Who（誰が）
青森・長野・山形の中小規模りんご・なし・さくらんぼ農家およびJA・農業法人が主な利用者で、受粉時期の人手不足に悩む産地が対象となる。
対象とする社会課題：果樹の人工受粉を支える人手（ハンドポリネーション作業員）の慢性的不足
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。
青森・長野・山形の産地では、開花から2〜3日という受粉適期に合わせて動けるパート作業員が年々減り、JA関係者の話では受粉時期の労働力が例年比で2〜3割不足する地域も出ている。天候が悪く訪花昆虫が動かない年は着果不良がそのまま農家の収入に響く。この数日をどう乗り切るかは、個々の農家の努力だけではもう解決できない規模の問題になっている。
※ 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。
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青森・長野・山形のりんご・なし・さくらんぼ農家が、開花期にスマホで自園地の花を撮影してアプリにアップロードするだけで、AIが開花段階（蕾・満開・落花）を樹単位で判定し、受粉に最適な1〜2日を園地ごとにカレンダー表示します。
予測に合わせて当社保有の花粉噴霧ドローンと地上走行型受粉ロボットが自動でスケジュール配車され、GPS制御で樹列を巡回散布します。農家はスマホ画面で散布量やカバー率の進捗を眺めるだけで、天候急変時もAIが計画を組み替えて通知するため、開花から2〜3日という短い受粉適期を逃さず、少人数でも広い園地の受粉品質を維持できるようになります。
青森・長野・山形などのりんご・なし・さくらんぼ産地では、開花期の10日間程度に集中する人工受粉作業を担うパート作業員が高齢化と人口減少で年々確保困難になっており、JA関係者へのヒアリングでは受粉時期の労働力が例年比で2〜3割不足している地域も出ている。
ミツバチのレンタルも供給不安（ダニ被害・盗難・価格高騰）があり、天候不順で訪花昆虫の活動が鈍る年は着果不良による減収リスクが直接農家収入を直撃する。受粉適期は開花から2〜3日と極めて短く、人海戦術では園地全体を回りきれず、結果として摘果後の収量・品質にばらつきが生じている。既存の授粉用花粉散布機は開花状態を無視した一律散布であり、無駄な花粉消費と受粉ムラが常態化している。こうした課題は個々の農家の努力では解決できず、地域単位での作業リソース最適化と省力化技術の導入が不可欠だが、中小規模農家には設備投資余力がなく未着手のままになっている。
画像解析AIが定点カメラ・ドローン空撮画像から花の開花段階（蕾・満開・落花）を樹単位で判定し、開花進度モデルに投入する。
気象予報データ（気温・降水・風速）と過去10年分の開花履歴を組み合わせた時系列予測AIが、園地ごとの受粉最適タイミングを1〜2日精度で予測する。最適化アルゴリズムがドローン・ロボットの散布ルートと出動スケジュールを園地の面積・樹形・優先度に応じて自動生成し、対話型AIチャットボットが農家からの問い合わせ（散布延期・追加依頼等）を受け付けてスケジュールを即時再調整する。
農家は開花期に自園地の樹に定点カメラとスマートフォンで撮影した花の画像をアプリにアップロードするだけで、AIが開花率・開花進度をリアルタイムに解析し、園地ごとの受粉適期を1〜2日単位で予測してカレンダー表示する。
予測結果に基づき、当社が保有する自動受粉ドローン（花粉噴霧型）と地上走行型受粉ロボットを、適期に合わせて自動でスケジュール配車し、GPS制御で樹列ごとに最適散布ルートを自動生成して運行する。農家はスマホの管理画面で進捗と散布ログ（散布量・カバー率）を確認でき、天候急変時にはAIが気象データを再解析し散布計画を自動で組み替えて通知する。作業終了後は着果率のデータを収集してAIにフィードバックし、翌年の開花予測モデルと散布パラメータを継続的に改善する。これにより農家は受粉作業の大半を「見守るだけ」の運用に置き換えられ、少人数でも広い園地の受粉品質を維持できる。
| 受粉パート人件費（3haりんご園、開花期10日間、1日3名×時給1,100円×8時間） | 年間約26万円 |
| ミツバチレンタル費（1.8haさくらんぼ園、巣箱2箱） | 年間約12万円 |
| 受粉ムラ・着果不良による減収損失（収量5〜10%減の想定、3ha換算） | 年間約30〜60万円 |
| 花粉購入費（人工受粉用花粉、1ha当たり） | 年間約8万円 |
| 開花予測AIサブスクリプション（3ha分、月額1.5万円/ha） | 月額4.5万円（開花期前後3ヶ月契約） |
| 受粉ドローン出動課金（3ha分、開花期に3回散布、1回8,000円/ha） | 1シーズン約7.2万円 |
| 定点観測カメラレンタル（2台、月額3,000円/台） | 月額6,000円 |
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受粉適期は開花から2〜3日と極端に短いにもかかわらず、ハンドポリネーション作業員は高齢化と人口減少で年々確保が難しく、JAヒアリングでは繁忙期の労働力が例年比2〜3割不足する地域も出ている。
ミツバチのレンタルもダニ被害・盗難・価格高騰で供給が不安定であり、天候不順時は訪花昆虫の活動自体が鈍り着果不良のリスクが直接農家収入を圧迫する。既存の花粉散布機は開花状態を無視した一律散布のため花粉の無駄遣いと受粉ムラが常態化しており、開花状態をリアルタイムに把握した上で散布タイミングと量を最適化する仕組みが現場に存在しない。中小農家には自力での設備投資余力がなく、地域単位で受粉作業を最適化する外部サービスが必要とされている。
