Who（誰が）
全国約1万社の水産仲卸業者、水産加工業者、大手小売・外食チェーンのバイヤー部門を主要顧客とする。
対象とする社会課題：水産物の産地偽装をAIが流通記録から検知・防止する仕組み
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。
漁協から小売まで五段階を超える流通の中で、産地情報は伝票が変わるたびに書き換えの余地が生まれる。全国の仲卸の多くは紙やExcelで管理され、突合は人手頼みで実質ノーチェックの業者も少なくない。検証コストを負えない中小業者と、仕入れ先を信じるしかない小売の間で、消費者だけが偽装のリスクを負い続けている構造を変える必要がある。
※ 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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「魚探帳」は、漁協のセリ票から卸・仲卸・加工業者の仕入伝票までをスマホ撮影OCRやAPIで取り込み、AIが同一ロットの流通経路を自動で紐付けて追跡するトレーサビリティSaaSです。
仲卸の担当者は毎朝ダッシュボードを開き、自社が扱うロットごとの「産地信頼スコア」（正常・要確認・要注意の3段階）を確認します。重量が輸送前より増えている、産地が漁獲記録にない海域になっているなど、通常の歩留まりから外れた取引はAIが自動でフラグを立て、チャットボットに「なぜこのロットが異常なのか」と聞けば根拠伝票と時系列グラフを提示します。小売の店頭ではQRコードを読み込むと消費者も漁獲から店頭までの経路を確認でき、産地偽装を入口で防ぎつつ監査の手間を減らします。
水産庁の調査でも産地偽装は毎年摘発が続き、特に築地・豊洲経由の高級魚（マグロ、ウナギ、ズワイガニ等）では中間業者が複数介在するため、伝票上の産地情報が容易に書き換えられる構造がある。
全国の卸売市場は約900カ所、仲卸業者は約1万社存在するが、多くが紙伝票やExcel管理で、産地情報の突合作業は人手に依存し実質的にノーチェックの業者も多い。消費者庁への食品表示に関する相談件数は年間数千件規模で推移し、その一部は産地偽装関連である。中小の仲卸・加工業者は自社での検証コストを負担できず、大手小売のPB商品でも仕入れ先の記録を信用するしかない状態が続いている。漁協・産地市場・卸・仲卸・加工・小売という5〜7段階の流通で情報が分断されており、どの段階で偽装が起きても追跡が困難という構造的未解決課題がある。
画像解析AI（OCR＋帳票レイアウト認識）が紙伝票・セリ票を自動デジタル化し、手入力工数を削減する。
時系列異常検知モデル（勾配ブースティング＋統計的外れ値検出）が重量変化率・輸送日数・価格帯の逸脱を検出し産地偽装の疑いをスコアリングする。自然言語処理による対話AIが、担当者からの「なぜこのロットが異常判定されたか」という質問に対し根拠データを要約して回答し、監査担当者の調査時間を短縮する。さらに需要予測モデルが季節・漁場ごとの正常な流通パターンを学習し続けることで、異常検知の精度を継続的に向上させる。
漁協・産地市場のセリ記録（漁獲日・漁場・船名・魚種・重量）と、卸・仲卸・加工業者が入力する仕入伝票・出荷伝票をクラウドAPIまたはスマホ撮影OCRで取り込み、AIが同一ロットの流通経路を自動で紐付ける。
AIは各段階の重量差・時間差・産地表記の整合性を統計的異常検知モデルで解析し、通常の歩留まりや輸送日数から逸脱する取引（例: 重量が増加する、産地表記が漁獲記録にない海域に変わる等）を自動フラグ化する。仲卸・加工業者の担当者はダッシュボード上で自社ロットの「産地信頼スコア」を確認し、異常があれば対話型AIチャットボットに詳細説明を求めると、AIが該当伝票・時系列グラフを提示して根拠を説明する。小売・消費者向けには商品ラベルのQRコードから漁獲から店頭までの経路を可視化した簡易画面を提供し、最終消費者も産地の妥当性を確認できる体験を実現する。導入企業は月次でAIが生成する「偽装リスクレポート」を受け取り、取引先選定や社内監査に活用する。
| 伝票突合の人件費（紙・Excel管理でのパート2名想定、1社あたり） | 月額20万円程度（時給1,250円×160時間換算） |
| 産地偽装発覚時の商品回収・謝罪対応費（発生時のみ、年間発生率を考慮した平均想定） | 年間50万〜100万円程度 |
| 消費者庁対応・社内調査・表示是正のための人員稼働費 | 年間30万円程度 |
| 大手小売との取引停止・PB契約解除による売上損失（発生時の機会損失想定） | 年間300万〜1,000万円程度（1取引先あたり） |
