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IMA GO IMA GO 創価大学 しむパクト 須平桃羽、原夢輝、奥山光希 1

提案の概要 現状 IMAGOの仕組み 目指すべき未来 災害時、情報は届くが 自分ごとになりにくい 一人一人に合わせた 避難情報を通知 災害によって失われる命を、 一つでも多く守れる社会へ 2

１現状分析・課題発見 Agenda ２独自アンケート ３提案 ４ビジネスモデル ５今後の展望 3

１現状分析・課題発見 Agenda ２独自アンケート ３提案 ４ビジネスモデル ５今後の展望 4

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 〈私たちの目指す社会〉 「災害によって失われる命を、 一つでも多く守れる社会へ」 「災害によって失われる命を、 一つでも多く守れる社会へ」 ビジョンを 実現するために パーソナライズされた通知で、即時に必要な情報を必要な人に届け、 正常性バイアスを突破し、迅速に行動につなげることで 「逃げ遅れ」をなくし、救える命を救う社会 5

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 提供データ分析から見えた災害情報の特徴 ①災害時、情報は短時間に集中・変化 ② FASTALERTは情報を素早く検知できる 災害発生直後に 投稿が急増 利用者は自分に必要な情報を 素早く判断することが難しい 多くの情報が ０秒付近に集中 検知ラグが短いため、早期通知や初動対応への 活用が期待できる Q 災害情報を素早く捉えられたとしても、 それだけで人は避難するのか？ 6

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 しかし、情報が届いても「逃げ遅れ」はなくならない 課題は「情報を届ける」ことだけではなく、届いた情報を”避難行動”に変えること 7 出典：警察庁「平成23年（2011年）東北地方太平洋沖地震の被害状況と警察措置」

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 なぜ情報が届いても人は避難しないのか？？ ①判断できない ②自分事化できない ③周囲が気になる 「大量な情報」の中で 自分に適切な情報がわからない 正常性バイアスにより 「自分はまだ大丈夫」と 思ってしまう 「周りの人は？」が気になり 避難の判断が遅れてしまう 情報取得の遅れ＋避難判断の遅れ＝避難開始までにタイムラグ 必要なサービスの要素 自分に合った情報 危険の自分ごと化 身近な人とのつながり 8

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課題発見 仮説 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 以下の４つの仮説を立てて検証を行った ①自分に合った情報 個人に合わせた情報提供は 避難行動を促進するのではないか ②危険の自分事化（心理) 正常性バイアスは 避難を遅らせるのではないか ③周囲の影響 ④届け方 周囲の避難行動は 自身の避難行動に影響を 与えるのではないか 防災アプリではなく、 既存サービスを活用した 情報提供の方が受け入れられる のではないか 10

課題発見 提案 独自アンケート ビジネスモデル 今後の展望 調査概要 目的: ①避難行動を促す通知の特徴 ②防災意識・防災アプリの利用状況 を明らかにし、効果的な防災サービスの開発に活用する。 101 件の回答 対象：若年層 年齢層：大学生80.7% 60代 70代 20代（社会人）：11.4％ 調査方法：Google Form 11

課題発見 独自アンケート ビジネスモデル 提案 今後の展望 調査結果 仮説１：個人に合わせた情報提供は避難行動を促進するのではないか Q 自分の現在地に合わせた危険通知が来ると避難判断がしやすくなるかどうか 全くそう思わない １ ２ ３ ４ ５ とてもそう思う 4 or 5と答えた人は約96% 12

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 調査結果 仮説２：正常性バイアスは避難を遅らせるのではないか Q以下の理由で避難を後回しにすると思いますか？ 全くそう思わない １ ２ ３ ４ ５ とてもそう思う 最大の障壁は「自分はまだ大丈夫」という正常性バイアス 危険を現在地・時間とともに具体的に伝えることが重要 13

課題発見 独自アンケート 調査結果 提案 ビジネスモデル 今後の展望 仮説３：周囲の避難行動は自身の避難行動に影響を与えるのではないか Q 家族・友人・恋人からの[ ] 連絡は避難を決断する材料になりますか？ 全くそう思わない １ ２ ３ ４ ５ とてもそう思う 4 or 5と答えた人は約83% 家族との情報共有や安否確認、大切な人からの声かけは、 避難行動を後押しする重要な要因 14

