Who（誰が）
地方自治体水道局・広域水道企業団・水道コンセッション事業者の技術系職員および企画財政部門担当者を主な利用者とする。
対象とする社会課題：老朽化する上下水道管路の更新優先順位を客観的根拠に基づき再評価する仕組みの不在
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。
人口規模の小さな市でも水道課の職員はごくわずかしかおらず、数百kmの管路を紙台帳やExcelで管理しています。ベテランの勘と経験に頼った更新計画は限界を迎え、事故が起きてから対処する運用が続いています。漏水履歴という現場に眠るデータを根拠に変え、限られた予算を本当に必要な場所へ届ける仕組みが必要です。
※ 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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水道事業者の担当職員が、過去の漏水修繕記録（発生日時・場所・管種・口径・埋設年・土質等）と管路台帳データをCSVまたはGISシェープファイルでアップロードすると、AIが管路1本ごとに漏水確率と劣化進行スコアを算出し、更新優先度ランキングを地図上に表示するサービスです。
職員はダッシュボードで優先度の高い区間を確認し、チャット欄に『来年度予算3000万円でどこを更新すべきか』と入力すると、AIが予算内で被害額低減が最大となる更新区間候補と根拠（漏水確率・被害想定額・交付金適合性）を自然言語で回答します。従来数週間かかっていた更新計画の年次見直しが、データ取り込みから優先度リスト出力まで最短1週間で完了し、生成レポートはそのまま国への交付金申請の根拠資料として使えます。
日本の水道管路は総延長約74万kmのうち法定耐用年数40年を超える管が全体の約20%（約15万km）に達し、年間漏水件数は2万件を超えるが更新率は年0.65%程度にとどまっている。
多くの地方自治体・水道事業者では技術職員の高齢化と人員削減が進み、経験豊富なベテラン職員の「勘と経験」に頼った更新計画策定が限界を迎えている。例えば人口5万人規模の市の水道課では、担当職員が2〜3名しかおらず、数百km規模の管路網を紙台帳やExcelで管理しているケースも珍しくない。漏水事故が起きてから対処する事後対応型の運用が続き、事故発生後の道路陥没や断水による住民生活・経済損失は年間数百億円規模と推計される。国の交付金申請にも客観的な優先順位付けの根拠資料が求められるようになっているが、多くの事業者はその作成ノウハウを持たない。結果として、真に更新が必要な老朽管が後回しにされ、限られた予算が非効率に配分される構造的課題が続いている。
生存時間分析（Weibull劣化モデル）と勾配ブースティング（XGBoost）を組み合わせた予測モデルが、管種・口径・布設年・土壌腐食性・水圧履歴・過去漏水間隔から管路区間ごとの将来漏水確率を算出する。
最適化エンジン（混合整数計画法）が予算制約・工事施工性制約のもとで被害額低減が最大となる更新区間の組み合わせを提案する。自然言語対話AI（LLM）が予測結果と最適化結果を職員向けに平易な言葉で解説し、シナリオ比較（予算パターンA/B/C）への質問応答を行う。さらに画像解析AIが管路CCTV点検映像から腐食・クラックを自動検出し、予測モデルの入力特徴量として統合する。
水道事業者の担当職員が過去の漏水修繕記録（発生日時・場所・管種・口径・埋設年・土質・被覆材等）と管路台帳データをCSVまたはGISシェープファイルでアップロードすると、AIが管路1本ごとに漏水確率と劣化進行スコアを算出し、更新優先度ランキングを自動生成する。
担当職員はダッシュボード上で地図表示された優先度の高い区間を確認し、チャット形式のAIアシスタントに「来年度予算3000万円でどこを更新すべきか」と問いかけると、予算制約下での最適な更新区間候補と根拠（漏水確率、被害想定額、交付金適合性）を自然言語で回答する。従来は数週間かかっていた更新計画の年次見直し作業が、データ取り込みから優先度リスト出力まで最短1週間で完了する体験となる。生成されたレポートはそのまま厚労省・国交省への交付金申請資料の添付根拠資料として活用できる形式で出力される。導入後は毎月の漏水新規発生データを自動連携し、優先度スコアが継続的に更新される仕組みとすることで、計画策定を一度きりのイベントではなく継続的なモニタリング業務へ転換する。
| 漏水事故発生時の道路陥没・緊急修繕対応費（人口5万人規模の市想定） | 年間約800万円〜1500万円の想定 |
| 更新計画策定のための時間外勤務手当（担当職員2〜3名分） | 年間約60万円〜100万円の想定 |
| 交付金申請資料作成の外部コンサル委託費 | 1件あたり100万円〜150万円（年1〜2回発注）の想定 |
| 断水・濁水対応による住民苦情処理・広報対応の職員稼働コスト | 年間約50万円〜100万円相当の想定 |
| スモールプラン（給水人口5万人未満・SaaS年間ライセンス） | 年間150万円 |
| ミドルプラン（給水人口5万〜50万人・SaaS年間ライセンス＋交付金申請資料オプション） | 年間450万円（ライセンス400万円＋オプション50万円） |
| ラージプラン（給水人口50万人以上・SaaS年間ライセンス＋CCTV解析モジュール100km分） | 年間1000万円（ライセンス800万円＋CCTV解析200万円） |
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人口5万人規模の市の水道課では担当職員が2〜3名しかおらず、数百km規模の管路網を紙台帳やExcelで管理しているケースが珍しくない。
ベテラン職員の勘と経験に頼った更新計画は、退職や人員削減により継続が困難になりつつある。漏水事故が起きてから対処する事後対応型の運用が続き、道路陥没や断水による住民生活・経済損失が発生している。国の交付金申請には客観的な優先順位付けの根拠資料が求められるようになったが、多くの事業者はその作成ノウハウを持たず、限られた予算が非効率に配分される構造が続いている。
