Who（誰が）
JA直売所・道の駅の運営組織を主要顧客とし、出品する生産者と店舗スタッフが日々アプリを利用する当事者となる。
対象とする社会課題：直売所の欠品・過剰在庫・値付けの属人化による機会損失
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。
全国各地の直売所では、生産者自身が経験と勘で値段と出荷量を決めている。高齢の生産者が多く、POSデータを日常的に分析する余裕はない。夕方に売れ残った野菜が捨てられる一方、隣の直売所では人気商品が昼前に売り切れる。同じ地域で機会損失が同時に起きている現実を、日々の値付けを支える仕組みで変えたい。
※ 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600万円の申請資料も、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。
各ボタンを押すと、AIチャットがノウフィットの事業内容を読み込んだ状態で開き、事業計画書やピッチ資料、要件定義書などの素案をその場で作成します。出てきた文章はたたき台として、実情に合わせて手直ししてお使いください。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
「ノウフィット」は、直売所のPOSデータと天候・イベント情報をAIが毎朝解析し、生産者と店舗スタッフに「今日の推奨価格」と「出荷量の増減」をスマホで提示するサービスです。
生産者は朝アプリを開き『キャベツ1玉20円値上げ、出荷+15本』といった提案をワンタップで承認するだけで、店頭POPと電子棚札に自動反映されます。店舗スタッフは『廃棄確率60%超』のアラートに従って値引きタイミングを判断でき、勘に頼っていた在庫管理から脱却できます。週次では売れ筋・死に筋レポートが自動生成され、運営者の品揃え会議にそのまま使える形で提供されます。
全国に約2万3千カ所ある農産物直売所(農水省調査)の多くは、出荷者である生産者自身が経験と勘で価格と出荷量を決めており、天候・イベント・曜日変動への対応が後手になりがちである。
65歳以上の生産者比率が7割を超える現場では、POSデータや売上分析を日常的に活用する余裕がなく、値引きシールを貼るタイミングも「なんとなく」で決められている。結果として、ある店舗では夕方に売れ残った葉物野菜が廃棄される一方、隣の直売所では人気商品が昼前に欠品し来店客が手ぶらで帰る、という機会損失が同時多発している。直売所運営組合や道の駅の店長は、数百〜数千点の出荷物を毎日値付け・棚割りする業務に追われ、データ分析にまで手が回らない。既存のPOSレジ導入は進んでいるが、そのデータを「翌日の品揃え・価格提案」に変換する仕組みは存在しない。
需要予測AI(時系列予測モデル:LightGBM+気象API連携)が、天候・曜日・過去販売実績・近隣イベント情報から品目ごとの翌日需要量を予測する。
価格最適化AIは在庫消化確率と粗利を同時最大化する強化学習ベースのアルゴリズムで、値引き率と発注量の推奨組み合わせを算出する。自然言語対話AI(生成AIチャットボット)が生産者からの「明日は雨予報だから出荷減らすべき?」といった相談にリアルタイムで回答し、専門知識がなくても提案の根拠を理解できるようにする。画像解析AIは店頭カメラから陳列棚の残数を自動カウントし、POS未登録の量り売り品目についても在庫推定を補完する。
直売所のPOSレジおよび出荷登録端末と連携し、AIが過去販売実績・天候予報・地域イベント情報・SNS話題度を毎日解析して、翌日の推奨価格帯と発注(出荷)量を生産者・店舗スタッフのスマホアプリに提示する。
生産者は朝、アプリに表示された「今日はキャベツを1玉20円値上げ推奨、出荷数は昨日比+15本」といった提案を確認し、ワンタップで承認するだけで店頭POPと電子棚札に自動反映される。店舗スタッフは値引きタイミングをAIが算出した「廃棄確率60%超」のアラートに従って対応でき、勘に頼らない在庫管理が可能になる。週次では管理画面上でAIが「売れ筋・死に筋レポート」を自動生成し、直売所運営者が品揃え構成(出品者への出荷依頼)を見直す会議で活用する。導入店舗はまず電子棚札とタブレット1台から始められ、既存POSのCSVエクスポートがあれば初期セットアップは1週間程度で完了する想定である。
| 廃棄ロス(年間売上3,000万円規模の店舗、廃棄率5%想定) | 年額約150万円の想定 |
| 欠品による来店客の手ぶら帰り(売上機会損失、既存売上の3%程度と想定) | 年額約90万円の想定 |
| 店長の値付け・棚割り業務の人件費(1日1時間×時給1,500円換算) | 年額約38万円の想定 |
| POSデータを分析できないことによる経営判断の遅れ(外部コンサル発注の代替コスト目安) | 年額約60万円の想定 |
| 月額SaaS利用料(基本プラン・中規模店舗) | 月額5万円(年額60万円) |
| 初期導入費(電子棚札20台+タブレット1台、初年度のみ) | 初年度約22万円(電子棚札8,000円×20台+タブレット・設定支援費含む) |
| 成果報酬(廃棄削減額の12%、四半期ごと請求) | 廃棄150万円×25%削減×12%=年額約4.5万円の想定 |
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。
全国約2万3千カ所の直売所では、65歳以上の生産者が7割を超え、経験と勘で価格・出荷量を決めているため天候やイベントによる需要変動に対応しきれていない。
POSレジ導入は進んでいるものの、そのデータを翌日の品揃え・価格提案に変換する仕組みが存在せず、ある店舗で葉物野菜が廃棄される一方、隣の直売所では人気商品が昼前に欠品するという機会損失が同時に起きている。店長は数百〜数千点の値付け・棚割り業務に追われ、データ分析にまで手が回らないのが実情である。
