Who（誰が）
中堅生産者(年商1000万〜5億円)と食品メーカー・中食・外食・小売の調達担当者を主対象に、JA・農業法人団体・食品卸商社を提携チャネルとして展開する
対象とする社会課題：農産物の需給ミスマッチと価格乱高下による生産者・実需者双方の経営不安定
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。
国内の生産者の多くは市場出荷に依存し、天候や作付動向による価格暴落・暴騰リスクを個人の経験だけで背負っている。実需者も安定調達先を属人的な人脈でしか探せず、廃棄ロスと欠品が繰り返されてきた。需給を予測し、事前に契約でつなぐ仕組みがなければ、この不安定さは変わらない。
※ 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、このショーケースの内容を読み込んだ状態で、事業計画書やピッチ資料、要件定義書など選んだ資料の素案をすぐに作成します。中身を確認しながら、必要な形式に合わせて仕上げていけます。
※ 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。
アグリマッチAIは、農産物の生産者と食品メーカー・外食チェーンなどの実需者を結ぶ契約栽培マッチングサービスです。
生産者はスマホやWeb画面で作付予定地・品目・栽培履歴・気象データ連携を登録するだけで、AIが向こう3〜12ヶ月の需給ギャップと想定卸値レンジを地域別に提示します。実需者は必要数量・規格・希望価格帯・納期を入力すると、条件に合う生産者候補が自動でリストアップされ、チャット型AIエージェントとの対話で契約条件を調整、合意後は電子契約と入金エスクローが自動発行されます。栽培期間中は衛星・ドローン画像で生育遅延や病害リスクを検知し、両者に早期アラートを送ることで数量未達を防ぎます。これまで勘と経験、属人的な人脈に頼っていた契約栽培の意思決定が、データに基づく予測と自動マッチングに置き換わります。
国内農業生産者(法人・個人合わせ約90万経営体)の多くは市場出荷に依存し、天候や全国的な作付動向の変化による価格暴落・暴騰リスクを個人の勘と経験だけで背負っている。
一方、加工食品メーカーや外食チェーンなどの実需者は、年間数千トン規模の安定調達を必要としながらも、契約栽培のマッチング先を探す手段が地縁・商社経由の属人的ネットワークに限られている。実際、農林水産省の調査でも契約栽培比率は野菜で約2割にとどまり、残りは市場価格変動の影響を直接受ける不安定な取引構造が続いている。生産者は「来期何をどれだけ作れば売れるか」を予測する情報基盤を持たず、実需者は「どの産地にどれだけの数量を発注すべきか」を精緻に把握できない。既存の卸売市場情報は過去の取引結果の集計にとどまり、将来の需給ギャップや適正価格を予測する仕組みは全国規模では存在しない。この情報の非対称性と予測不在が、廃棄ロス・価格暴落・急な欠品という三重の非効率を生み続けている。
需給予測AIは、気象庁データ・衛星画像(NDVI等の植生指数)・過去10年分の卸売市場統計・自社プラットフォーム内の契約実績を統合し、品目×地域×時期単位で需給ギャップと価格レンジを回帰・時系列モデル(LightGBM・Transformer系時系列モデルの組み合わせ)で予測する。
マッチングAIは実需者の調達条件と生産者の供給能力・地理的距離・過去の契約履行率を多変量最適化(線形計画法+強化学習によるスコアリング)し、最適な組み合わせを提示する。対話AIエージェント(LLMベース)は契約条件交渉の論点整理や質問応答、条件書ドラフト作成を担い、双方の交渉負担を軽減する。画像解析AIはほ場写真・衛星データから生育状況と病害虫兆候を検知し、契約数量の未達リスクを早期に生産者・実需者双方へ通知する。
生産者はスマホアプリまたはWeb管理画面から作付予定地・品目・栽培履歴・気象データ連携を登録するだけで、AIが向こう3〜12ヶ月の全国主要品目(まずは葉物野菜・根菜・果菜類50品目)の需給ギャップと想定卸値レンジを地域別に提示する。
実需者(食品メーカー・中食・外食・小売バイヤー)は必要数量・規格・希望価格帯・納期を入力すると、AIが適合度の高い生産者候補を自動リストアップし、契約条件(数量・単価・納期・品質基準)の初期案をテンプレート生成する。両者はプラットフォーム上のチャット型AIエージェントを介して条件交渉・微調整を行い、合意後は電子契約と入金エスクローが自動発行される流れとなる。栽培期間中はドローン・衛星画像とほ場センサーのデータをAIが解析し、生育遅延や病害リスクを検知して両者に早期アラートを送り、数量未達リスクを事前に緩和する。取引完了後の実績データ(収量・品質・価格・納期遵守率)は自動的に予測モデルへフィードバックされ、次期予測精度が継続的に向上する。