開花予測AIの精度改善やドローン運行ロジックは実証データを見ながら仕様が変わり続けるため、実証フェーズ〜商用化フェーズは準委任契約が適している。
一方、MVPのアップロード機能や管理画面などスコープが確定しやすい部分は要件定義後に請負契約へ切り出す二段構えが望ましい。発注時はAI予測精度（適期±1日的中率）や省人化率などのKPIを検収基準に含めず、あくまで機能実装の完了を検収条件とし、精度目標は準委任側の努力目標として別途SLAで管理する注意が必要。ドローン運航の許認可対応は行政書士連携が前提のため、開発会社の責任範囲から明確に切り離して契約書に明記すること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | りんご・なし・さくらんぼを栽培する中小規模果樹農家（1〜5ha規模の経営者・パート管理者） |
| セカンダリ | JA営農指導員、農業法人の圃場管理担当者 |
| 管理 | 自社のドローン・ロボット運行管理者、AIモデル運用担当エンジニア |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 開花画像アップロード機能 | 定点カメラ・スマホ画像→園地IDと紐付け→解析キューに登録し受信完了を通知 |
| 開花段階画像解析AI | 花の画像→CNNで蕾・満開・落花を樹単位判定→開花率データを出力 |
| 開花進度時系列予測AI | 開花率履歴と気象予報→時系列モデルで進度推定→受粉適期日を1〜2日精度で予測 |
| 受粉適期カレンダー表示 | 予測適期データ→園地別にカレンダー整形→農家アプリ画面に表示 |
| 散布ルート最適化アルゴリズム | 園地面積・樹形・優先度→最適化計算→ドローン/ロボットの散布ルートを生成 |
| 自動配車スケジューリング | 適期予測と機体稼働状況→割当計算→出動日時と機体を自動確定し登録 |
| ドローン・ロボット運行制御 | 生成ルートとGPS位置→自律走行制御信号→樹列ごとに花粉散布を実行 |
| 散布ログ・進捗モニタリング | 散布量・カバー率センサーデータ→集計処理→農家管理画面にログ表示 |
| 気象急変時の再計画通知 | 最新気象データ→AIが計画再解析→変更後スケジュールをプッシュ通知 |
| 対話型AIチャットボット対応 | 農家からの延期・追加依頼テキスト→意図解析→スケジュール即時再調整を実行 |
| 着果率フィードバック学習 | 収穫後の着果率実測データ→予測モデルへ再学習投入→翌年精度パラメータを更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
farms | farm_id, 農家名, JA_ID, 所在地, 契約プラン, 契約開始日, 契約面積ha |
orchards | orchard_id, farm_id, 品目(りんご/なし/さくらんぼ), 面積ha, 樹形, 樹本数, 緯度経度 |
cameras_sensors | device_id, orchard_id, 種別(定点カメラ/センサー), 設置日, レンタル月額, 稼働状態 |
bloom_images | image_id, orchard_id, device_id, 撮影日時, 画像URL, 判定結果(蕾/満開/落花) |
bloom_predictions | prediction_id, orchard_id, 予測適期開始日, 予測適期終了日, 精度スコア, モデルVer |
weather_data | weather_id, 地域コード, 日付, 気温, 降水量, 風速, データ取得元 |
dispatch_jobs | job_id, orchard_id, 機体ID, 出動日時, 散布ルート, 散布量, カバー率, 従量課金額 |
harvest_results | result_id, orchard_id, 年度, 着果率, 収量kg, 前年比改善率 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 農家ログイン画面 |
| 2 | 開花画像アップロード画面 |
| 3 | 受粉適期カレンダー画面 |
| 4 | 散布スケジュール確認画面 |
| 5 | 散布ログ・カバー率画面 |
| 6 | チャットボット問合せ画面 |
| 7 | JA向け一括管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS S3（画像・気象データ大容量保存に最適） |
| 2 | AWS SageMaker（開花段階判定AIの学習運用基盤） |
| 3 | PostgreSQL（園地・散布・気象データの関係管理） |
| 4 | Prophet/LSTM（開花進度時系列予測に実績あり） |
| 5 | OR-Tools（散布ルート最適化アルゴリズム構築） |
| 6 | 気象協会API（高精度気象予報データ取得） |
| 7 | Dialogflow（農家問合せ対応チャットボット構築） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 開花期繁忙時でも同時アクセス500ユーザーに対応し画面応答2秒以内を維持すること | 開花期繁忙時でも同時アクセス500ユーザーに対応し画面応答2秒以内を維持すること |
| システム稼働率は受粉適期期間中99.5%以上を確保し障害時30分以内に復旧すること | システム稼働率は受粉適期期間中99.5%以上を確保し障害時30分以内に復旧すること |
