Who（誰が）
農機メーカー、地方銀行・農協系金融機関、自治体向けGovTech企業、衛星データ事業者などが買い手候補となる
対象とする社会課題：中山間地の小規模農地が所有者の高齢化・後継者不在で耕作放棄地化し、集積・マッチングの担い手も不足している
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。
中山間地の農地は一区画が小さく、所有者の多くが70代以上です。境界や水利権の情報は紙の台帳と口伝にしか残っておらず、農業委員会の職員は数百件の案件をひとりで抱えています。貸したい人と借りたい人がすれ違ったまま、代替わり前に手続きが間に合わず耕作放棄地が広がっています。AIが台帳の読み込みと意向確認を肩代わりし、限られた人手を現地の合意形成に集中させることで、農地が次の担い手に渡る速度を上げたいと考えています。
※ 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500万円の申請資料も、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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アグリマッチAIは、中山間地の耕作放棄地を減らすために、農地の所有者・借り手・自治体をAIでつなぐマッチング基盤です。
農業委員会職員が数百件を紙台帳と電話で追いかけていた意向確認を、AI電話・LINEボットが「畑を貸すお気持ちはありますか」と定期的に代行ヒアリングし、回答を自動で構造化データに変換します。同時に衛星画像・ドローン画像で耕作放棄の兆候を月次判定し、優先着手エリアを地図上に色分け表示します。担い手農家はアプリで作物・面積・地域を入力すれば、AIが適合度順に候補地を提示し、見学日程調整までチャット完結。職員は合意形成資料をワンクリック出力し、対面協議に専念できるようになります。
中山間地域の農地は1区画平均0.2~0.5haと零細分散しており、全国の耕作放棄地は約42万ha（うち中山間地が過半）に達している。
所有者は70代以上が中心で、農地の境界・水利権・地目・賃借条件などの情報が紙台帳や口伝でしか残っておらず、農地中間管理機構（農地バンク）の職員も1人で数百件の案件を抱え人力対応の限界に来ている。受け手候補となる新規就農者や近隣の担い手農家も、どの農地がいつから借りられるのか、条件は何かを知る手段が乏しく、結果として「貸したい人」と「借りたい人」がすれ違ったまま耕作放棄が進行する。市町村・JA・農業委員会は制度上の窓口はあるが、現地訪問・意向調査・書類作成の負荷が高く年間対応件数は限定的である。所有者の高齢化は年々進み、意思決定できる代替わり前に手続きが完了しないケースが後を絶たない。
衛星画像・ドローン画像解析AIが耕作放棄度・作付状況を月次で自動判定し優先着手エリアを特定する。
自然言語対話AI（音声・チャット）が高齢所有者への意向確認を代行し、方言や曖昧な回答も意図解析して構造化データに変換する。マッチング最適化AIが土地条件・受け手希望・過去の成約傾向を学習し、成立確率の高い組み合わせをスコア付きで提示する。予測AIが将来の耕作放棄リスクをスコア化し、集積優先順位の意思決定を支援する。
農業委員会・JA・自治体が保有する地籍・農地台帳・農地バンクの空き情報データをAIが取り込み、衛星画像・ドローン画像から耕作状況（作付有無・荒廃度）を自動判定して優先度マップを作成する。
所有者にはAI電話・LINEチャットボットが定期的に「農地を貸す意向はありますか」と対話形式でヒアリングし、回答内容と土地条件（面積・水利・傾斜・アクセス道路）を基に受け手候補との適合度をAIがスコアリングしてマッチング候補を自動生成する。担い手農家・新規就農者向けアプリでは希望条件（作物・面積・地域・賃料上限）を入力すると、AIが優先順位付きの候補リストを提示し、現地見学の日程調整までチャットで完結させる。農業委員会職員はAIが作成した合意形成用の資料（賃借条件案・境界図・過去の作付履歴）をワンクリックで出力し、対面協議に専念できる。契約成立後はAIが継続的に衛星画像で耕作状況をモニタリングし、放棄兆候があれば自治体・受け手双方に自動アラートを送る。
