Who（誰が）
JA・県経済連・大規模生産法人・卸売市場の出荷担当者、および全国の露地野菜農家が主な利用者であり、事業運営主体は農業データサイエンティストと営業担当からなる自社チームである。
対象とする社会課題：野菜の価格暴落・高騰を繰り返す出荷過多・過少の解消
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。
同じ時期に全国の産地が一斉に収穫を迎え、市場に野菜があふれて価格が生産コストを割り込む。農家が悪いわけでも、JAの計画が甘いわけでもなく、他産地の出荷予定が見えないまま各々が最善を尽くした結果として起きる。この構造そのものを変えない限り、豊作貧乏は毎年繰り返される。
※ 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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ベジシンクは、キャベツや白菜など露地野菜の産地(JA・生産法人)が全国の出荷状況を見ながら出荷タイミングを調整できるAIプラットフォームです。
産地担当者は毎朝ダッシュボードを開き、自分の産地の作付面積・生育状況を入力すると、AIが2〜6週間先の全国出荷量と価格を予測し「出荷を3日遅らせる」「出荷量を15%抑制する」といった具体的な調整案をチャットで提示します。他産地の出荷計画(匿名集約)も並べて確認でき、納得したうえで計画を承認すると、系統出荷担当者や卸売市場に自動共有されます。農家はスマホで「今週の推奨出荷量」を通知として受け取り、収穫作業の判断材料にします。これにより、産地同士が情報を持たないまま同時出荷して価格が暴落する事態を減らし、農家の所得変動を抑えることを目指します。
キャベツや白菜、大根などの露地野菜は天候要因で収穫時期が集中しやすく、全国の産地が同時期に出荷すると市場価格が生産コストを下回る「豊作貧乏」が頻発する。
農林水産省の統計でも野菜価格は年間で2〜3倍の変動幅を示す品目が多く、農家一戸あたりの年間所得変動が数十万円規模に及ぶケースもある。産地ごとのJAや卸売市場は自地域の作付・出荷計画しか把握しておらず、他産地の出荷予定量をリアルタイムで共有する仕組みが存在しない。結果として、A産地が出荷を絞れば防げた暴落が、情報不足のまま全産地が同時出荷して発生する構造的な問題が続いている。個々の農家や産地単独では全国需給を見渡せず、経験と勘に頼った出荷判断がなされているのが現状である。
需要予測AIが気象・過去流通実績・市場価格データを機械学習モデル(勾配ブースティング系＋時系列モデル)で解析し、品目別の全国出荷量と価格を2〜6週間先まで予測する。
最適化AIが各産地の出荷可能量制約のもとで、全体の市場価格変動を最小化する出荷配分を線形計画法で算出し、産地ごとの調整案を生成する。自然言語対話AIが産地担当者からの「来週雨予報だが出荷計画は変えるべきか」等の質問にチャット形式で回答し、提案の根拠となるデータを平易に説明する。画像解析AIは提携ドローン・圃場カメラから生育ステージを自動判定し、手入力に頼らない収穫量予測の精度向上に用いる。
全国の主要産地(JA・大規模生産法人・卸売市場)がベジシンクに日次で作付面積・生育ステージ・想定収穫量をアプリまたはIoTセンサー連携で入力し、AIが品目別・地域別の出荷予測カレンダーを自動生成する。
AIは気象データ(気温・降水量・日照)、過去10年分の市場流通量、市場価格データを統合解析し、2〜6週間先の全国出荷量と想定価格を予測、出荷集中が見込まれる産地には「出荷を3日遅らせる」「出荷量を15%抑制する」といった具体的な調整案をチャット形式で提示する。産地担当者はダッシュボード上で他産地の出荷計画(匿名化・集約済み)を確認しながら、AI提案を承認・微調整でき、合意した出荷計画は自動で系統出荷担当者や卸売市場にも共有される。農家自身はスマホアプリで「今週の推奨出荷量」を通知として受け取り、収穫作業の意思決定に反映できる。この一連の流れにより、産地間の暗黙的な出荷競争を、AIを介した協調的な出荷調整に置き換える。
| 出荷過多時の廃棄・すきこみ損失（300ha規模のJA部会想定） | 年間約300万円 |
| 経験と勘による出荷判断ミスに伴う安値販売損失 | 年間約200万円 |
| 市場価格変動による農家一戸あたりの所得振れ幅 | 年間約50万円 |
| 卸売市場での欠品・過剰在庫による仕入れ調整対応コスト（電話確認・急な発注変更の人件費） | 月額約10万円 |
| 産地向けSaaS スタンダードプラン（中規模JA・法人向け） | 月額15万円 |
| 価格改善成功報酬（改善分の7%を四半期ごとに徴収） | 四半期ごとの改善額に応じて変動、目安10〜30万円 |
| 卸売市場向け全国出荷予測レポート提供 | 月額15万円 |
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。
露地野菜は天候で収穫時期が集中しやすく、複数産地が同時期に出荷すると市場価格が生産コストを割り込む「豊作貧乏」が繰り返し起きている。
産地ごとのJAや卸売市場は自地域の出荷計画しか把握できず、他産地の動向を知る手段がないため、経験と勘に頼った出荷判断にならざるを得ない。農林水産省統計でも野菜価格は年2〜3倍の変動があり、農家一戸あたり年間数十万円規模の所得変動が発生している。産地間で出荷情報をリアルタイムに共有し、AIが全体最適な出荷配分を提案する仕組みがなければ、この構造的な問題は解消できない。
MVPの需要予測モデルや最適化ロジックは仕様が確定しておらず精度検証を繰り返す性質があるため、初期の検証・パイロットフェーズ(0〜12ヶ月)は準委任契約が適する。
予測誤差率などのKPIは契約上の成果保証ではなく努力目標として扱い、モデル改善は継続的な追加スプリントで対応する前提を発注時に明記する。一方、ダッシュボードUIや通知機能など要件が固まった部分は拡大フェーズ以降に請負契約へ切り出し、コストと納期を確定させることを推奨する。データ提供元(JA全農・県経済連)との連携仕様は開発会社の裁量外の要素が多いため、責任分界点を契約書で明確にしておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | JA・大規模生産法人の出荷計画担当者(産地単位でダッシュボードを操作し出荷調整を判断する) |
