Who（誰が）
地域スーパー・中食チェーンの発注担当者と、フードバンク・子ども食堂・NPOの受入担当者
対象とする社会課題：食品ロスの発生と、廃棄前食品を必要な人に届ける仕組みの不在
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。
地方スーパーの惣菜売り場では、閉店間際に大量の弁当が値引きされずに廃棄されていく。一方で子ども食堂は「明日、何を出せるか」を毎週悩んでいる。両者をつなぐ役目は、店舗担当者の個人的な電話とボランティアの善意に頼りきりで、誰かが辞めれば途切れてしまう。この属人的な仕組みを、データとAIで誰でも回せる仕組みに置き換える必要がある。
※ 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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フードレスキューAIは、スーパーや惣菜チェーンのPOSデータと天候・曜日情報をもとに翌日〜7日先の需要を予測し、発注担当者がダッシュボードで推奨発注量を確認して1クリックで発注できるサービスです。
消費期限当日や値引き済みで売れ残りそうな商品は自動で「廃棄見込み」と判定され、近隣のフードバンクや子ども食堂への寄付候補としてリストアップされます。受け手側はスマホアプリの通知とチャットボットとのやり取りだけで受取可否・数量・時間を数十秒で確定でき、店舗スタッフは指定窓口に商品を用意するだけで引き渡しが完了します。月次では削減できた廃棄コストとCO2削減量、寄付実績がレポート化され、ESG開示にそのまま使えます。
日本では年間約523万トン(農水省・環境省2021年推計)の食品ロスが発生し、うち事業系が約279万トンを占め、小売・中食事業者は発注過多による廃棄コストと機会損失の板挟みに悩んでいる。
地方スーパーのA社(店舗数30、日商平均150万円)では惣菜・弁当の廃棄率が売上の8〜10%に達し、月間約400万円が廃棄ロスとして計上されている。一方でフードバンクや子ども食堂は「いつ・どこで・何が・どれだけ余るか」を事前に把握できず、受け入れ体制を組めないまま慢性的な食材不足に陥っている。両者をつなぐ役割は従来、店舗担当者の個人的な電話連絡や善意のボランティアに依存しており、属人的かつ非効率で継続性がない。廃棄予測の精度が低いため発注量の適正化も進まず、ロス削減と社会貢献の両立が構造的に阻害されている。
需要予測AIは店舗別POS実績・気象データ・曜日/イベント情報を学習した時系列予測モデル(LightGBM+季節性分解)で、商品カテゴリ単位の需要を日次更新で予測し発注量を最適化する。
廃棄予測ロジックは在庫回転率と消費期限データから廃棄リスクをスコアリングし、閾値を超えた商品を自動で寄付候補としてフラグ付けする。マッチング最適化AIは受け手側の受入可能量・距離・過去の利用履歴を組み合わせた割当問題として解き、配送コストと社会的インパクトを両立する組み合わせを提示する。対話型AI(LLMベースのチャットボット)が受け手側とのやり取りを自動化し、受取確認・日程調整・キャンセル対応を24時間対応することで、従来電話連絡に依存していた調整業務を実質ゼロにする。
小売・中食事業者はPOSデータ・天候・曜日・地域イベント情報をAPI連携でシステムに接続するだけで、店舗ごと・商品カテゴリごとの翌日〜7日先の需要予測が自動生成され、発注担当者はダッシュボード上で推奨発注量を確認し1クリックで発注に反映できる。
予測時点で「廃棄見込み」と判定された商品(消費期限当日・値引き済み未売却分)は自動的に近隣のフードバンク・子ども食堂・提携NPOへの寄付候補リストに上がり、AIが受け手側の受入可能量・過去の受取実績・保管設備の有無をもとに最適なマッチングを提示する。受け手側はスマホアプリで通知を受け取り、チャットボットとの対話で受取可否・数量・受取時間を数十秒で確定できる。マッチング成立後は配送ルート最適化AIが最短経路と最適な配送手段(店舗持込/ボランティア便/提携配送業者)を提案し、店舗スタッフは指定された引き渡し窓口に商品を用意するだけで完結する。事業者側には月次で「削減できた廃棄コスト」「削減CO2量」「寄付実績」がレポート化され、ESG開示や自治体報告にそのまま利用できる。
| 惣菜・弁当の廃棄ロス(30店舗規模、売上の8〜10%相当) | 月間約400万円(年間約4,800万円) |
| 発注担当者による電話連絡・善意ボランティア調整の人件費(店舗担当者の非定型業務時間) | 1店舗あたり月間約5〜10時間相当(概算人件費2〜4万円/月) |
| 発注過少による欠品・機会損失(夕方の品切れによる売り逃し) | 1店舗あたり月間5〜10万円の目安 |
| フードバンク・子ども食堂側の自費食材調達コスト(見込み不足分の補填) | 1団体あたり月間2〜5万円の目安 |
| SaaS利用料(1店舗あたり) | 月額20,000円 |
| 寄付マッチング手数料(成立1件あたり) | 500〜1,500円/件 |
| ESG/CSRレポート提供料 | 年額100,000円〜 |
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地方スーパーでは惣菜・弁当の廃棄率が売上の8〜10%に達し、月間数百万円規模のロスが常態化しているが、発注担当者は経験と勘に頼らざるを得ず精度の高い需要予測手段を持たない。
一方でフードバンクや子ども食堂は「いつ・どこで・何が余るか」を事前に把握できず、受け入れ体制を組めないまま食材不足に陥っている。両者をつなぐ役割は店舗担当者の個人的な電話連絡やボランティアの善意に依存しており、属人的で継続性がなく、廃棄削減と社会貢献の両立が構造的に阻害されている。
MVPフェーズは需要予測モデルやマッチングロジックの精度検証を伴い仕様変更が頻発するため準委任契約が適しており、パイロット2〜3社との協働を通じて要件を確定させる進め方が向く。
