Who（誰が）
全国約1750市区町村の教育委員会・給食センター栄養士と、年商500万〜3000万円規模の地域中小生産者・農協が主な利用主体である。
対象とする社会課題：学校給食における地元農産物調達の非効率と機会損失
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。
栄養士は数千食分の献立と発注をひとりで抱え、結局は電話確認の手間の少ない大手卸を選びがちになる。地元の農家は安定販路を持てず、規格外品や少量ロットの出し先がない。両者をつなぐ情報基盤がないだけで、地場産率は頭打ちのまま廃棄と県外調達が同時に起きている。この構造を変えたい。
※ 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。
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栄養士は既存の献立ソフトのボタン一つで必要な食材の品目・数量・納品日をミライ給食便に送るだけで、AIが翌週から翌々月分の地元農家からの発注候補を自動でリストアップする。
農家はスマホアプリに『来週トマト200kg収穫予定』と入力するだけで、どの給食センターにいくらで出せるかをAIが提案してくれる。マッチングが成立すれば集荷ルートも自動計算され、軽トラや農協便への配車指示まで一気通貫で行われる。これまで電話とFAXでの個別確認に追われていた栄養士の発注業務時間を半減させ、規格外品や少量ロットしか出せなかった中小農家にも学校給食という安定販路を新たに開く仕組みである。
全国約2.7万校・900万食/日の学校給食のうち、地場産物使用率は農水省目標30%に対し実績26%前後で頭打ちが続いている。
背景には、栄養士が発注する献立と、天候や収穫時期に左右される小規模農家の出荷可能量とのマッチングが電話・FAX・紙のFAXベースで行われ、需給予測ができないという構造的問題がある。給食センターの栄養士（多くが1人で数千食分の献立・発注業務を兼任）は、地元農家の出荷情報を個別に電話確認する手間から結局、価格と安定供給を優先し大手卸に発注しがちである。一方、地元の中小規模生産者（年商500万〜3000万円程度の農家が中心）は、学校給食という安定需要にアクセスする販路開拓力やITリテラシーが不足しており、規格外品や少量出荷ロットの受け皿がない。全国の教育委員会・給食センター間で情報が分断され、広域（隣接市町村・県単位）でのマッチングによる需給平準化がほぼ行われていないため、供給過多による廃棄と供給不足による県外調達が同時発生している。
需要予測AI（時系列予測モデル）が、過去の献立データ・地域行事・気象データを解析し、品目別の学校給食需要量を4〜8週先まで予測する。
供給予測AIは生産者の作付面積・過去収穫実績・気象予報を組み合わせ、収穫可能量と規格分布を推定する。マッチング最適化エンジン（数理最適化/線形計画法）が、価格・鮮度・輸送距離・アレルギー対応制約を考慮し、複数センター×複数生産者の組み合わせを自動算出する。自然言語対話AI（LLMベースのチャットボット）が栄養士・生産者双方からの問い合わせ・発注変更・規格交渉を仲介し、人手を介さない一次対応を実現する。
給食センターの栄養士は、既存の献立ソフトから食材必要量データ（品目・数量・納品日）をワンクリックで本プラットフォームに連携し、AIが翌週〜翌々月の発注候補リストを自動生成する。
生産者側は、スマホアプリで収穫予定量・規格・出荷可能日を入力するだけで、需要予測AIが「いつ・どの給食センターに・いくらで」出荷できるかをレコメンドする。マッチングが成立すると、AIが自動で複数センター分の集荷ルートを最適化し、地域の物流事業者（軽トラ・農協便）に配車指示を出す。栄養士向けにはチャットボット型UIを用意し、「来月ジャガイモを地場産で確保したい」等の自然言語入力に対し、対応可能な生産者候補と見積もりを即座に提示する。取引が成立するたびに価格・数量・品質評価データが蓄積され、翌シーズン以降の予測精度が向上する仕組みとなっている。
| 栄養士の電話・FAX調達業務にかかる人件費（月40時間×時給約2000円換算） | 年間約96万円相当（1センターあたり） |
| 規格外品・少量ロットの廃棄損失（生産者1経営体あたり） | 年間20万〜50万円 |
| 供給不足時の県外緊急調達による割高購入分（地場産比1.3〜1.5倍単価） | 年間10万〜30万円（1センターあたり） |
| 地場産率データの手作業集計・補助金申請資料作成にかかる事務工数 | 年間約15万円相当（教育委員会単位、担当者人件費換算） |
| 自治体SaaS利用料（1施設・食数従量制） | 月額3万〜5万円 |
| 生産者マッチング手数料（成約金額の5〜8%、生産者負担） | 成約案件ごとに変動（例：月10万円成約で手数料5000〜8000円） |
| データ・レポート提供（自治体向け年間契約） | 年額30万円〜 |
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給食センターの栄養士は1人で数千食分の献立と発注を担いながら、地元農家の出荷可能量を電話・FAXで個別に確認する手間から、結局価格と安定供給を優先して大手卸に発注せざるを得ない状況が続いている。
一方、年商500万〜3000万円規模の中小生産者は学校給食という安定需要への販路開拓力やITリテラシーが不足し、規格外品や少量出荷ロットの受け皿がない。全国の教育委員会・給食センター間で出荷情報が分断されているため広域での需給平準化ができず、供給過多による廃棄と供給不足による県外調達が同時に発生している。このため需要と供給の情報を一元化し、AIが自動でマッチングする仕組みが求められている。
MVPは実証フェーズの結果次第で要件が変わることを前提に、準委任契約を基本とし2週間〜1ヶ月単位のスプリントで優先順位を見直せる体制が望ましい。
