Who（誰が）
地方漁協・中小漁港運営組合（年間水揚げ量300〜3000トン規模）と、その水揚げ場で働く漁業者・仲買人・漁協職員が対象となる。
対象とする社会課題：漁港の水揚げ作業における人手不足と選別・計量の非効率化
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。
早朝の漁港では、経験を積んだ仲買人の目だけが選別の質を支えてきた。だがその担い手は減り続けている。魚種もサイズも鮮度も、誰がやっても同じ基準で見分けられる仕組みがあれば、後継者がいなくても水揚げは止まらない。人手不足で仕事の量そのものを諦めなくていい漁港を、ひとつでも増やしたい。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資700万円の申請資料も、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、このAI水揚げアシストの内容を読み込んだ状態で資料の素案を作成します。漁協や金融機関への提出物、開発チームへの共有資料まで、ここから編集を始められます。
※ 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。
漁港の水揚げ場に設置した防水カメラとロードセル付きベルトコンベアで、流れる魚をAIがリアルタイムに撮影・計量し、魚種・サイズ・鮮度を自動判定します。
作業員はタブレットに表示される仕分け提案（どのコンテナに入れるか）を見て、間違っていればワンタップで直すだけ。従来3〜5人がかりだった目視選別の負担を減らし、早朝の少人数体制でも一定品質の仕分けができます。仕分け結果は自動で日報化され、漁協職員や仲買人はタブレットで当日の魚種別重量・尾数をすぐ確認でき、出荷先への連絡や競り準備に使えます。ベテラン不在でも品質を保てる仕組みです。
全国の漁港では漁業就業者の高齢化が進み、2023年時点で65歳以上が全体の約4割を占め、水揚げ後の魚種選別・サイズ選別・計量作業を担う人員が慢性的に不足している。
特に早朝3〜5時台に集中する水揚げ作業は、経験豊富な仲買人の目利きに依存しており、1隻あたり30分〜1時間の選別作業に3〜5人の熟練作業員を要する。地方の中小漁港（年間水揚げ量1000トン未満）では後継者不足によりベテランが引退すると選別精度が落ち、単価の低下や出荷ロスが発生している。既存の自動選別機は大規模市場向けの数千万円規模の設備が中心で、中小漁港には導入コストが見合わず、手作業が温存されてきた。結果として、労働負荷の集中と後継者不在が同時に進行し、水揚げ量そのものを制限せざるを得ない漁港も出始めている。
画像認識AI（物体検出・分類モデル）がベルトコンベア上を流れる魚をフレームごとに検出し、魚種とサイズ等級、外観による鮮度スコアをリアルタイム判定する。
ロードセルから得られる重量データと画像判定結果をAIが統合し、コンテナ振り分けの最適な組み合わせを計算する最適化アルゴリズムが、作業動線を最小化する仕分け指示を生成する。過去の判定修正履歴を学習データとして蓄積し、地域固有の魚種や季節変動に対して判定精度を継続的に向上させる仕組みを持つ。将来的には水揚げ量・魚種傾向の時系列データから翌日以降の水揚げ予測モデルを構築し、漁協の人員配置計画や出荷計画の自動提案にも展開する。
漁港の水揚げ場に設置した防水カメラとロードセル（重量計）付きベルトコンベアで、魚が流れる様子をリアルタイム撮影し、AIが魚種・サイズ・鮮度状態を画像認識で判定すると同時に個体重量を計測する。
作業員はタブレット画面に表示されるAIの仕分け提案（魚種別・サイズ等級別のコンテナ振り分け指示）を確認し、必要に応じてワンタップで修正するだけで済み、従来目視で行っていた判別作業の負担が大幅に軽減される。仕分け完了後のデータは自動で日報化され、仲買人や漁協職員はタブレット上で当日の水揚げ内訳（魚種別重量・尾数・推定等級）を即座に確認し、出荷先への連絡や競り情報の準備に活用できる。夜間・早朝の少人数体制でも、AIが常に一定基準で判定を続けるため、ベテラン不在時でも選別品質のばらつきを抑えられる。蓄積データは漁協・自治体向けダッシュボードに集約され、漁獲傾向の可視化にも利用される。
| 早朝選別作業の熟練作業員人件費（1隻1時間×4〜5人×時給1500円換算、年300日稼働） | 年間約540万円 |
| 選別精度低下による等級誤分類・単価下落分（年間水揚げ売上の3〜5%相当の想定） | 年間150〜250万円 |
| 手作業での日報作成・集計事務（1日2人×30分×300日、時給1500円換算） | 年間約37.5万円 |
| ベテラン引退・欠勤時の出荷ロス（等級誤りによる廃棄・二束三文販売の想定） | 年間50〜100万円 |
| 機器リース料（カメラ・ロードセル一体型ユニット1台） | 月額4万円 |
| データ利用SaaS料（仕分けダッシュボード・日報自動生成） | 月額3万円 |
| 水揚げデータ分析オプション（漁獲傾向レポート・予測分析） | 月額5万円 |
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。
全国の漁港では漁業就業者の高齢化が進み、2023年時点で65歳以上が約4割を占め、早朝3〜5時台に集中する水揚げ選別作業を担う熟練作業員が不足している。
1隻あたり30分〜1時間の選別に3〜5人を要するが、後継者不在でベテランが引退すると選別精度が落ち、単価低下や出荷ロスにつながっている。既存の自動選別機は数千万円規模で年間水揚げ量1000トン未満の中小漁港には導入コストが見合わず、手作業が温存されてきた。この結果、労働負荷の集中と後継者不在が同時進行し、水揚げ量そのものを制限せざるを得ない港も出始めている。
