Who（誰が）
3〜10ha規模の中規模稲作農家、JA営農指導員、農業信用基金協会の融資担当者、および導入を検討するJA・自治体農政課の担当者
対象とする社会課題：水稲の高温障害による品質低下と、高温耐性品種への転換が経営判断として進まない問題
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。
登熟期の高温で一等米比率が下がり続けても、品種転換の投資判断を自力で試算できる稲作農家は少ない。JAや普及センターも個別の圃場条件まで手が回らず、「今の品種で様子見」のまま減収が積み重なる。圃場ごとのデータと対話でその場で試算できれば、判断を先送りせずに済む。
※ 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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コメ品種転換ナビは、JA窓口のタブレットや農家自身のスマホから、保有する田んぼの所在地・面積・土壌・過去5年の収量と等級実績を入力すると、AIが気象メッシュデータと衛星観測データを解析して『このままの品種だと登熟期の高温でどれだけ品質が落ちるか』『高温耐性品種に変えると収量・一等米比率・収益がどう変わるか』を5年分のキャッシュフローとして試算するサービスです。
農家は対話画面で『2haだけ試験的に転換したら』『直販に切り替えたら』と条件を変えながら何度でも再試算でき、納得した結果をPDF化してJA営業員との対面相談や融資審査の資料にそのまま使えます。60代以上が中心の稲作農家が『勘と様子見』で先送りしてきた品種転換の判断を、数字で見える形にすることで後押しします。
近年、登熟期(出穂後20日間)の平均気温が27度を超える地域が拡大し、一等米比率は全国平均で過去10年に約20%低下、産地によっては50%を割り込むケースも出ている。
高温耐性品種(にじのきらめき、恋の予感等)への転換で品質は改善するが、種苗費・栽培体系変更・食味や収量差・JA等級評価の変化・販路の再構築が絡み、60代以上が過半を占める稲作農家にとって投資判断のハードルが高い。特に3〜10haの中規模稲作農家は、品種転換の初期コストと将来の収益変動を自力で試算できず、「今の品種で様子見」を続けて等級低下による減収を毎年重ねている。JAや普及センターは品種特性の情報提供はできても、個々の経営体の圃場条件・資金繰り・販売契約に基づいた個別試算までは手が回らない。結果として、技術的には利用可能な解決策があるのに、経営判断の可視化不足が転換を妨げている。
気象・衛星データ解析AIが、圃場単位の登熟期高温リスクと収量・品質への影響を機械学習モデル(過去10年の気象データと収量統計を教師データとした回帰・時系列予測)で算出する。
経営シミュレーションAIが品種別の生育特性データベースと農家個別の入力値を組み合わせ、収益シナリオを最適化計算(複数販路・段階転換パターンでの期待値とリスク幅)で提示する。対話型AI(LLMベース)が専門用語を平易に言い換えながら農家からの追加質問(例:一部の田だけ変えたら等)にリアルタイムで応答し、条件変更のたびに再計算をトリガーする。蓄積された実績データ(転換後の実収量・等級)をフィードバックしてモデルを継続学習させ、地域・年次ごとの予測精度を向上させる。
農家がスマホアプリまたはJA窓口のタブレットで、保有筆ごとの圃場情報(所在地、面積、土壌、灌漑水温、過去5年の収量・等級実績)と現在の栽培品種・販売契約形態を入力する。
AIが気象庁メッシュ気象データと衛星観測(Sentinel-2等)による地温・水温推定、過去の高温障害発生パターンを解析し、当該圃場の高温リスクスコアと品種転換時の収量・一等米比率の予測レンジを算出する。続けて対話型AIエージェントが「転換した場合/しない場合」の5年間キャッシュフロー試算を対話形式で提示し、種苗費・防除体系変更・乾燥調製コストの差分、JA概算金や複数の販売チャネル(直販・ふるさと納税・業務用契約)ごとの収益シナリオを比較できるようにする。農家は納得いくまでAIに条件(面積を段階的に転換する、一部筆のみ試験導入する等)を変えて再試算を依頼でき、最終的にJA営業員や普及指導員が同じ画面を見ながら助言する対面相談にそのまま接続する。試算結果はPDFレポートとして出力され、農協の融資担当者への提出資料としても使える形式にする。
| 一等米比率低下による概算金の目減り(3.8ha経営・60kgあたり1500円差×約63俵想定) | 年間約9万4500円 |
| 農家自身が品種情報を集める時間(JA部会・現地見学等) | 年間約10万円相当(人件費換算) |
