Who（誰が）
市区町村の農業委員会職員、都道府県農地中間管理機構の担当者、担い手農家・農業法人、そして高齢の農地所有者が主な当事者となる
対象とする社会課題：高齢化する農地所有者の意向把握が進まず、担い手への農地集約が停滞している
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。
農業委員会や農地バンクの職員はわずかな人数で膨大な台帳を抱え、意向調査は電話や訪問に頼り、思うように声を拾えていない。所有者は高齢化し、遠方に住む不在村地主も多く、意思を確認できないまま耕作放棄地は年々広がっている。ひとりひとりの意向を確実に拾い上げ、担い手へつなぐ仕組みがなければ、この国の農地は静かに失われ続ける。
※ 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。
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農業委員会・農地バンクの職員が農地台帳（地番・面積・所有者住所）をアップロードすると、AIが電話・SMS・LINEで所有者に自動架電し「貸したい・売りたい・自分で続けたい」を聞き取ります。
高齢者には合成音声と音声認識による通話対応も行い、回答は自動で文字起こしされ意向データベースに反映されます。職員の画面には地図上に所有者の意向と担い手農家の希望条件（作物・面積・立地）を重ねた「集約候補地マップ」と「優先交渉リスト」が表示され、職員は電話や訪問での説得作業から、AIが絞り込んだ交渉先へのアプローチと契約手続きに時間を使えるようになります。従来3〜4割だった意向調査の回収率を7割以上に引き上げ、職員1件あたりの対応時間を6割削減することを目指します。
全国の農地所有者の平均年齢は70歳を超え、後継者不在のまま耕作放棄地化する農地は年々拡大し、農水省統計では2023年時点で約28万haに達している。
市区町村の農業委員会や農地中間管理機構（農地バンク）は職員数名で数千〜数万件の農地台帳を管理しており、所有者への意向調査は電話・戸別訪問・郵送アンケートに依存し、回収率は3〜4割にとどまるケースが多い。所有者本人が県外や都市部に居住し連絡が取れない「不在村地主」も多く、相続未登記で所有者特定自体が困難な農地も全体の2割前後に上るとされる。担い手農家側も「どの農地が近く借りられる可能性があるか」を知る手段がなく、集約交渉は個別の人脈頼みで属人化している。結果として、担い手への農地集約率（人・農地プラン実質化）は目標に届かず、耕作放棄地は毎年拡大を続けている。
自然言語対話AI（音声認識・音声合成・LLM）が電話やLINEで所有者との意向聴取を自動化し、方言や高齢者特有の話し方にも対応した会話フローで回答を構造化データに変換する。
最適化AIが所有者の意向・農地の地理的隣接関係・担い手の希望条件を組み合わせ、集約効果（団地化・分散解消）が最大化される組み合わせを数理最適化により算出する。予測AIは過去の意向調査結果・年齢・相続状況などから将来的に貸出・売却意向が高まる可能性のある農地をスコアリングし、優先アプローチ対象を職員に提示する。加えて画像解析AIが衛星写真・ドローン画像から耕作放棄の兆候（雑草繁茂等）を検知し、現地確認前のスクリーニングに活用する。
農業委員会・農地バンクの職員が農地台帳データ（地番・面積・所有者住所・耕作状況）をシステムに取り込むと、AIが電話・SMS・LINE経由で所有者に自動で意向調査を実施し、貸したい・売りたい・自分で続けたいといった回答を対話形式で聞き取る。
会話が難しい高齢者には音声通話でのAI対話（合成音声＋音声認識）を使い、返答内容をテキスト化して意向データベースに自動反映する。並行してAIが地図データと連携し、担い手農家の希望条件（作物・面積・立地）と所有者の意向をマッチングし、集約候補地の組み合わせを地図上に可視化して職員に提示する。職員はAIが作成した「優先交渉リスト」と「想定される集約プラン」を確認し、実際の交渉・契約手続きに集中できるようになる。所有者・担い手双方の反応や成約結果はAIにフィードバックされ、次回以降の意向調査の呼びかけ文面やタイミングの精度が向上していく。
| 意向調査の郵送・封筒印刷費（数千件×切手84円＋印刷費） | 年間約60万円 |
| 電話・戸別訪問にかかる職員人件費（未回収分への追跡対応） | 年間約300万円相当（職員2名×半年分の稼働） |
| 相続未登記農地の所有者特定調査（司法書士・弁護士への外部委託） | 1件あたり5万〜15万円、年間対象50件で250万〜750万円 |
| 耕作放棄地拡大による将来の原状回復・保全管理コスト | 1ha放置あたり年間3万〜5万円相当の潜在損失 |
| 自治体向けSaaS利用料（管理農地件数に応じた従量制） | 月額15万〜40万円（年間180万〜480万円） |
| 初期導入・データ移行支援費（台帳クレンジング＋シナリオ設計） | 初年度一括100万〜300万円 |
| AI意向調査コール従量課金 | 1件あたり200〜500円（例：6,200件で年間124万〜310万円） |
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市区町村の農業委員会は職員数名で数千〜数万件の農地台帳を管理しており、電話・戸別訪問・郵送での意向調査は回収率3〜4割にとどまっている。
所有者の平均年齢は70歳を超え、県外居住の不在村地主や相続未登記で連絡先すら特定できない農地が全体の2割前後に上る。担い手農家側も「近くで借りられる農地」を知る手段がなく、集約交渉は職員や地域の人脈頼みで属人化している。このままでは耕作放棄地（2023年時点で約28万ha）が拡大し続け、人・農地プランの実質化目標に届かない状態が続く。
検証フェーズ（0-6ヶ月）はプロトタイプの仕様が固まっておらず、対話シナリオや回収率の実証結果に応じて機能変更が頻発するため準委任契約が適する。
