Who（誰が）
自治体の防災まちづくり課職員、木密地域の高齢所有者、提携工務店・耐震診断士会が主な利用者・関係者となる。
対象とする社会課題：木造住宅密集地域における耐震改修の合意形成が進まず倒壊・延焼リスクが放置される問題
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。
耐震改修は技術ではなく合意形成で止まっている。高齢の所有者は費用と手続きの重さに動けず、行政職員は数百世帯を抱えて個別対応に追われる。誰が反対し、何が懸念なのかが見えないまま街区全体の改修が停滞する。この構造を可視化し、限られた人手でも合意形成が前に進む仕組みを作ることが、次の大地震で失われる命を減らす現実的な一歩だと考えている。
※ 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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「シンサイン」は木造住宅密集地域(木密地域)を担当する自治体防災まちづくり課向けの耐震改修合意形成支援SaaSです。
職員が建物台帳・登記情報・過去の耐震診断データを取り込むと、AIが街区単位で倒壊・延焼リスクスコアと改修優先順位を自動算出します。LINE・電話AIボイスボットが高齢の所有者へ個別に連絡し改修意向・費用懸念・相続状況をヒアリング、対話内容は自然言語処理で構造化されダッシュボードに反映されます。職員は「合意形成進捗マップ」を見て反対者・未回答者だけに絞って訪問計画を立てられ、1人あたり数百世帯を抱える業務負担が軽減されます。改修工事は提携工務店とAIがマッチングし、複数街区の同時発注で工事単価を圧縮します。
全国の木造住宅密集地域(木密地域)は国交省推計で約8,000haあり、東京都だけでも整備地域が28地区・約6,500haに及ぶが、耐震化率は依然7割程度にとどまり老朽木造住宅が密集したまま残存している。
所有者の多くは70代以上の高齢者で、改修費用(平均150万〜250万円)の負担感、相続関係の複雑さ、近隣との合意形成の手間から改修に踏み出せない。行政職員は1人あたり数百世帯を担当し、個別訪問・説明会・書類作成に追われ、合意形成の進捗を可視化できていない。町会・自治会単位での温度差も大きく、一部反対者がいるだけで街区全体の改修計画が停滞するケースが多発している。結果として、南海トラフ・首都直下地震発生時の想定死者数の多くが火災・建物倒壊由来とされているにもかかわらず、抜本的対策が進んでいない。
①リスク予測AIが建物構造・築年数・接道状況・過去の地震被害データから街区単位の倒壊確率と延焼シミュレーションを行い改修優先順位を算出する。
②対話AI(音声・チャットボット)が高齢所有者との一次コミュニケーションを担い、意向・懸念・費用感を自然言語で聞き取り構造化データに変換する。③自然言語処理による感情・論点分析で反対理由をクラスタリングし、職員が交渉すべき論点を優先度付きで提示する。④工事発注最適化AIが複数街区・複数施工業者の稼働状況と資材コストをマッチングし、まとめ発注による単価低減シミュレーションを行う。
自治体の防災まちづくり課職員が、対象街区の建物台帳・登記情報・過去の耐震診断データをプラットフォームに取り込むと、AIが街区ごとの倒壊・延焼リスクスコアと改修優先順位を自動算出する。
所有者にはLINE・電話AIボイスボットが多言語・高齢者向け簡易語彙で個別に連絡し、改修意向・費用負担可否・懸念事項をヒアリング、対話内容を自然言語処理で分類しダッシュボードに反映する。担当職員は「合意形成の進捗マップ」を見て、反対者や未回答者に絞って戸別訪問・説明会を計画でき、AIが説明会資料や個別説明シナリオを住民属性(高齢・相続未了・費用懸念等)に応じて自動生成する。改修工事は提携工務店とのマッチングもAIが行い、複数街区の同時発注により資材・職人稼働を最適化し工事単価を圧縮する。街区の合意率・改修進捗はリアルタイムで自治体議会向けレポートとしても自動出力される。
| 職員の個別訪問・電話対応人件費(1人あたり月80時間×時給換算) | 年間約230万円/職員1人 |
| 説明会会場費・資料印刷・郵送費(街区あたり年数回開催) | 年間約40万円/街区 |
| 改修放置による倒壊・延焼想定損失(火災保険・行政の応急対応費含む目安) | 年間数百万円〜(街区規模により変動、断定不可) |
| 紙の台帳・申請書類の作成・管理事務コスト | 年間約60万円/街区(職員残業代含む目安) |
| 自治体SaaS利用料(500世帯規模街区) | 月額15万円(年間180万円) |
| 工事成約紹介手数料(工事費200万円×成約1件あたり) | 1件あたり6万〜10万円(工事費の3〜5%) |
| 補助金申請代行オプション | 1件あたり3万〜5万円 |
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木密地域は全国推計8,000ha、東京都だけで28地区・約6,500haに及ぶが、耐震化率は依然7割程度で停滞している。
所有者は70代以上が多く、改修費用150万〜250万円の負担感、相続関係の複雑さ、近隣との合意形成の手間から改修に踏み出せていない。行政職員は1人あたり数百世帯を担当し個別訪問・説明会・書類作成に追われ、進捗を可視化する手段を持たない。一部反対者がいるだけで街区全体の改修計画が停滞するケースが多発し、地震発生時の想定死者数の多くが倒壊・延焼由来とされているにもかかわらず抜本対策が進んでいない。
MVP開発は自治体ごとのデータ形式差異やリスク予測AI・対話AIの精度調整が反復的に発生するため準委任契約が適する。
