Who（誰が）
人口3万〜30万人規模で専任防災職員が手薄な全国約1,400市町村の総務課・防災担当職員および都道府県防災主管課
対象とする社会課題：自治体の避難情報発令判断の遅れ・過誤を防ぐ仕組みの欠如
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。
防災の専任職員がいない町や村では、総務課の職員が本業と兼務のまま、気象庁や国土交通省から届く数十種の観測データを読み解き、深夜や休日にも避難情報の発令を判断している。経験や勘に頼らざるを得ない現場では、判断の遅れや空振りが住民の避難情報への不信につながってきた。その重い判断を、データで支える仕組みが必要だと考えた。
※ 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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「災害コンパス」は、防災専任職員が少ない人口3万〜30万人規模の市町村向けに、河川水位・雨量・土壌雨量指数などの観測データをAIが統合分析し、避難情報発令の判断を支援するダッシュボード型SaaSです。
総務課職員が本業と兼務で数十種のデータを読み解く負担を減らし、警戒レベル3相当になるとAIが自動でアラートを出し、対象地区・想定被害規模・避難対象人数を提示します。担当者はチャット形式で「〇〇地区の避難指示は妥当か」と質問すれば、根拠データと類似過去事例が即座に返ってきます。発令文案の自動生成、防災行政無線・Lアラート配信フォーマットへの変換まで支援し、最終判断は人間が行う前提のまま、発令から住民周知までの時間短縮を目指します。
全国1,741市町村のうち防災専門職員を専任配置できているのは政令市など一部に限られ、多くの町村では総務課職員が本業と兼務で気象庁・国土交通省・都道府県から届く数十種の観測データを短時間で読み解き避難情報の発令を判断している。
2021年の熱海土石流や2022年の台風14号災害では、判断の遅れや逆に空振りの多発による住民の避難情報への不信感が課題として指摘された。人口5万人規模の自治体では夜間・休日に災害対策本部を招集する際、平均30分以上を情報収集と会議調整に費やし、初動が遅れるケースが常態化している。担当者の異動サイクルは概ね2〜3年であり、経験とノウハウが組織に蓄積されにくい構造的な問題もある。国は2021年の災害対策基本法改正で「警戒レベル」運用を明確化したが、判断基準を各自治体が個別に運用マニュアル化する負担は大きく、専門的な支援ツールの導入が進んでいない。
時系列予測モデル(LSTM・XGBoost等)が河川水位・雨量・土壌雨量指数の数時間先予測を行い、過去の氾濫・土砂災害発生履歴と地形データを教師データとした機械学習モデルがリスクスコアを地区単位で算出する。
自然言語対話AI(LLM)が担当者からの質問に対し根拠データと避難情報発令基準を参照しながら回答し、発令文案を自動生成する。画像解析AIは河川監視カメラやドローン映像から冠水・越水状況を検知し、観測データと組み合わせて判断精度を補強する。すべての予測結果には信頼区間と根拠データを明示し、AIはあくまで意思決定支援に留め最終判断権限は自治体に残す設計とする。
自治体防災担当者は、河川水位・雨量・土壌雨量指数・潮位などのリアルタイム観測データと過去の災害発生履歴をAIが統合分析するダッシュボードに、平常時からアクセスして地域リスクを確認する。
警戒レベル3相当の状況になるとAIが自動でアラートを発し、対象地区・想定被害規模・避難対象人数を提示、担当者はチャット形式のAI対話機能で「〇〇地区の避難指示は妥当か」等を質問し、根拠データと類似過去事例を即座に確認できる。最終判断は必ず人間の首長・防災担当者が行うが、AIは発令文案のドラフト生成と防災行政無線・Lアラート配信フォーマットへの自動変換まで支援し、発令から住民周知までの時間を短縮する。訓練モードでは過去の災害データを用いたシミュレーション演習も提供し、平時の判断力向上に活用できる。
| 夜間・休日の災害対策本部招集にかかる職員残業代・招集調整コスト(人口5万人規模、年間発生回数想定10回×3時間×職員5名分) | 年額 約90万円 |
| 判断遅れ・空振り発令による住民説明会・広報対応コスト(職員人件費・印刷物等) | 年額 約50万円 |
| 担当者異動(2〜3年サイクル)ごとの引継ぎ資料作成・OJT研修コスト | 年額 約30万円(異動発生年) |
| 避難情報の判断遅れによる被害拡大リスク(住宅浸水等の想定損失、保険的評価) | 年額 数百万円〜(発生時のみ、平常時は見えないリスクコストとして計上) |
| 年間SaaS利用料(人口3万人未満の町村向け) | 年額 120万円 |
| 年間SaaS利用料(人口15万人規模の市向け、中間層想定) | 年額 約240万円 |
| 訓練・シミュレーション演習オプション(年2回) | 年額 100万円(1回50万円×2回) |
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2021年の熱海土石流や2022年の台風14号災害では、避難情報発令の判断遅れや逆に空振りの多発による住民の不信感が課題として指摘された。
人口5万人規模の自治体では夜間・休日に災害対策本部を招集する際、情報収集と会議調整に平均30分以上を要し、初動が遅れるケースが常態化している。防災担当職員の異動サイクルは概ね2〜3年であり、経験とノウハウが組織に蓄積されにくい構造的問題もある。国は警戒レベル運用を明確化したが、各自治体が個別に運用マニュアル化する負担は大きく、専門的な支援ツールの導入が進んでいない。
