Who（誰が）
山林所有者・素材生産業者(全国約3.4万事業者)と木質バイオマス発電所・チップ/ペレット製造施設(全国約700施設)、および森林組合・自治体を対象とする
対象とする社会課題：地域の未利用木材が捨てられ、木質バイオマス施設は原料不足に悩む需給ミスマッチ
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。
間伐材は山中で朽ち、発電所は原料不足で止まる。同じ国の中で起きているこのすれ違いは、電話とFAXの受発注が需要と供給を結べていないだけの、情報の断絶にすぎない。森つなぎAIは山林所有者と施設をリアルタイムでつなぎ、捨てられていた木を地域のエネルギーと収入に変える。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資610万円の申請資料も、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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森つなぎAIは、山林所有者・素材生産業者とバイオマス発電所・チップ工場をつなぐ需給マッチングプラットフォームです。
供給側はスマホアプリで伐採予定地の位置情報と写真を入力するだけで、AIがドローン・衛星画像から材積量や含水率、虫害の有無を自動推計し、現地測量の手間を省きます。施設側はダッシュボードで週次の必要原料量と価格上限を入力すると、AIが稼働率や気象データから4週間先までの需要を予測し続けます。両者のデータをもとに最適化エンジンが輸送コストと納期を考慮した組み合わせを数秒で提示し、成約後はチャットボットが契約書作成と配車手配まで自動化します。「来週何トン届くか」「いつどこにいくらで売れるか」が見える化され、山中に放置される間伐材と原料不足に悩む施設のミスマッチを解消します。
全国の森林面積の約4割を占める人工林では、間伐材や林地残材の年間発生量が推計2,000万m3規模とされるが、その多くが搬出コスト割れで山中に放置されている。
一方、木質バイオマス発電所やチップ・ペレット工場は原料調達が不安定で、稼働率低下や海外材への依存を余儀なくされているケースが多い。原料調達を担う素材生産業者は高齢化が進み(林業従事者平均年齢50歳超)、FAXや電話ベースの受発注が主流で、施設側の在庫状況や需要変動をリアルタイムに把握できていない。この結果、ある地域では余剰材が発生する一方、隣接エリアの施設は原料不足で稼働停止に陥るという非効率が常態化している。行政の補助金頼みの搬出計画も需要側の情報と連動しておらず、供給計画と実需のズレが解消されないまま数十年放置されてきた。地域内で完結できる資源循環を作れば運搬距離も短縮でき、CO2削減と地域経済活性化を同時に実現できる潜在力があるにもかかわらず、情報連携基盤が存在しないことが最大のボトルネックである。
画像解析AIがドローン・衛星写真から伐採区画の材積・樹種構成を推計し、現地測量の手間を8割削減する。
時系列予測AIが施設側の稼働率・電力価格・気象データを学習し、4週間先までの原料需要量を誤差率15%以内で予測する。最適化アルゴリズム(混合整数計画法+強化学習)が輸送コスト・在庫制約・価格条件を考慮し供給元と需要先の組み合わせを数秒で算出する。自然言語対話AIが高齢の林業事業者にも使いやすい音声・チャット入力インターフェースを提供し、専門知識がなくても取引を完結できるようにする。
山林所有者・素材生産業者はスマホアプリで伐採予定地・材積・樹種・搬出可能時期を入力し、位置情報と衛星画像・ドローン画像をAIが解析して材積量と品質(含水率推定・虫害有無)を自動推計する。
バイオマス発電所やチップ工場はダッシュボードで週次・月次の必要原料量と価格上限をAIに入力すると、AIが過去の稼働データと気象・電力需要データから需要予測を更新し続ける。AIマッチングエンジンが供給側の材積・搬出コスト・トラック輸送距離と需要側の必要量・納期・価格帯を最適化計算し、双方に最も効率的な組み合わせを提案、成約すればチャットボット型アシスタントが契約書テンプレートと配車手配までを自動で進める。施設側は「材料が来週何トン届くか」をリアルタイムで把握でき、供給側は「いつ・どこに・いくらで売れるか」を事前に予測できるため、双方の計画精度が飛躍的に向上する。マッチング成立後もAIが実績データを学習し続け、季節変動や災害による供給停止リスクを事前にアラート通知する仕組みを組み込む。
| 未利用材の放置・搬出コスト割れによる損失(素材生産業者1社あたり) | 年間200万円程度の想定 |
| 原料不足による稼働率低下(施設1件あたりの機会損失) | 年間3,000万円程度の想定 |
| 海外材依存による割高調達コスト(施設1件あたり) | 年間1,000〜2,000万円程度の想定 |
| FAX・電話ベースの受発注業務にかかる人件費(施設1件あたり) | 月額15〜20万円程度の想定 |
| 施設向けSaaS スタンダードプラン | 月額5万円 |
| 施設向けSaaS プレミアムプラン(需要予測+調達管理フル機能) | 月額15万円 |
| マッチング成約手数料(平均取引額300万円の場合) | 1件あたり9〜15万円 |
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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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。
林業従事者の平均年齢は50歳超で、受発注はFAXや電話が主流のため、施設側は在庫状況や需要変動をリアルタイムに把握できていない。
