Who（誰が）
JA部会・産地出荷組合・中規模生産法人(年商1億円以上、全国推定約3000団体)と、卸売市場・仲卸業者、加工食品メーカー・大手小売を顧客とする。
対象とする社会課題：卸売市場の集荷・販売情報が産地に還元されず、生産者が需給を見ずに出荷している
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。
卸売市場には日々、入荷量や競り値という一次データが積み上がっているのに、実際に作付けと出荷を決める産地にはそれが届かず、翌週の紙の相場表と電話連絡だけを頼りに判断が下されている。豊作時の暴落も品薄時の出荷遅れも、情報が届いていれば避けられたはずのものが多い。市場が持つデータを、出荷を決める現場に還流させることが、この事業の役目だと考えている。
※ 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670万円の申請資料も、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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※ 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。
産地還流AI「サンチエコー」は、卸売市場に日々蓄積される入荷量・競り値・品質等級データをAIが解析し、産地のJA部会や出荷組合に翌週から4週先までの相場予測と出荷推奨量を届けるサービスです。
産地担当者は毎朝スマホで『キャベツはA市場で値上がり傾向、出荷を10%増やす余地あり』といった通知を確認し、電話や紙の相場表に頼っていた出荷判断を数分で行えるようになります。生産者からの『来週のキャベツは出した方がいいか』という質問にはチャットボットが市場データと天候予測を突き合わせて回答します。市場側にも産地の出荷予定を集約したフィードバックを返し、産地と市場の間に双方向のデータ循環を作ります。
全国の中央卸売市場64か所・地方卸売市場約900か所には日々、入荷量・競り値・品質評価などの一次データが蓄積されているが、その大半は市場内の仲卸や大手小売にしか流れず、実際に作付けと出荷を決める産地(JA部会・出荷組合・生産法人)には翌週以降の紙の相場表や口頭連絡でしか届かない。
青果物の市場経由率は約7割、市場流通額は年間4兆円規模にのぼるが、産地側は「先週いくらで売れたか」しか把握できず、同時期に競合産地がどれだけ出荷しているかという需給全体像を見ないまま作付け・出荷判断をしている。結果として豊作時の暴落や品薄時の出荷遅れが繰り返され、農水省調査でも青果物の廃棄・価格変動損失は年間数百億円規模と推計される。中小規模の生産法人(年商1〜5億円)は市場担当者との電話連絡が情報源の中心で、データを分析する人員も予算もない。卸売市場側も紙・FAX中心の業務が残り、集荷データをデジタル化して外部提供する仕組みへの投資余力が乏しいまま放置されている。
時系列予測モデルが市場の入荷量・競り値・気象データを解析し、品目別に1〜4週先の価格・需要量を予測する。
自然言語対話エンジンが生産者からの出荷相談にチャット形式で回答し、専門知識がなくても市場動向を理解できるようにする。最適化アルゴリズムが産地ごとの生産キャパシティと市場ごとの需給ギャップを突き合わせ、出荷先の振り分け案を自動生成する。画像解析モデルは市場から提供される品質等級写真データを用いて等級判定の精度向上と価格予測モデルへのフィードバックに活用する。
卸売市場のシステムからPOS的な入荷・競り値・品質等級データをAPIまたはCSVで日次取得し、AIが品目別・産地別に需給と価格を解析、翌週から4週先までの相場・出荷推奨量を予測して産地側にダッシュボードとLINE/アプリ通知で配信する。
産地の担当者は毎朝スマホで「この品目はA市場で値上がり傾向、出荷を10%増やす余地あり」といった推奨を確認し、出荷計画会議で活用する。生産者からの質問(例:「来週のキャベツは出した方がいいか」)にはチャットボットが市場データと天候予測を突き合わせて自然言語で回答する。市場側にも産地からの出荷予定数量を集約したフィードバックを返し、双方向の情報循環を作る。導入初期は電話・紙での連絡が主だった産地担当者が、データに基づく出荷判断を数分で行える体験に変わる。
| 豊作時の暴落による売上減(中規模法人1社あたり、年数回発生分の想定) | 年間200万〜500万円の目安 |
| 出荷遅れ・品薄対応の機会損失(市場担当者への電話連絡のみに依存する場合) | 年間100万〜300万円の目安 |
| 市場担当者との電話・紙相場表確認にかかる人件費(1日30分×稼働日換算) | 年間15万〜25万円の目安 |
| 廃棄・出荷調整ミスによる青果物ロス(中小生産法人1社あたり) | 年間50万〜150万円の目安 |
| 産地向けSaaS利用料(中規模JA部会・出荷組合向け標準プラン) | 月額5万円(年間60万円) |
| 市場・仲卸向け需給レポート(標準プラン) | 月額15万円(年間180万円) |
| 大口JA向け出荷最適化コンサルティング | 年間500万円 |
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……
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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。
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全国の中央卸売市場64か所・地方卸売市場約900か所には入荷量・競り値・品質評価の一次データが日々蓄積されているが、その大半は仲卸や大手小売にしか流れず、産地には翌週以降の紙の相場表や電話連絡でしか届いていない。