| セカンダリ | 個々の農家(スマホ通知で推奨出荷量を受け取る)、卸売市場・仲卸業者(予測データを購買判断に利用) |
| 管理 | ベジシンク運営側の農業データサイエンティスト・カスタマーサクセス担当(予測モデル管理、産地オンボーディング、データ品質監視を行う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 産地データ入力機能 | JA担当者が作付面積・生育ステージ・想定収穫量をアプリ入力→DB保存→予測AIへ連携 |
| IoTセンサー連携機能 | 圃場センサーの気温・土壌水分データを自動取得→正規化→需要予測AIへ日次送信 |
| 生育ステージ画像解析AI機能 | ドローン・圃場カメラ画像を入力→AIが生育ステージ判定→収穫量予測モデルへ反映 |
| 需要予測AIエンジン | 気象・過去10年流通量・価格データを統合→機械学習で解析→2〜6週間先の出荷量価格予測を出力 |
| 出荷最適化AI機能 | 各産地の出荷制約と予測結果を入力→線形計画法で配分算出→産地別調整案を出力 |
| 対話AIチャット機能 | 産地担当者の質問文を入力→予測根拠データを解析→平易な回答文をチャット表示 |
| 産地間ダッシュボード | 他産地の匿名化出荷計画データを集計→グラフ化→産地担当者画面へ表示 |
| 出荷計画承認・共有機能 | 担当者がAI提案を承認・修正→確定計画を生成→系統出荷担当者と卸売市場へ自動送信 |
| 農家向け通知アプリ機能 | 確定した推奨出荷量データを受信→プッシュ通知生成→農家スマホへ配信 |
| 卸売市場向けレポート配信機能 | 全国出荷予測結果を集計→PDFレポート生成→月次で卸売市場・バイヤーへ配信 |
| 成功報酬・課金管理機能 | 価格改善実績とSaaS利用状況を集計→請求額算出→四半期・月次で請求書を自動発行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
sanchi_organizations | sanchi_id, name, type(JA/法人/市場), region_code, contract_plan, contract_status, created_at |
plots | plot_id, sanchi_id, crop_code, area_ha, location_lat, location_lng, sensor_id, created_at |
cultivation_status | status_id, plot_id, report_date, growth_stage, expected_harvest_date, expected_yield_kg, input_source(手入力/IoT/画像) |
weather_data | weather_id, region_code, observed_date, temperature, precipitation, sunlight_hours, source |
market_price_history | price_id, crop_code, market_code, trade_date, volume_kg, avg_price, max_price, min_price |
shipment_forecast | forecast_id, crop_code, region_code, target_week, predicted_volume_kg, predicted_price, model_version, created_at |
adjustment_proposals | proposal_id, sanchi_id, crop_code, proposal_type(遅延/抑制), proposal_value, status(未回答/承認/修正), responded_at |
revenue_records | record_id, sanchi_id, month, saas_fee, success_fee, data_fee, sensor_rental_fee, invoice_status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 産地ダッシュボード |
| 2 | 出荷予測カレンダー |
| 3 | AI調整提案チャット |
| 4 | 生育状況入力画面 |
| 5 | 全国出荷マップ |
| 6 | 農家向け推奨通知 |
| 7 | 契約・請求管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM(勾配ブースティングで需要予測精度確保) |
| 2 | Prophet/時系列モデル(季節性・トレンド分解に強い) |
| 3 | PuLP/OR-Tools(線形計画法で出荷配分最適化) |
| 4 | AWS(産地分散データの可用性・拡張性確保) |
| 5 | GPT系API(自然言語対話AIで質問応答対応) |
| 6 | TensorFlow(画像解析AIで生育ステージ自動判定) |
| 7 | 気象庁API/民間気象会社連携(高精度気象データ取得) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を維持し、月間ダウンタイムを計画停止含め3.6時間以内に抑える | 可用性99.5%以上を維持し、月間ダウンタイムを計画停止含め3.6時間以内に抑える |
| 需要予測バッチ処理は200産地分のデータを日次で3時間以内に完了させる | 需要予測バッチ処理は200産地分のデータを日次で3時間以内に完了させる |
| 産地データ・価格データは匿名化しAES256で暗号化、保存期間は最大5年間とする | 産地データ・価格データは匿名化しAES256で暗号化、保存期間は最大5年間とする |
