Who（誰が）
中山間地域の市町村農政課、JA営農指導部門、猟友会組織、個人農家、将来的には農業保険会社や種苗会社
対象とする社会課題：鳥獣被害と対策効果が記録・共有されず地域全体の対策が非効率
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。
電気柵を張っても、わなを仕掛けても、その効果が記録されず、翌年また同じ場所で同じ被害が起きる。中山間地域の農家は高齢化が進み、対策の知恵は個人の記憶の中に閉じたままだ。自治体もJAも猟友会も、それぞれ別の台帳で情報を抱え、地域全体としての学びにならない。誰かが試した対策の成否を、次に対策する人が知ることができれば、被害と対策コストの両方を減らせるはずだ。
※ 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。
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獣害AIレコードは、中山間地域の農家がスマホで畑の被害箇所を撮影投稿すると、AIがシカ・イノシシ・サルなどの獣種と被害規模を自動判定し、位置情報付きでデータベースに蓄積するサービスです。
電気柵やわなの設置記録も同じアプリで残せば、AIが被害推移と対策実施履歴を突き合わせて効果をスコア化します。自治体やJAの担当者はダッシュボード上で地域の被害ヒートマップと対策効果ランキングを確認でき、翌年度の重点エリアと推奨対策をAIの提案に基づいて判断できるようになります。高齢農家には方言対応の音声入力とチャットボットを用意し、「今日イノシシが畑を荒らした」と話すだけで記録が完了する体験を提供します。
農林水産省統計によれば鳥獣による農作物被害額は年間約156億円(2022年度)にのぼり、シカ・イノシシ・サルなどによる被害は中山間地域の高齢農家に集中している。
個々の農家が電気柵・わな・忌避剤などの対策を講じても、その効果は口頭伝承か記憶頼りで記録されず、隣接農地や自治体全体でノウハウが蓄積されない。市町村やJAは対策補助金を交付しているが、効果測定が現場担当者の主観報告に依存し、翌年度の予算配分や重点エリア選定の根拠が薄い。猟友会の捕獲実績データも紙台帳管理が多く、被害データと連動しないため、どこにいつ何を設置すれば効果的かという知見が個人の頭の中に閉じている。結果として同じ失敗が地域内で繰り返され、年々被害額と対策コストの双方が膨らんでいる。
画像認識AI(CNNベース)が投稿写真から獣種と被害度を自動判定し、人手による分類作業を省略する。
時系列統計モデルが被害発生パターンと対策実施履歴を突き合わせ、柵の種類・設置位置ごとの効果を定量スコア化して予測に反映する。最適化アルゴリズムが限られた予算・人員の中で次に対策すべきエリアの優先順位を算出し、自治体の意思決定を支援する。自然言語対話AIが農家からの音声・テキスト相談に応答し、被害報告の自動記録とレポート生成を行う。
農家がスマホアプリで被害箇所・作物・被害状況を撮影投稿すると、AIが画像解析で獣種と被害規模を自動判定し、位置情報とともにデータベースに記録する。
設置した柵・わな・忌避剤の種類と実施日も同じアプリで記録し、AIが被害発生の時系列推移を解析して各対策の効果をスコアリングする。自治体・JA・猟友会向けダッシュボードでは地域全体の被害ヒートマップと対策効果ランキングが自動生成され、AIが次年度の重点対策エリアと推奨手法を予測・提案する。高齢農家向けには方言対応の音声入力とチャットボット相談窓口を用意し、「今日イノシシが畑を荒らした」と話しかけるだけで記録が完了する体験を実現する。
| 農作物被害額(1中山間地域の平均想定) | 年間約300万円〜500万円の想定 |
| 効果不明な柵・わな・忌避剤の重複投資 | 1農家あたり年間3万円〜10万円の無駄コストの目安 |
| 自治体職員の被害集計・報告書作成の人件費(月20時間程度) | 年間換算で約60万円相当の工数の想定 |
| 猟友会出動の非効率(空振り出動・移動コスト) | 年間10万円〜30万円程度の想定 |
| 自治体向けSaaS利用料(人口1.5万人規模の町) | 月額15万円(年間180万円) |
| JA会員向けライセンス(800戸想定) | 年間240万円(1戸あたり3,000円) |
| 被害データ分析レポート販売(保険会社等向け参考) | 年間100万円〜 |
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農林水産省統計で年間約156億円にのぼる鳥獣被害は中山間地域の高齢農家に集中しているが、電気柵やわなの効果は口頭伝承と記憶頼りで記録されず、隣接農地や自治体内で知見が共有されない。
市町村やJAは対策補助金を交付しているものの、効果測定は現場担当者の主観報告に依存し、翌年度の予算配分や重点エリア選定の根拠が薄いままになっている。猟友会の捕獲実績も紙台帳管理が多く被害データと連動しないため、同じ失敗が地域内で繰り返され被害額と対策コストの双方が膨らんでいる。
MVP開発は要件が固まっているUI・DB・基本ダッシュボード部分は準委任よりも請負契約で進め、成果物と検収基準（画像判定精度85%達成など）を明確に定めるのが望ましい。
一方、AI画像解析モデルの精度改善や効果スコアリングアルゴリズムは実証実験を重ねながら仕様が変わりやすいため、準委任契約で開発会社と継続的に検証・改善を回す体制が適する。発注時はPoC期間中の精度目標値（70%→85%）を契約書上のマイルストーンとして明記し、未達時の追加開発範囲・費用負担を事前に取り決めておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中山間地域の農家（被害報告・対策記録の入力者、特に高齢者は音声入力を利用） |
