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Business Continuity OS — Live

事業継続を、AIで
再設計する。

ノウハウ・人材・時間・費用の壁を越えて、LINE × AIで家庭と企業を連動させる次世代のBCPアプリ「もしもクラウド」を開発しています。従業員の可用性を可視化し、AI机上訓練でBCPを「本番で機能するもの」へ進化させ続ける——巨大災害のあとも、事業・雇用・生活を止めないために。

実証・協業について相談する 動くデモを見る
  1. 01平時
  2. 02発災
  3. 03状況把握
  4. 04意思決定
  5. 05実行
  6. 06復旧
従業員がLINEから安否報告を送る画面
  • Product
    BtoB管理画面 稼働中
  • Employee channel
    LINE公式アカウント 稼働中
  • Field research
    33名にヒアリング（危機管理担当者・自治体・施設）
  • Recognition
    Raise Her Demo Day 1位

Why TOMORI Lab exists

被害の8割超は、建物ではなく「止まった時間」から生まれる。

南海トラフ巨大地震の長期経済被害は最大1,241兆円——資産被害（225兆円）の約5.5倍と推計されています。復旧が遅れるほど、損失は静かに積み上がる。私たちが向き合うのは、この「止まった時間」です。BCPを「作る」会社ではなく、災害後に事業・雇用・生活が止まる時間を、AIとソフトウェアで短くする会社でありたいと考えています。

1,241兆円

南海トラフ巨大地震による長期的な経済被害（最大推計）。資産被害の約5.5倍。

225兆円
建物等の資産被害
×5.5
経済被害 ÷ 資産被害

出典：土木学会「国土強靱化定量的脆弱性評価・報告書」（2025年6月）

  1. 計画ではなく、実行。

    BCPが「ある」企業でも、想定外の状況で次の一手を判断し続ける力がなければ動けない。私たちは文書ではなく、判断と実行が回る仕組みをつくります。

  2. 企業だけでは、復旧できない。

    建物が無事でも、従業員の家庭が被災すれば人は戻れません。事業継続は、従業員と家庭のレジリエンスと地続きです。

  3. AIは判断者ではなく、伴走者。

    ルールで定型化できることはルールで。人が決めるべきことは人が。AIは状況の整理と提案に徹し、止まっても業務が成立する設計を貫きます。

1万件を超える事故・有事対応で見てきたのは、「もしも」が起きた後にできることの限界でした。だから、その前に動く仕組みをつくっています。
南條 詩織 — TOMORI Lab 代表

DWG-01 Product — Moshimo Cloud

BCPを「読む文書」から、
誰でも実行できる仕組みへ。

LINEと家庭を連動させて従業員の可用性を可視化し、AI机上訓練でBCPを点検・更新して「本番で機能するもの」に進化させ続ける仕組みです。平時は訓練で計画を鍛え、有事はLINEで初動から復旧までを回します。安否確認システムでも、BCP作成ツールでもありません。

平時Train

AI机上訓練で、計画を検証し続ける

想定外シナリオに既存BCPをぶつけ、漏れ・矛盾・追加対策を「指摘（Finding）」として記録。人が承認した改善だけがPlaybookに反映され、訓練するたびに実行モデルが強くなります。

有事Execute

LINEで、初動から復旧までを回す

安否確認、状況把握、BCP発動、タスク配信、進捗と証跡。従業員はLINEで回答し、本社は拠点の状況を一望します。AIが停止しても、全操作が成立する設計です。

家庭Home

もしもクラウド Home で、人の可用性を支える

従業員家庭の備えを週1ミッションで前に進め、企業には本人の同意に基づく「備えレベル」だけを返します。家庭の中身は構造的に見えません。

SYSTEM DRAWING 有事の実行フローSHEET 01 / 06 · REV 2026.09
01平時AI机上訓練で計画を検証し続ける訓練 = 本番と同じボタン
02発災安否確認を一斉発信。震度5強以上は地震情報を自動通知LINE公式アカウント経由
LIVE — 安否確認 実施中回答 47% → 目標 90%
安否確認の発信と回答率・目標ライン（SLA）の管理画面
従業員がLINEから安否報告を送る画面

