Who（誰が）
全国約690の内水面漁業協同組合の組合員・事務局、および都道府県水産課の担当者や発電事業者などの放流事業実施主体
対象とする社会課題：内水面漁業の資源管理が経験と紙記録に依存し、科学的な資源評価ができていない
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。
内水面漁業協同組合は全国に多数あり、アユやウナギの資源を守る要だが、組合員の高齢化と紙の記録では資源量の増減を科学的に検証できず、放流も『例年通り』を続けるしかない。県水産課も限られた人数で全内水面を見きれない。スマホの写真と声だけで記録が集まり、資源の変化が見える仕組みがあれば、経験と勘に頼ってきた現場に、次の世代へ引き継げる根拠が生まれる。
※ 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。
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アユミルは、内水面漁協の組合員がスマホで漁獲物を撮影し「今日は九頭竜川上流でアユ80匹、平均18センチ」と話すだけで、漁獲記録が自動でデータ化されるサービスです。
画像認識AIが魚種・匹数・サイズを推定し、音声はテキスト化されて組合の紙台帳と同じ形式で事務局に集計されます。これまで手書きノートに頼っていた高齢の組合員も、週1回スマホを操作するだけで記録が完了し、県への月末報告もボタン一つで完了します。組合はダッシュボードで河川区間ごとの資源量推移を確認でき、AIが放流量や禁漁期間の見直し案を理事会向けレポートとして自動作成します。県水産課は複数組合のデータを横断してリアルタイムに見られるようになり、勘や慣例に頼っていた資源管理が、データに基づく判断へと変わっていきます。
全国に約690の内水面漁業協同組合があり、アユ・ウナギ・コイなどの資源管理と放流事業を担っているが、組合員の平均年齢は65歳を超え、漁獲記録は手書きの台帳やノートで属人的に管理されている。
記録のフォーマットが組合ごとに異なり、県への報告も月末に事務員が手入力で集計するため、資源量の増減や放流効果を定量的に検証できていない。結果として漁業権行使料や遊漁券収入（全国推計で年間約100億円規模）に見合う科学的な漁獲可能量（TAC相当）の設定ができず、稚魚放流を「例年通り」続けるだけの組合が大半である。県水産課も限られた職員数（1県あたり数名）で全内水面を統括できず、資源枯渇の兆候を早期に捉えられない構造的課題がある。
画像認識AIが漁獲物の写真から魚種・体長・重量を推定し、記録の入力負荷を減らす。
音声認識と自然言語処理により、方言や口語表現を含む漁師の口頭報告を構造化データへ自動変換する。時系列予測モデル（河川区間・魚種別）が資源量やCPUE（単位努力量当たり漁獲量）の推移を予測し、放流量・禁漁期間の最適化提案を最適化アルゴリズムで生成する。さらに対話型AIチャットボットが組合事務局からの「今年の放流は増やすべきか」といった問い合わせに、データに基づいた回答を提示する。
組合員はスマートフォンで捕獲した魚を撮影し、簡単な音声メモ（例：「今日は九頭竜川上流でアユ80匹、平均18センチ」）を残すだけで記録が完了する。
AIが画像から魚種・匹数・サイズを推定し、音声を自然言語処理でテキスト化・構造化して、既存の紙台帳フォーマットに近い形で組合事務局に自動集計される。蓄積データは河川区間単位で時系列化され、AIが資源量の推移を予測し、放流量や漁獲枠の見直し案を組合の理事会向けにレポートとして自動生成する。組合はダッシュボードで自組合の資源状況を可視化でき、県水産課は複数組合のデータを横断してリアルタイムに閲覧できるようになる。導入初期はスタッフが操作研修に同行し、高齢組合員でも週1回のスマホ入力だけで運用できる体験を提供する。
| 組合事務局の月末集計作業人件費（月20時間×時給1,500円） | 年間36万円 |
| 根拠不明な過剰放流分（放流事業費200万円のうち非効率分の目安20%） | 年間40万円 |
| 県水産課職員の手集計・電話確認作業（月40時間×時給2,500円） | 年間120万円 |
| 資源枯渇の兆候把握の遅れによる漁業権行使料・遊漁券収入の目減り（1組合あたりの想定） | 年間数十万円の想定 |
| 組合向けSaaS利用料（中規模組合・月額4万円想定） | 年間48万円 |
| 行政向け資源評価レポート（年間契約） | 年間150万円 |
| 放流効果検証コンサルティング（スポット契約） | 1件300万円 |
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内水面漁協は組合員の平均年齢が65歳を超え、漁獲記録は手書き台帳で属人的に管理されており、フォーマットも組合ごとにバラバラである。
県への報告は事務員が月末に手入力で集計するため、資源量の増減や放流効果を検証するデータが揃わず、稚魚放流は「例年通り」を続けるしかない状態になっている。県水産課も1県あたり数名の職員で全内水面を統括しており、資源枯渇の兆候を早期に察知できる体制になっていない。この結果、遊漁券収入や漁業権行使料に見合う科学的な資源管理ができておらず、放流事業の効果検証も長年行われてこなかった。