| 農業委員会職員による現地訪問・意向調査の人件費（1件あたり移動含め約1.5万円換算、年間対応可能件数の頭打ちによる機会損失込み） | 年額 約540万円（1自治体・年間360件想定） |
| 紙台帳・口伝情報の管理と照合にかかる事務工数（境界・水利権確認の再調査含む） | 年額 約200万円相当（職員2名分の工数按分） |
| 耕作放棄地化による地域農業産出額の逸失（0.3ha区画×水稲換算収益ロス） | 年額 約15万円/区画、地域全体では数千万円規模 |
| マッチング不成立・交渉長期化による担い手農家の機会損失（借り増しできず規模拡大が遅れる分の営業利益減） | 年額 約50万〜100万円/経営体 |
| 自治体・農業委員会向けSaaS利用料（対応農地件数に応じた段階制） | 月額 15万〜30万円（年額180万〜360万円） |
| マッチング成約成功報酬（1件あたり） | 1件 3万〜8万円 |
| 耕作状況モニタリング付帯サービス | 月額 500円/ha |
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中山間地の農地は1区画0.2〜0.5haと零細分散し、所有者の大半が70代以上で境界・水利権・賃借条件が紙台帳や口伝にしか残っていない。
農業委員会職員は1人で数百件の案件を抱え、現地訪問と書類作成の負荷から年間対応件数が頭打ちになっている。借り手候補も空き農地の情報を得る手段が乏しく、貸し手と借り手がすれ違ったまま42万haの耕作放棄地が拡大し続けている。所有者の代替わり前に手続きを終えられないケースが多く、意向確認と条件整理を高速化する仕組みが急務である。
MVP開発は要件の変更・追加が見込まれるため準委任契約が適しており、特にAI電話・チャットボットの応答精度や衛星画像判定ロジックは実データでの試行錯誤が前提となるため、固定範囲の請負契約にはなじまない。
ただし合意形成資料の出力機能や管理画面など仕様が固まった部分は、フェーズを分けて請負での追加発注に切り替える形が望ましい。発注時は衛星画像APIの月額利用料やAIモデル再学習の頻度によって工数が変動する点を契約書に明記し、精度未達時の対応（再学習範囲・追加費用の有無）を事前に取り決めておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 農業委員会・自治体職員（意向確認結果の確認、マッチング候補の選定、合意形成資料の出力を行う） |
| セカンダリ | 貸し手（高齢農家・不在地主、AI電話やLINEで意向を回答）および受け手（新規就農者・担い手農家・農業法人、アプリで条件検索し見学調整を行う） |
| 管理 | システム運営会社の管理者（自治体アカウント管理、AIモデルの精度監視、データ提供先へのレポート出力設定） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 耕作放棄度自動判定 | 衛星・ドローン画像→AIが作付有無/荒廃度を解析→優先着手エリアマップを月次生成 |
| 所有者意向AIヒアリング | 所有者の電話番号・LINE ID→AIが対話形式で意向を質問→回答を保存 |
| 方言・曖昧回答の意図解析 | 音声・テキスト回答→AIが意図解析→賃貸意向フラグと条件を構造化データ化 |
| マッチング最適化スコアリング | 農地条件・受け手希望・成約傾向→AIが適合度算出→スコア付き候補リスト出力 |
| 耕作放棄リスク予測 | 過去の作付履歴・画像履歴→AIがリスクスコアを算出→集積優先順位を提示 |
| 農地台帳データ統合 | 地籍・農地台帳・農地バンクCSV→AIが正規化・突合→統合DBへ登録 |
| 受け手向け候補検索 | 希望条件(作物・面積・地域・賃料上限)→AI検索→優先順位付き候補農地を表示 |
| 見学日程調整チャット | 候補農地選択→AIチャットが日程候補を提示→双方合意した見学日を確定 |
| 合意形成資料自動生成 | 選定農地ID→AIが賃借条件案・境界図・作付履歴を集約→PDF資料を出力 |
| 契約後モニタリング・アラート | 契約成立農地の衛星画像→AIが定期解析→放棄兆候検知時に自治体・受け手へ通知 |
