Who（誰が）
全国約1,700の市区町村防災危機管理課（特に人口5万人以上の約500団体）と、その委託を受ける測量会社・防災コンサル会社が主な利用主体である。
対象とする社会課題：指定避難所の受入可能人数を実測に基づいて更新する仕組みがない
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。
全国約8万カ所の指定避難所の多くは、数十年前の机上計算のまま定員が更新されていない。備蓄物資の配置換えや間仕切り増設で収容力は変わっているのに、測り直す人手も予算も自治体には残っていない。行ってみたら入れない避難所と、空いているのに気づかれないスペースが同時に生まれ、要配慮者ほど行き場を失う。この差を実測で埋めることが、避難所を最後の砦として機能させる出発点になる。
※ 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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本サービスは、市区町村の防災担当者がスマートフォンやタブレットで避難所内をLiDARスキャンするだけで、AIが空間をメッシュ化し実効収容人数を自動算出するSaaSです。
算出結果はクラウドダッシュボードに反映され、備蓄棚の増設や間仕切り変更のたびに再撮影すれば数分で定員が更新されます。災害発生時には避難所運営者がタブレットで撮影・入力し、混雑度と残り収容可能数を本部と住民向けアプリにリアルタイム配信します。住民は避難所検索アプリで「近くて空きがある避難所」をAI推薦で確認でき、防災本部はAIが提示する誘導配分案をもとに複数避難所への振り分けを迅速に判断できます。数十年前の机上計算のまま放置されていた避難所定員を、実測データで常に最新化する仕組みです。
全国の指定避難所約8万カ所の多くは、数十年前に策定された「1人あたり2㎡」等の机上計算で定員が設定されたまま更新されていない。
実際には備蓄物資の配置変更、バリアフリー改修、間仕切りやトイレの増設により有効面積は変動しているが、自治体防災担当者(多くは兼務で数名体制)が全避難所を定期実測する余力がない。2016年熊本地震や2024年能登半島地震では、想定定員を大幅に超える避難者集中と、逆に定員内でも動線不良で使用不能なスペースが放置される事例が同時発生した。結果として、要配慮者(高齢者・障がい者・乳幼児連携世帯)が押し出される形で車中泊や在宅避難を強いられ、支援物資配布や安否確認の遅延にもつながっている。実測更新の仕組みがない根本原因は、測量・図面照合・レイアウト変更の反映という一連作業に専門知識と人手が必要で、コストとスキルの両面で自治体単独では継続困難な点にある。
①空間解析AI: スマホ/タブレットのLiDAR・カメラ画像から3D点群を生成し、通路幅・什器占有・トイレ動線を考慮した実効有効面積を画像セグメンテーションで算出する。
②予測AI: 過去の避難所別・災害種別の入所実績データと人口メッシュ統計から、地域ごとの避難者発生数を回帰モデルで予測し定員超過リスクをスコア化する。③最適化AI: 複数避難所の残容量と避難者位置情報を用いた組合せ最適化(線形計画法)で、誘導配分案をリアルタイム生成する。④対話AI: 住民向けチャットボットが「近くの避難所は空いていますか」等の自然言語問い合わせに、位置情報と最新収容データを突合して回答する。
自治体職員または委託業者が、スマートフォンで避難所内をスキャン(LiDAR/360度カメラ撮影)するだけで、AIが空間をメッシュ化し実効収容人数を自動算出する。
算出結果はクラウド上のダッシュボードに反映され、備蓄棚の増設や間仕切り配置変更などレイアウト変更のたびに再撮影すれば数分で定員が更新される仕組みとする。平時は年1〜2回の定期点検撮影で最新化し、災害発生時には避難所運営者がタブレットで撮影・入力するだけで、混雑度と残り収容可能数をリアルタイムに本部・住民向けアプリへ配信する。住民は避難所検索アプリで「現在地から近く、空きがある避難所」をAIが推薦する形で確認でき、要配慮者向けスペースの空き状況も別枠表示される。自治体防災本部側は、複数避難所の収容状況を一元ダッシュボードで俯瞰し、AIが誘導配分案(どの避難所へ何人誘導すべきか)を提示するため、意思決定の初動が大幅に短縮される。
| 測量業者への実測委託費用(避難所82カ所を数年に一度巡回) | 年間約240万円(1カ所3万円想定・年80カ所巡回換算) |
| 定員超過対応での急な追加避難所開設・職員残業対応コスト | 災害1回あたり約50万円の想定 |
| 要配慮者の車中泊によるエコノミークラス症候群等の医療対応コスト(自治体福祉部局負担分) | 災害1回あたり数十万円〜100万円規模の想定 |
| 誤った定員設定による物資配布の過不足・再配送コスト | 災害1回あたり約30万円の想定 |
| SaaS利用料(避難所82カ所、月額4,000円/施設) | 年間約393万円(月額約32.8万円) |
| 初期測量・データ化代行(82カ所、1カ所5万円平均) | 初年度一括410万円 |
| 住民向けアプリ自治体広報連携枠 | 月額10万円(年間120万円) |
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全国約8万カ所の指定避難所の多くは、数十年前に「1人あたり2㎡」等の机上計算で設定された定員のまま更新されておらず、備蓄物資の配置変更やバリアフリー改修による有効面積の変動が反映されていない。
自治体防災担当者は兼務で数名体制であり、全避難所の定期実測を継続する余力がない。この結果、2016年熊本地震や2024年能登半島地震では、想定定員超過による避難者集中と、定員内でも動線不良で使えないスペースの放置が同時に発生し、要配慮者が車中泊や在宅避難を強いられる事態につながった。実測・図面照合・レイアウト反映という一連作業を低コストかつ専門知識不要で継続できる仕組みが求められている。
