対象とする社会課題:農地転用の相談・審査業務が属人化し、申請者・自治体双方の負担が大きい
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。
全国約1,700の農業委員会の多くは担当者1〜2名体制で、複雑な立地基準や添付書類の判断を経験と勘に頼っている。担当職員は数年で異動し知見は蓄積されず、申請者は同じ説明のために何度も窓口へ足を運ぶ。過去の許可事例と条文をAIが整理し、職員が最終判断に集中できる仕組みを、予算も人材も限られる小規模自治体にも届けたい。
※ 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。
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農地転用の相談・申請を、農業委員会の窓口担当者1〜2名の経験と勘に頼らず進められるようにするAIサービスです。
申請者はWebチャットで地番・面積・転用目的(住宅、資材置場、太陽光発電等)を入力すると、農地法・農振法・都市計画法の要件をAIが自動判定し、必要書類リストと概算スケジュールがその場で表示されます。提出した図面や登記簿謄本はAIがOCRで読み取り、不備があれば「この位置図に方位記号がありません」といった具体的な修正指示を対話形式で返します。自治体職員は管理画面でAIの一次審査結果(許可基準適合度、類似許可事例、農振除外の要否)を確認し、最終判断だけに集中できます。差し戻しの往復や同じ説明の繰り返しを減らし、相談から許可まで平均3〜6か月かかっている期間の短縮を目指します。
全国約1,700の農業委員会では、農地法4条・5条に基づく転用許可申請が年間約4万件処理されているが、多くの窓口は担当者1〜2名体制で、複雑な立地基準・農振除外手続き・添付書類の判断を経験と勘に頼って行っている。
申請者側は営農者や不動産事業者、太陽光発電事業者などで、必要書類や図面作成の要件が自治体ごとに微妙に異なり、差し戻しが相談から許可まで平均3〜6か月かかる一因になっている。担当職員は数年で異動するため知見が蓄積されず、同じ質問への回答や基準判断のブレが住民サービスの質を下げている。国は農地転用許可事務の標準化・デジタル化を進めたい意向だが、小規模自治体には専用システムを導入する予算も人材もない。結果として、申請者は何度も窓口に足を運び、自治体は同じ説明を繰り返すという非効率が全国で放置されている。
自然言語対話AIが申請者からの相談をチャット形式で受け、農地法・農振法・都市計画法の条文と自治体独自基準を組み合わせた要件判定を行う。
画像・PDF解析AIが提出図面や登記簿謄本のOCR読み取りと必須項目の充足チェックを自動化し、不備を検出する。予測モデルが過去の許可・不許可データと類似案件から審査所要期間と許可可能性スコアを算出し、職員の優先順位付けを支援する。さらに全国の判断事例を横断的に学習するナレッジベースが、自治体間の基準差異を定量的に提示し、審査基準標準化のエビデンスを生成する。
申請者はまずWebチャットで農地の地番・面積・転用目的(住宅、資材置場、太陽光発電等)を入力すると、AIが農地法・農振法・都市計画法の要件を自動判定し、必要書類リストと概算スケジュールを即時提示する。
次にAIが図面・登記簿・位置図など提出書類のフォーマットをチェックし、不備があれば具体的な修正指示を対話形式で返す。自治体側では、農業委員会事務局の職員が管理画面でAIによる一次審査結果(許可基準適合度、类似案件の過去許可事例、農振除外の要否)を確認し、最終判断のみに集中できる。過去の許可・不許可事例と国道府県通知をAIが学習し続けることで、判断基準の自治体間バラつきを可視化し、標準化を後押しする仕組みも提供する。
| 小規模自治体職員の差し戻し対応・再説明にかかる残業・時間コスト(年間概算) | 年間約120万円(月10時間残業×時給換算×12か月の想定) |
| 事業者が行政書士等に委託する事前確認・書類作成費(年間複数件分) | 年間約150万円(1件12万円×10〜15件の想定) |
| 審査遅延によるFIT認定期限逸失・事業機会損失(太陽光事業者) | 1件あたり数百万円規模の損失リスク(案件により変動) |
| 紙・郵送・来庁対応にかかる自治体側の事務コスト(人件費相当) | 年間約60万円(窓口対応延べ時間の人件費換算) |
| 自治体向けSaaS(小規模プラン) | 月額8万円(年間96万円) |
| 事業者向けAI相談チャット従量課金 | 1申請案件あたり2万円〜5万円 |
| 初期導入・データ移行費(一律) | 初回50万円〜150万円 |
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全国約1,700の農業委員会では担当者1〜2名体制で農地法4条・5条の転用許可判断を経験と勘に頼って行っており、数年で異動するため知見が蓄積されない。
申請者は自治体ごとに微妙に異なる書類要件を把握できず、差し戻しが繰り返され許可まで平均3〜6か月かかっている。国は事務標準化・デジタル化を進めたいが、小規模自治体には専用システムを導入する予算も人材もない。この結果、申請者は何度も窓口に足を運び、自治体は同じ質問への回答を繰り返すという非効率が放置されている。
MVP開発は要件判定ロジックや自治体別基準の擦り合わせが多く発生し仕様が流動的なため、検証フェーズ〜初期導入フェーズは準委任契約が適しています。
要件が固まる拡大フェーズ以降の機能追加(予測モデル、レポート機能等)は範囲を明確化した請負契約に切り替える想定です。発注時は自治体ごとの条例差異のヒアリングコストが見積りに含まれているか、学習データ(過去許可・不許可事例)の提供元・利用範囲が契約に明記されているかを必ず確認してください。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 農地転用を申請する営農者・不動産事業者・太陽光発電事業者などの申請者 |
