Who（誰が）
農業機械メーカー、防霜資材メーカー、気象データ企業、農業ICTプラットフォーム企業などが買い手候補となる
対象とする社会課題：果樹農家が凍霜害を予測できず、防霜対策の判断が遅れて甚大な収穫損失が発生する
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。
毎年3月から5月、りんごやなしの産地では高齢の農家が深夜に何度も外へ出て気温を確かめ、防霜ファンを手動で動かしている。市町村単位の予報では冷気の溜まりやすい圃場の違いまではわからず、判断が遅れて花芽が凍死する被害が繰り返されてきた。圃場ごとに気温を予測し、いつ何をすべきかを届けることで、長年の勘と体力に頼ってきた防霜対策を変えたい。
※ 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。
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「霜守（しももり）AI」は、りんご・なし・もも等を育てる中山間地域の果樹農家向けに、圃場ごとの凍霜害リスクを時間単位で予測して知らせるサービスです。
圃場に設置した2万円ほどの小型センサーが気温・湿度を計測し、気象庁の広域データとAIで統合、前日夕方と当日深夜0時・2時に「本日3時30分に-2.5℃、防霜ファン稼働推奨」といった具体的な通知をLINEやアプリに届けます。農家は「今から燃焼法を始めるべきか」とチャットで質問すれば、残り時間・被害額・資材コストを踏まえた回答を即座に得られます。防霜ファンとAPI連携していれば就寝中でも自動起動し、高齢農家が深夜に自ら気温を確認する負担を減らします。
日本の果樹農家は毎年3月〜5月の開花期に晩霜被害のリスクにさらされ、農林水産省の統計では年により数十億円〜100億円超の農業被害が発生している。
特にりんご・なし・もも・ぶどう産地の中山間地域では、局所的な気温低下（冷気溜まり）が地形により大きく異なるため、市町村単位の気象予報では対策のタイミングを判断できない。多くは65歳以上の高齢農家で、深夜2時〜5時に自ら気温を確認し、防霜ファンや燃焼法（防霜資材の点火）を手動で稼働させているが、判断が遅れて花芽が凍死する事例が後を絶たない。防霜ファンや燃焼資材の導入コストは数十万円〜数百万円だが、稼働タイミングを誤ると効果が半減する。既存の気象サービスは広域予報にとどまり、圃場単位・時間単位での凍霜害リスク予測と具体的な対策助言を提供する仕組みが存在しないことが未解決の核心である。
気象予測AIは気象庁のメソスケール数値予報データと自社IoTセンサーの実測値を機械学習モデル（勾配ブースティング+局所気候モデル）で統合し、圃場単位・30分刻みで最低気温を予測する。
自然言語対話AIはLLMを用いて農家からの音声・テキスト質問に対し、専門知識（作物別の耐凍温度、対策の効果時間）を踏まえた助言を生成する。画像解析AIは開花期の花芽写真をアップロードさせることで生育ステージ（耐凍性の変化）を判定し、予測モデルの入力に反映する。最適化AIは防霜ファン・燃焼資材・散水など複数対策のコストと効果をシミュレーションし、費用対効果が最大となる対策の組み合わせを提案する。
農家は圃場に設置した小型気温・湿度センサー（1台約2万円、1圃場あたり1〜2台）をIoT通信で霜守AIに接続し、気象庁の広域データと組み合わせて圃場ごとの最低気温をAIが時間単位で予測する。
予測結果は前日夕方と当日深夜0時・2時にLINE・専用アプリへプッシュ通知され、「本日3時30分に-2.5℃まで低下、防霜ファン稼働推奨」といった具体的な行動指示がテキストで届く。農家はチャットボットに「今から燃焼法を始めるべきか」と質問すると、AIが残り時間・想定被害額・資材コストを踏まえて即時に回答する。防霜ファンや散水装置とAPI連携している場合は、設定した閾値に応じてAIが自動起動も行い、農家が就寝中でも対策が実行される。シーズン終了後は被害有無の実績データをAIにフィードバックし、翌年の予測精度が圃場ごとに向上する仕組みとする。
| 凍霜害による収穫損失(りんご0.8ha、被害発生年) | 年額 約60万円〜100万円 |
| 深夜見回りの労働負担・機会損失(農家1人あたり開花期20日間) | 年額換算で約8万円相当(時給換算) |
| 防霜ファン・燃焼資材の非効率稼働による燃料・資材の過剰投入 | 年額 約5万円〜10万円 |
| JA・自治体による一律注意喚起の人件費(FAX・電話対応) | 年額 約50万円(担当者1名分の繁忙期対応工数) |