課題発見 独自アンケート 調査結果 提案 ビジネスモデル 今後の展望 仮説４：防災アプリではなく、既存サービスを活用した 情報提供の方が受け入れられるのではないか Q 現在防災アプリを入れていますか？ 入れているのはわずか16.5% 防災アプリの普及率は低く、専用アプリの導入には限界がある そのため既存サービスの活用が有効 15

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 調査結果まとめ 仮説１ 個人に合わせた情報提供は 避難行動を促進するの ではないか 仮説２ 正常性バイアスは 避難を遅らせるのではないか 仮説３ 周囲の避難行動は 自身の避難行動に影響を 与えるのではないか 信頼されるのは公的・既存の情報源であり、AIは情報を整理・最適化する役割が適している 最大の障壁は「自分はまだ大丈夫」という正常性バイアス 危険を現在地・時間とともに具体的に伝えることが重要 ➡ 家族との情報共有や安否確認、大切な人からの声かけは避難行動を後押しする重要な要因 仮説３ 防災アプリではなく、 既存サービスを活用した 情報提供の方が受け入れらる のではないか 防災アプリの普及率は低く、専用アプリの導入には限界があるため既存サービスの活用が有効

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル SEM（パス解析)の結果 今後の展望 分析から分かったこと ～何が避難意図につながるのか検証～ ① AIを信頼するほど、 AI通知を受け入れやすい ② 現在地に合った通知は 避難意図を高める ③ AI通知を受け入れるだけでは 避難意図は高まらない AIは通知するためではなく、 一人ひとりに合った情報を届けるために活用する 17

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 発見① 発見② 発見③ 発見④ 現在地に即した 具体的な通知が 避難意図を高める 「正常性バイアス」 が避難を妨げる 身近な人の存在が 避難を後押しする 既存サービスへの 導入が有効 ＋ 分析から分かったこと AIは「情報を整理・個別化」するために使う AIだけでなく「身近な人」からも避難を後押しする 18

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課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル IMA GO 「あなた専用」 避難支援エンジン 今後の展望 「あなた専用」 避難支援エンジン IMA GO 「まだ大丈夫」を、 「今動こう」 に変える IMA GO IMA GO 従来の避難情報 避難したら？？ まだ大丈夫かも... 避難情報 発令 自分への影響が わかりにくい 行動につながらず 避難が遅れる タイムラグがある あなた専用の 避難情報 自分事として 「今動こう」 と思える 身近な人からの 連絡・後押し 迷わず行動し 命を守る タイムラグが短縮される 情報 × つながりで、「今動こう」をつくる。 20

課題発見 提案 独自アンケート ビジネスモデル ～利用の流れ～ ①ユーザー情報・身近な人登録 \最初は大学にLINE公式アカウントにて導入想定/ 入学ガイダンスにて導入組織からIMAGOの紹介＆登録指示 今後の展望 大学コードを発行 ＆ 生徒が入力することで 利用開始 ユーザーの情報を事前に登録 👤 基本情報 🏠 生活環境 📍 行動エリア 🧠 避難特性 年齢・性別 家族構成・身近な人 自宅・学校・よく行く場所・位置情報 防災意識・避難の壁 身近な人を登録 ・友達 ・家族 ・ゼミ ・サークル ・クラスメイト など... 21

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 IMAGOはどうやって「あなた専用の情報」をつくる？ ①災害に関する情報 ・FAST ALERT ②あなたの状況 ・現在地 ・ハザード情報 ・登録情報 ・自治体の災害情報 ・個別の配慮事項 ③IMAGO 分析し あなた専用の情報 を作成 IMAGOは災害情報ではなく 新規性 「避難する理由」と「行動」をパーソナライズする 22

課題発見 独自アンケート ②あなただけに最適化された避難通知 この通知でわかること 一般的な通知 × 全員に同じ内容 × 自分への影響がわかりにくい ✅ 現在地 ✅ 災害予測 ✅ あなたへの影響 ✅ 最適な避難所 ✅ 避難タイミング ✅ 個人状況を反映 提案 ビジネスモデル IMA GO 今後の展望 IMA GO 通知を タップ 公式LINEなど、普段利用しているサービスに通知が届きます IMAGOの WEB画面 に遷移 新たなアプリの インストールは 不要！！ 23

