Who（誰が）
JA直売所・道の駅・市民農園連合など出荷者50〜300名規模の中規模農産物直売所の運営組織と、そこに出荷する高齢農家を主対象とする
対象とする社会課題：農産物直売所での勘頼みの値付けによる売れ残り・機会損失
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。
全国の直売所では、65歳を超える出荷者が経験と勘だけで値札を書き、天候や競合の入荷を反映できずに売れ残りと値崩れが常態化している。POSデータは蓄積されていても分析する人も知識もなく、夕方には野菜が廃棄や自家消費に回る。この事業は、そのデータを農家自身の手に取り戻し、値付けの勘を仕組みに変えることで、農家の収入と食品ロス削減を同時に実現する。
※ 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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AI値付けナビは、農産物直売所の出荷者(農家)がタブレットに商品を置くだけで「本日の推奨価格」が表示されるサービスです。
朝、農家がキャベツを陳列棚に置くと、過去の販売実績・天候予報・在庫残数から算出された価格がタブレットに表示され、ワンタップで承認するか自分で微調整してラベルプリンターから値札を発行します。午後2時・4時には値下げタイミングと値下げ幅も自動通知されるため、閉店間際の感覚的な値引きシール貼りがなくなります。直売所の運営スタッフは管理画面で全商品の売れ行きヒートマップと在庫アラートを確認し、仕入れ調整にも活用できます。65歳以上の出荷者にも使えるよう、音声で「今日のトマトの値段は？」と話しかけるだけで答える対話機能も用意し、専門知識なしで勘頼みの値付けから脱却できる仕組みです。
全国に約2万3千カ所ある農産物直売所では、出荷者である農家自身が経験と勘だけで値札を書いており、天候・曜日・競合品の入荷状況を反映できず売れ残りや値崩れが常態化している。
特に65歳以上の出荷者が過半数を占める直売所では、POSデータはあっても分析する人手も知識もなく、閉店間際の値引きシールも感覚的に貼られているのが実態である。ある地方直売所の調査では、夕方の廃棄・自家消費に回る野菜が出荷量の1〜2割に達するケースもあり、農家の手取り減少と食品ロスの両方を引き起こしている。直売所側も数百〜数千点の商品ごとに最適価格を助言する余力がなく、値付けの属人化が長年放置されてきた。POSレジ導入が進んだことで売上データ自体は蓄積されつつあるが、それを活用する仕組みが存在しないことが根本的なボトルネックである。
需要予測AI(時系列モデル)が過去の販売データ・気象データ・曜日イベント情報から品目ごとの時間帯別販売数量を予測し、在庫消化に必要な値下げカーブを最適化アルゴリズムで算出する。
画像解析AIは陳列棚のカメラ映像から残数・鮮度(変色・萎れ)を推定し、需要予測モデルの在庫入力を自動更新する。自然言語対話AIは音声・チャット経由で農家からの価格相談に応答し、推奨根拠を平易な言葉で説明する役割を担う。これら3つのAIモジュールが連携し、価格提案・在庫監視・対話支援を一気通貫で自動化する。
直売所のPOSレジ・重量計連動のラベルプリンターにAI価格助言システムを接続し、出荷者が商品を陳列棚に置いた瞬間にタブレット端末へ「本日の推奨価格」が表示される体験を実現する。
農家は表示された推奨価格をワンタップで承認するか、自分の判断で微調整して値札を発行するだけでよく、専門知識は不要である。バックエンドでは過去の販売実績・天候予報・在庫残数・類似品目の販売速度をAIが解析し、朝の初期価格と、午後2時・4時の値下げタイミング・値下げ幅を自動算出して通知する。直売所の運営スタッフ向けには管理画面で全商品の売れ行きヒートマップと在庫アラートを提示し、品目別の仕入れ調整にも活用できるようにする。導入初期は農家向けに簡易な音声対話インターフェースも用意し、「今日のトマトの値段は？」と話しかけるだけで推奨価格と根拠を教える運用も可能にする。
| 売れ残り野菜の廃棄・自家消費損失(年商5,000万円規模・出荷量の1〜2割相当) | 年間500万〜1,000万円の想定 |
| 感覚的な値引きシールによる過剰値下げ・機会損失 | 年間50万〜100万円の想定 |
| 運営スタッフによる手作業でのPOSデータ確認・値札指導の人件費(週5時間×時給1,200円換算) | 年間約31万円の想定 |
| 値崩れ・供給過多時の価格下落による農家の手取り減少分 | 年間100万円前後の想定 |
| SaaS基本利用料(小規模プラン・出荷者50名程度) | 月額3万円 |
| SaaS基本利用料(大規模プラン・出荷者300名程度)+成果報酬オプション | 月額8万円+四半期ごとに廃棄削減額・売上増加額の10% |
| 初期導入・設置支援費(POS連携・ラベルプリンター設置・説明会一式) | 一括15万〜40万円 |
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。
全国約2万3千カ所の直売所では出荷者自身が経験と勘で値札を書いており、天候・曜日・競合品の入荷状況を反映できず売れ残りや値崩れが常態化している。
ある地方直売所の調査では夕方の廃棄・自家消費に回る野菜が出荷量の1〜2割に達しており、農家の手取り減少と食品ロスの両方を招いている。POSレジ導入で売上データ自体は蓄積されつつあるが、65歳以上が過半数を占める出荷者にはこれを分析する人手も知識もなく、活用する仕組みが存在しないことが根本的なボトルネックとなっている。直売所側も数百〜数千点の商品ごとに最適価格を助言する余力がなく、値付けの属人化が長年放置されている。
MVP開発フェーズ(0-6ヶ月の3施設実証)は要件が流動的で需要予測モデルの精度検証を繰り返すため、準委任契約が適する。
