Who（誰が）
自治体調達に強いシステムベンダーや保険会社、防災DXコンサル企業などが買い手候補となり、経営陣は自治体OBネットワークとAI精度実績を引き継ぐ形で交渉する。
対象とする社会課題：被災住宅の被害認定調査・罹災証明発行の遅延による生活再建の遅れ
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。
罹災証明の発行に数か月かかる間、被災者は義援金や生活再建支援金の申請、仮設住宅への入居手続きに進めない。判定基準のばらつきが再調査を増やし、自治体職員自身も被災しながら人手不足の中で調査を続けている。被害認定という最初の一歩を速く公平にすることで、生活再建への入口を取り戻す。
※ 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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『リサイタルAI』は、被災した住民がスマホで自宅の外壁・屋根・浸水線などを撮影しLINEまたは専用アプリに送るだけで、AIが写真から損傷部位を検出し、内閣府の被害認定基準に沿った全壊・大規模半壊・半壊などの判定案を数分で自動作成するサービスです。
自治体職員は管理画面で判定困難な案件だけを絞り込んで現地調査に回し、明確に軽微な損壊はオンライン申請で完結させることで、現地調査件数を4〜6割減らせます。判定確定後は罹災証明書PDFが自動発行され、マイナポータルや窓口QRコードで即座に受け取れます。従来1〜3ヶ月かかっていた発行期間を30日以内に短縮し、被災者が仮設住宅入居や生活再建支援金の申請に早く進めるようにします。
大規模災害発生時、市区町村は住家被害認定調査を職員数十名〜百名規模で行うが、令和6年能登半島地震では発行まで平均1〜3ヶ月を要し、被災者は仮設住宅入居や義援金受給、税減免などの手続きに進めない状態が続いた。
内閣府調査によれば1自治体あたり調査対象棟数が1万棟を超えると、応援職員を含めても1棟あたり30分〜1時間の現地調査が必要で、判定基準のばらつき(全壊/大規模半壊/半壊の境界判断)も再調査依頼(二次調査)を増やす一因となっている。高齢の被災者ほど自ら罹災証明申請書類を整えることが難しく、罹災証明が遅れることで生活再建支援金(最大300万円)の申請時期も後ろ倒しになる。自治体職員自身も被災者であるケースが多く、恒常的な人員不足の中で調査の迅速化と公平性の両立が長年の課題である。
画像解析AIは被災者提出写真・ドローン空撮写真から損傷部位検出とひび割れ・傾斜角度・浸水深を推定するセグメンテーションモデル(建物被害データセット約5万棟分で事前学習)を用いる。
自然言語対話AIはLINE/アプリ上で被災者からの申請書類不備確認・必要書類案内・進捗照会に24時間応答する。最適化アルゴリズムは自治体の限られた調査員数と被害棟数から、現地調査が必要な優先順位・巡回ルートを算出し調査完了までの日数を短縮する。予測モデルは過去の災害判定データと突合し一次判定の確信度スコアを出し、確信度が閾値未満の案件のみ人による確認を要求することで判定精度と処理速度を両立させる。
被災者はスマートフォンで住宅の外観・内部損傷を撮影し専用アプリまたはLINE連携チャットボットにアップロードすると、AIが写真から損傷部位(屋根・外壁・基礎・浸水線など)を検出し内閣府「災害に係る住家の被害認定基準運用指針」に基づく損害割合を自動算定する。
算定結果と衛星・ドローン画像による地域一括の建物被害推定(SAR解析)を突合し、一次判定として全壊・大規模半壊・半壊・準半壊・一部損壊の判定案を自治体職員向け管理画面に提示する。職員は現地に赴く前に優先度の高い(判定困難・境界事例)棟を絞り込め、明確な軽微損壊はオンライン完結の自認申請フローに回すことで現地調査件数を4〜6割削減できる。判定確定後は罹災証明書のPDFが自動生成され、マイナポータル連携や窓口QRコードで即時受け取り可能になり、チャットボットが申請進捗を被災者に随時通知する。自治体側は調査員の判定基準を統一でき、二次調査(不服申立て)の件数も判定根拠の可視化(損傷部位ヒートマップ)により減少する。
| 応援職員派遣・宿泊費(1万棟規模の調査で職員100名×2週間派遣を想定) | 年額(災害発生時)約3,000万円〜5,000万円 |
| 二次調査(不服申立て)対応の職員残業代・再訪問コスト | 年額(災害発生時)約500万円〜800万円 |
| 罹災証明発行遅延による被災者の生活再建支援金受給遅延(機会損失、義援金・支援金の据置期間に伴う仮住まい費用等) | 被災世帯あたり月額目安5万円〜10万円の追加負担 |
| 紙ベース申請書類の入力・台帳突合作業に係る事務委託費 | 年額(災害発生時)約300万円〜600万円 |