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 ～通知を押した後IMAGOの画面～ 避難開始ボタン 避難を開始したことが記録され、 身近な人に通知されます ○○さんが避難を開始し ました 身近な人に連絡ボタン ワンタップで登録した 身近な人に連絡できます 24

課題発見 提案 独自アンケート ビジネスモデル 今後の展望 ～身近な人との連携フロー～ ②15分以内に操作されない場合 ①避難開始が押された場合 通知を受信 通知を受信 避難開始 をタップ 身近な人へ 「避難を開始した」 と通知 一定時間 身近な人へ ※（例：15分) 「避難を開始していません」 反応なし と通知 ③避難開始後、位置情報が動かない場合 避難開始 をタップ ※時間や条件の設定は（例：15分)今後の検証・改善により調整 ②・③の場合 通知の受け取り手も ワンタップで連絡し 避難を促すことができる 一定時間 身近な人へ 位置情報が 「位置情報が動いてない」 変化なし と通知 25

課題発見 独自アンケート 提案 ④導入組織向けダッシュボード ビジネスモデル 今後の展望 ダッシュボードでできること 避難状況を可視化 ・避難開始率や危険エリアの滞在者数を リアルタイムで把握 AIが初動対応を提案 ・避難率の低いエリアや未反応者を AIが自動で分析 ・追加通知や対応の優先順位を提案し スムーズな初動を支援 防災対策の改善に利用 ・通知効果や避難率の推移を分析 ・防災訓練の振り返りや今後の 防災対策に利用 ※本画面はイメージです。実際のデザインは変更される可能性があります。 26

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課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 ビジネスモデル 大学から初期導入費・年間利用料を得て、学生への個別避難支援と大学の災害対応支援を提供するBtoBtoC型の防災サービス 初期導入費 ＋ 年間利用料 現在地・登録情報 （本人同意のもと) 大学 初動対応支援 防災訓練 分析サポート データ 提供元 災害・気象データ の提供 IMAGO 学生 （サービス利用者) 個別避難支援 IMAGO 連絡・避難の後押し 連絡・避難の後押し 身近な人 データ利用料など （契約条件に基づく) 通知・情報提供 （家族・友人など) 28

課題発見 独自アンケート ビジネスモデル 提案 今後の展望 事業展開の3段階 Stage 1 | 1〜3年目 Stage 2 | 3〜5年目 Stage 3 | 6年目〜 展開先 大学 安否確認サービス 提供会社 既存サービス 展開方法 大学へ直接導入 API提供 API提供 提供イメージ 学生がIMAGOを利用 防災・安否確認等の仕組みに IMAGOの機能を組み込む 普段使うサービスに IMAGOの機能を組み込む この段階の目的 導入実績・利用データを蓄積 社会の防災基盤へ展開 利用者を一気に拡大 収益源 導入費＋年間利用料 API連携費＋API利用料 API連携費＋API利用料

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 ３Stepの成長まとめ 大学から始まり、実績を積み、企業へ展開することで契約数を拡大し、黒字化を目指します 1 STEP 大学で先行導入・実証（1年目) 2 STEP 安否確認サービス提供会社への API提供（3年目~) ３ STEP 様々な既存サービスへAPI展開（6年目~) stage1（1~2年目) 大学累計：10校程度 API：－ 売上：1,310万円 費用：4,620万円 利益：▲3,310万円 ３STEP（5~6年目) 大学累計：95校程度 stage2（3~5年目) 大学累計：45校程度 API：有償提供開始 売上：6,550万円 費用：9,150万円 利益：▲2,600万円 API：10社程度 売上：1億5,200万円 費用：1億4,200万円 利益：＋400万円 6年目で 単年度黒字化 30