POS連携APIの仕様確定後の値札発行機能やタブレットUIなど、仕様が固まった部分は請負契約で範囲・納期を明確にすることを推奨する。発注時は「価格提案の承認率70%達成」のような成果指標を契約書のKPIとして直接の完了条件にせず、機能実装と精度検証を分けて発注することが望ましい。POSベンダーとの連携交渉が難航した場合の代替(独自ラベルプリンター単体版)についても、契約範囲に含めるか別途見積とするか事前に取り決めておくこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 直売所の出荷者(農家) - タブレットまたは音声で推奨価格を確認し値札を発行する |
| セカンダリ | 直売所の運営スタッフ - 管理画面で売れ行き・在庫状況を確認し仕入れ調整に活用する |
| 管理 | システム運営会社の担当者 - AIモデルの精度監視、POS連携設定、施設別の導入・保守管理を行う |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 需要予測AIによる推奨価格算出 | 過去販売実績・気象予報・在庫残数を入力→時系列予測モデルで解析→時間帯別推奨価格を出力 |
| 値下げタイミング最適化 | 在庫残数と販売速度を入力→最適化アルゴリズムで算出→値下げ時刻・値下げ幅を出力 |
| 画像解析による残数・鮮度推定 | 陳列棚カメラ映像を入力→画像認識で残数・変色/萎れを解析→在庫数と鮮度スコアを出力 |
| 自然言語対話AIによる価格相談応答 | 音声/チャットでの質問を入力→対話AIが価格データを参照して解析→根拠付き回答を出力 |
| タブレット価格承認UI | AI推奨価格を入力→農家がワンタップ承認または微調整→確定価格をプリンターへ送信 |
| ラベルプリンター連携発行 | 確定価格と重量計測値を入力→ラベルテンプレートに反映→値札シールを印刷出力 |
| POSレジ連携データ取込 | POS販売実績データを入力→品目別に正規化しDB格納→需要予測AIへデータを連携出力 |
| 売れ行きヒートマップ表示 | 品目別販売・在庫データを入力→時間帯別に集計処理→運営画面にヒートマップを表示出力 |
| 在庫アラート通知 | 在庫残数と販売速度を入力→閾値判定ロジックで解析→欠品/過剰在庫のアラートを通知出力 |
| 成果報酬額の自動集計 | 廃棄実績と売上実績を入力→前年同期比で削減額・増加額を算出→四半期請求額を出力 |
| 地域需給トレンドレポート生成 | 複数施設の販売・気象データを入力→地域別に集計分析→月次PDFレポートを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, address, pos_vendor, plan_type, contract_start_date |
farmers | farmer_id, facility_id, name, age, phone, registered_date |
products | product_id, facility_id, category, name, unit, standard_shelf_life_days |
listings | listing_id, product_id, farmer_id, initial_price, quantity, displayed_at, status |
price_recommendations | recommendation_id, listing_id, recommended_price, recommended_at, reason_text, accepted_flag |
sales_transactions | transaction_id, listing_id, sold_price, sold_quantity, sold_at |
inventory_snapshots | snapshot_id, listing_id, captured_at, estimated_remaining_qty, freshness_score |
weather_data | weather_id, facility_id, date, temperature, precipitation, weather_condition |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 本日の推奨価格一覧 |
| 3 | ラベル発行画面 |
| 4 | 音声価格相談画面 |
| 5 | 在庫ヒートマップ管理画面 |
| 6 | 品目別売上分析画面 |
| 7 | 施設・出荷者設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/FastAPI: 需要予測APIとバックエンド開発に適する |
| 2 | TensorFlow/PyTorch: 時系列予測・画像解析モデル開発に必須 |
| 3 | AWS(EC2/S3/RDS): スケーラブルなインフラとデータ蓄積基盤 |
| 4 | PostgreSQL: 販売・在庫データの構造化管理に適する |
| 5 | React/TypeScript: タブレット向けUIの高速開発 |
| 6 | AWS IoT Greengrass: 陳列棚カメラ・重量計のエッジ連携 |
| 7 | Google Cloud Speech-to-Text: 音声対話インターフェース実現 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 営業時間中(6時〜18時)の稼働率99.5%以上、計画保守は営業時間外に実施 |
| 性能 | 性能: 陳列登録から推奨価格表示まで応答時間3秒以内 |
| セキュリティ | セキュリティ: POS・売上データはTLS1.2以上で暗号化通信、農家個人情報はAES-256でDB保存 |