ある地域で余剰材が発生する一方、隣接エリアの施設は原料不足で稼働停止に陥るという非効率が常態化している。行政の補助金頼みの搬出計画も需要側の情報と連動しておらず、供給計画と実需のズレが数十年放置されてきた。地域内で資源循環を完結させCO2削減と地域経済活性化を同時に実現するには、需給を可視化しマッチングする情報連携基盤が不可欠である。
PoC・技術検証フェーズ(画像解析AI・需要予測AIのプロトタイプ開発)は要件が固まっておらず精度改善を繰り返す前提のため準委任契約が向く。
パイロット展開フェーズ以降のアプリ・ダッシュボード本体開発は要件定義書を確定させた上で請負契約とし、納期・検収基準(画面数・機能一覧)を明確にするのが望ましい。発注時は需要予測誤差率15%以内などのAI性能目標を請負の検収条件に含めず、精度改善は別途の準委任契約による保守・改善フェーズで継続対応する契約設計にする点に注意が必要。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 山林所有者・素材生産業者(供給側、全国約3.4万事業者)、バイオマス発電所・チップ/ペレット製造施設の原料調達担当者(需要側、全国約700施設) |
| セカンダリ | 森林組合連合会・都道府県森林審議会の職員、バイオマス発電事業者協会関係者、林業機械商社の営業担当者 |
| 管理 | 森つなぎAI運営事業者のカスタマーサクセス担当者、データ・AIモデル管理担当者 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 伐採予定地登録機能 | 山林所有者が位置情報・樹種・材積目安・搬出時期を入力→供給案件DBに登録し一覧表示 |
| 画像解析AIによる材積・品質推計 | 衛星・ドローン画像を入力→AIが材積量と含水率・虫害を解析→推計値をレポート出力 |
| 施設向け需要予測AI | 稼働実績・気象・電力価格データを入力→時系列AIが学習→4週間先必要量を予測表示 |
| AIマッチングエンジン | 供給材積・輸送距離と需要量・納期を入力→混合整数計画法で最適化→組合せ候補を提示 |
| 契約書自動生成機能 | マッチング成立情報を入力→テンプレートに条件反映→契約書PDFを自動生成し双方送付 |
| 配車手配自動化機能 | 成約案件の搬出元・納品先を入力→運送業者APIと連携→配車スケジュールを自動確定 |
| 施設向け需要予測ダッシュボード | 月額契約施設が必要原料量・価格上限を入力→AI予測結果を表示→調達計画に反映 |
| 供給側取引実績管理機能 | 成約履歴・入金状況を入力→事業者ごとに集計→取引実績一覧をアプリ上で表示 |
| 災害・供給途絶アラート機能 | 気象警報・搬出遅延情報を検知→AIがリスク判定→代替供給先候補を即時通知 |
| 音声・チャット対話インターフェース | 高齢事業者が音声で伐採情報を発話→自然言語対話AIが解析→登録フォームへ自動反映 |
| 自治体・森林組合向け資源量レポート生成 | 地域内の登録材積・供給実績データを入力→AIが集計解析→森林資源マップを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
users | user_id, 事業者名, 種別(供給/施設), 連絡先, 担当地域, 登録日 |
supply_sites | site_id, 所有者ID, 位置情報(緯度経度), 樹種, 推計材積, 搬出可能時期, ステータス |
inventory_estimates | estimate_id, site_id, 画像解析日, 材積推計値, 含水率推定, 虫害有無, 信頼度スコア |
facilities | facility_id, 施設名, 種別(発電/チップ/ペレット), 所在地, 稼働能力, 契約プラン |
demand_forecasts | forecast_id, facility_id, 対象週, 予測必要量, 価格上限, 誤差率, 更新日時 |
matching_transactions | transaction_id, site_id, facility_id, 成約材積, 取引金額, 手数料額, 成約日 |
transport_logs | transport_id, transaction_id, 配車業者, 輸送距離, 輸送コスト, 配送予定日, 実績日 |
contracts | contract_id, transaction_id, 契約書テンプレートID, 署名状況, 発行日, PDF格納パス |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 伐採地登録・材積入力画面 |
| 2 | 材積推計結果確認画面 |
| 3 | 需要予測ダッシュボード |
| 4 | AIマッチング提案一覧画面 |
| 5 | 契約・配車手配画面 |
| 6 | 取引履歴・レポート画面 |
| 7 | 供給リスクアラート画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(衛星画像・GIS処理基盤として拡張性が高い) |
| 2 | Sentinel-2衛星画像API(低コストで広域森林解析が可能) |
| 3 | PyTorch(材積・樹種推計モデル開発の標準フレームワーク) |
| 4 | LightGBM(需要予測の時系列学習に実績豊富) |
| 5 | Google OR-Tools(混合整数計画法による最適化計算) |
| 6 | LINE Messaging API(高齢林業者向けチャット入力に対応) |
| 7 | PostGIS(位置情報・材積データの空間検索に最適) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: マッチングエンジンおよびダッシュボードの稼働率99.5%以上を月次で維持する想定 |
