Who（誰が）
卸売・仲卸業者約900社、産地JA・生産法人約1,100法人、年商100億円以上の小売・外食調達部門約300社を主要顧客とする
対象とする社会課題：天候変動と作付け情報の分断による青果物の需給ミスマッチと価格乱高下
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。
キャベツや白菜の値段は、天候ひとつで年に何度も跳ね上がったり暴落したりする。産地JAは農家からのFAXと電話で作付け情報を集めており、市場全体の供給量が見えるまでに数週間かかる。バイヤーは前年の実績と勘で発注するしかなく、その隙間で野菜が畑や倉庫で行き場を失っていく。気象データも衛星データも作付け統計も、別々の組織に眠ったままだ。
※ 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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「アグリキャスト」は、キャベツや白菜などの露地野菜の需給予測AIプラットフォームです。
産地JAの営農指導員や農家は専用アプリで作付け面積・定植日・生育状況を月1回入力し、衛星画像解析が生育段階を自動推定します。卸売業者や小売バイヤーはWebダッシュボードにログインし、品目・産地・時期を指定するだけで、向こう4〜12週間の入荷量予測と適正価格レンジをグラフで確認できます。「来月のレタス価格はどう動くか」とチャットボットに質問すれば、天候シナリオを根拠に回答が返ります。需給ギャップが閾値を超えると卸売業者に自動アラートが届き、産地リレー出荷や代替産地への切り替え提案を受け取れます。これにより発注担当者は経験と勘に頼った意思決定から、データに基づく発注計画へ移行できます。
国内の青果物市場では、天候不順による豊作・不作の予測が難しく、キャベツや白菜などの露地野菜で年間数十%規模の価格変動が繰り返し発生している。
全国の中小卸売業者(約900社)や産地JAは、作付け面積の集計を農家からのFAX・電話ベースで手作業集計しており、市場全体の供給量把握には2〜3週間のタイムラグがある。一方で小売バイヤーは前年実績と勘に頼った発注を行っており、結果として年間約600万トン(農水省推計)の食品ロスの一部が生産・流通段階で発生している。個々の農家(全国約70万経営体)は自分の作付け情報が市場全体でどう影響するか把握できず、過剰作付けや出荷調整の判断が後手に回る。気象データ・衛星データ・作付け統計はそれぞれ別組織が保有しており、統合的に解析する仕組みが存在しないことが根本原因である。
気象庁・気象衛星ひまわりの観測データと産地別の気温・降水量履歴を学習した時系列予測モデル(LSTM/Transformer系)が、品目別の生育ステージと収量を4〜12週先まで予測する。
衛星画像・ドローン画像を用いた画像解析AIが、任意の農地の作付け面積と生育段階を自動推定し、農家の手入力負荷を軽減する。需給ギャップ検知には最適化アルゴリズムを用い、産地間の代替出荷シナリオを複数提案する。さらに自然言語対話AI(LLM)がバイヤー・農家からの質問に対し、予測根拠となる気象シナリオや過去類似年の実績を引用しながら回答する。
産地JA・卸売市場・大手小売のバイヤーがWebダッシュボードにログインし、品目・産地・時期を指定すると、AIが向こう4〜12週間の入荷量予測と適正価格レンジを提示する。
農家側は専用アプリで作付け面積・定植日・生育状況を月1回程度入力するか、提携ドローン/衛星画像解析により自動推定されたデータが反映される。バイヤーは予測画面上でチャットボット(自然言語対話AI)に「来月のレタス価格はどう動くか」と質問でき、根拠となる天候シナリオ付きの回答を得られる。卸売業者は需給ギャップが閾値を超えると自動アラートを受け取り、産地リレー出荷や代替産地への切り替え提案を受け取る。これにより発注担当者は経験と勘に依存した意思決定から、データ根拠のある発注計画に移行できる。
| 過剰発注による廃棄ロス(スーパー1社あたり) | 年間約1,800万円(月150万円想定) |
| FAX・電話による作付け集計の人件費(JA1法人あたり) | 年間約480万円(月40時間×指導員人件費換算) |
| 価格乱高下時の緊急仕入れによる割高コスト(仲卸1社あたり) | 年間約600万円(緊急調達3〜4回×単価1.5倍分) |
| 欠品による販売機会損失(小売1社あたり) | 年間約3,600万円(月300万円想定) |
| 卸売・仲卸向けSaaS(標準プラン) | 月額12万円(品目・拠点数に応じ8万円〜20万円) |
| 産地JA向け作付けデータ連携料 | 月額5万円(農家1経営体あたり年間3,000円のインセンティブ込み) |
| 小売・外食向け需給予測API利用料 | 従量課金 1万回あたり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。
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国内の青果物市場では天候不順による豊作・不作予測が難しく、作付け情報は農家からJAへFAX・電話で手作業集計されるため市場全体の供給量把握に2〜3週間のタイムラグが生じている。
小売バイヤーは前年実績と勘に頼った発注を行い、結果として生産・流通段階で食品ロスの一部が発生している。気象データ・衛星データ・作付け統計はそれぞれ別組織が保有し、統合解析する仕組みが存在しない。そのため農家自身も自分の作付け判断が市場全体に与える影響を把握できず、過剰作付けや出荷調整の判断が後手に回っている。
Phase1〜2（基盤構築・パイロット・予測モデルv1検証）は要件・精度目標が確定していないため準委任が向く。