実証フェーズ（0〜6ヶ月）はAIモデルの判定精度やハードウェアの現地適合が未知数なため、仕様を確定しづらく準委任契約が向く。
初期導入フェーズ以降、SaaSダッシュボードや日報自動生成など機能要件が固まった部分は請負契約で範囲と納期を明確にするのが望ましい。発注時は、画像認識モデルの精度目標（例：2年目までに95%以上）を成果物ではなく努力目標として契約書に明記し、精度未達を理由にした支払い留保トラブルを避ける必要がある。ハードウェア量産設計費用は請負、現地チューニングや再学習業務は準委任で分離発注することを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 漁港の水揚げ作業員（早朝3〜5時台に仕分け作業を行うスタッフ） |
| セカンダリ | 漁協職員・仲買人（日報確認、出荷先連絡、競り準備を行う担当者） |
| 管理 | 自社の運用保守担当（ハードウェア遠隔監視・モデル再学習）および漁協側のシステム管理担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 魚種・サイズ・鮮度AI判定機能 | 入力:ベルトコンベア上の連続画像→処理:AIが魚種・サイズ等級・鮮度スコアを判定→出力:個体別判定ラベル |
| 重量計測統合機能 | 入力:ロードセルの重量データ→処理:画像判定結果と時刻同期で紐付け→出力:個体別重量付き判定データ |
| 仕分け最適化提案機能 | 入力:魚種・等級・重量データ→処理:動線最小化の最適化計算→出力:コンテナ振り分け指示 |
| タブレット確認・修正機能 | 入力:AI仕分け提案表示→処理:作業員がワンタップで確認・修正→出力:確定済み仕分けデータ |
| 日報自動生成機能 | 入力:当日の確定仕分けデータ→処理:魚種別重量・尾数を自動集計→出力:水揚げ日報ファイル |
| 水揚げダッシュボード表示機能 | 入力:日報・仕分け蓄積データ→処理:期間別・魚種別に集計しグラフ化→出力:漁協職員向け閲覧画面 |
| AI判定モデル継続学習機能 | 入力:作業員の修正履歴データ→処理:地域魚種向けに再学習処理→出力:精度更新済み判定モデル |
| 水揚げ予測分析機能 | 入力:過去の水揚げ時系列データ→処理:予測モデルで傾向分析→出力:翌日以降の水揚げ予測レポート |
| 遠隔監視・予防保守機能 | 入力:カメラ・ロードセルの稼働ログ→処理:異常値検知・故障予兆判定→出力:保守担当者への通知アラート |
| 補助金申請サポート機能 | 入力:水揚げ実績・機器導入データ→処理:補助金様式に自動整形→出力:申請書類ドラフト |
| 契約・課金管理機能 | 入力:リース契約情報とSaaS利用実績→処理:月額料金を自動計算→出力:漁協向け月次請求書 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
漁港マスタ | port_id, port_name, prefecture, annual_catch_volume, contract_plan, contact_person |
ハードウェアユニット | unit_id, port_id, camera_serial, loadcell_serial, install_date, ip_rating, status |
水揚げイベント | event_id, port_id, unit_id, vessel_id, start_time, end_time, total_weight |
個体判定結果 | detection_id, event_id, frame_timestamp, species_code, size_grade, freshness_score, weight_g, confidence |
仕分け修正履歴 | correction_id, detection_id, original_species, corrected_species, original_grade, corrected_grade, corrected_by, corrected_at |
コンテナ仕分けマスタ | container_id, event_id, species_code, size_grade, total_weight, container_location |
契約・課金 | contract_id, port_id, plan_type, monthly_lease_fee, monthly_saas_fee, option_flag, start_date, end_date |
日報 | report_id, port_id, event_id, report_date, species_summary_json, total_weight, total_count, pdf_url |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 仕分け提案確認画面 |
| 3 | 当日水揚げ日報画面 |
| 4 | 魚種別サマリー画面 |
| 5 | ハードウェア状態監視画面 |
| 6 | 漁獲傾向ダッシュボード |
| 7 | 契約・課金管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | TensorFlow/PyTorch（物体検出・分類モデル開発の標準フレームワーク） |
| 2 | NVIDIA Jetson（防水筐体内でのエッジ低遅延推論に適する） |
| 3 | AWS IoT Core（カメラ・ロードセルのデータ収集基盤として利用） |
| 4 | PostgreSQL（判定結果・修正履歴の構造化データ管理に適する） |
