Who（誰が）
都道府県・市町村の農林水産部局、猟友会・捕獲従事者、農業法人・JAが利用主体であり、自治体担当者と現場の捕獲者双方が情報を共有する構造である
対象とする社会課題：捕獲情報が市町村単位で分断され、広域移動する鳥獣被害対策が非効率になっている
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。
シカやイノシシは市町村境を意にも介さず移動するのに、捕獲情報は町ごとの紙台帳やローカルExcelに閉じ込められている。隣町で駆除された個体群が別の町へ移り再び畑を荒らしても、担当者同士に情報を渡す手段がない。高齢化が進む捕獲従事者の報告はFAXや電話が中心で、集計はいつも遅れがちだ。この分断をつなぎ直すことが、毎年繰り返される被害の構造を変える一歩になる。
※ 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750万円の申請資料も、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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「ケモナビ」は、シカ・イノシシ・サルなど農作物を荒らす野生鳥獣の捕獲・目撃情報を、猟友会員や自治体職員がスマホで撮影するだけで記録・共有できるプラットフォームです。
現場で写真を撮って3タップ入力するとAIが種別と頭数を自動判定し、位置情報とともに地図上にリアルタイムでプロットされます。これまでFAXや紙台帳、ローカルExcelで市町村ごとにバラバラに管理されていた情報がクラウド上に集約され、自治体担当者はダッシュボードで隣接自治体の捕獲状況や出没予測ホットスポットを確認し、AIが提案する罠の増設地点を参考に県境をまたぐ対策を打てるようになります。捕獲従事者の報告負担も大幅に軽減されます。
全国の野生鳥獣による農作物被害額は年間約156億円（農水省調査）に上り、シカ・イノシシ・サルなどは市町村境を頻繁に越えて移動するにもかかわらず、捕獲・目撃情報は各自治体・猟友会の紙台帳やローカルExcelで個別管理されている。
例えば県境をまたぐ中山間地域では、A町で駆除された個体群がB町に移動して再度被害を発生させても、両町の担当者間で情報共有される仕組みがなく、対策が後手に回る。捕獲従事者は全国で約12万人いるが平均年齢65歳超と高齢化が進み、報告作業はFAXや電話が中心で、集計に月単位の遅れが生じている。結果として広域での個体数管理計画（特定鳥獣保護管理計画）の精度が低く、同じ地域で毎年同水準の被害が繰り返される構造的問題がある。国や県は情報集約を推進しようとしているが、システム投資余力のない小規模市町村が大半で、統一プラットフォームが存在しないのが現状である。
画像解析AI（CNNベースの物体検出モデル）が捕獲・目撃写真から鳥獣の種類・推定個体数・成獣/幼獣を自動判定し、入力作業を効率化する。
時空間予測AI（時系列＋地理空間モデル）が過去の捕獲・目撃データと地形・農地分布・気象データを組み合わせ、個体群の移動経路と次期出没確率を1kmメッシュ単位で予測する。最適化AIが予測結果をもとに罠設置の優先地点や広域連携すべき自治体の組み合わせを算出し、対策提案として自動生成する。自然言語対話AI（LLMチャットボット）が猟友会員・自治体職員からの問い合わせに応答し、報告書作成や法令確認を自動化する。
猟友会員や自治体職員がスマホアプリで捕獲・目撃情報（位置情報、個体種、性別・推定年齢、写真）を撮影と同時に3タップで登録すると、AIが画像から種別・個体数を自動判定し、位置情報を地図上にリアルタイムでプロットする。
複数市町村の情報がクラウド上で統合され、AIが移動範囲や出没パターンを予測し、県境をまたぐ個体群の移動シミュレーションを地図上に可視化する。自治体担当者はダッシュボードで近隣自治体の捕獲状況・出没予測ホットスポットを閲覧でき、AIが「来週この地域で罠を増設すべき」といった具体的な対策提案を自動生成する。猟友会員向けにはチャットボットが法令確認（狩猟免許区分、捕獲上限数）や報告書自動作成をサポートし、報告業務の負担を大幅に削減する。年に数回、AIが広域個体数推計レポートを自動作成し、県の鳥獣管理計画策定会議にそのまま使えるデータとして提供する。
| FAX・電話報告の集計・台帳入力にかかる担当者の時間外労働（月末集中） | 年額 約40万円（残業代換算、1自治体あたり） |
