Who（誰が）
人口3万〜20万人規模で中小河川の水位観測空白地帯を抱える市町村約1,300自治体、および都道府県防災部局の担当者が主な利用者となる。
対象とする社会課題：市町村の避難判断が遅れ・空振りを繰り返し、水害犠牲者と防災疲弊が減らない
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。
人口規模の小さい市町村ほど防災担当者は少なく、深夜の豪雨時に気象庁や国交省、県の複数システムを目視で見比べながら、経験だけで避難指示のタイミングを判断している。中小河川は氾濫までの猶予が短く、判断の遅れも空振りも住民の命と信頼に直結する。この事業は、その孤独な判断に予測データという拠り所を与え、担当者の経験と勘に頼らずに済む仕組みをつくる。
※ 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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RiverWatch AIは、中小河川を抱える市町村の防災担当者が使う水位予測・避難判断支援サービスです。
担当者は専用ダッシュボードにログインし、管轄河川ごとの氾濫リスクを時系列グラフと地図の色分けで確認します。気象庁の降雨レーダーと自社設置の簡易水位センサーのデータをAIが統合し、3〜6時間先の水位を15分刻みで予測。危険水位に近づくとLINE WORKSに自動アラートが届き、対話AIが『〇〇川△△地点は2時間後に氾濫危険水位到達確率78%』と根拠つきで説明します。担当者は発令案をワンクリックで承認・修正し、Jアラートや防災行政無線に連携配信します。深夜の豪雨対応で複数システムを目視突合していた作業が、1つの画面と対話で完結する仕組みに変わります。
全国の一級・二級河川は合計約3.5万本あるが、国交省・都道府県が水位計を設置しているのは主要区間の約1万地点にとどまり、中小河川の多くは水位観測の空白地帯となっている。
人口5万人未満の市町村では防災専任職員が1〜2名しかおらず、深夜の豪雨時に気象庁・国交省・県の複数システムを目視で突き合わせ、経験則で避難指示のタイミングを判断しているのが実情である。2021年熱海土石流や2023年秋田豪雨のように、判断の遅れや逆に空振りの多発による「オオカミ少年化」が住民の避難行動を鈍らせている。中小河川は氾濫までの猶予（リードタイム）が1〜3時間と短く、既存の国管理河川向け予測モデルでは精度が出ない。担当者の高齢化・異動により知見が属人化し、退職とともにノウハウが失われる構造的問題も未解決の一因である。
時系列予測AI（LSTM＋物理ベース流出解析のハイブリッドモデル）が降雨・水位・地形データから氾濫確率を算出し、河川ごとに個別チューニングされた予測モデルを提供する。
自然言語対話AIが担当者からの質問（例:「避難指示は今出すべきか」）に対し、予測根拠と過去類似事例を提示しながら回答する。異常検知AIがセンサー故障・欠測を自動判定し、代替データ源に切替える自己修復機能を持つ。強化学習により、実際の避難判断結果とその後の氾濫実績をフィードバックし、モデルの閾値と重み付けを四半期ごとに自動再学習する。
市町村防災担当者は専用ダッシュボードにログインし、管轄河川ごとの氾濫リスクを時系列グラフと地図上の色分けで確認する。
AIは気象庁の降雨レーダー（1kmメッシュ、10分更新）、河川管理者の水位計データ、簡易水位センサー（自社設置、1河川あたり2〜3基）、地形・流域データを統合し、3〜6時間先の水位を15分刻みで予測する。避難判断が必要な水準に近づくと、システムがLINE WORKS等に自動でアラートを送信し、対話型AIが「〇〇川△△地点は2時間後に氾濫危険水位到達確率78%」といった形で自然言語で状況説明・想定質問応答を行う。担当者はAIが提示した避難指示・準備情報の発令案をワンクリックで承認・修正し、Jアラートや防災行政無線と連携して住民に配信する。導入後は過去の判断ログをAIが学習し、地域特性に応じた閾値のチューニングを継続する。
| 水害による人的・物的被害損失（中小河川氾濫1回あたり、床上浸水・避難関連対応含む想定） | 1回あたり数千万円〜数億円（発生年のみ、地域差大） |
| 空振り避難指示に伴う消防団・警察・自主防災組織の出動人件費 | 年間100万〜300万円の目安（1自治体あたり） |
| 防災担当職員の深夜監視・時間外手当（豪雨シーズン集中） | 年間150万〜250万円の目安（職員1〜2名分） |
| 属人化した判断ノウハウの引継ぎ・教育コスト、退職による知見喪失（外部研修・OJT費用換算） | 年間50万〜100万円の目安 |
| SaaS月額利用料（管轄河川数に応じた段階制、対話AI込み） | 月額15万〜40万円 |
| センサー設置・初期導入費（平均5〜10基） | 初年度150万〜300万円（一括） |
| 保守・データ更新契約（年間、通信費・再学習込み） | 年間50万〜100万円 |
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全国3.5万本の河川のうち水位計があるのは主要区間約1万地点のみで、多くの中小河川は観測空白地帯となっている。
人口5万人未満の市町村では防災専任職員が1〜2名しかおらず、深夜の豪雨時に気象庁・国交省・県の複数システムを目視で突き合わせ、経験則で避難指示のタイミングを判断しているのが実情である。2021年熱海土石流や2023年秋田豪雨のように、判断の遅れや空振りの多発が住民の避難行動を鈍らせる『オオカミ少年化』を招いている。担当者の高齢化・異動により知見が属人化し、退職とともにノウハウが失われる構造的問題も未解決である。
実証フェーズ（0-8ヶ月）は河川ごとに予測モデルを試行錯誤しながらチューニングする性質上、要件が流動的なため準委任契約が向く。