MVP開発フェーズは要件変更が頻発しやすく、空間解析AIの精度検証を反復しながら仕様を固める必要があるため準委任契約が適している。
特に点群処理・セグメンテーションの精度目標（誤差±5%以内）は開発初期には確定できないため、成果物確定型の請負にすると手戻り時の追加費用交渉が発生しやすい。一方、パイロット導入以降の住民向けアプリや管理ダッシュボードなど仕様が固まった機能追加は、範囲と工数を明確にした請負契約に切り替えることで予算管理をしやすくする。自治体の情報セキュリティポリシー準拠やLiDAR対応端末との連携テストは、事前に自治体環境での検証期間を契約に含めておくことが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村の防災危機管理課職員（避難所台帳管理・定員更新・災害時運用担当） |
| セカンダリ | 避難所運営者（自主防災組織・施設管理者）、および住民（避難所検索アプリ利用者） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当およびシステム開発会社の保守運用担当（クラウドインフラ・AIモデル精度管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| スキャン撮影機能 | スマホ/タブレットでLiDAR・360度撮影→3D点群データ生成→クラウドへ自動アップロード |
| 空間解析AI(有効面積算出) | 3D点群画像→通路幅・什器占有・トイレ動線を考慮しセグメンテーション→実効有効面積を算出 |
| 実効収容人数自動算出・定員更新 | 実効有効面積データ→1人あたり面積基準で人数換算→避難所台帳の定員値を自動更新 |
| 避難所台帳管理機能 | 避難所基本情報・撮影履歴を入力→一元DBに保存→自治体担当者が検索・閲覧 |
| レイアウト変更差分再算出機能 | 再撮影データ→旧データとの差分検出→変更箇所のみ有効面積を再計算し定員へ反映 |
| 予測AI(定員超過リスクスコアリング) | 過去入所実績・人口メッシュ統計→回帰モデルで避難者発生数を予測→避難所別超過リスクをスコア化 |
| 最適化AI(誘導配分案生成) | 各避難所残容量・避難者位置情報→線形計画法で組合せ最適化→誘導配分案をリアルタイム生成 |
| 防災本部向け一元ダッシュボード | 複数避難所の混雑度・残容量・誘導配分案データ→地図上に集約表示→担当者が初動判断に利用 |
| 住民向け避難所検索アプリ | 利用者の現在地情報→近隣避難所の空き状況・要配慮者スペース情報を突合→推薦避難所を表示 |
| 対話AI(チャットボット) | 住民の自然言語問い合わせ→位置情報と最新収容データを照合→空き状況を自動応答 |
| 防災データ分析レポート出力機能 | 蓄積済み収容実績・撮影データ→都道府県・国向けに集計→広域収容力統計レポートをPDF/CSV出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
shelters | shelter_id, name, address, lat, lng, municipality_id, capacity_legacy, capacity_current, floor_area_m2, updated_at |
scan_sessions | scan_id, shelter_id, scanned_by, device_type, scan_date, point_cloud_url, status |
capacity_results | result_id, scan_id, effective_area_m2, corridor_width_avg, capacity_calculated, error_rate, calc_model_version |
layout_changes | change_id, shelter_id, change_type, changed_area_m2, changed_at, reported_by |
occupancy_realtime | log_id, shelter_id, current_occupancy, remaining_capacity, updated_at, reported_by |
disaster_events | event_id, event_type, region_code, occurred_at, severity_level |
evacuees_forecast | forecast_id, region_mesh_id, event_id, predicted_count, risk_score, model_version |
municipalities | municipality_id, name, prefecture_code, contract_plan, contract_start, billing_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 避難所台帳一覧画面 |
| 2 | LiDARスキャン実行画面 |
| 3 | 収容力算出結果確認画面 |
| 4 | 自治体向け一元ダッシュボード |
| 5 | 誘導配分案提示画面 |
| 6 | 住民向け避難所検索画面 |
| 7 | 要配慮者スペース表示画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | iOS ARKit/LiDAR API（スマホ標準搭載で追加機材コスト削減） |
| 2 | Open3D/PCL（点群処理のOSSライブラリで開発コスト抑制） |
| 3 | PyTorch+Segmentation Models（画像セグメンテーションの実績豊富） |
| 4 | PostGIS（地理空間データの位置検索・面積計算に最適） |
| 5 | AWS（自治体セキュリティ基準準拠実績が多く採用しやすい） |
| 6 | PuLP/OR-Tools（線形計画法による誘導配分最適化に実装容易） |