検証フェーズ（0〜6ヶ月）の予測モデルプロトタイプ構築はAUC0.75達成という成果指標はあるが試行錯誤を伴うため準委任契約が適する。
パイロット導入フェーズ以降のダッシュボード・AI対話機能・交付金資料出力機能は要件が明確化するため請負契約に切り替え、検収基準（AUC値、レスポンス時間、資料出力フォーマット適合性）を仕様書に数値で明記することが望ましい。データクレンジング支援業務は自治体ごとに台帳の状態が異なり工数が読みにくいため、準委任または工数上限付きの実費精算型が無難である。CCTV画像解析モジュール等の追加開発は独立した請負契約として切り出し、既存契約の範囲膨張（スコープクリープ）を防ぐこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 水道事業者の技術系職員（管路更新計画の立案・見直しを担当、給水人口5万人未満の小規模自治体を含む） |
| セカンダリ | 水道事業者の企画財政部門職員（交付金申請資料作成・予算折衝を担当）、水道コンセッション運営企業の資産管理担当者 |
| 管理 | サービス提供事業者側の運用担当者（自治体ごとのアカウント管理、モデル再学習・精度モニタリング、データ連携設定を担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 管路・漏水データ取込機能 | CSV/シェープファイルを取込→形式検証と座標系変換→管路属性DBへ登録する |
| データクレンジング支援機能 | 台帳データを入力→表記ゆれ・欠損値をRPAで自動補正→クレンジング済データを出力 |
| 漏水確率予測モデル | 管種・布設年等を入力→Weibull劣化モデルとXGBoostで解析→区間別漏水確率を出力 |
| 劣化進行スコア算出機能 | 漏水確率とCCTV検出結果を入力→重み付け合成→区間別劣化進行スコアを出力 |
| 更新優先度ランキング生成機能 | 劣化スコアと被害想定額を入力→順位計算→更新優先度ランキングを出力 |
| 予算最適化エンジン | 予算額と優先度リストを入力→混合整数計画法で最適化→更新区間の組合せ候補を出力 |
| 地図ダッシュボード表示機能 | 優先度データを入力→地図上に色分け表示→担当職員向け閲覧画面を出力 |
| AI対話アシスタント機能 | 職員の質問文を入力→LLMが予測・最適化結果を解説→自然言語回答を出力 |
| 交付金申請資料自動生成機能 | 優先区間と根拠データを入力→帳票テンプレートへ自動編集→申請用PDFを出力 |
| CCTV画像解析機能 | 管路内視鏡映像を入力→画像解析AIが腐食・クラックを検出→特徴量データを出力 |
| 月次データ自動連携・再学習機能 | 新規漏水発生データを入力→自動取込とモデル再学習→更新済み優先度スコアを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
pipe_segments | segment_id, 事業者id, 管種, 口径mm, 布設年, 延長m, 土質区分, 被覆材, geometry |
leak_records | leak_id, segment_id, 発生日時, 修繕日, 漏水原因区分, 修繕費用, 対応職員id |
prediction_scores | score_id, segment_id, 算出日, 漏水確率, 劣化スコア, モデルバージョン |
cctv_inspections | inspection_id, segment_id, 撮影日, 動画URL, 腐食検出数, クラック検出数, 解析信頼度 |
budget_scenarios | scenario_id, 事業者id, 年度, 予算上限額, 制約条件JSON, 作成日 |
optimization_results | result_id, scenario_id, segment_id, 更新優先順位, 被害額低減見込, 交付金適合フラグ |
organizations | org_id, 事業者名, 給水人口, 契約プラン, 契約開始日, 継続状況 |
users | user_id, org_id, 氏名, 役職, メールアドレス, 権限区分 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード地図画面 |
| 2 | 管路優先度ランキング画面 |
| 3 | データアップロード画面 |
| 4 | AIチャット対話画面 |
| 5 | 予算シナリオ比較画面 |
| 6 | 交付金資料出力画面 |
| 7 | CCTV解析結果確認画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/XGBoost（漏水確率予測モデル構築のため） |
| 2 | Weibull生存時間分析ライブラリlifelines（劣化進行モデル化のため） |
| 3 | PuLPまたはGurobi（予算制約下の混合整数計画最適化のため） |
| 4 | PostGIS（管路のGIS空間データ管理のため） |
| 5 | Mapbox GL JS（地図上での優先度可視化のため） |
| 6 | OpenAI API等LLM（自然言語対話アシスタント機能のため） |
| 7 | AWS S3/ECS（CCTV映像・大容量GISデータ処理基盤のため） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: サービス稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム目安3.6時間以内） |
| 性能 | 性能: 10万区間規模の管路データ取込からランキング出力まで最短1週間、通常処理は30分以内の想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 自治体データは保存時AES-256暗号化、通信はTLS1.2以上を必須とする |