MVP機能仕様が固まる初期商用化フェーズ以降は、ダッシュボードやアラート機能など仕様確定部分を請負契約でスコープ・納期を明確化するのが望ましい。ただし氾濫予測の精度自体は成果物として保証しにくいため、精度目標はSLA・KPI条項で別途定め、モデル開発部分は準委任のまま残す混合契約を推奨する。発注時は「判断支援ツールであり最終判断は自治体が行う」旨の免責条項と、実証で得た水位・降雨・判断ログの著作権・利用権の帰属を必ず契約書に明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市町村防災担当者（防災専任職員1〜2名規模の中小自治体職員） |
| セカンダリ | 都道府県防災部局担当者、防災コンサル・気象会社（代理店）の営業担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス・システム運用担当者（センサー保守、モデル再学習の監督） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 水位予測AI | 降雨レーダー・水位計・地形データ→LSTM+物理モデル解析→3〜6時間先水位を15分刻みで出力 |
| 氾濫確率算出 | 予測水位と河川別閾値→氾濫危険水位到達確率を計算→ダッシュボードに%表示 |
| 対話型AIアシスタント | 担当者の自然言語質問→予測根拠・類似事例を検索→回答文を生成し画面表示 |
| 異常検知・自己修復 | センサー受信データ→欠測・異常値判定→代替データ源へ自動切替し通知 |
| 自動再学習パイプライン | 実際の避難判断結果と氾濫実績ログ→強化学習で重み更新→四半期ごとにモデル反映 |
| リスク可視化ダッシュボード | 予測データ→河川ごとの時系列グラフと地図色分けを生成→担当者画面に表示 |
| 自動アラート配信 | 氾濫確率が閾値超過→アラート文生成→LINE WORKS等へ自動送信 |
| 発令案生成・承認 | 予測結果と閾値→避難指示/準備情報の発令案を生成→担当者がワンクリック承認 |
| 外部システム連携配信 | 承認済み発令内容→Jアラート・防災行政無線フォーマットに変換→自動送信 |
| 判断ログ記録・説明責任管理 | 発令判断・修正履歴・予測根拠→時系列DBに保存→監査用レポート出力 |
| センサー・通信状態監視 | 簡易水位センサーの稼働データ→通信断・電池残量を監視→保守アラート発行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, prefecture_code, population, contract_plan, contract_start_date |
rivers | river_id, municipality_id, river_name, river_class, catchment_area, flood_hazard_level |
sensors | sensor_id, river_id, install_point_lat, install_point_lng, sensor_type, install_date, status |
sensor_readings | reading_id, sensor_id, observed_at, water_level_cm, battery_voltage, data_quality_flag |
rainfall_data | mesh_id, observed_at, rainfall_mm, mesh_lat, mesh_lng, source |
water_level_forecasts | forecast_id, river_id, forecast_time, target_time, predicted_level_cm, flood_probability |
alerts | alert_id, river_id, alert_level, message_text, sent_at, channel, ack_status |
evacuation_decisions | decision_id, municipality_id, river_id, decision_type, decided_by, decided_at, ai_recommendation, override_reason |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 地図・水位ダッシュボード |
| 3 | 河川別予測グラフ画面 |
| 4 | アラート通知一覧画面 |
| 5 | 対話AIチャット画面 |
| 6 | 避難指示発令承認画面 |
| 7 | センサー稼働監視画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（IoT・冗長クラウド基盤の実績が豊富） |
| 2 | Python/PyTorch（LSTM時系列予測モデル開発） |
| 3 | PostgreSQL/PostGIS（河川・地理空間データ管理） |
| 4 | LINE WORKS API（自治体現場での利用率が高い） |
| 5 | AWS IoT Core（センサー収集・通信冗長化） |
| 6 | LLM API（対話型AIの根拠提示・質問応答生成） |
| 7 | Grafana（時系列水位・降雨データの監視可視化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 予測処理は10分更新の降雨データ受信後5分以内に完了し、ダッシュボードへ反映すること | 予測処理は10分更新の降雨データ受信後5分以内に完了し、ダッシュボードへ反映すること |
| システム可用性は豪雨時含め年間99.5%以上を目標とし、二重化クラウド構成で冗長化すること | システム可用性は豪雨時含め年間99.5%以上を目標とし、二重化クラウド構成で冗長化すること |
