Who（誰が）
中山間地域を中心とした農業法人・個人農家と、就労継続支援A型・B型事業所の運営者、および両者を仲介するJA・自治体担当者が主な当事者となる
対象とする社会課題：農家の人手不足と福祉事業所の作業機会不足をマッチングできない構造課題
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。
中山間地域では農業の担い手が減り続ける一方、就労継続支援事業所では作業機会が足りず待機している利用者がいる。両者をつなぐ発想自体は昔からあったが、どの作業を誰に任せられるかを判断する物差しがなく、善意や知人づての紹介に頼るしかなかった。作業の負荷や利用者の特性をAIで見える化し、初めて出会う農家と福祉事業所でも安心して任せ合える仕組みをつくることが、この事業の役割だと考えている。
※ 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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、アグリマッチAIの事業内容を読み込んだ状態で対話が始まります。事業計画書やピッチ資料、開発要件定義書などの素案をその場で一緒に作成できますので、気になるものから試してください。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ 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。
農家がスマホで畑の写真と作業内容（収穫・選別・除草・袋詰めなど）を入力すると、AIが作業工程を分解し、身体的負荷・所要時間・必要な判断力ごとにタグ付けする。
福祉事業所は利用者ごとの立ち作業可否や集中持続時間、手先の巧緻性といった特性を登録しておくと、AIが双方の条件を毎日照合してマッチング候補リストを提示する。作業開始後は現場のカメラやウェアラブルの稼働データを解析し、作業速度・休憩頻度・ミス率を可視化して農家と支援員にフィードバックする。チャットボットが日々の作業報告や体調変化を自然言語で受け取り、異変があれば支援員に自動通知する。これにより、農業知識のない福祉職員も、障がい特性を知らない農家も、経験や人脈に頼らず「誰にどの作業を任せれば安全で長続きするか」を判断できるようになる。
全国の中山間地域を中心に農業従事者は年々減少し、2023年時点で基幹的農業従事者は約116万人、うち65歳以上が7割を超える一方、就労継続支援A型・B型事業所の利用者は約34万人おり作業機会が不足している。
農家側は「どの作業を切り出せば障がい者に任せられるか」が分からず、福祉事業所側は「どの農家に何を提案すればよいか」が分からないため、双方の善意だけでは連携が進まない。実際に農水省調査でも農福連携に取り組む農業経営体は全体の数％にとどまり、多くは近隣の知人関係など属人的な紹介に依存している。作業内容の難易度・時間帯・体力負荷が利用者の特性と合わないと定着せず、離職や事故のリスクも生じるため、マッチングの精度と継続支援が課題となっている。福祉事業所の職員は農業知識が乏しく、農家は障がい特性への理解が乏しいため、双方の情報の非対称性が連携の障壁になっている。
画像解析AIが農作業の写真・動画から作業工程を自動分解し、負荷レベル（軽度/中度/高度）を推定する。
最適化エンジンが農家の作業ニーズと福祉事業所の利用者特性データを組み合わせ、複数条件（移動距離、作業時間帯、体力要件）を満たす組み合わせを毎日再計算する。自然言語対話AIが利用者・支援員・農家からの日報や相談をチャット形式で受け付け、離脱リスクや事故リスクの兆候をテキスト分析で検知しアラートを出す。稼働データ（作業時間・休憩・ミス件数）を機械学習で継続分析し、定着率が高い組み合わせパターンを学習してマッチング精度を月次で改善する。
農家がスマホで畑の写真と作業内容（収穫・選別・除草・袋詰めなど）を入力すると、AIが作業を「工程分解」し、身体的負荷・所要時間・必要な判断力ごとにタグ付けする。
福祉事業所は利用者ごとの作業適性（立ち作業可否、集中持続時間、手先の巧緻性など）を事前登録し、AIが両者の条件を最適化アルゴリズムでマッチングして候補リストを提示する。マッチング後は、現場に設置したカメラやウェアラブルの稼働データをAIが解析し、作業速度・休憩頻度・ミス率を可視化して、農家と福祉事業所の双方にフィードバックする。さらにチャットボットが日々の作業報告や体調変化を利用者・支援員から自然言語で受け取り、異変があれば支援員に自動通知する。これにより「誰にどの作業を任せれば安全かつ効率的か」という判断を、経験や人脈に頼らず初めての農家でも行えるようになる。
| 収穫期の臨時人材派遣・求人広告費（シルバー人材センター日当8,000円×10名×30日） | 年間約240万円 |
| 人手不足による収穫ロス・出荷遅延損失 | 年間約50万円〜100万円 |
