Who（誰が）
人口10万人以上の基礎自治体防災課、従業員1000人以上の大規模事業所BCP担当者、都市部の商業ビル・大学・ホテル等の一時滞在施設担当者が利用者となる
対象とする社会課題：帰宅困難者一時滞在施設の受入調整が発災時まで形骸化している
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。
帰宅困難者対策条例で備蓄を義務付けられても、施設の受入可否は年1回の名簿更新のまま止まっている。担当者は『何人受け入れられるか分からない』と感じながら発災を迎える。トリアージステイは、日々の在庫報告を積み重ねることで、協定書の数字を発災当日も信頼できる数字に変える仕組みをつくる。
※ 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630万円の申請資料も、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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『トリアージステイ』は、帰宅困難者の一時滞在施設・自治体防災課・大規模事業所BCP担当者をつなぐ受援契約プラットフォームです。
施設担当者はLINE風チャットボットに毎日1〜2分、備蓄食料や水の残数、当日の営業状況を報告するだけで、AIが曜日やイベント有無を加味した受入可能人数を自動算出しダッシュボードに表示します。自治体・事業所担当者はこの数値をもとに近隣施設をAIマッチングで検索し、標準化された協定テンプレートで電子契約を締結できます。発災時には位置情報や被災写真の画像解析で受入状況をリアルタイム再計算し、分散誘導マップを自動生成。年1回の名簿更新頼みだった受入調整を、日次更新される『動く協定』に変えます。
東京都防災会議の推定では首都直下地震発生時に都内で約453万人の帰宅困難者が発生するとされ、一時滞在施設として登録済みの候補は約1200施設に上るが、多くは年1回の名簿更新のみで実態が更新されていない。
施設担当者は『協定は結んだが実際に何人受け入れられるか分からない』『費用負担や補償が不明確なため積極的に案内できない』と感じており、自治体側もFAXや電話ベースの確認に依存し発災直後の受入可否判断が遅れる。従業員1000人規模の大規模事業所は帰宅困難者対策条例で3日分の備蓄が義務付けられているが、近隣施設との連携協定は個社対応にとどまり自治体・施設・事業所の三者間で情報が分断されている。結果として毎年の防災訓練でも『協定はあるが受入実態が検証されない』状態が繰り返され、平時からの契約化が進んでいない。
需要予測AIが施設ごとの過去報告データ・曜日別滞在人口統計・イベント情報から受入可能人数を日次予測し、自然言語対話AI(チャットボット)が施設担当者からの在庫・状況報告を短時間で収集する。
画像解析AIは発災後にアップロードされた施設写真から損壊状況や使用可否を自動判定し、最適化アルゴリズムが距離・収容力・要配慮者属性を考慮して自治体・事業所と施設のマッチングを計算する。これらのモデルは訓練結果や実績データで継続学習し予測精度を高めていく。
施設担当者は専用チャットボットに毎日1〜2分、備蓄食料・水・毛布の残数や当日の営業状況・工事予定をLINE風のUIで報告し、AIがそのデータから曜日・時間帯・イベント有無を加味した『受入可能人数』を動的に予測してダッシュボードに表示する。
自治体防災課や大規模事業所のBCP担当者はプラットフォーム上で近隣施設を検索し、AIが提示するマッチング候補(収容力・距離・属性の最適化計算)から施設を選び、標準化された受援協定テンプレートで電子契約を締結する。発災時にはAIが位置情報・被害想定データ・SNS投稿や施設からアップロードされた被災状況写真の画像解析を組み合わせ、リアルタイムで最新の受入可能状況を再計算し避難者の分散誘導マップを自動生成する。訓練時にはAIが過去の報告データと訓練結果を比較し予測モデルを継続的に補正する。
| 自治体職員によるFAX・電話での施設確認作業(年1回更新+発災時対応の人件費) | 年間約200万円(担当者1名の稼働時間換算) |
| 施設担当者の在庫目視点検・報告書作成の人件費 | 年間約30万円(1施設あたり、年2回点検+報告書作成) |
| 訓練時の受入実態不整合による再訓練・計画見直しコスト | 年間約100万円(自治体1団体あたりの訓練運営費のうち手戻り分) |
| 発災時の受入判断遅延による混乱対応・二次被害対応コスト(保険料増含む) | 想定被害時1回あたり数百万円規模(施設・自治体の対応コスト目安) |
| 自治体向けプラットフォーム年間契約(人口10万人規模) | 年額300万〜500万円 |
