Who（誰が）
AI土壌ドクター運営会社が、個人農家・農業法人・JA営農指導部門を対象に事業を展開し、将来的に農機メーカーや肥料メーカー、農業ITベンダーが買収を検討する
対象とする社会課題：土壌診断の属人化・高コスト化により最適施肥が実現できず、収量低下と資材コスト増を招いている
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。
日本の農地のほとんどで土壌診断は行われず、経験と勘だけで施肥が続いている。分析を頼めば費用も時間もかかり、JAの指導員は担当戸数が多すぎて手が回らない。過剰な施肥はコストを押し上げ、不足はそのまま収量の目減りになる。土のデータを誰でも読める形に変え、次の一手をすぐ示せる仕組みが、日々の畑仕事に必要だと考えた。
※ 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880万円の申請資料も、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土壌ドクターは、耕作面積1〜3haの中山間地域の農家がスマホで圃場を撮影し、専用キットで採取した土を提携ラボに郵送するか市販のEC・pH計測器をBluetooth接続してデータを送るだけで、5,000〜1万円かかっていた土壌診断と1〜2週間の待ち時間を短縮し、AIが窒素・リン酸・カリウムの含有量や気象データ・過去収量から圃場ごとの最適施肥設計(肥料の種類・投入量・時期)を自動生成するサービスです。
農家はアプリのチャット機能で『なぜこの量なのか』と質問すれば平易な言葉で回答が返り、施肥計画を印刷して畑に持ち出せます。JA営農指導員は管理画面で担当地域全体の診断状況や異常値アラートを一覧確認でき、1人あたり数百戸を抱える指導業務の負荷を減らします。
日本の農地面積は約430万haあるが、土壌診断を毎年実施している農家は全体の1割未満と推計され、多くは経験と勘に頼った施肥を続けている。
土壌診断は民間分析機関に依頼すると1検体あたり5,000〜1万円かかり、結果が出るまで1〜2週間を要するため、繁忙期の農家は敬遠しがちである。また診断結果を読み解き施肥設計に落とし込むには専門知識が必要で、地域のJA営農指導員は高齢化・人員不足により1人あたり数百戸を担当する状況にあり、きめ細かい指導が困難になっている。結果として過剰施肥による肥料コスト増(肥料費は経営費の15〜20%を占める)や、逆に施肥不足による収量ロス(推定5〜10%)が全国で発生している。特に中山間地域の小規模農家(耕作面積1〜3ha)は診断コストと指導不足の両方で不利な立場に置かれている。
土壌分析データの数値からpH・養分バランスの異常を検知する回帰・分類モデルが1次診断を行い、作物別の目標収量に対する必要養分量を最適化アルゴリズム(線形計画法+機械学習の組み合わせ)で算出し施肥設計案を自動生成する。
気象予測データと連携した時系列予測モデルが降雨・気温を踏まえた施肥タイミングの最適化を行い、追肥要否をプッシュ通知する。自然言語対話AI(LLMベースのチャットボット)が農家からの質問に応答し、専門用語を平易な言葉に変換して説明する役割を担う。圃場写真から作物の生育状況や葉色を画像解析AIが評価し、施肥設計の妥当性を収量結果でフィードバック学習させることでモデル精度を継続的に改善する。
農家はスマートフォン専用アプリで圃場を撮影し、簡易土壌サンプル(専用キットで採取した土)を提携ラボへ郵送するか、市販の簡易土壌センサー(EC・pH計測器)をBluetoothでアプリに接続してデータを送信する。
AIはラボの分析結果(pH、EC、窒素・リン酸・カリウム含有量、有機物含量など)と、気象データ・過去の収量データ・作物種別・地域の土壌台帳データを統合解析し、圃場ごとの最適施肥設計(肥料の種類・投入量・時期)を自動生成する。生成された施肥計画は、アプリ上でチャット形式のAI対話機能を通じて「なぜこの施肥量なのか」「代替肥料は使えるか」といった質問に自然言語で回答する仕組みを備える。農家は施肥計画をそのまま印刷またはスマホ表示で農作業に持ち出し、実施後の収量結果を入力することで翌年以降の精度がさらに向上する。JA営農指導員向けには管理画面を提供し、担当地域全体の診断状況・施肥設計・異常値アラートを一覧管理できるようにする。
| 民間分析機関への土壌診断委託費(1検体あたり5,000〜10,000円、年1〜2検体依頼の想定) | 年間5,000〜20,000円 |
| 過剰施肥による肥料コスト増分(経営費の15〜20%のうち最適化で削減可能な分) | 3ha経営で年間換算3〜6万円の想定 |
| 施肥不足による収量ロス(推定5〜10%) | 3ha水稲経営で年間換算5〜15万円相当の損失想定 |
| JA指導員による個別対応の待ち時間コスト(担当320戸のため即時対応が困難) | 定量化困難、対応までの遅延として数日〜数週間の想定 |
| 個人農家向けサブスクリプション(標準プラン) | 月額1,980円(年額23,760円) |
| 法人・JA向けSaaS(圃場管理従量課金、60圃場想定) | 月額18,000円(1圃場300円×60圃場、年額216,000円) |
| 土壌分析キット3個+分析代行手数料3検体分 | 初年度6,000円+2,400円=8,400円 |
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上記の施策をもとに、広告物の作成業者（マーケ会社）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。
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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日本の農地約430万haのうち土壌診断を毎年実施する農家は1割未満で、多くが経験と勘に頼った施肥を続けている。