| セカンダリ | 市町村農業委員会事務局の窓口担当職員(審査・相談対応) |
| 管理 | 自治体システム管理者(基準マスタ設定)および自社カスタマーサクセス担当(自治体別チューニング) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| Webチャット相談受付 | 地番・面積・転用目的を入力→対話AIが要件解析→適合条文と必要書類リストを即時表示 |
| 農地法・農振法・都市計画法要件自動判定 | 入力条件→条文DBと自治体基準を照合→許可要否と適合度スコアを出力 |
| 必要書類・概算スケジュール提示 | 転用目的種別→標準処理日数テーブル参照→書類一覧と概算許可時期を表示 |
| 図面・登記簿OCR解析 | PDF/画像アップロード→OCRで項目抽出→必須記載事項の充足有無を判定 |
| 書類不備検出・修正指示 | OCR結果と基準テンプレート比較→不備箇所特定→対話形式で修正文言を提示 |
| 類似案件検索 | 案件属性(地目・面積・用途)→過去事例DB検索→類似許可/不許可事例上位5件を表示 |
| 許可可能性・審査期間予測 | 案件データと過去実績→予測モデル算出→許可可能性スコアと想定審査日数を出力 |
| 職員向け一次審査結果ダッシュボード | AI判定結果一覧→適合度順にソート→職員が最終判断入力欄で承認/差戻し操作 |
| 自治体間基準差異可視化 | 複数自治体の判断履歴→統計比較処理→基準バラつきレポートを自動生成 |
| 標準化支援レポート出力 | 地域別判定・処理期間データ→集計分析→国・都道府県向けPDFレポートを月次出力 |
| 事業者向け従量課金・案件管理 | 相談案件登録→AI利用量計測→案件単位で課金明細を自動発行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities(自治体マスタ) | municipality_id, 名称, 人口区分, プラン種別, 契約開始日, セキュリティ認証状況 |
applications(申請案件) | application_id, municipality_id, 申請者区分, 転用目的, ステータス, 受付日, 許可予定日 |
farmland_parcels(農地情報) | parcel_id, application_id, 地番, 面積, 農振区分, 用途地域, 位置情報 |
documents(提出書類) | document_id, application_id, 書類種別, ファイルパス, OCR結果, 不備フラグ, 修正指示内容 |
ai_judgments(AI判定結果) | judgment_id, application_id, 許可基準適合度, 許可可能性スコア, 推定審査期間, 判定根拠条文 |
precedent_cases(過去許可事例) | case_id, municipality_id, 転用目的, 判断結果, 判断理由, 登録年月日 |
staff_users(職員ユーザー) | user_id, municipality_id, 氏名, 権限区分, 最終判断履歴件数, ログイン日時 |
standardization_reports(基準差異分析レポート) | report_id, 対象地域, 分析期間, 基準差異指標, 発行日, 契約先区分 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 相談チャット画面 |
| 2 | 書類チェック画面 |
| 3 | 職員管理ダッシュボード |
| 4 | 案件一覧画面 |
| 5 | AI判定結果詳細画面 |
| 6 | 基準差異レポート画面 |
| 7 | 自治体設定画面 |
| # | 技術(採用理由) |
|---|---|
| 1 | GPT-4 API(条文解釈対話の精度確保のため) |
| 2 | AWS Textract(図面・登記簿OCR読取自動化のため) |
| 3 | AWS ISMAP対応構成(自治体接続要件を満たすため) |
| 4 | PostgreSQL(案件・事例データの構造化管理に適する) |
| 5 | Next.js(チャットUI・管理画面を高速開発するため) |
| 6 | Elasticsearch(類似過去事例検索を高速化するため) |
| 7 | Auth0(職員・事業者認証を低コストで実装するため) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 自治体窓口稼働時間帯(平日9-17時)の稼働率99.5%以上を目標とする |
| 性能 | 性能: チャット応答は入力から3秒以内、OCR解析は1書類あたり30秒以内を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠を目指し、農地所有者個人情報は暗号化保存(AES-256相当)とする |
| 運用 | 運用: 過去許可事例データは月1回バッチ更新し、判定ロジックは四半期ごとに地域別再学習する |
| 拡張性 | 拡張性: 自治体独自基準は自治体ごとに設定ファイルで追加可能とし、150自治体規模まで水平拡張する想定 |
| 監査性 | 監査性: AI判定結果と職員の最終判断は5年間ログ保存し、審査根拠を追跡可能にする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証自治体の担当者に同席・ヒアリングし、農地法4条・5条の判定ロジックをExcelとチェックリストで手作業で組み立て、実際の相談内容に当てはめて判定結果が現場の判断と一致するかを確かめる | AI利用料と自治体への往訪交通費だけで済む水準 |