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課題発見 独自アンケート ビジネスモデル 今後の展望 「災害によって失われる命を、 一つでも多く守れる社会へ」 「災害によって失われる命を、 一つでも多く守れる社会へ」 【今後の展望】 意識せず使われる防災基盤 ・さまざまなサービスに実装 ・自治体・公共インフラとも連携 提案 10年後 様々なサービスに 組み込まれる「機能」 避難を支援するサービス ・大学での導入・運用 ・防災訓練での活用 5年後 現在 ・既存サービスとのAPI連携 ・企業へ提供を拡大 ・新しいアプリを入れなくても 避難支援を受けられる環境へ 32

おわりに IMA GO IMA GO によって 「災害によって失われる命を、 一つでも多く守れる社会へ」 「災害によって失われる命を、 一つでも多く守れる社会へ」 33

参考資料 34

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 現状分析目的：既存データに基づき、以下の観点で現状分析を行う ① 防災・減災に関する課題を明確にする ②見つけた課題から課題、仮説を抽出 35

提供データ分析 36

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 提供データ分析から見える現状 ①災害発生時は情報量が多く、災害ごとに重要な情報も異なる 災害別のSNS投稿数 災害別 上位事象 3389件 利用者は自分に必要な情報を素早く判断することが難しい。 37

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 ② 災害時は投稿が短時間に集中し、重要情報が次々と変化する ピーク時は投稿が急増し、人手で重要情報を見極めることが難しい 38

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 ③ FASTALERTの検知ラグは短い 検知ラグが短いため、早期通知や初動対応への活用が期待できる 39

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課題発見 43

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 ②身近な人の状況がわからない 人は身近な人のことを気にして行動する 災害時を想像してみてください... 例）災害時こんなことを考えてしまう... まだ様子見てていいのかな 周りに連絡するべき？？ 離れて暮らす家族は 大丈夫かな... まだ様子見てていいのかな みんな避難するのかな... 一人で判断していいのかな... 44

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 バイアスの根拠 1. 心理的要因 ３. 社会的要因 ・正常性バイアス ・多数派同調バイアス 「今まで平気だったから今回も大したことにはならない」 「ご近所さんがまだ逃げていな という、危機感の麻痺。 い」という周囲の状況を、自ら ・現状維持バイアス の安全基準にしてしまう。 「負担の大きい非日常的な行動」を無意識に避け、安全圏 と思い込んでしまう心理 2. 情報的要因 ・「空振り」による学習 「警報が出ても何も起きなかった」という経験 45

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 避難判断が遅れるメカニズム 問題（情報が多い・身内が心配） 心理（自分事化・正常性バイアス） ↓ 結果「 避難判断が遅れる」 ↓ ⚠️ タイムラグを減らす施策が必要 46

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 問題のまとめ～必要なサービス～ 現状から分かった問題 ・災害時には大量かつ多様な情報が発生するため、必要な情報を瞬時に判断することが難しい。 ・正常性バイアスや、周りへの心配により、災害を自分ごととして捉えにくく、避難判断が遅れる。 その結果、災害発生から通知まで、通知から避難開始までタイムラグが生じている。 ➡ 問題を解決するのに必要な要素 ① リアルタイム情報を素早くキャッチ ② 自分ごと化しやすくなるためのパーソナライズ情報提供 ③ 身近な人とのつながりなどで避難行動を後押し これらの要素がタイムラグの短縮につながるのか、アンケートで検証する 47

課題発見 独自アンケート 災害発生 ↓ リアルタイムデータ×AI による情報整理・早期検知 ↓ 危険情報を通知 AIとリアルタイムデータを活用 ビジネスモデル 提案 今後の展望 私たちの施策のメインテーマ 通知 （情報が人に届く) 避難 タイムラグを短縮 【大仮説】 個人に最適化された情報と、身近な人とのつながりが、避難行動を促進するのではないか ↓ アンケートで検証 48

独自アンケート 49

課題発見 独自アンケート 仮説 提案 ビジネスモデル 今後の展望 以下の４つの仮説を立てて検証を行った 避難判断に直結するわかりやすい情報を明らかにするため 仮説１ 個人に合わせた情報提供は 避難行動を促進するのではないか 避難行動を後押しする要因を明らかにするため 避難しない心理を明らかにするため 仮説２ 正常性バイアスは 避難を遅らせるのではないか 防災情報を確実に届ける方法を明らかにするため 仮説３ 仮説３ 周囲の避難行動は 自身の避難行動に影響を 与えるのではないか 防災アプリではなく、 既存サービスを活用した 情報提供の方が受け入れられる のではないか 50

