対象とする社会課題:養殖業における給餌ロスと水質事故による生産効率の低下
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。
養殖経営者の多くは60代以上で、魚の食い付きや水温を目視と手作業で判断し続けている。給餌の過不足は飼料コストを圧迫し、酸欠や赤潮による大量死は一晩で経営を揺るがす。後継者がいない現場に24時間の見守りを人力で足すことはできない。AIが摂餌行動と水質の変化を読み取り、経営者の判断を支えることで、勘に依存しない養殖経営を実現したい。
※ 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。
10年の事業計画も、創業融資700万円の申請資料も、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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「AquaFeed Navigator」は、養殖生簀に設置した水中カメラと水質センサー(水温・DO・pH・塩分・濁度)、自動給餌機をAIで連携させ、給餌ロスと水質事故を防ぐ管理プラットフォームです。
経営者は毎朝スマートフォンを開くだけで「本日の推奨給餌量」「水質リスクスコア」「前日比コスト削減額」を確認できます。AIが摂餌行動を画像解析して食欲レベルを推定し、数時間先の酸欠・赤潮兆候を予測して危険が迫れば音声・チャットで警告と対処法を提示します。目視確認と手作業計測に依存していた経験頼みの運用から、24時間体制のデータに基づく判断へ切り替え、飼料費(生産コストの50〜60%)の10〜15%削減と死亡事故の低減を目指します。
日本の海面養殖業は生産額約4700億円規模だが、飼料費が生産コストの50〜60%を占め、多くの中小事業者(全国約4000経営体、経営者平均年齢60代以上)が「魚の食い付き具合を目視で判断」「水温・DOは朝夕の手作業計測」という経験依存の運用を続けている。
給餌過多による水質悪化・赤潮リスク、給餌不足による成長遅延が同時に発生し、酸素欠乏や急激な水温変化による大量死は年間数百件規模で報告され、1件あたり数百万〜数千万円の損失を出す事例もある。後継者不足で人手が限られる中、24時間体制でのモニタリングは事実上不可能であり、IoTセンサーの導入例はあっても解析・判断を人が行うため活用が進んでいない。結果として飼料コストの最適化余地(推定10〜20%)が放置されたまま、経営を圧迫している。
①画像解析AI(CNNベース)が水中カメラ映像から魚の摂餌行動・密度・活性度を推定し給餌量を算出する。
②時系列予測AI(LSTM/勾配ブースティング)がセンサー群のデータから数時間〜1日先の水質変化・酸欠リスクを予測する。③強化学習ベースの最適化エンジンが飼料コストと成長速度のバランスを取る給餌スケジュールを自動生成し自動給餌機を制御する。④自然言語対話AIが異常検知時のアラート説明や経営者からの問い合わせにチャット形式で応答し、専門知識がなくても対処判断できるよう支援する。
養殖生簀に水中カメラ・水質センサー(水温・DO・pH・塩分・濁度)・自動給餌機を設置し、AIが魚群の摂餌行動をリアルタイム画像解析して食欲レベルを推定、給餌量・タイミングを自動最適化する。
水質データは時系列予測モデルで数時間先の悪化(酸欠・赤潮兆候)を予測し、閾値超過が予想される場合は経営者のスマートフォンに音声・チャット形式で警告と推奨アクション(増設エアレーション、給餌停止など)を提示する。経営者は毎朝アプリを開くだけで「本日の推奨給餌量」「水質リスクスコア」「前日比コスト削減額」を確認でき、異常時はAIチャットボットに質問すれば対処法を自然言語で回答してくれる。月次レポートでは餌料転換率(FCR)や死亡率の推移を可視化し、飼料メーカー・漁協への交渉材料としても活用できる。
| 過剰給餌による飼料ロス(生簀8基・年間150トン規模の経営体想定) | 年間200万〜400万円の目安 |
| 水質事故による大量死1件あたりの損失 | 1件あたり300万〜800万円の目安 |
| 朝夕の手作業計測・夜間当番の人件費相当 | 年間150万〜250万円の目安(従業員1名分の稼働時間換算) |
| 飼料メーカーへの価格交渉力不足による調達コスト増 | 年間50万〜100万円の目安 |
| 初期導入費(センサー・カメラ・給餌機連携ユニット、1生簀あたり) | 80万〜150万円(一括) |
| 月額SaaS利用料(1生簀あたり) | 2万〜5万円/月 |
| 保険連携仲介プラン利用時の保険料軽減効果(死亡率低減を根拠とした割引適用) | 保険料の5〜10%相当を軽減(仲介手数料は保険会社負担分から収受) |
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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日本の中小海面養殖事業者(全国約4000経営体)の多くは経営者平均年齢60代以上で後継者不足が進み、魚の食い付き具合を目視で判断し、水温・DOを朝夕の手作業計測で管理する経験依存の運用が続いている。
24時間体制でのモニタリングは人手では不可能なため、給餌過多による水質悪化・赤潮リスクと給餌不足による成長遅延が同時に発生し、酸素欠乏や急激な水温変化による大量死は年間数百件規模、1件あたり数百万〜数千万円の損失を招く事例もある。IoTセンサー自体は導入例があっても解析・判断を人が行う限り活用が進まず、飼料コスト最適化余地(推定10〜20%)が放置され経営を圧迫している。