需要予測AI・マッチングエンジンの精度は実データ投入後でないと確定しにくいため、契約時点で厳密な性能数値を仕様に固定しないよう注意する。フェーズ2以降、集荷ルート最適化やレポート機能など仕様が固まった機能は要件定義書を確定した上で請負契約に切り替え、コスト管理をしやすくする。発注側としては自治体側の個人情報・農協データ連携に関する権利関係とセキュリティ要件を契約書に明記し、外部委託先の再委託範囲も事前に取り決めておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 給食センターの栄養士・発注担当者 |
| セカンダリ | 地元生産者・農協職員・地域物流事業者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当および自治体情報システム部門 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 献立データ連携機能 | 既存献立ソフトの品目・数量・納品日データを取込→形式変換→発注候補リスト生成用データとして登録 |
| 需要予測AI機能 | 過去献立・行事・気象データを入力→時系列モデルで解析→品目別4〜8週先の学校給食需要量を出力 |
| 生産者出荷情報入力機能 | 生産者がスマホで収穫予定量・規格・出荷可能日を入力→データ検証→供給予測AIへ連携 |
| 供給予測AI機能 | 作付面積・収穫実績・気象予報を入力→回帰モデルで解析→収穫可能量と規格分布を出力 |
| マッチング最適化エンジン機能 | 需要予測・供給予測・価格・輸送距離を入力→線形計画法で最適化→センター×生産者の組合せ案を出力 |
| 自然言語対話AIチャットボット機能 | 栄養士の自然言語問い合わせを入力→LLMが候補生産者・見積もりを検索→即時回答を表示 |
| 集荷ルート最適化・配車指示機能 | 成立マッチング情報を入力→複数センター分の経路を最適化計算→物流事業者へ配車指示を出力 |
| 発注・見積承認機能 | AI提示の発注候補を入力→栄養士が確認・修正→承認後に正式発注データとして確定 |
| 価格・品質評価データ蓄積機能 | 成立取引の価格・数量・評価を入力→DBへ蓄積・集計→翌シーズン予測モデルへ反映 |
| アレルゲン・規格ダブルチェック機能 | 品目のアレルゲン・規格情報を入力→システムと担当者の二重照合→不一致時は警告を出力 |
| 地産地消率・食育効果レポート機能 | 自治体の取引実績データを入力→地場産率・食育効果を集計→補助金申請用レポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
centers | center_id, name, address, prefecture_code, municipality_code, student_count, contract_plan, api_connect_flag |
producers | producer_id, name, address, jaー組合コード, farm_area, main_crops, literacy_level, bank_account |
menu_demands | demand_id, center_id, item_code, quantity, delivery_date, allergen_flags, source_system |
harvest_supplies | supply_id, producer_id, item_code, expected_qty, grade, harvest_date, price_hope |
matches | match_id, demand_id, supply_id, matched_qty, unit_price, status, matched_at |
logistics_routes | route_id, match_ids, vehicle_type, distance_km, pickup_time, delivery_time, carrier_id |
transactions | transaction_id, match_id, amount, commission_rate, invoice_status, paid_at |
quality_evaluations | evaluation_id, transaction_id, freshness_score, defect_rate, comment, evaluated_by |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 献立発注ダッシュボード |
| 2 | AI発注候補リスト画面 |
| 3 | 生産者出荷登録画面 |
| 4 | マッチング確認画面 |
| 5 | 集荷ルート確認画面 |
| 6 | チャットボット対話画面 |
| 7 | 地場産率レポート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(需要変動に応じたスケーリングが容易) |
| 2 | Python/Prophet(時系列需要予測に実績豊富) |
| 3 | OR-Tools(数理最適化で配車・マッチング計算) |
| 4 | GPT系LLM API(自然言語問い合わせ対応に活用) |
| 5 | PostgreSQL(取引・生産者データの整合性管理) |
| 6 | React Native(生産者向けスマホアプリを一括開発) |
| 7 | Auth0(自治体・農協の権限分離ログイン管理) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 年間稼働率99.5%以上、月間許容停止時間3.6時間以内を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: 1750自治体・数千食分の同時アクセス時でもピーク応答時間2秒以内を目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 取引・個人情報はTLS1.3で暗号化し、農水省ガイドラインに準拠したアクセス権限管理を行う想定 |