| 市場価格暴落時の安値売却・廃棄損失(生産者、年間) | 約150万〜300万円 |
| 欠品時の緊急スポット調達コスト増(実需者、年間) | 約200万〜500万円 |
| 商社・卸経由の属人的マッチングにかかる紹介手数料・接待交際費(実需者、年間) | 約50万〜100万円 |
| 契約不履行(数量未達)による違約対応・代替調達コスト(実需者、1件あたり) | 約30万〜80万円 |
| 需給予測データサブスクリプション(実需者向け・標準プラン) | 月額10万円(年間120万円) |
| 生育モニタリング・アラートオプション(生産者向け、1ほ場あたり) | 月額5,000円(年間6万円) |
| 契約仲介手数料(成約時、平均契約額300万円の場合) | 1件あたり9万〜15万円(契約額の3〜5%) |
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。
国内の農業生産者は市場出荷に依存し、天候や全国的な作付動向による価格暴落・暴騰のリスクを個人の勘と経験だけで抱えている。
一方、加工食品メーカーや外食チェーンは年間数千トン規模の安定調達を必要としながら、契約栽培先を探す手段が地縁・商社経由の属人的ネットワークに限られている。農水省調査でも契約栽培比率は野菜で約2割にとどまり、既存の卸売市場情報は過去の取引結果の集計にとどまるため、将来の需給ギャップや適正価格を予測する全国規模の仕組みが存在しない。この情報の非対称性が、廃棄ロス・価格暴落・急な欠品という三重の非効率を生み続けている。
フェーズ1の需給予測AIプロトタイプは実証を通じてモデル仕様が変わりやすいため準委任が向く。
予測精度目標(MAPE20%以内等)は検収条件ではなくKPIとして扱い、検収は定義された処理が動作することに絞る必要がある。一方、電子契約連携や課金基盤などフェーズ2以降の仕様が固まった機能は請負契約で成果物とスケジュールを明確にすべきである。発注時はデータ提供元(気象庁・衛星画像会社)のAPI仕様変更リスクを契約範囲外として明記しておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 契約栽培を検討する生産者(法人・個人農家、年商1000万円〜5億円規模)と実需者(食品メーカー・中食・外食チェーンの調達担当者) |
| セカンダリ | JA・農業法人団体の営農指導員(代理登録支援)、農業経営コンサルタント、損害保険会社の担当者 |
| 管理 | プラットフォーム運営会社のカスタマーサクセス担当・審査担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 生産者登録・作付管理 | 作付予定地・品目・栽培履歴を入力→DB登録・正規化→生産者プロファイルを生成 |
| 気象・衛星データ連携 | 気象庁API・衛星NDVIデータを取得→品目地域別に整形→予測AIへ供給 |
| 需給予測AI | 気象・衛星・市場統計・契約実績を入力→LightGBM/Transformerで時系列予測→3〜12ヶ月需給ギャップと卸値レンジを出力 |
| 実需者調達条件登録 | 必要数量・規格・希望価格・納期を入力→条件データ化→マッチングAIへ渡す |
| マッチングAI | 実需者条件と生産者供給力・距離・履行率を入力→線形計画法+強化学習でスコアリング→候補リストを出力 |
| 契約交渉AIエージェント | 交渉メッセージ・条件差分を入力→LLMが論点整理と提案生成→契約条件書ドラフトを出力 |
| 電子契約・エスクロー処理 | 合意条件を入力→電子署名処理→契約書発行と入金エスクロー口座開設を出力 |
| 画像解析AI(生育・病害検知) | ほ場写真・衛星画像を入力→CNNで生育遅延・病害兆候を解析→リスクアラートを両者へ通知 |
| 実績フィードバック学習 | 収量・品質・納期実績データを入力→予測モデルへ再学習用データとして蓄積→次期予測精度を更新 |
| 予測データレポート配信 | 契約プラン種別を入力→品目別需給・価格レポートを自動生成→実需者ダッシュボードへ配信 |
| 保証・保険連携処理 | 契約数量・履行リスクを入力→保険会社APIで補償プラン算定→保険料と仲介手数料を計算・請求 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
producers | producer_id, 法人名, 代表者名, 所在地, 経営規模, 栽培品目, 登録日, JA所属コード |
