Who（誰が）
フードバンク運営団体280団体、食品メーカー・卸・小売企業、自治体福祉部門、こども食堂等の支援先団体が主な関係者である
対象とする社会課題：フードバンクの余剰食品と支援先の需要が賞味期限内でうまく結びつかず、廃棄と不足が同時発生する問題
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。
全国のフードバンクは数名のボランティアが手作業で在庫と支援先の需要をつなぎ、賞味期限が数日しかない寄贈品を前に電話とFAXで調整している。その間に廃棄が進み、一方で乳児用ミルクやアレルギー対応食品は足りない。この「時間との勝負」を担当者の経験と気力だけに頼らせない仕組みが、貧困と格差の現場には必要だと考えた。
※ 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。
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「ミライヅケ」は、フードバンク職員が寄贈食品をスマホで撮影するだけで、AIが品目・数量・賞味期限を自動で読み取り在庫登録する仕組みです。
こども食堂などの支援先は月1回チャットボットに欲しい食品やアレルギー配慮を入力するだけで需要データが蓄積されます。AIが賞味期限の残日数・配送距離・団体の優先度を毎日自動計算し、担当者には「今日配送すべき組み合わせ」がダッシュボードに表示されます。担当者はワンクリックで配送指示を出すだけで、半日かかっていたマッチング作業が10分程度に短縮され、支援先には前日にLINEで配送内容が届きます。
日本のフードバンクは全国に約280団体あるが、多くがボランティア数名で運営され、寄贈品の在庫管理をExcelや手書き台帳で行っている。
企業から届く寄贈品は賞味期限が数日〜数週間しかないものも多く、支援先（こども食堂、母子生活支援施設、生活困窮者支援窓口など）とのマッチングに時間がかかり、結果として年間数百トン単位の食品が再廃棄される事例が報告されている。一方で支援先側は「今週何が届くか分からない」「特定食材（アレルギー対応食品、乳児用ミルクなど）が不足している」という声が多く、需要側の情報も紙のFAXや電話ベースでやり取りされることが多い。担当者の経験と感覚に依存したマッチングのため、賞味期限が近い商品ほど廃棄リスクが高く、逆に長期保存可能な商品が偏って余る構造的な非効率がある。担当職員の高齢化・人手不足により、システム導入の余力がない団体が大半である。この「供給側の期限管理」と「需要側のニーズ把握」を同時にリアルタイムで解決する仕組みが存在しないことが、フードバンク業界全体の非効率を固定化している。
画像解析AI（OCR＋物体認識）が寄贈品の写真から品目・数量・賞味期限を自動抽出し、入力作業をゼロに近づける。
自然言語対話AI（チャットボット）が支援先団体の担当者と簡易な会話形式で需要ヒアリングを行い、非構造化データを構造化ニーズデータへ変換する。最適化AIは賞味期限の残日数、配送距離、団体優先度、過去のマッチング成功率を多変量で計算し線形最適化・強化学習ベースのアルゴリズムで毎日の最適配分を提案する。需要予測モデルはフィードバックデータを継続学習し、季節変動（年末年始の需要増等）や特定食品の偏りを予測して事前に企業への追加寄贈依頼を自動生成する。
フードバンク職員は寄贈品が届いた時点でスマホカメラで商品を撮影するだけで、画像認識AIが品目・数量・パッケージ記載の賞味期限を自動読み取りし在庫DBに登録する。
支援先団体（こども食堂等）は月1回、簡易チャットボットに「今週欲しい食品」「アレルギー配慮」「利用者人数」を対話形式で入力するだけで需要データが蓄積される。AIエンジンはこの供給データと需要データを、賞味期限までの残日数・配送距離・団体の過去受領履歴・優先度スコア（子ども食堂の開催頻度や利用者数）を変数とした最適化アルゴリズムで毎日自動マッチングし、担当者には「本日配送すべき組み合わせリスト」がダッシュボードに提示される。担当者はリストを確認しワンクリックで配送指示を出すだけで、これまで半日かかっていたマッチング作業が10分程度に短縮される。支援先側には配送前日にLINE通知で内容が届き、受け取り後は簡単な満足度・不足感フィードバックを送ることで需要予測の精度がさらに向上する仕組みになっている。
| 賞味期限切れによる食品廃棄損失（仕入れ相当額換算、中規模団体想定） | 年間約120万円（月10万円相当の廃棄） |
| マッチング作業の人件費（半日×週5日×時給1,200円換算） | 年間約144万円 |
| こども食堂側の食材不足による自己負担購入費 | 年間約12万円（月1万円×12ヶ月） |
| 企業CSR担当者のレポート作成工数（月10時間×時給3,000円換算） | 年間約36万円 |
| フードバンク向けSaaS（中規模団体プラン） | 月額6万円（年間72万円） |
| 企業向けCSR・ロス削減レポート | 月額5万円（年間60万円） |
| 自治体・財団向け統計データ提供 | 年間50万円〜 |
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全国約280団体のフードバンクの多くはボランティア数名で運営され、在庫管理をExcelや手書き台帳に頼っている。
賞味期限が数日〜数週間しかない寄贈品も多く、担当者の経験と勘に頼ったマッチングでは対応が間に合わず、年間数百トン規模の再廃棄が発生している。一方で支援先側は「今週何が届くか分からない」「アレルギー対応食品や乳児用ミルクが不足している」といった声を紙のFAXや電話でしかやり取りできておらず、供給と需要の情報がリアルタイムでつながっていないことが構造的な非効率を固定化している。
