Who（誰が）
JA営農指導部門・自治体農政部門・大規模施設園芸法人、個人農家（JA経由）、損害保険会社、農業資材メーカーが関与する
対象とする社会課題：台風接近時の農業用ハウス被害を、経験と勘に頼らず未然に防ぐ仕組みがない
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。
施設園芸農家の多くは高齢で、体力的に動ける時間が限られている。台風が近づく短い時間の中で、どこから手をつければよいか分からず初動が遅れ、被害が広がってしまう。JAや普及指導員も人手が足りず、全戸に個別の助言を届けきれない。だからこそ、ハウスの構造と進路予測を突き合わせ、今やるべき作業の順番を機械が示す仕組みが必要だと考えた。
※ 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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『ハウスガード』は、台風接近時に施設園芸農家が『何を、いつまでに、どこから手を付けるか』を迷わず判断できるようにするスマホアプリです。
農家は事前に自分のハウスの位置・構造（パイプハウス/鉄骨、築年数、補強履歴）を登録しておくと、台風発生時にAIが進路予測と突き合わせて『72時間後に瞬間最大風速42m/s想定、①谷部補強②妻面ビニール除去③支柱増設』という個別チェックリストを写真付きで自動生成します。農家は現地でスマホをかざすだけで補強済みかどうかをAIが判定し、JA・自治体担当者はダッシュボードで管内の対応遅れ農家を把握し優先的に人員派遣できます。台風通過後は衛星・ドローン画像で被害を自動判定し、翌年の予測精度改善に活用します。経験と勘に頼っていた初動対応を、データに基づく具体的な行動指示に変える仕組みです。
国内の施設園芸農家は約6万戸、ハウス総面積は約4万haに及ぶが、台風被害額は年間で数百億円規模に達することが珍しくなく、単一台風で100億円超の損害が出た事例も複数ある。
被害の多くは「補強のタイミングを逃した」「どこから手を付けるべきか分からなかった」という初動対応の遅れに起因する。特に高齢の農家（施設園芸従事者の平均年齢は60代半ば）は、天気予報の数値情報を具体的な作業手順に変換する経験知を持つ一方、体力的に作業できる時間が限られており、優先順位付けが被害軽減の鍵となる。JA職員や普及指導員が個別に電話や巡回で助言する体制は人手不足で限界があり、台風接近から上陸までの48〜72時間という短い時間で全戸に的確な指示を届けられていない。既存の気象アプリは「風速○m/s」という数値は出すが、それが自分のハウスにとって「谷ビニールを外すべきか」「支柱を何本追加すべきか」という具体的行動に落ちる仕組みは存在しない。
気象予測AIは気象庁・民間気象データ（進路確率円、風速分布、上陸時刻予測）を6時間ごとに取り込み、ハウス個別の立地情報（周辺地形・遮蔽物・過去被害履歴）と組み合わせて局所風速・風向を予測する回帰モデルを用いる。
作業手順生成には構造別被害シミュレーション（有限要素的な簡易モデル＋過去被害データの機械学習）を用い、優先順位付き作業リストを最適化アルゴリズムで生成する。画像解析AIはスマホ・ドローン撮影画像から補強状況や被害箇所を検出するCNNベースのモデルを用い、対話AI（チャットボット）が農家からの「これで大丈夫か」という自然言語の質問にリアルタイムで回答する。台風通過後の被害画像は継続的に学習データへフィードバックし、予測精度とシミュレーション精度を毎シーズン改善する。
農家はスマホアプリに自分のハウスの位置・構造（パイプハウス/鉄骨/ビニール種別・築年数・過去の補強履歴）を事前登録し、台風発生時にはAIが進路予測と自分のハウス条件を突き合わせて「あなたのハウスは72時間後に瞬間最大風速42m/sの想定、優先すべき作業は①谷部の補強②妻面の被覆材の一部除去③支柱増設」といった個別の作業手順チェックリストを自動生成する。
作業手順は写真・簡易動画付きで表示され、農家は現地でスマホカメラをかざすと画像解析AIが「補強済み/未対応」を自動判定し進捗を記録する。JA・自治体の担当者は管轄エリア全体の対応状況をダッシュボードで一覧でき、対応が遅れている農家に優先的に人員を派遣できる。台風通過後は被害有無をAIが衛星・ドローン画像から自動判定し、次回予測モデルの学習データとして蓄積する。これにより農家は「何をいつまでにやればいいか」が明確になり、限られた時間と体力を最も効果のある作業に集中できる。
| 台風による施設園芸ハウスの修繕・再建費用（1戸あたり平均） | 年額 数十万円〜300万円程度 |