| JA営農指導員1人あたりの個別相談・資料作成の超過労働 | 年間約40万円相当(残業・時間外対応換算) |
| 融資審査資料の再作成・差し戻しによる機会損失 | 1件あたり数万円〜(審査遅延による資金調達の遅れ含む) |
| JA向けSaaS年間ライセンス(500戸規模) | 年間300万円 |
| 融資審査連携オプション(農協・信用基金協会向け) | 月額5万円(年間60万円) |
| 農業法人向けコンサル併設プラン(20ha以上) | 年間50万〜100万円 |
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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登熟期の平均気温上昇により一等米比率が全国平均で過去10年に約20%低下し、産地によっては50%を割り込む事態が起きているが、高温耐性品種は種苗費・栽培体系・販路が変わるため60代以上が過半を占める稲作農家には投資判断のハードルが高い。
JAや普及センターは品種特性の一般情報は提供できても、個々の圃場条件・資金繰り・販売契約を踏まえた個別試算までは人手が回らず、農家は『今の品種で様子見』を繰り返して等級低下による減収を毎年重ねている。技術的な解決策(高温耐性品種)は存在するのに、経営判断を可視化する仕組みがないために転換が進まない状態を、システムによる個別試算と対話支援で解消する必要がある。
MVP構築(気象・衛星データ連携基盤、予測モデル、対話型AI、試算UI)は要件が流動的で実証パイロットを通じて仕様を固めていく性質が強いため準委任契約が向く想定。
予測モデルの誤差率目標(1年目20%以内)や画面機能一覧など仕様が固まった部分は請負での追加発注に切り替える段階的な進め方が実務的である。発注時はJA1組織100戸での実証結果をもって本格開発の要件を確定させる契約構成にし、予測精度が未達だった場合の責任範囲(参考値である旨の明示・保険加入)を契約書に明記しておく。データサイエンティストと元JA営農指導員の稼働工数が成果物の質を左右するため、準委任契約であっても月次の精度検証レビュー会を契約条項に組み込むことを推奨する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 3〜10haの中規模稲作農家(60代以上が中心)。圃場情報を入力し、対話AIで条件を変えながら転換可否を判断する |
| セカンダリ | JA営農指導員・営業員、農業信用基金協会の融資審査担当者。農家との対面相談や融資審査資料として試算結果を活用する |
| 管理 | JA全農県本部・地域JAのシステム管理者。利用農家アカウントの登録管理、契約プランの設定、種苗メーカー広告枠の管理を行う |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 圃場・経営情報登録機能 | 所在地・面積・土壌・過去5年収量等級を入力→DB登録→圃場台帳として一覧表示 |
| 栽培品種・販売契約登録機能 | 現行品種と販売チャネル(JA・直販等)を入力→契約区分を分類→農家プロファイルに反映 |
| 高温リスクスコア算出機能 | 気象メッシュと衛星地温・水温推定値を機械学習で解析→登熟期高温リスクを算出→圃場別スコアを表示 |
| 収量・一等米比率予測機能 | 過去10年気象・収量統計と圃場データを回帰・時系列モデルに投入→品種別収量等級を予測→予測レンジをグラフ表示 |
| 経営シミュレーション機能 | 予測結果と種苗費・防除費・販路別単価を入力→段階転換パターンを最適化計算→5年間キャッシュフロー表を出力 |
| 対話型AIエージェント相談機能 | 農家が条件変更を質問→LLMが平易に解説し再計算を指示→回答と更新試算を即時表示 |
| 条件再試算機能 | 面積比率・転換時期の変更値を入力→シミュレーションAIが再計算→更新後の収益シナリオを再表示 |
| PDFレポート出力機能 | 確定した試算結果を選択→融資提出用テンプレートに整形→PDFを生成しダウンロード |
| 対面相談連携画面機能 | 農家とJA営業員が同一試算画面を開く→操作履歴・コメントを共有→相談記録を保存 |
| 融資審査連携API機能 | JA・信用基金協会が農家IDを指定→試算レポートをAPI経由で取得→審査システムに自動反映 |
| モデル継続学習機能 | 転換後の実収量・等級実績を収集→教師データとして予測モデルを再学習→翌年度予測精度を更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