画像認識AIと最適化アルゴリズムは精度目標（読取精度90%等）を事前に完全確定できず、試行錯誤しながら改善するため準委任契約が適している想定。
一方、在庫DBやダッシュボードなど仕様が明確な画面部分は請負での発注も可能。発注時は「精度90%達成」を検収条件に固定せず、準委任で継続改善する体制であることを契約書に明記し、フードバンク3団体でのプロトタイプ検証（0〜6ヶ月）を前提とした段階的な検収基準を設定することが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | フードバンク運営団体の職員（在庫登録・マッチング確認・配送指示を行う） |
| セカンダリ | 支援先団体（こども食堂・母子生活支援施設等）の担当者、寄贈企業のCSR/広報担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当者およびシステム管理者（団体アカウント管理、精度モニタリング、権限設定） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 画像認識在庫登録機能 | 寄贈品の写真→OCR+物体認識で品目・数量・賞味期限を抽出→在庫DBへ自動登録 |
| 需要ヒアリングチャットボット | 担当者の対話回答→自然言語処理で構造化→アレルギー配慮・利用者人数を需要DBに保存 |
| AIマッチング最適化エンジン | 在庫データ・需要データ→残日数・配送距離・優先度で線形最適化→配送組み合わせリストを生成 |
| 配送指示ダッシュボード | AIが生成したマッチングリスト→担当者がワンクリック承認→配送指示を確定・記録 |
| LINE配送前日通知機能 | 確定した配送内容→前日にLINE APIで自動送信→支援先担当者へ通知 |
| 受領後フィードバック収集機能 | 支援先の満足度・不足感入力→フィードバックDBに保存→需要予測モデルへ連携 |
| 需要予測・季節変動予測モデル | 過去の需要・フィードバック履歴→機械学習で季節変動を推定→翌月の品目別需要予測値を出力 |
| 追加寄贈依頼自動生成機能 | 需要予測の不足カテゴリ判定結果→依頼文テンプレートに反映→企業担当者へ自動送付 |
| 企業向けCSRレポート自動生成 | 寄贈量・削減CO2・受益者数データ→月次集計→ESG開示用PDFレポートを出力 |
| 自治体向け統計・需給ギャップ分析 | 地域別の在庫・需要データ→統計分析処理→需給ギャップマップと不足傾向レポートを出力 |
| 団体優先度・履歴管理機能 | 開催頻度・利用者数・過去受領履歴→優先度スコアを計算→マッチングエンジンに連携 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
organizations | org_id, org_name, org_type(フードバンク/支援先/企業), 住所, 担当者名, 電話番号, 契約プラン |
donors | donor_id, 企業名, 業種, CSR担当者名, 契約プラン, 契約開始日 |
donations | donation_id, org_id, donor_id, 品目名, 数量, 賞味期限日, 画像URL, 登録日時, ステータス |
recipients | recipient_id, 施設名, 施設種別(こども食堂等), 利用者人数, アレルギー配慮情報, 過去受領履歴数 |
demand_requests | request_id, recipient_id, 希望品目, 希望数量, アレルギー配慮, 優先度スコア, 登録日時 |
matches | match_id, donation_id, request_id, 配送予定日, 配送距離, マッチスコア, 配送ステータス |
feedback | feedback_id, match_id, 満足度スコア, 不足感コメント, 登録日時 |
csr_reports | report_id, donor_id, 対象期間, 寄贈総量, 削減CO2量, 受益者数, 発行日 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 寄贈品撮影登録画面 |
| 2 | 在庫一覧・編集画面 |
| 3 | 需要ヒアリングチャット画面 |
| 4 | 本日のマッチング提案画面 |
| 5 | 配送指示・進捗確認画面 |
| 6 | CSRレポート出力画面 |
| 7 | 自治体向け需給マップ画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Google Cloud Vision API（賞味期限OCR・物体認識に実績あり） |
| 2 | Python/FastAPI（AIモデル連携とAPI開発の生産性が高い） |
| 3 | PostgreSQL（在庫・需要データのリレーショナル管理に適合） |
| 4 | Google OR-Tools（配送距離・期限を考慮した最適化計算） |
| 5 | Dialogflow CX（需要ヒアリング対話フローを低コストで構築） |
| 6 | LINE Messaging API（支援先の日常利用ツールで通知到達率が高い） |
| 7 | React Native（iOS/Android同時開発でコスト圧縮） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上（許容ダウンタイム月3.6時間以内）、深夜バッチ処理と重複しない保守枠を確保 |
| 性能 | 性能: 画像1枚あたりの品目・賞味期限抽出処理は3秒以内、全国280団体分の日次マッチング計算は夜間バッチで30分以内に完了 |
