Who（誰が）
水処理エンジニアリング企業・環境計測機器メーカー・自治体向けITベンダーが主な買収候補となる想定
対象とする社会課題：河川の水質事故（油流出・魚類斃死・異臭等）の発生源特定に時間がかかり、被害拡大や証拠散逸を招いている
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。
水質事故が起きても、原因事業所の特定に数日かかる間に証拠は下流へ流れ、被害者は補償を受けられず、行政も処分に踏み切れない。数十河川を一人で担当する自治体職員は、通報とセンサーデータを手作業で突き合わせるしかなく、夜間や休日の通報には対応が遅れがちだ。この時間差をなくすことが、河川と地域の暮らしを守る第一歩になる。
※ 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650万円の申請資料も、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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リバーウォッチAIは、河川の油流出や魚類斃死などの水質事故が起きた際、通報から原因事業所の特定までを数分〜数時間に短縮する自治体・企業向けSaaSです。
担当者はチャット画面に『〇〇橋付近で油臭の通報あり』と入力するだけで、AIが住民通報の位置・時刻・症状を解析し、水理シミュレーションと過去事故データを組み合わせて上流の候補汚染源（工場・排水口・農地）を確率付きでランキング表示します。現場ではタブレットに移動ルートと過去の同種事故履歴が自動表示され、初動対応が迅速化します。事故後は行政処分や損害賠償請求にそのまま使える原因究明レポートが自動生成され、これまで2〜5日かかっていた原因特定作業と報告書作成の負担を大幅に軽減します。
全国の河川水質事故は年間約3,000件超（環境省・都道府県公害苦情統計ベース推定）通報されるが、原因事業所の特定に平均2〜5日を要し、その間に証拠が下流に流れ被害補償や行政処分が困難になるケースが多い。
地方自治体の河川担当職員（1人が数十河川を兼任することも珍しくない）は、複数の水質センサーデータと住民通報を手作業で突き合わせており、夜間・休日の通報には対応が後手に回りがちである。上流に工場・農地・下水処理場が密集する中小河川では汚染源の候補が多く、流量や潮汐の影響で汚濁物質の到達時刻が変動するため、経験と勘に頼った推定は精度が低い。結果として原因不明のまま処理が終わる事故が全体の3〜4割に上るとされ、再発防止策も講じにくい状況が続いている。
①自然言語処理AIが住民通報（自由記述・音声）を構造化データ（位置・時刻・症状カテゴリ）に変換する。
②物理ベースの流量拡散シミュレーションと機械学習（過去事故データによる汚染物質到達時間の補正モデル）を組み合わせたハイブリッド予測AIが、汚染源候補地点と到達確率を逆算する。③異常検知AIが常時センサーデータを監視し、閾値超過や急変パターンを検出して自動アラートを発報する。④生成AIが事故対応レポート・行政報告書のドラフトを自動作成し、担当者の文書作成負荷を軽減する。
自治体の河川管理担当者や下水道事業者が、住民からの通報（電話・LINE通報フォーム）と河川水位計・流量計・水質センサー（濁度・pH・油膜検知）のデータをリバーウォッチAIの管理画面に集約する。
AIは通報の位置・時刻・症状（異臭・変色・死魚）をテキスト解析し、既存の水理シミュレーションモデルと組み合わせて汚濁物質の逆流跡付け（バックトラッキング）を行い、上流の候補汚染源（工場・排水口・農地）を確率付きでランキング表示する。担当者はチャット型AIアシスタントに「〇〇橋付近で油臭の通報あり」と入力するだけで、推定発生時刻・推定発生地点・立入検査候補リストが数分で得られる。現場ではタブレットで候補地点への移動ルートと過去の同種事故履歴が自動提示され、初動対応時間が大幅に短縮される。事故後は原因究明レポートがAIにより自動生成され、行政処分や損害賠償請求の証拠資料としてそのまま活用できる。
| 夜間・休日の職員残業・緊急出動人件費（3名体制で年間20回相当） | 年間約120万円の想定 |
| 原因不明のまま処理される事故（年間3〜4割）による再発防止未実施・二次被害対応費 | 自治体規模により年間300万〜800万円の目安 |
| 証拠散逸により損害賠償請求ができず自治体が負担する河川清掃・浄化費 | 1件あたり50万〜200万円、年間数件発生の想定 |
| 疑いをかけられた企業側が実施する独自の緊急水質検査委託費（田中さんの事例） | 1件あたり80万円前後 |
| SaaS基本プラン（原因追跡AI・レポート自動生成） | 年額250万円（管轄河川延長・センサー数に応じ150万〜500万円の範囲） |
| 水質センサー機器レンタル・保守（6地点想定） | 月額18万円（1地点2万〜4万円×6地点、3年契約） |
| 広域データ連携プラットフォーム参加料 | 年額50万円/団体 |
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河川担当職員は1人で数十河川を兼任することも多く、夜間・休日の通報対応が後手に回りがちで、水質センサーデータと住民通報の突き合わせを手作業で行っている。
上流に工場・農地・下水処理場が密集する中小河川では汚染源候補が多く、流量や潮汐の影響で経験と勘に頼った推定は精度が低い。原因不明のまま処理が終わる事故が全体の3〜4割に上り、証拠が下流に流出することで行政処分や損害賠償請求も困難になっている。この状況を変えるには、通報とセンサーデータを自動で突き合わせ、候補地点を短時間で絞り込む仕組みが不可欠である。