MVP開発フェーズ（画像認識・音声入力・集計機能）は仕様確定後の請負契約が向くが、AIの精度検証やパイロット組合での実証を伴うため、要件がFIXするまでは準委任での協働開発を推奨する。
Phase2以降の予測モデル精緻化やレポート自動生成は、精度目標（MAPE15%以内等）の達成が契約要件に絡むため、成果指標を明記した準委任契約とし、検収基準を「機能実装」ではなく「精度検証結果の提示」に置くことが望ましい。発注時は、パイロット組合での実地検証（現地訪問・高齢者操作性テスト）を契約範囲に明記し、开発会社に現場同行を求める工数を見積もりに含めること。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 内水面漁協の組合員（漁獲記録の入力者）および組合事務局職員（集計・報告担当） |
| セカンダリ | 都道府県水産課職員、発電事業者・水産試験場等の放流効果検証依頼者 |
| 管理 | アユミル運営側のカスタマーサクセス担当およびシステム管理者（データ精度・契約管理・研修対応を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 画像認識による漁獲物判定 | 捕獲魚の写真→AIが魚種・体長・重量を推定→記録候補データとして表示 |
| 音声入力の構造化変換 | 口頭報告の音声→方言含む自然言語処理でテキスト化・項目抽出→漁獲記録フォーマットに自動反映 |
| 漁獲記録の自動集計 | 組合員の入力データ→河川区間・魚種別に日次集計→組合事務局向け台帳形式で出力 |
| 資源量・CPUE時系列予測 | 蓄積漁獲データ→時系列予測モデルで区間別解析→資源量とCPUE推移グラフを生成 |
| 放流量・禁漁期間最適化提案 | 資源量予測結果→最適化アルゴリズムで放流量案を算出→理事会向け提案書として出力 |
| 対話型AIチャットボット | 組合事務局からの質問文→蓄積データを参照し回答生成→チャット画面に回答表示 |
| 組合向け資源可視化ダッシュボード | 集計・予測データ→組合単位でグラフ化→ブラウザ画面に資源状況を表示 |
| 県水産課横断モニタリング | 複数組合の集計データ→県単位で統合処理→水産課向け横断ダッシュボードに表示 |
| 理事会向け自動レポート生成 | 予測・提案データ→定型フォーマットに自動編集→PDFレポートとして月次配信 |
| データ活用API提供 | 匿名化済み資源データ→外部事業者向けAPIリクエスト処理→JSON形式で応答返却 |
| 導入組合アカウント・課金管理 | 組合登録情報→利用規模に応じた月額プラン判定→請求書発行と利用状況管理画面に反映 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
組合 | id, 名称, 都道府県, 河川区域, 契約プラン, 契約開始日 |
組合員 | id, 組合id, 氏名, 電話番号, 登録日, スマホ習熟度 |
漁獲記録 | id, 組合員id, 撮影日時, 河川区間id, 魚種, 匹数, 平均体長, 推定重量, 画像URL, 音声テキスト |
河川区間 | id, 河川名, 区間名, 緯度経度範囲, 管轄組合id |
資源量予測 | id, 河川区間id, 魚種, 予測年月, 予測資源量, CPUE予測値, MAPE |
放流実績 | id, 組合id, 河川区間id, 魚種, 放流日, 放流数, 放流サイズ |
行政契約 | id, 都道府県, 契約開始日, 契約金額, レポート提供頻度 |
APIライセンス | id, 契約事業者名, 利用範囲, 月額料金, 発行トークン |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 漁獲記録入力画面 |
| 3 | 音声メモ確認画面 |
| 4 | 資源ダッシュボード |
| 5 | 放流計画レポート画面 |
| 6 | 行政横断閲覧画面 |
| 7 | チャットボット問合せ画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS Rekognition―画像から魚種・サイズ推定を低コストで実装 |
| 2 | Google Speech-to-Text―方言含む音声認識精度が高い |
| 3 | OpenAI GPT API―口語テキスト構造化とチャット応答生成に活用 |
| 4 | Prophet/LightGBM―河川区間別時系列資源量予測を軽量に運用 |
| 5 | PostgreSQL―河川区間・時系列データの構造化管理に適する |
| 6 | React Native―高齢組合員向けにiOS/Android共通の簡易UI提供 |
| 7 | AWS(EC2/S3/RDS)―スケーラブルでパイロット規模からの拡張が容易 |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上を目標とし、漁期繁忙時（5〜9月）はダウンタイムを深夜帯のみに限定する想定 |
| 性能 | 性能: 画像認識・音声構造化処理は1件あたり平均5秒以内で完了することを目安とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 組合員個人情報・漁獲データは通信・保存時にTLS1.2以上およびAES-256で暗号化する |