| 農家向け月額利用料(1圃場、センサー1〜2台込み) | 月額3,000円(年額36,000円) |
| センサー機器レンタル(1台、保守込み) | 月額1,500円(年額18,000円) |
| JA・自治体向け地域一括プラン(300圃場規模) | 年間800万円程度(規模により300万円〜1,500万円) |
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果樹の開花期にあたる3月〜5月は晩霜による花芽の凍死リスクが高く、農水省統計でも年間数十億円〜100億円超の被害が出ている。
市町村単位の気象予報では地形による冷気溜まりの差を反映できず、深夜2時〜5時に65歳以上の高齢農家が自ら気温を確認して防霜ファンや燃焼法を手動判断している実態がある。判断の遅れが花芽凍死に直結する一方、防霜設備は数十万円〜数百万円の投資であり、稼働タイミングを誤ると効果が半減してしまう。圃場単位・時間単位で凍霜リスクを予測し、具体的な行動指示まで出す仕組みが存在しないことが未解決の核心である。
MVP開発（センサー連携・予測モデルv1・通知機能）は仕様変更が頻発しやすいため準委任契約が向くが、機能要件が固まった通知UIやダッシュボード部分は請負での切り出しも検討できる。
予測モデルの精度目標（±1℃以内85%）は開発会社の努力目標であり成果保証にはなじまないため、請負契約にする場合は精度をKPIではなく検収基準から外す配慮が必要である。気象データAPI（気象業務支援センター）の利用条件や、防霜ファンメーカーとのAPI連携仕様は外部要因に左右されるため、契約書に「外部仕様変更時の追加工数は別途協議」と明記しておくことを推奨する。IoTセンサーのハードウェア調達・保守は別途機器レンタル業務委託として切り分け、ソフトウェア開発契約と混在させないことが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 果樹栽培面積0.5ha以上の中規模〜大規模農家（りんご・なし・もも・ぶどう産地、65歳以上の高齢農家を含む） |
| セカンダリ | JA防霜対策支援部門の担当者、自治体農業振興課職員、農業機械商社の営業担当 |
| 管理 | 霜守AI運営会社のカスタマーサクセス担当・アグロノミスト・システム運用エンジニア |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 圃場単位気温予測機能 | 気象庁数値予報+IoT実測値→勾配ブースティングで統合演算→圃場別30分刻み最低気温予測を出力 |
| プッシュ通知配信機能 | 予測気温データ→閾値判定→前日夕方/深夜0時・2時にLINE・アプリへ行動指示テキスト送信 |
| チャットボット対策相談機能 | 農家の質問テキスト・音声→LLMが耐凍温度と残り時間を踏まえ生成→対策可否と根拠を即時回答 |
| 花芽画像解析機能 | 農家がアップロードした花芽写真→画像解析AIで生育ステージ判定→耐凍性データを予測モデルへ反映 |
| 対策最適化提案機能 | 気温予測・資材コスト・想定被害額→最適化AIでシミュレーション→費用対効果最大の対策組合せを提示 |
| 防霜設備自動制御連携機能 | 予測気温が設定閾値到達→API経由で防霜ファン・散水装置へ制御信号送信→自動稼働・停止を実行 |
| IoTセンサーデータ収集機能 | 圃場設置センサーの気温・湿度→通信モジュールで定期送信→クラウドDBに時系列蓄積 |
| 被害実績フィードバック機能 | シーズン終了後の被害有無・程度を農家が入力→予測結果と突合→翌年モデル再学習用データに反映 |
| 農家向け利用状況ダッシュボード | 圃場ごとの予測履歴・稼働ログ→集計処理→月次被害軽減率・稼働回数をアプリ画面に表示 |
| JA・自治体向け地域管理機能 | 地域内全圃場の予測・警報状況→一括集計→普及員向け管理画面にリスク分布マップを表示 |
| 課金・契約管理機能 | 圃場数・センサー台数・契約プラン情報→月次請求計算→農家/JA/メーカーへ請求書自動発行 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
organizations | org_id, name, type(JA/自治体/商社), region, sales_rep_id |
farms | farm_id, owner_name, org_id, address, area_ha, crop_type, latitude, longitude, cold_air_pool_flag |
