Who（誰が）
人口3万〜30万人規模の市町村の施設整備課・公共施設マネジメント担当職員、および導入を仲介する建設コンサルタント会社の担当者が主な利用者となる
対象とする社会課題：老朽化する公共施設の修繕優先順位を客観的データで決められない自治体の課題
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。
老朽化した学校や橋を毎日目視だけで見て回る職員は、もう数名しかいない。危険度ではなく声の大きさで修繕先が決まってしまう現実がある。写真一枚から劣化度を数値化できれば、担当者は「なぜこの施設を優先するのか」を胸を張って財政課や議会に説明できる。事故が起きてからでは遅い。判断の根拠を、現場に届けたい。
※ 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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「シサツAI」は、自治体の施設整備課係長がスマートフォンで外壁・屋根・配管を撮影するだけで、AIが亀裂幅・剥落面積・錆進行度を検出し0〜100点の劣化度スコアを30秒で返すサービスです。
築年数や避難所指定の有無などの既存データと組み合わせ、AIが月次で修繕優先度ランキングを自動生成し、財政課への説明資料をワンクリックで出力します。職員が「来年度予算3000万円でどこまで対応できるか」とチャットで問いかければ、AIが複数の修繕シナリオを提示。紙の点検表とExcel集計が不要になり、属人的だった修繕判断が写真とスコアという客観データに基づく説明可能な意思決定に変わります。
全国の自治体が保有する公共施設(学校・体育館・橋梁・公営住宅など)の約7割が建築後30年以上経過し、総務省調査では今後10年間で更新・修繕費が現在の1.5倍規模に膨らむと推計されている。
多くの市町村では技術職員が減少し、人口5万人規模の自治体でも建築・土木技師が数名しかおらず、数百棟の施設劣化状況を目視点検だけで網羅できない。結果として「予算がついた施設」「声の大きい地域」から修繕される属人的判断が横行し、危険度が高いにもかかわらず放置される施設が生じている。実際に外壁落下や屋根崩落など重大事故が毎年報告されており、財政課は劣化データの根拠不足を理由に予算要求を通しにくいという声も多い。担当職員(施設整備課係長・50代男性が典型像)は「どの施設を優先すべきか説明できる資料がない」ことに強い課題意識を持っている。
画像解析AI(CNNベースの劣化検出モデル)が外壁・屋根・配管等の写真から亀裂幅・剥落面積・錆進行度を数値化し、劣化度スコアを算出する。
時系列予測モデルが築年数・気候区分・過去の修繕履歴から今後3〜5年の劣化進行曲線を予測し、放置した場合の事故リスクと修繕コストを推計する。最適化アルゴリズムが限られた予算制約の下で「危険度×利用者数×代替施設の有無」を重み付けし、修繕優先順位を自動ランキング化する。対話型AI(LLM)が財政課・議会向け説明資料の文章生成と、職員からの自然言語での予算シナリオ相談に対応する。
自治体職員がスマートフォンで外壁・屋根・設備の写真を撮影しアプリにアップロードすると、AIが画像から亀裂・剥落・錆・雨漏り跡などの劣化パターンを検出し、劣化度スコア(0-100)を自動算出する。
既存の点検調書・築年数・利用者数・避難所指定の有無などの構造化データと組み合わせ、AIが「修繕優先度ランキング」を月次で自動生成し、財政課向けの説明資料(グラフ・写点対比・コスト推計付き)をワンクリックで出力する。職員はチャット型AIに「来年度予算3000万円でどこまで対応できるか」と自然言語で問いかけると、AIがシナリオ別の修繕プランを複数提示し比較検討できる。導入後は毎年の点検データが蓄積され、AIが劣化進行速度を再学習し予測精度が向上していく。現場担当者向けの体験としては、紙の点検表とExcel集計が不要になり、スマホ撮影から30秒でスコアが返る点が最大の変化となる。
| 技師による目視点検の人件費(320棟を年2回巡回、延べ約640時間相当) | 年額約320万円の想定(時給5000円換算) |
| Excel集計・資料作成の残業代(係長1名+担当2名、年間約240時間) | 年額約90万円の想定 |
| 劣化放置による応急補修・事故対応費(外壁落下等、年1〜2件発生の自治体想定) | 年額200〜500万円の想定 |
| 予算要求が通らず先送りされた修繕の劣化進行による追加更新コスト | 年額数百万円〜1000万円規模の想定(施設規模による) |
| SaaS年間利用料(100〜500棟規模の自治体向け) | 年額200万円 |
| 初期導入・データ移行支援費(点検データ移行・研修込み) | 一括50〜150万円 |
| ドローン・IoTセンサー連携オプション(橋梁等10施設想定) | 月額30万円(1施設3万円×10施設) |
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人口5万人規模の自治体でも建築・土木技師は数名しかおらず、数百棟ある施設の劣化状況を目視点検だけで網羅できていない。
結果として「予算がついた施設」「声の大きい地域」から修繕される属人的判断が横行し、危険度の高い施設が放置されるケースが生じている。財政課は劣化データの根拠不足を理由に予算要求を通しにくく、担当職員は「優先順位を説明できる資料がない」という課題を抱えている。外壁落下や屋根崩落など重大事故が毎年報告されており、客観的な優先順位判定の仕組みが急務となっている。
MVP開発フェーズはAI精度や画面要件が固まりきっていないため準委任契約が向くが、PoCで検証済みの機能(スコア算出・ランキング表示・資料出力)を初期導入フェーズで量産する際は請負契約への切り替えを検討する。
自治体の単年度予算主義により発注時期が年度末・年度初めに集中しやすいため、契約締結から開発着手までのリードタイムを見込んだスケジュール確保が必要。AI誤検知の責任範囲(判定はあくまで参考情報であり最終判断は職員が行う)を契約書・仕様書に明記し、開発会社の責任範囲を切り分けておくこと。ISMAP準拠クラウド基盤の採用が前提となるため、インフラ構築を担当する開発会社の対応実績を発注前に確認する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市町村施設整備課・公共施設マネジメント担当の係長級職員(50代男性が典型像、現場撮影・優先度確認・資料出力を行う) |