→

03状況把握回答率・未回答者・要支援者を目標ライン（SLA）と共にリアルタイムに。本社は全拠点を一望SLA — 目標時間に対する進捗
本社 統合ビュー6拠点 / 745名
本社が全拠点の回答状況を一望する統合画面
04意思決定BCPを発動。ルールが候補を出し、AIが状況を整理し、人が承認する自動起票 = 恒久禁止
対応タスクを生成 — 3F 避難誘導（要支援者2名）
候補: 田中（無事・担当0件・職種一致）。管理者が指示コメントを添えて割当、本人が受諾して確定。
LINEで担当へ配信
BCP発動 — 目標時間に対する進捗マイルストーン 3 / 8
BCP発動後の目標時間に対する進捗モニタリング
05実行担当の受諾・進捗・指揮系統と代理順位・対応ログAIが止まっても全操作が成立
指揮系統図 — 役割と代理順位受諾待ち 1 / 対応中 4
指揮系統とタスクの担当・進捗の管理画面
06復旧訓練と発動の結果は追記専用で保持。ISO 22301の観点で説明できるレポートと、次の訓練への改善へ証跡 → CAPA → Playbook更新
動くデモを見る 機能・料金・FAQはもしもクラウドのサイトへ
Use case 01 — Hospitality

宿泊業での使用イメージ

南海トラフ想定地域の中核都市で、災害時に応援の拠点にもなるホテル・旅館（従業員50名以上）。夜間発災・宿泊客の安否・応援受入までを一つの線で。

見る Use case 02 — Construction

建設業での使用イメージ

地域の復旧を担う建設会社。参集可能人数・重機・燃料・協力会社・行政要請を一望し、優先順位を決めて班を動かす。

見る

Product demo

動くプロダクトを、そのままご覧ください。

スライドではなく、実際に稼働している画面の操作記録です。本社側の管理画面と、従業員側のLINE操作の両方を収録しています。

本社・拠点側 — 平時の備え可視化 → 安否確認 → 本社統合 → BCP発動 → レポート01:15
従業員側（LINE） — リッチメニューから安否・緊急連絡を送信00:30
デモサイトを自分で触る 従業員向け Home を見る

画面はデモ環境です。施設名・氏名はすべて架空のものを使用しています。

Approach & Technology

AIが決めるのではなく、
AIとともに、人が決め続けられるように。

災害対応にAIを使う上で最も重要なのは、「何をAIにさせないか」です。私たちは判断の境界をプロンプトではなく、データベースの権限と検証層で構造的に固定しています。