| 紙台帳・Excel管理の二重入力や照合作業の人件費 | 年額 約60万円（1自治体あたり） |
| 広域連携不足による被害再発（防げなかった追加防除・捕獲コスト） | 年額 約100万〜300万円（中規模自治体の想定） |
| 報奨金申請の紙処理・振込確認事務コスト | 年額 約15万円（申請200件×1件あたり事務コスト換算） |
| 自治体向けSaaS利用料（中規模自治体プラン） | 月額10万円（年間120万円） |
| 県域統合レポート提供 | 年額500万円 |
| 農業法人・JA向け被害予測データ配信 | 月額3万円（年間36万円） |
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。
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捕獲・目撃情報が市町村単位で紙台帳やローカルExcelに分散管理されており、シカ・イノシシ・サルは市町村境を頻繁に越えて移動するにもかかわらず自治体間で情報共有される仕組みがなく、対策が後手に回っている。
捕獲従事者は全国約12万人・平均年齢65歳超と高齢化が進み、FAXや電話中心の報告作業により集計に月単位の遅れが生じ、広域での個体数管理計画（特定鳥獣保護管理計画）の精度が上がらない。小規模市町村はシステム投資余力がなく統一プラットフォームが存在しないため、同じ地域で毎年同水準の被害が繰り返される構造が固定化している。
MVPフェーズは画像解析AIの精度検証や自治体現場でのUI調整など要件が実証過程で変わりやすいため、準委任契約が向く。
2週間程度のスプリント単位で成果物と検収基準を合意し、費用超過や仕様の言った言わない問題を防ぐ運用にする。フェーズ2以降で仕様が固まる定型機能（報告書PDF出力、報奨金申請フォームなど）は請負契約への切替を検討する。自治体の個人情報・位置情報を扱うため、委託先のISMS認証やセキュリティ体制を契約前に必ず確認する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 猟友会員・捕獲従事者（スマホアプリで捕獲・目撃情報を撮影・登録する） |
| セカンダリ | 都道府県・市町村の農林水産部局職員、農業法人・JA担当者（ダッシュボードで情報閲覧・被害予測データを活用する） |
| 管理 | 運営会社の自治体導入担当・システム管理者（自治体マスタ管理、AIモデル精度モニタリング、権限設定を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 捕獲・目撃情報登録 | 入力:現地写真とGPS位置→処理:3タップで種別・性別・推定年齢を入力→出力:捕獲記録DBへ登録 |
| 画像解析AI種別自動判定 | 入力:捕獲・目撃写真→処理:CNN物体検出モデルで種別・個体数・成獣幼獣を判定→出力:入力候補を自動表示 |
| 位置情報リアルタイムプロット | 入力:登録済み捕獲データ→処理:GPS座標を地図APIに反映→出力:リアルタイム分布地図を表示 |
| 移動範囲・出没予測AI | 入力:過去捕獲データ・地形・気象データ→処理:時空間予測AIで移動経路を推計→出力:1kmメッシュ出没確率図 |
| 罠設置最適化提案 | 入力:出没予測結果→処理:最適化AIが罠配置と連携自治体組合せを算出→出力:対策提案リストを自動生成 |
| 広域連携ダッシュボード | 入力:自治体ID・権限情報→処理:近隣自治体の捕獲・出没状況を集計→出力:広域比較ダッシュボードを表示 |
| 法令確認・報告書自動作成チャットボット | 入力:猟友会員からの質問文→処理:LLMが法令DB検索と報告書テンプレ生成→出力:回答文と報告書PDFを返信 |
| 県域個体数推計レポート生成 | 入力:県内全市町村の捕獲・目撃データ→処理:AIが広域個体数推計モデルで集計→出力:管理計画策定用レポートを出力 |
| 捕獲報奨金電子申請 | 入力:捕獲報告と報奨金申請情報→処理:自治体承認フローを電子化して処理→出力:申請結果と手数料課金記録を登録 |
| 農業法人・JA向け被害予測データ配信 | 入力:JA・農業法人の契約情報→処理:被害予測データをAPI形式に整形→出力:営農計画支援ダッシュボードへ配信 |
| 自治体課金・契約管理 | 入力:自治体の契約プラン・利用実績→処理:月額利用料を自動算定→出力:請求書と利用状況レポートを発行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