| セカンダリ | 財政課職員・議会説明担当者(自動生成された説明資料を予算審議資料として利用)、建設コンサルタント会社の担当者(協業案件での劣化データ参照) |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当・自治体側の情報システム課(アカウント管理・セキュリティ設定・データ移行管理) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| スマホ写真アップロード・劣化スコア算出 | 職員が撮影した外壁等写真→AIが劣化パターン解析→0-100点の劣化度スコアを30秒で返す |
| 画像解析AI(CNN)劣化検出モデル | 外壁・屋根・配管写真→亀裂幅/剥落面積/錆進行度をCNNで数値化→部位別劣化指標を出力 |
| 劣化進行予測(時系列モデル) | 築年数・気候区分・修繕履歴→時系列予測モデルで進行曲線算出→3〜5年後の劣化度と事故リスクを表示 |
| 修繕優先順位最適化ランキング | 劣化スコア・利用者数・代替施設有無・予算枠→最適化アルゴリズムで重み付け計算→施設別優先順位リストを生成 |
| 財政課向け説明資料自動生成 | スコア・写真対比・コスト推計データ→LLMが文章とグラフを構成→PDF説明資料をワンクリック出力 |
| 予算シナリオ対話型AI相談 | 職員の自然言語質問(例:予算3000万円で対応範囲)→LLMがシナリオ生成→複数修繕プラン比較表を提示 |
| 既存点検調書・構造化データ取込 | Excel点検調書・築年数・避難所指定情報→フォーマット変換しDB登録→AI解析用データセットを構築 |
| ドローン・IoTセンサー高度診断連携 | ドローン撮影データ・ひずみセンサー値→橋梁大型施設用AIモデルで解析→高精度劣化診断結果を追加表示 |
| 月次優先度レポート自動配信 | 蓄積スコア・進行予測データ→月次バッチで再集計→担当課宛にランキング更新版を自動メール配信 |
| オンボーディング・研修支援管理 | 自治体の既存点検データ・職員情報→移行スケジュール登録→研修進捗と移行完了状況を管理画面表示 |
| コンサル協業紹介・API連携 | 自治体の計画策定ニーズ情報→提携コンサルへAPI経由で案件連携→紹介実績と成約状況を管理台帳に記録 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, type, address, construction_year, capacity, is_evacuation_shelter, municipality_id |
municipalities | municipality_id, name, population, contract_plan, contract_status |
inspection_photos | photo_id, facility_id, part_type, image_url, taken_at, taken_by, gps_lat, gps_lng |
degradation_scores | score_id, photo_id, facility_id, crack_width, peeling_area, rust_level, score, model_version, evaluated_at |
prediction_curves | prediction_id, facility_id, predicted_year, predicted_score, risk_level, model_version |
repair_priorities | priority_id, facility_id, municipality_id, fiscal_year, rank, priority_score, estimated_cost |
budget_scenarios | scenario_id, municipality_id, budget_amount, fiscal_year, selected_facilities, generated_report_url |
sensor_data | sensor_id, facility_id, sensor_type, measured_value, measured_at, device_id |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 施設一覧・地図画面 |
| 3 | 写真撮影・アップロード画面 |
| 4 | 劣化スコア詳細画面 |
| 5 | 修繕優先度ランキング画面 |
| 6 | 予算シナリオ相談チャット画面 |
| 7 | 説明資料出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(ISMAP準拠で自治体調達要件に対応) |
| 2 | PyTorch(CNN劣化検出モデルの開発実績が豊富) |
| 3 | FastAPI(画像推論APIを高速に構築できる) |
| 4 | Next.js(自治体職員向けUIを効率的に開発) |
| 5 | PostgreSQL(構造化点検データを安定管理) |
| 6 | OpenAI API(予算相談チャットと資料文章生成) |
| 7 | Amazon S3(点検写真・ドローン画像の大容量保存) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤の月間稼働率99.5%以上を目標とし、計画停止は事前48時間告知とする |
| 性能 | 性能: スマホ写真アップロードから劣化スコア返却まで平均30秒以内、ピーク時でも60秒以内とする |
| 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、施設情報データは通信・保管ともにAES256相当で暗号化する |
