Who（誰が）
都道府県・政令市の道路管理部門、県警察本部交通規制課、NEXCO等の高速道路会社が主な利用者であり、買収検討層は信号機・蓄電池メーカー、電力会社、官公庁ITベンダーである。
対象とする社会課題：災害・停電時に道路照明と信号機のどこから復旧・電源確保すべきか判断できない
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。
災害で停電した瞬間、道路照明も信号機も一斉に沈黙する。どこから直すべきかを、現場の担当者は経験と勘だけで決めている。数万灯を数十人で管理する自治体に、判断の根拠を渡したい。避難路の暗闇と、信号のない交差点の事故を、ひとつでも減らすための仕組みが必要だと考えている。
※ 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。
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。
ボタンを押すと、灯守の事業内容を読み込んだAIチャットが立ち上がり、選んだ資料の素案をその場で一緒に作成します。まずは気になるボタンから試してみてください。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
自治体道路課や県警交通規制課の担当者がWebダッシュボードにログインすると、管轄エリアの地図上に約340万灯の道路照明と約20万基の信号機が停電リスクスコア順に色分け表示される。
過去の停電履歴・送電系統図・ハザードマップ・交通量データをAIが統合し、「停電時の影響度」と「停電確率」を掛け合わせて優先順位を自動算出する。担当者がチャットで「来年度予算3000万円でどこに蓄電池を配備すべきか」と尋ねると、AIが費用対効果順の配備計画案を提示する。現場調査員はスマホで設置候補箇所を撮影すれば、電柱強度やスペースをAIが判定し施工業者への発注データまで自動生成する。経験と勘に頼っていた非常用電源整備の優先順位付けを、データに基づく判断へ置き換える。
全国の道路照明は約340万灯、信号機は約20万基あるとされるが、非常用電源(バッテリー内蔵型・自家発電機)が設置されているのは主要交差点の一部にとどまり、大半は商用電源が停止すると即座に消灯・滅灯する。
台風15号(2019年千葉)や北海道胆振東部地震のブラックアウトでは、信号機停止による交通事故リスクや夜間の避難路の暗転が問題となったが、どの箇所から優先的に電源対策すべきかは道路管理者・警察の担当者が経験と勘で判断しているのが実情である。自治体道路課の職員は数十人規模で数万灯を管理しており、劣化診断・停電リスク評価・予算配分を人手で行う余力がない。加えて道路管理者(国交省・都道府県)、警察(信号機)、電力会社が管轄を分けて保有する情報が統合されておらず、全体最適な優先順位付けができない。結果として、限られた予算(非常用電源1基あたり50万〜300万円)がリスクの低い箇所に配分される非効率が生じている。
①最適化AI: 送電系統・ハザード・交通量・人口密度などのマルチデータから停電時影響度を予測し、限られた予算内での配備順位を線形計画法・強化学習で算出する。
②予測AI: 気象データと送電系統の脆弱性履歴から台風・地震発生時の停電確率を時系列予測モデル(LSTM等)で算出する。③自然言語対話AI: 担当者からの予算・条件を含む問い合わせに対し、シナリオ別の配備計画を対話形式で生成・調整する。④画像解析AI: 現場写真から設置スペース・電柱劣化状況を判定し、施工可否と概算コストを自動見積もる。
自治体道路課・警察本部の担当者がWebダッシュボードにログインし、管轄エリアの照明・信号機の地図上に停電リスクスコアと優先順位ランキングが自動表示される。
AIは過去の停電履歴、送電系統図、災害ハザードマップ(浸水・土砂・地震震度)、交通量データ、避難所・病院・学校への近接度、既存の非常用電源設置状況を統合し、箇所ごとの「停電時社会的影響度」と「停電確率」を掛け合わせたリスクスコアを算出する。担当者はチャット型AIアシスタントに「来年度予算3000万円でどこに蓄電池を配備すべきか」と自然言語で問い合わせると、AIが費用対効果順の配備計画案と概算コストを提示する。現場調査員はスマホアプリで設置予定箇所の写真を撮影すると画像解析AIが設置可能性(電柱強度・スペース)を判定し、施工業者への発注データが自動生成される。導入後は台風接近時にAIが3日先までの停電予測に基づき、可搬式発電機の事前配置を提案する運用に発展させる。
| 経験と勘による非効率な配備でリスクの低い箇所に予算が回る損失(1基50万〜300万円のうち一部が無駄になる想定) | 年間数千万円規模(管理灯数1万灯超の自治体想定) |
| 停電時の信号機停止による交通事故対応・損害賠償リスク対応コスト | 年間数百万円〜(事故発生時の対応人件費・保険関連含む) |
| 職員による手作業でのリスク評価・優先順位検討の人件費 | 年間約300万円(担当職員1名の作業時間換算) |
| 停電後の現場調査・再発防止対応にかかる委託業者への追加発注費 | 年間100万〜300万円 |
| SaaS年間利用料(管理灯数1万灯規模の自治体標準プラン) | 年間500万円 |
| 停電リスク初期診断コンサルティング(導入時一括) | 800万円 |
| 非常用電源機器調達仲介手数料(発注額の6%を想定、発注3000万円の場合) | 180万円 |
この事業をやっている人のある1日、1年後・3年後・10年後の姿、向いている人・向いていない人、よくある質問……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
