Who（誰が）
年商300万〜5000万円規模の個人農家・農業法人、および全国のJA・農業共済組合の営農指導部門が主な利用者となる
対象とする社会課題：農業共済と収入保険、どちらを選ぶべきか判断できない農家への意思決定支援不足
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。
収入保険が始まって数年経つのに、多くの農家は仕組みの違いを知らないまま、これまでの共済を続けている。共済組合の窓口も収入保険の細かい計算までは説明しきれず、税理士でも判断が難しい。収量が大きく変動する野菜や果樹の農家ほど、選び方ひとつで数十万円単位の差が生まれているのに、それを確かめる手立てがないまま契約更新の時期が来てしまう。
※ 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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アグリセーフAIは、農業共済(NOSAI)と収入保険のどちらが有利か判断できない農家向けの意思決定支援サービスです。
農家はスマホやPCから過去5年分の青色申告決算書をアップロードし、作付面積・作物品目を入力するだけで、AIが両制度の推定補償額・保険料・自己負担額を5年分のシナリオでシミュレーションします。チャット型AIアドバイザーが『なぜこのプランが有利か』を平易な言葉で説明し、『収量が半減したら』といった質問にも即答します。結果はPDFレポートとして自動生成され、農家はそれを共済組合窓口に持参して加入手続きに進みます。JA・共済組合には窓口業務効率化ツールとしても提供し、農家と組合双方の判断業務を支えます。
2019年に開始された収入保険制度と従来の農業共済(NOSAI)は加入条件・補償範囲・保険料負担が大きく異なるが、全国約90万の農業経営体の多くは両制度の違いを正確に理解せず、慣習的に従来のNOSAIを継続している。
農業共済組合や共済連の窓口職員も収入保険の詳細な計算ロジックまでは説明できず、青色申告5年分のデータが必要な収入保険への切替は税理士でも判断が難しい。特に露地野菜や果樹など収量変動の大きい作物を作る中小規模農家(年商300万〜3000万円程度)ほど、どちらが有利かの判断で数十万円規模の保険料・補填額の差が生じているが、比較シミュレーションを行うツールが普及していない。農水省の統計でも収入保険加入率は対象農業者の約20%台に留まり、制度の複雑さが加入判断の障壁になっていると指摘されている。結果として、最適でない保険選択のまま経営リスクを抱える農家が多数存在する。
第一に時系列予測モデル(勾配ブースティング系)が過去の収量・単価変動データから将来5年の収入分布をシミュレーションし、収入保険とNOSAIそれぞれの期待補填額を算出する。
第二に最適化アルゴリズムが保険料負担と補填期待値のトレードオフを踏まえ、農家のリスク許容度(アンケートで取得)に応じた推奨プランをスコアリングする。第三に大規模言語モデルによる自然言語対話が、シミュレーション結果や制度の専門用語を農家の言葉に翻訳し、質疑応答を行う。第四に異常検知モデルが気象データ(気象庁メッシュデータ)と連携し、翌年の気候リスクが平年と大きく異なる場合に加入プラン見直しを自動提案する。
農家がスマホアプリまたはPCブラウザから、過去5年分の確定申告データ(青色申告決算書)・作付面積・作物品目・地域の気象リスクデータをアップロードまたは連携入力する。
AIエンジンがこれらのデータと農業共済組合連合会・農水省統計データベースを照合し、収入保険とNOSAI(水稲・畑作物・果樹等の共済)それぞれの推定補償額・保険料・自己負担額を過去5年分のシナリオでシミュレーションする。結果はチャット対話型AIアドバイザーが「なぜこの保険が有利か」を平易な言葉で説明し、農家からの「収量が半減したらどうなる」といった追加質問にも即時回答する。最終的にPDFレポートと共済組合窓口・保険代理店への提出用データを自動生成し、農家はそれを持って正式加入手続きに進む。使い続けるほど収量実績データが蓄積され、翌年の作付計画時にはリスク回避型の作物選択助言も受けられる。
| 保険選択ミスによる過払い保険料・補填不足(露地野菜・果樹農家の目安) | 年間20万〜50万円の想定 |
| 台風・収量半減など被害時の補填不足による経営リスク | 年間30万〜100万円の想定(被害発生時) |
| 税理士への個別相談費用(収入保険切替の判断依頼) | 1回3万〜8万円の目安 |
| JA窓口職員の説明対応・手計算にかかる人件費コスト | 組合あたり年間40万円程度の目安(職員時間換算) |
| 農家向け個人サブスクリプション(年払い) | 年額14,800円 |
| データ分析・気候リスク助言オプション | 月額980円(年額11,760円) |
| JA・共済組合向け法人ライセンス(中規模組合) | 年額150万円程度 |
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農業共済と収入保険は加入条件・補償範囲・保険料負担が大きく異なるが、全国約90万経営体の多くは両制度の違いを正確に理解しないまま慣習的にNOSAIを継続している。
共済組合窓口職員も収入保険の計算ロジックまでは説明できず、青色申告5年分のデータが必要な切替判断は税理士でも難しい。露地野菜や果樹など収量変動の大きい中小規模農家(年商300万〜3000万円)ほど判断の差で数十万円規模の保険料・補填額の差が生じているが、比較シミュレーションツールが普及していない。結果として収入保険加入率は対象農業者の約20%台に留まり、最適でない保険選択のまま経営リスクを抱える農家が多数存在する。
MVPフェーズはシミュレーションロジックの精度検証や制度理解のすり合わせが継続的に必要なため、準委任契約が適している。
