Who（誰が）
人口5万人以上の市区町村の環境部・清掃局を主要顧客とし、住民（単身者・外国人・高齢者含む）を利用者とする
対象とする社会課題：家庭ごみの分別方法がわからず誤分別・収集トラブルが多発している
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。
自治体ごとに異なる分別ルールは住民にとって覚えきれないほど複雑で、転入直後の人や高齢者、外国人住民ほど判断に迷い、集積所に残されたごみが収集車の再訪や清掃局への問い合わせ集中を生んでいる。紙のガイドブックでは解決できないこの「わからないまま出す」状態を、写真一枚で答えが返る仕組みに変える。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資500万円の申請資料も、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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「ワケルAI」は、家庭ごみの分別に迷う住民がLINEまたは専用アプリでごみの写真を撮って送るだけで、AIが数秒で「品目名・分別区分・出す曜日・注意点」を回答するサービスです。
転入したばかりの単身者や外国人住民、高齢者でも、紙のガイドブックやPDFを探す手間なく即座に答えが得られます。写真がなくても「ペットボトルのラベル」のようにテキストで入力すれば自然言語処理が方言や略称を吸収して正しい品目を推定します。自治体職員は管理画面から住民の誤答報告を確認し、地域固有のルール例外をワンクリックで登録・更新できるため、清掃局への問い合わせ電話が減り、収集現場での誤分別・残置ごみも減少していく想定です。
全国1741自治体の分別ルールはそれぞれ異なり、品目数は平均500〜1000種類にも及ぶため、住民はプラスチック製品や複合素材ごみの分別で頻繁に迷う。
特に転入直後の単身者、外国人住民、高齢者は判断が難しく、誤分別による収集拒否・ごみ集積所への残置が発生し、自治体清掃局には年間数千件の問い合わせ電話が集中している。多くの自治体は紙のガイドブックやPDFでしか情報提供しておらず、検索性が低いため実質的に「わからないまま出す」住民が多い。結果として収集車の再訪コストや不燃・資源ごみの混入率悪化が常態化しており、根本解決に至っていない。
画像認識AIが物体検出とカテゴリ分類を行い、対象物を95品目以上の分別区分に紐づける。
テキスト入力時は自然言語処理で誤字・方言・略称を吸収して正しい品目を推定する。収集日予測エンジンが住所情報と自治体カレンダーを組み合わせて最適な出し方タイミングを提示する。さらに住民からの誤答フィードバックを教師データとして継続学習し、自治体固有のローカルルール(例:燃えるごみと資源の境界)への適合精度を月次で改善する。
住民はLINE公式アカウントまたは専用アプリでごみの写真を撮影し送信するだけで、AIが画像を解析し「品目名・分別区分・収集日・出し方の注意点」を数秒で返答する。
テキストで品目名を入力しても自然言語対話で同様の回答が得られ、写真がなくても利用できる。自治体職員は管理画面から誤答報告を確認し、分別ルールの例外登録やFAQ更新をワンクリックで行える。導入自治体ごとにルールデータベースを構築し、収集日はカレンダー連携で個人の地域別収集スケジュールに合わせて自動表示される。
| コールセンター人件費(分別問い合わせ対応分) | 年間約600万円（職員2名×問い合わせ対応工数換算） |
| 紙ガイドブック印刷・改訂費 | 年間約150万円 |
| 収集車再訪コスト(誤分別・残置対応) | 年間約300万円 |
| 資源ごみ混入率悪化による処理コスト増 | 年間約200万円の目安 |
| 自治体SaaS利用料(人口10万人規模) | 月額20万円(年額240万円) |
| 導入・カスタマイズ費(初年度のみ) | 初期200万円〜 |
| データ分析レポート(年間契約) | 年額50万円 |
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。
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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。
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全国1741自治体で分別ルールがバラバラで品目数は平均500〜1000種類に及ぶため、住民は複合素材ごみやプラスチック製品の分別で頻繁に迷い、特に転入直後の単身者・外国人・高齢者には判断が難しい状況です。
多くの自治体は紙のガイドブックやPDFでしか案内しておらず検索性が低いため、住民は「わからないまま出す」ことが常態化しています。結果として誤分別による収集拒否・集積所への残置が発生し、清掃局には年間数千件規模の問い合わせ電話が集中し、収集車の再訪コストや資源ごみの混入率悪化を招いています。写真一枚で即座に正しい分別情報を得られる仕組みが求められています。
PoCフェーズ（0〜6ヶ月）は画像分類モデルの精度検証や自治体ごとのルール設計など仕様が固まりきらないため準委任契約が適切です。