| モデル運用 | モデル運用: 予測AUCを四半期ごとに検証し0.80を下回った場合は再学習を実施する運用 |
| バックアップ | バックアップ: 日次バックアップを取得しRPO24時間・RTO8時間以内を目安とする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目末までに100団体・数万km規模の管路データを同時処理可能な構成とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力を得た自治体の実データをPythonとExcelで分析し、Weibull劣化モデルとXGBoostの組み合わせで漏水確率を手作業で算出、精度をレポートで確認する段階。ダッシュボードは作らずPDFで結果を渡す。 | AI利用料と自治体訪問の交通費程度の水準感 |
| ②最小システム | CSVアップロードから優先度ランキングを自動出力する簡易ダッシュボードを構築し、既存のLLM APIを組み込んだチャット形式のAIアシスタントの初期版を提供して、実際の業務フローに乗るかを確認する段階。 | 外注で数か月分の開発費に相当する水準感 |
| ③本開発 | GISベンダーとのAPI連携、CCTV画像解析モジュール、交付金申請資料の自動生成テンプレートを本格実装し、複数自治体への同時提供に対応できるマルチテナント基盤を構築する段階。 | エンジニアを複数名雇用し半年から1年規模で開発する水準感 |
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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5万人規模市の水道課長・技術系管理職（上水道事業者） | 現場の困りごとと台帳整備状況を把握し、PoC候補として最短で合意形成しやすい規模感 | 日本水道協会の地方支部研修会や水道展の自治体ブースで名刺交換し個別訪問アポを取る |
| 日本水道協会 技術部門の担当職員 | 全国の会員事業者への紹介導線と業界標準・技術基準の情報を持つハブ組織 | 協会主催のセミナー・研究会に登壇提案し担当部署に直接問い合わせる |
| 都道府県水道課（企業局）の広域化・アセットマネジメント担当者 | 広域連携・交付金配分の意思決定に関与し複数市町村への横展開の鍵を握る | 都道府県の水道ビジョン策定担当課に公開情報から連絡し面談依頼を送付する |
| GISベンダー（パスコ・朝日航洋等）の水道インフラ担当営業 | 既存の管路情報管理システムとのAPI連携パートナーとして導入障壁を下げる | 各社のインフラソリューション事業部門へ提携打診の問い合わせフォームから連絡する |
| 水道コンセッション運営企業（メタウォーター等）の技術部門責任者 | 民間運営事業者は更新計画のコスト効率化ニーズが強く導入決裁も早い想定 | 水道展の展示ブース訪問後に技術部門との個別商談をアレンジしてもらう |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 水道関連展示会（水道展）への出展・視察 | 「漏水履歴データから更新優先度を自動で出すAIの実演をしています。3分だけ画面を見てもらえますか」と声をかけ、その場でPoCの無償提供を打診する。 |
| 日本水道協会の技術委員会・研修会への参加 | 「更新計画の根拠資料作りで困っている自治体はありませんか。無償で試せる実証先を探しています」と担当部署に紹介を依頼する。 |
| GISベンダー（パスコ、朝日航洋等）との共同提案 | 「台帳データはお持ちの自治体に、優先度評価だけ上乗せで提案しませんか」と既存の営業先リストへの相乗り提案を依頼する。 |
| 中小規模市町村水道課への直接アプローチ | 「担当職員が数名しかいない自治体向けに、更新計画の見直しをPoCとして無償で一度やらせてもらえませんか」と電話・訪問で直接依頼する。 |
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 | 新たに法人を設立する創業者、または創業後まもない事業者 | 自己資金100万円を裏付けに、法人設立初期の運転資金として融資を受けられる候補で、融資額は650万円で想定している。エンジニア人件費やクラウド費用の立ち上げ期のつなぎ資金として使える。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（法人・個人事業主） | 水道展への出展費、パンフレット・営業資料の作成費、自治体向け説明会の実施費など、販路開拓に関わる費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| 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） | 中小企業・小規模事業者で新製品・新サービスの開発を行う事業者 | Weibull劣化モデルやXGBoostによる漏水予測モデル、最適化エンジンの開発など、新サービスの試作・実証にかかる費用を対象にできる可能性がある。 |
| NEDO シード期研究開発支援事業（NEP） | 研究開発型のスタートアップ・創業前後の事業者 | 漏水確率予測モデルの精度検証やCCTV画像解析AIの研究開発部分は技術的な不確実性が高く、売上化前の研究開発費支援の候補になり得る。 |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内での創業を予定・開始した中小企業者（都内に本店を置く場合） | 法人設立直後の人件費・賃借料・専門家活用費など、代表1名体制で動く初期半年間の固定費の一部をカバーできる候補になる。 |
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。
インフラ・防災AI分野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表示です。実績を保証するものではありません。