Who（誰が）
農業経営体(個人農家・農業法人)と就労継続支援A型・B型事業所、およびJA・市町村社会福祉協議会を主要な利用主体とする
対象とする社会課題：農業の人手不足と福祉事業所の仕事不足を、作業単位のマッチングで解消する
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。
茨城県の露地野菜農家は収穫期になると人手が足りず、収穫し切れない野菜を畑に捨てている。同じ地域のB型事業所では、利用者の手が空いていても仕事が来ない。双方とも困っているのに、どの作業を誰に頼めるかを言葉にする手段がなく、御用聞き型のマッチングでは年間数十件しかつながらない。作業を言語化し、適性で結びつける仕組みが必要だ。
※ 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。
ボタンを押すとAIチャットが開き、アグリワークマッチAIの構想を読み込んだ状態で素案を作成します。農業側・福祉事業所側どちらの目線の資料も、そのまま次の打ち合わせに持ち出せる形で仕上がります。
※ 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。
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アグリワークマッチAIは、農家の人手不足と福祉事業所の仕事不足を作業単位でつなぐマッチングサービスです。
農家はスマホで畑の写真を撮り「明日から3日間、トマト選別に5人欲しい」と音声で話すだけで、AIが作業内容・必要人数・時間帯を自動で案件化します。就労継続支援A型・B型事業所はあらかじめ利用者の適性（立位保持時間、細かい作業の可否など）を登録しておくと、AIが毎朝マッチ度の高い案件を通知し、事業所職員はチャットボットで受注可否を答えるだけで受発注が完了します。求人広告を出す手間も、御用聞き営業をする手間もなくなり、農家は収穫ロスを減らし、事業所は安定収入を得られる状態を目指します。
国内の農業就業人口は2023年時点で約116万人まで減少し、平均年齢は68.4歳と高齢化が進み、収穫・選別・袋詰めなど単純作業の担い手不足が深刻化している。
一方で就労継続支援A型・B型事業所は全国に約1.6万箇所、利用者数は約35万人存在するが、平均賃金はA型で月8万円台、B型で月1.7万円台と低く、安定した作業(仕事)の確保が事業所運営の最大課題になっている。両者をつなぐ農福連携は農林水産省も推進しているが、実際には「どの作業を、いつ、どの程度切り出せるか」を農家側が言語化できず、福祉事業所側も「どんな作業なら対応可能か」を農家に伝える手段がなく、地域の社会福祉協議会や普及員による手作業の御用聞き型マッチングに依存しているため、対応できる件数が年間数件〜数十件に限られている。実際に農福連携に取り組む農業経営体は全国で約6千件(全体の1%未満)に留まり、需要と供給の情報が構造的にマッチしていない。specifically、茨城県の露地野菜農家(経営者60代、パート雇用に依存)は収穫期の3週間だけ人手が10人分不足するが、短期雇用の求人を出しても集まらず、廃棄ロスが出ている。近隣のB型事業所(利用者20名、月間平均生産活動収入が事業所全体で12万円)は日々の作業内容が単調な軽作業に限られ、稼働率にも余裕がある状態が併存している。
自然言語処理・画像認識AIが、農家の投稿(写真・音声・テキスト)から作業種別・所要時間・必要スキルレベルを自動抽出し、作業案件を構造化する。
マッチングAIは事業所ごとの利用者適性データと過去の実績データを用いて最適化アルゴリズム(協調フィルタリング+制約条件付き最適化)でマッチ度を算出し、送迎範囲・稼働可能時間帯を制約条件として組み込んだ配分案を毎日自動生成する。対話AI(チャットボット)が福祉事業所職員との受注確認・条件調整をテキストで行い、需要予測モデルが過去数年の作付け・収穫時期データから翌月の作業需要を予測して農家に事前アラートを送る。実績データが蓄積されるほど適性判定と需要予測の精度が向上する学習ループを構築している。
農家はスマホで作業内容を写真・音声で入力するだけで、AIが「収穫」「選別」「袋詰め」などの作業内容・必要人数・難易度・時間帯を自動的に構造化データに変換し、作業案件として自動生成する。
福祉事業所は事業所側の利用者の作業適性(立位保持時間、細かい作業の可否、屋外作業耐性など)を事前にプロフィール登録しておくと、AIが案件と事業所の適性を突合し、マッチ度をスコア化して上位候補を毎日通知する。事業所の担当職員はチャットボット型AIと対話しながら受注可否を回答し、AIが送迎距離・作業時間・報酬額を自動計算して見積を農家側に提示する。マッチング成立後は、作業当日の実績(作業時間・完了量・トラブル有無)をスマホで簡易入力すると、AIが次回の適性スコアと難易度判定を自動更新し、精度が回数を重ねるごとに向上する。農家にとっては求人広告を出す手間がゼロになり、福祉事業所にとっては営業活動なしで安定した仕事が届く体験になる。