正式リリース以降のLINE連携版開発やAPI基盤構築は要件が明確になるため請負契約に切り替え、検収基準（画像判定精度85%以上など）を契約書に数値で明記することを推奨します。自治体ごとにルールDBのカスタマイズ範囲が変動するため、初期設定費200万円〜の見積りは自治体の品目数・既存ガイドのデータ形式を事前確認したうえで個別に確定させる必要があります。継続学習・月次精度改善は運用フェーズとして保守契約（準委任）に含め、精度目標未達時の対応方針も別途取り決めておくことが望ましいです。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体住民（転入者・外国人住民・高齢者を含む一般家庭） |
| セカンダリ | 清掃事業者・不動産デベロッパー・家電量販店などAPI連携先企業 |
| 管理 | 自治体環境部・清掃局の職員（ルール管理・誤答確認担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 画像分別判定機能 | 住民が撮影したごみ写真を入力→物体検出とカテゴリ分類→品目名と分別区分を出力 |
| テキスト分別判定機能 | 品目名テキスト入力→誤字・方言・略称を吸収し自然言語解析→分別区分を出力 |
| 収集日予測・カレンダー連携機能 | 住所と品目区分を入力→自治体収集カレンダーと照合→次回収集日と出し方を出力 |
| 誤答フィードバック継続学習機能 | 住民の誤答報告を入力→教師データとして再学習→月次でローカルルール適合精度を更新 |
| 自治体ルールDB管理機能 | 職員が例外ルール・FAQを入力→管理画面で編集→ルールDBへワンクリック反映 |
| LINE公式アカウント対話機能 | LINEで写真またはテキストを送信→AI判定結果を取得→回答メッセージを返信 |
| 専用アプリ分別案内機能 | アプリ内で写真撮影・品目検索→AI判定API呼出→分別結果と注意点を画面表示 |
| 多言語対応機能 | 住民の言語設定を入力→英語・中国語・韓国語に翻訳→分別案内を多言語表示 |
| 信頼度スコア表示機能 | AI判定結果の確信度を計算→閾値未満を検知→低信頼時に人による確認を促す表示 |
| データ分析レポート生成機能 | 誤分別件数・問い合わせログを集計→地域別に可視化→自治体・清掃事業者向けレポート出力 |
| 企業向けAPI連携機能 | デベロッパー・家電量販店からのAPIリクエストを受付→分別判定処理→JSON結果を返却 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, plan_type, contract_start, contract_end, calendar_id |
waste_items | item_id, municipality_id, item_name, category_code, disposal_note, aliases, updated_at |
users | user_id, line_user_id, municipality_id, address_area, language, registered_at |
inquiries | inquiry_id, user_id, input_type, image_url, input_text, predicted_item_id, confidence_score, created_at |
feedback_reports | feedback_id, inquiry_id, reported_correct_item_id, status, reviewed_by, reviewed_at |
collection_calendars | calendar_id, municipality_id, area_code, category_code, collection_day, frequency |
api_clients | client_id, company_name, api_key, plan_type, monthly_quota, contract_start |
analytics_reports | report_id, municipality_id, period, misclassification_rate, top_inquiry_items, generated_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | LINEチャット画面 |
| 2 | 画像撮影・送信画面 |
| 3 | 分別結果表示画面 |
| 4 | 収集日カレンダー画面 |
| 5 | 自治体管理ダッシュボード |
| 6 | 誤答報告確認画面 |
| 7 | レポート閲覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LINE Messaging API(住民接点をLINEで低コスト構築) |
| 2 | AWS Rekognition/独自CNN(画像分類の物体検出基盤) |
| 3 | GPT系LLM API(方言・略称吸収の自然言語処理) |
| 4 | PostgreSQL(自治体別ルールDBの構造化管理) |
| 5 | AWS S3(画像データの一時保存・匿名化処理) |
| 6 | Metabase(自治体向けレポート可視化) |
| 7 | Auth0(自治体管理画面のアクセス権限管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| AI画像判定のレスポンスタイムは平均3秒以内、ピーク時でも5秒以内を維持する想定 | AI画像判定のレスポンスタイムは平均3秒以内、ピーク時でも5秒以内を維持する想定 |