初期展開フェーズ以降、MVPのスコープと受入基準（回収率・対応時間の数値目標）が明確になった段階で機能単位の請負契約に切り替えることを推奨する。自治体案件は補助金申請スケジュールに合わせた納期指定が多いため、契約前に補助金交付決定日を確認し、検収時期と請求時期のズレ（単年度予算の年度またぎ）に注意する。個人情報を扱う業務委託となるため、契約書に委託先の再委託制限・データ持ち出し禁止・ISMAP準拠等のセキュリティ条項を必ず明記する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市区町村農業委員会・都道府県農地中間管理機構の職員（意向調査・交渉担当） |
| セカンダリ | 担い手農家・農業法人（農地マッチング検索利用者）、農地所有者（AI対話での意向回答者） |
| 管理 | 自治体側のシステム管理担当者（利用者権限設定・データ移行監督）およびベンダー側のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 農地台帳データ取込・クレンジング機能 | CSV/固定長の台帳データ→地番・所有者・面積を正規化・重複排除→意向DBに登録 |
| AI電話意向調査対話機能 | 所有者電話番号→AIが合成音声で発話し音声認識で回答聴取→貸す/売る/継続意向を構造化 |
| LINE/SMS意向調査チャットボット機能 | 所有者のLINE ID/携帯番号→対話フローで質問送信→回答テキストを意向DBに反映 |
| 意向データ自動構造化・登録機能 | 音声認識・チャット回答テキスト→LLMが意図分類（貸出/売却/継続/不明）→意向DBへ自動反映 |
| 有人オペレーターエスカレーション機能 | AI対話中の否定的反応・聞き取り困難発話→自動判定→職員の電話窓口へ即時転送 |
| 担い手農家希望条件登録・検索機能 | 担い手の希望作物・面積・立地条件→検索エンジンで農地台帳照合→候補農地一覧を表示 |
| 農地集約マッチング最適化機能 | 所有者意向・農地隣接関係・担い手希望条件→数理最適化AIが団地化効果を計算→最適組合せを出力 |
| 優先交渉リスト自動生成機能 | スコアリング結果とマッチング結果→優先度でソート→職員向け交渉候補リストをPDF/画面表示 |
| 集約プラン地図可視化機能 | マッチング結果の農地座標→GIS地図APIで色分け描画→職員が集約候補地を地図上で確認 |
| 意向スコアリング予測機能 | 過去意向調査履歴・所有者年齢・相続状況→予測AIが将来意向変化を確率算出→高スコア農地を職員に提示 |
| 衛星・ドローン画像による耕作放棄地検知機能 | 衛星写真・ドローン画像→画像解析AIが雑草繁茂等を検知→放棄地候補リストを現地確認前に生成 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
landowners | id, name, address, phone, age, residence_status, contact_preference |
land_parcels | id, chiban, area_sqm, location_geom, land_use_status, owner_id |
intention_surveys | id, parcel_id, owner_id, intention_type, survey_date, channel, raw_response_text |
farmers | id, name, org_type, desired_crop, desired_area, desired_location_geom |
matching_candidates | id, parcel_id, farmer_id, score, optimization_run_id, status |
contracts | id, parcel_id, farmer_id, contract_type, area_ha, contract_date, reward_amount |
call_logs | id, owner_id, channel, transcript, sentiment, escalation_flag, called_at |
satellite_scans | id, parcel_id, scan_date, vegetation_index, abandonment_score, image_url |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 農地台帳一覧 |
| 2 | 所有者意向ダッシュボード |
| 3 | AI対話シナリオ設定 |
| 4 | マッチング候補地図 |
| 5 | 優先交渉リスト |
| 6 | 成約進捗管理 |
| 7 | KPIレポート |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Twilio（電話・SMS発信でAI意向調査を自動化） |
| 2 | LINE Messaging API（高齢者にも普及したLINE経由対話） |
| 3 | Google Speech-to-Text/TTS（方言含む音声認識と合成音声応答） |
| 4 | OpenAI API（対話内容のLLM構造化・意図抽出） |
| 5 | PostGIS（農地の地理的隣接関係を空間クエリで解析） |
| 6 | OR-Tools（担い手希望と意向の組合せ数理最適化） |
| 7 | AWS（ISMAP準拠の自治体向けセキュリティ基盤） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: AI意向調査コール基盤は稼働率99.5%以上（月間許容ダウンタイム約3.6時間以内） |
