Who（誰が）
人口5万〜30万人規模の地方自治体下水道課・道路河川課の職員と、住民通報を行う地域住民、清掃業者が主な利用者である。
対象とする社会課題：マンホール・側溝の詰まりによる浸水・悪臭・道路陥没被害
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。
住民から「異臭がする」「水が引かない」と連絡が来てから職員が動くのでは、被害はすでに始まっている。人口5〜15万人規模の自治体では担当者が数名しかおらず、ベテランの勘に頼った巡回が続いている。降雨と管路の状態から危険な区間を先に知らせることができれば、床上浸水も道路陥没も、起きる前に手が打てるはずだと考えた。
※ 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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自治体職員はダッシュボードで『今後6時間で詰まりそうな区間トップ20』を毎朝確認し、スマホ通知で優先巡回先を把握します。住民はLINEやWebフォームで『臭う』『水が引かない』を写真付きで送るだけで、AIが位置と緊急度を自動整理します。現場作業員はタブレットで清掃後の堆積物写真を登録し、そのデータが翌日の予測精度を上げる仕組みが回り続けます。豪雨時には浸水想定区域と詰まりリスクを重ねて土のう・排水ポンプの配置先も自動提案し、数名しかいない下水道担当職員の勘と経験頼みの巡回計画を、データに基づく判断へ置き換えます。
全国の下水道管路延長は約48万kmに達し、その多くが法定耐用年数50年を超え始めているが、詰まりや破損は事後対応が主流で、住民からの「異臭がする」「水が引かない」といった通報を受けてから職員が現地確認に向かうため対応まで平均2〜3日を要する自治体が多い。
特に人口5〜15万人規模の中小自治体では下水道担当職員が数名しかおらず、ベテラン職員の経験と勘に頼った巡回計画に依存している実態がある。近年は局地的豪雨（時間雨量50mm超）の頻発により、堆積した土砂や落ち葉、油脂分がある区間で急激に閉塞が進み、道路冠水や床下浸水（年間全国で床上・床下浸水合わせて約4,000件超）が発生している。詰まりが発生してからでは復旧costが1件あたり数十万円規模になるうえ、住民からの苦情対応にも職員の工数が割かれ、予防保全に手が回らない悪循環が続いている。過去の清掃履歴や通報データはExcelや紙台帳で分散管理されており、危険箇所の予測に活用されていないことが根本課題である。
予測モデルは勾配ブースティング(LightGBM)と時系列モデル(Prophet/LSTM)を組み合わせ、降雨強度・過去清掃間隔・管路勾配・周辺土地利用（飲食店密集度など油脂流入リスク）を特徴量として区間別閉塞確率を算出する。
住民通報の自然言語データはLLM（自然言語対話・分類）で症状の緊急度と位置情報を自動抽出し、構造化データに変換してリスクスコアに統合する。画像解析AI（CNNベース）が現場写真から堆積物の種類（土砂・油脂・ゴミ）を自動分類し、清掃優先度と必要な作業内容の判定精度を高める。巡回ルートは最適化アルゴリズム（制約付き経路探索）で、限られた作業員数・車両数の中で被害期待値を最小化する巡回計画を自動生成する。
自治体の下水道担当職員は、まず既存の管路台帳・過去の清掃履歴・通報履歴（過去5年分想定）をシステムに取り込み、AIが管路区間ごとの詰まりリスクスコアを算出する。
日々のオペレーションでは気象庁の降雨予報API（1時間先〜48時間先）と連動し、AIが「今後6時間以内に閉塞リスクが高まる区間トップ20」を自動抽出してダッシュボードに表示、担当者はスマホアプリで通知を受け取り優先巡回ルートを確認する。住民は専用LINE公式アカウントやWebフォームから「詰まってそう」「臭いがする」といった通報を写真付きで送信でき、AIチャットボットが位置情報・症状を自動でヒアリングし構造化データとして即座にリスクスコアに反映する。現場作業員はタブレットで清掃実施後の状況（堆積物の種類・量）を写真登録し、この実績データが次回予測モデルの再学習に使われる継続的な改善ループが回る。豪雨警報発令時にはAIが浸水想定区域と詰まりリスク区間を重ね合わせ、優先的に土のう配布や排水ポンプ車を配置すべき地点を自動提案する。
| 詰まり起因の緊急復旧費用（1件30万円想定×年間15件程度） | 年間約450万円 |
| 住民苦情対応・電話ヒアリング工数（職員2名×月20時間×時給3,000円換算） | 年間約144万円 |
| 紙台帳・Excel管理による情報検索・転記の非効率コスト（職員人件費換算） | 年間約60万円 |
| 浸水被害（床上・床下）に伴う原状回復支援・損害対応費 | 年間約200万円（自治体規模により変動） |
| SaaS月額利用料（管路延長100km未満プラン） | 月額15万円（年間180万円） |
| SaaS月額利用料（管路延長100〜300kmプラン） | 月額35万円（年間420万円） |
| 初期導入・データ移行費（台帳統合・研修込み、一括） | 200万〜500万円 |
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人口5〜15万人規模の自治体では下水道担当職員が数名しかおらず、住民からの『異臭がする』『水が引かない』という通報を受けてから現地確認に向かうため対応まで平均2〜3日を要している。
過去の清掃履歴や通報データはExcelや紙台帳に分散しており、どの区間が危険かをデータで判断できず、ベテラン職員の勘に頼った巡回になっている。局地的豪雨で急激に閉塞が進むケースが増えており、事後対応では復旧costが1件数十万円規模になるうえ、床上・床下浸水が全国で年間4,000件超発生している。詰まりが起きる前に危険区間を絞り込み、限られた人員で優先的に巡回できる仕組みが現場から求められている。