| SaaS月額利用料（標準プラン、1拠点） | 月額10万円 |
| 従量課金オプション（OCR処理2,000件超、超過1,000件想定） | 月額追加1万円（1件10円×1,000件） |
| 小売・外食向け監査レポート（サプライヤー横断スコア） | 月額20万円〜 |
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……
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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。
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全国約900カ所の卸売市場、約1万社の仲卸業者の多くが紙伝票やExcelで産地情報を管理しており、漁協・産地市場・卸・仲卸・加工・小売という5〜7段階の流通で情報が分断され、どの段階で産地表記が書き換えられても追跡できない構造になっている。
中小の仲卸・加工業者は自社での検証コストを負担できず、大手小売もPB商品の仕入れ先の申告を信用するしかない状態が続いている。水産庁の調査でも産地偽装の摘発は毎年続いており、消費者庁への食品表示相談も年間数千件規模で推移していることから、伝票の突合を人手に頼らず自動で異常を検知する仕組みが必要とされている。
MVP開発は仕様変更や伝票フォーマットの多様性への対応が読みにくいため準委任契約が向くが、OCR取込機能や異常検知スコアリングなど要件が固まった機能単位では請負での分割発注も検討する。
発注時は異常検知の適合率（Precision）目標値を契約書の成果指標に明記し、精度未達時の追加チューニング工数の扱いを事前に取り決めておく必要がある。また漁協・卸売市場ごとに伝票フォーマットが異なるため、PoC段階での連携先5〜10社分のフォーマット調査・アノテーション費用を見積もりに含めるよう発注側で確認すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 卸売市場・仲卸業者の伝票入力担当者および産地信頼スコアを確認する監査担当者 |
| セカンダリ | 水産加工業者の仕入担当、小売・外食チェーンのバイヤー部門、商品を確認する最終消費者 |
| 管理 | 自社の事業運営チーム（カスタマーサクセス担当・システム管理者）およびモデル精度を監視する機械学習エンジニア |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 紙伝票OCRデジタル化 | 紙伝票・セリ票の写真→OCR＋帳票レイアウト認識で項目抽出→デジタル伝票データを出力。 |
| セリ記録API連携取込 | 産地市場のセリ記録(漁獲日・漁場・船名・重量)→API受信→標準フォーマットで蓄積。 |
| ロット紐付けエンジン | 仕入伝票・出荷伝票データ→同一ロット照合アルゴリズム処理→流通経路紐付けデータを生成。 |
| 異常検知スコアリング | 紐付け済ロットデータ→勾配ブースティング＋統計的外れ値検出で解析→産地信頼スコアを算出。 |
| 産地信頼スコアダッシュボード | スコア・伝票情報→画面描画処理→担当者向け一覧・詳細ダッシュボードを表示。 |
| 対話型AI根拠説明チャットボット | 担当者の質問文→該当伝票・時系列データ検索とNLP要約→異常判定根拠を回答。 |
| 偽装リスクレポート自動生成 | 月次スコア・異常フラグ集計データ→レポート生成処理→PDF/CSVレポートを出力。 |
| 消費者向けQRトレーサビリティ表示 | 商品QRコード読取→ロットID照会処理→漁獲から店頭までの経路画面を表示。 |
| 異常検知モデル継続学習 | 蓄積された流通データ→季節・漁場・魚種別正常パターン再学習→検知モデルを更新。 |
| 是正対応進捗管理 | 異常フラグ発生案件→担当者アサインと対応記録入力→是正完了ステータスを管理。 |
| 小売向け監査レポート配信 | サプライヤー横断の信頼スコアデータ→集計・匿名化処理→バイヤー向け監査レポートを配信。 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
organizations | org_id, org_name, org_type(漁協/産地市場/卸/仲卸/加工/小売), address, contact_info |
users | user_id, org_id, name, role, email, password_hash, last_login_at |