| ②最小システム | Webチャット形式で地番・面積・転用目的を入力すると要件判定と必要書類リストを返す簡易版を作り、OCRチェックは対象自治体の書式に限定して試験導入し、実際に使ってもらいながら不備検出の精度を確認する | 外注で数か月分の開発費と、クラウド利用料が中心 |
| ③本開発 | 複数自治体の基準差異に対応できるようカスタマイズ機構を組み込み、過去許可事例データベースとナレッジベースを整備し、管理画面での一次審査結果確認・優先順位付け機能まで実装する | 専門人材の採用・外部委託を含む本格的な開発費が必要な水準 |
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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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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……
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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5万人規模市町村の農業委員会事務局長または農地事務担当職員 | 現場の審査業務フローと属人化の実態、システム導入予算感を直接把握できる | 県農業会議の紹介、または農水省「農地転用ワンストップ」関連の勉強会経由で接点を作る |
| 都道府県農業会議の事務局担当者(農地調整・研修担当) | 県内農業委員会への横展開ルートを持ち、実証自治体の紹介役になり得る | 都道府県農業会議の代表窓口に事業説明資料を送付しアポイント依頼 |
| 全国農業会議所の農地・担い手対策部門の担当者 | 全国標準化の方向性と国の農地転用DX施策の情報を持つ中枢組織 | 農水省の農地転用DX関連検討会・委員会の公開資料から窓口を特定し連絡 |
| 既存の農地台帳システムを提供するベンダー(自治体向けIT企業)の事業開発担当 | 既存システムとの連携・データ移行要件を早期に確認し競合か協業かを判断する | 自治体DX展示会(自治体総合フェア等)や自治体向けシステム導入実績の公開情報から接触 |
| 農地転用申請を専門に扱う行政書士(元農政職員経験者が望ましい) | 判定ロジックの監修者・現場感のある要件定義パートナーとして必須 | 都道府県行政書士会の農地関連業務部会、または農業委員会OB紹介経由で紹介依頼 |
| チャネル(目標件数) | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県農業会議・全国農業会議所への相談 | 「農業委員会事務局の審査業務が属人化して困っていると聞いています、実証にご協力いただける自治体をご紹介いただけないか」と趣旨を伝え、会議の勉強会や連絡協議会での紹介を依頼する |
| 自治体DX関連の展示会・実証事業への出展 | 「農地転用審査に特化したAI相談・審査支援ツールです、実証パートナー自治体を募集中です」とブースで説明し、名刺交換した職員に後日オンライン説明の場を設定する |
| 行政書士会・土地家屋調査士会への協業提案 | 「申請代行の際の書類チェックをAIで支援し、差し戻しを減らす連携ができないか」と持ちかけ、会員向け勉強会での紹介や共同セミナーを依頼する |
| 太陽光発電・不動産・物流施設開発事業者への直接アプローチ | 業界団体や既存の取引先ネットワーク経由で「農地転用の相談から書類準備までの時間を短縮できるチャットツールを試験提供したい」と伝え、実案件でのβ利用を依頼する |
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(旧・新創業融資制度) | 法人設立から間もない代表者(担保・保証人なしでも申込可) | 設備資金と運転資金を別枠で借りられ、運転資金側は上限を意識した設計にできる。今回の想定では融資合計 500万円 を着金前提として、資金の底が来る時期を先に見積もっておく使い方が合う |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者(創業初期の法人も対象になり得る) | 自治体・事業者向けの営業資料やWebチャットのUI改善、展示会出展費など、販路開拓に使える費用がカバー対象になりやすく、初期の実証自治体開拓の費用の一部に使える可能性がある |
| IT導入補助金 | SaaS等のITツールを自社で導入・提供する中小企業 | 自社開発のSaaSそのものを補助対象ツールとして登録できれば、導入自治体側の初期費用負担を下げる訴求材料になり、営業のハードルを下げられる可能性がある |
| デジタル田園都市国家構想交付金 | 自治体(市町村・都道府県)が申請する交付金だが、導入先の自治体がこれを財源に使うケースがある | 小規模自治体は独自予算でのシステム導入が難しいため、この交付金を財源として提案すると、自治体側の予算確保の相談に乗る形で導入提案がしやすくなる |
| 事業再構築補助金 | 新規事業・第二創業を行う中小企業 | 農地転用領域という新市場向けにシステムを本開発するタイミングで、対象類型に該当する場合は開発費の一部をカバーできる可能性がある |
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。
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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。
自治体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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。