PoCフェーズ(0-6ヶ月)は魚種・海域ごとに摂餌行動や水質特性が異なり、AIモデルの精度目標や画面仕様が実証を通じて変わることが想定されるため準委任契約が向く。
商用化フェーズ以降、経営者向けアプリのUI・ダッシュボード・月次レポートなど仕様が固まった部分は請負契約への切り替えを検討する。発注時はAI解析の精度目標(誤検知率・飼料削減率10%以上等)を成果指標として明記しつつ、精度未達時の追加チューニング費用の負担ルールを事前に取り決めておくこと。また通信不安定な漁場環境での実地検証(愛媛・鹿児島の実証先3〜5社)を契約範囲に含め、現地サポート費用を別途見積もることが望ましい。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 中小海面養殖事業者の経営者・現場管理者(年間出荷量50〜500トン規模、ブリ・マダイ・カンパチ・サーモン・エビ養殖業者) |
| セカンダリ | 漁協・養殖組合の担当者、水産機器商社の代理店営業担当、飼料メーカー・損害保険会社の連携窓口 |
| 管理 | AquaFeed Navigator運営側のカスタマーサクセス担当・AIモデル運用エンジニア |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 水中カメラ映像取得・前処理 | 生簀内カメラ映像→ノイズ除去・フレーム抽出→解析用画像データセットを生成 |
| 摂餌行動画像解析AI | 前処理済み画像→CNNで魚群密度・活性度を推定→食欲レベルスコアを出力 |
| 給餌量最適化推奨 | 食欲スコア・水質データ→強化学習で給餌量算出→推奨給餌量をアプリに表示 |
| 自動給餌機制御 | 推奨給餌量→給餌機へ制御信号送信→設定時刻に自動給餌を実行 |
| 水質センサーデータ収集 | 水温・DO・pH・塩分・濁度センサー値→時系列DBに記録→予測AI入力データを生成 |
| 水質予測AI | 時系列水質データ→LSTM・勾配ブースティングで数時間先を予測→酸欠・赤潮リスクスコアを出力 |
| 異常検知アラート配信 | 水質リスクスコア→閾値判定→スマホへ音声・チャットで警告と推奨アクションを通知 |
| 自然言語対話AIチャットボット | 経営者からの質問文→自然言語処理で回答生成→対処法をチャット形式で回答 |
| 経営者向けダッシュボード | 給餌量・水質リスク・コスト削減額データ→集計→アプリ画面に日次表示 |
| 月次レポート生成 | 日次データ蓄積→FCR・死亡率を集計→月次レポートPDFを生成 |
| データ提供・保険連携API | 匿名化データ→飼料メーカー・保険会社向けフォーマットに変換→APIでデータ提供・保険料算出連携 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
farms | farm_id, 経営体名, 所在地, 魚種, 契約プラン, 契約開始日 |
cages | cage_id, farm_id, 生簀番号, 設置面積, 収容尾数, 設置日 |
sensor_readings | reading_id, cage_id, 計測日時, 水温, DO値, pH, 塩分, 濁度 |
camera_footage_analysis | analysis_id, cage_id, 撮影日時, 摂餌活性度, 魚群密度, 推定食欲レベル |
feeding_records | feed_id, cage_id, 給餌日時, 推奨給餌量, 実給餌量, 給餌方式 |
alerts | alert_id, cage_id, 検知日時, 種別, リスクスコア, 推奨アクション, 対応状況 |
growth_reports | report_id, cage_id, 期間, FCR, 死亡率, コスト削減額 |
billing_records | billing_id, farm_id, 課金種別, 金額, 請求日, 支払状況 |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード(本日の推奨給餌) |
| 2 | 水質モニタリング画面 |
| 3 | 給餌スケジュール設定画面 |
| 4 | アラート・警告一覧画面 |
| 5 | AIチャットボット問合せ画面 |
| 6 | 月次レポート画面 |
| 7 | 契約・請求管理画面 |
| # | 技術(採用理由) |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Core(センサー・カメラ大量デバイス接続に適する) |
| 2 | TensorFlow(摂餌行動のCNN画像解析に実績豊富) |
| 3 | LightGBM(水質時系列予測を軽量に運用可能) |
| 4 | LoRaWAN(漁場の弱通信環境でも低消費電力通信) |
| 5 | AWS IoT Greengrass(オフライン時のエッジ推論継続に対応) |
| 6 | OpenAI API(自然言語対話AIの応答生成を短期構築) |
| 7 | TimescaleDB(センサー時系列データの高速集計に最適) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaS基盤のアップタイムは月次99.5%以上を目安とし、障害発生時はSLA上4時間以内の復旧対応を想定する。 |