lots | lot_id, species, catch_date, fishing_ground, vessel_name, catch_weight_kg, market_id, status |
slips | slip_id, lot_id, slip_type, from_org_id, to_org_id, weight_kg, origin_label, slip_date, ocr_image_url, ocr_confidence |
traceability_chains | chain_id, lot_id, slip_id, sequence_no, prev_slip_id |
anomaly_scores | score_id, lot_id, slip_id, score_value, score_level, model_version, detected_at, reason_summary |
audit_logs | log_id, org_id, user_id, question_text, answer_text, related_slip_ids, created_at |
reports | report_id, target_org_id, period, avg_trust_score, flagged_lot_count, generated_at, report_url |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 産地信頼スコアダッシュボード |
| 3 | 伝票OCR取込画面 |
| 4 | ロット経路可視化画面 |
| 5 | 異常検知チャットボット画面 |
| 6 | 監査レポート閲覧画面 |
| 7 | QRコード消費者向け画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS Textract(帳票OCRの実績が豊富) |
| 2 | LightGBM(勾配ブースティングで異常検知を実装) |
| 3 | PostgreSQL(多段階流通のリレーショナル管理に適する) |
| 4 | React(ダッシュボードUIを効率構築) |
| 5 | FastAPI(Pythonの機械学習資産と親和性が高い) |
| 6 | OpenAI API(対話AIの根拠説明生成に利用) |
| 7 | AWS S3(伝票画像・レポートの保存に利用) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目標とし、月間計画外停止3.6時間以内に抑える。 | 可用性99.5%以上を目標とし、月間計画外停止3.6時間以内に抑える。 |
| OCR処理は1件あたり平均5秒以内、月間10万件超の処理能力を確保する。 | OCR処理は1件あたり平均5秒以内、月間10万件超の処理能力を確保する。 |
| 異常検知バッチ処理は日次実行し、1万ロット分を30分以内に完了する。 | 異常検知バッチ処理は日次実行し、1万ロット分を30分以内に完了する。 |
| 伝票・取引データは最低5年間保存し、改ざん検知用ハッシュ値を各レコードに付与する。 | 伝票・取引データは最低5年間保存し、改ざん検知用ハッシュ値を各レコードに付与する。 |
| 通信はTLS1.3で暗号化し、アクセスログを1年間保管して監査に対応する。 | 通信はTLS1.3で暗号化し、アクセスログを1年間保管して監査に対応する。 |
| 同時接続500拠点規模を想定し、ダッシュボード表示のレスポンスを2秒以内とする。 | 同時接続500拠点規模を想定し、ダッシュボード表示のレスポンスを2秒以内とする。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 産地市場・仲卸数社から実際の伝票を集め、代表が手作業で重量差・産地表記の突合を行い、異常検知が業務上の価値を持つかを確認する。 | 交通費とヒアリング時間だけ、外部発注はなし |
| ②最小システム | OCRと簡易ルールベースの異常検知を軽量に組み、数社に実際の伝票を入力してもらいダッシュボードで産地信頼スコアを見せて反応を確認する。 | AI利用料と外注で数か月分の開発費の範囲 |
| ③本開発 | 統計的異常検知モデル・対話AI・QRトレース画面を本格開発し、漁協・卸売市場のシステムや業界団体とのAPI連携を進める。 | 機械学習エンジニア数名分の人件費とAPI開発費が中心 |