マーケ会社の紹介を希望する※ 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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
自治体道路課は数十人規模の職員で数万灯の照明・信号機を管理しており、劣化診断・停電リスク評価・予算配分を人手で行う余力がない。
道路管理者(国交省・都道府県)、警察(信号機)、電力会社が管轄ごとに情報を分けて保有しており、全体最適な優先順位付けができない。台風15号(2019年千葉)や北海道胆振東部地震のブラックアウトでは信号機停止による交通事故リスクや夜間避難路の暗転が問題となったが、どこから電源対策すべきかは担当者の経験と勘で判断されているのが実情である。結果として非常用電源1基50万〜300万円という限られた予算が、リスクの低い箇所に配分される非効率が生じている。
PoCフェーズおよびAIモデル精度向上フェーズは準委任契約が向く。
停電予測モデルや最適化ロジックは自治体ごとのデータ品質・提供範囲によって精度検証結果が変動し、事前に成果物の仕様を確定しにくいためである。一方でダッシュボード画面やレポート出力機能など要件が固まった部分は請負契約で範囲・納期を明確にし、AIモデル改善部分と切り分けて発注することを推奨する。電力会社・気象協会等の外部データ提供元の仕様変更リスクは契約書に明記し、追加改修費用の負担区分を事前に合意しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 都道府県・政令市道路管理部門の担当職員、県警察本部交通規制課の担当者 |
| セカンダリ | 現場調査員、施工業者、NEXCO等高速道路会社の担当者 |
| 管理 | 灯守運営会社のカスタマーサクセス担当者およびデータ管理者(モデル精度監視・データ更新) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| データ統合機能 | 送電系統図・ハザードマップ・交通量・停電履歴を自治体ごとに正規化し統合DBへ格納する。 |
| 停電リスクスコア算出機能 | 統合データから箇所別の社会的影響度と停電確率を掛け合わせリスクスコアを算出し地図表示する。 |
| 予算内配備優先順位最適化機能 | 予算上限とリスクスコアを入力し線形計画法で費用対効果最大の配備順位リストを出力する。 |
| 台風・地震停電確率予測機能 | 気象予報・送電脆弱性履歴をLSTMで解析し3日先までの箇所別停電確率を予測出力する。 |
| チャット型配備計画対話機能 | 担当者が予算・条件を自然言語入力すると配備計画案と概算コストを対話形式で生成表示する。 |
| 現場写真設置可否判定機能 | 調査員がスマホで撮影した電柱・設置予定地写真を解析し設置可否と概算費用を判定出力する。 |
| 施工発注データ自動生成機能 | 判定済み設置箇所情報から施工業者向け発注仕様書・見積データを自動生成しCSV出力する。 |
| Webダッシュボード地図表示機能 | 管轄エリアの照明・信号機位置とリスクスコアを地図上に色分け表示し優先箇所を一覧化する。 |
| XAI根拠可視化機能 | リスクスコア算出に使用した要因データの寄与度を分解しグラフ・根拠文で表示する。 |
| 台風接近時発電機事前配置提案機能 | 台風進路予報と停電確率予測を突合し可搬式発電機の事前配置候補地と台数を提案出力する。 |
| 停電予測データAPI提供機能 | 電力会社・保険会社向けにエリア別停電予測結果をAPI経由で月次利用量に応じ配信する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, type(照明/信号機), lat, lng, org_id, 設置年, 電柱番号, 管理者区分 |
power_backup_status | facility_id, backup_type(蓄電池/自家発電), 容量kWh, 設置日, 稼働状態 |
outage_history | outage_id, facility_id, 発生日時, 復旧日時, 原因区分, 気象イベントID |
hazard_mesh | mesh_id, 浸水深区分, 土砂警戒区分, 想定震度, 変電所系統ID |
grid_topology | facility_id, 変電所ID, 送電系統ID, 上流設備ID, 冗長化有無 |
risk_score | facility_id, 算定日, 影響度スコア, 停電確率スコア, 総合スコア, 順位 |
deployment_plan | plan_id, org_id, 予算額, 対象facility_id, 優先順位, 概算コスト, ステータス |
field_survey | survey_id, facility_id, 調査員ID, 写真URL, 設置可否, 概算コスト, 判定日 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | リスクマップダッシュボード |
| 2 | 優先順位ランキング一覧 |
| 3 | AIチャット相談画面 |
| 4 | 配備計画シミュレーション |
| 5 | 現場調査写真アップロード |
| 6 | 停電履歴・実績登録 |
| 7 | 契約・利用状況管理 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/PyTorch(LSTM停電確率予測の構築が容易) |
| 2 | PostGIS(道路照明・信号機の地理空間検索に最適) |
| 3 | AWS GovCloud相当構成(官公庁向けセキュリティ要件対応) |
| 4 | Mapbox GL JS(大量地点の地図可視化が高速) |
| 5 | LangChain+LLM API(自然言語での配備計画対話生成) |
