Who（誰が）
全国の公立小学校区の教育委員会・PTA連合会・自治会と、そこに紐づく高齢化するボランティア約数十万人が対象
対象とする社会課題：通学路の見守りボランティア配置が経験・善意頼みで危険箇所と一致していない
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。
通学路の立哨は、長年の経験と善意で支えられてきた。しかし実際に事故が起きているのは、ボランティアが立っていない場所であることが少なくない。担い手は年々減り、平均年齢は上がり続けている。危険な場所と人の配置がずれたままでは、いつか取り返しのつかない事故が起きる。データで危険箇所を見える化し、限られた人手を本当に必要な場所に届けることが、この事業の目的である。
※ 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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『まちもりAI』は、PTA担当者が交通事故・不審者情報や横断歩道・死角の有無をアプリに入力すると、AIが通学路の危険度をヒートマップ表示するシステムです。
ボランティアはLINEで『火木の朝7:30〜8:00は空いている』と伝えるだけで、危険度の高い地点に自動でシフトが割り当てられます。立哨場所にはQRコード端末を設置し、実際の立哨実績を記録・学習させることで、翌週以降の配置精度が向上します。学校側は管理画面で『今週の空白危険地点』を確認し、AIが自動生成した募集メッセージを地域SNSに配信できます。保護者はアプリで誰がどこに立っているかを確認でき、経験と善意頼みだった見守り配置を、データに基づく最適配置に変えます。
全国の公立小学校区約1.9万校区では、PTAや自治会の高齢ボランティアが経験と勘で立哨場所を決めているが、実際の交通事故・不審者情報・死角の多い交差点とは一致していないケースが多い。
警察庁データでは登下校時間帯の子ども関連事故が年間約2,000件発生し、その約4割が『見守りが手薄だった箇所』で起きている。一方でボランティアの担い手は年々減少し、ある地方都市では登録者数が5年で30%減少、平均年齢は68歳に達している。学校側は『危険箇所リスト』をExcelで手作業更新するのみで、配置人数の最適化やシフト調整に充てる時間もノウハウもない。結果として『人手はあるが場所がずれている』『危険な場所が空白になっている』という非効率が常態化している。
①危険箇所予測: 事故データ・不審者情報・道路構造データを機械学習(勾配ブースティング)で解析し、地点ごとの危険度スコアを算出する。
②配置最適化: ボランティアの空き時間・移動距離・危険度スコアを制約条件とした組合せ最適化(整数線形計画法)でシフトを自動生成する。③対話インターフェース: 自然言語処理を用いたチャットボットがボランティアの予定確認・欠員時の代替募集を24時間自動対応する。④継続学習: 立哨実績とその後の事故発生状況をフィードバックループとして再学習し、危険度モデルを月次で更新する。
学校・PTA担当者が専用アプリに交通事故データ・不審者情報・道路構造(横断歩道の有無、死角、通学時間帯の交通量)を入力すると、AIが危険度スコアを地図上にヒートマップ表示する。
ボランティアはLINE連携のチャットボットに『毎週火木の朝7:30〜8:00なら空いてる』などと自然言語で伝えるだけで、AIがスコアの高い地点に自動でシフトを割り当てる。配置後は各拠点にQRコード付き簡易チェックイン端末を置き、実際の立哨実績データを蓄積、翌週以降の配置に反映する継続学習サイクルを回す。学校側の管理画面では『今週の空白危険地点』が一目でわかり、追加募集メッセージをAIが自動生成して地域SNSに配信する。保護者はアプリで『どの場所に誰が立っているか』をリアルタイムに確認でき、安心感を得られる。
| 教育委員会職員によるExcel手作業での危険箇所リスト更新・報告書集計(20校分・年間換算) | 年間 約60万円相当(担当者人件費の一部として月5時間×20校×時給換算) |
| PTA会長・担当者による当番表調整の時間コスト(月20時間相当) | 年間 約36万円相当(時給1,500円換算) |
| ボランティア募集のための紙チラシ印刷・回覧板配布費用 | 年間 約5万円 |
| 見守り空白地点での事故発生に伴う対応コスト(保険対応・保護者説明会等、事故1件あたり想定) | 1件あたり 数十万円〜(頻度は学校差あり) |
| 学校単位SaaS利用料(基本プラン) | 月額30,000円(1校あたり) |
| 自治体一括契約(20校規模・教育委員会単位) | 年間3,000,000円〜 |
| ウェアラブル体調検知オプション(ボランティア1人あたり) | 月額500円 |
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全国約1.9万の小学校区では、PTAや自治会の高齢ボランティアが経験と勘で立哨場所を決めており、実際の事故多発地点や死角と一致していないケースが多い。
警察庁データでは登下校時間帯の子ども関連事故が年間約2,000件発生し、その約4割が『見守りが手薄だった箇所』で起きている。一方でボランティアの担い手は5年で30%減少し平均年齢68歳に達しており、学校側はExcelでの手作業更新以外に配置最適化の手段を持たない。この『人手はあるが場所がずれている』状態を、データとAIで解消する必要がある。
MVP開発フェーズ（危険度モデル・最適化エンジン・チャットボットの初版構築）は要件が固まっておらず精度検証を繰り返す前提のため、準委任契約が適している。
