対象とする社会課題:自治体庁舎の業務継続計画(BCP)が策定されていても実効性が検証されず機能不全のリスクがある
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全国の自治体庁舎はBCPをほぼ策定済みだが、非常用電源や参集体制が実際に機能するかを検証できているところは少ない。担当職員は1〜2名の兼任で、専門知識も時間も足りない。大地震や水害が来たとき「計画はあったのに動かなかった」を防ぐには、誰でも定期的に実効性を点検できる仕組みが要る。
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「継続点検AI」は、自治体の防災・総務担当者がBCP文書(PDF/Word)をアップロードするだけで、内閣府ガイドラインとの条文レベルの差分を自動抽出し、不足項目をリスト化するSaaSです。
さらに南海トラフ地震・直下型地震・大規模水害の3シナリオで非常用電源の稼働時間や参集可能職員数をシミュレーションし、72時間の業務継続が可能かを数値とダッシュボードで可視化します。担当者はチャット画面で「電源が48時間しか持たない場合の代替策は?」と質問すれば、他自治体の対応事例に基づく改善提案がすぐに返ってきます。年1回の訓練結果を取り込むとスコアが更新され、経年変化や同規模自治体とのベンチマーク比較も確認できます。最終的に首長・議会向けの点検報告書がAIで自動生成され、1〜2名の兼任担当者でもBCPの実効性点検を継続できる体制を実現します。
内閣府調査では市区町村のBCP策定率は約97%に達するが、実際の非常時召集や電源・通信の継続能力を検証する訓練実施率は3割程度にとどまる。
防災担当職員は多くの自治体で1〜2名の兼任体制であり、専門知識と時間の不足からBCPは「策定して終わり」になりがちである。人口5万人規模のA市では、担当係長が異動で不在になった直後に文書が更新されず、非常用電源の稼働可能時間や参集可能職員数の想定が実態と3年以上ズレていた事例もある。国の指針改定(防災基本計画・業務継続ガイドライン)への追従も自治体単独では負担が大きく、専門コンサルへの依頼は年間数百万円規模でハードルが高い。結果として、大規模地震・水害発生時に「計画はあるが機能しない」庁舎が多数存在する構造的課題が残っている。
自然言語処理(NLP)でBCP文書と国のガイドライン・法改正内容を条文レベルで比較し、欠落・矛盾箇所を自動抽出する。
最適化アルゴリズムにより人員配置・電源・水・通信の各リソースを災害シナリオごとにシミュレーションし、業務継続不能となる時間帯(ボトルネック)を予測する。大規模言語モデル(LLM)による対話型チャットボットが、担当者の質問に対し他自治体の改善事例を踏まえた具体的提案を生成する。さらに機械学習モデルが蓄積された自治体データを用いて同規模自治体とのベンチマーク比較スコアを算出し、点検精度を継続的に向上させる。
自治体の防災・総務担当者が既存BCP文書(PDF/Word)をアップロードすると、AIが内閣府ガイドラインとの条文単位の差分を自動検出し、不足項目をリスト化する。
次にAIが南海トラフ地震・直下型地震・大規模水害の3シナリオごとに、非常用電源の稼働時間、参集可能職員数、通信・データバックアップ体制をシミュレーションし、業務継続に必要な72時間を維持できるかを数値で可視化する。担当者はチャット画面でAIに「電源が48時間しか持たない場合の代替策は?」など対話形式で質問し、他自治体の対応事例に基づく改善提案を受け取れる。年1回の訓練結果や職員アンケートをAIに取り込むことでスコアが更新され、経年変化がダッシュボードで確認できる仕組みとなっている。最終的に首長・議会向けの点検報告書がAIによって自動生成され、承認プロセスの負担を大幅に軽減する。
| BCP見直しのための外部専門コンサル依頼費用(年1回想定) | 年額300万〜500万円 |
| 議会説明資料・点検報告書の作成に費やす担当者残業代(月20時間×3ヶ月程度) | 年額約36万円(時給3,000円換算) |
| 訓練未実施・電源想定のズレによる災害時業務停止リスク(初動対応の遅延・住民対応コスト増) | 発生時数百万円規模の損失想定(非定常) |
| 担当者異動時の引き継ぎ不備による文書再整備コスト(外部委託時) | 1回あたり50万〜100万円 |
| BCP点検SaaS年間ライセンス(人口10万人未満) | 年額50万円 |
| 初期診断コンサルティング(導入時一時金) | 80万〜150万円 |
| 継続改善支援レポート代行(月額) | 月額5万円(年額60万円) |
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内閣府調査ではBCP策定率が約97%に達する一方、非常時召集や電源・通信の継続能力を検証する訓練実施率は3割程度にとどまっている。
防災担当職員は多くの自治体で1〜2名の兼任体制であり、専門知識と時間の不足からBCPは策定後に更新されず放置されがちである。人口5万人規模のA市では担当係長の異動後に文書が更新されず、非常用電源の稼働可能時間や参集可能職員数の想定が実態と3年以上ズレていた事例が確認されている。専門コンサルへの依頼は年間数百万円規模でハードルが高く、多くの自治体が「計画はあるが機能しない」状態を放置している構造的課題がある。
MVP開発は要件がシナリオシミュレーションのロジックやガイドライン差分検出のアルゴリズムなど探索的要素を含むため、まずは準委任契約でPoC(5〜10自治体検証)を進め、精度80%達成の目安を確認しながら仕様を固めるのが適している。