PoC検証フェーズ（0-6ヶ月）は予測モデルの精度目標や仕様が固まっていないため準委任契約が適切で、月次で適合率などの中間成果物をレビューする体制にする。
商用展開フェーズのダッシュボード・アプリ本体開発は要件が明確になった時点で請負契約に切り替え、機能単位でマイルストーン検収を設定する。ただし予測モデルの精度（適合率70〜80%）はデータ品質に依存し完全な保証が難しいため、モデル改善部分は準委任またはSLA型の別契約として切り分けることを推奨する。自治体の調達手続き上、契約形態の変更が単年度予算と合わない場合があるため、発注前に自治体側の会計年度・調達区分を確認しておく。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 地方自治体の下水道課・道路河川課職員（巡回計画立案・現地対応を行う担当者） |
| セカンダリ | 住民（通報者）、清掃・管路メンテナンス業者、現場作業員 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当およびシステム運用管理者（自治体ごとのマスタデータ設定・権限管理・モデル再学習の監視を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 管路台帳・履歴データ取込機能 | 既存Excel/紙台帳データを取込→区間ごとに正規化→管路マスタDBに登録する |
| 詰まりリスクスコア算出機能 | 降雨強度・清掃間隔・勾配・土地利用データをLightGBM/Prophetで解析し区間別閉塞確率を出力する |
| 降雨予報連携リスク区間抽出機能 | 気象庁1〜48時間先降雨予報とリスクスコアを突合し閉塞リスク上位20区間を自動抽出する |
| 巡回ルート最適化機能 | リスク区間・作業員数・車両数を制約付き経路探索にかけ被害期待値最小の巡回ルートを生成する |
| 職員ダッシュボード・通知機能 | 抽出済みリスク区間をダッシュボード表示しスマホアプリへプッシュ通知して優先巡回を伝える |
| 住民通報受付機能 | 住民がLINE/Webフォームで写真・症状・位置情報を送信し通報DBに登録する |
| AIチャットボットヒアリング機能 | 通報テキストをLLMが解析し症状・緊急度・位置情報を構造化してリスクスコアへ反映する |
| 現場タブレット実績登録機能 | 清掃後の堆積物写真・作業内容をタブレット入力し次回モデル再学習用データとして蓄積する |
| 画像解析堆積物分類機能 | 現場写真をCNNで解析し堆積物種類(土砂/油脂/ゴミ)を自動分類して清掃優先度判定に反映する |
| 豪雨警報時資源配置提案機能 | 浸水想定区域データとリスクスコアを重畳解析し土のう配布・ポンプ車配置地点を自動提案する |
| 清掃業者マッチング機能 | 優先案件情報を登録業者へ自動配信し成約時に成約金額の5%を手数料として計上する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, name, population, pipe_length_km, plan_type, contract_start_date |
pipe_segments | segment_id, municipality_id, geom_line, slope, diameter_mm, install_year, land_use_type |
cleaning_history | history_id, segment_id, cleaned_at, worker_id, debris_type, debris_volume_l, photo_url |
citizen_reports | report_id, segment_id, reporter_line_id, lat, lng, symptom_text, urgency_score, photo_url, created_at |
risk_scores | score_id, segment_id, calc_date, risk_probability, model_version, rainfall_forecast_mm |
weather_forecasts | forecast_id, area_code, forecast_time, rainfall_intensity_mm, source_api |
patrol_routes | route_id, municipality_id, date, segment_ids_ordered, worker_ids, vehicle_ids, expected_damage_reduction |
vendor_matches | match_id, segment_id, vendor_id, proposed_at, contract_amount, commission_fee, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | リスクスコアダッシュボード |
| 2 | 優先巡回ルート表示 |
| 3 | 住民通報受付フォーム |
| 4 | LINE通報チャット画面 |
| 5 | 現場写真登録タブレット |
| 6 | 清掃業者マッチング一覧 |
| 7 | 豪雨警報対応地図画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM（区間別閉塞確率の勾配ブースティング予測） |
| 2 | Prophet/LSTM（降雨時系列パターンの予測） |
| 3 | LLM API（通報文の緊急度・位置情報抽出） |
| 4 | CNN画像分類（堆積物種類の自動判定） |
| 5 | PostGIS（管路・区間の地理空間データ管理） |