| 精度 | 精度: 劣化検出モデルのF1スコアを2年目末までに0.85以上とし、四半期ごとに再学習・検証する |
| 運用 | 運用: 点検データバックアップを日次実施し、障害発生時の目標復旧時間(RTO)を4時間以内とする |
| 拡張性 | 拡張性: 導入自治体数150件・年間写真データ数十万件規模までスケール可能なDB設計とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数自治体から点検写真を提供してもらい、Excelとスプレッドシートで劣化度スコアを手動採点し、職員へのヒアリングでスコアの妥当性と優先順位付けの納得感を確認する。 | AI利用料と自治体への訪問交通費だけの水準感 |
| ②最小システム | 写真アップロードと劣化度スコア自動算出だけのシンプルなWebアプリを構築し、PoC自治体でスマホ撮影から結果が返るまでの一連の流れを実際に確かめる。 | 外注で数か月分の開発費の水準感 |
| ③本開発 | LGWAN接続系対応とISMAP準拠を意識したクラウド基盤、財政課向け説明資料の自動生成機能を実装し、有償SaaSとしてリリースする。 | 外注と内製を組み合わせた半年〜1年分の開発費の水準感 |
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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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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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 |
|---|---|---|
| 人口5〜15万人規模の市町村・施設整備課または公共施設マネジメント担当の係長級職員 | 現場の劣化判断の困りごとと予算要求の実情を直接把握できる主要ユーザー | 総務省「公共施設等総合管理計画」策定自治体リストから中規模市を抽出し電話・メールでアポ |
| 自治体の財政課長または財政係長 | 修繕予算の査定側の視点と「客観的根拠資料」への要求水準を確認するため | 施設整備課経由で紹介依頼、または自治体財政研究会・地方財務協会の勉強会で接点を作る |
| 建設コンサルタント会社の公共施設マネジメント部門責任者（日本工営・八千代エンジニヤリング等） | 既存の点検・計画策定業務との連携可能性と協業販売チャネルの実現性を確認するため | 各社の公共施設マネジメント事業部の代表窓口へ協業打診の問い合わせを送付 |
| 総務省 自治財政局 財務調査課または公共施設状況調査担当者 | インフラ長寿命化計画の政策動向と自治体向け補助制度の最新情報を得るため | 総務省の公開資料に記載の担当課へ制度照会の形で問い合わせ、業界団体経由でも接触 |
| 国土交通省 国土技術政策総合研究所または地方整備局の橋梁点検・維持管理担当者 | 橋梁定期点検（5年に1度の近接目視）とAI診断の代替・補完可能性を確認するため | 国交省の道路メンテナンス年報の公開担当窓口経由で実証事業の相談を申し込む |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元自治体職員・公共施設マネジメントコンサルの人脈 | 「施設整備課の劣化判断で困っている自治体を紹介してほしい」と伝え、PoC無償提供の条件で紹介をお願いする |
| 建設コンサル会社（日本工営・八千代エンジニヤリング等） | 「公共施設マネジメント計画策定業務にAI診断機能を組み込みたい」と協業提案し、既存クライアント自治体への同行提案を依頼する |
| 総務省・国土交通省の実証事業公募 | インフラ長寿命化関連の実証事業に応募し、採択自治体との接点をPoC実施の入口として使う |
| 自治体総合フェア等の展示会・セミナー | 施設整備課職員のブース来訪者に「今の点検資料をそのまま送っていただければ無償で優先順位案を作ります」と声をかける |
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 | 実績の少ない創業者・法人設立直後の事業者 | 画像診断AIの開発費やSaaS基盤構築費など初期投資の一部を無担保・無保証でまかなえる可能性がある候補で、融資額は500万円を想定 |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業後5年未満の中小企業者 | 自己資金100万円に加え、賃借料やAI開発の外注費など創業初期の費用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導入補助金事務局） | 自治体向けSaaSを提供するITベンダー・導入する中小事業者側 | 自治体側が本サービスを導入する際の費用負担を軽くできる可能性があり、営業提案時に導入ハードルを下げる材料になる |
| 中小企業庁 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業直後の法人も対象になり得る） | 自治体向け展示会出展や説明資料・チラシ制作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 |
| NEDO シード期研究開発支援事業（NEP） | 研究開発型のシード期スタートアップ | 劣化検出モデルや劣化進行予測モデルの技術開発費の一部を、エクイティ以外の資金で補える可能性がある候補 |
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……
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同じ課題意識を持つ自治体出身者やインフラ技術者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。
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