特にパイロット期間中は要件が固まりきらず、成果物を固定する請負では発注者側のリスクが高い。一方、パイロット後に仕様が固まった標準機能(進捗マップ、レポート出力等)は請負での発注も検討可能。発注時は自治体の個人情報保護条例等セキュリティ基準への準拠確認を契約範囲に明記し、既存システム(住民基本台帳・固定資産税システム等)との連携責任分界を明確にすることが必要。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 自治体の防災まちづくり課・住宅政策課職員(街区担当者) |
| セカンダリ | 木密地域の建物所有者(高齢者中心)、提携工務店・耐震診断士 |
| 管理 | プラットフォーム運営会社のサポート担当者・システム管理者(データ連携・権限設定を担当) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| リスク予測AIエンジン | 建物構造・築年数・接道状況・被害データ→倒壊確率と延焼シミュレーション→街区別リスクスコアと改修優先順位を出力 |
| 対話AIヒアニング(LINE/音声ボット) | 所有者への発信・応答音声/テキスト→NLP解析→改修意向・費用可否・懸念事項を構造化データ化 |
| 反対理由クラスタリング分析 | 対話ログ・アンケート回答→感情・論点分析→反対理由を優先度付きクラスタで職員に提示 |
| 工事発注最適化AI | 複数街区の工事案件・工務店稼働状況・資材単価→マッチング計算→まとめ発注による単価低減案を出力 |
| 建物台帳・登記データ取込 | 自治体保有の建物台帳/登記情報/耐震診断データ→フォーマット変換・突合→統合DBへ格納 |
| 合意形成進捗マップ | 世帯別意向・訪問履歴データ→街区単位で集計→合意率・未回答者を地図上に可視化表示 |
| 説明会資料・個別説明シナリオ生成 | 住民属性(高齢/相続未了/費用懸念)→テンプレートAI生成→個別最適化した説明資料・トークスクリプトを出力 |
| 工務店マッチング機能 | 改修希望世帯情報・工務店の対応可能エリア/工期→適合度計算→候補工務店リストを提示 |
| 補助金申請書類自動作成 | 所有者・建物情報・補助金要件→書類テンプレート自動入力→申請書一式をPDF出力し提出代行 |
| 議会向けレポート自動出力 | 街区別合意率・改修進捗データ→集計・グラフ化→議会提出用レポートをPDF/Excelで自動生成 |
| 広域リスク分析レポート | 複数自治体の街区リスクスコア・進捗データ→広域集計→都道府県/国交省向け分析レポートを定期出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, prefecture, contract_plan, monthly_fee, contract_start_date |
blocks | id, municipality_id, block_name, household_count, risk_score, fire_spread_score, priority_rank |
buildings | id, block_id, address, structure_type, built_year, road_access_flag, registry_owner_name |
owners | id, building_id, name, age, contact_method, language_pref, inheritance_status |
consultation_logs | id, owner_id, channel, transcript_text, intent_class, concern_tags, contacted_at |
agreement_status | id, building_id, status, updated_by, updated_at, prior_status |
construction_projects | id, building_id, contractor_id, estimated_cost, status, contract_date, commission_rate |
contractors | id, name, area, capacity_status, unit_price_index, contract_terms |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 街区リスクマップ画面 |
| 2 | 合意形成進捗ダッシュボード |
| 3 | 所有者ヒアリング履歴 |
| 4 | 説明資料自動生成画面 |
| 5 | 工務店マッチング画面 |
| 6 | 議会向けレポート出力 |
| 7 | 補助金申請代行管理 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(自治体標準準拠のセキュリティ要件対応) |
| 2 | Python/FastAPI(予測AI・NLP実装の柔軟性) |
| 3 | LangChain(対話AIの意図分類処理を効率化) |
| 4 | Twilio(音声ボイスボットの多言語対応基盤) |
| 5 | LINE Messaging API(高齢者含む幅広い連絡手段) |
| 6 | PostgreSQL+PostGIS(街区・地理データの管理に適合) |
| 7 | Metabase(議会向けレポート自動出力の簡易実装) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 自治体窓口業務時間帯(平日9-18時)の稼働率99.5%以上を目標とし計画停止は事前通知の上月1回まで |