| 大規模事業所向けBCPライセンス(従業員1000人規模) | 年額50万〜100万円(初期導入コンサル料100万円は別途) |
| 施設向けIoT在庫管理オプション | 月額5,000〜20,000円 |
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都内約1200の一時滞在施設候補は年1回の名簿更新のみで、実際に何人受け入れられるかを施設担当者自身も把握できていません。
自治体はFAXや電話で確認するしかなく、発災直後の受入可否判断が遅れる構造になっています。従業員1000人規模の事業所は3日分備蓄が義務付けられていますが、近隣施設との連携は個社対応にとどまり、自治体・施設・事業所の情報が分断されたままです。防災訓練でも『協定はあるが実態が検証されない』状態が毎年繰り返されており、平時から実態を反映し続ける仕組みが必要です。
PoCフェーズ（0-6ヶ月）はMVP要件が流動的なため準委任契約が適しており、防災訓練での実証結果を見ながら機能を調整できる体制が必要です。
初期契約フェーズ以降、電子契約テンプレートやAPI連携など仕様が固まる部分は請負契約に切り替え、成果物（受入可能人数予測誤差◯%以内などの検収基準）を明確にすることを推奨します。予測モデルの精度は継続学習が前提のため、検収時点での完成度を過度に厳しく定義せず、訓練データ蓄積後の再評価フェーズを契約に組み込むこと。自治体・施設のデータ移行やAPI仕様変更に備え、保守フェーズの契約形態（準委任の運用保守契約）を別途用意することも必須です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 一時滞在施設の担当者（商業ビル管理者、大学・ホテル防災担当者） |
| セカンダリ | 自治体防災課職員、大規模事業所のBCP担当者 |
| 管理 | プラットフォーム運営事務局（カスタマーサクセス・自治体導入支援担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 施設在庫チャットボット報告 | 施設担当者のLINE風入力(備蓄数・営業状況)→自然言語対話AIが解析→在庫DBへ登録 |
| 受入可能人数需要予測 | 過去報告・曜日別滞在人口・イベント情報→需要予測AIが日次演算→受入可能人数をダッシュボード表示 |
| 自治体・事業所向けマッチング検索 | 検索条件(人数・距離・要配慮者属性)→最適化アルゴリズムが候補計算→施設候補リストを提示 |
| 電子契約テンプレート締結 | 選定施設情報→標準協定テンプレートに自動反映→電子署名済み契約書を発行 |
| 発災時損壊状況画像解析 | 施設アップロード写真→画像解析AIが損壊・使用可否判定→施設ステータス自動更新 |
| リアルタイム受入再計算・分散誘導マップ | 位置情報・被害想定・SNS投稿→AIが受入状況再計算→避難者分散誘導マップを自動生成 |
| IoT在庫自動計測連携 | IoTセンサー計測値(食料・水残量)→自動集計処理→在庫DB更新・アラート通知 |
| 訓練結果による予測モデル補正 | 訓練実測データと予測値の差分→AIが継続学習→予測モデルパラメータを自動更新 |
| 統計データ匿名化ライセンス出力 | 受入実績・予測精度データ→匿名化処理→国交省・保険会社向けレポート出力 |
| 自治体防災課ダッシュボード管理 | 契約施設・事業所の状況データ→集計処理→防災課向け統合管理画面に表示 |
| オフラインフォールバック報告 | 通信障害時の施設担当者入力→端末内一時保存→復旧後にサーバ自動同期 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, address, lat, lng, type, capacity_max, owner_org_id |
organizations | org_id, org_type(自治体/事業所), name, population_or_employee_count, budget_tier, contact_person |
facility_reports | report_id, facility_id, report_date, food_stock, water_stock, blanket_stock, operating_status, event_flag |
capacity_predictions | prediction_id, facility_id, target_datetime, predicted_capacity, model_version, error_rate |
contracts | contract_id, facility_id, org_id, contract_type, start_date, end_date, status, template_version |