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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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……
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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……
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 |
|---|---|---|
| 地方卸売市場（例: 福岡市中央卸売市場）の市場長または業務課担当者 | 現場の伝票運用実態とPoC協力可否を直接確認するため | 市場を所管する自治体の農林水産部に問い合わせ窓口を確認し訪問 |
| 中堅仲卸業者の経営者（九州・北海道の水産仲卸組合加盟企業） | 産地偽装リスクへの当事者意識が強くPoC初期顧客になりやすい | 各県水産物卸売業協同組合の会員名簿から代表電話でアポ取得 |
| 元漁協職員・元卸売市場職員（ドメインエキスパート候補） | セリ記録の実務慣行と伝票フォーマットの癖を把握するため | 漁協OB人材紹介会社や水産系専門職の転職エージェント経由で紹介依頼 |
| 全国漁業協同組合連合会（JF全漁連）の系統販売・情報システム担当部署 | 業界団体経由の面展開ルート構築に向け提携可能性を打診するため | JF全漁連の代表窓口に事業提案書を送付し面談を申し込む |
| 大手回転寿司チェーンまたは食品スーパーのサプライチェーン・品質管理部門責任者 | サプライヤー要件化ルートの実現可能性と監査レポート需要を確認するため | 企業のIR・サステナビリティ報告書掲載の問い合わせ窓口経由で接触 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 九州・北海道の中堅仲卸への直接訪問 | 「産地偽装のリスクを無料でチェックするPoCをやらせてほしい、伝票を数か月分見せてほしい」と現場責任者に直接頼む。 |
| 水産卸売市場関連の業界団体の勉強会・部会 | 団体の勉強会に参加し「伝票デジタル化とAI異常検知の実証に協力してくれる仲卸を紹介してほしい」と幹事に依頼する。 |
| 元漁協・元卸売市場職員の人脈経由の紹介 | ドメインエキスパートの伝手を使い「昔の同僚で信頼できる仲卸を紹介してほしい」と個別に頼み、紹介制で訪問する。 |
| 大手食品スーパー・回転寿司チェーンのサプライチェーン部門 | 「サプライヤー横断の産地信頼スコアを試験的に見てほしい」と品質保証担当に持ち込み、既存仕入先の巻き込みを相談する。 |
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 新創業融資制度（新規開業資金） | 創業前〜創業間もない法人・個人事業主 | 自己資金100万円に対して運転資金の融資を受けられる制度で、この事業の創業融資合計500万円の主な原資として想定される。設備資金（サーバー・OCR機器等）は別枠での申請を検討する。 |
| IT導入補助金（デジタル化基盤導入類型等） | ITツールを導入・提供する中小企業・小規模事業者 | 自社のSaaSを仲卸・加工業者に導入してもらう際、導入側の補助対象ツールとして登録できれば販売チャネルの後押しになる。 |
| ものづくり補助金（革新的サービス・製品開発支援） | 新たなサービス・システムを開発する中小企業 | OCRエンジンや異常検知モデルの開発費の一部をカバーできる可能性があり、初期のシステム開発フェーズで候補になる。 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業直後の販路開拓・広報段階） | PoC先の開拓や業界団体向け説明会の資料作成・展示会出展など、営業活動の一部費用に使える可能性がある。 |
| 水産庁 スマート水産業推進事業 | 水産業のデジタル化・スマート化に取り組む事業者・団体 | 漁協・産地市場のセリ記録デジタル化やAIトレーサビリティは事業目的と直結し、漁協系統組織との連携交渉時の後ろ盾になり得る。 |
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。
食のトレーサビリティに取り組む仲間がコミュニティに集まっています。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・登録データにもとづく自動集計の相対表示です。