| 運用 | 運用: 需要予測・画像解析モデルは月次で再学習し、予測誤差(MAE)が基準値超過時に自動アラート発報 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 同時接続300施設・出荷者数最大9万人まで水平スケール対応 |
| バックアップ | バックアップ: 販売・在庫データは日次バックアップ、目標復旧時間RPO24時間/RTO4時間 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数施設のPOSデータをExcelで人手で分析し、朝方に紙で推奨価格を農家へ手渡しして、承認率や実際の販売価格との乖離を記録する。システムは作らず運用だけで仮説を確かめる。 | 交通費と分析にかかる作業時間のみで、開発費はかけない |
| ②最小システム | タブレットに推奨価格を表示する簡易画面を作り、POSと片方向で連携させる。需要予測はルールベースの簡易ロジックで代替し、画像解析・音声対話はまだ実装しない。 | 外注で小規模な開発を数か月分と、AI利用料程度 |
| ③本開発 | 需要予測AI・画像解析AI・音声対話AIを統合し、複数施設へ横展開できるSaaS基盤として本格開発する。管理画面のヒートマップ機能や成果報酬の集計機能も組み込む。 | 外注・自社エンジニアで数か月〜半年分の開発費と、継続的なAI利用料 |
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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 |
|---|---|---|
| 都道府県JA中央会の営農経済部門・直売所支援担当者 | 県内直売所への横展開権限とネットワークを持つため実証先紹介の起点になる | JA中央会の農産物直売所研修会・部会に参加し担当者に直接名刺交換を申し入れる |
| 道の駅連絡協議会（都道府県支部）事務局担当者 | 道の駅直売所は公的施設で協議会経由の紹介が導入交渉を円滑化する | 国交省地方整備局の道の駅登録リストから支部事務局に電話・メールで面談依頼 |
| 直売所向けPOSベンダー（例: サンテック）の法人営業責任者 | API連携パートナーシップが営業チャネル構築の前提条件となるため | 農業ITEXPO等の展示会ブースで名刺交換しAPI連携提案の商談を設定 |
| 中規模直売所（出荷者100名規模）の運営責任者・駅長 | 現場のPOS運用実態と値引きシール運用の課題を一次情報として把握する | 近隣の道の駅・JA直売所に直接訪問しヒアリング協力を依頼する |
| 農業データ活用に知見のある地方気象データ提供事業者の担当者 | 需要予測モデルに必要な地域別気象データのAPI提供条件を確認する | 気象ビジネス推進コンソーシアム経由で会員企業に連絡を取る |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 近隣の直売所への直接訪問 | 値付け担当者やJA職員に「POSデータを使って値引き判断を助言する無料のテストをさせてほしい」と直接お願いし、まず1施設で試す約束を取る。 |
| 道の駅連絡協議会の勉強会 | 廃棄削減の実証データや事例を見せながら「無料モニターとして数か月使ってみてほしい」と声をかけ、興味のある施設を集める。 |
| JA中央会・普及指導員との連携 | JA中央会の担当者に「実証実験に協力してくれそうな直売所を紹介してほしい」と依頼し、既存の信頼関係を通じて紹介してもらう。 |
| 既存POSベンダーの営業担当への紹介依頼 | POSベンダーの営業担当に「導入済み顧客の中でPOSデータ活用に悩んでいる直売所があれば紹介してほしい」と頼み、既存導入先を経由して接点を作る。 |
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 新創業融資制度 | これから法人を設立する創業者（代表者本人） | 運転資金として500万円規模の融資枠を想定し、開発初期の外注費や代表者自身の生活費に充てられる。着金は設立から2か月目ごろになるため、それまでの自己資金100万円での立ち上がりが前提になる。 |
| IT導入補助金（中小企業庁） | 直売所を運営するJA・道の駅・市民農園連合などの事業者 | タブレット・ラベルプリンター連携やSaaS利用料の一部を補助対象にできる可能性があり、直売所側の初期導入・設置支援費の負担を下げられるため導入交渉を進めやすくなる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商工会・商工会議所の管轄地域にある小規模な直売所運営組織 | 農家向け説明会の実施費用やチラシ・POP等の販路開拓費用に活用でき、導入初期に必要な現場説明コストを下げる候補になる。 |
| スマート農業実証プロジェクト（農林水産省） | 農業法人・直売所運営者・技術提供事業者によるコンソーシアム | AIによる需要予測・画像解析を用いた実証に採択されれば、実証フェーズの検証費用を補助対象にできる可能性があり、実証開発フェーズの資金負担を軽くできる。 |
| 自治体の創業助成事業（例: 東京都中小企業振興公社の創業助成事業） | 設立後一定年数未満の中小企業・創業者 | 本社所在地の自治体によって同種の創業助成制度があり、採択されればシステム開発費や人件費の一部助成に活用できる候補となる。 |
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。
農業・食料領域に取り組む仲間がコミュニティにいます。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・登録データにもとづく自動集計の相対表示です。