| セカンダリ | 自治体農政課職員・JA営農指導員・猟友会担当者（ダッシュボードで被害状況を確認し対策方針を検討） |
| 管理 | 獣害AIレコード運営側の管理者（AI判定精度の監視、データ品質管理、契約自治体・JAのアカウント管理） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 被害写真投稿・獣種自動判定 | 被害写真をアップロード→CNNが獣種・被害度を自動判定→位置情報付きでDBに記録 |
| 音声入力被害報告(方言対応) | 農家が方言で被害状況を発話→音声認識AIが文字化→被害記録として自動登録 |
| チャットボット相談窓口 | 農家がチャットで質問・相談を入力→対話AIが応答文を生成→回答とレポートを返信 |
| 対策実施履歴記録 | 柵・わな・忌避剤の種類と設置日を入力→サーバに保存→対策履歴として時系列蓄積 |
| 対策効果スコアリング | 被害推移と対策履歴を入力→時系列統計モデルが効果解析→対策効果スコアを算出表示 |
| 被害ヒートマップ生成 | 蓄積された被害データを集計→地図データと重畳→地域別被害ヒートマップを自動描画 |
| 重点対策エリア予測提案 | 予算・人員制約と被害データを入力→最適化アルゴリズムが優先順位算出→推奨エリアを提示 |
| 自治体・JA向けダッシュボード | 担当者がログイン→被害・効果データを集計処理→統計グラフとランキングを表示 |
| 対策業者マッチング | 自治体の対策ニーズと業者情報を入力→照合ロジックが候補抽出→紹介リストを提示 |
| 匿名化データレポート販売 | 被害・対策データを匿名化加工→統計集計→保険会社等向け年次レポートを生成出力 |
| 猟友会捕獲実績データ連携 | 紙台帳の捕獲実績を担当者が入力→システムに登録→被害データと突合し捕獲実績を統合表示 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | user_id, name, role, phone, address, municipality_id, prefecture, created_at |
damage_reports | report_id, user_id, photo_url, animal_type, damage_level, crop_type, latitude, longitude, reported_at, ai_confidence |
countermeasures | measure_id, user_id, field_id, measure_type, install_date, remove_date, cost, vendor_id |
effect_scores | score_id, measure_id, report_before_id, report_after_id, score, calculated_at |
municipalities | municipality_id, name, prefecture, contract_plan, contract_start_date, monthly_fee |
ja_organizations | ja_id, name, prefecture, member_count, license_fee_total, contract_start_date |
capture_records | capture_id, hunter_id, animal_type, capture_date, latitude, longitude, municipality_id |
vendors | vendor_id, name, service_type, contact, matching_count, commission_total |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 被害報告投稿画面 |
| 2 | 音声入力チャット画面 |
| 3 | 対策記録入力画面 |
| 4 | 被害ヒートマップ画面 |
| 5 | 対策効果ランキング画面 |
| 6 | 自治体向けダッシュボード |
| 7 | 業者マッチング画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | TensorFlow: 獣種画像認識CNNモデル構築のため |
| 2 | AWS S3/EC2/RDS: 画像保存と拡張容易なインフラのため |
| 3 | React Native: iOS/Android同時開発の工数削減のため |
| 4 | Google Maps API: 被害ヒートマップ表示のため |
| 5 | Dialogflow: 方言対応音声相談チャットボットのため |
| 6 | PostgreSQL+PostGIS: 位置情報付きデータの空間検索のため |
| 7 | Metabase: 自治体向けレポート自動生成のため |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目標とし、月間許容ダウンタイムは約3.6時間以内とする | 可用性99.5%以上を目標とし、月間許容ダウンタイムは約3.6時間以内とする |
| 画像投稿からAI獣種判定結果表示までの応答時間を3秒以内とする想定 | 画像投稿からAI獣種判定結果表示までの応答時間を3秒以内とする想定 |
| 位置情報・個人情報はAES-256で暗号化保存し、アクセスログを1年間保持する | 位置情報・個人情報はAES-256で暗号化保存し、アクセスログを1年間保持する |