| 性能 | 性能: 音声対話の応答レイテンシ1.5秒以内、ピーク時同時架電数500件以上を処理 |
| セキュリティ | セキュリティ: ISMAP準拠、個人情報はAES-256暗号化、通信はTLS1.2以上を必須化 |
| 運用 | 運用: AI対話で応答困難と判定した場合は1時間以内に有人窓口へ切替、障害復旧SLA4時間以内 |
| データ保全 | データ保全: 農地台帳・意向データは日次バックアップ、RPO24時間・RTO8時間で復旧 |
| 監査対応 | 監査対応: 意向調査の音声ログ・テキストログは5年間保管し自治体監査・情報公開請求に対応 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 職員が実際に電話・訪問で意向調査を行う流れをそのまま踏襲しつつ、回答結果をスプレッドシートに手入力で蓄積し、回収率や所要時間の現状値を実測して仮説を検証する | 交通費と自分の作業時間だけ |
| ②最小システム | 意向調査の回答をフォームやチャットボットで受け付け、簡易な地図表示とマッチング候補の一覧化を行う試作を数自治体に提供し、実際の回収率改善効果を確認する | ノーコードツール利用料とAPI従量課金、必要なら外注で数週間分 |
| ③本開発 | 音声対話AIと最適化AIを本格実装し、複数自治体の台帳データと連携できる基盤を構築し、自治体のセキュリティ基準に対応したうえで有償契約に耐える品質に仕上げる | 外注や採用を含めた本開発費、外注で数か月分 |
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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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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 |
|---|---|---|
| 市区町村農業委員会の事務局長・事務局職員（農地台帳管理の実務担当） | 意向調査の回収率低迷という現場課題を最も具体的に把握している | 全国農業会議所経由、または近隣市町村の農業委員会事務局へ直接電話予約 |
| 都道府県農地中間管理機構（農地バンク）の企画・マッチング担当者 | 担い手マッチングの実務フローと予算枠、補助金活用実態を確認できる | 都道府県農政部の農地集約担当課経由で紹介依頼、または機構HPの問合せ窓口 |
| 農林水産省 農村振興局 農地資源課の担当官 | 人・農地プラン実質化支援事業の補助金要件・実績評価指標を確認する | 農水省HP代表窓口経由、または農業委員会全国大会での面談機会を活用 |
| 農地台帳システムを提供するITベンダーの自治体営業担当 | 既存台帳データとのAPI連携可否・データ移行コストの実務的制約を把握する | 自治体DXの展示会（地方自治情報化推進フェア等）での商談、既存顧客紹介 |
| 地域JA（農業協同組合）の営農指導担当者 | 担い手農家の希望条件や信頼関係の実態、既存の人脈頼み交渉の実情を知る | 地域農業法人経由の紹介、またはJA営農センターへの訪問依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 農業委員会全国大会・都道府県農政部への直接訪問 | 名刺交換の場で「所有者への意向調査の回収率を上げる仕組みを作っています、一度、御地の台帳の困りごとを聞かせてください」と伝え、面談の約束を取り付ける |
| 地元JA・農業法人経由の紹介 | 知人のJA職員に「農地集約で困っている自治体の担当者を紹介してもらえないか」と頼み、既存の信頼関係を通じて最初の面談機会を得る |
| 農水省・都道府県主催の農地集約関連の説明会・勉強会 | 説明会に参加し、休憩時間や名刺交換の場で「実証にご協力いただける自治体を探している」と声をかけ、後日の個別説明の約束を取る |
| 行政書士・土地家屋調査士など専門職ネットワーク | 農地法手続きに詳しい専門家に「意向調査を効率化する取り組みをしている、担当課の方を紹介してほしい」と依頼し、業務上の接点から紹介を得る |
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） | 法人設立からおおむね税務申告2期に満たない創業者 | 自己資金100万円に加え、音声対話AIの開発費や初期の人件費に充てる運転資金として、融資額は500万円を想定して申し込む候補になる |
| 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・小規模事業者 | 音声認識・音声合成・最適化アルゴリズムなど、システムの試作開発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 | 中小企業・小規模事業者 | 自治体向けSaaSの基盤構築やクラウド利用料など、ITツール導入にかかる費用の一部が対象になりうる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数等の要件あり） | 農業委員会全国大会への出展や提案資料作成など、自治体向けの販路開拓・営業活動の費用に充てられる可能性がある |
| 農林水産省 人・農地プラン実質化支援事業 | 市区町村・農業委員会・農地中間管理機構 | 導入を検討する自治体側がこの事業の予算を使って本サービスの導入費を賄える場合があり、営業時の提案材料として有効 |
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・食料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的な表示です。