課題発見 調査概要 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 Qあなたは[]今まで避難したことはありますか？ 84％が避難経験なし 51

課題発見 調査結果 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 仮説１：個人に合わせた情報提供は避難行動を促進するのではないか Q1 どんな情報が通知に含まれていたら避難しやすくなりますか？（５段階評価） 全くそう思わない 必要な情報 １ ２ ３ ４ ５ とてもそう思う 有効回答 平均 標準偏差 4・5の割合 現在地の危険度 101 4.77 0.55 96.00% 何分以内に避難すべきか 101 4.6 0.65 93.10% 避難所の案内 101 4.5 0.81 92.10% 安全な避難経路 101 4.42 0.77 85.10% 避難所の空き状況 101 4.22 0.88 82.20% 52

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 調査結果 仮説１：個人に合わせた情報提供は避難行動を促進するのではないか Q４ あなたが一番信用して避難を決断する情報は何ですか？ 全くそう思わない １ ２ ３ ４ ５ とてもそう思う 信頼されるのは公的・既存の情報源であり、 AIは情報を整理・最適化する役割が適している。 53

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 調査結果 仮説１：個人に合わせた情報提供は避難行動を促進するのではないか Q３災害時、どのような通知が来たら避難しようと思いますか？ ※ ※第1位と第2位の選択を別々に集計し、さらに重み付き得点（第1位=2点、第2位=1点）を計算します。 54

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 調査結果 仮説３：周囲の避難行動は自身の避難行動に影響を与えるのではないか Q６ 地震が起きた時、あなたが最初に心配することは何ですか？ 全くそう思わない １ ２ ３ ４ ５ とてもそう思う 55

課題発見 独自アンケート 調査結果まとめ 提案 ビジネスモデル 今後の展望 「人を動かす」4つの要素 101名のアンケート分析から導き出した事実 １．96% の人が「現在地に合わせた具体的な通知」があれば 避難判断がしやすいと回答。 ２．テレビや自治体など「公的情報への信頼」が、情報源と して最も重視される（80%超）。 ３．83% の人が「家族や友人からの声かけ」が避難を決断す る大きな材料になると回答。 ４．AIに対する信頼は、通知の受容度を大きく高める（情報整 理役としてのAIが有効）。 56

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課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 SEM（パス解析)の結果 どの要因が高い避難意図につながるかを検証 → 58

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 回帰分析結果 AI信頼や現在地通知などが、高い避難意図に与える影響を検証 ②ロジスティック回帰分析 ①重回帰分析 避難意図（5段階評価）に影響する要因を検証 目的変数の扱いを変え、結果の頑健性を検証 59

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施策 67

課題発見 IMA GO 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 の仕組み IMA GO ①平時に登録 ②災害発生 ③AIが情報整理 ④通知 事前に情報・ 身近な人を登録 災害情報を取得 AIが複数の情報を 整理・分析 あなた専用の 避難情報を通知 ✨ タイムラグを短縮 68

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル ②有事：様々な情報をAIが整理・最適化 情報収集 AIによる分析・最適化 気象庁 ・警報・注意報 ・降雨・河川情報 SNS・ニュース ・現地の投稿 ・災害速報 ライフライン ・停電 ・断水 ・交通情報 → FASTALERT リアルタイムで 情報を収集・統合 → ユーザー情報を反映 ・現在地 ・家族構成 ・避難特性 ・よく行く場所 パーソナライズ ・避難開始のタイミング ・最適な避難所 ・避難ルート 最適な方法で告知 避難通知 あなたの地域は 30分後に浸水の恐れがあります。 情報を統合・分析 ・重複情報を整理 ・危険度を分析 ・優先順位を判断 自治体 ・避難情報 ・防災行政情報 今後の展望 → 徒歩5分の○○避難所へ 避難してください。 ↓ 避難開始 家族へ通知 安全確認 避難ルート表示 FASTALERTによるリアルタイム情報 × IMAGO AIによる個別最適化 ↓ 「情報を届ける」から 「避難開始を支援する」へ 69