| 6 | Google OR-Tools(予算制約下の線形計画最適化) |
| 7 | 独自CNN+AWS Rekognition併用(電柱・設置スペース判定) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 台風・地震等の災害時アクセス集中を想定しSLA99.5%以上、RTO4時間以内で復旧する。 |
| 性能 | 性能: 全国340万灯・20万基分のデータに対しリスクスコア再計算を24時間以内に完了する。 |
| セキュリティ | セキュリティ: 送電系統図等の重要インフラ情報はISMAP準拠のクラウド環境で暗号化し管理する。 |
| 運用 | 運用: マルチテナント構成で自治体・警察本部ごとにアクセス権限を分離し、操作ログを1年間保存する。 |
| データ更新 | データ更新: 気象・交通量データは最低日次、送電系統・ハザード情報は月次で更新する。 |
| 拡張性 | 拡張性: 契約自治体50団体・管理対象360万件超まで水平スケール可能な構成とする。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力してくれる1〜2自治体について、公開されているハザードマップと過去の停電報道記録を人手で集めてExcelでリスクスコアを試算し、担当者に見せて反応を確認する | データ購入費と交通費程度 |
| ②最小システム | 手動検証で固めたスコアリングロジックをWebダッシュボード化し、チャット機能は既存の対話AIサービスを組み込んだ簡易版として実装する | 外注で数か月分の開発費とAI利用料 |
| ③本開発 | 画像解析AI・時系列予測AIを自社実装し、道路管理者・警察・電力会社それぞれのデータ連携・権限管理・判断根拠の可視化（XAI）機能を備えた本格SaaSに拡張する | エンジニア複数名分の人件費とクラウドAI基盤の構築費 |
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 |
|---|---|---|
| 都道府県道路管理部門の道路維持課長・防災担当係長 | 非常用電源配備の予算権限と現場課題感を持つ実務責任者だから | 国交省地方整備局の道路防災連絡会議や自治体主催の防災DXセミナーで接点を作る |
| 県警察本部交通規制課の信号機システム担当官 | 信号機の管轄・非常用電源設置基準を握る唯一の主体であるため | 県警本部への公式照会文書送付、または交通安全施設整備の業界団体経由で紹介依頼 |
| 国土交通省道路局環境安全・防災課の担当官 | 防災DX実証事業の採択窓口であり全国展開の後ろ盾になり得るため | 国交省の道路分野DX実証事業公募要領記載の問合せ窓口へ企画書を持参訪問 |
| 蓄電池・可搬発電機メーカー(ニチコン・デンヨー等)の官公庁営業責任者 | 機器調達仲介モデルの提携先であり、共同提案で入札力を強化できるため | 各社の防災製品事業部門に業務提携打診のアポイントを直接申し込む |
| 送配電事業者(東京電力パワーグリッド等)の系統情報管理部門担当者 | 停電履歴・送電系統脆弱性データの提供可否がモデル精度を左右するため | 経産省資源エネルギー庁の系統情報公開検討会や業界勉強会経由で紹介を得る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体道路課への直接アプローチ | 過去に台風・地震対応を経験した道路課職員に、災害対応の振り返りヒアリングをさせてほしいと依頼し、そこから現状の困りごとを聞く |
| 県警交通規制課への説明会 | 信号機の停電対応で困った事例を教えてほしいと切り口で連絡し、意見交換の場を設定してもらう |
| 国交省・警察庁の防災DX実証事業への応募 | 公募要領に沿って実証テーマを提案し、採択されることで自治体・警察本部への接点を公式に得る |
| 防災関連の展示会・業界団体イベント | ブース出展や登壇の機会をもらい、名刺交換した自治体・警察関係者に個別に訪問打診をする |
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（創業融資） | 法人設立前後の創業者 | 650万円 の融資を受け、自治体との契約が固まるまでの運転資金・データ購入費に充てられる |
| 東京都創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 都内で法人登記予定または登記後一定期間内の創業者 | クラウド基盤構築費や人件費の一部を助成対象にでき、初期のダッシュボード開発負担を軽くできる |
| 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） | AI・システム開発を行う中小企業 | 最適化AI・予測AI・画像解析AIの開発費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | 自治体・警察向けSaaSを提供する事業者、またはSaaSを導入する自治体側 | 導入自治体側の負担軽減により、プロポーザル案件での採択のハードルを下げられる |
| SBIR制度（研究開発型スタートアップ支援事業・内閣府） | 国土交通省・警察庁など省庁の課題に取り組む研究開発型スタートアップ | 防災DX関連の技術実証を国の委託・補助として実施でき、初期の実証費用を外部資金で確保できる |
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。
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・登録などの集計にもとづく相対的な表示です。