| 平時基本利用料(人口10万人未満市区町村向けプラン) | 年額150万円 |
| 災害時従量課金(判定処理1棟あたり1,000円換算・1万棟想定) | 災害発生時一括で約1,000万円 |
| 保険会社向けデータAPI(月額固定+件数従量300円) | 月額固定分の目安30万円+件数従量 |
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令和6年能登半島地震では罹災証明の発行に平均1〜3ヶ月を要し、被災者は仮設住宅入居や義援金受給の手続きに進めない状態が続いた。
自治体は調査対象棟数が1万棟を超えると1棟あたり30分〜1時間の現地調査が必要になり、応援職員を投入しても人手が絶対的に不足する。判定基準の境界(全壊/大規模半壊/半壊)のばらつきが再調査依頼を増やし、さらに処理を遅らせている。自治体職員自身が被災者であるケースも多く、恒常的な人員不足の中で調査の迅速化と公平性を両立させる仕組みが必要とされている。
実証開発フェーズ(0-6ヶ月)は損傷検出AIの精度検証や自治体データ提供交渉など仕様が確定しきらない部分が多いため準委任契約が向く。
PoC導入フェーズ以降、判定ロジックや管理画面の機能要件が固まった段階では成果物を明確にした請負契約への切り替えを検討する。発注時はAI一次判定の精度目標(判定一致率80〜85%)を検収基準に含めるとトラブルになりやすいため、精度は努力目標・KPIとして別立てにし、検収は機能実装の完了で判定する契約設計が望ましい。自治体データを扱う開発のため、個人情報保護・ISMAP相当のセキュリティ要件を契約書内に明記し、再委託先(ドローン測量会社等)の管理責任も条項化する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村の防災危機管理部門・税務福祉部門の職員(住家被害認定調査・罹災証明発行業務担当) |
| セカンダリ | 被災住民(スマートフォンで写真撮影・申請・進捗確認を行う)、損害保険会社の保険金査定担当者(将来的なデータAPI利用者) |
| 管理 | 自治体システム管理者およびリサイタルAI運営側のカスタマーサクセス担当(自治体ごとのアカウント設定・判定基準パラメータ調整・GPUインフラ監視を行う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 写真アップロード受付 | 被災者がスマホで外観・内部写真を撮影→アプリ/LINEに送信→アップロード完了通知を返す |
| 損傷部位検出AI | 住宅写真→セグメンテーションモデルで屋根・外壁・基礎・浸水線を検出→損傷部位マップを出力 |
| 損害割合自動算定 | 検出済み損傷部位データ→内閣府運用指針の算定ロジック適用→損害割合(%)を算出 |
| 衛星・ドローン画像突合 | SAR解析による地域一括被害推定画像→個別住宅判定と突合→整合性スコアを付与 |
| 一次判定確信度スコア算出 | 損害割合と過去判定データ→予測モデルで確信度計算→閾値未満案件を人的確認対象に振分け |
| 自治体職員向け判定管理画面 | AI一次判定結果一覧→職員が閲覧・承認/修正操作→確定判定として登録 |
| 現地調査優先順位・巡回ルート最適化 | 被害棟数・調査員数・住所データ→最適化アルゴリズムで巡回順序算出→優先調査リストと地図ルートを出力 |
| 罹災証明書PDF自動発行 | 確定判定データ→証明書テンプレートに反映→PDF生成しマイナポータル/QRで交付 |
| チャットボット申請案内・進捗通知 | 被災者からの問合せ・書類不備確認→自然言語対話AIが24時間応答→必要書類案内と進捗を通知 |
| オンライン自認申請フロー | 軽微損壊該当者の自己申告フォーム入力→写真・宣誓内容を審査キューに登録→簡易承認処理を実行 |
| 保険会社向け被害データAPI提供 | 損傷推定・判定確定データ→API経由で保険会社システムへ連携→月次利用件数を課金計上 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, contract_plan, contract_status, prefecture_code |
disaster_events | disaster_id, municipality_id, disaster_name, occurred_at, disaster_type, status |
buildings | building_id, disaster_id, address, lat, lng, owner_name, owner_age, owner_phone |