| 5 | React（タブレット向けUI開発、オフライン対応が容易） |
| 6 | Grafana（漁獲傾向ダッシュボードの可視化に利用） |
| 7 | Docker/Kubernetes（AIモデル再学習・デプロイの運用管理に利用） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 早朝3〜5時の水揚げ集中時間帯の機器稼働率99.5%以上を目標とする想定 |
| 性能 | 性能: 1個体あたりの画像判定処理を0.5秒以内で完了させる想定 |
| 耐環境性 | 耐環境性: カメラ・ロードセル筐体は防水等級IP67以上に準拠する |
| セキュリティ | セキュリティ: タブレット・サーバ間通信はTLS1.2以上で暗号化し、漁協ごとにアクセス権限を分離する |
| データ保全 | データ保全: 水揚げ日報・判定データは日次バックアップし、最低5年間保存する想定 |
| 運用 | 運用: 遠隔監視で機器異常を検知した場合、24時間以内に保守担当が一次対応する体制とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 実証港でスマートフォン撮影と手作業計量を並行して行い、記録した写真と重量データを表計算ソフトで見比べ、AIで判定できそうな精度の見立てを立てる | 移動交通費と記録用の消耗品程度 |
| ②最小システム | 防水カメラとロードセルの試作ユニットを1台組み、簡易な画像認識モデルをタブレット画面に表示して、作業員が実際にワンタップ修正できるかを確認する | 外注による試作機製作費とAI利用料が中心で、数か月分の開発工数がかかる水準 |
| ③本開発 | 量産を見据えたハードウェア設計と、複数漁港分の判定モデル・SaaSダッシュボード・日報自動生成機能を本実装し、複数港での商用運用に対応させる | 外注・自社エンジニア双方の人件費と量産部材費がかかり、これまでの段階より大きな費用規模になる想定 |
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 |
|---|---|---|
| 中小漁港運営組合または地方漁協の組合長・専務理事 | 実証港の選定と現場作業員へのアクセス許可を得る決裁権者 | 都道府県漁連の紹介、または水産庁スマート水産業推進事業の説明会経由 |
| 都道府県漁業協同組合連合会（漁連）のスマート化推進担当職員 | 傘下漁協への紹介営業ルートと補助金情報の窓口になる | 漁連本部の代表電話・水産振興課に事業概要資料を送付し面談依頼 |
| 水産庁 漁政部 漁業経営課（スマート水産業推進事業担当） | 補助金対象要件と実証事業採択スケジュールを確認する | 水産庁公式サイトの事業公募要領記載の問合せ先に連絡 |
| 実証対象漁港の仲買人組合代表・ベテラン選別作業員 | AI判定基準の正解データ（魚種・等級の目利き知見）を提供してもらう | 漁協経由で現場見学を依頼し、水揚げ時間帯に同行取材 |
| 水産加工機械メーカーの技術営業担当（既存選別機ベンダー） | ハードウェア連携・防水筐体設計の技術提携先を探る | 水産流通機械工業展示会や水産庁関連団体の名簿から接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 都道府県漁業協同組合連合会への紹介営業 | 「中小漁港向けの選別作業省力化の実証にご協力いただける漁協を探しています」と伝え、担当窓口経由で組合員漁港への紹介を依頼する |
| 水産加工機械メーカーとの提携紹介 | 既存の計量器メーカーの営業担当に「画像認識と重量データを組み合わせた新機能として一緒に提案してほしい」と共同提案の形で紹介を依頼する |
| 漁港管理者（自治体水産課）への直接アプローチ | 「後継者不足の漁港での選別作業を無償実証させてほしい」と申し出て、管理する漁港への打診をお願いする |
| 水産関連の展示会・地方の漁業振興イベント出展 | 実機のデモ動画とタブレット画面を持ち込み、「実証港を募集中」と掲示して名刺交換から個別ヒアリングにつなげる |
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（設立直後も対象） | ハードウェア試作や初期人件費に充てる創業資金として利用でき、想定する融資総額は 650万円 の規模感で計画している |
| 中小企業省力化投資補助金 | 人手不足の解消につながる設備投資を行う中小企業 | 防水カメラ・ロードセル一体型ハードウェアの量産設計・製造費用の一部を補助対象とできる可能性がある |
| 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） | 新製品・新サービスの開発を行う中小企業・小規模事業者 | 画像認識AIモデルと組み込み機器の一体開発という新製品開発の要件に合致しやすい |
| 水産庁 スマート水産業推進事業 | 水産業のICT化・省力化に取り組む事業者・漁協 | 漁港向けAI選別システムという事業内容そのものが対象領域であり、実証港の導入費用の一部支援や漁協への周知連携が期待できる |
| 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 | 仕分け結果ダッシュボードや日報自動生成などのSaaS部分の導入費用が対象になり得る |
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。
水産・農業DX領域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