Who（誰が）
施設園芸農家（平均年齢67歳、経営面積30〜50a規模）、JA・自治体の営農指導部門、ヒートポンプ等の設備メーカー・施工業者が主な利用者・顧客である。
対象とする社会課題：施設園芸農家が燃料費高騰下で省エネ改修の投資判断ができず経営が圧迫されている
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。
施設園芸農家は経営費の2〜3割を燃料費に奪われながら、省エネ改修の投資判断を自力ではできない。設備メーカーの提案は自社製品ありきで、農協や普及指導員も個別ハウスの精緻な試算までは手が回らない。この意思決定の空白地帯を、燃料使用実績と気象データに基づくAI診断で埋め、農家が自分の言葉で「うちのハウスならこうだ」と語れるようにする。
※ 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650万円の申請資料も、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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施設園芸農家がスマホやWebフォームでハウスの立地・面積・被覆資材・加温設備の型式・過去2年分の燃料使用量（検針票の写真アップロード可）を入力すると、AIが気象庁の日射量・外気温データと照合してエネルギー収支を試算します。
ヒートポンプや内張カーテンなど設備の組み合わせごとに投資額・補助金適用後負担額・年間削減額・回収年数を算出し、チャット画面で「ヒートポンプ導入なら年間42万円削減、回収4.8年」のように対話しながら条件を変えて再計算できます。最終的にPDF診断レポートを発行し、提携金融機関や施工業者3社への見積もり相談にそのままつなげられる、平均年齢67歳の農家でも一人で投資判断まで到達できる仕組みです。
施設園芸（ハウス栽培）は加温に重油やA重油を大量消費し、農林水産省統計では施設園芸経営の燃料費は経営費の20〜30%を占め、直近5年で原油価格は1.5倍以上に高騰した。
ヒートポンプや多層カーテン、環境制御機の導入で燃料費を3〜5割削減できる技術は存在するが、初期投資が数百万円規模になるため、平均年齢67歳・経営面積30〜50aの中小規模農家は投資回収年数やリスクを自力で試算できない。設備メーカーの営業提案は自社製品ありきで中立的な比較ができず、農協や普及指導員も個別ハウスの気象・作物・燃料使用実績を踏まえた精緻なシミュレーションまでは対応しきれていない。結果として「補助金があるから」という曖昧な理由で導入して失敗するか、逆に必要な改修を先送りして赤字を続ける農家が多い。この意思決定の空白地帯が、省エネ投資の普及を遅らせている根本原因である。
予測モデルは気象データ・燃料使用実績・ハウス仕様を入力とした回帰モデル/勾配ブースティング木で、設備導入後のエネルギー削減量を作物種別・地域別に予測する。
最適化エンジンは投資額・補助金条件・回収年数の制約下で複数の設備組み合わせをナップサック問題として解き、費用対効果が高い上位3案を自動抽出する。自然言語対話AI(LLM)は診断結果を農家にわかりやすい言葉で説明し、質問（例:「補助金を使わない場合は？」）にリアルタイムで再シミュレーションして回答する。画像解析AIは投稿されたハウス写真から被覆資材の劣化状況や隙間の有無を判定し、断熱性能の推定精度を補強する。
農家はスマホアプリまたはWebフォームから、ハウスの立地・面積・被覆資材・加温設備の型式・過去2年分の燃料使用量（写真や検針票のアップロードでも可）を入力する。
AIは気象庁の日射量・外気温データと燃料使用実績を照合して現状のエネルギー収支モデルを構築し、候補となる省エネ設備（ヒートポンプ、内張カーテン、循環扇、環境制御盤など）の組み合わせごとに、投資額・補助金適用後の実質負担額・年間削減燃料コスト・回収年数をシミュレーションする。結果はチャット形式のAI対話インターフェースで提示され、「あなたのハウスならヒートポンプ導入で年間42万円削減、実質回収4.8年」のように会話しながら条件を変えて再計算できる。最終的にAIが生成した診断レポート（PDF）を持って、提携金融機関や施工業者に相談でき、必要な場合はオンラインで施工業者3社の見積もり比較にも接続する。年1回、実際の燃料使用実績を再入力してもらいAIが予測精度を検証・再学習する仕組みで、次年度提案の精度を継続的に高める。
| 重油・A重油の過剰な燃料費支出(全国平均経営体あたり) | 年間約280万円 |
| 投資判断ミスによる設備の減価償却負けリスク(見込み違いのヒートポンプ導入) | 1件あたり数百万円(200〜400万円規模) |
| JA営農指導員の個別試算・巡回対応にかかる人件費相当 | 指導員1人あたり年間約100万円相当の工数 |
| 施工業者の非効率な訪問営業コスト(成立しない商談への時間投下) | 1業者あたり年間約50〜80万円相当 |
| 農家向け詳細診断レポート(単発) | 5,000〜15,000円/件 |
| 農協・自治体向けSaaSライセンス(管内1000戸規模) | 年間150〜300万円 |
| 施工業者送客手数料(成約時のみ発生) | 工事費の3〜5%(平均工事300万円で9〜15万円/件) |
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。
施設園芸経営は燃料費が経営費の20〜30%を占め、直近5年で原油価格は1.5倍以上に高騰しているが、数百万円規模の省エネ改修投資を判断できる材料が現場にない。
設備メーカーの提案は自社製品ありきで中立性がなく、農協・普及指導員も個別ハウスの燃料実績まで踏まえた精緻な試算には手が回っていない。結果として「補助金があるから」という曖昧な理由で導入して失敗するか、必要な改修を先送りして赤字を続ける農家が多く、この意思決定の空白が省エネ投資の普及を遅らせている。診断から施工業者マッチングまでを一気通貫で支援するシステムが必要とされている。