| データバックアップ | データバックアップ: 漁獲記録データは日次で自動バックアップし、7年間保存（水産統計法令対応の想定） |
| オフライン対応 | オフライン対応: 河川上流部など通信不良地域向けに、記録データの端末側一時保存とオンライン復帰時の自動同期機能を実装 |
| 運用サポート | 運用サポート: 高齢組合員向けに導入初年度は月1回以上の対面研修・電話サポート窓口を設置する想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット組合を訪問し、既存の紙台帳・写真・音声メモを人手で受け取り、Excelやスプレッドシートで手動集計・可視化して、理事会での反応と入力の続けやすさを確かめる | 交通費と作業時間のみ、外部発注なし |
| ②最小システム | 既存の画像認識APIと音声認識APIを組み合わせた簡易アプリを作り、実際の漁獲写真・音声メモで魚種・匹数の推定精度と入力の手間削減効果を数組合で検証する | AI利用料と簡易アプリ開発の外注費が中心、数か月分の規模感 |
| ③本開発 | 時系列予測モデル・行政様式に準拠したレポート自動生成・監査ログ機能を備えた本番システムを構築し、複数組合・県水産課への同時提供に対応する | データサイエンティスト・エンジニアの外注または雇用を含む、半年以上の開発規模感 |
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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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 内水面漁業協同組合の組合長または専務理事 | 現場の記録実態と導入障壁を把握し、パイロット参加の合意を得るため | 県漁連または全内漁連経由で紹介を依頼し、組合事務所を訪問 |
| 都道府県水産課の内水面漁業担当職員 | 資源評価レポートの需要と行政契約の可能性を確認するため | 水産試験場の研究員から紹介を受け、県庁水産課へ表敬訪問 |
| 都道府県内水面水産試験場の研究員 | 資源量予測モデルの科学的妥当性を検証し共同研究の可能性を探るため | 大学水産学部の教員経由、または学会発表を通じて接点を作る |
| 全国内水面漁業協同組合連合会(全内漁連)の事業担当部署 | 全国展開時のチャネルとなる組合紹介ルートを構築するため | 全内漁連の公式窓口に事業説明資料を送付しアポイントを取る |
| 大学水産学部の資源管理・水産資源学研究室教員 | 予測モデルの精度検証と学術的信頼性の裏付けを得るため | 水産学会や日本水産学会誌の著者リストから直接コンタクト |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 全国内水面漁業協同組合連合会（全内漁連）経由の紹介 | 「高齢の組合員でもスマホ音声だけで漁獲記録が残せる仕組みを作っています。実証にご協力いただける組合を紹介いただけますか」と担当部署に依頼する |
| 都道府県水産試験場との共同研究打診 | 「資源評価の定量化に課題を感じている組合を探しています。共同研究として無償でパイロット導入させていただけないか」と研究員に相談する |
| 県漁連の総会・理事会への同席 | 「放流効果や漁獲枠の見直しに使えるデータを、記録の手間を増やさずに残す方法を紹介したい」と事務局経由で理事会への説明時間を依頼する |
| 業界紙・専門メディア（水産関連の業界紙等）への掲載依頼 | 「紙台帳の手書き集計に困っている組合の声を集めたい」という取材協力の形で問い合わせ、記事経由でパイロット希望組合を募る |
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 | 法人を設立して間もない代表者 | 運転資金の融資枠として利用でき、融資額は500万円でAI開発の外注費やパイロット組合の機材費、当初半年の生活費相当をまかなえる |
| 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） | 試作品・新サービスの開発を行う中小企業・創業者 | 画像認識・音声認識・時系列予測モデルの試作開発費の一部を補助対象に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（この場合は導入先の漁業協同組合） | 導入組合側のタブレット・通信環境整備やSaaS利用料の初期負担を下げられれば、営業時の導入ハードルが下がる |
| 農林水産省 スマート水産業推進事業 | 水産分野でスマート技術の実証・実装を行う事業者・団体 | 内水面資源管理へのAI導入実証として、水産試験場との共同研究や実証運用フェーズの費用の一部を対象にできる可能性がある |
| 自治体の特定創業支援事業（創業支援等事業計画に基づく支援） | 市区町村が認定する特定創業支援事業の対象となる創業者 | 法人設立時の登録免許税の減免や専門家による経営相談が受けられ、行政折衝を担う事業開発担当の立ち上げ期を支えられる |
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表示です。