municipalities | id, name, prefecture_code, plan_type, contract_start_date, monthly_fee |
users | id, municipality_id, role, name, hunter_license_no, phone, login_id |
capture_reports | id, user_id, species, count, age_class, sex, lat, lng, photo_url, captured_at, status |
ai_detections | id, report_id, model_version, predicted_species, confidence, individual_count, reviewed_flag |
movement_predictions | id, mesh_id, species, prediction_date, probability, source_model_version |
mesh_grids | id, mesh_code, lat_min, lat_max, lng_min, lng_max, land_use_type |
reward_applications | id, report_id, municipality_id, amount, application_status, submitted_at, paid_at |
regional_alliances | id, municipality_id_a, municipality_id_b, data_sharing_start_date, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 捕獲情報3タップ登録画面 |
| 2 | 地図プロット確認画面 |
| 3 | 自治体ダッシュボード画面 |
| 4 | 広域連携状況一覧画面 |
| 5 | AI対策提案表示画面 |
| 6 | 報奨金電子申請画面 |
| 7 | 法令確認チャットボット画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（自治体調達の実績多く可用性確保しやすい） |
| 2 | TensorFlow（CNN物体検出モデルの学習・推論に実績豊富） |
| 3 | PostGIS（地理空間データの1kmメッシュ管理に最適） |
| 4 | React Native（iOS/Android同時開発でアプリ開発コスト圧縮） |
| 5 | Mapbox（地図描画・出没ホットスポット可視化に対応） |
| 6 | OpenAI API（LLMチャットボットで法令確認・報告書自動作成） |
| 7 | Auth0（自治体・猟友会員の権限別ログイン管理を簡素化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| システム可用性99.5%以上を目標とし、月間停止時間2時間以内に抑える | システム可用性99.5%以上を目標とし、月間停止時間2時間以内に抑える |
| 画像解析AIの種別判定レスポンスを撮影後3秒以内で返す想定 | 画像解析AIの種別判定レスポンスを撮影後3秒以内で返す想定 |
| 捕獲従事者・農地情報等の個人情報はAES256で暗号化保存、通信はTLS1.2以上を必須とする | 捕獲従事者・農地情報等の個人情報はAES256で暗号化保存、通信はTLS1.2以上を必須とする |
| ピーク時（繁殖期・猟期開始時）は最大5,000同時接続に対応できる構成とする | ピーク時（繁殖期・猟期開始時）は最大5,000同時接続に対応できる構成とする |
| データバックアップは日次実施、障害発生時のRTO（復旧目標時間）は4時間以内とする | データバックアップは日次実施、障害発生時のRTO（復旧目標時間）は4時間以内とする |
| 行政監査・情報公開請求に対応するため操作ログを最低3年間保存する | 行政監査・情報公開請求に対応するため操作ログを最低3年間保存する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | スプレッドシートと地図アプリ（既存の無料地図サービス）を組み合わせ、猟友会員からLINEやメールで写真と位置情報を受け取り、担当者が手作業で地図にプロットして自治体担当者に共有し、需要と運用の壁を確認する。 | AI利用料は発生させず、交通費と通信費程度 |