| JA指導員による台風前後の電話・巡回対応人件費（管内2,000戸換算） | 年額 約300万円相当（延べ200時間×人件費単価） |
| 優先順位を誤った過剰・過少な補強資材の無駄（支柱・金具の買い過ぎ/不足） | 年額 1戸あたり1〜5万円程度 |
| 損害保険会社の台風関連保険金支払い増加分（査定精度不足による過払い含む） | 年間 数千万円〜数億円規模（地域・契約規模による） |
| JA・自治体向けエリアライセンス（管内2,000戸想定、1戸750円/年） | 年額 150万円 |
| 大規模法人向け上位プラン（IoTセンサー連携込み） | 月額 3万円（年額36万円） |
| 損害保険会社向けデータ提携ライセンス | 年額 1,000万円 |
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台風被害の多くは『補強のタイミングを逃した』『何から手を付ければよいか分からなかった』という初動の遅れが原因であり、天気予報の数値情報を作業手順に変換する経験知は一部の高齢農家に属人化している。
JA職員や普及指導員による個別の電話・巡回指導は人手不足で全戸対応できず、台風上陸までの48〜72時間という短時間で的確な指示を届けられていない。既存の気象アプリは風速数値を示すのみで、自分のハウスにとって『谷ビニールを外すべきか』という具体的行動には落とし込めていない。この空白を埋めるため、ハウス個別条件と気象予測を突き合わせて作業手順を自動生成する仕組みが必要とされている。
MVP開発（検証フェーズ〜初期導入フェーズ）は要件が仕様変更を伴いやすいため準委任契約が適しており、九州1県での実証を通じて予測モデルや作業手順生成ロジックを反復改善する前提で進めるべきである。
一方、画像解析APIやダッシュボードなど機能仕様が固まった部分は請負契約で範囲・納期を明確にし、費用超過リスクを抑える。発注時は気象データAPIの利用料・レート制限がベンダー都合で変更されうる点を契約書に明記し、開発会社側の責任範囲（予測精度の保証は含まない旨）を明確に切り分ける必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 施設園芸農家（個人経営体、平均年齢60代半ば、スマホ利用に不慣れな層を含む） |
| セカンダリ | 大規模施設園芸法人の生産管理担当者、農業資材メーカーの営業担当者 |
| 管理 | JA営農指導部門職員、自治体農政部門担当者、普及指導員 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| ハウス基本情報登録機能 | 位置・構造種別・築年数・補強履歴を入力→DB保存→農家プロフィール画面に表示 |
| 気象データ取込機能 | 気象庁・民間気象APIの進路確率円と風速分布を6時間毎取得→正規化→予測エンジンへ渡す |
| 局所風速予測機能 | 気象データとハウス周辺地形・遮蔽物情報を入力→回帰モデルで演算→ハウス単位の予測風速を出力 |
| 作業手順自動生成機能 | 予測風速とハウス構造データを入力→被害シミュレーション＋最適化アルゴリズムで演算→優先順位付き作業チェックリストを出力 |
| 作業手順表示機能 | 生成された作業リストを入力→写真・簡易動画を紐付け→スマホアプリ画面に表示 |
| 補強状況画像判定機能 | 農家がスマホで撮影した現地写真を入力→CNNモデルで解析→補強済み/未対応の判定結果を記録 |
| 対話AI質問応答機能 | 農家の自然言語質問を入力→チャットボットが予測データと照合→回答文をチャット画面に返す |
| JA・自治体向けダッシュボード機能 | 管内農家の対応進捗データを集計→エリア一覧を生成→担当者画面にヒートマップ表示 |
| 被害後自動判定機能 | 台風通過後の衛星・ドローン画像を入力→CNNで被害箇所検出→被害有無レポートを出力 |
| 学習データ蓄積・モデル更新機能 | 予測値と実被害判定結果を入力→差分を学習データ化→翌シーズン用モデルを再学習 |
| 保険会社向けデータ連携機能 | 被害予測・実績データを入力→匿名加工・集計→APIで保険会社システムへ提供 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
farmers | farmer_id, name, ja_id, phone, address, age_group, smartphone_flag |
houses | house_id, farmer_id, lat, lng, structure_type, covering_material, build_year, reinforcement_history |