| データ提供・分析レポート生成 | 匿名化した耕作・成約データ→AIが集計分析→金融機関/農機メーカー向けレポート出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
農地台帳 | 地番,所有者ID,面積,地目,水利権情報,傾斜度,アクセス道路有無,緯度経度 |
所有者 | 所有者ID,氏名,年齢,住所,電話番号,LINE_ID,意向ステータス |
受け手候補 | 受け手ID,氏名法人名,希望作物,希望面積,希望地域,賃料上限,連絡先 |
意向確認履歴 | 履歴ID,所有者ID,対話日時,対話チャネル,回答内容,構造化データ |
衛星画像解析結果 | 解析ID,地番,撮影日,荒廃度スコア,作付判定,変化検知フラグ |
マッチング候補 | マッチングID,農地ID,受け手ID,スコア,ステータス,提案日 |
契約 | 契約ID,農地ID,受け手ID,賃借条件,契約開始日,契約終了日,成約報酬額 |
モニタリングアラート | アラートID,契約ID,検知日,アラート種別,対応状況 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 自治体向け優先度マップ画面 |
| 2 | 所有者意向確認チャット画面 |
| 3 | 受け手向け農地検索画面 |
| 4 | マッチング候補一覧画面 |
| 5 | 現地見学日程調整画面 |
| 6 | 農業委員会向け資料出力画面 |
| 7 | モニタリングアラート管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(衛星画像・大量データ処理基盤として実績豊富) |
| 2 | さくらインターネット衛星画像API(国内データ調達提携先) |
| 3 | Python/TensorFlow(荒廃度判定AIモデル開発の標準) |
| 4 | LINE Messaging API(高齢所有者向け対話UI構築) |
| 5 | PostgreSQL+PostGIS(地理空間データ管理に最適) |
| 6 | Twilio(電話音声による意向確認自動発信基盤) |
| 7 | Auth0(自治体・JA向けセキュア認証基盤) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 自治体向け管理画面の月間稼働率99.5%以上（計画停止除く） |
| 性能 | 性能: 衛星画像解析バッチは1自治体あたり農地5,000区画を24時間以内に処理完了 |
| セキュリティ | セキュリティ: 所有者氏名・電話番号等の個人情報はAES-256で暗号化し、アクセスログを1年間保持 |
| 応答性能 | 応答性能: LINE・AI電話の意向確認は送信から平均5秒以内に応答 |
| 運用 | 運用: 障害発生時は4時間以内に復旧し、月次で障害報告書を自治体へ提出 |
| データ保全 | データ保全: 農地台帳・成約データは日次バックアップし、RPO24時間以内で復旧可能とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力自治体から紙台帳・Excel台帳のデータを預かり、代表者自身が電話で所有者に意向確認をかけ、無料の衛星画像を目視で確認して荒廃度をメモし、AIなしで候補リストを手作業で作る | 電話代・現地訪問の交通費・データ入力の作業時間だけで、外部発注はしない水準 |
| ②最小システム | LINEチャットボットで所有者への意向確認を半自動化し、回答結果をスプレッドシートに集約、簡易な条件マッチング（面積・地域・賃料）だけをルールベースで動かして候補を絞り込む | チャットボット構築の外注費とAPI利用料が中心で、数か月分の外注費相当 |
| ③本開発 | 衛星画像解析AI・自然言語対話AI・マッチング最適化AIを組み込み、自治体向けダッシュボードと合意形成資料の自動出力機能を実装し、複数自治体での本番運用に耐える構成にする | AIエンジニア・衛星画像APIライセンス費用を含む本格開発費で、外注と内製を組み合わせた複数か月分の開発費水準 |
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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 |