MVPの予測モデル・最適化エンジン・対話UIは要件が流動的で精度検証を重ねながら進める必要があるため準委任契約が向く。
一方、PDFレポート生成や見積もり接続などの定型的な画面機能は仕様確定後に請負での切り出しも可能。発注時は予測誤差（初年度±20%以内）の目標値を成果指標として契約に明記し、気象データ・燃料実績という学習データの継続提供義務を農家・農協側の協力事項として合意しておくことが重要。モデル精度は開発会社の努力だけで保証できないため、精度未達時の追加対応範囲（再学習作業の扱い）を事前に取り決めておく。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 施設園芸農家（個人・法人、平均年齢67歳、経営面積30〜50a） |
| セカンダリ | 農協・自治体の営農指導員、省エネ設備メーカー・施工業者 |
| 管理 | 事業運営会社の農業データサイエンティスト・営業担当（KPIモニタリング、モデル再学習の管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| ハウス基本情報登録機能 | 農家が立地・面積・被覆資材・加温設備型式を入力→プロファイルDB登録→診断用基礎データを出力 |
| 燃料使用実績アップロード機能 | 検針票写真や数値を入力→OCR解析で読み取り→月別燃料使用量データとして保存 |
| エネルギー収支モデル構築機能 | 気象庁日射量・気温データと燃料実績を照合→回帰/勾配ブースティング木で解析→現状エネルギー収支を出力 |
| 設備組み合わせ最適化シミュレーション機能 | 投資額・補助金条件・回収年数を入力→ナップサック問題として最適化計算→費用対効果上位3案を出力 |
| AI対話診断インターフェース | 農家の質問や条件変更を入力→LLMが再シミュレーション実行→結果をチャット形式で回答 |
| 被覆資材画像劣化判定機能 | ハウス被覆資材の写真を入力→画像解析AIが劣化・隙間を判定→断熱性能推定値を出力 |
| 診断レポートPDF生成機能 | シミュレーション結果を入力→レポートテンプレートへ整形→診断PDFを出力 |
| 施工業者見積もり比較マッチング機能 | 診断結果と地域情報を入力→提携施工業者3社へ見積依頼送信→比較表を表示 |
| 自治体・農協向けSaaS一括管理機能 | 管理者が管内農家一覧を登録→一括診断を実行→削減効果集計をダッシュボード表示 |
| 年次実績再入力・モデル再学習機能 | 導入後の実績燃料使用量を入力→予測誤差を算出→モデルを再学習し翌年提案精度を更新 |
| メーカー製品データ連携機能 | メーカーが製品仕様・価格をAPI登録→比較シミュレーターへ反映→掲載課金額を計上 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
farmers | farmer_id, name, address, farm_area_a, age, phone, email, ja_code |
houses | house_id, farmer_id, location_lat, location_lng, area_a, covering_material, heating_type, install_year |
fuel_usage_records | record_id, house_id, year, month, fuel_type, usage_liter, cost_yen, source_type |
weather_data | weather_id, location_code, date, solar_radiation, outside_temp, humidity |
diagnosis_results | diagnosis_id, house_id, model_version, current_energy_balance, proposed_equipment_ids, predicted_saving_yen, payback_years, created_at |
equipment_master | equipment_id, maker_name, category, price_yen, subsidy_rate, energy_saving_rate |
contractors | contractor_id, company_name, area_coverage, quote_history_count, rating |
quotes | quote_id, diagnosis_id, contractor_id, equipment_ids, quote_amount_yen, status, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン/会員登録 |
| 2 | ハウス情報入力 |
| 3 | 燃料実績アップロード |
| 4 | AI診断チャット |
| 5 | 診断結果レポート表示 |
| 6 | 施工業者見積もり比較 |
| 7 | 農協/自治体管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS SageMaker(モデル学習・推論基盤の運用容易性) |
| 2 | LightGBM(燃料削減量予測の勾配ブースティング木) |
| 3 | OpenAI GPT API(対話形式の診断説明・再計算応答) |
| 4 | 気象庁AMeDAS API(日射量・外気温データ取得) |
| 5 | PyTorch CNN(ハウス被覆材劣化の画像判定) |