damage_reports | report_id, building_id, submitted_by, photo_urls, submitted_at, report_channel |
ai_judgements | judgement_id, report_id, damage_parts_json, damage_ratio, confidence_score, judgement_class |
field_surveys | survey_id, building_id, surveyor_id, visit_date, final_class, survey_notes |
certificates | certificate_id, building_id, issued_class, pdf_url, issued_at, receive_method |
insurance_api_logs | log_id, insurer_id, building_id, requested_at, response_payload, billed_amount |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 被災者写真アップロード画面 |
| 2 | チャットボット申請画面 |
| 3 | 職員判定確認ダッシュボード |
| 4 | 調査優先順位・巡回ルート画面 |
| 5 | 損傷部位ヒートマップ画面 |
| 6 | 罹災証明発行・受取画面 |
| 7 | 保険会社API連携管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | PyTorch(セグメンテーションモデル学習に実績豊富) |
| 2 | AWS GPU(EC2 G5)(弾力的スケーリングで災害時負荷に対応) |
| 3 | LINE Messaging API(被災者への普及率が高い通知手段) |
| 4 | PostGIS(建物位置情報と衛星SAR解析の空間結合に必要) |
| 5 | Terraform(ISMAP準拠のインフラ構成管理を再現可能にする) |
| 6 | Auth0(自治体職員の権限管理・多要素認証を標準実装) |
| 7 | Metabase(自治体向け進捗・KPIダッシュボードを低コスト提供) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 災害発生時のピーク負荷(同時アップロード数千件/時)に対しクラウドを自動スケーリングし、応答遅延を5秒以内に維持する想定 | 災害発生時のピーク負荷(同時アップロード数千件/時)に対しクラウドを自動スケーリングし、応答遅延を5秒以内に維持する想定 |
| 一次判定AIの人手確定判定との一致率は導入2年目までに85%以上を目標値とする | 一次判定AIの人手確定判定との一致率は導入2年目までに85%以上を目標値とする |
| システム可用性は年間99.5%以上(計画停止除く)を目安とし、災害時は無停止運用を優先する | システム可用性は年間99.5%以上(計画停止除く)を目安とし、災害時は無停止運用を優先する |
| 個人住宅写真・氏名等の個人情報はISMAP相当のセキュリティ基準に準拠し暗号化保存する想定 | 個人住宅写真・氏名等の個人情報はISMAP相当のセキュリティ基準に準拠し暗号化保存する想定 |
| 罹災証明書発行までの処理時間はAI一次判定から職員確認込みで平均30日以内を3年目までに達成する目標 | 罹災証明書発行までの処理時間はAI一次判定から職員確認込みで平均30日以内を3年目までに達成する目標 |
| 自治体既存の被災者台帳システムとのAPI連携は99%以上のデータ整合率を維持する運用とする | 自治体既存の被災者台帳システムとのAPI連携は99%以上のデータ整合率を維持する運用とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 過去の被害認定調査写真を数自治体から提供してもらい、内閣府の被害認定基準運用指針に沿って職員経験者と一緒に人力で目視判定し、判定基準のばらつきや判定にかかる時間の感触を確認する | 自治体・専門家への交通費とヒアリング謝礼程度で、外部発注はしない水準 |
| ②最小システム | LINE連携チャットボットで被災者役の写真を受け付け、簡易な損傷部位検出モデルが判定案を返すだけの最小構成を作り、実証自治体の職員に管理画面で使ってもらい判定一致率の感触を得る | AI利用料（画像解析APIの利用分）とチャットボット構築の外注費、数か月分の開発費の水準 |