仕様が固まりやすい会員管理・課金・PDFレポート出力などの機能は、要件定義後に個別の請負契約に切り出す方式が発注側のリスク管理として有効である。発注時は農業共済・収入保険の計算ロジックの正確性検証を委託先任せにせず、農業経済・保険数理の専門家によるレビュー工程を契約スコープに明記すること。また確定申告データという機密情報を扱うため、再委託先も含めたデータ取扱いの契約条項(暗号化基盤・アクセス権限管理の実装責任範囲)を明確化する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 個人農家・農業法人(年商300万〜5000万円規模、露地野菜・果樹・水稲等の生産者) |
| セカンダリ | JA・農業共済組合の営農指導部門職員、業務提携先の税理士・農業経営アドバイザー |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当者、JA・共済組合向け法人アカウントの管理者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 確定申告データ・作付情報入力機能 | 青色申告決算書PDFと作付面積を入力→OCR/フォーム解析→構造化データとしてDB保存 |
| 気象リスクデータ連携取得 | 気象庁メッシュデータを定期取得→地域別リスク指標に変換→農家プロファイルへ紐付け |
| 収入分布時系列予測シミュレーション | 過去5年の収量・単価データを入力→勾配ブースティングで予測→将来5年の収入分布を出力 |
| NOSAI・収入保険補償額比較エンジン | 収入分布予測を入力→両制度の補償額・保険料を試算→比較表を出力 |
| リスク許容度アンケート・最適化スコアリング | アンケート回答と試算結果を入力→最適化アルゴリズムでスコア算出→推奨プランを出力 |
| チャット対話型AIアドバイザー | 農家の質問文を入力→LLMがシミュレーション結果を参照→平易な回答文を生成 |
| 異常検知による気候リスク・プラン見直し提案 | 当年気象データを入力→異常検知モデルで平年比乖離を判定→見直し通知を送信 |
| PDFレポート自動生成 | 比較結果と推奨プランを入力→レイアウト整形→PDFレポートを出力 |
| 共済組合窓口提出用データ自動生成 | 農家の確定データを入力→窓口指定フォーマットに変換→提出用データファイルを出力 |
| JA・共済組合向け管理者ダッシュボード | 組合員の加入状況データを入力→集計・可視化処理→管理者向けダッシュボードに表示 |
| 収量実績蓄積・翌年作付助言機能 | 当年収量実績を入力→過去データと統合し傾向分析→翌年作付リスク回避助言を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
farmers | farmer_id, name, address, farm_type, annual_revenue_range, risk_tolerance_score, created_at |
tax_declarations | declaration_id, farmer_id, fiscal_year, gross_income, crop_yield, crop_type, cultivated_area, submitted_pdf_path |
simulation_results | sim_id, farmer_id, sim_date, insurance_type, expected_payout, premium_estimate, self_burden_estimate, model_version |
insurance_products | product_id, product_name, provider_type, coverage_conditions, premium_formula_ref, updated_at |
weather_risk_data | mesh_id, region_code, year, rainfall_index, temperature_anomaly, disaster_flag |
chat_sessions | session_id, farmer_id, message_log, created_at, resolved_flag |
ja_kyosai_licenses | license_id, organization_name, contract_type, seat_count, contract_start, contract_end, fee_amount |
reports | report_id, farmer_id, sim_id, pdf_path, generated_at, submission_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | データアップロード画面 |
| 2 | シミュレーション結果一覧 |
| 3 | AIチャット相談画面 |
| 4 | 推奨プラン比較画面 |
| 5 | PDFレポート出力画面 |
| 6 | JA管理者ダッシュボード |
| 7 | 気候リスク通知画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(S3/RDS) - 機密データの暗号化基盤構築に実績あり |
| 2 | LightGBM - 収量・収入の時系列予測に高精度で軽量 |
| 3 | OpenAI API - 対話型説明生成の自然言語処理に活用 |
| 4 | Python(FastAPI) - MLモデルとAPIの統合開発が容易 |
| 5 | React/Next.js - 農家向けアプリの高速UI構築 |
| 6 | Airflow - 気象データ・確定申告データの定期取込管理 |
| 7 | 気象庁メッシュデータAPI - 地域別気候リスク分析に必須 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目標とし、月間ダウンタイムを3.6時間以内に抑える想定 | 可用性99.5%以上を目標とし、月間ダウンタイムを3.6時間以内に抑える想定 |