機能仕様が固まった初期展開フェーズ以降（チャットボット・配送最適化等）は請負契約への切替も検討できるが、POSベンダー側API仕様変更の影響を受けやすいため保守運用は引き続き準委任で柔軟性を確保すべきである。発注時はデータ連携範囲・精度目標（MAPE15%等）を成果物ではなく努力目標として契約書に明記し、責任分界点を曖昧にしないことが重要となる。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 小売・中食事業者の発注担当者およびエリアマネージャー |
| セカンダリ | フードバンク・子ども食堂・NPOの受入担当者、POSベンダーの代理店営業担当 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス/運営チーム（データ品質監視・マッチング調整・請求管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 外部データ連携 | 店舗POS実績・気象データ・地域イベント情報をAPI経由で収集し、予測用データセットとして統合する。 |
| 需要予測AI | 店舗別POS実績と気象・曜日データから、LightGBMで翌日〜7日先の商品カテゴリ別需要を予測する。 |
| 推奨発注量算出・発注反映 | 需要予測結果から店舗ごとの推奨発注量を算出し、ダッシュボード上で1クリック発注反映する。 |
| 廃棄リスクスコアリング | 在庫回転率と消費期限データから廃棄リスクを算出し、閾値超過商品を寄付候補として自動フラグ付けする。 |
| マッチング最適化AI | 寄付候補商品と受け手の受入可能量・距離・過去実績を割当問題として解き、最適な組み合わせを提示する。 |
| 対話型AIチャットボット | 受け手にスマホ通知を送り、チャットボットが受取可否・数量・受取時間を数十秒で確定する。 |
| 配送ルート最適化AI | 成立したマッチング情報から最短経路と配送手段(持込/ボランティア便/業者)を算出し提案する。 |
| 受け手側登録・アプリ管理 | フードバンク・NPOが受入可能量・保管設備情報をアプリ登録し、マッチング精度向上に利用する。 |
| ESG/CSRレポート自動生成 | 月次の廃棄削減量・CO2削減量・寄付実績を集計し、自治体報告・統合報告書向けレポートを自動生成する。 |
| SaaS課金・店舗契約管理 | 契約店舗数・利用状況を管理し、1店舗2万円/月のSaaS利用料を自動請求する。 |
| 寄付マッチング手数料計算・請求 | 成立したマッチング件数から1件500〜1,500円の手数料を算出し、小売事業者へ請求する。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
stores | store_id, store_name, address, chain_id, pos_vendor, latitude, longitude |
products | product_id, category, name, expiry_type, unit_price |
pos_transactions | transaction_id, store_id, product_id, sold_date, quantity, sales_amount |
demand_forecasts | forecast_id, store_id, product_id, forecast_date, predicted_quantity, mape |
donation_candidates | candidate_id, store_id, product_id, expiry_date, risk_score, status |
recipients | recipient_id, org_name, org_type, capacity, address, contact_info |
matches | match_id, candidate_id, recipient_id, matched_at, quantity, delivery_method, status |
deliveries | delivery_id, match_id, route, carrier, pickup_time, delivery_time, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 発注推奨ダッシュボード |
| 2 | 需要予測詳細画面 |
| 3 | 寄付候補一覧画面 |
| 4 | マッチング確認画面 |
| 5 | 受取確認チャット画面 |
| 6 | 配送ルート確認画面 |
| 7 | ESG/CSRレポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM(需要予測モデルの実績と速度が高い) |
| 2 | Python/FastAPI(ML連携とAPI開発が容易) |
| 3 | AWS ECS/RDS/S3(スケーラブルなインフラ運用) |
| 4 | PostgreSQL(在庫・マッチング等の整合性管理に適合) |
| 5 | React(ダッシュボードUIの開発効率が高い) |
| 6 | OpenAI API(受け手対応チャットボットの自動化) |
| 7 | Google Maps API(配送ルート最適化計算に利用) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上、月間ダウンタイム約3.6時間以内を目標とする |
| 性能 | 性能: 全店舗分の需要予測バッチ処理を日次で4時間以内に完了させる想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: POSデータ・個人情報はTLS1.2以上で暗号化し、アクセスログを1年間保管する |
