Who（誰が）
全国の中小養殖経営体（年商3000万〜5億円規模）と、指導支援を行う都道府県漁協・水産試験場を主な利用者とする
対象とする社会課題：海水温上昇による養殖適地の変化に、生産者が対応できず経営が悪化する問題
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。
愛媛県宇和海のマダイ養殖業者のように、海水温の上昇で成長不良や病気が増えても、いつどの魚種に転換すべきか判断する材料がない生産者は全国に多い。県の水産試験場や漁協は人手が足りず年数回の巡回指導が限界で、判断が数年遅れて廃業に至る例もある。データに基づく転換判断を安価に届けることが、家族経営の養殖業を守る道だと考えている。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資630万円の申請資料も、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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「AI養殖転換ナビ」は、海水温の変化で経営リスクに直面する養殖業者向けのSaaSです。
生簀に設置したIoTセンサーの水温・塩分データと気象庁・JAXAの衛星海面水温データを自動連携し、AIが向こう1〜5年の水温トレンドと魚種別の生育適合度をスコア化して提示します。業者はスマホアプリの対話AIに「来年の水温は?」「ブリからカンパチへの転換コストは?」と質問すると、根拠データとグラフ付きで即答が返ります。転換を検討する際は種苗調達先・売価・改修費を含む収支シミュレーションを自動生成し、漁協指導員がそれを基に最終助言する体制です。従来数か月かかっていた転換判断が数日〜数週間に短縮され、経験と勘に頼っていた意思決定を定量データに置き換えます。
日本近海の海水温は過去100年で約1.24℃上昇し、ブリ・カンパチの好漁場が北上、逆にサーモン養殖の南限地では夏季の高水温で大量斃死が頻発している。
全国の養殖経営体は約1.4万件あり、その大半が家族経営規模(従業員5名以下)で、水温データや魚種転換の意思決定を経験と勘に頼っている。例えば愛媛県宇和海のマダイ養殖業者は近年の高水温で成長不良や病気発生率が上昇しているが、どの魚種にいつ転換すべきかを判断する定量的な材料がない。県の水産試験場や漁協は個別相談に応じるが人員不足で年に数回の巡回指導が限界であり、転換の意思決定が数年遅れることで廃業に至るケースも報告されている。設備投資(生簀・種苗調達)は数百万円〜数千万円規模のため、判断ミスの経済的損失が大きく、誰もリスクを取って提案できない構造的な課題がある。
時系列予測モデル(LSTM/勾配ブースティング)が衛星海面水温・現場センサーデータを解析し、海域ごとの1〜5年先の水温トレンドを予測する。
最適化アルゴリズムが魚種別生育適温・成長曲線・市場価格データを組み合わせ、転換候補魚種の収益性を複数シナリオでランキングする。自然言語処理による対話AIが養殖業者からの質問に回答し、専門知識がなくても予測結果を理解できるようインターフェースを担う。さらに画像解析AIが生簀内カメラ映像から魚の摂餌行動や病変兆候を検知し、現魚種の異常を早期にアラートする役割も担う。
養殖業者は自社の生簀にIoT水温・塩分・溶存酸素センサー(既存製品を活用)を設置し、そのデータと気象庁・JAXA衛星海面水温データをAIプラットフォームに自動連携する。
AIは過去10年以上の海域別水温変動パターンと魚種別の生育適温帯データベースを照合し、向こう1〜5年の水温シナリオごとに「現魚種の継続可能性」と「転換候補魚種の適合度・収益シミュレーション」をスコア化して提示する。業者はスマホアプリの対話型チャット(生成AI)で「来年の水温予測は?」「ブリからカンパチへの転換コストは?」と自然言語で質問でき、AIが根拠データとグラフを添えて即座に回答する。転換を検討する際は、AIが種苗調達先・想定売価・設備改修費を含む収支シミュレーションを自動生成し、漁協の指導員がその資料をもとに最終助言を行う体制とする。これにより、従来数か月かかっていた検討プロセスが数日〜数週間に短縮される。
| 夏季高水温による大量斃死1回あたりの損失(サーモン南限地の事例) | 年間300万〜1000万円程度(想定) |
| 転換判断の遅れによる設備投資回収不能・廃業損失 | 1件あたり数百万〜数千万円(想定) |
| 水産コンサルタントへの個別相談費用 | 1回10万〜30万円程度、年1〜2回(想定) |
| 独自の水温調査・視察にかかる交通費・人件費 | 年間数十万円程度(想定) |
| SaaS月額利用料(個別経営体プラン) | 月額2万〜5万円 |
| 漁協・自治体向け団体プラン | 年間300万〜1000万円 |
| 転換シミュレーション詳細レポート(都度課金) | 1件15万〜30万円 |
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全国約1.4万件の養殖経営体の大半は従業員5名以下の家族経営で、水温変化への対応判断を経験と勘に依存している。
愛媛県宇和海のマダイ養殖では高水温による成長不良・病気発生率上昇が起きているが、いつ・どの魚種に転換すべきかを判断する定量データがない。県の水産試験場や漁協は年数回の巡回指導が限界で、転換判断が数年遅れて廃業に至るケースもある。設備投資は数百万〜数千万円規模のため判断ミスの損失が大きく、誰もリスクを取って提案できない構造になっている。
初期の予測モデル構築とデータ連携基盤は要件が変化しやすいため準委任契約が向いており、パイロット導入(2漁協・10経営体)を通じて仕様を固めていく進め方が適する。