| 確定申告データはAES-256で暗号化し、アクセス権限はロールベース制御(農家・組合職員・管理者を分離) | 確定申告データはAES-256で暗号化し、アクセス権限はロールベース制御(農家・組合職員・管理者を分離) |
| シミュレーション処理は1件あたり平均10秒以内でレスポンスを返す想定 | シミュレーション処理は1件あたり平均10秒以内でレスポンスを返す想定 |
| 個人情報保護法・マイナンバー法に準拠し、退会後のデータ保持期間は5年を上限とする | 個人情報保護法・マイナンバー法に準拠し、退会後のデータ保持期間は5年を上限とする |
| 確定申告期(2〜3月)のピーク時に同時アクセス5,000ユーザーまで耐える構成とする想定 | 確定申告期(2〜3月)のピーク時に同時アクセス5,000ユーザーまで耐える構成とする想定 |
| データバックアップは日次実施、RPO24時間・RTO4時間以内を目標とする | データバックアップは日次実施、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 | 数軒の農家から確定申告書と作付データを預かり、表計算ソフトで収入保険・NOSAIの補償額を手作業でシミュレーションし、比較レポートを人力で作成して有用性を確認する | 交通費と農家への謝礼程度、外部発注はしない水準感 |
| ②最小システム | シミュレーションロジックをシンプルなWebアプリに実装し、チャット対話は定型FAQと人力対応で代替、実証地域のJA・共済組合と数十件規模で試験運用する | 外注で数か月分の開発費とクラウド利用料が中心の水準感 |
| ③本開発 | 時系列予測モデル・LLM対話・気象データ連携を本格実装し、JA窓口端末との連携やPDFレポート自動生成まで含めて全国展開できる形に仕上げる | 専門エンジニア複数名の人件費とデータ購入費を含む本格投資の水準感 |
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 |
|---|---|---|
| 全国農業共済組合連合会(NOSAI全国連)本部の企画部門担当者 | 収入保険・共済両制度のデータ照合と実証実験の許諾窓口になるため | 農水省経営局保険課経由の紹介、または全国連公式サイトの問合せ窓口から連絡 |
| 実証地域候補となる県域JA・共済組合の営農指導部門の部長クラス | 300〜500経営体規模のパイロット運用の現場調整と農家紹介を得るため | 県農業会議や農業経営アドバイザー協会の紹介、または既存税理士人脈経由 |
| 農林水産省経営局保険課の制度担当官 | 収入保険制度の計算ロジック・政策変更予定を一次情報で確認するため | 農水省パブリックコメント・審議会公開資料経由で担当課に直接問合せ |
| 農業法人・青色申告農家を多数抱える税理士法人の代表社員 | 5年分確定申告データの扱いと業務提携(税理士業務との切り分け)を確認するため | TKC全国会や日本税理士会連合会の農業経営部会経由で紹介依頼 |
| 気象庁メッシュデータ提供事業者の営業担当者 | 異常検知モデルに使う気象リスクデータのライセンス条件を確認するため | 気象業務支援センターの民間提供データ一覧から問合せフォーム経由で接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| JA営農指導員への直接アプローチ | 「収入保険とNOSAIの比較で困っている農家さんはいませんか、無料で試算レポートを出します」と伝え、営農指導員経由で紹介してもらう |
| 農業専門の税理士事務所との連携 | 青色申告5年分のデータを扱う税理士に「顧客の保険選択判断を手伝うツールがある、一緒に紹介しませんか」と持ちかける |
| 青色申告会・農業経営者の勉強会 | 地域の青色申告会の会合に参加させてもらい、「試作段階のシミュレーションを無料で試してほしい」と数名に声をかける |
| 農業専門メディア・SNS（露地野菜・果樹農家コミュニティ） | 収量変動の大きい作物の生産者グループに「無料診断レポートを作るので確定申告書を見せてほしい」と投稿し協力者を募る |
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（新創業融資制度） | 新たに事業を始める個人・法人設立者（実質的な創業者） | 自己資金100万円での法人設立直後の運転資金確保に使える代表的な創業融資で、融資額は 880万円 を想定して事業計画を組む |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会・商工会議所の管轄地域にある小規模事業者 | MVPのチラシ・Web制作費やJA・税理士事務所への営業活動費など販路開拓経費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 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 | シミュレーションアプリやチャット対話AIなど自社開発システムの導入・実装費用の一部を対象にできる可能性があり、JA向けライセンス提供のシステム整備にも関連しうる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業・個人事業主 | 設立初期の人件費・賃借料・専門家依存の外部委託費など、代表1名体制からの立ち上げ費用の一部を助成対象にできる可能性がある |
| 農林水産省 農業支援サービス事業創出モデル支援事業 | 農業支援サービスを新たに創出・実証する事業者 | JA・共済組合との実証実験フェーズでの実装費用やデータ連携基盤の構築に関連する制度として候補になる |
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。
この課題に取り組む仲間がコミュニティで活動しています。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・登録などの自動集計にもとづく相対表示です。