farmers | id, ja_id, name, contact_phone, address, account_status |
fields | id, farmer_id, location_lat, location_lng, area_ha, soil_type, irrigation_water_temp |
field_yield_history | id, field_id, year, variety_id, yield_kg_per_10a, grade_ratio_ichi, grade_ratio_ni |
varieties | id, name, heat_tolerance_level, seed_cost_per_10a, expected_yield, growth_days |
climate_data | id, mesh_code, date, avg_temp, max_temp, satellite_soil_temp, source |
simulations | id, field_id, variety_id, scenario_type, projected_yield, projected_grade, risk_score, created_at |
cashflow_scenarios | id, simulation_id, year, sales_channel, revenue, cost, net_profit |
ja_organizations | id, name, type, contract_plan, contract_start, monthly_fee |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン/組織選択画面 |
| 2 | 圃場情報登録画面 |
| 3 | 高温リスク診断結果画面 |
| 4 | 品種転換シミュレーション画面 |
| 5 | 対話型AI相談画面 |
| 6 | キャッシュフロー比較画面 |
| 7 | PDFレポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/scikit-learn: 収量・等級予測の回帰モデル構築に使用 |
| 2 | Sentinel-2衛星データ: 地温・水温推定による高温リスク算出 |
| 3 | 気象庁メッシュ気象データAPI: 登熟期気温の圃場単位取得 |
| 4 | LLM API(GPT-4等): 対話型農家相談エージェントの応答生成 |
| 5 | AWS(GCP代替可): 気象・衛星データ処理とMLパイプライン運用 |
| 6 | PostgreSQL/PostGIS: 圃場位置情報の空間データ管理に最適 |
| 7 | React Native: JA窓口タブレットと農家スマホの両対応開発 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性99.5%以上を目安とし、農繁期(田植え・収穫期)はダウンタイム月間3.6時間以内を目標とする | 可用性99.5%以上を目安とし、農繁期(田植え・収穫期)はダウンタイム月間3.6時間以内を目標とする |
| 圃場1万件規模の予測バッチ処理を夜間4時間以内に完了させる想定で設計する | 圃場1万件規模の予測バッチ処理を夜間4時間以内に完了させる想定で設計する |
| 農家・JAの経営データはAES-256で暗号化し、ロールベースアクセス制御を導入する | 農家・JAの経営データはAES-256で暗号化し、ロールベースアクセス制御を導入する |
| 同時アクセス5,000ユーザー規模でも応答時間3秒以内を目安とする | 同時アクセス5,000ユーザー規模でも応答時間3秒以内を目安とする |
| データバックアップは日次実施、障害時RPO24時間・RTO8時間以内を目標とする | データバックアップは日次実施、障害時RPO24時間・RTO8時間以内を目標とする |
| 気象・衛星データ連携APIの障害時は直近取得データでフォールバック稼働を継続する | 気象・衛星データ連携APIの障害時は直近取得データでフォールバック稼働を継続する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | JA営農指導員に同行し、実際の圃場データをExcelとヒアリングで集め、手作業で品種転換の収支シミュレーションを作って農家に見せ、反応と修正点を確認する | 交通費と作業時間のみ、外部ツール費用は基本的に発生しない水準 |