|---|---|---|
| 市町村農業委員会の事務局長または農地利用最適化推進委員 | 農地台帳・農地バンク案件を直接扱う実務窓口で、現場課題の一次情報を持つ | 総務省・農水省の農業委員会名簿から自治体農政課経由でアポイントを依頼する |
| 都道府県農地中間管理機構（農地バンク）の事業担当職員 | 貸し手・借り手データと成約プロセスの実権限を持ちマッチング連携の可否を判断できる | 県農林水産部の農地中間管理事業担当課に電話で事業説明の面談を申し込む |
| 市町村役場の農政課・農業振興課の課長級職員 | SaaS契約の予算執行権限とパイロット導入の意思決定に関与するため | 農業委員会からの紹介、または自治体DX関連の展示会・説明会で接触する |
| JA（農業協同組合）営農経済部の担当者 | 受け手農家との接点が多く、意向確認・マッチング候補の紹介元になり得る | JA全中または県JA中央会を通じて地域JAの営農担当窓口を紹介してもらう |
| 県農業会議の農地部門担当職員 | 県内農業委員会のネットワークを持ち複数自治体への横展開の起点になる | 全国農業会議所の県組織一覧から直接連絡し事業概要を説明する面談を設定する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 農業委員会・農地バンク経由の直接紹介 | 知人や前職の伝手で農業委員会事務局の担当者に会い、「農地台帳の意向確認と衛星画像での荒廃度判定を無料で試してみませんか」と持ちかける |
| 県農業会議・JA全中の勉強会・研修会 | 農業委員会職員向けの研修会に参加し、「意向確認の電話・訪問の負担を減らす実証にご協力いただけないか」と実務課題を起点に声をかける |
| 農業DX・地方創生関連の展示会出展 | 自治体職員が集まる展示会に小さく出展し、「現場の紙台帳をそのままお持ちいただければ、その場でデジタル化のイメージをお見せします」と体験を提供する |
| 地方銀行の農業担当部署からの紹介 | 農地担保評価に関心のある地方銀行の担当者に「農地データを蓄積するプラットフォームを一緒に育てませんか」と協業を打診し、取引先自治体を紹介してもらう |
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） | 法人設立から間もない創業者（代表者本人の保証で借りられる制度が中心） | システム開発や自治体営業の先行費用を自己資金だけで賄うのは難しいため、融資額は500万円で運転資金を確保し、着金までの数か月は自己資金でつなぐ設計にする |
| 農林水産省 農業支援サービス事業体育成promotion事業（農業支援サービス事業体育成促進事業） | AI・ドローン・衛星画像等を活用した農業支援サービスを提供する事業者 | 衛星画像解析やAIマッチングという事業内容が制度の対象範囲と重なるため、実証や機能拡張のタイミングで公募要領を確認する価値がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会・商工会議所の管轄地域にある小規模事業者 | 自治体向けの提案資料作成やデモ実施、展示会出展など販路開拓の費用に使える枠があり、創業初期の営業活動費の一部をカバーできる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入して業務効率化を図る中小企業・小規模事業者 | 自社が開発するSaaSそのものは対象外でも、自社の会計・営業管理ツール導入や、導入先自治体側のIT化促進の説明材料として制度を把握しておく価値がある |
| 自治体の創業助成事業（例: 東京都創業助成事業） | 都内・当該自治体内で創業予定または創業から間もない事業者 | 本社を置く自治体によって独自の創業助成があり、公庫融資と併用できる場合があるため、法人設立前に管轄の産業振興課へ確認しておくと初期費用の負担を減らせる |
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。
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※ バッジは閲覧・登録などの実績にもとづく自動集計の相対表示です。