予測モデルのMAPE改善やアルゴリズム調整は試行錯誤を伴うため、成果物の完成を固定する請負契約では発注者・受注者双方にリスクが残る。Phase3以降のAPI連携やUI正式版など仕様が固まった機能は請負契約への切替も検討可能だが、AIモデルの精度自体を契約上の成果物要件にしないよう注意し、誤差範囲の明示や免責条項を契約書に明記する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 卸売市場・仲卸業者の発注担当者、産地JA・生産法人の営農指導員 |
| セカンダリ | 小売・外食チェーンの調達バイヤー、個々の農家（作付け情報入力者） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当・データ基盤運用担当（顧客管理・データ品質監視） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 気象・衛星データ連携基盤 | 気象庁API・ひまわり観測データを取得→正規化・欠損補完→予測モデル用データセットを生成 |
| 品目別収量予測AI | 産地別気温・降水量・生育履歴を入力→LSTM/Transformerで学習→4〜12週先の収量予測値を出力 |
| 衛星・ドローン画像解析AI | 衛星/ドローン画像を入力→画像解析AIで作付け面積・生育段階を推定→農家入力を代替するデータを生成 |
| 需給ギャップ検知・最適化 | 予測収量と需要予測値を比較→最適化アルゴリズムでギャップ算出→代替産地出荷シナリオを複数提案 |
| 自然言語対話AI(チャットボット) | バイヤー・農家の質問文を入力→LLMが予測根拠と類似年実績を検索→気象シナリオ付き回答を生成 |
| 農家向け作付け入力アプリ | 作付け面積・定植日・生育状況を月1回入力→衛星推定値と統合→JA側データベースへ登録 |
| Webダッシュボード | 品目・産地・時期を指定→予測エンジンを呼び出し→入荷量予測と適正価格レンジをグラフ表示 |
| 需給アラート通知機能 | 需給ギャップ検知結果を監視→閾値超過を判定→卸売業者へメール/アプリで自動通知 |
| 外部API連携基盤 | 小売・外食の発注システムからリクエスト受信→予測データを取得→JSON形式で予測結果を返却 |
| 産地マッチング仲介機能 | 需給ギャップ発生時の代替産地候補を抽出→マッチングロジックで取引条件を算出→成立時に仲介手数料を計算 |
| 契約・課金管理機能 | 契約プラン・API呼出回数等の利用量を集計→課金ロジックで計算→請求書と利用状況レポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
farms | farm_id, jaco_id, name, prefecture, address, area_ha, contact_type |
planting_records | planting_id, farm_id, crop_code, planted_area_ha, planting_date, growth_stage, source_type, updated_at |
satellite_estimates | estimate_id, farm_id, image_date, estimated_area_ha, estimated_stage, confidence_score |
weather_observations | obs_id, region_code, obs_date, temperature, precipitation, sunshine_hours, source |
yield_forecasts | forecast_id, crop_code, region_code, forecast_week, predicted_volume_t, mape, model_version |
price_ranges | price_id, crop_code, region_code, forecast_week, price_low, price_high, currency |
contracts | contract_id, org_id, org_type, plan_type, monthly_fee, start_date, status |
matching_transactions | transaction_id, seller_org_id, buyer_org_id, crop_code, volume_t, unit_price, commission_rate, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 需給予測ダッシュボード |
| 2 | 品目別価格レンジ画面 |
| 3 | 作付け情報入力画面 |
| 4 | 衛星推定確認画面 |
| 5 | アラート通知一覧 |
| 6 | チャットボット相談画面 |
| 7 | 産地マッチング提案画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(気象・衛星データ処理基盤として拡張性高い) |
| 2 | PostgreSQL+PostGIS(農地位置情報の空間検索に対応) |
| 3 | PyTorch(LSTM/Transformer時系列予測実装に適する) |
| 4 | Sentinel Hub/JAXA衛星API(低コストで画像取得可能) |
| 5 | OpenAI API(自然言語対話AIの早期実装向け) |
| 6 | Airflow(気象・衛星データの定期バッチ処理管理) |
| 7 | React+TypeScript(ダッシュボードUIの保守性確保) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 予測処理は品目×産地単位で1バッチあたり10分以内に完了させる想定 | 予測処理は品目×産地単位で1バッチあたり10分以内に完了させる想定 |