正式版リリース以降の機能追加(ダッシュボードUI、レポート自動生成など)は要件が明確になった段階で請負契約に切り替え、納期・検収基準を明文化することが望ましい。発注時はBCP文書に含まれる人員配置情報の機密性を踏まえ、ISMAP準拠環境での開発・検証を契約条件に含め、自治体の情報セキュリティポリシーへの適合確認を成果物検収の条件とすることが重要である。また自治体の単年度予算サイクルを踏まえ、前年秋の提案営業に合わせた開発スケジュールと支払い条件(着手金・検収時払いの分割)を事前に取り決めておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村・都道府県の防災・危機管理担当者(多くは1〜2名の兼任職員) |
| セカンダリ | 総務部門管理職、議会・首長への報告資料を作成する企画部門職員 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当・システム管理者(自治体データの権限管理、モデル精度モニタリングを担当) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| BCP文書アップロード・解析機能 | PDF/Word形式のBCP文書をアップロード→テキスト構造を解析→条文単位で自動分割し格納する |
| ガイドライン差分検出機能 | 分割済みBCP条文と内閣府ガイドライン最新版を入力→NLPで条文単位比較→欠落・矛盾箇所をリスト出力する |
| 災害シナリオシミュレーション機能 | 電源容量・職員数・通信手段のデータを入力→最適化アルゴリズムで3シナリオ計算→72時間維持可否を数値表示する |
| ボトルネック予測機能 | シミュレーション結果を入力→時間軸ごとのリソース不足を分析→業務継続不能となる時間帯を特定し表示する |
| 対話型チャットボット機能 | 担当者の自然言語質問を入力→LLMが他自治体事例DBを検索→改善提案を文章生成し回答する |
| ベンチマーク比較スコア算出機能 | 自治体の診断結果と蓄積データを入力→機械学習モデルで同規模自治体と比較→偏差値形式のスコアを出力する |
| 訓練結果・アンケート取込機能 | 年1回の訓練実施記録や職員アンケートCSVを入力→スコア計算式に反映→BCPスコアを更新する |
| 経年変化ダッシュボード機能 | 蓄積された過去スコアデータを入力→年度別グラフを生成→ブラウザ画面に経年推移を表示する |
| 点検報告書自動生成機能 | 診断結果・スコア・改善提案を入力→定型フォーマットに整形→首長・議会向けPDF報告書を出力する |
| 継続改善レポート代行機能 | 半期の診断・訓練データを入力→AIが変化点を要約→議会説明資料用のレポート文書を生成する |
| ユーザー権限・監査ログ管理機能 | 職員のログイン情報と操作履歴を入力→権限別アクセス制御を適用→操作ログを記録し監査画面に表示する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, population, prefecture_code, contract_plan, contract_start_date |
bcp_documents | id, municipality_id, file_url, version, uploaded_at, parsed_status |
diff_results | id, document_id, guideline_clause_id, diff_type, severity, description |
guideline_clauses | id, clause_number, title, content, revised_at, source |
simulation_results | id, municipality_id, scenario_type, power_hours, staff_available, comm_status, bottleneck_hour |
training_records | id, municipality_id, conducted_at, participants, result_score, notes |
chat_logs | id, municipality_id, user_id, question, answer, referenced_case_id, created_at |
score_history | id, municipality_id, score_date, bcp_score, benchmark_score, category |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード画面 |
| 2 | BCP文書アップロード画面 |
| 3 | 差分診断結果一覧画面 |
| 4 | シナリオシミュレーション画面 |
| 5 | AI対話チャット画面 |
| 6 | 訓練記録入力画面 |
| 7 | 点検報告書出力画面 |
| # | 技術(採用理由) |
|---|---|
| 1 | AWS(ISMAP準拠環境構築のため) |
| 2 | Python(NLP・最適化モデル開発の標準言語) |
| 3 | OpenAI API(対話型チャットボット生成に利用) |
| 4 | PostgreSQL(構造化データと履歴管理に適する) |
| 5 | Elasticsearch(条文単位の全文検索・差分抽出に利用) |
| 6 | React(自治体職員向けUIの構築) |
| 7 | Terraform(セキュリティ設定含む環境の再現性確保) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性:SLA99.5%以上(月間停止許容時間 約3.6時間以内)を目標とする想定 |
| セキュリティ | セキュリティ:政府情報システムのためのセキュリティ評価制度(ISMAP)準拠クラウド環境を採用する想定 |