実証フェーズ（パイロット3自治体）は観測データ連携仕様や予測モデルの精度検証など要件が固まりにくく、都度の仕様調整が発生するため準委任契約が適する想定。
フェーズ2以降でLLM対話機能や発令文案生成など要件が明確化した機能は、受入基準・成果物を明記した請負契約への切替を検討する。発注時は「最終判断は自治体」とする免責条項と、開発会社の実装不備と予測モデル固有の限界を区別できる検収基準を契約書に明記することが重要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市町村の防災担当職員（総務課兼務含む）、災害対策本部要員 |
| セカンダリ | 首長（市町村長）、都道府県防災主管課職員 |
| 管理 | システム運営会社の運用担当者、自治体側の情報システム管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 観測データ統合ダッシュボード | 気象庁・国交省の河川水位/雨量/潮位API→正規化・地図重畳→自治体別リアルタイム画面を表示 |
| 水位・雨量数時間先予測 | 過去10年分の観測値→LSTM/XGBoostで学習→3〜6時間先の水位・雨量値と信頼区間を出力 |
| 地区単位リスクスコア算出 | 地形データ・過去災害履歴・予測値→機械学習モデルで演算→地区別リスクスコアを5段階表示 |
| 警戒レベル3自動アラート | リスクスコアが閾値超過→担当者端末へプッシュ通知→対象地区・想定被害・避難対象人数を提示 |
| AI対話による判断支援 | 担当者の質問文→LLMが根拠データ・類似過去事例を検索→回答文と参照データを表示 |
| 発令文案自動生成 | 選択中の地区・警戒レベル→過去発令文テンプレートと現況データを合成→発令文案を出力 |
| 配信フォーマット自動変換 | 承認済み発令文案→防災行政無線・Lアラート仕様に変換→各配信システムへ自動送信 |
| 河川監視映像の冠水検知 | 河川カメラ・ドローン映像→画像解析AIで水位/越水パターンを検知→検知結果を数値予測に統合 |
| 訓練・シミュレーション演習 | 過去災害シナリオデータ→模擬発令フローを再現→担当者の判断時間・妥当性をスコア表示 |
| 類似過去事例検索 | 現況の地区名・警戒レベル→過去災害データベースを類似度検索→発生結果と対応履歴を一覧表示 |
| オンボーディング・データ取込 | 自治体のハザードマップ・観測点情報ファイル→座標変換・DB登録バッチ処理→ダッシュボードに反映 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities(自治体マスタ) | id, name, population, prefecture_code, contract_plan, region_code |
users(利用者) | id, municipality_id, name, role, email, last_login_at |
observation_points(観測点マスタ) | id, municipality_id, type, latitude, longitude, source_api |
observation_data(観測データ) | id, observation_point_id, observed_at, value, unit, forecast_flag |
risk_scores(リスクスコア) | id, municipality_id, district_code, score, warning_level, confidence_interval, calculated_at |
alerts(アラート履歴) | id, municipality_id, district_code, alert_level, issued_at, status, ai_recommendation |
evacuation_orders(避難情報発令履歴) | id, municipality_id, district_code, order_type, issued_at, issued_by, draft_text |
chat_logs(AI対話ログ) | id, user_id, question, answer, reference_data_id, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・認証画面 |
| 2 | リスクダッシュボード |
| 3 | 観測データ詳細画面 |
| 4 | アラート一覧画面 |
| 5 | AI対話チャット画面 |
| 6 | 発令文案編集画面 |
| 7 | 訓練シミュレーション画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(防災データの可用性・冗長性確保に有利) |
| 2 | TimescaleDB(時系列観測データの高速集計に適する) |
| 3 | PyTorch(LSTMによる水位予測モデル構築) |
| 4 | XGBoost(地区単位リスクスコアの分類予測) |
| 5 | OpenAI API(発令文案生成・対話支援LLM) |
| 6 | React(自治体職員向けダッシュボードUI構築) |
| 7 | FastAPI(観測データ・推論結果配信API) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 災害時想定の年間稼働率99.9%以上、夜間休日含め24時間365日監視体制を維持する |
| 性能 | 性能: 観測データ取得からアラート通知まで平均60秒以内、AI対話応答は5秒以内を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠クラウド基盤を使用し、自治体データは通信・保存時ともAES-256で暗号化する |