| 農家の短期求人広告費(ハローワーク掲載・チラシ・求人サイト) | 年額 約15万円 |
| 収穫遅延・人手不足による野菜の廃棄ロス | 年額 約50万円(繁忙期3週間分の目安) |
| 福祉事業所の営業活動人件費(職員が農家を個別訪問・電話営業) | 年額 約30万円(職員月2〜3日相当の稼働換算) |
| 社会福祉協議会の手作業マッチング業務にかかる人件費 | 年額 約80万円(担当職員1名の業務時間換算) |
| 農家向け:成約仲介手数料(作業報酬額の10〜15%、1案件平均) | 1案件あたり 約1.5万円(成約時のみ課金) |
| 福祉事業所向け:AI適性管理・実績分析ツール月額 | 月額 2万円〜5万円 |
| JA・自治体向け:地域包括プラン(年間契約) | 年額 200万円〜500万円 |
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。
茨城県の露地野菜農家では収穫期3週間だけ10人分の人手が不足し、求人を出しても集まらず廃棄ロスが発生している。
一方で近隣のB型事業所は月間生産活動収入が事業所全体で12万円台にとどまり、稼働率にも余裕がある。両者は物理的に近くにいながら、農家は「どの作業を何人分切り出せるか」を言語化できず、事業所は「何ができるか」を伝える手段がないため、地域の社協や普及員による手作業のマッチングに依存し、年間数件〜数十件しか成立していない。この情報の非対称性を、写真・音声入力とAIによる自動構造化・自動マッチングで解消する必要がある。
初期のPoC・アルゴリズム検証フェーズ（0〜6ヶ月）は仕様が固まっておらず精度検証を繰り返す性質が強いため準委任契約が適しており、要件変更やマッチングロジックの試行錯誤を前提に契約すべきである。
地域限定商用化以降でMVP機能範囲（scope_must）が確定した段階では、機能一覧・受入基準を明文化した上で請負契約に切り替える方がコスト管理しやすい。発注時はAIのマッチング精度（受注成立率70%以上など）を検収条件に含めるか、努力目標として別立てにするかを契約書上で明確に分離しておくことが重要である。実績データ蓄積による精度向上は開発会社の責任範囲外である旨も特約で明記すべきである。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 農業経営体（個人農家・農業法人）の経営者および作業管理担当者、就労継続支援A型・B型事業所の生活支援員・サービス管理責任者 |
| セカンダリ | JA職員、市町村社会福祉協議会の担当者、福祉事業所の利用者本人（作業実施者） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当、JA・社協の地域統括担当者（地域包括プラン契約先の管理者） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 作業案件自動構造化機能 | 農家の写真・音声・テキスト投稿→NLP/画像認識AIが作業種別・人数・時間帯を抽出→構造化案件データを生成 |
| 利用者適性プロフィール登録機能 | 事業所が立位保持時間等を入力→適性データベースに保存→マッチング用利用者プロフィールを生成 |
| マッチングスコア算出機能 | 案件データと利用者適性データ→協調フィルタリング+制約付き最適化で突合→マッチ度スコア上位候補を算出 |
| 日次配分案自動生成機能 | 当日の案件・稼働可能時間→送迎範囲等を制約条件に最適化→事業所別の配分案を毎朝自動生成 |
| 対話AI受注確認機能 | マッチング候補通知→チャットボットAIが職員と受注可否を対話→受注確定結果をシステムに記録 |
| 見積自動算出機能 | 受注確定案件データ→送迎距離・作業時間・報酬額を自動計算→見積書を農家へ即時提示 |
| 実績記録・適性更新機能 | 作業時間・完了量・トラブル有無を入力→AIが実績データを学習→適性スコアと難易度判定を自動更新 |
| 需要予測アラート機能 | 過去の作付け・収穫時期データ→需要予測モデルが翌月の作業需要を予測→農家へ事前アラート送信 |
| 需要平準化配分機能 | 複数農家・複数作物の案件データ→季節変動を平準化するアルゴリズムで分散→年間案件配分計画を出力 |
| 決済・請求管理機能 | 成約案件の報酬額・手数料データ→自動計算処理→農家・事業所双方への請求書発行と入金処理を実行 |
| 管理ダッシュボード・レポート機能 | 稼働実績・GMV等の蓄積データ→集計・匿名化処理→JA・自治体・農家向けレポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