| 性能 | 性能:BCP文書(A4換算100ページ規模)の解析処理を10分以内に完了する目安とする |
| データ保護 | データ保護:人員配置等の機密情報は保存時・通信時ともにAES256相当で暗号化する想定 |
| バックアップ | バックアップ:日次バックアップを実施しRPO24時間・RTO8時間以内を目安とする |
| 運用 | 運用:ガイドライン改定情報を月次で内閣府・防災科学技術研究所と連携し1週間以内にモデル反映する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数自治体の既存BCP文書を人手でExcelに書き出し、ガイドラインとの差分を手動チェックして「AIが自動で見つけるべき欠落項目」の仮説を検証する | AI利用料と自治体訪問の交通費だけ |
| ②最小システム | 文書アップロードとNLPによる条文差分抽出だけを実装した簡易ツールを作り、PoC自治体に試用してもらいシナリオシミュレーションや対話機能は含めない | 外注で数か月分の開発費用 |
| ③本開発 | シナリオシミュレーション・対話型チャットボット・ベンチマークダッシュボード・報告書自動生成まで含めた正式版SaaSを開発し、有償契約を前提に運用する | まとまった外部資金調達後にチーム体制で着手する規模 |
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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 |
|---|---|---|
| 市区町村の防災危機管理課長または防災担当係長 | BCP運用の当事者であり現場課題と予算感を最も正確に把握している | 全国市町村防災担当者会議や自治体主催の防災セミナーで名刺交換し個別訪問を依頼 |
| 都道府県の市町村支援課・危機管理防災課の担当主幹 | 市町村へのまとめ導入や紹介経路構築のカウンターパートになる | 都道府県庁の危機管理防災課代表電話で市町村支援担当を確認しアポイント取得 |
| 防災科学技術研究所(NIED)の社会防災システム研究領域研究員 | 公式連携により信頼性を得て自治体への導入交渉障壁を下げるため | NIEDの共同研究公募・産学連携窓口から研究連携の打診メールを送付 |
| 地域情報化推進協議会の事務局担当者 | 自治体DX関連の紹介チャネルとして既存の自治体接点を活用できる | 協議会公式サイトの会員向け問い合わせ窓口から事業説明の面談を依頼 |
| 既存BCP策定支援を行う中小コンサルティング会社の代表 | 競合ではなく協業可能な現場ノウハウ保有者として役割分担を探るため | 総務省・内閣府の防災関連セミナー登壇者リストから面談を申請 |
| チャネル(目標件数) | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県の市町村支援部局 | 「市区町村のBCP実効性点検の負担を減らすツールを検証中で、意見を聞かせてほしい」と伝え、管内自治体への紹介や合同説明会の場を依頼する |
| 防災科学技術研究所等の研究機関 | 「BCPシミュレーションの精度検証で連携できる自治体を紹介してほしい」と共同研究的な立場で相談し、信頼性の裏付けとしても活用する |
| 自治体防災担当者向け勉強会・研修 | 危機管理担当者が集まる研修や協議会に参加し、「BCP文書を見せてもらえれば無償で差分診断をする」と申し出てヒアリング機会を作る |
| 元自治体職員の人脈 | 防災・総務部門出身の知人に「BCP担当者を紹介してほしい、まず現状の困りごとを聞かせてほしい」と依頼し、紹介ベースで面談を設定する |
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(旧・新創業融資制度) | 新たに法人を設立して事業を始める代表者 | 自己資金100万円のみでは初期のAIモデル開発・システム基盤構築の先行投資を支えられないため、運転資金の融資(融資額は 770万円 で)を着金までのつなぎとして活用する候補になる |
| 信用保証協会 創業関連保証(制度融資) | 創業前・創業後一定期間内の中小企業・法人 | 公庫融資に加えて金融機関からの追加調達を検討する場合、保証協会付きの制度融資で担保力の弱い創業初期でも借入余地を広げられる候補になる |
| 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5年未満の中小企業者 | 初期診断コンサルの提供体制構築や人件費の一部を助成対象とできる可能性があり、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・商業・サービス生産性向上促進補助金(ものづくり補助金) | 革新的な製品・サービス開発に取り組む中小企業 | NLPによる差分検出や災害シナリオシミュレーションのAIモデル開発費・システム基盤構築費の一部を補助対象にできる可能性がある候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者(創業直後の法人も対象になり得る) | 自治体への直販営業や都道府県連携チャネル構築にかかる販路開拓費(提案資料作成・展示会出展等)を補助対象にできる候補になる |
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。
防災・インフラ領域で挑戦する創業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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。