診断を民間ラボに依頼すると1検体5,000〜1万円かかり結果が出るまで1〜2週間を要するため、繁忙期の農家は敬遠しがちである。JA営農指導員は高齢化・人員不足で1人あたり数百戸を担当し、きめ細かい指導が困難になっている。結果として肥料費(経営費の15〜20%)の過剰投入や、施肥不足による5〜10%の収量ロスが全国で発生しており、特に小規模農家がその不利益を強く受けている。
MVPのAIモデル(施肥設計アルゴリズム・対話チャットボット)は要件が固まりきらず精度改善を繰り返す前提のため準委任契約が向く。
一方、圃場撮影・センサー連携・印刷機能などの画面仕様が明確な部分は請負でスコープを切り、フェーズごとに契約形態を分ける進め方を推奨する。発注時は収量フィードバックによる継続学習の責任範囲(初期精度保証は誤差率10%以内を2年目目標とする旨)を契約書に明記し、JA・肥料メーカーとのデータ提供に関する匿名加工・同意取得の実装義務も仕様書に落とし込むこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 個人農家(耕作面積1ha以上、特に1〜3haの中山間地域小規模農家) |
| セカンダリ | 農業法人の圃場管理担当者 |
| 管理 | JA・自治体の営農指導員、および提携土壌分析ラボの担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 圃場撮影・登録機能 | 圃場写真とGPS位置情報を入力→圃場マスタへ登録処理→圃場一覧画面に表示 |
| 土壌分析キット注文・郵送手配機能 | 農家のキット注文情報を入力→提携ラボへの発送手配を処理→配送状況を出力表示 |
| 簡易センサーBluetooth連携機能 | センサーのpH・EC測定値をBluetooth受信→データ検証・保存を処理→測定履歴をグラフ出力 |
| 土壌1次診断・異常検知機能 | ラボ分析値(pH・EC・NPK等)を入力→回帰分類モデルで異常判定→異常項目アラートを出力 |
| 施肥設計自動生成機能 | 土壌データ・気象・収量履歴を入力→線形計画法とMLで最適化演算→肥料種類・量・時期の計画を出力 |
| 追肥タイミング予測・通知機能 | 気象予報と生育データを入力→時系列予測モデルで追肥要否を判定→プッシュ通知を出力 |
| AI対話チャットボット機能 | 農家の質問文を入力→LLMが施肥根拠を解析し平易な言葉に変換→チャット形式で回答出力 |
| 圃場画像による生育状況解析機能 | 圃場の生育写真を入力→画像解析AIが葉色・生育状況を判定→施肥設計の妥当性評価を出力 |
| 収量フィードバック学習機能 | 収量実績値を入力→AIモデルの再学習処理を実行→翌年の施肥設計精度を更新反映 |
| JA営農指導員向け管理画面機能 | 担当地域の診断・施肥データを入力→指導員向けに集計処理→異常アラート付き一覧を出力 |
| 肥料メーカー向けデータ提供機能 | 施肥・収量データを入力→匿名加工と地域トレンド集計を処理→メーカー向けレポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | user_id, name, farm_area_ha, region_code, contract_plan, created_at |
fields | field_id, user_id, field_name, area_ha, crop_type, location_lat, location_lng |
soil_samples | sample_id, field_id, collected_at, ph, ec, nitrogen, phosphorus, potassium, organic_matter, lab_id |
fertilization_plans | plan_id, field_id, crop_type, target_yield, fertilizer_type, amount_kg, timing_date, status |
yield_results | result_id, field_id, harvest_date, actual_yield, plan_id, feedback_note |
weather_data | weather_id, region_code, date, rainfall_mm, temp_avg, temp_max, temp_min |
chat_logs | chat_id, user_id, question_text, answer_text, created_at, plan_id |
organizations | org_id, org_name, org_type, contract_type, field_count, contract_amount |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 圃場一覧・登録画面 |
| 2 | 土壌サンプル入力画面 |
| 3 | 施肥設計提案画面 |
| 4 | AIチャット相談画面 |
| 5 | 収量結果入力画面 |
| 6 | JA管理者ダッシュボード |
| 7 | 契約プラン・請求画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(EC2/RDS/S3) - スケーラブルで農業IoT連携実績多い |
| 2 | Python/scikit-learn - 施肥最適化モデルの実装に適する |
| 3 | LightGBM - 収量予測の回帰精度とスピードのバランス良好 |
| 4 | OpenAI API(GPT系) - 農家向け自然言語対話の実装に高速対応 |
| 5 | React Native - iOS/Android両対応で開発工数削減 |
| 6 | PostgreSQL+PostGIS - 圃場位置情報の空間クエリに対応 |
| 7 | Bluetooth Low Energy SDK - 簡易土壌センサーとの連携に必須 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 年間稼働率99.5%以上を目標とし、施肥繁忙期(春・秋)の障害は4時間以内に復旧する運用体制とする |