farms | id, name, address, prefecture, contact_phone, contact_email, crop_type, registration_date |
facilities | id, name, facility_type(A型/B型), address, capacity, contact_person, phone, registration_date |
users | id, facility_id, name, age, standing_time_tolerance, fine_motor_skill, outdoor_tolerance, notes |
work_tasks | id, farm_id, task_type, required_people, difficulty_level, start_datetime, end_datetime, status |
task_media | id, work_task_id, media_type, file_url, transcribed_text, created_at |
matches | id, work_task_id, facility_id, match_score, status, proposed_fee, distance_km |
work_results | id, match_id, actual_hours, completed_quantity, trouble_flag, trouble_detail, reported_at |
billing | id, match_id, farm_id, facility_id, fee_type, amount, payment_status, invoice_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 農家用作業投稿画面 |
| 2 | 案件一覧・進捗画面 |
| 3 | 事業所適性登録画面 |
| 4 | マッチング候補通知画面 |
| 5 | チャットボット交渉画面 |
| 6 | 作業実績入力画面 |
| 7 | 管理者ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | GPT-4 Vision API(写真から作業内容を自動抽出) |
| 2 | Whisper API(音声入力を高精度テキスト化) |
| 3 | AWS EC2/S3/RDS(実績豊富でスケール容易) |
| 4 | PostgreSQL(構造化データと地理検索に対応) |
| 5 | Python FastAPI(AIモデル連携API開発が高速) |
| 6 | React Native(農家・事業所双方の端末対応) |
| 7 | LINE Messaging API(高齢利用者の導入障壁を低減) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上、月間ダウンタイムを3.6時間以内に抑える |
| 性能 | 性能: 日次マッチング配分案は毎朝6時までに全提携事業所へ配信完了、API平均応答時間1秒以内 |
| セキュリティ | セキュリティ: 利用者の障害区分等の要配慮個人情報はAES-256で暗号化、アクセスログを1年間保管 |
| 運用 | 運用: データバックアップは日次取得、RTO4時間以内・RPO24時間以内で復旧可能とする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 登録農家3,000件・提携事業所500拠点、同時アクセス500ユーザーまで性能劣化なく対応 |
| ユーザビリティ | ユーザビリティ: 写真・音声入力のUI応答は3秒以内、主要操作は3タップ以内で完了できる設計とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証（コンシェルジュMVP） | AIを使わず、代表がLINEや電話で農家の作業内容を聞き取ってスプレッドシートに手入力し、福祉事業所の適性リストと目視で突き合わせてマッチングを成立させる。案件化と適性判定の勘所を人力で掴む段階 | 交通費とヒアリング用の紙・スプレッドシート程度で、外部発注費はほぼかからない水準 |
| ②最小システム（ノーコード・簡易アプリ） | 写真投稿と簡単な選択式フォームでの作業入力、事業所側の適性登録フォーム、マッチ候補を一覧表示する簡易画面をノーコードツールや小規模なWebアプリで構築し、実際の受注確認までを回して精度を検証する | 外部エンジニアへの小規模発注数か月分と、クラウド利用料・AI-API利用料程度の水準 |
