単価上昇（分別ごみ比処理費1.5〜2倍） | 1災害あたり約2,000万円〜5,000万円 |
| 仮置場飽和・自宅敷地放置に伴う住民苦情対応・害虫悪臭対応の臨時人員コスト | 1災害あたり約300万円 |
| 火災等二次被害発生時の消防対応・損害賠償リスク引当 | 発生時1件あたり数百万円〜数千万円（発生確率は低いが影響大） |
| 平時SaaS利用料（人口5〜10万人規模自治体） | 年額90万円 |
| 発災時緊急対応パッケージ（中規模災害） | 1災害あたり600万円 |
| 現地運用モニタリングオプション（仮置場1拠点） | 月額20万円 |
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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熊本地震で約311万トン、西日本豪雨で約190万トンの災害廃棄物が発生する一方、人口10万人規模の自治体では専門職員が1〜2名しかおらず、仮置場のレイアウト設計は毎回手作業でゼロから行われている。
設計に数日を要する間、住民は道路脇や自宅敷地に廃棄物を放置せざるを得ず、分別不徹底や火災・悪臭といった二次被害が常態化している。標準化されたノウハウやツールが存在しないため、担当者の経験と勘に依存した運営が続いており、発災直後の初動対応の質が自治体ごとに大きくばらついている。
MVP開発フェーズ（実証・モデル構築期の0-6ヶ月）は、需要予測モデルの精度検証や自治体3団体との実証を通じて仕様が変わりやすいため準委任契約が適しています。
一方、レイアウト自動生成やCAD出力といった要件が固まった機能単位については、成果物を明確にした請負契約に切り出すと発注側の予算管理がしやすくなります。発注時は環境省・国交省統計データの利用範囲や、ISMAP準拠クラウド基盤の選定条件を仕様書に明記し、自治体の情報セキュリティポリシー適合を契約条項に含めることが重要です。また発災時の緊急対応パッケージは72時間以内の納品が求められるため、通常開発とは別にSLA（納期遅延時の対応）を明文化した個別契約を用意することを推奨します。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 都道府県・市区町村の環境部局および防災危機管理部局の担当職員（平時は1〜2名体制の中小自治体が中心） |
| セカンダリ | 災害廃棄物処理を受託する産業廃棄物処理業者・建設コンサルタント（八千代エンジニヤリング等の代理店パートナー） |
| 管理 | ヤードナビ運営会社のカスタマーサクセス担当およびAIモデル運用エンジニア（自治体データ管理・モデル更新権限を保有） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 初期データ入力・被害想定登録機能 | 被害エリア・建物棟数・罹災証明件数を入力→データ検証→予測用データセット生成 |
| 需要予測AI機能 | 被害データ→過去80災害の相関モデルで時系列解析→搬入量・ピーク時期予測を出力 |
| 必要面積・区画数算出機能 | 予測搬入量→面積・搬入口数・分別区画数を計算→数値サマリー表示 |
| 候補地選定・地図表示機能 | 候補地選択操作→衛星画像・地形データ取得→候補地評価マップ表示 |
| レイアウト最適化AI機能 | 地形・面積データ→線形計画法/遺伝的アルゴリズムで動線最適化→CAD図面出力 |
| 画像解析AI機能 | ドローン空撮・カメラ映像→積載物種別と充填率をAI判定→誤分別アラート出力 |
| ナンバー読取搬入車両計測機能 | 搬入車両映像→ナンバー認識・台数カウント→搬入ペースデータ蓄積 |
| リアルタイムモニタリング機能 | 画像解析・車両データ→予測値と実績を比較→充填率ダッシュボード表示 |
| 自動アラート・再配置提案機能 | 予測とのズレ検知→再計算処理→追加区画案をチャットへ自動送信 |
| 対話AIチャット機能 | 担当者の自然言語入力→最適化AI再計算結果を要約→回答文を表示 |
| 住民向け掲示物自動生成機能 | 区画配置・搬入ルール確定情報→テンプレート反映→掲示物PDF出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, prefecture_code, population, contract_plan, contract_start_date |
disasters | disaster_id, disaster_type, occurred_at, municipality_id, building_damage_count, waste_volume_ton |
candidate_sites | site_id, municipality_id, location_geom, area_sqm, land_type, drainage_condition |
demand_forecasts | forecast_id, disaster_id, forecast_date, predicted_volume_ton, peak_period, error_rate |
layout_plans | layout_id, site_id, forecast_id, zone_count, entrance_count, cad_file_url, generated_at |
vehicle_logs | log_id, site_id, vehicle_number, entry_time, waste_type, zone_id |
monitoring_images | image_id, site_id, captured_at, source_type, fill_rate, detected_waste_type |
contracts | contract_id, municipality_id, contract_type, amount, start_date, end_date, billing_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・ダッシュボード |
| 2 | 初期データ入力フォーム |
| 3 | 候補地選択・地図画面 |
| 4 | レイアウト設計結果画面 |
| 5 | 搬入モニタリング画面 |
| 6 | AIチャット相談画面 |
| 7 | 契約・利用状況管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/TensorFlow(時系列予測モデル構築に適する) |
| 2 | PostGIS(地理空間データの管理・検索に強み) |
| 3 | AWS ISMAP準拠クラウド(自治体セキュリティ要件に対応) |
| 4 | QGIS/GDAL(衛星画像・地形データの解析に利用) |
