Who（誰が）
人口3万〜30万人規模の市区町村の総務課・財政課担当者、および公用車を利用する全職員が対象となる。
対象とする社会課題：自治体の公用車運用と職員移動の非効率による財政・環境負荷の増大
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。
多くの自治体では、部署ごとに車を抱え込みながら空車と待機が同時に起きている。職員は出張のたびに配車表への記入や電話確認に時間を取られ、緊急時には民間タクシーを都度契約する無駄も生まれている。担当者は総務課の少人数が兼務するため、全庁の移動需要を集約して見直す余裕がない。この事業は、その埋もれた非効率を数字とAIで可視化し、限られた人手のままで公用車の使い方を変えていくためのものである。
※ 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1,000万円の申請資料も、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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MoveOpt-Govは、市区町村職員がスマホやチャットで『いつ・どこへ・何人で』移動したいかを入力するだけで、AIが庁内全体の公用車の空き状況と過去の移動パターンを解析し、相乗り可能な便を自動で組み合わせて提案するクラウドサービスです。
総務課の配車担当者は、電話や配車表への手書きで20〜30分かけていた調整作業から解放され、ダッシュボード上でAIが算出した最適配車案（相乗り率・稼働率・CO2削減量つき）を確認し、ワンクリックで承認するだけで配車が完了します。月次では稼働率・削減コスト・CO2削減量が自動レポート化され、首長・議会向け説明資料としてそのまま活用できます。
全国の市区町村は平均40〜80台の公用車を保有し、うち稼働率が30%を下回る車両が半数近くを占めるとの総務省調査があるが、部署ごとに車両を縦割り管理しているため空車と待機のミスマッチが常態化している。
職員は出張時に手作業で配車表に記入・電話確認を行い、往復で20〜30分の調整時間を要するケースが多く、緊急時には車両不足で民間タクシーやレンタカーを都度契約する非効率も発生している。人口5万人規模の自治体でも公用車関連の年間コスト（燃料・保険・維持費・リース）は3000万円〜5000万円に達するが、稼働データを一元的に分析する仕組みがなく削減余地が可視化されていない。さらに脱炭素方針（2050年カーボンニュートラル宣言済み自治体は900超）により公用車のEV化・台数削減が求められる一方、担当者は総務課の1〜2名が兼務するため、全庁的な移動需要の集約・最適化に着手できていないのが実情である。
需要予測AI（時系列予測モデル）が過去の出張申請・季節性・部署別イベント情報から翌週の移動需要を予測し、車両配置を事前最適化する。
配車最適化AI（組合せ最適化アルゴリズム）が複数の移動リクエストを解析し、相乗り・経路統合による台数削減案をリアルタイムで算出する。自然言語対話AI（チャットボット）が職員からの「明日◯時に◯◯へ行きたい」という自然文入力を解釈し、予約登録と代替交通手段の提案を自動応答で行う。異常検知AIが車両の稼働ログとメンテナンス履歴を解析し、故障予兆や不正利用（私的利用疑い）を検知して管理者にアラートを出す。
各部署の職員はチャットまたはスマホアプリで「いつ・どこへ・何人で」移動したいかを入力するだけで、AIが庁内全体の予約状況・車両位置・過去の移動パターンを解析し、相乗り可能な便を自動提案する。
総務課の配車担当者はダッシュボード上でAIが算出した「本日の最適配車案（相乗り率・稼働率・CO2削減量つき）」を確認し、ワンクリックで承認するだけで配車完了となる。AIは過去1〜2年分の出張申請データと交通系ICカード・公共交通時刻表を突合し、公用車を使わず公共交通機関や徒歩を推奨すべきケースも自動判定して代替案を提示する。月次では自治体全体の車両稼働率・削減コスト・CO2削減量が自動レポートとして首長・議会向けに出力され、次年度の車両保有台数見直しの根拠資料としてそのまま活用できる。導入初期は既存の公用車配車業務フローに追加するだけで運用開始でき、専用ハードウェアの新規調達は最小限（GPS発信機のみ）に抑える設計とする。
| 低稼働公用車(稼働率30%未満)の維持費・保険・リース費の無駄 | 年間約500万円（50台中15台×維持費約33万円/台の想定） |
| 配車調整にかかる職員の人件費（電話確認・台帳記入の時間） | 年間約50万円（総務課担当者2名×往復25分/日×年間240日を時給2,500円換算） |
| 緊急時のタクシー・レンタカー都度契約費 | 年間50万〜100万円 |
| 脱炭素報告書・稼働実績集計の手作業コスト（残業・外部委託） | 年間30万〜50万円 |
| 月額SaaS利用料（公用車50台想定、1台あたり4,000円/月） | 月額20万円（年間240万円） |
| 初期導入・データ移行費（GPS機器設置・過去データ移行・研修込み、車両50台規模） | 200万円（初年度のみ） |
| 脱炭素レポート作成支援オプション | 月額4万円（年間48万円） |
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人口5万人規模の自治体でも公用車の年間維持コストは3000万〜5000万円に達する一方、稼働率30%未満の車両が半数近くを占め、部署ごとの縦割り管理で空車と待機のミスマッチが常態化している。
職員は出張のたびに配車表への記入や電話確認に20〜30分を要し、緊急時にはタクシーやレンタカーを都度契約する非効率も発生している。総務課の担当者は1〜2名の兼務体制のため全庁的な移動需要を集約・最適化する余力がなく、2050年カーボンニュートラル宣言に伴うEV化・台数削減要請にも対応できていない。