課題発見 提案 独自アンケート ビジネスモデル 今後の展望 提供データ分析を使った例 ※２ ①短時間に投稿が集中するトピックが存在 ②拡大するトピックはごく一部 「短時間で急増」し 「拡大する可能性が高いTopic」 をAIが早期に見極める 優先順位をつけて 重要なトピックを抽出 ※１ Topic数 ※１ 優先通知 ※１提供データから算出 ※２Topicとは、同じ災害・事故に関する投稿や報道を一つにまとめた情報のまとまり 70

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 提供データ分析を使った例 71

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 FASTALERTとIMA GOの役割分担 「異常をいち早く知る」ことから、 「確実に命を守る行動を起こす」 ことへのシームレスな連携。 72

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 ⑤平時利用について 操作画面をいつでもテスト 身近な人との連携を確認 ・現在地から危険情報を仮表示 ・個別避難通知を疑似体験 ・避難先、ルートを事前に確認 ・登録情報を確認、変更 ・テスト通知を送信 ・連携を疑似体験 災害時に初めて操作 する不安をなくす 試してみる いざという時に 確実につながり、 助け合える状態 を作る つながりを確認 オンライン防災訓練 ・春学期、秋学期の初めに大学から オンライン防災訓練の指示 ・学生がIMAGO上で避難行動を体験 ・大学側が結果を確認、分析 訓練結果をもとに 防災対策を継続的 に改善 訓練に参加 73

課題発見 サ ー ビ ス で 実 現 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 発見① 発見② 発見③ 発見④ 現在地の情報が 最も重要 現在地に即した 具体的な通知が 避難意図を高める 避難しない 最大の理由は 「正常性バイアス」 公的情報の 信頼性が重要 個別最適通知 FASTALERT による信頼性の 高い情報提供 現在地の危険度を可視化 74

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 75

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 なぜ「AI」である必要があるのか？ 画一的な一斉通知では防げない「逃げ遅れ」を、AIによる超・個人最適化で解決します。 76

課題発見 提案 独自アンケート ～他サービスとの比較～ 比較項目 災害情報の提供 気象・避難情報など 個人に合わせた情報 現在地・登録情報等による個別化 身近な人との連携 家族・組織との情報共有 避難情報の具体化 今どう動くかの整理・提示 避難開始への後押し 実際の行動を促す仕組み ビジネスモデル 今後の展望 Yahoo!防災速報 ココダヨ 安否確認サービス2 IMAGO （総合防災アプリ） （家族・見守り系アプリ） （トヨクモ株式会社） （組織向け安否確認システム） （避難行動支援サービス） 災害情報をアプリ内で 災害時の安否確認に情 FASTALERT等の外部 ◎ 幅広い防災情報を迅速 ◎ ○ 活用 ○ 報を活用 に通知 情報を活用 ○ 現在地や地域に応じた ○ 位置情報をもとに家族 の状況を把握 △ 防災情報の共有が中心 ◎ 家族の位置・安否をリ アルタイムで共有 情報を配信 ○ 避難情報を提供し判断 材料を届ける △ 避難情報の通知 △ 位置情報の把握が中心 △ 見守り・状況把握が中 心 ◎：サービスの中核機能（強み） ○：対応機能あり △ 主に組織単位での情報 提供 ○ 組織内での安否確認・ 集計が中心 △ 安否確認が主目的 △ 状況確認が中心 ◎ ◎ ◎ ○ 現在地・登録情報等か ら個人に合わせて整理 避難状況を身近な人へ共 有し、直接の後押しにつ なげる 個人の状況に応じて「今 どう動くか」を具体化 未避難時のリマインドや身 近な人からの声かけで行動 を後押し △：主目的・中核機能ではない 77

課題発見 独自アンケート 提案 ④導入組織向けダッシュボード ビジネスモデル 今後の展望 ダッシュボードでできること 避難状況を可視化 ・避難開始率や危険エリアの滞在者数を リアルタイムで把握 AIが初動対応を提案 ・避難率の低いエリアや未反応者を AIが自動で分析 ・追加通知や対応の優先順位を提案し スムーズな初動を支援 防災対策の改善に利用 ・通知効果や避難率の推移を分析 ・防災訓練の振り返りや今後の 防災対策に利用 ※本画面はイメージです。実際のデザインは変更される可能性があります。 78