| 同時接続 | 同時接続: 全国80自治体・最大500端末が同時アクセスしても応答遅延2秒未満を維持する設計とする |
| 監査・ログ | 監査・ログ: 発令判断の根拠データ・AI出力・担当者操作履歴を5年間改ざん不可で保存する |
| BCP | BCP: 主系データセンター障害時に代替リージョンへ15分以内でフェイルオーバーする冗長構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数自治体の防災担当者に対し、既存の公開データ（河川水位・雨量・土壌雨量指数）を人力で整理したレポートを電話・メールで提供し、発令判断の助けになるか、実際に読まれるかを確認する | AI利用料と自治体訪問の交通費程度 |
| ②最小システム | 対象地区のリスクスコアと警戒レベルの目安を表示する簡易ダッシュボード（既存API連携＋ルールベース判定）を数自治体向けに構築し、実際の運用場面で使えるかを検証する | 外注で数か月分の開発費とクラウド利用料 |
| ③本開発 | LSTM等の時系列予測モデル・LLM対話機能・発令文案生成・Lアラート配信フォーマット連携までを実装したフル機能版を開発し、複数自治体への商用導入に対応する | AIモデル開発委託費とデータサイエンティスト人件費を含む本格的な投資 |
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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 |
|---|---|---|
| パイロット候補自治体(人口3〜10万人規模)の総務課防災担当係長または防災専門官 | 現場の発令判断フローと兼務職員の負担実態を把握し実証の合意を得るため | 全国町村会・都道府県防災主管課経由の紹介、または防災専門展示会での名刺交換から接触 |
| 都道府県防災危機管理課(防災主管課)の担当職員 | 管内市町村への一括導入モデルの可否と協定締結の窓口になるため | 都道府県庁の防災危機管理課代表電話に事業説明の面談依頼を送付しアポイントを取得 |
| 総務省消防庁国民保護・防災部防災課の担当官 | 警戒レベル運用ガイドラインとの整合性、全国展開時の制度動向を確認するため | 消防庁が主催する防災情報化関連の検討会・勉強会に参加し名刺交換から接点構築 |
| 国土交通省水管理・国土保全局河川環境課のデータ提供担当者 | 河川水位・雨量観測データのAPI連携条件と二次利用範囲を事前確認するため | 国交省オープンデータ窓口に問い合わせフォームで技術連携の相談を申し込む |
| 気象庁観測整備計画課または情報利用推進課の担当者 | 気象データの商用利用条件と予報業務許可の該当性を確認するため | 気象庁の気象データ高度利用ポータルの問い合わせ窓口経由で面談を依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県防災主管課への個別訪問 | 「貴県管内の専任防災職員が少ない町村向けに、避難判断支援AIの実証にご協力いただける自治体を紹介してほしい」と伝え、防災担当課長宛にアポイントを依頼する |
| 全国町村会・地方防災担当者の勉強会への参加 | 「実証パイロットとして無償トライアルを提供したい」と説明し、会場で名刺交換した担当者に後日個別フォローの連絡を入れる |
| 防災専門メディア・地方紙への取材依頼 | 「近年の水害を踏まえた課題解決の取り組みとして取り上げてほしい」と広報担当に売り込み、記事掲載経由で自治体からの問い合わせにつなげる |
| 国土交通省・気象庁関連の防災展示会への出展 | 「発令判断のデモを体験してみませんか」とブース来場者に声をかけ、名刺を回収してオンボーディング面談の日程を設定する |
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 新創業融資制度（新規開業資金） | 新たに法人を設立し事業を始める創業者 | 運転資金として610万円程度の融資枠を想定できる制度で、設備資金（クラウド基盤・AI開発機器等）は別枠で申請できるため、初期の開発体制構築に活用できる |
| IT導入補助金（中小企業庁） | SaaS型システムを開発・提供する中小企業 | ダッシュボードや発令文案生成機能などの開発・導入費用の一部を補助対象にできる可能性があり、自治体への提案時に導入コストの説明材料としても使える |
| 緊急防災・減災事業債（総務省） | 地方自治体（導入検討側の予算措置として） | 自治体側がこの事業債を財源に防災情報システムを整備できるため、営業時に自治体担当者へ財源候補として案内できる |
| NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業（例: STS等） | AI・データサイエンス技術を核とするスタートアップ | LSTM・XGBoard等の時系列予測モデルや画像解析AIの研究開発費を支援対象とできる可能性があり、精度検証フェーズの費用軽減に活用できる |
| 各都道府県・市区町村の特定創業支援等事業（創業支援補助金） | 自治体の認定する特定創業支援等事業の対象となる創業者 | 認定を受けると法人設立時の登録免許税減免等の優遇が受けられ、自己資金100万円を実質的に補える |
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・自治体DX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。
※ バッジは閲覧・登録データの自動集計にもとづく相対表示です。