MVP構築フェーズ（PoC〜初期商用展開）は要件が流動的でアルゴリズム精度検証を繰り返す性質があるため準委任契約が向く。
逆流跡付けモデルの的中率目標（60%→80%）は仕様確定が難しく、請負では成果物の完成基準を巡る紛争リスクが高い。一方、レポート自動生成やタブレット向けアプリなど機能仕様が固まった部分は請負での段階発注も検討可能。発注時は自治体の単年度予算・入札制度に合わせた契約期間設計（複数年契約時の予算債務負担行為の扱い）と、教師データ・モデルの知的財産帰属を契約書に明記することが必須。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 都道府県・市区町村の河川管理担当職員、下水道局担当者 |
| セカンダリ | 上場企業の環境コンプライアンス部門担当者、環境コンサルティング会社の調査担当者 |
| 管理 | リバーウォッチAI運営側のシステム管理者（自治体・企業アカウント管理、センサー機器保守担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 住民通報受付・構造化機能 | LINE通報・電話音声を入力しNLPで位置時刻症状を抽出、構造化データとしてDB登録する |
| 汚染源逆流跡付け予測機能 | 通報データとセンサー値を入力し物理MLハイブリッドで逆算、候補地点と確率ランキングを出力する |
| センサー異常検知・自動アラート機能 | センサー常時データを入力し閾値超過急変を検知、担当者へ即時アラート通知する |
| 事故対応レポート自動生成機能 | 通報・追跡結果・センサー履歴を入力し生成AIが文書化、報告書ドラフトを出力する |
| センサーデータ収集・可視化ダッシュボード | 各地点センサーの時系列データを入力し集約グラフ化、地図重畳で状況可視化する |
| 立入検査候補地点マッピング・現場支援 | 候補地点リストと現在地を入力し最短ルート算出、タブレットへ地図表示する |
| 過去事故履歴検索機能 | 河川名・期間・症状語を入力し類似事故を検索、事例一覧と原因結果を表示する |
| チャット型AIアシスタント対話機能 | 担当者の自然文入力を意図解析し関連機能呼出、推定候補を回答表示する |
| 広域データ連携・自治体間共有機能 | 参加団体のデータを入力し流域単位で統合、広域追跡結果を関係団体へ配信する |
| ユーザー権限管理・自治体アカウント管理 | 職員アカウント情報を入力し権限ロール設定、組織別アクセス制御を行う |
| 行政処分・損害賠償証拠資料出力機能 | 確定レポートと生データを入力し証拠資料形式へ整形、PDF/CSV出力する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
reports | report_id, source_type, reported_at, location_lat, location_lng, symptom_category, raw_text, status |
sensors | sensor_id, river_id, install_lat, install_lng, sensor_type, install_date, status |
sensor_readings | reading_id, sensor_id, measured_at, turbidity, ph, oil_film_flag, water_level |
incidents | incident_id, report_id, detected_at, severity, estimated_time, status, closed_at |
source_candidates | candidate_id, incident_id, facility_id, probability_score, rank, verified_flag |
facilities | facility_id, name, address, facility_type, discharge_point_lat, discharge_point_lng |
organizations | org_id, org_name, org_type, contract_plan, contract_start, contract_amount |
documents | document_id, incident_id, doc_type, generated_at, content_url, approved_by |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 通報受付・入力画面 |
| 2 | 事故案件一覧 |
| 3 | センサー監視ダッシュボード |
| 4 | 汚染源候補ランキング |
| 5 | 現場対応ルート表示 |
| 6 | レポート自動生成・編集 |
| 7 | 契約・団体管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python + FastAPI（AI推論APIを高速開発できる） |
| 2 | PostgreSQL + PostGIS（地理空間データ管理に最適） |
| 3 | TimescaleDB（センサー時系列データを高速集計） |
| 4 | AWS IoT Core（センサー通信をスケール容易に管理） |
| 5 | Mapbox GL JS（候補地点を地図上に可視化） |
| 6 | LLM API（通報テキスト構造化とレポート自動生成） |
| 7 | HEC-RAS連携（水理シミュレーションの実績モデル活用） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性：センサー監視系の稼働率99.5%以上（年間停止時間43時間以内）を目標とする想定 |