| セキュリティ | セキュリティ: 利用者アレルギー等の個人情報は保存時AES-256で暗号化、企業寄贈データは統計提供前に匿名化処理を実施 |
| 精度維持 | 精度維持: 画像認識の賞味期限読取精度90%以上を維持し、月1回モデルを再学習、手動補正ログを継続的に蓄積 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 36ヶ月時点で団体50・企業30社の同時アクセスに対応、配送前日18-20時のLINE一括通知（最大1000件/回）に対応 |
| データ保持 | データ保持: 在庫・需要データは最低2年間保持し、自治体向け統計は匿名化した上で5年分の時系列データを保管 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 画像認識AIや最適化AIを使わず、担当者が手動でスプレッドシートとLINEグループを使い、供給データと需要データを人力でマッチングして運用フローと現場の反応を確認する段階。 | 交通費とヒアリング用の簡易ツール利用料程度で、自己資金の範囲内でまわる水準 |
| ②最小システム | 画像認識APIとチャットボットを組み合わせた簡易ダッシュボードを構築し、数団体で寄贈品撮影・需要ヒアリング・簡易ルールベースのマッチング提案を実際に試す。 | 外注またはノーコードツールでの構築費とAI API利用料が中心で、数か月分の外注費に相当する規模感 |
| ③本開発 | 最適化アルゴリズムと需要予測モデルを実装し、複数団体・複数拠点をまたぐ本格運用に対応するSaaS化を行い、CSRレポート機能や自治体向け統計機能も追加する。 | エンジニア人件費と外注費が主体で、外注に切り出す場合は数か月分の開発費規模 |
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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……
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 |
|---|---|---|
| フードバンク団体の代表者・事務局長（例:認定NPO法人単位で活動する中堅団体） | 現場の在庫管理・マッチング実態と導入障壁を直接把握できる | 全国フードバンク推進協議会の会員リストから中規模団体に直接連絡 |
| 全国フードバンク推進協議会の事務局担当者 | 業界団体経由の紹介チャネル構築とガイドライン動向の確認先 | 協議会公式サイトの問い合わせ窓口からアポイント依頼 |
| 食品メーカー・卸のCSR・サステナビリティ推進部門担当者 | 寄贈データ開示への抵抗感とCSRレポート需要を確認するため | 日本フードエコロジーセンター等の業界イベント名刺交換から接点構築 |
| 自治体（市区町村）福祉部門の生活困窮者支援担当職員 | 自治体連携・統計データ提供事業の実現可能性と予算サイクルを確認 | 生活困窮者自立支援制度の相談窓口経由で担当課に照会 |
| こども食堂・母子生活支援施設の運営責任者 | 需要側チャットボットのUI設計に必要な現場ニーズを直接収集 | むすびえ（こども食堂支援団体）の地域ネットワークから紹介依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 全国フードバンク推進協議会などの業界団体経由 | 「在庫管理と支援先マッチングに時間がかかっている団体様の実情を伺いたい」と伝え、加盟団体向けの説明会や紹介を依頼する |
| こども食堂・社会福祉協議会への直接訪問 | 「賞味期限の近い食品の受け渡しで困っていることはないか」を聞く目的で訪問し、まずは無料の在庫管理機能から試用してもらう |
| 食品企業のCSR部門への直接営業 | 「寄贈量・削減CO2・受益者数を自動集計できるレポートがESG開示に使えないか」を切り口に、CSR担当者へアプローチする |
| 社会課題解決系イベント・note等での情報発信 | フードバンクの廃棄と不足が同時発生する構造的課題を記事にまとめ、関心を持った運営者から直接問い合わせをもらう |
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 | 実績が浅い創業者・法人設立直後の代表者が対象 | 自己資金100万円のみで開業する体制のため、運転資金として融資総額 500万円 を活用し、AIエンジニアの人件費やクラウドインフラ費用に充てる想定 |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（商工会・商工会議所の管轄地域で事業を行う者） | フードバンク団体・企業への営業チラシ作成やウェブサイト改修など販路開拓費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 自社が提供するSaaS自体は対象外でも、社内の会計・労務ツール導入や、逆に導入企業側（食品企業・フードバンク）への提案時の参考制度として案内できる |
| 東京都創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から一定期間内の事業者 | 人件費・専門家活用費・広告費など創業初期の運営費に充てられる可能性があり、代表1名体制からの人件費計上にも合致しうる |
| 休眠預金等活用事業（日本民間公益活動連携財団） | 社会課題解決に取り組む団体・事業者 | 貧困・格差領域でのフードバンク支援という社会性の高さから、助成・貸付の対象事業として検討する価値がある |
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。