一方、QRチェックイン端末連携やLINE Bot基盤構築など仕様が明確な部分は請負契約で範囲・工期を明示する方が発注側のコスト管理上望ましい。発注時は、危険度スコアの精度目標値（例：上位20%地点のカバー率90%）を成果物の受入基準として契約書に明記し、パイロット期間中のデータ量不足による精度未達リスクを事前に合意しておく必要がある。自治体との年度予算サイクルに合わせ、検証フェーズと本開発フェーズで契約を分割し、都度の予算執行に対応できる形にすることを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | PTA・自治会の見守りボランティア（LINEでの予定登録・QRチェックイン） |
| セカンダリ | 保護者（立哨状況のリアルタイム確認）、学校教職員（危険箇所リストの入力・確認） |
| 管理 | 市区町村教育委員会担当者・PTA連合会事務局（自治体単位の管理画面運用、募集メッセージの承認） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 危険箇所データ入力 | 事故・不審者情報・道路構造データを入力→DB登録→地点別データセット出力 |
| 危険度スコア算出 | 地点データを入力→勾配ブースティングで解析→危険度スコア付きヒートマップ出力 |
| ボランティア予定登録(チャットボット) | LINEで空き時間を自然言語入力→NLPで解析→予定データとして登録 |
| シフト自動割当 | 空き時間・移動距離・危険度スコアを入力→整数線形計画法で最適化→週次シフト表出力 |
| 欠員代替募集対応 | 欠員発生を検知→チャットボットが候補者へ自動打診→24時間以内に代替者確定 |
| QRチェックイン実績記録 | 立哨拠点でQRスキャン→出退勤時刻を記録→実績データとしてDB保存 |
| 継続学習モデル更新 | 立哨実績と事故発生状況を入力→再学習処理→月次で危険度モデルを更新 |
| 空白危険地点表示 | 当週シフトと危険度スコアを照合→未配置の高スコア地点を抽出→管理画面に一覧表示 |
| 追加募集メッセージ自動生成 | 空白地点情報を入力→AIが募集文面を生成→地域SNSへ自動配信 |
| 保護者向け配置確認 | 保護者がアプリで地点を選択→当日の配置状況を照会→立哨者情報を地図表示 |
| 体調検知ウェアラブル連携 | ウェアラブル端末の心拍・体温データを取得→異常値を判定→警備会社へアラート通知 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, prefecture, contract_type, contract_start_date, annual_fee |
schools | school_id, municipality_id, name, student_count, address, monthly_fee |
danger_points | point_id, school_id, lat, lng, danger_score, blind_spot_flag, crosswalk_flag, traffic_volume, updated_at |
incident_records | incident_id, point_id, incident_type, occurred_at, source, severity |
volunteers | volunteer_id, school_id, name, age, line_user_id, available_slots, status |
shifts | shift_id, point_id, volunteer_id, date, start_time, end_time, assign_status |
checkins | checkin_id, shift_id, qr_device_id, checkin_time, checkout_time, gps_lat, gps_lng |
wearable_alerts | alert_id, volunteer_id, heart_rate, body_temp, alert_level, detected_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 危険度ヒートマップ画面 |
| 2 | シフト自動生成画面 |
| 3 | ボランティア管理画面 |
| 4 | チャットボット設定画面 |
| 5 | 保護者向け配置確認画面 |
| 6 | 空白地点アラート画面 |
| 7 | レポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/scikit-learn(勾配ブースティングで危険度予測) |
| 2 | OR-Tools(整数線形計画法でシフト最適化を実装) |
| 3 | LINE Messaging API(ボランティアとの自然言語連携) |
| 4 | AWS(自治体のセキュリティ要件・可用性に対応) |
| 5 | PostGIS(地理空間データと危険度算出の管理) |
| 6 | React+Mapbox(地図ヒートマップのリアルタイム表示) |
| 7 | OpenAI API(チャットボット対話・募集文自動生成) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: チャットボットは24時間365日稼働、月間稼働率99.5%以上を目標とする |
| 性能 | 性能: シフト自動割当処理は対象20校規模で1回あたり5分以内に完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報(ボランティア氏名・連絡先・位置情報)はAES256で暗号化保存する |
| セキュリティ | セキュリティ: 事故・不審者データは自治体との連携協定に基づきアクセス権限を職員単位で管理する |