| センサー通信は携帯回線・LPWA二経路化し、欠測率年間1%未満（稼働率99%以上）を維持すること | センサー通信は携帯回線・LPWA二経路化し、欠測率年間1%未満（稼働率99%以上）を維持すること |
| 判断ログ・個人情報は暗号化保存し、自治体ごとにアクセス権限をロールベースで分離すること | 判断ログ・個人情報は暗号化保存し、自治体ごとにアクセス権限をロールベースで分離すること |
| アラート配信はLINE WORKS・Jアラート連携で送信遅延平均3秒以内を目標とすること | アラート配信はLINE WORKS・Jアラート連携で送信遅延平均3秒以内を目標とすること |
| モデル再学習は四半期ごとに実施し、精度検証レポート（適合率85%以上）を自動生成すること | モデル再学習は四半期ごとに実施し、精度検証レポート（適合率85%以上）を自動生成すること |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 気象庁の公開降雨データと国交省の公開水位データをスプレッドシートで突き合わせ、担当者向けに手動で予測レポートを作成して配布し、実際に使ってもらえるか反応を確かめる | AI利用料と自治体への交通費だけの水準 |
| ②最小システム | 実証河川に簡易水位センサーを数基設置し、ダッシュボード試作版で予測値を可視化、LINE WORKS等への手動アラート配信を試行して精度と運用のフィット感を確認する | 外注委託で数か月分の開発費とセンサー実機購入費が中心 |
| ③本開発 | LSTMと物理ベースモデルのハイブリッド予測、対話AIによる自動応答、異常検知AIによる自己修復機能を実装し、複数自治体への本格SaaS提供に耐える体制を構築する | 複数エンジニアの外注・保守込みで年単位の開発費が必要な水準 |
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……
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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5〜10万人規模市町村の危機管理課長・防災担当係長 | 現場の判断フローと既存システムの不満点を直接把握できる（実証候補にもなる） | 全国市長会・町村会の防災担当者会議や県主催の防災訓練視察を通じて紹介を得る |
| 都道府県土木部河川課の流域治水担当官 | 水位計設置許可・広域パッケージ契約の決裁権を持つ主体で早期の関係構築が必須 | 国交省地方整備局の「流域治水協議会」に実証自治体経由で参加し名刺交換する |
| 国立研究開発法人防災科学技術研究所の水文・河川氾濫研究者 | LSTM×物理モデルの共同研究体制構築とモデル精度の学術的裏付けを得るため | 防災科研の公募型共同研究制度に応募、または学会（土木学会水工学委員会）で接触 |
| ウェザーニューズ等民間気象会社の自治体向け防災事業担当 | 降雨レーダーデータ提供と代理店販売チャネル提携の可否を early に見極めるため | 同社の自治体防災ソリューション部門に直接アポイントを取る（展示会同席も可） |
| 水位計・水質センサーメーカーの営業技術担当（例: 明星電気等） | 簡易水位センサーのOEM調達条件・保守体制構築のパートナー候補を確定するため | 河川技術者向け展示会（国交省後援の防災展等）でブース訪問し技術面談を設定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 防災科学技術研究所・大学研究室経由の紹介 | 共同研究の相談として連絡し、実証フィールドとして水位観測空白河川を抱える市町村を紹介してほしいと依頼する |
| 都道府県防災部局への直接訪問 | 管内市町村の水位観測空白の実態をヒアリングしたいと申し入れ、実証候補となる市町村の紹介を依頼する |
| 防災コンサル・気象会社との協業打診 | 既存顧客である自治体への提案時に予測AIパートとして同席させてほしいと持ちかける |
| 自治体防災担当者向け勉強会・研究会への登壇 | 熱海・秋田の事例を踏まえた避難判断の課題共有会を企画し、登壇後に個別相談を受け付ける形で接点を作る |
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（新規開業・スタートアップ支援資金） | 法人設立からまもない創業者 | センサー調達やクラウド構築費など初期投資を賄う運転・設備資金として利用でき、融資枠は 1,400万円 を想定して資金計画を組める |
| 信用保証協会の創業関連保証（制度融資） | 自己資金と公庫融資だけでは不足する創業者 | 自治体制度融資と組み合わせることで公庫融資に加えた追加の資金調達手段を確保できる |
| 国土交通省 流域治水関連事業の交付金・補助制度 | 河川管理を担う都道府県・市町村 | 自治体側の導入予算として提案できれば、当社のセンサー設置・SaaS初期費用の調達ハードルを下げる営業材料になる |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | デジタル実装に取り組む地方自治体 | 自治体がシステム導入費に充当できる交付金であり、営業時に自治体側の予算確保を後押しする材料として提案できる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金 | 新製品・新サービス開発に取り組む中小企業 | LSTMモデルや異常検知AIなど独自技術の開発費、センサー試作費の一部に充当できる可能性がある |
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的な表示です。