| 性能 | 性能: 施肥設計自動生成のレスポンスタイムは平均5秒以内、同時アクセス1万ユーザーまで処理可能な構成とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 圃場位置情報・個人情報はTLS1.2以上で通信暗号化し、第三者提供データは匿名加工を必須とする |
| データ保存 | データ保存: 土壌・収量・気象データは日次バックアップを実施し、作付計画参照のため7年間保存する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 契約農家3万件・法人50団体規模のデータ増加に対応しDB水平スケールが可能な構成とする |
| 運用 | 運用: AIモデルの予測精度を月次でモニタリングし、収量予測誤差率が10%を超えた場合は再学習を実施する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携ラボの分析結果をスプレッドシートに手入力し、農学バックグラウンドの担当者が施肥設計案を手作業で作成して数戸の農家に提示、反応と実際の施肥行動を確認する | 分析キット代とラボへの支払い、担当者の移動費程度 |
| ②最小システム | 土壌データの入力フォームと簡易な計算ロジック（線形計画法ベースの試作版）を持つ簡易アプリを外部委託または内製で構築し、フェーズ1の提携JA・農家での実証に使う | 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 | 画像解析AI・自然言語対話AI・気象連携の時系列予測モデルを組み込み、JA向け管理画面や肥料メーカー向けデータ提供機能を備えた本番システムを構築する | AIエンジニア・ドメインエキスパートの人件費と外部AI利用料が主体で、初期投資規模に近い水準 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
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……
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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……
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 |
|---|---|---|
| JA全農または地域JAの営農経済連担当者 | 圃場データ収集チャネルと指導員経由の農家導入ルートを確保するため | 農林水産省・JA全中の農業DX関連イベントや自治体主催の農業IT説明会で接点を作る |
| 都道府県農業試験場の土壌肥料担当研究員 | 地域土壌台帳データとAIモデルの精度検証における技術協力を得るため | 各県農業試験研究機関のウェブサイトから研究部門に直接問い合わせる |
| 民間土壌分析ラボの営業責任者(提携候補3〜5社) | 分析キット提携・検体分析代行の契約条件とデータ連携方法を詰めるため | 日本土壌協会や分析機関の業界団体名簿から候補企業を洗い出し個別訪問する |
| 中山間地域の実証協力農家(耕作面積1〜3ha、10戸程度) | β版導入時の実データ収集とUI・UXの現場フィードバックを得るため | 提携予定JAの営農指導員に紹介を依頼し座談会形式で募集する |
| 簡易土壌センサーメーカーの事業開発担当 | Bluetooth連携の技術仕様調整とセンサー同梱販売の提携条件を協議するため | 農業資材展示会(農業Week等)のブースで名刺交換し個別商談を設定する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| JA営農指導員経由の紹介 | 「診断・施肥設計の負担を減らすAIツールを試してほしい」と伝え、担当地域の農家数戸への紹介をお願いする |
| 農業資材店・農協の直売所での声かけ | 店頭にチラシを置き、「肥料代を見直したい方に」と店員から一言添えてもらう形で来店客に案内する |
| 農業系SNS・オンラインコミュニティ | 実際の圃場データを使った施肥設計の事例を投稿し、「一緒に試してくれる方を探している」と募集する |
| 都道府県農業試験場・自治体の実証事業への同席 | 実証事業の説明会に参加し、「圃場でお試し診断をさせてほしい」と個別に依頼して協力農家を探す |
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） | 創業前・創業後まもない法人・個人事業主 | 自己資金100万円に加えて運転資金の融資（合計880万円の想定）を受けられ、AIモデル構築費や提携ラボ費用など先行投資に充てられる候補になる |
| IT導入補助金 | SaaS・ITツールを導入・提供する中小企業・小規模事業者 | アプリ開発費や法人向けSaaS基盤の構築費の一部を補助対象にできる可能性があり、初期のシステム投資の負担軽減に候補となる |
| ものづくり補助金（革新的サービス開発・試作品開発等及び生産プロセスの改善支援枠） | 新サービス・新製品の試作開発を行う中小企業 | AIによる施肥設計アルゴリズムや画像解析モデルの試作・開発費が対象となる余地があり、フェーズ1〜2の実証実験費用の一部に候補となる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の少ない事業者） | 創業初期の代表1名体制の時期に、チラシ・展示会出展・ECサイト連携など販路開拓の費用の一部を補助対象にできる候補となる |
| 農林水産省 スマート農業技術の開発・実証プロジェクト | 農業データ利活用・スマート農業技術の実証を行う事業者 | JA・農業試験場との実証実験（フェーズ1の提携JAでのβ版導入）を進める際、実証費用や連携体制構築の支援対象となる候補となる |
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。
農業・食料領域の創業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。
※ バッジは閲覧・登録データにもとづく自動集計の相対表示です。