ja_organizations | ja_id, name, region, contract_plan, contract_start_date, farmer_count |
typhoon_forecasts | forecast_id, typhoon_name, issued_at, path_probability_circle, wind_speed_dist, landfall_eta |
work_instructions | instruction_id, house_id, forecast_id, priority_order, task_desc, media_url, status |
reinforcement_logs | log_id, house_id, instruction_id, photo_url, cnn_judgement, judged_at |
damage_reports | report_id, house_id, typhoon_name, damage_flag, damage_amount, satellite_image_url |
contracts | contract_id, ja_id_or_corp_id, plan_type, unit_price, billing_cycle, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ハウス登録画面 |
| 2 | 台風予測ダッシュボード |
| 3 | 作業手順チェックリスト |
| 4 | 補強状況カメラ判定画面 |
| 5 | JA管理者ダッシュボード |
| 6 | チャットボット相談画面 |
| 7 | 被害報告・保険連携画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（気象データ処理・画像解析基盤に十分なスケーラビリティ） |
| 2 | 気象庁API+民間気象データ（進路確率円・風速分布の取得に必須） |
| 3 | PyTorch（回帰モデル・CNN画像解析の学習・推論に採用） |
| 4 | PostGIS（ハウス位置・地形情報の空間検索に最適） |
| 5 | React Native（iOS/Android両対応でJA配布アプリを一元開発） |
| 6 | OpenAI API（自然言語での農家質問対応チャットボットに活用） |
| 7 | Kubernetes（台風シーズンの負荷急増に合わせた自動スケール） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 台風接近時（上陸72時間前〜通過後24時間）はシステム稼働率99.9%以上を確保し障害時は15分以内に復旧する | 台風接近時（上陸72時間前〜通過後24時間）はシステム稼働率99.9%以上を確保し障害時は15分以内に復旧する |
| 作業手順生成のレスポンスは気象データ更新から5分以内に全登録ハウス分を再計算し配信完了する | 作業手順生成のレスポンスは気象データ更新から5分以内に全登録ハウス分を再計算し配信完了する |
| 農家個人情報・ハウス位置情報は暗号化保存（AES-256）し、JA・自治体担当者は管轄エリア外データへアクセス不可とする | 農家個人情報・ハウス位置情報は暗号化保存（AES-256）し、JA・自治体担当者は管轄エリア外データへアクセス不可とする |
| 台風接近ピーク時の同時アクセス想定1万戸に対しオートスケーリングで応答時間3秒以内を維持する | 台風接近ピーク時の同時アクセス想定1万戸に対しオートスケーリングで応答時間3秒以内を維持する |
| 画像解析AIの判定精度は補強済み/未対応の分類で適合率85%以上を継続モニタリングし月次で再学習判定する | 画像解析AIの判定精度は補強済み/未対応の分類で適合率85%以上を継続モニタリングし月次で再学習判定する |
| 気象データベンダーを2社以上に分散契約し、単一ベンダー障害時も4時間以内に代替データソースへ自動切替する | 気象データベンダーを2社以上に分散契約し、単一ベンダー障害時も4時間以内に代替データソースへ自動切替する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 協力農家に対し気象データを人力で読み込み、手作業で作業手順チェックリストを作って配布し、実際の対策行動と被害有無を記録して仮説を検証する | 気象データ利用料と現地訪問の交通費・農家への協力謝金程度 |