| 福祉事業所の工賃確保不足による行政加算未取得（機能訓練加算等の逸失） | 年間約30万円〜60万円 |
| 属人的マッチング失敗による早期離職・再募集の人件費・調整工数 | 1件あたり約5万円（年間3〜5件発生想定） |
| 農家向け月額プラン（従業員5〜10名規模） | 月額3万円（年間36万円） |
| マッチング成約料（3ヶ月継続成立時、年間4件想定） | 1件3万円×4件＝年間12万円 |
| 福祉事業所向け定着率分析・加算取得支援オプション | 月額1万円（年間12万円） |
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……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
時間軸別に、各チャネルの具体施策と、それをAIでどうプロンプティングして実現するかをセットで。
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。
この事業に必要なアプリを作るための仕様です。下のボタンでWordに書き出せば、そのまま開発会社への相談・見積の依頼に使えます。
※ このボタンは、このページに載っている内容をそのままWordファイルに書き出します（AIは使いません。すぐ保存できます）。 ページの上のほうにある「ほしい資料を、その場でAIがつくります」の要件定義書のボタンは、AIチャットがあなたのご要望を聞きながら、そのつど書き起こすものです。 すでにある内容をそのまま渡したいときはこちら、作りたい範囲や条件を相談しながら仕上げたいときはAIチャットをお使いください。
中山間地域を中心に基幹的農業従事者は約116万人まで減少し、うち7割が65歳以上と高齢化が進む一方、就労継続支援A型・B型事業所には約34万人の利用者がいながら作業機会が不足している。
農家は「どの作業なら障がい者に任せられるか」が分からず、福祉事業所は「どの農家に何を提案すればよいか」が分からないため、連携は近隣の知人関係など属人的な紹介に依存している。作業内容の難易度・時間帯・体力負荷が利用者の特性と合わないと定着せず離職や事故につながるため、精度の高いマッチングと継続的なモニタリングの仕組みが必要である。農水省調査でも農福連携に取り組む経営体は全体の数％にとどまり、善意だけでは連携が進まない構造的な課題がある。
MVP開発は工程分解ロジックやマッチングアルゴリズムの精度検証を伴い、実証データを見ながら仕様変更が頻発するため準委任契約が適している。
特にAIの負荷タグ付けロジックは実証フェーズ（0-6ヶ月）で農家20件・福祉事業所10件のデータを基に調整が必要になるため、固定要件での請負契約は手戻りリスクが高い。一方、ダッシュボードや通知機能など仕様が固まった部分は、精度改善フェーズ以降に請負契約へ切り替えて費用を固定化することを想定する。発注時は、稼働データの著作権・利用権の帰属と、障がい特性データの取扱いに関する秘密保持・再委託制限を契約書に明記する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 農業法人・個人経営体の経営者および作業管理担当者 |
| セカンダリ | 就労継続支援A型・B型事業所の職員・支援員、および作業に従事する利用者本人 |
| 管理 | 自社のカスタマーサクセス担当（現場サポート）およびシステム運用担当（データ管理・保守） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 作業内容登録・写真アップロード機能 | 農家がスマホで畑の写真と作業内容（収穫・除草等）を入力→サーバーに保存→登録完了通知を表示 |
| AI作業工程分解機能 | 作業写真・動画→画像解析AIが工程単位に自動分解→工程リストと所要時間目安を出力 |
| AI作業負荷レベル推定機能 | 分解された工程データ→AIが体力負荷・判断力要件を解析→軽度/中度/高度のタグを付与 |
| 利用者適性登録機能 | 福祉事業所職員が利用者の立ち作業可否・集中持続時間等を入力→データベースに保存→適性プロフィール生成 |
| AIマッチング最適化・候補提示機能 | 農家の作業条件と利用者適性データ→最適化アルゴリズムが移動距離等を計算→候補リストを日次表示 |
| 稼働データ収集・可視化機能 | 現場カメラ・ウェアラブルの作業速度/休憩/ミス率データ→AIが集計→ダッシュボードにグラフ表示 |
| 自然言語対話AI日報受付機能 | 利用者・支援員がチャットで日報や体調を入力→AIがテキスト解析→内容を記録し支援員画面に反映 |
| AI異変検知・自動アラート通知機能 | 日報テキストと稼働データ→AIが離脱・事故リスクの兆候を検知→支援員に自動通知を送信 |
| マッチング精度学習・自動改善機能 | 過去の定着率・稼働実績データ→機械学習が高定着パターンを学習→月次でマッチングモデルを更新 |