| ②最小システム | 圃場情報を入力するフォームと、気象データを組み合わせた簡易な収支計算ロジックだけを実装し、対話型AIは使わず固定シナリオの比較表を出力するところまで作る | クラウドインフラ利用料と気象データ利用料程度、外注は最小限で数週間分の水準 |
| ③本開発 | 衛星データ連携・機械学習モデルによるリスクスコア算出・対話型AIエージェントによる再計算機能を実装し、JA向けにPDFレポート出力まで含めた本番運用可能な形にする | データサイエンティストと開発エンジニアの外注・人件費で数か月分の水準、加えて気象・衛星データの年間利用料が継続的に発生 |
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 |
|---|---|---|
| 地域JAの営農経済部門・営農指導員(米麦担当) | 現場の高温障害実態と農家の意思決定プロセスを把握するため | JA全中または都道府県中央会経由で紹介依頼、または直接JA代表窓口に営農相談として連絡 |
| 都道府県農業改良普及センターの普及指導員(水稲担当) | 品種転換の技術指導実績とデータ提供可能性を確認するため | 都道府県農林水産部のホームページから所管普及センターに電話で面談依頼 |
| 高温耐性品種を扱う種苗会社の営業担当(みつひかり系統等) | 品種特性データ提供と広告連携パートナーシップの可能性を探るため | 種苗会社の法人向け問い合わせ窓口から品種データ活用の提案アポを取る |
| JA全農県本部の営農支援課担当者 | 県内JA一括導入のスキームと業務提携の意思決定ルートを確認するため | JA全農県本部代表電話または農業DX関連の展示会・商談会で接点を作る |
| 農業信用基金協会または農協系金融機関の融資審査担当者 | 試算レポートを融資審査資料化する際の要件とAPI連携ニーズを確認するため | 都道府県農業信用基金協会の窓口に事業説明資料を持参してヒアリング依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域JAの営農指導員への直接コンタクト | 「品種転換の相談が多い営農指導員の方に、圃場ごとの試算をお手伝いするツールを見てほしい」と伝え、まず1〜2筆分の試算を無料で試してもらう約束を取る |
| 農業経営塾・農業法人経営者の勉強会 | 「高温耐性品種への転換で悩んでいる方はいますか、実際の圃場データで5年後の収支を一緒に見てみませんか」と声をかけ、個別ヒアリングの約束を取る |
| 都道府県の普及指導センター | 「高温障害対策の相談窓口に来る農家さんに、この試算画面を一緒に見てもらえないか」と持ちかけ、指導員経由で農家を紹介してもらう |
| 高温耐性品種を扱う種苗会社の営業担当 | 「品種の説明だけでなく、導入後の収支まで見せられると成約率が上がるはず」と提案し、営業同行の形で農家に試算を見せる機会をもらう |
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 新規開業資金（創業融資） | 法人設立から間もない創業者、代表者本人の自己資金があること | 運転資金の融資枠を活用でき、この事業では融資額は500万円を想定。気象データ利用料やクラウド費用など初期の固定費に充てられる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の少ない法人・個人事業主） | JA・農業法人向けのチラシ作成や展示会出展など、初期の営業活動・販路開拓費用の一部をカバー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（ベンダー登録が必要） | 自社がITベンダーとして登録し、JAや農業法人が導入する際の費用負担を軽減する仕組みとして活用できる可能性がある |
| 農林水産省 農業支援サービス事業育成支援事業 | 農業支援サービスを提供する事業者（スマート農業関連サービス事業体） | 気象・衛星データを用いた経営支援サービスの開発・実証段階で、農業DX関連の実証事業として対象になりうる |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業者 | 本社を都内に置く場合、開発初期の人件費・賃借料等の一部を助成対象にできる可能性がある（対象は都内創業者に限られる点に注意） |
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。
同じ農業DX領域に挑む創業者が、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。成果を保証するものではありません。