課題発見 独自アンケート IMA GO 提案 ビジネスモデル 今後の展望 IMA GO 導入が大学にもたらす３つの価値 ①学生を守る ②職員の対応を助ける ③大学の防災力を高める 個人に合わせた避難支援で 逃げ遅れを減らす 災害情報をAIが整理・分析し、 大学の迅速な判断を支援 訓練データを分析し、 防災計画・BCPを継続改善 安全・安心な大学づくりを対外的に発信 79

災害における電波障害の可能性 なぜ電波が断たれるのか これからの可能性 ・停電 ・伝送路の物理的な切断 ・基地局設備の直接的な損壊 ・SpaceX社の「Starlink」 アンテナを空に向けるだけで 高速インターネットに接続できる 過去の主な対策 災害用無料Wi-Fi「00000JAPAN」 大規模災害が発生すると、通信各社は 公衆無線LANスポットを 「00000JAPAN」というネットワーク 名で無料開放します。 ・船舶型基地局 船から陸へ向けて直接スマートフ ォンの電波を照射する 80 出典：総務省 総合通信基盤局

収益モデル 81

課題発見 提案 独自アンケート ビジネスモデル 今後の展望 料金体系(大学向け) 30万円 初期導入費 (一括) システムの初期設定 大学のシステムとの連携などに かかる一括費用 基本年間利用料 (固定) システム利用・保守・管理機能 平時の防災訓練機能の 固定費用 60万円 学生数に応じたサービス利用料 (通知・AI処理・データ処理などの 変動費をカバー) 100円 従量利用料 (従量に比例) 5,000人規模の大学の場合 /大学・年(税抜) /学生・年(税抜) 初年度 初期導入費 /大学(税抜) 基本年間利用料 従量利用料 140万円 ＝ 30万円 ＋ 60万円 ＋ 50万円 2年目以降 110万円 ＝ 基本年間利用料 60万円 ＋ 従量利用料 50万円 82

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 費用計画~6年間~ 83

課題発見 独自アンケート ビジネスモデル 提案 今後の展望 売上計画~6年間~ 費用計画~6年間~ Stage 1｜大学導入（1〜2年目） Stage 2｜API展開（3〜4年目） Stage 3｜大規模連携へ（5〜6年目） サービス開発・実証・初期導入 安否確認サービス等との連携・収益化 生活者向け既存サービスとの連携拡大 🎓 大学向けの料金設定 🔗 API向けの料金設定 新規導入 140万円／校 ※1校あたり学生約5,000人を想定 200万円／社 初期連携費 初期導入費30万円＋年間利用料110万円 継続利用 6年目 ＋ 110万円／校・年 年間利用料 ※3年目は実証、4年目から収益化 300万円／社 売上 1億5,200万円 大学＋APIの両輪で成長 84

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 ①API提供による利用者拡大 IMAGO IMAGO リアルタイム災害情報 × API提供 既存の (主に企業などにて 導入されている) 安否確認サービス 利用者情報 85

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 ①API提供する情報の具体像 安否確認サービスor事前登録 ・現在地 ・基本情報 ・避難特性 など... IMAGO IMAGO リアルタイム災害情報 × 利用者情報 APIで提供する情報 安否確認サービス を通して教示 ①個人ごとの危険度 ②避難の必要性 ③危険が迫っている理由 ④避難を促す具体的な情報 新たにIMAGOを導入してもらわなくても、API提供により既存サービスを通じて IMAGOの個別支援機能をより多くの人へ届けていきます 86

課題発見 独自アンケート 提案 ビジネスモデル 今後の展望 実現する社会インパクト 大学から始まる、命を守る社会構造 例えば創価大学へ導入され、数千人の学生が利用すること で、災害時の避難開始時間は劇的に短縮されます。 学生が安全に避難できることは、大学の高度な危機管理能力の 証明となり、保護者が安心して学生を送り出せる大学としての 価値を高めます。 「情報 × つながり」の力で、災害によって失われる命を一つでも 多く守る。それがIMA GOの目指す未来です。 ０ 「逃げ遅れ」による犠牲者 87