Who（誰が）
JA全農・都道府県JA中央会約47団体、年商1億円以上の大規模農業法人約2万法人、米卸・外食チェーンの調達部門が主要顧客であり、開発運営はデータサイエンティストと元JA職員が中心となる。
対象とする社会課題：コメの需給ミスマッチと産地バラバラの作付け判断による過剰在庫・価格下落
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。
稲作農家は今も、自分の地域の前年実績をもとに作付けを決めている。産地ごとの判断が積み重なった結果、豊作が重なれば在庫があふれて価格が崩れ、需要が急増すれば品薄と輸入依存を招く。誰か一人の責任ではなく、産地をまたいで情報を見わたす仕組みがなかったことが原因だ。作付けナビは、その空白を埋める。
※ 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。
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「作付けナビ」は、JAや農業法人がスマホアプリで来期の推奨作付け面積や品種別の需要見込み、価格見通しを確認できるAI需給予測サービスです。
JA営農指導員は「うちの地域は来年何を作ればいいか」とチャットボットに方言まじりで質問すると、気象データやPOSデータ、輸出入統計をもとにAIが算出した根拠つきの回答を得られます。産地間で同じ品種に作付けが偏りそうな場合はダッシュボードに重複リスクが表示され、転作提案が届きます。将来的には卸・外食チェーンとの契約栽培マッチングも行い、産地単位でバラバラだった作付け判断を全国規模のデータで支え、過剰在庫や品薄による価格乱高下を防ぎます。
全国の水稲作付面積は約135万haあり、約60万戸の稲作農家がJAや自治体単位で個別に作付け判断を行っているが、産地間の情報共有が乏しく、豊作・需要減が重なると在庫過多で概算金が下落し、逆に不足時は輸入依存や価格高騰を招く。
農水省は毎年『適正生産量の目安』を都道府県に配分するが、実際の作付け判断は各JA・大規模農家の経験則に依存し、天候・輸出動向・中食外食需要の変化を十分に織り込めていない。特に高齢化率70%超の中山間地の兼業農家は、需要予測情報にアクセスする手段がなく、前年実績を踏襲した作付けを続けがちである。結果として2023年産では民間在庫が200万tを超え価格が乱高下する一方、2024年には猛暑による品質低下と需要急増で「令和の米騒動」と呼ばれる品薄が発生し、需給調整の仕組みの脆弱性が露呈した。この問題は単一の農家や自治体では解決できず、産地横断でデータを統合し予測・調整する主体が不在なことが根本原因である。
需要予測には時系列予測モデル(LSTM/Prophet系)と気象・経済指標を組み合わせた回帰モデルを用い、産地別・品種別に3ヶ月先〜1年先の需給ギャップを予測する。
最適化工程では線形計画法・整数計画法により、全国の適正生産量目安を都道府県・JA単位に配分する組合せ最適化を行い、輸送コストや品種特性の制約条件も考慮する。農家・JA向けには生成AIベースの対話エージェントが、予測根拠や推奨理由を平易な言葉で説明し、質問応答を通じて意思決定を支援する。さらに衛星画像・ドローン画像解析により実際の作付け状況をモニタリングし、意向調査との乖離を検知して予測モデルにフィードバックする。
JA全農・都道府県・卸売業者から出荷実績、在庫量、契約数量データをAPI連携で収集し、気象庁データ・POSデータ・輸出入統計・外食中食業界の発注予測を組み合わせて、AIが産地単位（都道府県・JA単位）で来期の需要量と適正作付け面積を予測する。
JA営農指導員や農家はスマホアプリで「自分の地域の推奨作付け面積」「品種別の需要見込み」「価格見通し」を対話形式のチャットボットに質問でき、方言や専門用語にも対応した自然言語対話で回答を得られる。産地間で作付けが偏りそうな場合はAIが自動でアラートを発し、JA担当者向けダッシュボードに「隣接産地との作付け重複リスク」を可視化して品種転換や飼料用米への転作を提案する。契約栽培マッチング機能では、AIが需要側（卸・外食チェーン）と供給側（産地）の希望条件を突合し、契約成立候補を自動リコメンドする。年間サイクルとしては、11月の作付け意向調査開始時にAIが初期予測を提示し、3月の最終作付け決定までに需要変動を反映した予測を月次更新する。
| 過剰作付けによる概算金下落損失（JA1団体・主力品種あたり） | 年間約2000万円〜3000万円（60kgあたり600円下落×取扱数量ベースの目安） |
| 品薄時のスポット緊急調達コスト増（米卸1社あたり） | 年間約1500万円（通常調達コストの1.4倍発生分の目安） |
| 飼料用米転作補助金の機会損失（農業法人1法人あたり） | 年間約80万円〜150万円（転作判断の遅れによる未申請分の目安） |
| 契約栽培交渉にかかる人件費・移動費（JA・法人合算） | 年間約100万円（担当者の商談・電話確認工数の目安） |
| JA・自治体向けSaaS利用料（ダッシュボード） | 月額15万円〜40万円 |
| 農業法人向け作付け最適化アプリ | 年額12万円 |
| 需給予測データ・レポート販売（商社・食品メーカー向け） | 年間80万円〜 |
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。
全国約60万戸の稲作農家はJA・自治体単位で経験則に基づき作付けを決めており、産地間で需要予測情報を共有する手段がない。
2023年産では民間在庫が200万tを超えて概算金が下落し、2024年には逆に品薄で「令和の米騒動」が起きるなど、需給調整の失敗が数年おきに繰り返されている。特に中山間地の高齢農家は前年実績を踏襲するしかなく、天候や中食外食需要の変化を作付けに反映できていない。産地横断でデータを統合し予測・調整する主体が存在しないことが、この問題の根本原因である。