| 性能 | 性能: 対話AIの音声応答は発話終了後2秒以内に返答し、1自治体あたり同時1,000セッションを処理可能とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報(所有者・相続関係)はAES-256で暗号化し、自治体標準セキュリティポリシー(ISMAP準拠)に適合する |
| 権限管理 | 権限管理: 職員アカウントは担当街区単位でアクセス権を制御し、操作ログを5年間保存する |
| データバックアップ | データバックアップ: 建物台帳・対話ログは日次バックアップし、RPO24時間・RTO8時間以内で復旧可能とする |
| 運用 | 運用: システム障害・誤応答発生時は1時間以内に自治体担当者へ一次報告し、24時間以内に原因報告書を提出する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1〜2自治体の担当課と組み、Excelと電話・戸別訪問で意向収集を人力代行し、どの説明の仕方で合意が得やすいかのデータを手作業で集めて仮説を確認する | 交通費と印刷費程度、外部発注なしで代表1名で実施できる水準 |
| ②最小システム | LINE・簡易ボイスボットの試作と、意向状況を一覧化するだけの簡易ダッシュボードを作り、実際の街区で意向収集の自動化がどこまで通用するか検証する | 外部の開発会社に短期発注する程度、AI利用料と最低限の開発費のみ |
| ③本開発 | リスク予測AI・感情論点分析・工事発注最適化AIを含む本格プラットフォームを構築し、複数自治体・複数街区への同時展開に対応できる基盤に仕上げる | 外部エンジニア複数名を数か月単位で確保する規模の開発費、創業融資やエクイティ調達を前提とする水準 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 木密地域整備地域を持つ区市の防災まちづくり課長・住宅政策課長 | 予算編成権と事業採否の決裁権を持ち、パイロット導入の可否を判断できる | 区市の都市整備部門への問い合わせ窓口経由でアポ、または都道府県建築士会紹介 |
| 東京都都市整備局市街地建築部の木密地域整備事業担当者 | 整備地域28地区の指定・補助制度を所管し複数区への横展開の紹介元になる | 都庁ホームページの担当課代表電話・広聴窓口経由でアポイント申請 |
| 対象自治体の耐震診断士会・建築士会支部の支部長 | 現場の診断士は所有者と接点があり合意形成の実情と課題を把握している | 都道府県建築士会の支部一覧から連絡、防災研修会等への参加で接触 |
| 地域工務店組合(建設業協会支部)の代表理事 | 工事発注最適化・紹介手数料モデルの提携相手として稼働実態を把握できる | 地元建設業協会の事務局に事業紹介を送付し説明会設定を依頼 |
| 国土交通省住宅局市街地建築課の耐震改修促進担当官 | 耐震改修促進法・補助金制度の運用方針を把握し全国展開の後ろ盾を得る | 同省の意見交換窓口(施策に関する提案募集等)を通じて面談依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体防災まちづくり課への直接アプローチ | 知人・議員・防災士会経由で担当課長につなぎ「木密地域の合意形成の手間を減らすツールを一緒に検証してくれる自治体を探している」と伝え実証事業として提案する |
| 建築士会・耐震診断士会の勉強会 | 会の定例会に登壇枠をもらい「診断後の合意形成が進まない案件で、対話AIの実証に協力してくれる会員がいないか」と直接呼びかける |
| 自治体防災フェア・防災担当課長会議への出展 | 小さなブースで進捗マップのデモを見せ「まず1街区だけでも無料でお試ししませんか」と実証枠の申込みを直接その場で取る |
| 国交省・都道府県の実証事業・補助金メニュー経由の紹介 | 実証事業の公募担当窓口に企画書を持ち込み「採択自治体を紹介してもらえないか」と依頼し、補助金活用前提でハードルを下げて提案する |
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 新規開業資金 | 新たに法人を設立して事業を始める創業者・小規模事業者 | 自治体向けAI開発とデータ連携基盤の構築には先行投資が必要で、着金までの数か月をつなぐ運転資金として活用できる。創業融資の合計は500万円を想定。 |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業初期の中小企業 | 本社を東京都内に置く場合、人件費や広報費など創業期の運営費の一部を助成対象にできる可能性がある。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数などの要件あり） | 自治体・建築士会・工務店組合向けの展示会出展や営業資料作成など、販路開拓の費用に使える可能性がある。 |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援制度） | 研究開発型のスタートアップ・中小企業 | 倒壊・延焼リスク予測AIや自然言語処理による論点分析といった研究開発要素の強い機能開発に対する補助・委託事業の対象になり得る。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社の業務システム（顧客管理・会計・セキュリティ関連ツール等）の導入費用の一部に使える可能性がある（自治体側の導入費とは別枠）。 |
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。
同じ防災・インフラ領域で挑戦する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。
※ バッジは閲覧・登録データにもとづく自動集計の相対表示であり、審査結果を示すものではありません。