Who（誰が）
交通系データ企業・自治体向けSIer・シンクタンク・大手私鉄グループなど、自治体との継続接点と公共交通データ資産の拡充を狙う事業会社
対象とする社会課題：自治体の公共交通補助金が実態データではなく前例踏襲で配分され、赤字路線の延命と必要路線の減便が同時進行している
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。
人口数万人規模の自治体では交通担当者が1〜2名しかおらず、乗降データや収支報告書をExcelで手集計するだけで手一杯になっている。その結果、利用者がほとんどいない路線に補助金が延命され、通学・通院で本当に使われている路線が減便される逆転が起きている。現場の担当者を責めるのは筋違いで、必要なのは限られた人数でも実態に基づいた判断ができる仕組みだと考えている。
※ 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。
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人口5〜30万人規模の市町村の交通担当者が、バス事業者から届くICカード乗降データやGTFS運行データ、国勢調査の人口メッシュ統計をノリシロの管理画面にアップロードするだけで、路線別・時間帯別の実利用密度と補助金投入額を突き合わせた「費用対効果マップ」が自動生成されます。
担当者はチャット画面で「A路線の減便案を出して」と問い合わせれば、通学・通院の最低本数や高齢者カバー率を守った複数の配分シナリオがAIから提示され、議会説明用のグラフと要約文まで出力できます。これまでExcelで前年度実績を踏襲するだけだった予算編成が、実データに基づく比較検討に変わります。
地方バス・地域鉄道への補助金は国土交通省の地域公共交通確保維持改善事業だけで年間約200億円、地方単独補助を含めると全国で1000億円規模と推計されるが、多くの自治体では「前年度実績±数%」の慣習的な査定が続いている。
人口3〜10万人規模の市町村の交通担当者は1〜2名程度で、乗降データや収支報告書をExcelで手集計するのが精一杯であり、路線別の費用対効果を定量比較できていない。その結果、利用者が月間数十人しかいない路線に手厚い補助が続く一方、通学・通院で実際に使われている路線が減便・廃止される逆転現象が各地で報告されている。バス事業者側も国庫補助の要件を満たすための報告書作成に忙殺され、データを「未来の路線設計」に使う余力がない。総務省の地方財政審議会でもエビデンスに基づく補助金配分(EBPM)の必要性が指摘されているが、分析人材・ツールが自治体に不足していることが未解決の主因である。
需要予測AIが乗降データ・人口メッシュ・天候/イベントデータを学習し、路線×時間帯別の将来利用者数を月次で予測する。
数理最適化エンジン(混合整数計画法)が予算上限・最低運行本数・移動困難者カバー率などの制約下で補助金配分案を複数パターン算出し、担当者はトレードオフ(コスト対カバー率)をシミュレーション画面で比較できる。自然言語対話AI(LLM)が担当者からの質問・修正要望を受け付け、シナリオの再計算と議会・住民説明用のレポート文章を自動生成する。異常検知AIが乗降データの急減・不正申告の疑いを検知し担当者にアラートを出す。
自治体交通担当者は、バス事業者から提供されるICカード乗降データ・GTFS運行データ・自治体の人口メッシュ統計(国勢調査小地域統計)をノリシロの管理画面にアップロードするだけで、路線別・時間帯別の実利用密度と補助金投入額を自動で突き合わせた「費用対効果マップ」を得られる。
担当者はチャットベースの対話画面で「A路線の減便案を出して」「高校最寄りのB停留所を維持した場合の代替案は」といった自然言語で問い合わせると、AIが制約条件(通学・通院最低本数の確保、高齢者カバー率など)を踏まえた複数の配分シナリオを提示する。年度予算編成のタイミングでは、AIが翌年度の需要予測(定期券更新率・人口動態・イベント予定を加味)をもとに最適配分案を自動生成し、議会説明用の根拠資料(グラフ・要約文)まで出力する。バス事業者側は自社の担当路線の予測乗客数と補助金見込み額をダッシュボードで確認でき、ダイヤ改正の意思決定に活用できる。
| 交通担当職員2名がExcelで乗降データ・収支報告書を手集計する人件費(残業込み) | 年間 約150万円(月20時間×2名×時給換算3,000円×12ヶ月) |
| 利用者月20人未満の路線への前例踏襲的な過剰補助(本来削減可能な分) | 年間 約300万円(路線あたり想定) |
| 通学路線減便により発生する代替スクールバス・保護者送迎補助等の対応コスト | 年間 約500万円(1市町村あたり想定) |
| 議会・住民説明会向け資料作成の外部コンサル委託費 | 1回あたり 30万〜50万円(年1〜2回発生) |
| 自治体SaaS利用料(人口8〜12万人規模想定) | 年間 約300万円(月額25万円) |
| 年次配分設計コンサルティング | 年間 150万円 |
| 事業者向け需要予測ダッシュボード | 月額 10万円(年間120万円) |
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人口3〜10万人規模の自治体では交通担当者が1〜2名しかおらず、乗降データや収支報告書をExcelで手集計するのが限界で、路線ごとの費用対効果を定量比較する余力がない。
その結果、利用者が月間数十人しかいない路線に補助が続く一方、通学・通院で実際に使われている路線が減便される逆転現象が起きている。総務省もEBPMに基づく補助金配分の必要性を指摘しているが、分析人材とツールの不足が主因で改善が進んでいない。バス事業者側も国庫補助要件の報告書作成に忙殺され、データを路線設計に活かせていない。
MVPフェーズは需要予測モデルの精度検証や制約条件の設計が自治体ごとに変動しやすいため、要件を柔軟に見直せる準委任契約が向いている想定です。