| システム可用性は月間稼働率99.5%以上とし、障害時は4時間以内の復旧を目標とする想定 | システム可用性は月間稼働率99.5%以上とし、障害時は4時間以内の復旧を目標とする想定 |
| 住民の画像・位置情報は自治体単位で暗号化保存し、匿名化処理後にログ保持期間を1年とする想定 | 住民の画像・位置情報は自治体単位で暗号化保存し、匿名化処理後にログ保持期間を1年とする想定 |
| 自治体サーバ内完結型オプション利用時はデータを外部送信せずローカル環境で処理完結させる想定 | 自治体サーバ内完結型オプション利用時はデータを外部送信せずローカル環境で処理完結させる想定 |
| 同時アクセス数は導入人口10万人あたり最大500セッション/分を処理できる設計とする想定 | 同時アクセス数は導入人口10万人あたり最大500セッション/分を処理できる設計とする想定 |
| 月次バッチで学習モデルを再構築し、AI判定精度95%未満の自治体を優先的に改善対応する運用とする想定 | 月次バッチで学習モデルを再構築し、AI判定精度95%未満の自治体を優先的に改善対応する運用とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数自治体の分別ルールPDFを人力でデータベース化し、LINEでスタッフが手動で写真を受け取り分別区分を回答する運用を試し、住民の質問傾向と回答にかかる手間を確認する | 人件費と自治体訪問の交通費だけで済む水準 |
| ②最小システム | 既存の画像認識APIを組み合わせた簡易版LINE Botを構築し、限られた品目数で自動応答を試験提供し、判定精度と住民の反応を確かめる | 外部AI利用料とLINE API利用料程度の水準 |
| ③本開発 | 自治体別ルールDBと継続学習基盤を備えた本格システムを外注・内製で開発し、複数自治体への同時導入と管理画面運用に対応する | 外注開発費で数か月分の開発工数がかかる水準 |
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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10万人規模の市区町村・環境部廃棄物対策課の課長または係長 | 分別ルールDB提供の可否と現場の問い合わせ実態を把握する最初の窓口 | 自治体DX推進課経由でアポ取得、または環境省地方環境事務所の紹介を依頼 |
| PoC候補自治体の情報システム課・DX推進担当者 | LINE連携やサーバ設置形態の技術要件・セキュリティ審査の可否を確認 | 環境部から情報システム課へ横展開の紹介を依頼、合同ヒアリングを設定 |
| 清掃工場運営企業(民間委託事業者)の現場責任者 | 混入率データや収集車再訪コストの実態、API連携ニーズを把握 | 全国都市清掃会議や産業廃棄物協会の名簿から個別に連絡 |
| 環境省環境再生・資源循環局の廃棄物適正処理推進課職員 | 自治体向け補助金・モデル事業の対象になり得るか、制度動向を確認 | 環境省の審議会・検討会の公開資料から担当室を特定し面談依頼 |
| 既存の自治体向けごみ分別ガイドITベンダーの営業責任者 | 競合状況の把握と、システム連携・協業の可能性を探る | 自治体DX関連展示会(Japan IT Week等)や自治体向けEXPOで名刺交換 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体環境部・清掃局への直接アプローチ | 電話または問い合わせフォームから「問い合わせ削減の実証実験に無償でご協力したい」と伝え、PoC提案書を送付してアポイントを取る |
| 清掃工場運営企業経由の紹介 | 提携候補の清掃工場運営企業の営業担当に「自治体向けに問い合わせ削減ツールを紹介してほしい」と依頼し、同席商談をセットしてもらう |
| 自治体DX関連の展示会・セミナー | 自治体職員が集まる展示会に出展し、名刺交換した環境部・清掃局担当者に後日個別デモの案内メールを送る |
| 既存の自治体向けITベンダーとの提携 | 既存ベンダーの営業担当に「御社の既存契約自治体へオプション機能として当社サービスを共同提案したい」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（または新規開業資金） | 創業前・創業後まもない事業者 | 融資額は200万円で、自治体営業や開発初期の運転資金に充てられる候補になる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者でITツールを導入・提供する事業者 | 自治体向けSaaSの機能拡充や自社の業務システム導入費の一部をカバーできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（商工会・商工会議所の支援を受ける事業者） | 自治体向け展示会出展や営業資料作成など販路開拓の経費に使える候補になる |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業初期の事業者 | 人件費・賃借料など創業初期の運営経費を補助する制度で、代表1名体制の期間の資金繰りを補う候補になる |
| ものづくり補助金（革新的サービス類型） | 中小企業・小規模事業者で新サービス開発を行う事業者 | 画像認識AIエンジンの開発・改良費用の一部を補助する候補になり得る |
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。
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。