検証フェーズ(パイロット3店舗でのPOS連携・予測精度検証)は仕様が固まり切っておらず頻繁な調整が発生するため準委任契約が向く。
電子棚札連携やアプリUI改善など要件が明確化した機能単位のフェーズ2以降は、成果物を定義しやすいため請負契約への切り替えを検討する。発注時はMAPE20%以下といった精度目標を検収条件に含めず、あくまで努力目標として契約書上は別立てにすることを推奨する。POSデータ品質は店舗ごとにばらつくため、データ標準化作業の工数を契約範囲に明記し追加費用の扱いを事前に合意しておく。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 農産物直売所に出荷する生産者(出荷者本人、多くが65歳以上) |
| セカンダリ | 直売所・道の駅の店舗スタッフおよび店長(値付け・棚割り担当) |
| 管理 | 直売所運営組織(JA直売所・道の駅運営組合など)の管理者、および自社カスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| POSデータ連携・取込機能 | 店舗POSのCSV/API出力を入力→品目コード変換・欠損補完→標準化販売実績DBへ格納 |
| 需要予測AI機能 | 過去販売実績・気象予報・イベント情報を入力→LightGBMで解析→翌日品目別需要量を出力 |
| 価格最適化AI機能 | 在庫消化確率・粗利データを入力→強化学習で最適化→推奨値引き率と発注量を出力 |
| 生産者向け提案承認アプリ | AI提案(価格・出荷量)を表示→生産者がワンタップ承認→承認結果を棚札システムへ送信 |
| 電子棚札自動反映機能 | 承認済み価格データを入力→無線通信で棚札端末へ配信→店頭表示を自動更新 |
| 廃棄確率アラート機能 | 在庫推定値と時間帯別売上速度を入力→廃棄確率60%超を判定→店舗スタッフへ値引き指示通知 |
| 生成AIチャットボット相談機能 | 生産者の質問文を入力→販売データ・予測根拠を参照して生成AIが回答→アプリ内チャットで返信 |
| 画像解析AI在庫推定機能 | 店頭カメラ映像を入力→陳列棚の残数を画像認識→量り売り品目の在庫数を推定出力 |
| 売れ筋・死に筋レポート自動生成機能 | 週次販売実績を入力→品目別売上・廃棄率を集計分析→運営者向けレポートを自動出力 |
| データ標準化・初期セットアップ支援機能 | 店舗ごとのPOS出力形式を入力→品目マスタ・単位を標準フォーマットへ変換→連携設定を完了 |
| 成果報酬算出・請求管理機能 | 導入前後の廃棄ロス金額差を入力→削減額の10〜15%を自動計算→四半期請求書を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
stores(直売所) | store_id, name, address, pos_type, contract_plan, created_at |
producers(生産者) | producer_id, store_id, name, phone, app_login_id, registered_at |
products(品目) | product_id, store_id, producer_id, category, unit, standard_price |
sales_records(POS売上実績) | record_id, product_id, store_id, sold_qty, sold_price, sold_at |
inventory_snapshots(在庫) | snapshot_id, product_id, store_id, remaining_qty, captured_at, source_type |
weather_events(天候イベント) | event_id, store_id, weather_date, temp, precip, event_type, event_desc |
demand_forecasts(需要予測) | forecast_id, product_id, store_id, forecast_date, predicted_qty, mape |
price_recommendations(価格提案) | recommendation_id, product_id, store_id, recommend_date, price, discount_rate, approved_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・店舗選択画面 |
| 2 | 生産者向け提案確認画面 |
| 3 | 価格・出荷承認画面 |
| 4 | 店舗ダッシュボード画面 |
| 5 | 廃棄アラート一覧画面 |
| 6 | 売れ筋死に筋レポート画面 |
| 7 | チャットボット相談画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM(需要予測の高精度・軽量な勾配ブースティング) |
| 2 | Python/FastAPI(AI推論API構築の標準的選択) |
| 3 | AWS(拡張性とマネージドAIサービス充実) |
| 4 | PostgreSQL(POS・売上データの構造化管理に適合) |
| 5 | React Native(生産者・店舗アプリ一元開発) |
| 6 | OpenAI API(チャットボット対話生成に活用) |
| 7 | ウェザーニューズAPI(高精度な地域天候データ取得) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上を目標とし、月間ダウンタイムは3.6時間以内に抑える想定 |
| 性能 | 性能: 需要予測・価格最適化バッチ処理は毎日AM4時までに全品目分を完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: POSデータ・生産者個人情報はAES256相当で暗号化し、ロール別アクセス権限を設定 |