一方、ダッシュボードUIや対話AIの基本機能など仕様が固まった部分は請負契約で範囲・納期を明確にすると管理しやすい。発注時は水温予測精度(RMSE)の目標値を検収条件に含めず、あくまで努力目標として扱う旨を契約書に明記し、精度未達による契約解除リスクを避ける必要がある。また衛星データ提供元の仕様変更リスクがあるため、外部API依存部分は変更対応を別途工数計上する契約条項を入れておくことが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中小養殖経営体の経営者・現場担当者（生簀のデータ確認、対話AIへの質問、転換検討） |
| セカンダリ | 都道府県漁協・水産試験場の指導員（組合員へのアドバイス、共同分析レポートの活用） |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当・データサイエンティスト（予測モデルの精度監視、センサー連携の保守、レポート品質チェック） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| IoTセンサーデータ収集・連携機能 | 生簀の水温・塩分・溶存酸素センサー値→5分間隔で受信・正規化→時系列DBに格納 |
| 衛星海面水温データ連携機能 | 気象庁・JAXA衛星海面水温データ→海域メッシュごとに取得・補正→予測モデル用データセットに統合 |
| 水温予測モデル機能 | 過去10年以上の水温・センサー履歴→LSTM/勾配ブースティングで学習・推論→1〜5年先の海域別水温シナリオを出力 |
| 魚種転換収益シミュレーション機能 | 水温予測・魚種別生育適温・市場価格データ→最適化アルゴリズムで収支計算→転換候補魚種の適合度・収益ランキングを生成 |
| 対話AIチャット機能 | 業者の自然言語質問(例:来年の水温は?)→NLPで意図解析し予測DBを検索→根拠データ・グラフ付き回答を返信 |
| 生簀カメラ画像解析機能 | 生簀内カメラ映像→画像解析AIで摂餌行動・病変兆候を検知→異常スコアとアラートを出力 |
| 予測ダッシュボード表示機能 | 水温予測・収益シミュレーション結果→スマホアプリ用に集計・グラフ化→ダッシュボード画面に表示 |
| 異常アラート通知機能 | 画像解析・センサー異常検知結果→閾値判定しリスクレベル分類→アプリ通知・メールで即時送信 |
| 転換シミュレーション詳細レポート生成機能 | 経営体の生簀規模・転換候補データ→種苗費・設備改修費・想定売価を集計→PDF形式の収支・融資資料を出力 |
| 漁協・自治体向け団体管理機能 | 漁協担当者の組合員データ・契約情報→一括登録し権限設定→組合員別ダッシュボードと利用状況を管理 |
| IoTセンサー導入・保守管理機能 | センサー設置申込・稼働状況データ→提携ベンダーの在庫・保守予定と連携→設置スケジュールと保守通知を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
経営体 | 経営体ID, 名称, 所属漁協ID, 所在地, 生簀数, 契約プラン, 契約開始日 |
生簀 | 生簀ID, 経営体ID, 位置座標, 容量, 現魚種, 設置センサーID |
センサー観測値 | 観測ID, 生簀ID, 水温, 塩分, 溶存酸素, 計測日時 |
衛星水温データ | 海域ID, 観測日, 表層水温, データ提供元, 取得方法 |
魚種マスタ | 魚種ID, 名称, 適温下限, 適温上限, 成長曲線パラメータ, 市場価格参照 |
予測結果 | 予測ID, 海域ID, 予測対象年, 予測水温, RMSE, モデルバージョン |
転換提案 | 提案ID, 経営体ID, 現魚種ID, 候補魚種ID, スコア, 収支シミュレーション概要, 提案日 |
転換実績 | 実績ID, 提案ID, 実行有無, 実行日, 実収支, 評価コメント |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード(水温推移) |
| 2 | 生簀センサー詳細 |
| 3 | 魚種転換提案一覧 |
| 4 | 対話AIチャット |
| 5 | 収支シミュレーション結果 |
| 6 | 漁協団体管理画面 |
| 7 | 設定・契約情報 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core(センサーデータ収集の標準基盤) |
| 2 | TensorFlow/LSTM(時系列水温予測モデル構築) |
| 3 | LightGBM(魚種転換収益スコアリングの高速学習) |
| 4 | OpenAI API(対話型チャットの自然言語応答) |
| 5 | PostgreSQL+TimescaleDB(時系列データの効率的格納) |
| 6 | React Native(iOS/Android共通アプリ開発) |
| 7 | JAXA・気象庁データAPI(衛星海面水温の外部連携) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 水温予測モデルの応答時間はダッシュボード表示時3秒以内、対話AI回答は5秒以内を目安とする | 水温予測モデルの応答時間はダッシュボード表示時3秒以内、対話AI回答は5秒以内を目安とする |
| IoTセンサーデータの受信欠損率は月間1%以下を維持し、欠損時は自動再送・補完処理を行う | IoTセンサーデータの受信欠損率は月間1%以下を維持し、欠損時は自動再送・補完処理を行う |
| システム可用性は月間99.5%以上(月間ダウンタイム約3.6時間以内)を目標とする | システム可用性は月間99.5%以上(月間ダウンタイム約3.6時間以内)を目標とする |