| 性能 | 性能: AIマッチング計算は登録案件1,000件規模でも応答時間5秒以内を目標とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 取引データ・位置情報は暗号化通信(TLS1.2以上)とアクセス権限制御で保護する |
| データ精度 | データ精度: 需要予測誤差率は2年目末までに15%以内を維持し月次で再学習を実施する |
| 運用 | 運用: 画像解析処理はドローン・衛星画像アップロード後24時間以内に結果を返却する目安 |
| 拡張性 | 拡張性: 登録事業者3,000件・施設100件規模まで水平スケール可能な構成とする想定 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 森林組合数件・施設数件に対し、スプレッドシートと電話・訪問だけで供給情報と需要情報を集め、人手でマッチングを試みて需給ズレの実態と成約可能性を確認する | 交通費と印刷費程度、外注は発生しない水準感 |
| ②最小システム | スマホの簡易入力フォーム（材積・搬出時期）とWebの簡易ダッシュボード（需要量入力）を用意し、AIの代わりに人手判断でマッチング候補を提示して成約率と使いやすさを検証する | 外注で数か月分の開発費と、クラウド利用料程度 |
| ③本開発 | 画像解析AIによる材積・品質推計モデルと時系列予測AIによる需要予測モデルを実装し、最適化アルゴリズムによる自動マッチングと契約書テンプレート生成まで一気通貫で提供する | AI開発の外注費とインフラ利用料が中心で、開発期間も長期化する水準感 |
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 |
|---|---|---|
| 地域森林組合の組合長・参事（現場の伐採搬出を統括する実務責任者） | 供給側の材積データ・搬出コスト構造・組合員の実情を最も正確に把握している | 都道府県森林組合連合会の窓口経由で紹介依頼、または林業普及指導員経由で接点を作る |
| 木質バイオマス発電所の原料調達担当者・工場長クラス | 原料不足の実態と価格上限・必要量データの入力運用が成立するか一次情報を得るため | 日本木質バイオマスエネルギー協会またはバイオマス発電事業者協会の会員名簿から個別打診 |
| 都道府県庁 林務部・森林整備課の担当職員 | 森林経営管理制度・搬出補助金の運用実態と行政データ連携の可能性を確認するため | 県森林・林業関連の公開審議会に傍聴参加し、事務局担当者に名刺交換・面談依頼 |
| 全国森林組合連合会（全森連）の事業推進担当部署 | 全国展開時の提携チャネルとして森林組合ネットワークへの一括アプローチが可能か確認 | 全森連の公式問い合わせ窓口から事業説明資料を送付しアポイント設定 |
| ドローン測量サービス会社の営業責任者（林業案件実績のある事業者） | 画像解析AIの精度検証に必要な実データ取得・現地連携先として早期に技術提携を確認 | 国土交通省ドローン登録機体一覧や林業DX展示会（森林・林業機械展等）で名刺交換 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域森林組合への直接訪問 | 『間伐材の搬出予定を聞かせてほしい、試験的に無料で登録・利用してもらえないか』と伝え、現状の受発注方法をまず見せてもらう |
| バイオマス発電事業者協会経由の紹介 | 協会の会合に参加し『原料調達の予測が立てば稼働率が上がるはず、まず1施設だけ無料で試験導入させてほしい』と依頼する |
| 林業機械商社の既存顧客への同行営業 | 商社の営業担当に同行し『機械の点検時に、原料調達の悩みがあれば紹介してほしい』と依頼して接点を作る |
| 都道府県森林審議会・林業普及員のつながり | 普及員に『高齢の事業者にも使えるか、一緒に現場で試してみてほしい』と頼み、実際の反応を確認する |
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 新創業融資制度 | 創業前・創業直後の法人・個人事業主 | 設立直後は担保・実績が無くても利用しやすく、AI開発費やアプリ開発費に充てる運転資金として想定融資額は 610万円 の枠内で相談できるため候補になる |
| 林野庁 森林・林業・木材産業づよ化ビジネス創出推進事業 | 森林・林業分野で新規ビジネスモデルを構築する事業者 | 未利用材の需給マッチングという事業内容そのものが林業の構造課題解決に直結し、実証・展開フェーズの費用支援の対象になりやすい |
| 中小企業庁 IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入する中小企業（自社が提供する側としての活用ではなく、まずは自社の業務システム導入枠を確認） | 供給側・需要側向けのダッシュボードやアプリ開発費の一部に活用できる可能性があり、システム外注費の負担を下げる候補になる |
| 中小企業庁 ものづくり補助金 | 革新的な製品・サービス開発を行う中小企業 | 画像解析AIや需要予測AIといった独自技術開発への投資が対象になりやすく、設備資金枠との組み合わせも検討できる |
| 環境省 地域脱炭素移行・再エネ推進交付金 | 地域の脱炭素化に資する事業を行う事業者・自治体との連携事業 | 未利用材活用によるCO2削減という事業の狙いが交付金の趣旨と合致し、自治体との協業を進める際の資金源候補になる |
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。
林業DXや脱炭素領域に取り組む仲間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。
※ バッジは閲覧数・登録数などの自動集計にもとづく相対的な表示です。