| 監査・履歴 | 監査・履歴: アレルゲン誤マッチング防止のため二重承認を必須化し、操作ログを5年間保存する |
| バックアップ・復旧 | バックアップ・復旧: 日次バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間を目標値とする想定 |
| 外部連携 | 外部連携: 主要な学校給食向け献立管理ソフト3社以上とのAPI連携に対応し、月次でデータ形式を更新する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | スプレッドシートと電話・LINEだけで栄養士と生産者をつなぎ、AIなしで人力マッチングを数件試して、双方が本当に困っている点と成約条件を確かめる。 | 交通費と通信費程度で、自己資金の範囲内に収まる水準。 |
| ②最小システム | ノーコードツールと簡易チャットボットで発注データ連携とマッチング候補提示の原型を作り、パイロット自治体で実際の運用に耐えるか検証する。 | ノーコードツール利用料とAI利用料が中心で、外注しても小規模な発注で収まる水準。 |
| ③本開発 | 需要予測AI・供給予測AI・数理最適化エンジン・献立ソフトAPI連携を本格開発し、複数自治体・広域マッチングに耐える基盤を構築する。 | 外注開発で数か月分の費用がかかる水準で、創業融資と補助金を充当して賄う想定。 |
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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 |
|---|---|---|
| 公立小中学校の学校栄養士・栄養教諭（給食センター所属） | 発注業務の実態とペイン、献立ソフト連携の可否を直接確認するため | パイロット候補自治体の教育委員会学校給食課経由で紹介依頼、または栄養士会の研修会に参加 |
| 市区町村教育委員会 学校給食課・保健給食係の担当職員 | SaaS導入の予算枠・入札制度・地産地消推進計画との整合性を確認するため | 地産地消推進協議会や農水省補助事業説明会を通じて自治体担当者に接触 |
| JA（県域農協・地域農協）営農経済連の担当者 | 生産者取りまとめ・出荷ロット調整・手数料分配の実務窓口となるため | 県農政部の地産地消担当課から地域農協の営農指導員を紹介してもらう |
| 学校給食用献立管理ソフトベンダーの営業・開発責任者 | 既存システムとのAPI連携仕様・データ形式のすり合わせが不可欠なため | 全国学校栄養士協議会や給食関連展示会でベンダーブースを訪問 |
| 地域物流事業者（軽貨物運送・農協物流センター）の配送責任者 | 集荷ルート最適化オプションの実現可能性と運送許可の要否を確認するため | JA経済連の物流部門または地域トラック協会経由で紹介を受ける |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 県栄養士会・栄養教諭研究会 | 研究会や勉強会に参加し「献立作成と地場産物発注の手間を減らす仕組みを一緒に検証してほしい」と無償トライアルを申し出て、まず数施設の反応を見る。 |
| 農協青年部・農業青年クラブ | 青年部の集まりに顔を出し「規格外品や少量ロットの出荷先を広げたい」という声を拾い、アプリ入力を一緒に試してもらう協力者を探す。 |
| 自治体の地産地消推進担当窓口 | 農水省の関連事業の話題を切り口に「地場産率の実績データを取りたい」と相談し、パイロット導入の担当者を紹介してもらう。 |
| 地域の直売所・道の駅の運営者 | 直売所に出向き「給食センターという安定した販路を一緒に開拓したい」と伝え、出荷可能な生産者を紹介してもらう。 |
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 | 税務申告を2期終えていない法人・個人事業主（代表者本人の自己資金要件あり） | 設立初期の運転資金として利用でき、1,000万円 の範囲で着金までのつなぎ資金を確保できる。着金までの数か月は自己資金 100万円 で人件費・パイロット費用を賄う想定。 |
| 小規模事業者持続化補助金（日本商工会議所・全国商工会連合会） | 小規模事業者（従業員数の少ない法人・個人事業主） | 自治体向けチラシ・提案資料作成やパイロット導入時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。採択されれば 1,000万円 で賄う運転資金の圧縮につながる。 |
| IT導入補助金（中小企業庁、デジタル化基盤導入類型） | 中小企業・小規模事業者（ITツールを導入・提供する事業者側の要件確認が必要） | 献立ソフト連携やチャットボットUIなど自社SaaSの開発・導入費用の一部を補助対象にできる可能性があり、MVP段階の外注費を抑えられる。 |
| 農林水産省 地産地消等の推進に関する事業（学校給食での地場産物利用拡大関連の連携体制構築支援） | 地産地消の推進体制構築に取り組む事業者・自治体・協議会 | パイロット自治体との協議会形成やコーディネーター配置に活用できる可能性があり、自治体側の予算獲得の後押しにもなるため、提案資料に併記して営業材料にできる。 |
| 都道府県・市区町村の制度融資（信用保証協会保証付き創業融資） | 創業後間もない法人・個人事業主 | 公庫の創業融資 1,000万円 と並行して自治体の制度融資を組み合わせることで、設備投資（インフラ費用）分を別枠で確保できる可能性がある。 |
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。
農業・食料領域に取り組む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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対的な表示です。