予測モデルの精度検証やダッシュボード・チャットボットの仕様は運用しながら変わることが多いため、開発全体は準委任契約を基本とすることを推奨する。
ただしAPI連携基盤やデータ取り込みバッチなど仕様が固まっている部分は請負契約で切り出し、コストと納期を明確にすることも検討する。発注時は「需給予測精度MAPE8%以内」のような性能要件を検収条件に含めず、精度改善は別途アジャイルなスプリント単位の準委任契約で継続改善する形にするのが望ましい。JA・卸のデータ提供が前提となるため、開発着手前にデータ提供元との連携合意（秘密保持契約含む）が取れているかを契約前に確認すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | JA営農指導員・大規模農業法人の経営者（作付け判断の意思決定者） |
| セカンダリ | 米卸・外食チェーンの調達担当者、農水省・自治体の農政部局担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当（JA・法人の導入支援）およびJA全農データ連携部門の管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| データ連携基盤(API) | JA全農・卸・気象庁・POS等の実績データを収集→正規化→統合DBに格納 |
| 需給予測エンジン | 出荷・在庫・気象・POSデータ→LSTM/Prophet回帰→産地別品種別需要量を出力 |
| 適正作付け面積最適化 | 全国生産目安と制約条件→線形/整数計画法→都道府県・JA単位の配分案を出力 |
| 対話型チャットボット | 農家・営農指導員の質問(方言含む)→生成AIが根拠データ参照→推奨作付け面積等を平易に回答 |
| 産地間重複アラート | 各産地の意向調査データ→隣接産地との作付け偏り検知→ダッシュボードに転作提案を表示 |
| 営農ダッシュボード | 予測結果・在庫・価格見通し→JA担当者向けに集計→グラフ表示と月次レポート出力 |
| 契約栽培マッチング | 卸・外食の調達条件と産地の供給条件→AIが突合スコアリング→契約成立候補リストを提示 |
| 衛星・ドローン画像解析 | 衛星画像/ドローン画像→作付け面積・生育状況を解析→意向調査との乖離を検知 |
| 予測モデル再学習 | 実績データと乖離検知結果→モデル誤差を算出→予測モデルパラメータを月次更新 |
| 需給予測レポート配信 | 産地別予測データ→月次集計・要約→商社・食品メーカー向けPDFレポートを自動生成配信 |
| 作付け意向調査収集 | 農家・JAが入力する意向面積データ→アプリ経由で収集→初期予測モデルへ反映 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
organizations | org_id, org_name, prefecture, ja_code, org_type, contact_info |
farms | farm_id, org_id, farm_name, area_ha, crop_type, region_code |
shipment_records | shipment_id, farm_id, variety, volume_t, shipment_date, destination |
inventory_records | inventory_id, org_id, variety, stock_volume_t, record_date |
contracts | contract_id, buyer_id, farm_id, variety, volume_t, price, status |
weather_data | weather_id, region_code, date, temp_avg, precipitation, sunshine_hours |
demand_forecasts | forecast_id, region_code, variety, period, predicted_volume, mape |
alerts | alert_id, region_code, alert_type, detail, status, created_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・団体選択画面 |
| 2 | 需給予測ダッシュボード |
| 3 | 作付け推奨マップ画面 |
| 4 | チャットボット相談画面 |
| 5 | 契約栽培マッチング画面 |
| 6 | 重複アラート・転作提案画面 |
| 7 | 需給レポート閲覧画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | TensorFlow(LSTM需要予測モデル構築用) |
| 2 | Prophet(季節性・トレンド予測に適する) |
| 3 | OR-Tools(産地配分の整数計画法最適化) |
| 4 | AWS(データ連携基盤のスケーラブル運用) |
| 5 | PostgreSQL+PostGIS(地理空間データ管理) |
| 6 | GPT系LLM API(方言対応の対話エージェント) |
| 7 | Sentinel Hub衛星API(作付け状況モニタリング) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 作付け決定期(11月〜3月)はSLA99.5%以上、それ以外は99.0%以上を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: チャットボット応答は平均3秒以内、ダッシュボード集計処理は10秒以内の応答を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: JA・卸の出荷実績等機密データはAES-256で暗号化し、役割ベースアクセス制御(RBAC)を適用する想定 |