| ③本開発（構造化AI・マッチングAI・実績学習ループの実装） | 自然言語処理・画像認識による作業構造化、協調フィルタリングと制約条件付き最適化によるマッチングスコア算出、実績データを反映した適性更新の自動化までを本格実装し、複数地域での同時運用に耐える仕組みにする | AIエンジニア複数名を含むチームでの継続的な開発費用と、利用者増加に応じて伸びるクラウドインフラ費用の水準 |
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 |
|---|---|---|
| 茨城県内JAの営農経済渉外担当者(単位JA担当者) | 露地野菜農家の収穫期人手不足の実態とPoC協力農家を紹介してもらうため | JA全中経由か、県中央会の農福連携窓口に電話・訪問しアポイントを取る |
| 茨城県内の就労継続支援B型事業所の施設長・サービス管理責任者 | 利用者の作業適性データ登録と受注可否判断の現場フローを検証するため | 市町村社会福祉協議会の障害者就労支援ネットワーク経由で紹介依頼 |
| 市町村社会福祉協議会の農福連携・生活支援コーディネーター | 地域の御用聞き型マッチング実態を把握し提携パートナーとして口説くため | 県社協の障害者福祉部門に問い合わせ、担当コーディネーターを紹介依頼 |
| 農林水産省 経営局就農・女性課 農福連携推進班の担当者 | 農福連携等推進ビジョンの実施要件と補助金・実証事業の連携可能性を確認するため | 農林水産省の農福連携情報サイト記載の問い合わせ窓口にメールで面談依頼 |
| 茨城県保健福祉部障害福祉課の就労支援担当 | A型・B型事業所の生産活動収入・工賃算定ルールと外部委託の可否を確認するため | 県庁代表窓口から障害福祉課へ電話し、制度所管者への取次を依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| JA（農業協同組合）の営農指導員経由 | 「収穫期の人手不足で困っている農家さんを2〜3件ご紹介いただけませんか、無料で作業の棚卸しをお手伝いします」と依頼し、営農指導員の巡回訪問に同行させてもらう |
| 市町村社会福祉協議会・障害福祉課経由 | 「稼働率に余裕のあるB型事業所を紹介してほしい、生産活動収入を増やす取り組みの相談に伺いたい」と伝え、地域の農福連携担当者との面談を設定してもらう |
| 就労継続支援事業所の施設長への直接訪問 | 「今の作業内容と利用者さんの得意なことを教えてください、合いそうな農作業があれば無料で試験的にご紹介します」と、まず1回分の実績づくりを提案する |
| 農業法人協会・地域の農業経営者勉強会への参加 | 「求人を出しても人が集まらない収穫期の悩みを聞かせてください、AIで作業を写真1枚で人に頼めるようにする実験に協力してほしい」と数件だけ試験導入を依頼する |
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・スタートアップ支援資金（旧・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 | 設立直後で実績のない状態でも無担保・無保証人での借入がしやすく、運転資金の融資合計が500万円の規模まで見込める点が、AI開発とJA・社協への営業を並行させたいこの事業の立ち上げ資金と合う |
| 農林水産省 農福連携等推進事業 | 農福連携に取り組む・取り組もうとする農業経営体、社会福祉法人、これらを支援する団体 | 農家と福祉事業所のマッチングという事業の中核テーマそのものが対象領域で、PoC段階の実証費用や普及啓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 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者（この場合は導入する農家・福祉事業所側） | 提携先の農家や福祉事業所がAI適性管理ツールを導入する際の初期費用負担を下げられれば、営業時に導入ハードルを下げる説明材料になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模の個人事業主・法人 | 創業直後のパンフレット作成・展示会出展・JA向け説明資料整備など販路開拓の費用を一部カバーできる可能性があり、代表1名体制での営業活動を補強できる |
| 自治体の創業支援等事業計画に基づく創業補助金・創業助成金（都道府県・市町村単位） | 特定創業支援事業の認定を受けた創業者 | 登記費用や信用保証料の減免に加え、認定を受けると日本政策金融公庫の融資審査でも有利に働く場合があり、自己資金100万円を補完する初期資金として候補になる |
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。
農福連携やAIマッチング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・登録などの実績にもとづく自動集計の相対表示です