sensors | sensor_id, farm_id, device_serial, install_date, status, rental_price |
sensor_readings | reading_id, sensor_id, timestamp, temperature, humidity, battery_level |
weather_forecasts | forecast_id, farm_id, target_datetime, predicted_temp, confidence, model_version |
notifications | notification_id, farm_id, sent_at, channel(LINE/app), message, action_type |
countermeasure_actions | action_id, farm_id, device_type, triggered_at, trigger_source(手動/自動), cost |
damage_reports | report_id, farm_id, season, damage_area_pct, estimated_loss_yen, reported_at |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン・認証画面 |
| 2 | 圃場一覧・マップ画面 |
| 3 | 圃場別予測詳細画面 |
| 4 | アラート通知設定画面 |
| 5 | チャットボット相談画面 |
| 6 | 対策実行履歴画面 |
| 7 | JA管理者向けダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core(センサーデータ収集の実績が豊富) |
| 2 | Python/LightGBM(勾配ブースティングで気温予測) |
| 3 | 気象業務支援センターAPI(気象庁データ取得の公式窓口) |
| 4 | LINE Messaging API(高齢農家への普及率が高い) |
| 5 | OpenAI GPT API(チャットボット応答生成に活用) |
| 6 | PostgreSQL/TimescaleDB(時系列センサーデータ管理に適合) |
| 7 | React Native(iOS/Android両対応を効率開発) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 深夜0時・2時の通知配信は圃場あたり99.5%以上の到達率を確保し、遅延5分以内とする | 深夜0時・2時の通知配信は圃場あたり99.5%以上の到達率を確保し、遅延5分以内とする |
| 予測精度は2年目までに実測±1℃以内で85%的中を維持し、月次で精度検証レポートを出力する | 予測精度は2年目までに実測±1℃以内で85%的中を維持し、月次で精度検証レポートを出力する |
| IoTセンサーからクラウドDBへのデータ収集は稼働率99.0%以上とし、通信途絶時は6時間分をローカル保持する | IoTセンサーからクラウドDBへのデータ収集は稼働率99.0%以上とし、通信途絶時は6時間分をローカル保持する |
| 農家個人情報・圃場位置情報は暗号化保存し、アクセスログを1年間保持して不正アクセスを監査可能にする | 農家個人情報・圃場位置情報は暗号化保存し、アクセスログを1年間保持して不正アクセスを監査可能にする |
| 防霜設備制御APIは応答遅延3秒以内とし、誤作動防止のため二重確認(閾値+実測値)を必須とする | 防霜設備制御APIは応答遅延3秒以内とし、誤作動防止のため二重確認(閾値+実測値)を必須とする |
| システム全体の年間稼働率99.5%以上を目標とし、開花シーズン(3〜5月)は優先保守体制を敷く | システム全体の年間稼働率99.5%以上を目標とし、開花シーズン(3〜5月)は優先保守体制を敷く |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力農家の圃場に安価な温度ロガーを設置し、気象庁データと突き合わせて代表が手作業で最低気温を予測し、電話やLINEで直接伝える。予測の当たり外れを記録する | センサー購入費と交通費だけ |
| ②最小システム | IoTセンサーとLINE通知を連携させ、簡易な統計モデルで前日夕方・当日深夜の通知を自動化する。チャットボットは定型回答のみで対応する | 外注開発で数か月分の費用、AI利用料は少額 |