| 養殖業者の個人情報・経営データは暗号化(TLS1.2以上・保存時AES256)して管理する | 養殖業者の個人情報・経営データは暗号化(TLS1.2以上・保存時AES256)して管理する |
| 衛星データ・気象データ提供元の仕様変更に対応するため、データ連携APIは月1回の互換性検証を実施する | 衛星データ・気象データ提供元の仕様変更に対応するため、データ連携APIは月1回の互換性検証を実施する |
| 月次バックアップは全データを対象に実施し、障害発生時のRTO(復旧目標時間)は24時間以内とする | 月次バックアップは全データを対象に実施し、障害発生時のRTO(復旧目標時間)は24時間以内とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数経営体を対象に気象庁の公開データをExcelで手動分析し、水温予測と魚種転換の提案資料を人力で作成して、反応と実用性を確認する | データ利用料と現地訪問の交通費だけで済む水準 |
| ②最小システム | IoTセンサー数台を試験導入し、対話AI機能なしの簡易ダッシュボードで水温グラフと転換候補の一覧だけを表示するプロトタイプを試す | 外注開発で数か月分の工数がかかる水準 |
| ③本開発 | 対話AI・収支シミュレーション・画像解析による異常検知を実装し、漁協との団体契約にも対応できる本番システムを構築する | 専門エンジニア複数名分の人件費と外部データ利用料がかかる水準 |
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。
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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 |
|---|---|---|
| 愛媛県水産研究センター(旧水産試験場)の担当研究員・場長 | 宇和海の水温データ蓄積と現場課題を把握しており、実証協力の窓口になる | 県庁水産局を通じて訪問依頼、または既存の巡回指導日程に同行させてもらう |
| 地元漁協(JF愛媛たいき等)の指導員・参事 | 組合員の生簀情報と経営状況を把握し、団体契約の意思決定に関与する | 県水産振興課の紹介、または組合の定例総会・青壮年部会に参加して接触 |
| 宇和海のマダイ養殖業者(経営体代表)2〜3名 | 課題の一次情報と初期パイロット協力者を得るため、現場感覚のずれを防ぐ | 漁協指導員に紹介を依頼し、生簀見学とヒアリングを直接申し込む |
| IoTセンサーベンダー(海洋観測機器メーカー)の営業担当者 | 既存センサーとの連携仕様・保守体制を確認し、販売提携の条件を詰める | 水産用IoT展示会(ジャパン・インターナショナル・シーフードショー等)で名刺交換 |
| 地方銀行(伊予銀行等)の農林水産業融資担当者 | 転換時の設備投資融資と審査資料連携の可能性を探り、顧客接点を共有する | 銀行の産業支援部・地域創生部門に事業提案書を持参してアポイントを取る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 県漁協・信漁連への持ち込み | 水産試験場や漁協指導員に「水温予測と転換シミュレーションを無料で試してみませんか」と伝え、パイロット経営体を紹介してもらう |
| 水産試験場との共同実証 | 県の水産試験場に「予測モデルの精度検証に協力してほしい」と依頼し、試験場が個別指導している経営体を紹介してもらう |
| 業界紙・専門メディアへの掲載 | 水産専門紙や業界ニュースサイトに実証事例を寄稿し、記事末に「パイロット参加者募集」と記載して直接問い合わせを受ける |
| 展示会（ジャパン・インターナショナル・シーフードショー等） | ブースで実際の水温予測画面を見せながら「今の生簀のデータを入れてみましょう」とその場でデモを行い名刺交換につなげる |
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 | 新たに事業を始める法人・個人事業主 | 設立初期の運転資金・設備資金を低金利で調達できる制度で、この事業では融資額は630万円を想定し、IoTセンサー導入や人件費のつなぎ資金に使える |
| 中小企業庁 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数の少ない小規模事業者 | パイロット導入時のチラシ・ウェブサイト・展示会出展など販路開拓費の一部を補助対象にできる |
| 中小企業庁 ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金 | 新製品・新サービスの開発を行う中小企業 | 予測AIモデルや対話AI機能の開発費、IoTセンサー連携システムの構築費を補助対象にできる可能性がある |
| 水産庁 スマート水産業推進事業 | 水産分野でICT・データ活用に取り組む事業者・団体 | 衛星データとIoTセンサーを組み合わせた水温予測基盤の実証費用を対象にできる、事業内容が直接合致する |
| 特定創業支援等事業（市区町村の創業支援等事業計画に基づく認定） | 自治体の認定を受けて創業する法人・個人 | 認定を受けると登録免許税の減免や信用保証の特例が使え、法人設立時のコスト圧縮に直結する |
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。
養殖業や漁業のDXに取り組む仲間が、コミュニティに参加しています。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。
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