PoCで効果が固まった機能(データアップロード・費用対効果マップなど)は仕様が固定化しやすいため、フェーズ2以降は該当部分のみ請負契約に切り替える判断も検討に値します。発注時は、自治体側の予算編成サイクル(年1回)に合わせた検収タイミングの設定と、バス事業者からのデータ提供が遅延した場合の責任分界(検収延期条項)を契約書に明記することが必要です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体公共交通担当課の担当者(人口5〜30万人規模の市町村・広域連合、担当1〜2名想定) |
| セカンダリ | 委託を受けるバス・鉄道事業者の運行企画・ダイヤ改正担当者 |
| 管理 | ノリシロ運営側のカスタマーサクセス担当者(自治体・事業者アカウントの管理、需要予測モデルの精度監視・データ品質チェック) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| データ取込機能 | ICカード乗降データ・GTFS運行データ・国勢調査メッシュ統計をアップロード→形式検証→標準DBに格納 |
| 路線・停留所ID突合機能 | 事業者別の路線/停留所コード→自治体マスタと自動マッチング→統合済み路線データを出力 |
| 費用対効果マップ生成機能 | 乗降密度と補助金投入額→路線別・時間帯別に突合集計→ヒートマップ形式の画面表示とCSV出力 |
| 需要予測AI | 過去乗降データ・人口動態・天候/イベント情報→機械学習モデルで学習→路線×時間帯別月次将来利用者数を出力 |
| 補助金配分最適化エンジン | 予算上限・最低本数・カバー率制約→混合整数計画法で複数シナリオ計算→配分案リストを出力 |
| トレードオフシミュレーション画面 | 複数配分シナリオ→コストとカバー率を軸に比較演算→散布図・比較表を担当者に提示 |
| 自然言語対話AI | 担当者の質問文(例:A路線減便案)→意図解析し最適化エンジンへ再計算指示→回答文とシナリオを返答 |
| 議会・住民説明資料自動生成機能 | 選択済み配分案データ→要約文・グラフをテンプレートに流し込み→PDF/PowerPoint形式で出力 |
| 異常検知アラート機能 | 日次乗降データ→統計的異常検知モデルで急減・不正申告を判定→担当者へメール/画面通知 |
| 事業者向け需要予測ダッシュボード | 自社担当路線の予測データ→事業者向けビューにフィルタリング→将来乗客数と補助金見込み額を表示 |
| マルチテナント権限管理機能 | 自治体・事業者ごとのログイン情報→テナント別アクセス制御を適用→自組織データのみ閲覧可能に設定 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, population, prefecture_code, contact_dept, contract_plan |
operators | id, name, type, municipality_id, contact_email, data_provision_status |
routes | id, operator_id, municipality_id, route_name, gtfs_route_id, stops_json, school_hospital_flag |
ridership_records | id, route_id, stop_name, datetime, boarding_count, alighting_count, data_source |
population_mesh_stats | mesh_id, municipality_id, population, elderly_ratio, school_count, hospital_count |
subsidy_allocations | id, route_id, fiscal_year, budget_amount, cost_per_rider, status |
demand_forecasts | id, route_id, forecast_month, predicted_ridership, model_version, confidence_interval |
scenarios | id, municipality_id, route_id, created_by, constraints_json, result_summary, alert_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・自治体選択画面 |
| 2 | データアップロード画面 |
| 3 | 費用対効果マップ画面 |
| 4 | 対話型シナリオ相談画面 |
| 5 | 配分シミュレーション比較画面 |
| 6 | 議会説明資料出力画面 |
| 7 | 事業者向け需要予測ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自治体データのセキュリティ要件・監査対応がしやすい) |
| 2 | Python/FastAPI(需要予測・最適化APIの開発効率が高い) |
| 3 | OR-Tools(混合整数計画法による補助金配分最適化に利用) |
| 4 | LightGBM(乗降・人口メッシュ等表形式データの需要予測に適する) |
| 5 | LLM API(対話型シナリオ相談・議会資料文章生成に利用) |
| 6 | React/TypeScript(自治体担当者向けSaaS画面のUI構築) |
| 7 | PostgreSQL/PostGIS(停留所・メッシュ等地理空間データの管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 予算編成期(12月〜2月)に自治体300ユーザーが同時アクセスしても画面応答3秒以内を目安とする | 予算編成期(12月〜2月)に自治体300ユーザーが同時アクセスしても画面応答3秒以内を目安とする |