| ダッシュボード表示のレスポンスは平均2秒以内、API応答は平均500ms以内を目標とする | ダッシュボード表示のレスポンスは平均2秒以内、API応答は平均500ms以内を目標とする |
| システム稼働率は月間99.5%以上を維持し、障害時は4時間以内の復旧を目安とする | システム稼働率は月間99.5%以上を維持し、障害時は4時間以内の復旧を目安とする |
| 農家・JAの個人情報および作付けデータは暗号化(TLS1.2以上)して送受信・保管する | 農家・JAの個人情報および作付けデータは暗号化(TLS1.2以上)して送受信・保管する |
| 衛星・気象データソースは主要プロバイダ2系統以上を冗長契約し、単一障害点を排除する | 衛星・気象データソースは主要プロバイダ2系統以上を冗長契約し、単一障害点を排除する |
| 月次アクセスログ・予測精度ログを最低1年間保存し、MAPE等KPIを月次で自動集計・可視化する | 月次アクセスログ・予測精度ログを最低1年間保存し、MAPE等KPIを月次で自動集計・可視化する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 産地JA数法人・卸売業者数社に対し、気象庁の公開データと過去の入荷実績をExcelで手動集計し、予測レポートを週次でメール配布して反応を確認する | 人件費のみ／外部ツール利用料も発生しない水準 |
| ②最小システム | 気象庁API連携と簡易な時系列予測モデルを組み込んだWebダッシュボードの試作版を作り、パイロット先に限定公開してログイン率・閲覧頻度を確認する | 外注または自社エンジニアで数か月分の開発費、API利用料のみ追加 |
| ③本開発 | 画像解析AIによる作付け面積の自動推定、チャットボット機能、需給ギャップの自動アラートを実装し、正式版として複数社に有償提供する | 機械学習エンジニア体制の人件費と衛星画像解析ライセンス費用が主な水準 |
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 |
|---|---|---|
| JA全農 営農支援部またはデータ戦略部門の担当者 | 産地データ獲得と全国展開の起点となる中央組織のため最優先で接触 | JA全農公式サイトの問い合わせ窓口経由、または農水省関連イベントで名刺交換 |
| 県域JA(例:JA全農いばらき等)の営農指導課課長 | パイロット導入候補として作付けデータ収集現場の実態を把握するため | 県農政部の農業振興課に紹介依頼、または農業法人向け展示会で接触 |
| 中央卸売市場(東京都大田市場等)の卸売業者組合幹部 | 卸売業者900社への導入可否を左右する業界団体の意向確認が必要 | 全国中央卸売市場協会の事務局に連絡し紹介を依頼 |
| 農業データ連携基盤(WAGRI)運営事務局担当者 | 既存データ基盤との連携可否・API利用条件を早期に確認する必要 | 農研機構内WAGRI事務局の公式問い合わせフォームから連絡 |
| 大手小売(年商100億円以上)の青果調達バイヤー責任者 | API連携先として実需側の発注データ活用ニーズを直接検証するため | 農水省フードテック関連の商談会やスーパーマーケット・トレードショーで接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| JA全農・県域JAへの直接アプローチ | 「作付け情報の集計を月1回のアプリ入力に置き換えるパイロットを無償で実施したい」と伝え、県域JAの営農指導部門に持ち込む |
| 卸売市場・仲卸業者への飛び込み訪問 | 「せりの前に来週の入荷予測を無料で見てもらえないか」と、市場の卸売会社の若手バイヤーに声をかけて試験導入を依頼する |
| 農業データ関連の展示会・カンファレンス | 農業Week・スマートアグリ関連の展示会で名刺交換し、「今、無償トライアルをやっている」と直接説明して連絡先を得る |
| 既存ネットワーク（大学農学部・農業経済研究者）からの紹介 | 「知り合いの卸売業者や産地JAで、需給予測に興味がある人を紹介してもらえないか」と大学の研究室や農業コンサルタントに依頼する |
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 新規開業資金（創業融資） | 新たに事業を始める法人・個人事業主 | 融資額は 500万円 で、気象データAPI利用料や機械学習エンジニアの人件費などの立ち上げ資金に充当できる想定 |
| 農林水産省 スマート農業実証プロジェクト | 農業データ・AI技術を活用する事業者、産地JA等との連携体 | 気象データと衛星データを組み合わせた収量予測モデルの実証フィールドとして、産地JAとの共同実証を後押しする候補になる |
| 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） | 中小企業・法人設立後の事業者 | LSTM/Transformer系予測モデルや画像解析AIの開発費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 東京都 創業助成事業（TOKYO創業ステーション） | 都内で創業予定または創業5年未満の中小企業者 | 法人設立後の人件費・広告費等の一部を助成対象にできる可能性があり、代表1名体制での初期費用の補填先になる |
| NEDO シード期研究開発支援事業（STS） | 研究開発型スタートアップ | 気象・衛星データを用いた予測アルゴリズムの研究開発フェーズの資金として、エンジェル投資前の橋渡し資金になり得る |
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。
農業データ活用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・お気に入りなどの自動集計にもとづく相対表示です。