| 性能 | 性能：通報入力から候補地点算出まで平均6時間以内（導入18ヶ月後の目標値）とする |
| セキュリティ | セキュリティ：通信はTLS1.3以上、保存データはAES256暗号化を必須とする想定 |
| 拡張性 | 拡張性：センサー地点数300地点規模まで水平スケール可能なクラウド構成とする |
| 運用 | 運用：異常検知アラートは検知後15分以内に担当者へSMS・メール到達を目安とする |
| データ保持 | データ保持：証拠資料用ログ・センサー生データは最低5年間保存する想定（行政処分・訴訟対応のため） |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 2自治体の協力を得て、実際の通報記録とセンサーデータを人手でエクセル上に突き合わせ、上流候補地点を推定する作業を試行し、的中率と所要時間を確認する | 交通費と担当者の作業時間のみ、外部発注はほぼ不要 |
| ②最小システム | チャット画面に通報内容を入力すると、簡易な流量拡散ロジックで候補地点リストを返すだけの小さなツールを作り、現場担当者が実際に使えるか確認する | AI利用料と簡易開発の外注費が数か月分の水準 |
| ③本開発 | 自然言語処理AI・異常検知AI・レポート生成AIを統合し、センサー連携とダッシュボードを備えたSaaS正式版として構築し、有償導入自治体で運用開始する | 外部エンジニア中心の開発体制で数か月〜半年規模の外注費用 |
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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 |
|---|---|---|
| 都道府県河川課・水質保全担当の係長級職員 | 水質事故対応の実態と予算執行フローを把握し実証実験の合意形成に不可欠 | 環境省・都道府県公害苦情統計の担当課に電話し河川水質事故担当者を紹介依頼 |
| 中核市・政令市の下水道局water quality担当課長 | 下水処理場が汚染源候補となるため実データ提供とセンサー設置許可の可否を確認 | 全国下水道協会の会員名簿・自治体HP問合せ窓口から担当部署に連絡 |
| 環境コンサルティング会社の環境調査部門責任者 | 自治体入札への同行実績と代理販売網を持ち導入初期の営業チャネルになる | 環境アセスメント学会・展示会（環境展）で名刺交換し個別商談を設定 |
| 水質計測機器メーカー（濁度・pH・油膜センサー）の営業責任者 | IoTセンサーのOEM調達・保守委託先としてハードウェア面の提携が必須 | 計測展・環境計測機器工業会の会員企業リストから技術部門に直接アプローチ |
| 国立環境研究所・地方独立行政法人水質検査機関の研究員 | 水理シミュレーションモデルの妥当性検証と教師データ提供で技術的信頼性を確保 | 国立環境研究所の共同研究公募制度・産学連携窓口経由で面談申込 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体河川・下水道担当者への直接アプローチ | 環境省や国交省の公害苦情統計を引きながら「貴自治体の河川で原因不明事故の実態を伺いたい」とヒアリング依頼のメールを送り、無償のPoC提案につなげる |
| 環境コンサルティング会社との連携 | いであ株式会社や日本水工設計等の担当者に「調査工数を減らすAIツールを一緒に試したい」と持ちかけ、既存顧客への紹介を依頼する |
| 水質センサーメーカーの代理販売網 | 堀場製作所やDKK-TOA等の営業担当に「センサーデータの解析レイヤーを補完したい」と提案し、既存納入先への同行提案を依頼する |
| 自治体の水質事故対応研修・防災セミナー | 河川担当者向け研修会に登壇枠を打診し「原因追跡の考え方」を無償で紹介した上で、実河川データでの検証協力を募る |
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 | 創業してまもない法人・個人事業主 | 無担保・無保証人での借入が可能で、融資額は650万円を想定し、開発初期の運転資金と実証実験用センサー購入費に充てられる |
| 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 | 逆流跡付けAIモデルの開発費やIoTセンサー一式の試作・導入費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 環境省 環境技術実証事業（ETV事業） | 環境保全技術を開発・実証する事業者 | 水質モニタリング・原因追跡技術の性能を第三者機関が実証することで、自治体への提案時の信頼性証明として活用できる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者 | SaaS型の原因追跡プラットフォームや社内の営業・会計クラウドツール導入費の補助対象になりうる |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業する事業者 | 創業初期の人件費・賃借料・広告費等の一部が補助対象となり、代表1名体制の期間の固定費負担を軽くできる |
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に集まっています。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的な表示です。実績を保証するものではありません。