disaster_events | event_id, event_type, occurred_at, epicenter_lat, epicenter_lng, magnitude |
facility_damage_reports | damage_report_id, facility_id, event_id, photo_url, damage_status, ai_confidence_score, reported_at |
matching_results | matching_id, event_id, facility_id, requester_org_id, allocated_count, distance_km |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 施設報告チャットボット画面 |
| 2 | 受入可能人数ダッシュボード |
| 3 | 施設検索・マッチング画面 |
| 4 | 電子契約締結画面 |
| 5 | 発災時分散誘導マップ |
| 6 | 被災状況写真アップロード |
| 7 | 訓練結果・精度分析画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LINE Messaging API(施設担当者向け低学習コストUI) |
| 2 | Python/FastAPI(予測AI・API基盤の高速開発) |
| 3 | LightGBM(曜日・イベント特徴量の需要予測に適する) |
| 4 | 画像認識CNNモデル(被災写真から損壊状況を自動判定) |
| 5 | PostgreSQL+PostGIS(位置情報を含む空間検索に対応) |
| 6 | クラウドサイン等電子契約API(協定書の法的効力を担保) |
| 7 | AWS IoT Core(備蓄センサーのデータ収集基盤) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 発災直後のアクセス集中時でも可用性99.9%を維持しダウンタイム月間43分以内とする | 発災直後のアクセス集中時でも可用性99.9%を維持しダウンタイム月間43分以内とする |
| チャットボット応答時間は平常時2秒以内、発災時でも5秒以内を目安とする | チャットボット応答時間は平常時2秒以内、発災時でも5秒以内を目安とする |
| 個人情報・位置情報は通信・保存とも暗号化(TLS1.3/AES256)し個人情報保護法に準拠する | 個人情報・位置情報は通信・保存とも暗号化(TLS1.3/AES256)し個人情報保護法に準拠する |
| 発災時同時接続想定1万施設・自治体20団体規模の負荷に耐えるスケーラビリティを確保する | 発災時同時接続想定1万施設・自治体20団体規模の負荷に耐えるスケーラビリティを確保する |
| システムログは契約・報告・画像解析結果を含め5年間保存し監査対応可能とする | システムログは契約・報告・画像解析結果を含め5年間保存し監査対応可能とする |
| バックアップは日次自動取得しRTO4時間・RPO1時間以内での復旧を目標とする | バックアップは日次自動取得しRTO4時間・RPO1時間以内での復旧を目標とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 東京都内1区の施設数拠点にヒアリングし、既存のチャットツールで在庫報告を手動収集、Excelで受入可能人数を集計してマッチング候補を作り、防災訓練で実際に使ってもらい反応を確かめる。 | 交通費とヒアリング用の簡易資料印刷費程度 |
| ②最小システム | チャットボットと受入可能人数の簡易予測ロジック、自治体・事業所向けの検索ダッシュボードをノーコード・低コードツールとAI APIで組み、初期契約フェーズの自治体・施設に試験提供する。 | AI利用料とノーコードツールの利用料が中心、外注は最小限 |
| ③本開発 | 電子契約テンプレートとAPI連携、画像解析AIによる被災状況判定、マルチテナントSaaS基盤を本開発し、拡大フェーズでの複数自治体・IoTセンサー連携に対応させる。 | 外注開発で数か月分の費用、AI・エンジニア人件費が中心 |
上記の要件定義書をもとに、システムベンダー（開発会社）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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
10年の収支と資金の集め方、財務、KPI、資本政策、そして図解付きのフル事業計画書・AI実装仕様書……