| 需要予測モデルの月次バッチ処理は1自治体あたり30分以内で完了することを目安とする | 需要予測モデルの月次バッチ処理は1自治体あたり30分以内で完了することを目安とする |
| 年間稼働率99.5%以上を目標とし、障害発生時のRTO(復旧目標時間)は4時間以内とする | 年間稼働率99.5%以上を目標とし、障害発生時のRTO(復旧目標時間)は4時間以内とする |
| ICカード乗降データは個人識別情報を匿名化のうえ保存し、通信はTLS1.3、保存データはAES256で暗号化する | ICカード乗降データは個人識別情報を匿名化のうえ保存し、通信はTLS1.3、保存データはAES256で暗号化する |
| 補助金配分案の生成ロジック・入力データ・シナリオ履歴は情報公開請求対応のため5年間保存する | 補助金配分案の生成ロジック・入力データ・シナリオ履歴は情報公開請求対応のため5年間保存する |
| データバックアップは日次で自動実施し、自治体単位でデータを論理分離して他自治体からの参照を不可にする | データバックアップは日次で自動実施し、自治体単位でデータを論理分離して他自治体からの参照を不可にする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 自治体から借りた乗降データ・収支報告書を表計算とBIツールで手集計し、路線別の費用対効果マップを人力で作って担当者に見せ、反応と修正要望を確かめる | 既存の表計算・BIツールの範囲で完結し、出張・打ち合わせの交通費程度 |
| ②最小システム | データアップロード・自動集計・簡易シナリオ提示までをノーコード/低コードで構築し、PoC自治体で実際の予算編成タイミングに合わせて試験運用する | クラウド利用料とAI利用料が中心で、外注は最小限に抑えた水準 |
| ③本開発 | 需要予測AI・数理最適化エンジン・自然言語対話UIを本格実装し、複数自治体・複数事業者への同時提供に耐える基盤とセキュリティ対応を整える | 外注で数か月分の開発費とクラウド・API連携基盤の年間費用が中心 |
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 |
|---|---|---|
| 地方運輸局(国土交通省)の交通企画課担当官 | 地域公共交通確保維持改善事業の運用実態と補助金査定基準の生情報を持つ | 国交省地方運輸局の公式サイトから交通企画課の窓口に連絡し面談依頼 |
| 人口5〜30万人規模市町村の交通政策課長 | 現場の査定業務課題とデータ整備状況を把握する最重要ターゲット顧客 | 総務省地域力創造グループ主催の地域交通勉強会・自治体DX展示会で名刺交換 |
| 都道府県バス協会の事務局長 | 会員事業者への紹介力とICカードデータ提供交渉のハブになる | 都道府県バス協会の公式サイトの問い合わせ窓口から訪問依頼 |
| 地方バス事業者の運行管理責任者(運行部長級) | ICカード乗降データ・GTFSデータ提供の実務判断者でPoC協力の鍵を握る | バス協会経由の紹介、または事業者の経営企画部門へ直接アプローチ |
| 総務省地域力創造グループ地域振興室の担当官 | EBPMに基づく自治体DX実証事業の採択スキームと予算動向を把握する | 総務省地域力創造グループの公表事業一覧から所管室に問い合わせ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地方運輸局の実証事業公募 | 「地域公共交通のデータ分析を無償PoCで実証したい」と地方運輸局の担当窓口に持ち込み、実証事業の枠での紹介を依頼する |
| 都道府県バス協会経由の紹介 | バス協会の会合に参加し、「補助金配分の根拠づくりに困っている自治体交通担当課があれば紹介してほしい」と協会事務局に依頼する |
| 総務省・国交省の地域交通勉強会 | 勉強会に参加し、「前例踏襲の配分をデータで見直す事例を作りたい、無償PoCで試したい自治体を探している」と発言し名刺交換する |
| 自治体DX関連展示会 | 小規模ブース出展や登壇枠に申し込み、「Excel集計をやめて路線別費用対効果を自動で見える化する」と実演し担当課に声をかける |
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 | 創業前・創業後まもない法人代表者 | 自己資金100万円に加え、運転資金の創業融資（合計500万円）を受けられれば、PoC期の人件費・クラウド費用を賄いながら受注前の期間を乗り切れる候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業初期の法人も対象になりうる） | 自治体DX展示会への出展費・パンフレット作成費・営業用資料作成費など、最初の自治体開拓にかかる販路開拓費用の一部を補える候補になる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（バス・鉄道事業者側の導入費に活用可能） | 事業者向け需要予測ダッシュボードの導入を事業者側が検討する際、ITツール導入費の補助として提示できれば商談材料になる |
| デジタル田園都市国家構想推進交付金 | 地方公共団体（自治体側の申請） | 自治体がノリシロ導入費用をこの交付金でまかなえれば、単年度予算の枠外で導入判断しやすくなり、営業のリードタイム短縮につながる候補になる |
| 地域公共交通確保維持改善事業（計画作成調査費等） | 地方公共団体・地域公共交通会議 | 地域公共交通計画の見直し調査費としてノリシロの分析業務を委託枠に組み込める可能性があり、既存の補助制度に相乗りできる候補になる |
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。
行政DX・EBPM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。
※ バッジは閲覧・お気に入り登録などの集計にもとづく相対表示です、実績を保証するものではありません