| ②最小システム | 気象APIとハウス基本情報の入力フォームを組み合わせた簡易Webアプリを試作し、進路予測から作業手順リストを自動生成する部分だけを動かす | 外注開発で数か月分の工数と気象データAPI利用料の範囲 |
| ③本開発 | 画像解析による補強状況の自動判定、JA・自治体向けダッシュボード、保険会社連携データ基盤を実装し、複数JAでの正式運用に対応させる | 機械学習エンジニアの人件費とクラウドインフラ費が主で、外部調達を前提とした規模の投資 |
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……
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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 |
|---|---|---|
| 台風常襲県(例:鹿児島県・宮崎県)のJA営農指導部門 課長級職員 | 施設園芸農家の被害実態と現場ニーズを把握し、実証協力の窓口になるため | 県中央会の農業振興部を通じ紹介依頼、または既存の普及指導員OBから紹介 |
| 県農業改良普及センターの普及指導員(施設園芸担当) | ハウス構造別の被害パターンや補強優先順位の経験知を提供できる専門家 | 県農政部園芸振興課に問い合わせ、担当普及センターを紹介してもらう |
| 県農政部防災・園芸振興課の担当主査 | 自治体としての防災DX予算・農業共済連携の可否を確認するため | 県庁代表電話から農政部を指定し、事業概要説明のアポイントを取る |
| 民間気象会社(気象庁一般財団法人日本気象協会等)の法人営業担当 | 局所風速予測に必要な気象データAPIの提供条件・単価を確認するため | 各社の法人向け問い合わせフォームまたは展示会(気象ビジネス推進コンソーシアム)で接触 |
| ハウス資材メーカー(例:南榮工業・トーカン等)の営業企画担当 | 推奨補強資材の紹介手数料モデル構築と、販路である既存顧客農家への周知協力 | 各社の法人窓口へ資材連携の企画書を送付しアポイントを依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 台風常襲エリアのJA営農指導部門への直接訪問 | 九州・四国・東海のJA営農指導部門に「台風時の個別作業手順を無料で試験提供したい、実証協力農家を紹介してほしい」と依頼する |
| 農業普及指導員OB・JA OBのネットワーク | 普及指導員OBに「経験知をAIの作業手順ロジックに反映させたい、監修と紹介をお願いしたい」と協力を依頼する |
| 自治体農政・防災部門への提案 | 自治体の防災担当に「管内の台風被害軽減の実証事業として、無償モニターを募集したい」と持ち込む |
| ハウスメーカー・ビニールメーカーの営業同行 | 資材メーカーの営業担当に「補強提案の際に一緒にアプリを見せてほしい、成約があれば紹介料を払う」と相乗りを依頼する |
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 新規開業資金 | 新たに法人を設立して事業を始める創業者 | 運転資金として730万円規模の借入を想定しており、設立初期の気象データ利用料や人件費の主要な資金源になる |
| 農林水産省 スマート農業実証プロジェクト | 農業分野でICT・AI技術を実証する事業者・JA・農家 | 気象予測AIや画像解析AIの実証フェーズ（九州1県での協力農家20戸実証など）の費用の一部を補える可能性がある |
| 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） | 新製品・新サービス開発に取り組む中小企業 | 画像解析AIや被害シミュレーションモデルなど本開発フェーズのシステム投資に活用できる余地がある |
| IT導入補助金 | ITツール・SaaSを導入する中小企業（JA・大規模施設園芸法人側も対象になりうる） | JAや農家側がアプリ・上位プランを導入する際の費用負担を下げ、初期導入の商談を後押しできる |
| 事業再構築補助金 | 新分野展開・事業転換に取り組む中小企業 | IoTセンサー連携や保険会社データ連携基盤の構築など、収益多角化フェーズの投資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。
農業・食料領域の防災DX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。
※ バッジは閲覧・登録などの動きにもとづく自動集計の相対表示です。