年商1〜5億円規模の生産法人は市場担当者との電話が情報源の中心で、データを分析する人員も予算もないため、同時期の競合産地の出荷状況を知らないまま作付け・出荷を決めている。この結果、豊作時の暴落や品薄時の出荷遅れが繰り返され、農水省調査では青果物の廃棄・価格変動損失が年間数百億円規模と推計されている。市場側も紙・FAX中心の業務が残り、データを外部提供する仕組みへの投資余力がないまま放置されている。
PoC実証期間(0-6ヶ月)は予測モデルの精度や業務フローが未確定なため準委任契約とし、市場データの仕様変更や連携先追加に柔軟に対応できる体制にすべきです。
プロダクト化フェーズ(6-12ヶ月)以降、ダッシュボードや通知機能など要件が固まった部分は請負契約で範囲と納期を明確にし、価格予測モデルのチューニングなど継続改善が必要な部分は準委任で並走させる混合方式が向いています。発注時は市場側のシステム部門との連携仕様(CSV項目定義、更新頻度)が確定するまで開発着手しないこと、予測精度目標(MAPE15%以下)を検収条件に含めず努力目標として契約書に明記することに注意が必要です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | JA部会・産地出荷組合・中規模生産法人(年商1億円以上)の出荷担当者 |
| セカンダリ | 卸売市場・仲卸業者の情報化推進部門、加工食品メーカー・大手小売の需給担当者 |
| 管理 | サンチエコー運営会社のデータオペレーター・カスタマーサクセス担当、大口JA向けデータアナリスト |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 市場データ日次取込 | 市場基幹システムのCSV/APIから入荷量・競り値・等級データを取得→正規化→DB格納 |
| 価格・需給予測エンジン | 入荷量・競り値・気象データ→時系列予測モデルで解析→品目別1〜4週先の価格・数量を出力 |
| 出荷推奨ダッシュボード | 予測結果と自産地の過去出荷実績→比較演算→増減率付き出荷推奨をカード表示 |
| LINE/アプリ通知配信 | 毎朝の予測更新→通知条件判定→登録産地担当者のLINE/アプリへプッシュ送信 |
| AIチャット出荷相談 | 生産者の自然言語質問→対話エンジンが市場データ・天候予測と照合→回答文を生成し返信 |
| 出荷先最適化提案 | 産地の生産キャパと市場別需給ギャップ→最適化アルゴリズムで割当計算→出荷先振り分け案を提示 |
| 品質等級画像解析 | 市場提供の等級判定写真→画像解析モデルで等級推定→価格予測モデルへ特徴量フィードバック |
| 出荷予定量入力・集約 | 産地担当者が来週出荷予定数量を入力→品目別に全産地分を集計→市場向けレポート素材を生成 |
| 市場・仲卸向け需給レポート | 集約済み出荷予定と実績データ→需給サマリーに整形→PDF/Web形式で月次配信 |
| データAPI提供 | 加工食品メーカー等のAPIリクエスト→需給予測データを従量認証で照合→JSON形式で返却 |
| 予測精度モニタリング | 実績値と予測値の差分→MAPE等の誤差指標を自動集計→管理画面に品目別精度と誤差レンジを表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
markets | market_id, market_name, market_type(中央/地方), 所在地, 開設者, システム連携方式 |
producer_groups | group_id, group_name, 所属JA/経済連, 年商規模, 主要品目, 契約プラン |
market_transactions | transaction_id, market_id, 品目コード, 産地コード, 入荷量, 競り値, 品質等級, 取引日 |
price_forecasts | forecast_id, 品目コード, market_id, 予測週, 予測価格, 予測需要量, MAPE誤差レンジ |
shipment_recommendations | recommendation_id, group_id, 品目コード, 推奨増減率, 推奨市場, 発行日 |
shipment_plans | plan_id, group_id, 品目コード, 出荷予定量, 出荷予定日, 提出日 |
weather_data | weather_id, 地域コード, 観測日, 気温, 降水量, 台風/災害フラグ |
subscriptions | subscription_id, 契約主体ID, 契約種別(SaaS/レポート/API), 月額単価, 契約開始日, 更新状況 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 出荷推奨ダッシュボード |
| 2 | 価格予測グラフ画面 |
| 3 | チャット相談画面 |
| 4 | 出荷予定入力画面 |
| 5 | 市場向け需給レポート画面 |
| 6 | 契約・課金管理画面 |
| 7 | データ連携設定管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python(時系列予測・ML開発の標準言語) |
| 2 | LightGBM/Prophet(価格予測モデルの精度と実績) |
| 3 | AWS(市場データ連携基盤の拡張性確保) |
| 4 | PostgreSQL(取引・予測データの一元管理) |
| 5 | LINE Messaging API(産地の既存LINE利用に合わせる) |
| 6 | React(ダッシュボードの高速な画面更新) |
| 7 | Apache Airflow(市場CSV/APIの日次バッチ処理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: ダッシュボード・通知配信の月間稼働率99.5%以上（早朝5〜7時のピーク配信を含む） |
| 性能 | 性能: 全国産地3000団体規模のデータでも日次バッチ処理を毎朝5時までに完了させる |
| セキュリティ | セキュリティ: 市場・産地の取引データは通信・保管ともにAES256相当で暗号化し、アクセス権限を団体単位で分離 |