| 収穫期・被害多発期のピーク時に同時アクセス1,000ユーザーまで耐える構成とする想定 | 収穫期・被害多発期のピーク時に同時アクセス1,000ユーザーまで耐える構成とする想定 |
| AI獣種判定精度はサービス開始1年以内に90%以上を達成し月次で精度モニタリングを実施 | AI獣種判定精度はサービス開始1年以内に90%以上を達成し月次で精度モニタリングを実施 |
| データバックアップは日次実施し、障害発生時のRPO24時間以内・RTO4時間以内を目標とする | データバックアップは日次実施し、障害発生時のRPO24時間以内・RTO4時間以内を目標とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 農家からLINEやメールで被害写真を送ってもらい、代表者が目視で獣種・被害度を分類し手作業でスプレッドシートに記録、自治体担当者に手渡しでレポートを見せて反応を確かめる | 通信費と交通費だけで済む水準 |
| ②最小システム | 投稿フォームと簡易マップ表示だけを外部ツールやノーコードで組み、AI判定は既存の画像認識APIを間借りして精度を検証しながら数自治体で試す | 外部AI利用料とノーコードツール利用料程度、外注は小規模で数週間分 |
| ③本開発 | 独自の画像解析モデルと時系列効果スコアリング、自治体・JA向けダッシュボードを本格実装し、音声入力とチャットボットも組み込んで複数自治体への有料提供に耐える形にする | 外注中心で数か月分の開発費とクラウドインフラの継続費用がかかる水準 |
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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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 中山間地域を抱える市町村の農政課・鳥獣被害対策担当者 | 被害防止計画の策定主体であり、補助金活用や実証実験の意思決定者だから | 農水省鳥獣被害対策コーナーの自治体窓口一覧から連絡し訪問アポを取る |
| JA営農指導部門の担当者(中山間地域を管轄する単位JA) | 農家への普及・アプリ導入を仲介する現場接点であり会員一括契約の窓口だから | 県中央会経由でJA営農指導センターに紹介を依頼し面談設定する |
| 都道府県猟友会の支部長・事務局担当者 | 捕獲実績データの提供元であり現場信頼性の担保者になるため協働検証が必須 | 県の鳥獣対策担当課から猟友会事務局を紹介してもらい訪問する |
| 都道府県庁 農林水産部 鳥獣対策担当課の職員 | 県の被害防止計画・補助金制度と自事業を接続するための広域窓口だから | 県庁代表電話または農水省地方農政局経由で担当課を確認し連絡する |
| 農業共済組合(NOSAI)の損害評価担当者 | 被害データの二次活用先候補であり損害評価業務の効率化ニーズを持つため | 全国農業共済協会または県NOSAI組合の本所窓口に問い合わせ面談を依頼する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 猟友会・農業普及員経由の紹介 | 「獣害の記録が紙台帳で埋もれていませんか、無償で試せる記録アプリがあります」と伝え、実証協力者としてまず数名の農家を紹介してもらう |
| 自治体農政課への直接提案 | 「被害額の根拠づくりに困っている担当課はありませんか」と切り出し、PoCとして無償でダッシュボードを試してもらう提案をする |
| JA営農指導部門への持ち込み | 「営農指導員の巡回記録をアプリ化して効果測定できます」と説明し、指導員経由で会員農家に案内してもらう |
| 農業系イベント・展示会（農業Weekなど）への出展 | 「獣害対策の効果を見える化するアプリです」とブースで実演し、名刺交換した自治体・JA担当者に個別フォローの約束を取り付ける |
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（旧・新創業融資制度） | 法人設立から間もない代表者（自己資金要件あり） | 運転資金の融資枠として活用でき、この事業では 500万円 規模の資金調達を創業初期の開発・営業費用に充てる想定になる |
| 農林水産省 鳥獣被害防止総合対策交付金 | 市町村・協議会（自治体経由での活用が中心） | 自治体側が対策事業の一環としてアプリ導入費用を交付金対象にできる可能性があり、営業提案時に自治体の予算確保を後押しできる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模の法人・個人事業主 | 自治体・JA向けの営業資料作成やウェブサイト整備、展示会出展費用など販路開拓の一部に充てられる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供する中小企業（ベンダー登録が必要な場合あり） | 自社がITツール提供事業者として登録できれば、JA・自治体側の導入費用負担を下げる提案材料になり得る |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 革新的なサービス開発を行う中小企業・小規模事業者 | 画像解析AIモデルの開発やダッシュボードの機能拡張など、本開発フェーズの投資の一部を補助対象にできる可能性がある |
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。
この領域に取り組む仲間がコミュニティに複数います。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。
※ バッジは利用状況にもとづく自動集計・相対表示です。