fields | field_id, producer_id, ほ場名, 所在地緯度経度, 面積, 土壌タイプ, 栽培履歴, 衛星画像連携ID |
buyers | buyer_id, 企業名, 業種区分, 調達担当者, 希望品目, 希望数量, 希望価格帯, 登録日 |
forecasts | forecast_id, 品目コード, 地域コード, 対象月, 予測需給ギャップ, 予測価格レンジ, MAPE, モデルバージョン |
contracts | contract_id, producer_id, buyer_id, 品目コード, 数量, 単価, 納期, ステータス, 履行率 |
monitoring_alerts | alert_id, field_id, 検知日時, 種別(生育遅延/病害), リスクレベル, 画像URL, 通知先 |
transactions | transaction_id, contract_id, 決済金額, 手数料率, エスクロー状態, 入金日, 保険連携有無 |
insurance_policies | policy_id, contract_id, 保険会社名, 補償内容, 保険料, 手数料額, 適用ステータス |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 生産者登録・作付入力 |
| 2 | 実需者調達条件入力 |
| 3 | 需給予測ダッシュボード |
| 4 | マッチング候補一覧 |
| 5 | 契約交渉チャット画面 |
| 6 | 生育モニタリング通知 |
| 7 | 契約・決済管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM(需給予測の高精度回帰モデルとして採用) |
| 2 | Transformer時系列モデル(長期季節性予測の補完に採用) |
| 3 | GPT系LLM API(契約交渉対話・条件書ドラフト生成に採用) |
| 4 | AWS(衛星画像・気象データ処理の弾力的インフラとして採用) |
| 5 | PostgreSQL(契約・取引データの整合性管理に採用) |
| 6 | サグリ/スカイマティクスAPI(衛星画像・NDVI取得の外部連携に採用) |
| 7 | DocuSign API(電子契約・エスクロー連携の標準実装として採用) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 予測API応答時間 | 予測API応答時間: 品目×地域単位のバッチ予測は日次実行、結果取得はレスポンス3秒以内を目標 |
| 可用性 | 可用性: マッチング・契約・エスクロー機能は稼働率99.5%以上(月間停止許容時間約3.6時間以内)を目標 |
| セキュリティ | セキュリティ: 契約データ・決済情報はTLS1.2以上で暗号化通信し、個人情報は農水省ガイドライン準拠で管理 |
| データ保存 | データ保存: 気象・衛星画像・契約履行実績は最低10年分保持し、月次バックアップとリージョン分散を実施 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目登録生産者5,000経営体・実需者500社規模でも同時アクセス処理可能な構成に設計 |
| 監査ログ | 監査ログ: 契約交渉・条件変更・入金処理は全て操作ログを5年間保存し、不正・不履行紛争時に追跡可能とする |
| 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、代表自身が気象データと卸売統計をExcelで見比べて需給予測レポートを手作業で作成し、数件の生産者・実需者に個別提示して反応を確かめる | データ購入費と交通費・通信費程度で、外部発注はしない水準 |
| ②最小システム（簡易マッチングツール） | スプレッドシートとチャットツール（LINEやメール）を組み合わせ、生産者の作付情報と実需者の調達条件を登録・照合できる簡易な仕組みを外注または内製で構築し、少数の実契約を成立させる | 外部発注で数か月分の開発費相当、クラウド利用料は少額 |
| ③本開発（AI予測・本番マッチングシステム） | 需給予測AI（時系列モデル）とマッチングAIをクラウド上に本実装し、電子契約・エスクロー連携、衛星画像解析によるアラート機能まで含めた本番システムを構築する | AI・データサイエンティストとエンジニアの人件費が中心で、衛星画像・気象API利用料も継続的に発生する水準 |