| ③本開発 | セグメンテーションモデルを実データで本格学習させ、マイナポータル連携・被災者台帳システムとのAPI連携・巡回ルート最適化機能まで含めた本番仕様に拡張し、複数自治体での平時契約運用に耐える体制を整える | 外部エンジニア数名体制での開発を数か月〜1年規模で継続する水準の投資 |
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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 総務省消防庁 国民保護・防災部 防災情報室(防災DX担当)の担当官 | 防災DX実証事業の公募要領・採択基準を把握し実証パートナー自治体紹介を得るため | 消防庁ウェブサイトの防災DX関連公募ページから問い合わせ、または総務省担当課へ電話確認 |
| 内閣府政策統括官(防災担当)付参事官(調査・企画担当)の被害認定基準所管者 | 住家被害認定基準運用指針の解釈・AI判定ロジックの適合性を事前相談するため | 内閣府防災情報のページ経由で担当窓口を確認し、資料持参で面談依頼 |
| 人口10万人規模市区町村の防災危機管理課長または税務課(罹災証明担当)係長 | 現場の調査フロー・二次調査の実態と自治体調達プロセスを具体的に把握するため | 自治体OBの人脈または全国知事会・市長会の防災担当者会議で紹介を依頼 |
| 日本損害保険協会 防災・被害認定連携推進担当者(または大手損保の防災企画部) | 被害推定データのAPI提供による保険金支払い早期化への協業可能性を探るため | 損保協会の企業向け問い合わせ窓口、または既存の防災DX展示会での名刺交換から接触 |
| 被災者台帳システムを提供する自治体向けクラウドベンダーの事業開発担当者 | 既存の被災者台帳システムとの連携仕様・自治体導入実績データを共有してもらうため | 自治体向けIT展示会(Japan IT Week等)や地方自治情報化推進フェアで接点を作る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体防災危機管理課への直接アプローチ | 「BCP訓練用の被害想定シミュレーションを無償でお試しいただけないか」と防災危機管理課の担当者に電話・メールで依頼し、平時契約への足がかりを作る |
| 防災DX関連イベント・展示会 | 全国知事会や消防庁関連の防災イベントにブース出展し「災害時の罹災証明発行を短縮する仕組みを一緒に検証してくれる自治体を探している」と直接声をかける |
| 損害保険会社との共同提案 | 損害保険会社の防災・DX推進部門に「保険金早期支払いのための被害推定データを共同で自治体に提案したい」と持ちかけ、自治体窓口への同行訪問を依頼する |
| 自治体OBネットワーク・防災士会 | 自治体OBの防災士会に参加し「実際の被害認定調査の現場感を教えてほしい」と個別にヒアリングを依頼し、そこから現役職員への紹介を頼む |
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・個人事業主 | 自己資金100万円に対して融資総額650万円を無担保・無保証で受けられる可能性があり、AIモデル開発やクラウドGPU費用など初期投資の原資にできる候補 |
| 信用保証協会 スタートアップ創出促進保証制度 | 創業5年未満の法人 | 公庫融資に加えて信用保証協会付き融資を組み合わせることで、650万円の融資枠を補完しつつ資金の底（105万円）に対する余力を確保できる候補 |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（ITツールを導入する側）だが、当社は自治体向けSaaSベンダーとして間接的に関連する制度動向を把握する対象 | 自治体側の被災者台帳システム等との連携開発を受託する際、導入先自治体や関連事業者がITツール導入補助の対象になり得るため、商談時の提案材料になる候補 |
| ものづくり補助金（革新的な製品・サービス開発支援枠） | 中小企業・創業間もない法人でAI等の研究開発を行う事業者 | 損傷検出AIモデルの精度検証・データセット拡充など研究開発費の一部を補助対象にできる可能性がある候補（自己資金100万円のみでは開発投資が不足しがちな時期に有効） |
| 総務省消防庁 防災DX実証事業 | 防災DX技術を持つ事業者（自治体との共同提案が前提） | PoC導入フェーズで自治体との実証連携先として採択されれば、実証費用の負担軽減とともに自治体への信用付与になり、平時契約自治体数の拡大にもつながる候補 |
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。
この領域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。