事業計画の詳細は無料会員限定です。
市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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……
関連法令・許認可の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 特別区(千代田区・新宿区等)防災危機管理課の帰宅困難者対策担当係長 | 一時滞在施設の名簿管理主体であり予算要求権限を持つため最優先接触先 | 区議会議員紹介または防災訓練見学申込を通じ危機管理室に直接アポイント |
| 東京都帰宅困難者対策条例対象の従業員1000人超事業所の総務部BCP担当課長 | 条例義務者として受援協定ニーズが強く契約主体になり得るため | 東京商工会議所BCP策定支援セミナーや防災展示会での名刺交換から接触 |
| 都市再生緊急整備地域内の大規模商業ビル・大学の防災センター施設長 | 実際に在庫報告を行う現場担当者であり運用継続性を左右するため | ビル管理会社(森ビル・三菱地所等)の防災部門へ直接問い合わせ紹介依頼 |
| 損害保険会社(東京海上日動・損保ジャパン等)の企業向けBCPコンサル部門担当者 | 保険料優遇インセンティブ設計と紹介チャネル構築の要となるため | 防災DXピッチイベントや保険代理店経由で法人営業部門に紹介依頼 |
| 内閣府政策統括官(防災担当)付の帰宅困難者等対策検討会事務局担当者 | 全国標準ガイドライン動向とデータライセンス事業化の可否確認のため | 防災白書公開資料の問合せ窓口経由でヒアリング依頼を申請 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 元自治体防災担当者の人脈 | 『防災訓練で使える在庫報告ツールの実証にご協力いただけないか』と、知人経由で防災課の担当者に直接紹介を依頼する。 |
| 防災士会・防災学会等のコミュニティ | 勉強会や研究会に参加し、『帰宅困難者受入の実態調査をしています、ヒアリングさせてください』と声をかけ、施設担当者の紹介を得る。 |
| 大規模事業所のBCP担当者への直接営業 | 帰宅困難者対策条例対象事業所のBCP担当者宛に、『近隣施設との連携協定の運用状況を伺いたい』とメール・電話でアポを取る。 |
| 防災コンサル会社・損害保険会社への紹介依頼 | 『BCPコンサル先の事業所にツールを試験導入したい、紹介いただけないか』と提携打診し、既存クライアントへの橋渡しを依頼する。 |
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 新規開業資金（旧・新創業融資制度） | 創業前・創業後まもない法人・個人事業主 | 自己資金100万円を元に法人設立直後の運転資金として活用できる制度で、この事業では融資合計630万円を想定。着金まで代表1名で開発・ヒアリングを進める期間の生活費・外注費に充てられる。 |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 東京都内で創業予定・創業初期の中小企業・個人事業主 | PoCフェーズを東京都内1区で行う計画のため、賃借料や人件費・広告費の一部が対象になり得る。防災DXという都の課題にも合致しやすい。 |
| IT導入補助金（中小企業庁） | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 施設向けチャットボットや在庫管理ダッシュボードなど、当社が提供するSaaSツール自体が補助対象ツールとして登録できれば、施設側の導入負担を下げる訴求材料になる。 |
| 小規模事業者持続化補助金（商工会議所・商工会） | 小規模事業者（従業員数の少ない事業者） | 創業初期の販路開拓（自治体・事業所向けの営業資料作成、展示会出展、Webサイト整備）にかかる費用の一部を補助対象にできる可能性がある。 |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業、内閣府） | 研究開発型のスタートアップ・中小企業 | 需要予測AIや画像解析AIなど研究開発要素を含むため、拡大フェーズ以降に技術開発資金の獲得手段として候補になる。 |
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。
同じ防災・インフラ領域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。
※ バッジは閲覧・登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です