01 — RULES FIRST

ルールで決められることは、ルールで

優先度・担当候補・定型の指示はルールで決定的に算出します。AIは「複数の要支援が同時発生した時の優先順位提案」のような、定型化できない部分だけを担います。

02 — HUMAN APPROVAL

提案は人の承認で初めて実行される

AIの提案は候補集合と検証層を通り、管理者が承認して初めてタスクになります。自動起票・自動配信は恒久的に禁止しています。

03 — AI-INDEPENDENT

AIが止まっても、全操作が成立する

有事にAIを依存先にしません。Playbook・ルール・手動操作だけで一連の対応が完了するよう設計し、AI縮退テストを常設しています。

04 — GUARDRAILS

平時に登録した制約が、有事の提案を検証する

重要業務・保有スキル・エスカレーション条件を「制約レジストリ」として平時に登録。有事の提案はこの制約に対して機械的に検証されます。

05 — TRUST BY DESIGN

個票・名簿・要配慮情報はAIに渡さない

LLMに入力できるのは集計値と、本人が目的を理解して書いた情報だけ。企業が受け取るのも、同意に基づく集計と状態のみです。

06 — EVIDENCE

訓練・発動・改善の履歴が、説明できる形で残る

記録は追記専用。判定はバージョン固定のルーブリックが行い、AIは講評だけを書きます。ISO 22301の観点で「回っていた証拠」を示せます。

Decision pipeline — 判断OSの流れ
  1. 制約レジストリ平時に登録重要業務・スキル・条件
  2. スナップショット発動時に凍結その時点の状況
  3. ルール層決定的優先度・候補・定型指示
  4. 提案層AI（任意）状況要約・優先順位案
  5. 検証層機械強制禁止事項・制約との照合
  6. 承認人だけが行う管理者が決定
  7. 実行LINE配信受諾・進捗・証跡
決定的な処理AIが関与（停止しても成立）人の判断

LINE Messaging API / LIFFSupabase — Postgres · RLS · Edge FunctionsClaude / Gemini — 交換可能なモデル層NetlifyPWA / オフライン避難情報

Beyond the workplace

事業継続は、従業員の家庭まで地続きだ。

熊本地震の現地調査で聞いたのは、「家の断水・停電で、従業員自身が仕事に戻れない」という声でした。企業のBCPは、従業員家庭のレジリエンスがなければ人員を確保できません。だから私たちは、企業と家庭を一つの線でつなぎます。

企業の事業継続もしもクラウド
従業員LINEでつながる
家庭のレジリエンスもしもクラウド Home
  • 家族の安否・緊急連絡・備蓄・家庭内ルールを、LINEひとつに集約。
  • 週1のミッションと家庭内データを踏まえたAIチャットで、備えを「続く習慣」に。
  • 企業に返すのは、本人が同意した「備えレベル」と達成状況だけ。家庭の中身は構造的に見えません。
  • 震度5強以上の地震情報・気象警報を、登録地点に応じてLINEにプッシュ。

もしもクラウド Home を見る

もしもクラウド Home の画面：LINEからの安否報告、家庭内データを踏まえたAI相談、備えレベルの表示

Programs & Recognition

プログラム・外部評価・活動

  • 2026SET SAIL（神戸）アクセラレーションプログラム 参加Program
  • 2026「Raise Her」Demo Day 1位東京都のアクセラレータプログラム。本事業案でプロトタイプを自ら構築して登壇Demo Day
  • 2026令和8年熊本地震 現地調査現地で被災者・事業者21名にヒアリング。支援制度の情報整理とセルフ復旧チェックをWebで公開Field research
  • —G's ACADEMY 卒業 ／ 起業参謀®認定スタートアップアドバイザーアカデミー履修Education

Founder

現場を知り、制度を理解し、AIで実装する。

南條 詩織
TOMORI Lab 代表

損害保険業界で10年以上、幅広い業種・規模の企業の事故・有事対応に携わり、個人・企業・公的機関・海外事故まで、災害の後に何が起きるかを現場で見てきました。事故防止コンサルティング、国内外の大規模自然災害対応、災害対策室のリーダーを経験。

新規事業開発・スタートアップ協業・AI活用の企画推進を経て、G's ACADEMYでAI実装を学び、東京都のアクセラレータ「Raise Her」でプロトタイプを自ら構築、本事業案でDemo Day 1位。

「もしも」を乗り越え、地域社会が強く復興できる未来の日本を、次の世代に残したい——その想いで、TOMORI Labを立ち上げました。

10,000+
事故・有事対応
10年超
災害対応・BCP経験
2026
TOMORI Lab 開業（東京・浜松町）
33名
危機管理担当者等へのヒアリング

Contact

実証・協業のご相談

「自社で実証できないか」「この地域で試せないか」——その段階のご相談で構いません。内容を拝見のうえ、代表より2営業日以内にご返信します。

デモ画面を共有しながらの30分オンライン説明にも対応しています。

メールでのご連絡：moshimocloud@gmail.com