| 拡張性 | 拡張性: 1店舗あたり最大5,000品目、同時200店舗稼働までスケール可能な構成とする想定 |
| 障害対応 | 障害対応: 気象APIやPOS連携が停止した場合、過去7日平均値で代替予測を継続する運用とする |
| データ保持 | データ保持: 販売実績・予測ログは最低3年間保管し、モデル再学習用データセットとして活用する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット店舗の既存POSからCSVを受け取り、担当者が手作業で天候・曜日を加味した翌日の推奨価格・出荷量をエクセルで作成して店舗に渡す。提案が実際に使われるかを確認する | AI利用料と現地訪問の交通費・宿泊費程度 |
| ②最小システム | CSVアップロードと簡易な需要予測モデル（LightGBM）を組み合わせた簡易画面を作り、店舗スタッフが自分でアクセスして提案を確認できるようにする。電子棚札連携はまだ行わない | 外注のシステム開発費で数か月分の予算感 |
| ③本開発 | 電子棚札・タブレットとの自動連携、生産者向けアプリ、チャットボット、画像解析による棚残数カウントまでを含む本番システムを構築する | エンジニア複数名体制での継続開発費、ハードウェア調達費を含む水準 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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。
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……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 中規模道の駅(年間販売額3,000万円以上)の直売所運営責任者・駅長 | パイロット導入候補としてPOSデータ連携と現場課題の実態把握が最優先 | 全国道の駅連絡会や地元自治体農政課経由で紹介依頼、または直接来訪営業 |
| 都道府県中央会または全農県本部の直売所・地産地消推進担当者 | 県内直売所への面的展開・共同導入の意思決定権者に近い立場のため | 農業DX関連展示会(農業Weekなど)や県中央会の代表窓口へのアポ取り |
| 電子棚札メーカー(SATOまたは東芝テック)の流通・小売向け営業担当 | ハードウェア調達コスト圧縮とAPI連携仕様のすり合わせが導入初期に必須 | 各社の法人営業窓口・展示会ブースへの直接問い合わせ |
| 気象データ提供会社(ウェザーニューズ等)の法人向けAPI営業担当 | 需要予測AIの精度に直結する気象APIの契約条件・単価を早期に確定するため | 法人向け問い合わせフォームまたは既存農業IT企業からの紹介 |
| JA直売所の出荷者組合長(生産者代表・高齢者比率の高い部会リーダー) | 生産者側の受容性検証とアプリUI設計へのフィードバック収集のため | パイロット店舗の駅長経由で出荷者部会の定例会に同席依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 道の駅・直売所への直接訪問営業 | 近隣の道の駅の店長に「廃棄と欠品を減らすAI提案アプリを無料で試験導入させてほしい」と伝え、まず1店舗・1週間の試験運用を依頼する |
| JA（農協）経由の紹介 | 地域のJA営農指導員に「直売所部門の担当者を紹介してほしい」と依頼し、既存の信頼関係を借りて初回面談の場を作ってもらう |
| 農業DX関連の展示会・商談会 | ブース来場者に「今の値引き判断はどう決めていますか」と質問から入り、名刺交換後に個別デモの約束を取る |
| 電子棚札メーカー・POSベンダーとの共同提案 | 既存の棚札・POS導入店に対して「今のPOSデータを翌日の提案に変換する機能を無料で試せる」と共同提案し、既存顧客リストを紹介してもらう |
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 新規開業資金 | 法人設立から間もない創業者（代表者本人の保証・自己資金の状況などが審査される） | 電子棚札やタブレット導入、AI開発の外注費など初期の運転資金として想定。融資は 600万円 を軸に、設立から着金までの数か月をどう乗り切るかを計画する際の土台になる |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（自社導入だけでなく、導入先である直売所・道の駅側が申請主体になる場合もある） | POS連携・電子棚札・AI提案システムはITツール導入に該当しうるため、導入店舗側の初期費用負担を下げる材料として提案時に案内できる |
| ものづくり補助金 | 中小企業・小規模事業者（生産性向上のための設備・システム投資を行う事業者） | 電子棚札や画像解析用カメラなどのハードウェア調達、需要予測AIの開発投資が対象になりうる枠として候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（販路開拓・広報活動を行う事業者） | JA・道の駅連絡協議会への提携営業や農業DX展示会への出展費用など、初期の販路開拓コストの一部を補う候補になる |
| 農林水産省 スマート農業推進関連の補助事業 | 農業者・農業関連事業者、スマート農業技術を提供する事業者 | AIによる需要予測・価格最適化はスマート農業技術に位置づけられ、直売所側の導入コスト支援や実証事業として活用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。
農業・食料領域の創業者コミュニティに仲間がいます。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的な表示です