| 6 | PostgreSQL+PostGIS(位置情報付き農家データ管理) |
| 7 | Auth0(農家・農協・業者の権限別認証) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム3.6時間以内）を維持する |
| 性能 | 性能: 同時アクセス500ユーザー時でもシミュレーション応答時間3秒以内とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 通信はTLS1.3で暗号化、保存データはAES-256で暗号化する |
| データ更新 | データ更新: 気象データ・補助金制度情報は日次バッチで自動更新する |
| バックアップ | バックアップ: DBは日次フルバックアップを取得し7年間保存する |
| アクセシビリティ | アクセシビリティ: 高齢農家向けにUIフォントサイズ18pt以上・音声読み上げに対応する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | モデル県の農家数戸を訪問し、燃料使用実績と気象データをスプレッドシートに手入力してROI試算を手計算で提示し、反応と改善点を確認する | 訪問の交通費と農家への謝礼程度で、AI利用料はほぼ発生しない |
| ②最小システム | Webフォームで入力を受け付け、簡易的な回帰式とルールベースの診断結果をチャット風に返す簡易ツールを作り、精度と使い勝手を検証する | LLM APIの利用料と、簡易開発を外注した場合の費用が中心になる |
| ③本開発 | 機械学習モデル・最適化エンジン・画像解析・PDFレポート生成・施工業者マッチングまで含むフルシステムを開発し、農協SaaS提供に対応させる | 外注または自社エンジニア体制での数か月規模の開発費と、クラウド基盤の継続利用料が発生する |
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……
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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 |
|---|---|---|
| 都道府県農業試験場・施設園芸研究部門の研究員 | 気象データと燃料実績の相関モデル構築に必要な既存研究データと知見を持つため | 農研機構の公開研究者リストまたは県農林水産部への紹介依頼で接触 |
| JA全農または地域JA営農経済部の施設園芸担当職員 | 管内農家への一括診断ライセンス提案と、燃料購買データへのアクセス可否を確認するため | 地域JA本店の営農部門に電話で農業DX担当者への取次を依頼 |
| 都道府県農業改良普及センターの普及指導員 | 個別農家の信頼を得ており、パイロット農家紹介と対面サポートの実務窓口になるため | 県庁農業振興課経由で管轄普及センターの担当者を紹介してもらう |
| ヒートポンプ・環境制御機メーカー(ネポン等)の農業営業部担当者 | 製品仕様データの提供と比較シミュレーターへの掲載協力を得るため | 展示会(施設園芸まつり等)での名刺交換または営業部への直接電話 |
| モデル県で経営面積30〜50aの施設園芸農家(パイロット候補) | 実際の燃料使用実績データと診断利用の生の使い勝手を検証するため | 普及指導員またはJA営農指導員からの紹介で農家を1件ずつ訪問 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 農協（JA）の営農指導部門 | 「管内の施設園芸農家の燃料費相談に困っていませんか、無料で診断のお試しをさせてほしい」と伝え、営農指導員経由で紹介を依頼する |
| 都道府県の農業改良普及センター | 「個別ハウスのROI試算まで手が回らない案件があれば、AI診断で一次対応させてほしい」と普及員に協力を依頼する |
| 施設園芸の展示会・研修会（園芸生産技術セミナー等） | 会場で「燃料費の請求書があれば、その場で簡易診断結果を見せます」と声をかけ、その場でスマホ入力を体験してもらう |
| 農業系SNSコミュニティ・オンラインサロン | 「重油代が高くて困っている方、過去2年分の燃料使用量があれば無料で試算します」と投稿し、コメントで個別対応する |
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（創業融資） | 新たに事業を始める個人・法人 | 融資総額は650万円想定で、初期のクラウド基盤構築費や人件費に充当できる候補になる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者でITツールを導入する事業者 | AI診断ツールや農協向けSaaS機能の開発・実装費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者 | 農協・自治体・施設園芸農家への販路開拓、展示会出展やパンフレット作成費に使える候補になる |
| 事業再構築補助金 | 新分野展開・事業再構築に取り組む中小企業 | AI診断事業という新規事業領域の設備投資・システム開発費への活用が候補になる |
| スマート農業実証プロジェクト（農林水産省） | スマート農業技術の実証を行う事業者・農業者コンソーシアム | 検証フェーズのモデル県での実証事業として、パイロット診断の実施費用の一部をカバーできる候補になる |
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。
農業・食料領域の創業を目指す仲間がコミュニティで交流しています。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的な表示です。