| 運用 | 運用: 危険度予測モデルは月次で再学習し、精度検証レポートを運用担当が確認する |
| 拡張性 | 拡張性: 導入校数150校・同時アクセス想定3,000ユーザーまで水平スケール可能な構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 地図とExcelを使い、公開されている事故データと聞き取った不審者情報を人手で重ね合わせて危険度マップを紙・スプレッドシートで作成し、1校のPTA担当者に見せて反応を確認する | 人件費以外はほぼかからず、印刷代と移動の交通費程度 |
| ②最小システム | ノーコード地図ツールとLINE公式アカウントを組み合わせ、ボランティアの空き時間を手入力で集計してシフトを半自動生成する簡易版を作り、実際に数週間運用してもらう | 外注は最小限に抑え、既存のノーコード・SaaSツールの利用料と自分の作業時間が中心 |
| ③本開発 | 勾配ブースティングによる危険度予測モデルと整数線形計画法による配置最適化エンジンを自社開発し、QRコード連携の実績蓄積機能まで含めた正式版を構築する | 外注で数か月分の開発費が必要な水準で、公庫融資での資金調達を前提に計画する |
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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 |
|---|---|---|
| 市区町村教育委員会 学校安全担当(指導課または学務課)の職員 | 危険箇所データの提供元であり、パイロット導入の意思決定権を持つため | 教育委員会の代表電話・問い合わせフォームから学校安全推進担当への面談依頼を送る |
| 小学校のPTA会長または副会長(見守り活動担当) | 現場のボランティア配置課題の実態とニーズを把握する最初の窓口になるため | 地域のPTA連合会事務局に紹介を依頼、または校長経由で会長へ接続してもらう |
| 小学校長または生活指導主任(登下校安全担当教員) | 現行の危険箇所リスト運用実態とパイロット校としての受入可否を判断する立場のため | 教育委員会からの紹介、または学校代表電話で校長への面談を申し込む |
| 都道府県警察本部 交通企画課または生活安全企画課の担当者 | 事故データ・不審者情報の提供可否とデータ連携協定の可能性を確認するため | 警察本部の広報・地域連携窓口経由で担当課への紹介を依頼する |
| PTA全国協議会の事務局担当者 | 全国展開時の横展開チャネルとして協業可能性を探るため | PTA全国協議会公式サイトの問い合わせ窓口から事業提案面談を申請する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| PTA連合会・地区協議会の定例会に同席 | 「見守り場所の決め方に困っていませんか」と切り出し、無料で危険箇所ヒートマップを一校分だけ作成させてほしいと頼み、感想を聞かせてもらう約束を取る |
| 教育委員会の学校安全担当窓口への訪問 | 「Excelでの危険箇所リスト更新の手間を一度見せてほしい」と依頼し、既存業務の困りごとを聞いた上でパイロット導入の相談を持ちかける |
| 地域包括支援センター経由の高齢ボランティア紹介 | 「立哨されている方の生の声を聞かせてほしい」と伝えて座談会形式で困りごとを聞き、チャットボットの試作を体験してもらう |
| 警備会社(ALSOK等)の地域担当者との情報交換 | 「見守り活動の空白地点データを一緒に検証させてほしい」と提案し、ウェアラブル連携オプションの共同提案先を紹介してもらう |
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・スタートアップ支援資金（新創業融資制度） | 法人設立から間もない代表者（実質的な自己資金要件あり） | 自己資金100万円を元にした法人設立直後の運転資金を無担保・無保証で調達できる。合計635万円を想定し、危険度予測モデルやチャットボット開発の外注費・人件費の先行投資に充てられる候補になる |
| 信用保証協会 創業関連保証（自治体制度融資と併用可能な保証制度） | 創業前後の中小企業・個人事業主 | 公庫融資に加えて地方銀行・信用金庫からの追加調達枠を確保でき、自治体一括契約の営業活動が長期化した際の資金繰りの補強に使える候補になる |
| IT導入補助金 | ITツールを提供する事業者側ではなく、導入する中小事業者（学校・PTA連合会等）が対象になる制度 | 顧客である教育委員会・PTA連合会が本サービスを導入する際の費用負担を軽減できるため、営業提案時に導入ハードルを下げる訴求材料になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業者自身の販路開拓・広報活動） | パイロット自治体への営業チラシ作成、地域SNS配信の仕組み構築、展示会出展など、初期の販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 地方自治体の創業支援事業（産業競争力強化法に基づく認定創業支援等事業） | 自治体の認定を受けた創業者 | 自治体が実施する創業スクール受講や専門家相談を通じて、教育委員会への提案ルートや自治体DX担当部署との接点を得られる候補になる |
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・インフラ領域で同じ課題に挑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。
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