PoC段階（Phase1）は需要予測・配車最適化アルゴリズムの精度検証を伴い、自治体ごとの業務フローに合わせた仕様調整が頻発するため準委任契約が適している。
Phase2以降、ダッシュボードやレポート機能など要件が固まった範囲は請負契約に切り出すことも可能だが、自治体特有の調達要件（ISMAP対応、個人情報保護条例、単年度予算）が仕様変更の引き金になりやすいため、検収基準と契約範囲の境界を発注前に明文化しておく必要がある。GPS機器設置や既存配車表との並行運用期間を含む導入作業は、現地作業を伴うため準委任＋成果物検収のハイブリッド契約が実務上扱いやすい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 出張・外出のため移動を申請する自治体職員（各部署の一般職員） |
| セカンダリ | 総務課の配車担当者、財政課（コスト・予算分析担当）、環境部局（脱炭素報告担当） |
| 管理 | 自治体総務課のシステム管理責任者、および提供事業者側のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 自然言語対話予約受付 | 職員のチャット文「明日9時に市役所へ」→AIが日時・場所・人数を解析→予約登録と代替案を自動応答 |
| 需要予測AI | 過去1〜2年の出張申請・季節性データ→時系列予測モデルで解析→翌週の部署別移動需要予測を出力 |
| 配車最適化AI | 複数職員の移動リクエスト→組合せ最適化で相乗り・経路統合を計算→削減台数と配車案を提示 |
| 異常検知AI | 車両稼働ログ・メンテナンス履歴→故障予兆・私的利用疑いを解析→管理者へアラート通知 |
| 公共交通代替案判定 | 移動区間データ→交通系ICカード履歴・時刻表と突合→公用車不要と判定した場合に代替経路を提示 |
| 配車ダッシュボード承認 | AI算出の本日の最適配車案→総務課担当者が画面で確認→ワンクリックで承認し配車確定 |
| GPS車両位置管理 | 各車両のGPS発信機データ→位置情報をリアルタイム収集→地図上に稼働・待機状況を表示 |
| 月次自動レポート生成 | 月間の稼働率・削減コスト・CO2データ→自動集計処理→首長・議会向けPDFレポートを出力 |
| CO2排出量可視化 | 走行距離・燃料種別データ→排出係数を用いて算出→部署別CO2削減量をグラフ表示 |
| 車両入替コンサル提案 | 稼働率・車種データ→AI分析で最適台数・EV化候補を算出→リース会社への紹介案件として提示 |
| 既存システムAPI連携・データ移行 | 既存公用車管理システムやETC2.0データ→API経由で取得・変換→本システムのDBへ自動移行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | municipality_id, 自治体名, 人口規模, 契約プラン, 契約開始日 |
vehicles | vehicle_id, municipality_id, 車種, GPS端末ID, 保有部署, 稼働ステータス |
users | user_id, municipality_id, 所属部署, 氏名, 役職, 権限区分 |
reservations | reservation_id, user_id, 出発地, 目的地, 希望日時, 人数, 相乗り可否 |
dispatch_plans | plan_id, reservation_id, vehicle_id, 配車順路, 相乗り率, CO2削減量, 承認状態 |
vehicle_logs | log_id, vehicle_id, GPS位置, 走行距離, 稼働時刻, 燃料消費量 |
maintenance_records | record_id, vehicle_id, 点検日, 故障予兆スコア, 修理内容, 費用 |
co2_reports | report_id, municipality_id, 対象月, 削減量, 稼働率, レポートPDFパス |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 移動リクエスト入力画面 |
| 2 | チャットボット予約画面 |
| 3 | 配車承認ダッシュボード |
| 4 | 車両稼働状況マップ |
| 5 | 月次CO2削減レポート |
| 6 | 車両・GPSマスタ管理 |
| 7 | 異常検知アラート一覧 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（ISMAP対応で自治体調達要件を満たす） |
| 2 | Python/FastAPI（AI推論APIを迅速に開発） |
| 3 | OR-Tools（相乗り組合せ最適化計算に利用） |
| 4 | LightGBM/Prophet（移動需要の時系列予測） |
| 5 | LINE Messaging API（職員が使い慣れたチャット入力） |
| 6 | PostgreSQL/PostGIS（位置情報付き予約データ管理） |
| 7 | 低価格GPS発信機（車両位置取得の最小ハード投資） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を維持し、月間計画外停止時間は3.6時間以内とする想定 | 可用性99.5%以上を維持し、月間計画外停止時間は3.6時間以内とする想定 |
| 職員500人が同時アクセスする自治体規模でも画面応答時間3秒以内を目安とする | 職員500人が同時アクセスする自治体規模でも画面応答時間3秒以内を目安とする |
| 職員移動履歴等の個人情報はAES-256で暗号化し、ISMAP取得を早期に進める想定 | 職員移動履歴等の個人情報はAES-256で暗号化し、ISMAP取得を早期に進める想定 |