| ダッシュボード・アプリの同時アクセス500ユーザー時でも応答時間2秒以内を維持する | ダッシュボード・アプリの同時アクセス500ユーザー時でも応答時間2秒以内を維持する |
| 予測モデルは週次で再学習し、誤差率が15%を超えた場合24時間以内にアラート通知する | 予測モデルは週次で再学習し、誤差率が15%を超えた場合24時間以内にアラート通知する |
| アクセスログは1年間保持し、産地別データはJIS Q 15001準拠でアクセス権限を分離管理する | アクセスログは1年間保持し、産地別データはJIS Q 15001準拠でアクセス権限を分離管理する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 数産地の担当者に電話・LINEやスプレッドシートで作付面積・出荷予定を毎週共有してもらい、気象データと過去統計を手動で照らし合わせて出荷調整案を提示し、反応を確認する | 通信費と移動の交通費、既存の気象データ・統計の利用料程度 |
| ②最小システム | チャット形式の入力フォームと簡易ダッシュボードを作り、数品目・数産地限定で出荷予測を自動生成し、承認・調整のやり取りをシステム上で行えるようにする | 外注での短期開発費とクラウド利用料、AI予測モデルのAPI利用料程度 |
| ③本開発 | 機械学習モデルを本格的に構築し、IoTセンサー・ドローン画像解析との連携、複数産地・複数品目への対応、成功報酬モデルの請求機能まで実装する | データサイエンティストや営業担当の人件費、インフラ増強費を含む本格的な開発予算が必要 |
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……
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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 |
|---|---|---|
| JA全農 園芸部（野菜担当）の部長・次長級職員 | 全国出荷計画データの連携可否と単位JAへの紹介ルートを握るため | 農業法人経営者からの紹介、またはJA全農本所（東京都千代田区）へ営農支援サービスとして直接アプローチ |
| 県経済連または大規模単位JA（野菜取扱高上位）の営農指導課長 | パイロット導入候補産地として、日次データ入力の現場運用可否を確認するため | 農林水産省後援のアグリビジネス創出フェア等の展示会で名刺交換し訪問打診 |
| 中央卸売市場（東京都中央卸売市場・大田市場等）の野菜部門卸売会社担当者 | 出荷予測データの需要側検証と、データ提供サービスの価格感度を確認するため | 市場を管轄する東京都市場管理部を通じ、卸売会社への訪問を紹介依頼 |
| 年商1億円以上の露地野菜生産法人の代表 | 農家側の出荷判断プロセスと、AI提案受容のハードルを直接把握するため | 農業法人協会（日本農業法人協会）の会員名簿・地域部会経由で紹介依頼 |
| 農林水産省 農産局 園芸作物課の担当官 | 野菜価格安定制度・出荷調整に関する既存施策との整合性と独禁法上の論点を確認するため | 農水省の担当課代表電話へ事業概要資料を送付し面談依頼（政策企画部門宛） |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| JA全農・県経済連への直接訪問 | 「出荷時期が集中して価格が下がる課題を、無償のパイロットで一緒に検証させてほしい」と伝え、営農指導部門の担当者に紹介を依頼する |
| アグリビジネス創出フェア等の展示会 | ブースで出荷予測ダッシュボードの画面を見せ、「今の出荷計画をどう立てているか」を聞きながら名刺交換し後日面談につなげる |
| 既存の営農支援システムベンダーとの提携 | 「御社の既存顧客に出荷平準化機能を追加提供したい」と提案し、共同デモの機会をもらう |
| 卸売市場・仲卸業者への紹介依頼 | 「産地の出荷予測データを卸売市場の仕入れ判断に使えないか」と持ちかけ、取引のあるJA担当者を紹介してもらう |
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 | 税務署への開業届提出前後の新規創業者 | 運転資金の融資枠として活用でき、着金後にJAとのデータ連携やAIモデル開発の外注費に充てられる想定（融資額は 500万円 で） |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定・創業後一定期間内の中小企業 | 自己資金 100万円 に加え、初期のクラウドインフラ費や人件費の一部を助成対象にできる可能性がある |
| 農林水産省 スマート農業実証プロジェクト | スマート農業技術を産地に導入・実証する事業者 | IoTセンサーやドローン画像解析の実証コストを国の実証事業と連携させて検証できる候補になる |
| 中小企業庁 IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入する中小企業（自社利用ではなく提供事業者としての活用可否は要確認） | JA・生産法人側の導入コスト負担を下げる仕組みとして、営業提案に組み込める制度 |
| 中小企業庁 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） | 生産性向上に資する設備投資を行う中小企業 | IoTセンサー・ドローン等の設備投資枠として、初期投資の一部をカバー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。
同じ課題に取り組む仲間がコミュニティで情報交換しています。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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。