| 7 | Dialogflow（自然言語対話AIを短期間で構築可能） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 災害発生時のピークアクセスでも稼働率99.9%以上を維持し、避難所2,400カ所分の同時接続に耐える設計とする |
| 性能 | 性能: タブレットでの撮影完了からダッシュボードへの反映まで5分以内を目標とする |
| オフライン対応 | オフライン対応: 通信途絶時は端末側で72時間分のデータをキャッシュし、復旧後に自動同期する |
| セキュリティ | セキュリティ: 自治体情報セキュリティポリシーに準拠し、ISMS等の第三者認証を1年目末までに取得する |
| バックアップ | バックアップ: 避難所データは日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内を目標とする |
| 精度維持 | 精度維持: 定員算出誤差率は実測比±5%以内を維持し、月次でAIモデルの精度をモニタリングし補正する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力してくれる自治体の避難所数か所をLiDAR搭載スマホで撮影し、点群データを手動で処理して有効面積・定員を算出、既存の目視点検の結果と比較して精度を確認する | 機材はレンタルまたは自己所有のスマホを使い、交通費とAI処理の利用料程度で収まる水準 |
| ②最小システム | 撮影データをクラウドにアップロードすると自動で有効面積・実効収容人数を算出する簡易ダッシュボードを作り、複数避難所を一覧管理できるようにして誤差率を検証する | 外注で数か月分の開発費とクラウドインフラ費用がかかる水準 |
| ③本開発 | 予測AI・最適化AIによる誘導配分案生成、住民向け避難所検索アプリ、自治体本部向け一元ダッシュボードを実装し、災害時のリアルタイム運用に対応できる本番システムに仕上げる | 外注・自社エンジニア体制で複数四半期分の開発費用がかかる水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 人口5万人以上の市区町村・防災危機管理課の課長級職員 | 避難所台帳と定員設定の実務課題を把握し、SaaS導入予算の意思決定者に直結するため | 全国防災危機管理課長会議や自治体防災訓練の視察を通じ名刺交換・個別アポ取得 |
| 都道府県防災局の広域防災担当職員 | 国土強靭化交付金の活用可否と広域連携提案のルートを確認するため | 都道府県防災会議の公開資料から担当課を特定し、電話で面談依頼 |
| 測量会社（パスコ・アジア航測等）の自治体営業部門担当者 | 初期測量代行の外注先兼販売代理店として提携交渉するため | 測量業協会主催の展示会・セミナーで名刺交換後、共同提案を打診 |
| 内閣府政策統括官（防災担当）の避難所運営ガイドライン所管係 | 避難所収容人数算定基準の最新解釈と今後の改定動向を確認するため | 内閣府防災情報のページから担当室を特定し、資料請求と質問状を送付 |
| 自治体クラウド事業者（地方公共団体情報システム機構関連ベンダー）担当者 | 自治体標準化システムとの連携要件・データ連携仕様を確認するため | 地方公共団体情報システム機構(J-LIS)主催の説明会に参加し接点を作る |
| 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 | 「避難所の定員が実測されていない課題を解決するサービスを作っている。まず1施設だけ無料でスキャンして結果を見てほしい」と電話・メールで持ちかける |
| 防災コンサル会社・測量会社との提携紹介 | 既存の顧客自治体を持つ企業に「自社の提案に屋内収容力算出を組み合わせられないか」と持ちかけ、共同提案の形で紹介してもらう |
| 防災系の展示会・自治体向けイベント | 防災産業展や自治体向けの防災セミナーにブース出展し、「スマホで撮るだけで定員が出ます」とデモを見せて名刺交換する |
| 知人経由の自治体職員・地方議員への紹介依頼 | 「防災担当課に、実測ベースで定員を更新できる仕組みを紹介したいので、担当者を紹介してもらえないか」と個別に頼む |
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 新規開業資金（創業融資） | 新たに事業を始める個人・法人設立直後の代表者 | 自己資金100万円に加えて運転資金の融資（合計600万円の想定）を受けられ、LiDAR機材購入や当面の人件費に充てられる候補になる |
| 信用保証協会の創業関連保証（制度融資） | 創業前後の中小企業・個人事業主 | 公庫融資と合わせて自治体提携の制度融資を利用すれば、追加の資金調達枠として測量機材や当初の営業活動費を補える |
| 東京都創業助成事業（自治体による創業助成金、都道府県により名称は異なる） | 都内（または各自治体の管轄地域）で創業する法人・個人事業主 | ホームページ・アプリ開発費や広告費の一部が助成対象になり得るため、住民向けアプリのリリース費用に充当できる候補となる |
| 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） | 生産性向上に資する設備投資・システム開発を行う中小企業 | 空間解析AIの点群処理・セグメンテーションモデルの開発や、LiDAR対応タブレット機材の導入費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援基金） | 研究開発を伴う社会課題解決型スタートアップ | 予測AI・最適化AIの精度向上や防災分野での実証実験に、国の研究開発資金を活用できる候補として検討できる |
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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