| 農家・園地・収量データは暗号化保存しアクセス権限をJA・農家単位で分離管理すること | 農家・園地・収量データは暗号化保存しアクセス権限をJA・農家単位で分離管理すること |
| 開花予測モデルは気象データ更新に合わせ日次で自動再学習しモデル更新を行うこと | 開花予測モデルは気象データ更新に合わせ日次で自動再学習しモデル更新を行うこと |
| ドローン運行ログ・散布履歴は最低5年間保存し監査・許認可対応に利用可能とすること | ドローン運行ログ・散布履歴は最低5年間保存し監査・許認可対応に利用可能とすること |
| AI画像解析処理は1画像あたり10秒以内に完了し翌開花段階判定を返すこと | AI画像解析処理は1画像あたり10秒以内に完了し翌開花段階判定を返すこと |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 定点カメラで撮った花の写真を人力で目視判定し、開花進度を紙やスプレッドシートで記録。農家が実際に受粉タイミングの通知を欲しがるかを確認する | カメラ購入費と交通費だけ、外部委託なし |
| ②最小システム | 画像アップロード用の簡易アプリと、既存の気象APIを組み合わせた開花予測の試作モデルを構築。数園地で実際の散布タイミング通知を試す | AI利用料・気象データAPI利用料と外注の一部発注、数か月分の規模感 |
| ③本開発 | ドローン・ロボットの自動配車・ルート生成機能を含む本番システムを構築し、JA一括契約に対応できるスケール・セキュリティ水準まで整備する | 外注・自社開発を組み合わせた複数か月〜半年規模の開発費、ハードウェア量産の投資を含む |
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 |
|---|---|---|
| 青森県内JA（例：JA相馬村やJAつがる西根等）の営農指導員・果樹部会担当者 | 受粉作業の実態と農家ニーズを直接把握し、実証園地の紹介を得るため | 県農業普及振興課経由でJA営農指導部門に紹介依頼、または産地視察同行を申請 |
| 青森県産業技術センターりんご研究所または山形県園芸試験場の研究員 | 開花進度・気象データの学術的知見と過去10年分データ提供の協力を得るため | 県庁農林水産部の研究連携窓口を通じて共同研究提案の面談を申し込む |
| 農業用ドローンメーカー（例：株式会社ナイルワークス、DJI農業機正規代理店）の事業開発担当 | 散布ドローンの共同開発・量産委託先として提携条件を確認するため | 展示会（農業Week、農業ドローン展）出展ブースで名刺交換し個別商談設定 |
| 国土交通省航空局の地方航空局（東京航空局管制部等）の無人航空機担当窓口 | 産地での目視外・DID区域飛行許可申請の要件を事前確認するため | 国交省ドローン情報基盤システム（DIPS）の相談窓口経由で電話予約 |
| 行政書士（ドローン飛行許可申請・農薬取締法対応の実務経験者） | 産地ごとの飛行許可・農薬関連届出を継続的に代行してもらう体制構築のため | 日本行政書士会連合会のドローン申請対応者リストから複数照会し選定 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| JA指導員経由の紹介 | JAの果樹担当指導員に「受粉時期の人手不足で困っている農家を数件紹介してほしい」と依頼し、実証への協力をお願いする |
| 産地の実演会・展示会 | 青森・山形の農業機械展示会にブースを出し「無料でドローン散布を体験できます」と声をかけて実証園地を募る |
| 農業試験場・普及指導センター | 県の農業試験場に「開花予測モデルの精度検証にご協力いただける農家をご存知ないか」と相談し協力農家を紹介してもらう |
| 既存の花粉販売業者・農機ディーラー | 花粉調達に困っている農家の情報を持つ業者に「代替手段として無料実証したい」と伝え、顧客リストの紹介を依頼する |
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 | 新たに法人を設立して事業を始める創業者 | 設立後まもない代表1名体制でも利用しやすい創業融資で、運転資金の融資合計は500万円を想定。設備資金（ドローン・ロボット購入）は別枠で相談可能 |
| 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） | 受粉ドローン・ロボットなど設備投資を行う中小企業 | 自社保有するハードウェアの試作・改良費、画像解析AIの開発費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 農林水産省 スマート農業技術の導入・実証事業 | スマート農業技術を産地で実証する事業者・農業法人・JA | 青森・山形のモデル園地での開花予測AI・自動受粉ロボットの実証費用の一部を対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業初期の法人も対象になり得る） | JA・農業法人向けの実演会・展示会などの販路開拓費用の一部を対象にできる可能性がある |
| 信用保証協会の創業関連保証制度 | 創業前後の事業者で金融機関からの借入を行う者 | 公庫融資と併用し、追加の資金調達枠を確保する際の保証制度として候補になる |
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（農業・食料）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。