| 5 | CAD API連携(レイアウト図面の自動出力に必要) |
| 6 | OpenAI API(LLM)(対話AIの自然言語応答に利用) |
| 7 | YOLO物体検知(ドローン画像の積載物種別判定に利用) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 発災時緊急対応のためシステム稼働率99.9%以上、RPO15分以内を確保する |
| 性能 | 性能: 需要予測計算は入力完了後5分以内、レイアウト自動生成は10分以内に完了する |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠クラウド基盤を採用し罹災証明等個人情報はAES-256で暗号化保存する |
| 同時接続 | 同時接続: 大規模災害時に最大500自治体・拠点からの同時アクセスに対応する |
| 監視更新 | 監視更新: ドローン・カメラ映像解析結果は撮影後30分以内に充填率表示へ反映する |
| 運用体制 | 運用体制: 発災後72時間以内の初動対応を保証するため24時間365日の技術サポートを提供する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ① 手動検証 | 環境省・国交省の公開統計と過去の仮置場設計事例をExcel等で分析し、モデル自治体数団体に対して人手でレイアウト案と搬入量予測を作成し、実際に使えるかフィードバックをもらう | 資料調査と交通費・ヒアリング謝礼程度で、外部発注は行わない水準感 |
| ② 最小システム | 需要予測の簡易モデルと地図上でのレイアウト表示だけを備えた最小限のWebプロトタイプを作り、モデル自治体3団体との実証実験で予測精度と使いやすさを確認する | 小規模な外部委託または業務委託エンジニア数名の稼働費、AI利用料が中心で、数か月分の開発費に相当する水準感 |
| ③ 本開発 | 需要予測AI・最適化AI・画像解析AI・対話AIを統合し、SaaS版として正式リリースできる状態まで開発し、複数自治体への同時提供に耐える基盤を整える | AI開発・機材購入・クラウド基盤構築を含む本格的な外注・採用が必要で、事業計画上の初期投資規模に相当する水準感 |
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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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……
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 |
|---|---|---|
| 環境省環境再生・資源循環局 災害廃棄物対策室の担当官 | 災害廃棄物対策指針との整合性確認と実証事業への公的認知獲得のため | 環境省の災害廃棄物対策ポータルサイト経由で問い合わせ、または省内説明会に参加 |
| 人口10万人規模の市区町村の環境部局・廃棄物対策課長 | 実証実験対象自治体として現場ニーズと業務フローを直接把握するため | 全国市長会・全国町村会の防災担当者会議、または知人自治体職員経由で紹介依頼 |
| 自治体の防災危機管理部局の課長級職員 | 緊急防災・減災事業債の予算計上プロセスと発災時の意思決定権者を確認するため | 自治体の地域防災計画策定委員会や防災訓練の場に同席させてもらう |
| 八千代エンジニヤリング等大手建設コンサルタントの災害対応部門責任者 | 代理店契約・共同提案スキームの実現可能性と自治体接点の活用可否を探るため | 同社の災害廃棄物処理コンサル実績を調べ、事業提携窓口宛に紹介状付きで打診 |
| 全国産業資源循環連合会の災害廃棄物対応部会担当者 | 処理業者向けAPI連携の需要と業界標準ワークフローを把握するため | 同連合会の会員向け研修会・セミナーに参加し名刺交換から接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元自治体職員のネットワーク | 代表や協力メンバーの元同僚である環境部局・防災危機管理部局の職員に「仮置場設計の実証にご協力いただけないか」と直接連絡し、ヒアリングの約束を取る |
| 建設コンサルタント経由の紹介 | 災害廃棄物処理計画策定業務を受託しているコンサルタント企業の担当者に「自治体向け提案の添え物として一緒に持ち込ませてほしい」と依頼する |
| 防災・環境系の自治体向け勉強会 | 環境省・国交省や都道府県が主催する災害廃棄物処理計画の研修会・協議会に参加し、名刺交換した担当者へ後日「実証にご参加いただけないか」と個別に打診する |
| 産業廃棄物処理業界団体の会合 | 全国産業資源循環連合会などの地方支部会合に来賓・聴講者として参加し、業界団体を通じて自治体担当者への紹介を依頼する |
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（創業融資） | 法人設立前後の創業者 | AIエンジン開発や機材購入に先行してかかる資金を、無担保・代表者保証なしの枠で調達できる。融資合計は 950万円 を想定し、運転資金と設備資金を分けて申し込む |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模の事業者・創業直後の法人 | 自治体向けの営業資料・サービスサイト・展示会出展など販路開拓の費用を一部補助でき、初期の顧客開拓コストを抑えられる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的な製品・サービス開発を行う中小企業 | 需要予測AI・最適化AI・画像解析AIの開発費の一部を補助対象にできる可能性があり、自己資金と融資だけに依存しない開発資金計画が組める |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援制度） | 国の指定する研究開発課題に取り組む中小企業・スタートアップ | 環境省・国交省が防災・災害廃棄物分野の研究開発課題を設定した場合、国の委託・補助を受けながらAIモデルの実証を進められる枠組みとして候補になる |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業する中小企業・個人事業主 | 本店を都内に置く場合、賃借料や人件費など創業初期の運営費の一部を助成対象にでき、代表1名体制の期間の固定費負担を抑えられる |
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。
同じ防災テック領域に挑む創業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。
※ バッジは閲覧・保存などの行動データにもとづく自動集計の相対表示です。