| 操作・アクセスログは2年間保存し、監査証跡として不正利用調査に利用可能とする | 操作・アクセスログは2年間保存し、監査証跡として不正利用調査に利用可能とする |
| データバックアップは日次実施、RPO24時間・RTO4時間を目安に障害復旧体制を構築 | データバックアップは日次実施、RPO24時間・RTO4時間を目安に障害復旧体制を構築 |
| 車両GPS位置情報の更新間隔は30秒以内を目安とし、配車判断の即時性を担保する | 車両GPS位置情報の更新間隔は30秒以内を目安とし、配車判断の即時性を担保する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | PoC自治体の出張申請データをExcelで受け取り、代表者が手作業で相乗り候補を洗い出して総務課に提案し、相乗り率・稼働率の改善が数値で見えるかを確認する | 自治体への訪問交通費とExcel作業の人件費のみ |
| ②最小システム | チャットボットでの予約入力とダッシュボードでの配車案表示だけを備えた簡易ツールを作り、GPS機器を数台の車両に試験設置して実車データとの誤差を検証する | 外注開発で数か月分の工数とGPS機器数台分の調達費 |
| ③本開発 | 需要予測AIと組合せ最適化AIを本実装し、公共交通時刻表・ICカードデータとの突合や異常検知機能を組み込んで、複数自治体への横展開に耐える基盤に仕上げる | AI開発エンジニアの人件費とクラウド利用料が中心で、外注より内製比率を上げる想定 |
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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5万人規模の市区町村・総務課の公用車管理担当係長 | 配車業務の実務課題と稼働率データの実態を把握する一次情報源のため | 総務省・地方自治体DXの勉強会や自治体向けIT展示会（自治体総合フェア等）で名刺交換 |
| 環境省・脱炭素先行地域支援事務局の担当官 | 実証事業採択の可否と公用車EV化施策との連携可否を確認するため | 環境省脱炭素先行地域ポータルの問合せ窓口経由でヒアリング依頼 |
| 地銀系リース会社（公用車リース担当部門）の法人営業担当者 | 車両入替提案の販売チャネルとアライアンス条件を早期に握るため | 既存リース契約先の自治体担当者からの紹介、または地銀の産業支援部門に問合せ |
| 自治体向けSIer（TKC、日立システムズ等）の官公庁営業部門責任者 | 既存の公用車管理システムとのAPI連携可否と代理店契約の実現性を確認するため | 自治体向けIT展示会・地方自治情報化推進フェアでの商談ブース訪問 |
| PoC候補自治体の副市長または政策担当特別職 | 単年度予算・調達プロセスを短縮するトップダウン導入の意思決定者のため | 首長会議・全国市長会関連イベント、または議員紹介での面談設定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 総務省・環境省の実証事業公募への応募 | 脱炭素先行地域や自治体DXの実証枠に「配車最適化AIの無償PoCを行いたい」と応募し、採択自治体の総務課担当者と直接接点を作る |
| 地銀系リース会社との共催セミナー | リース会社の既存自治体顧客向けに「公用車削減とEV入替の同時提案」というテーマでセミナーを共催してもらい、担当者を紹介してもらう |
| 自治体向けDX展示会・自治体総合フェア出展 | 小間で「配車表と電話確認をなくすAI」というデモを見せ、名刺交換した総務課・財政課の担当者に個別フォローの約束を取り付ける |
| 知人・議員・首長経由の紹介 | 既存の人脈から「公用車のムダを可視化したい自治体はないか」と紹介を依頼し、首長トップダウンでPoCを検討してもらえる自治体を探す |
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（創業融資） | 法人設立から間もない代表者（自己資金を出資した創業者） | 自治体営業は導入決定までの期間が長く先行運転資金が必要なため、この融資枠（融資額は 1,000万円 の想定）で人件費・営業費を賄う候補になる |
| 信用保証協会の創業関連保証（制度融資） | 設立間もない法人で、金融機関からの追加融資を検討する代表者 | 公庫融資に加えて地銀の制度融資を併用すれば、GPS機器の初期調達費用など設備投資分を別枠で確保しやすくなる |
| 小規模事業者持続化補助金（創業枠） | 設立直後で販路開拓費用を投じたい小規模事業者 | 自治体向けパンフレット作成や展示会出展費など、営業初期の販促費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| デジタル田園都市国家構想交付金（デジタル実装タイプ） | 導入を検討する市区町村（顧客側） | 自治体側がこの交付金を活用してシステム導入費を賄える提案ができれば、初期費用のハードルを下げて営業できる |
| 環境省 脱炭素先行地域づくり事業 | 脱炭素先行地域に選定された、または応募中の市区町村（顧客側） | 公用車のEV化・削減とセットで提案することで、自治体側の予算獲得と当社サービス導入を同時に後押しできる |
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。
行政DXに取り組む仲間がコミュニティで情報交換しています。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。
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