| 6 | AWS（インフラ・スケーラブルなSaaS基盤） |
| 7 | 気象庁降雨予報API（1〜48時間先降雨データ取得） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 豪雨警報連携のためSLA99.5%以上、月間停止時間2.16時間以内とする |
| 性能 | 性能: 降雨予報取得からリスク区間抽出完了まで5分以内に処理する |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠を前提とし、住民個人情報はAES-256で暗号化保存、アクセスログを1年間保管する |
| 拡張性 | 拡張性: 管路延長300km以上・同時アクセス職員50名の条件下でも応答時間3秒以内を維持する |
| 運用 | 運用: 予測モデルの再学習は月次バッチで実施し、適合率を1年目70%以上、2年目80%以上でモニタリングする |
| バックアップ | バックアップ: データは日次バックアップを取得し、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 職員へのヒアリングと既存の清掃履歴・通報データをExcelで手動集計し、リスクが高い区間の仮説を人力で作成して精度感や職員の反応を確認する | 交通費とヒアリング調整の稼働のみ |
| ②最小システム | 降雨予報APIと簡易ダッシュボードを連携させたプロトタイプを作り、PoC自治体でリスク区間トップの通知を試験運用して現場の使い勝手を確認する | 外注で数か月分の開発費とAPI利用料程度 |
| ③本開発 | LightGBM等の予測モデル、LINE通報連携、タブレット入力機能を本実装し、複数自治体での正式運用に耐えるSaaS基盤を構築する | エンジニア人件費と継続的なクラウド・API利用料が主な負担 |
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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5〜15万人規模の中核市・下水道課の課長級職員 | 現場の詰まり対応工数や台帳管理の実態を把握し、PoC候補として最初に打診する | 全国上下水道展や国交省下水道部会のセミナーで名刺交換し個別訪問を依頼する |
| 下水道台帳システムを手掛けるICTベンダーの営業責任者 | 既存台帳データとの連携・代理店提携の可能性を早期に探るため | 自治体向けICT業界団体（例：地方公共団体情報システム機構関連イベント）で接点を作る |
| 下水道・土木分野の技術顧問候補（元自治体OBまたは大学研究者） | 管路勾配・堆積物リスクの特徴量設計に実務知見が不可欠なため | 下水道事業支援センター（JS）や土木学会の人脈から紹介を依頼する |
| 国土交通省下水道部・下水道事業課の担当者 | 下水道長寿命化支援制度など補助金活用の要件と自治体への周知状況を確認するため | 国交省下水道部の窓口に事業説明資料を持参しヒアリング面談を申請する |
| 地域の清掃・管路メンテナンス業者団体の代表者 | マッチング機能の実運用可否と手数料モデルへの受容性を確認するため | 全国管路管理業協会等の業界団体事務局に連絡し説明会参加を依頼する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 全国上下水道展などの展示会 | ブースで「豪雨時の巡回優先度をAIで出せます、まず過去データだけ見せてもらえませんか」と声をかけ名刺交換する |
| 下水道台帳システムを手掛けるICTベンダーとの提携紹介 | 既存顧客の自治体に「新しい予測機能を無償PoCで試せます」と紹介してもらえないか依頼する |
| 防災コンサルティング会社経由の紹介 | 豪雨対策の提案をしている案件に同席させてもらい、「詰まりリスクの部分だけ実証させてほしい」と申し出る |
| 下水道担当職員が集まるオンラインコミュニティ・自治体職員向け勉強会 | 過去の通報対応の悩みを聞くところから始め、「一度データを見せていただけたら仮説だけ作ります」と持ちかける |
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 | 法人設立前後で担保・保証人なしで借りたい創業者 | 融資額は700万円で、PoC契約が取れるまでの人件費・運転資金に充てられる候補になる |
| 信用保証協会の制度融資（自治体の創業融資あっせん制度） | 中小企業・創業者で追加の資金枠が必要な事業者 | 公庫融資と併用し、GISライセンスやサーバー費用など設備資金を別枠で確保する候補になる |
| 国土交通省 下水道長寿命化支援制度 | 下水道事業を運営する自治体 | 自治体側の予算確保を後押しする制度で、営業提案時に導入予算の裏付けとして案内できる候補になる |
| IT導入補助金 | SaaSやITツールを導入する中小企業（清掃業者等） | マッチング機能を利用する清掃業者側のタブレット・システム導入コストを下げ、普及を後押しできる候補になる |
| 自治体の創業支援事業計画に基づく創業補助金・専門家派遣制度 | 各自治体の創業支援窓口に相談する創業者 | 登記費用や下水道・土木分野の技術顧問への相談費用の一部を支援できる候補になる |
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。
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……
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防災・インフラ領域で創業を目指す仲間がコミュニティで活動しています。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す。