| ②最小システム | 単一自治体向けに、写真投稿と位置情報登録ができる簡易アプリと、登録内容を地図表示するダッシュボードのみを作り、種別判定は人手確認で運用し、3タップ入力の使い勝手を検証する。 | 外注開発で数か月分の費用感 |
| ③本開発 | 画像解析AIによる自動種判定、複数自治体間のデータ統合、時空間予測AIによる出没確率マップ、チャットボットによる報告書作成支援を実装し、広域連携機能を正式リリースする。 | エンジニア複数名の人件費とクラウド利用料を含む本格開発の費用感 |
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 |
|---|---|---|
| 都道府県農林水産部の鳥獣被害対策担当課長・係長 | 県域の予算枠と市町村への導入促進権限を持つため | 県庄の鳥獣被害対策協議会事務局に電話・メールで訪問依頼 |
| 市町村の鳥獣被害対策協議会事務局担当者（農政課職員） | 実証フェーズの協定締結窓口であり現場データを持つため | 県協議会からの紹介、または農水省鳥獣被害対策室経由で紹介依頼 |
| 地域猟友会支部長（捕獲従事者の代表者） | 会員への周知力を持ち、アプリ利用定着の鍵を握るため | 市町村の鳥獣被害対策担当者に支部長への紹介を依頼 |
| 農林水産省農村振興局鳥獣対策・農村環境課の担当官 | 全国データ活用の方向性・実証事業の補助金情報を得るため | 省の鳥獣被害対策関連の公開シンポジウム・説明会に参加し名刺交換 |
| 都道府県のICT政策課・DX推進担当者 | 自治体システム調達の手続き・セキュリティ基準を把握するため | 県のDX推進室の公開相談窓口・自治体向け説明会に申込 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 猟友会支部への直接訪問 | 地元の猟友会支部長に「捕獲報告の手間を減らす無料アプリを試験的に使ってもらえないか、月に数回でよいので率直な感想を聞きたい」と伝えて協力者を募る。 |
| 鳥獣被害対策協議会経由の紹介 | 県の鳥獣被害対策協議会事務局に「実証にご協力いただける市町村を1〜2つご紹介いただけないか」と依頼し、既存の会議の場で紹介してもらう。 |
| 元県職員・獣害対策コンサルタントの人脈 | アドバイザーに「知り合いの担当課長がいれば、実証パートナーとして一度話を聞いてもらえないか橋渡ししてほしい」と頼み、面談機会を作る。 |
| 農業法人・JAの営農指導部門 | JAの営農指導員に「被害予測データを試験配信するので、営農計画に使えそうか感想をもらいたい」と伝え、モニター利用を依頼する。 |
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） | 法人設立から間もない代表者（自己資金要件あり） | 自治体営業やAI開発体制が整う前の運転資金を確保できる。融資総額の想定は750万円で、着金までのつなぎとして自己資金100万円と併用する想定。 |
| 鳥獣被害防止総合対策交付金（農林水産省） | 被害防止計画を策定した市町村・鳥獣被害対策協議会 | 導入先の自治体側がこの交付金を財源にシステム導入費を計上できる可能性があり、営業時に自治体担当者へ案内すると予算化の後押しになる。 |
| IT導入補助金（中小企業庁） | 自社が中小企業として認定を受けた場合 | 初期の業務システム（顧客管理・請求・チャットボット等の外部SaaS導入）の負担を抑えられる可能性があり、自社の管理コスト圧縮に使える候補。 |
| 小規模事業者持続化補助金（商工会議所・商工会経由） | 小規模事業者（創業初期の法人も対象になり得る） | 猟友会支部・自治体向けの説明会資料作成やチラシ、展示会出展など販路開拓費の一部を補える候補として検討する。 |
| 各都道府県・市区町村の創業助成事業（例：東京都中小企業振興公社 創業助成事業） | 設立初期の法人（自治体ごとに対象要件は異なる） | 自己資金100万円に加えて、開発初期の人件費や賃借料の一部を補助対象にできる自治体があり、本社所在地の制度を確認する価値がある。 |
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。
この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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。