| 応答性能 | 応答性能: マッチングAPI・チャットボット応答は平均2秒以内、ピーク時5秒以内を目安とする |
| 拡張性 | 拡張性: 1,000店舗・月間1万件のマッチング処理に対応可能なオートスケール構成とする |
| バックアップ | バックアップ: データは日次バックアップとし、RPO24時間・RTO4時間以内を目標とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携するスーパー2〜3社から実際のPOSデータと廃棄実績をExcelやCSVで受け取り、人手で需要予測と廃棄リスクの判定を行い、寄付候補リストを電話やメールで近隣のフードバンクに手動で連絡して成立させる | 自分の作業時間とデータ整理のための最低限のツール利用料のみ |
| ②最小システム | POSデータを取り込むだけの簡易ダッシュボードと、廃棄リスクをスコアで表示する画面を作り、寄付候補の通知はチャットアプリの自動送信で代替する。マッチングの最終判断は人が行う | 外注または自作でのプロトタイプ開発費とクラウドの基本利用料の範囲 |
| ③本開発 | 需要予測AI・廃棄予測ロジック・マッチング最適化AI・対話型チャットボット・配送ルート最適化を一体のシステムとして構築し、複数店舗・複数受け手での同時運用に対応させる | 外注開発で数か月分の費用規模となる想定で、クラウドインフラ費・API連携開発費が主な内訳 |
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 地域スーパー本部の商品部・店舗運営部門責任者(バイヤー職) | 発注データ連携とパイロット導入の意思決定権を持つため | 地域スーパー協会や商工会議所経由の紹介、または直接アポイント打診 |
| 全国フードバンク推進協議会または地域フードバンク団体の代表者 | 受け手側ネットワークと現場の受入実態・課題を把握するため | 協議会ウェブサイトの問い合わせ窓口から連携相談として接触 |
| POSシステムベンダー(東芝テックまたはNECプラットフォームズ)の事業提携担当 | API連携の技術要件とデータ標準化の実現可能性を確認するため | 展示会(リテールテックJAPAN等)や代理店経由で事業提携窓口に打診 |
| 自治体(市区町村)環境政策課・食品ロス削減担当職員 | 補助金・実証事業の採択可能性とCSR予算の受け皿を確認するため | 自治体の食品ロス削減計画担当課へ電話・メールで事業提案アポイント |
| 食品衛生・保健所OBまたは食品衛生コンサルタント | 寄付食品の衛生管理・法的責任範囲を事前に整理するため | 食品衛生協会や地域の食品衛生コンサルティング会社経由で紹介依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域スーパー本部への直接訪問 | 「惣菜・弁当の廃棄率を下げるダッシュボードを無料で試してほしい」と伝え、まず1店舗だけの限定パイロットとして発注データを見せてもらう約束を取る |
| POSベンダーの営業担当経由の紹介 | 既存の東芝テック等の営業担当に「導入先の中で廃棄コストに悩んでいる店舗があれば紹介してほしい」と依頼し、紹介料や協業の話を持ちかける |
| フードバンク・子ども食堂の運営者への声かけ | 「余剰食品の受け取り予定を事前に知りたいか」と聞き、受け手側として無料登録してもらい、実際の受取実績を最初の事例として使わせてもらう |
| 自治体の環境・福祉部局への相談 | 「食品ロス削減推進法に基づく実績報告を自動化できる」と説明し、自治体が推薦する地域スーパーやNPOへの紹介を依頼する |
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 | 創業前〜創業後まもない法人・個人事業主 | 自己資金100万円に対して運転資金の融資を受けられる制度で、本事業では融資合計500万円を想定。需要予測システムのクラウド費・API連携開発費・人件費など創業初期の資金繰りに直結するため最優先で確認すべき制度 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（商工会議所・商工会の会員でなくても申請可能な場合あり） | 小売事業者への直販営業用のパンフレット作成・展示会出展・営業用ウェブサイト改修など、初期の販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（ITツールを導入する側、つまり顧客であるスーパー・中食チェーン側が対象になりやすい） | 導入先のスーパー・中食チェーンがSaaS利用料の一部を補助対象にできる可能性があり、営業時に「補助金の対象になり得る」と案内できると導入の後押しになる |
| 事業再構築補助金（該当する枠がある場合） | 新規事業・事業転換を行う中小企業等 | 配送ルート最適化AIやチャットボット機能などの本開発フェーズで、大きめの開発投資を行う際の資金源として候補になる。ただし採択実績や要件変更が大きい制度のため公募要領の確認が必須 |
| 各自治体の食品ロス削減推進事業（環境部局・福祉部局の補助事業） | 食品ロス削減や食品寄付の仕組みを提供する事業者・NPO等 | 改正食品ロス削減推進法に基づき自治体ごとに実施される補助事業で、寄付マッチングの実証事業やフードバンク連携の立ち上げ費用の一部を支援対象にできる可能性がある。自治体との提携経路そのものにもなる |
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。
食品ロス・環境領域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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。実績を保証するものではありません。