| データ更新 | データ更新: 需要予測は月次更新、意向調査期間中は週次更新でモデルへ反映する運用とする |
| 監査・保存 | 監査・保存: 契約栽培マッチングの取引ログ・予測根拠データは食糧法関連の記録保存慣行に準じ最低6年保存する想定 |
| バックアップ・復旧 | バックアップ・復旧: RPO24時間・RTO4時間を目標にクラウド上でデイリーバックアップを実施する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 気象庁の公開データと農水省の適正生産量の目安を使い、エクセルで数県分の需要予測レポートを手作業で作成し、県域JAの営農指導員に見てもらって反応を確かめる | 外部データの一部無料公開情報のみ使用し、交通費とヒアリング用の資料印刷費程度 |
| ②最小システム | ノーコード・ローコードツールでダッシュボードと簡易チャットボットを組み、数団体に有償トライアルとして提供し、実際に営農判断に使われるかを確認する | 外注のノーコード構築費とAI利用料が中心で、数か月分の作業量に相当する水準 |
| ③本開発 | JA全農・卸のAPI連携基盤、LSTM・Prophet系の予測モデル、契約栽培マッチング機能を本格開発し、複数県のJAと農業法人へ展開する | 外部データ購入費・クラウドインフラ費・開発チーム人件費が主体で、複数か月にわたる開発規模の投資 |
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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……
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 |
|---|---|---|
| JA全農 営農・経済フロンティア研究所またはデータ連携部門の担当者 | 出荷・在庫データのAPI連携可否と全国JAへの紹介ルートを握る要 | 農水省スマート農業実証事業の説明会・展示会（農業ワールド等）で接点を作る |
| 農林水産省 農産局 穀物課の担当官（スマート農業実証事業の窓口） | 実証事業の補助金活用とJA導入の後押しを得られる可能性が高い | 農水省補助事業の公募説明会・地方農政局経由で面談を申請する |
| 県域JA中央会の営農指導部門の部長・主任指導員 | 現場の作付け判断プロセスと導入意思決定者を把握できる直接窓口 | 県農政部のスマート農業推進担当を通じて紹介依頼をかける |
| 農研機構 農業情報研究センターの衛星リモートセンシング研究者 | 衛星画像解析技術の共同研究・データ提供の可能性を探るため | 農研機構の公開シンポジウムや共同研究公募窓口から接触する |
| 米卸大手（神明・木徳神糧等）の調達部門マッチング検討担当者 | 契約栽培マッチングの需要側ニーズと成約条件を早期に把握するため | 米穀商同業組合の会合や卸業界紙経由で商談機会を設定する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 県域JA営農指導部門への直接訪問 | 農水省のスマート農業実証事業の公募資料を持参し「実証事業として無償でダッシュボードを試験導入させてほしい」と営農指導課長にアプローチする |
| 農業法人向け勉強会・現地セミナー | 地域の農業法人組合や普及指導センターの定例会に同席し「作付け判断を数字で裏付けたい法人向けに、無料で試作版を触ってもらいたい」と案内する |
| 米卸・外食チェーン調達部門への提案 | 既存の名刺交換や紹介経由で「産地の余剰・不足を事前に把握できる契約栽培マッチングを試験的に使ってみませんか」と持ちかける |
| 農水省スマート農業実証プロジェクトの公募・説明会 | 公募説明会に参加し、実証パートナーとして「複数県のJAと共同でモデル検証をしたい」と担当部局・事務局に売り込む |
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） | 新たに法人を設立して事業を始める代表者 | 農業データ連携基盤の構築や外部データ購入費など初期の運転資金に活用でき、創業融資の合計額は500万円を想定。着金までのタイムラグを見込んで自己資金100万円と組み合わせて資金計画を立てる |
| 農林水産省 スマート農業実証プロジェクト | 農業DX・データ活用技術を持つ事業者、JA・農業法人と連携する事業者 | 県域JAや農業法人でのパイロット導入費用の一部を補助対象にできる可能性があり、実証実績が信頼資産として営業活動に直結する |
| 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） | パンフレット作成やJA向け説明会開催などの販路開拓・営業活動の費用に充てられる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（導入支援事業者として登録した場合、顧客側の導入費補助にも関係） | 農業法人や卸企業が作付け最適化アプリやマッチング機能を導入する際の費用負担を軽減でき、導入提案の説得力が増す |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業する中小企業者・個人事業主 | 本社を都内に置く場合、開業初期の人件費・広告費の一部を助成対象にできる可能性があり、代表1名体制の期間の資金繰りを補強できる |
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×AI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。
※ バッジは閲覧・登録などの動きをもとにした相対的な表示です。