| 成約管理・成果報酬計算機能 | マッチング成立から3ヶ月継続の実績データ→システムが成約料3万円を自動算出→請求書を発行 |
| 定着率分析レポート・加算取得支援機能 | 福祉事業所の利用者別定着データ→AIが集計分析→行政加算申請用レポートをPDF出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
farmers（農家） | farmer_id, name, address, farm_type, employee_count, contact |
facilities（福祉事業所） | facility_id, name, service_type, address, contact, staff_count |
facility_users（利用者） | user_id, facility_id, disability_type, physical_level, focus_duration |
work_tasks（作業） | task_id, farmer_id, crop, task_type, load_level, duration, photo_url |
user_aptitudes（利用者適性） | aptitude_id, user_id, standing_ok, dexterity_level, max_hours |
matches（マッチング） | match_id, task_id, user_id, status, start_date, contract_amount |
activity_logs（稼働ログ） | log_id, match_id, work_speed, break_count, miss_count, log_date |
alerts（アラート） | alert_id, match_id, alert_type, detected_text, severity, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 農家ダッシュボード |
| 2 | 作業投稿画面 |
| 3 | 福祉事業所ダッシュボード |
| 4 | 利用者適性登録画面 |
| 5 | マッチング候補一覧画面 |
| 6 | 稼働データ可視化画面 |
| 7 | 日報・チャット入力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（インフラ拡張性・従量課金） |
| 2 | Python+PyTorch（作業画像の負荷分類モデル開発） |
| 3 | PostgreSQL（農家・利用者・マッチングデータ管理） |
| 4 | React+TypeScript（SaaS管理画面の開発効率） |
| 5 | OpenAI API（日報チャットボットの自然言語処理） |
| 6 | AWS Rekognition（作業動画からの動作認識補助） |
| 7 | Auth0（農家・事業所・支援員の権限管理） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目標とし、月間計画停止を除くダウンタイムは2時間以内に抑える想定 | 可用性99.5%以上を目標とし、月間計画停止を除くダウンタイムは2時間以内に抑える想定 |
| AIマッチング再計算は毎日深夜2時のバッチ処理で全登録データを対象に実行し、5分以内に完了させる想定 | AIマッチング再計算は毎日深夜2時のバッチ処理で全登録データを対象に実行し、5分以内に完了させる想定 |
| 障がい特性データはAES-256相当で暗号化保存し、アクセスログを最低1年間保持する想定 | 障がい特性データはAES-256相当で暗号化保存し、アクセスログを最低1年間保持する想定 |
| 同時アクセス500事業者規模を想定し、画面応答時間は平常時3秒以内を目安とする | 同時アクセス500事業者規模を想定し、画面応答時間は平常時3秒以内を目安とする |
| 個人情報は匿名化処理を施した上で分析に用い、福祉事業所内の同意取得をシステム上の必須フローとする | 個人情報は匿名化処理を施した上で分析に用い、福祉事業所内の同意取得をシステム上の必須フローとする |
| データベースは日次バックアップを行い、障害発生時の復旧目標時間（RTO）は24時間以内を目安とする | データベースは日次バックアップを行い、障害発生時の復旧目標時間（RTO）は24時間以内を目安とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 農家から作業内容の写真をLINEやメールで受け取り、代表者が手作業で工程分解・タグ付けし、福祉事業所の利用者リストと見比べて候補を紙とスプレッドシートでマッチングする。実際に作業委託が成立するかを確認する。 | 交通費と通信費程度で、外部発注はしない水準感 |