| ③本開発 | 機械学習モデル（勾配ブースティング+局所気候モデル）と画像解析AI・対話AIを実装し、防霜ファンとのAPI自動連携まで含めて本番運用に移行する | エンジニア複数名の人件費とAI利用料が中心の継続的な費用 |
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……
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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 |
|---|---|---|
| 県農業試験場の気象・栽培担当研究員（長野県果樹試験場等） | 圃場の冷気溜まり特性や既存の凍霜害データを把握しているため | 県農業技術課の公開窓口またはJA営農指導部門から研究員を紹介してもらう |
| JA全農または地域JAの営農指導部門・防霜対策担当者 | 農家への導入窓口であり地域一括プランの意思決定に関与するため | JA全農本部の農業ICT推進部門に直接アプローチし担当者を紹介してもらう |
| 長野県・青森県のりんご生産者（先進的な中規模農家） | 実証実験の協力農家として現場の運用課題を直接把握するため | JA青果部会の会合に参加し部会長経由で協力農家を募る |
| 防霜ファンメーカー（丸山製作所・マキタ）の技術営業担当者 | API連携による自動制御の技術要件とパートナーシップ条件を確認するため | 展示会（農業ワールド等）のブースで技術担当者に名刺交換を申し込む |
| 気象業務支援センターのデータ提供窓口担当者 | 気象庁メソスケール数値予報データの利用許諾条件と費用を確認するため | 気象業務支援センター公式サイトの問い合わせフォームから利用申請手続きを確認する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| JA（農業協同組合）の営農指導員経由の紹介 | 「凍霜害対策の判断に困っている農家さんを紹介してほしい」と営農指導員に直接依頼し、実証協力への謝礼を明示して同行訪問を申し込む |
| 県農業試験場・農業改良普及センターとの共催勉強会 | 「晩霜対策の最新の考え方」という勉強会を試験場と共催してもらい、その場でセンサー無償モニターを募る形で参加者に声をかける |
| 長野・青森の果樹生産者組合の集まり | 組合の定例会に参加させてもらい、「実証にご協力いただける方に機器一式を無償でお貸しする」と告知し個別に希望者を募る |
| 農業機械商社（クボタ・ヤンマー系列代理店）の既存顧客 | 防霜ファンの販売担当者に「稼働タイミングが分かる仕組みを一緒に試してほしい」と伝え、既存の防霜ファン導入農家を紹介してもらう |
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（旧・新創業融資制度） | 創業前または創業後まもない法人・個人事業主 | 自己資金100万円に対して無担保・無保証人で運転資金を借りられる制度で、この事業の創業融資1,000万円の中心的な資金源として想定している |
| 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） | IoTセンサーや自動制御システムなど設備投資を行う中小企業 | センサー製造委託費やAI予測モデル開発など設備投資型の費用を補助対象にできる可能性があり、初期のハード量産化フェーズで候補になる |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入する中小企業・小規模事業者 | 農家・JA向けに提供するSaaS型サービスの導入促進として、顧客側の導入コスト補助が営業提案の後押しになる |
| スマート農業実証プロジェクト（農林水産省） | スマート農業技術の実証を行う事業者・産地・研究機関の連携体 | 気象予測AIと防霜対策の連携という実証テーマに合致し、フェーズ1〜2の実証実験・パイロット導入の費用負担を軽減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（創業初期の販路開拓・広報費が対象） | JA普及員向け説明会の開催費用やパンフレット・LINE通知UIの広報費など、営業立ち上げ期の販路開拓費用に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。
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的な表示です。