| 精度維持 | 精度維持: 主要5品目のMAPE15%以下を月次監視し、閾値超過時は72時間以内にモデル再学習を実施 |
| 運用 | 運用: 市場システム側の仕様変更・障害時も48時間以内にデータ連携を復旧するフォールバック手順を用意 |
| 拡張性 | 拡張性: 新規市場・産地団体の追加接続を1団体あたり2営業日以内でオンボーディング可能な構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 特定の中央卸売市場1か所と産地団体数件の相場データをExcelで人力集計し、代表自身がLINEで毎朝「出荷推奨」を手打ち配信して反応を確かめる | 通信費と移動交通費程度で、外部発注はしない水準 |
| ②最小システム | CSV取込と簡易な予測ロジックを組み込んだ最小ダッシュボードと、決まった質問に答えるチャットボットの試作を作り、PoC参加団体に週次で使ってもらい精度と操作感を検証する | 外部エンジニアへの短期外注費とAI・クラウド利用料が中心で、数か月分の作業量を想定 |
| ③本開発 | 複数市場・複数産地団体との日次データ連携、時系列予測モデルの本実装、有償契約団体向けの正式SaaSダッシュボードとAPI提供基盤を構築する | MLエンジニア数名体制での継続的な外注・雇用費用と、市場データ連携のシステム開発費がかかる水準 |
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。
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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 |
|---|---|---|
| 中央卸売市場の情報システム部門・市場管理課の担当者(自治体開設) | 入荷・競り値データの外部提供可否と連携方式を最初に確認する必要があるため | 農水省「卸売市場データ連携」関連会議や市場開設者の市場政策課へ直接問合せ |
| JA全農 営農販売企画部の担当者 | 全国のJA部会への展開には全農経由の代理店契約が事実上の必須ルートのため | 全農の新技術導入窓口(スマート農業推進部門)にアポイントを申請 |
| 県経済連の販売事業部・園芸課担当者 | 産地出荷組合への実導入は経済連の合意なしには進まないため | 全農本部からの紹介、または県農政部の6次産業化担当経由で接触 |
| 年商1〜5億円規模の産地出荷組合・生産法人の代表または営農指導員 | PoC協力先として現場の出荷判断フローと課題を直接把握するため | 地域農業改良普及センターや道の駅系生産者ネットワークから紹介依頼 |
| 卸売市場開設者である自治体農林水産部の市場政策担当課長 | 市場業務規程の改定・データ提供許諾は開設者(自治体)の意思決定が必要なため | 地方卸売市場開設者協議会や全国中央卸売市場協会の会合で名刺交換 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| JA全農・県経済連の担当窓口 | 「産地の出荷判断を市場データで支援するツールのPoCに協力いただける部会を紹介してほしい」と経済連の情報化担当に直接持ち込み、部会長への同席説明を依頼する |
| 卸売市場開設者（自治体の市場課） | 「産地への情報還流を進める実証に、集荷・競り値データを匿名加工で使わせてほしい」と市場開設者の情報化推進部門に相談し、市場長経由で仲卸への説明機会をもらう |
| 生産法人・出荷組合への直接訪問 | 既知の生産法人（年商1〜5億円規模）に「来週出すか迷ったときの相談にAIチャットで答える試作を無料で使ってほしい」と持ちかけ、電話連絡の代わりに使ってもらう |
| 既存のLINEグループ・農業系コミュニティ | 産地担当者が使っている出荷連絡用LINEグループに参加させてもらい、「試しにこの品目の相場予測を送ってみてよいか」と許可を取って情報提供を始める |
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・スタートアップ支援資金 | 法人設立後間もない代表者（自己資金を一定割合用意していること等の要件あり） | 運転資金の融資枠として活用でき、創業融資の合計は 670万円 を想定。着金までのタイムラグを見込んで早期に相談窓口へ行く候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模の法人・個人事業主 | ダッシュボードのチラシ作成やJA向け説明会の開催費、展示会出展費など販路開拓の初期費用に使える候補 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供する中小企業（ツール登録事業者経由） | 自社SaaSをIT導入補助金の対象ツールとして登録できれば、産地側の導入初期費用の負担を下げる訴求材料になる |
| 農林水産省 スマート農業技術の実証・普及関連事業（例: スマート農業推進総合対策事業） | スマート農業技術の実証・導入を行う事業者・産地団体 | PoC実証フェーズで産地団体とのデータ連携実証費用の一部を補える可能性がある候補として確認する価値がある |
| 自治体の創業助成事業（例: 東京都創業助成事業などの都道府県創業支援） | 創業後一定期間内の中小企業・個人事業主 | オフィス費・人件費の一部を助成対象にできる自治体制度があり、代表1名体制からの立ち上げ期の固定費を補う候補になる |
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……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
この領域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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です