| ②最小システム | ノーコード・ローコードツールでフォーム入力とスプレッドシート連携を作り、農家の作業入力と福祉事業所の利用者特性登録を半自動化する。簡易チャットボットで日報を受け取る仕組みを試す。 | AI利用料とノーコードツールの月額料金程度、外注は短期のスポット発注のみ |
| ③本開発 | 画像解析AIによる工程自動分解、最適化エンジンによる日次マッチング、稼働データ解析とアラート機能を本格実装し、複数地域での同時運用に耐える基盤を構築する。 | 外注開発費として数か月分の開発工数がかかる水準感 |
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……
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 |
|---|---|---|
| 地域JAの営農経済部・農福連携担当者 | 農家の作業切り出しニーズと現場の実態を具体的に把握するため | JA全中の農福連携窓口経由、または管内JA営農指導員に直接連絡 |
| 就労継続支援A型・B型事業所のサービス管理責任者 | 利用者特性データの登録方法や現場での受け入れ課題を確認するため | 地域の障害福祉サービス事業者連絡会の定例会に参加し紹介を受ける |
| 市町村農政課の農福連携推進担当職員 | 自治体の推進事業予算と連携方針、委託契約の可能性を把握するため | 自治体代表電話から農政課を指定し担当者アポイントを依頼する |
| 都道府県農業普及指導センターの普及指導員 | 中山間地域の農業経営体の実態と作業切り出しの実現可能性を確認 | 都道府県農林事務所を通じ管轄の普及指導センターへ紹介を依頼 |
| 農福連携優良事例表彰を受けた農業法人の代表者 | 現場での定着阻害要因や成功要因を一次情報として得るため | 農水省の農福連携優良事例表彰リストから代表電話で直接問合せ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| JA（農業協同組合）の営農指導員経由 | 『人手不足で悩んでいる農家さんに、福祉事業所とのマッチングを無料で試していただきたい』と伝え、営農指導員から候補農家を紹介してもらう。 |
| 市町村農政課・福祉課への同時訪問 | 『農福連携を進めたいが農家と福祉事業所のマッチングで困っている事例があれば紹介してほしい』と両課に依頼し、既存の農福連携台帳がある地域を優先する。 |
| 障害福祉サービス事業者連絡会の定例会 | 連絡会の会合に参加させてもらい、『利用者の作業機会を増やしたい事業所があればモニター利用者として無償で試してほしい』と直接説明する。 |
| 農業普及指導センターの技術指導員 | 『作業の切り出しに困っている農家がいれば、写真を送るだけで工程分解できる仕組みを試してもらいたい』と伝え、巡回訪問時に紹介を依頼する。 |
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 新創業融資制度 | 創業したばかりの法人・個人事業主 | 自己資金100万円に加えて運転資金を借り入れる想定で、融資額は500万円で計画しています。着金までのタイムラグを見込んで初期の開発・実証費に充てる候補になります。 |
| IT導入補助金 | ITツールを導入して業務効率化・生産性向上を図る中小企業・小規模事業者 | 農家・福祉事業所向けのマッチング機能やダッシュボードをITツールとして位置づけられれば、導入費の一部を補助対象にできる可能性があります。 |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的な製品・サービス開発、生産プロセス改善に取り組む中小企業 | 画像解析AIによる工程分解や最適化エンジンの開発は、既存業務の生産性を革新する取組として申請要件に合致する可能性があります。 |
| 農山漁村振興交付金（農福連携対策） | 農福連携の取組を推進する事業者・団体 | 農水省が農福連携の拡大を目的に用意している交付金で、実証フェーズでの現場立ち上げ費用や普及活動費の一部をカバーできる可能性があります。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 販路開拓や業務効率化に取り組む小規模事業者 | JA・自治体・福祉事業者連絡会への営業活動や、チラシ・説明会などの販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性があります。 |
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。
農業と福祉の両分野に取り組む仲間がコミュニティにいます。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。