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 |
|---|---|---|
| 地域JA（農業協同組合）の営農指導部門担当者 | 生産者への窓口機能と代理登録支援体制の構築可否を確認するため | 地元JA本店の営農経済渉外窓口に事業説明資料を持参しアポイント打診 |
| 食品メーカーまたは中食チェーンの原料調達部門バイヤー | 実需者側の契約栽培ニーズと入力項目の実務的な妥当性を検証するため | 農業DX関連の展示会（アグリビジネス創出フェア等）でブース訪問・名刺交換 |
| 年商1〜5億円規模の農業法人代表または営農部長 | パイロット参加候補としてデータ登録の負荷感・現場ニーズを把握するため | 農業法人協会や都道府県農業会議の紹介、または既存の農業DXコンサル経由 |
| 衛星画像解析企業（サグリ・スカイマティクス等）の事業提携担当者 | NDVI等植生指数データのAPI連携条件・コストを早期に確定するため | 各社の法人向け問い合わせフォームまたは農業ITベンダー紹介経由で接触 |
| 損害保険会社の農業保険（収量保険）商品開発担当者 | 契約不履行保証プランの引受条件・手数料率の実現可能性を確認するため | NOSAI全国連または損保ジャパン等の農業保険部門に事業提案書を送付 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| JA青年部・地域農業法人の経営者交流会 | 「来期の作付計画をAIで予測するサービスを試験導入してくれる生産者を探している」と趣旨を伝え、パイロット参加を無償または低コストで依頼する |
| 食品専門商社・中食メーカーの仕入担当者への直接アプローチ | 「特定品目の安定調達先を探しているなら、契約栽培のマッチング候補をリストで提示できる」と伝え、まず1品目・1産地で試験的な条件提示を依頼する |
| 農業DX関連のオンラインコミュニティ・SNSグループ | 需給予測レポートのサンプルを無償公開し、「実際の作付判断に使えるか感想を聞かせてほしい」とコメントで個別に声をかける |
| 自治体の農業DX実証事業・合同説明会 | パイロット県の担当部署に「実証枠での連携を検討したい」と持ちかけ、参加農家・実需者への紹介を依頼する |
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 新規開業資金（創業融資） | 新たに法人を設立する創業者・設立後おおむね数年以内の事業者 | 自己資金100万円に加えて融資合計500万円を運転資金として調達でき、AI開発体制やCS人員の初期人件費に充てられる。担当者面談では需給予測AIの技術的裏付けと農業界の提携先(JA・商社)を示すと通りやすい |
| IT導入補助金 | ITツール・システムを導入する中小企業・小規模事業者（この場合は自社サービスの外部提供先である生産者・実需者側が対象になりうる） | 生産者・実需者側が本プラットフォームの月額サブスクリプションやモニタリングオプションを導入する際、コスト負担を下げる後押しになり、初期の契約獲得を進めやすくする |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（個人農家・小規模生産者法人など） | パイロット地域の個人農家が本サービスへの登録や販路開拓のための費用（チラシ・説明会・通信環境整備等）に使える可能性があり、生産者側の導入障壁を下げる材料として営業時に案内できる |
| 農林水産省 スマート農業技術の生産現場への導入・実証を支援する事業（スマート農業実証事業等） | スマート農業技術を用いる生産者団体・法人・実証コンソーシアム | 需給予測AIや衛星・ドローン画像解析による生育モニタリングは「スマート農業」領域に該当し、パイロット県での実証事業として自治体・JAと共同申請することで初期の実証コストを抑えられる可能性がある |
| NEDO Deep Tech スタートアップ支援事業（STS等） | AI・データ解析等の技術的難易度が高い事業を行うスタートアップ | 時系列予測モデルや衛星画像解析AIの研究開発部分は技術的難易度が高く、シード期の開発費（人件費・クラウド利用料等）の一部を対象とする枠に該当しうる |
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。
農業DXに取り組む起業家がコミュニティ内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・登録などの自動集計にもとづく相対的な表示です。