| 性能 | 性能: 画像解析AIの推論レイテンシは1生簀あたり平均3秒以内、給餌指示までのエンドツーエンド応答は10秒以内を目標とする。 |
| データ通信耐障害性 | データ通信耐障害性: LPWA・衛星通信併用により通信断時は最大24時間分のセンサーデータをローカル保存し復旧後自動同期する設計とする。 |
| セキュリティ | セキュリティ: センサー・カメラ通信はTLS1.2以上で暗号化し、経営データはアクセス権限別に管理、年1回の脆弱性診断実施を想定する。 |
| 運用監視 | 運用監視: システム監視は24時間365日体制とし、異常検知時は15分以内にオペレーターへ一次通知する運用を想定する。 |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目ARR3億円・延べ400生簀規模を想定し、AI推論基盤はクラウド上で生簀数増加に応じ自動スケールする設計とする。 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 愛媛・鹿児島の協力養殖業者数社を訪問し、既存の温度計・DO計の手作業データと目視の給餌判断を記録させてもらい、翌日の推奨給餌量をLINEやExcelで手渡しで提案して反応を見る | 交通費と簡易センサーの購入費のみ、外注は使わない水準 |
| ②最小システム | 市販の水質センサー・簡易水中カメラを数台設置し、クラウドダッシュボードでリアルタイム表示、給餌提案はルールベースの簡易ロジックで自動化し、通知はチャットアプリで代替する | 小規模な外注開発でひと月分程度の水準、AI利用料は従量課金の範囲 |
| ③本開発 | 画像解析AI(摂餌行動推定)とLSTM水質予測モデル、強化学習ベースの給餌最適化エンジン、自然言語対話AIによるアラート応答を統合し、複数拠点・複数魚種に対応できる形に仕上げる | AIエンジニアとIoT設計チームによる外注・委託開発で数か月分の水準 |
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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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 愛媛県漁業協同組合連合会または鹿児島県漁業協同組合連合会の営漁指導担当者 | PoC対象事業者の紹介窓口であり、組合単位導入の合意形成に不可欠なため | 県漁連の公式窓口に事業説明資料を持参しアポイントを取り訪問する |
| 愛媛県宇和島市周辺のブリ・マダイ養殖経営体の代表者(年間出荷100トン規模) | PoC実証の実施主体であり現場データ・課題感を直接把握できるため | 漁協紹介または養殖業者向け展示会(シーフードショー等)で名刺交換し訪問 |
| 県水産試験場・水産研究所の元研究員または現職研究員(魚類生理・水質専門) | AIモデルの妥当性検証と魚種別知見の助言を得るアドバイザーとして必要 | 県水産研究部門に共同研究打診の文書を送付し面談設定を依頼する |
| 水産機器商社(ニッスイマリン工業等)の養殖機器営業担当者 | 既存の給餌機・センサー販路と代理店契約の可能性を探るため | 同社の法人営業窓口に代理店提携の企画書を送付し打合せを申込む |
| 損害保険会社(共栄火災海上等)の水産・養殖保険担当部門責任者 | 死亡率低減データを根拠とする保険料割引プランの共同開発を検討するため | 同社の企業向け新規事業提案窓口経由でアライアンス面談を依頼する |
| チャネル(目標件数) | 声のかけ方 |
|---|---|
| 漁協・養殖組合への直接訪問 | 「給餌記録と水質データを無料で一定期間モニタリングさせてほしい、結果は共有する」と伝え、実証協力の形で導入の一歩目を作る |
| 水産試験場・普及員経由の紹介 | 元水産試験場研究員のアドバイザーから、過去に相談を受けた経営者を紹介してもらい、実証データ提供を条件に無償トライアルを依頼する |
| 展示会(ジャパン・インターナショナル・シーフードショー等) | ブースでデモ映像を見せ、「今の給餌はどう判断していますか」と聞くところから会話を始め、名刺交換後に個別訪問の約束を取る |
| 水産機器商社の営業同行 | 既存の給餌機・センサー納入先リストを持つ商社担当者に同行し、「後付けで使える解析サービス」として既存顧客への紹介を依頼する |
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(創業融資) | 法人設立から間もない代表者、自己資金を一定額用意できる創業者 | センサー・カメラ・給餌機連携キットの初期仕入や運転資金として活用でき、融資総額は700万円を想定。設備資金は別枠での相談も可能 |
| 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) | 水中カメラ・水質センサー・自動給餌機連携ユニットなど設備投資を行う中小企業 | 画像解析AIやIoTハードウェアの試作・実証段階での設備導入費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 水産庁 スマート水産業推進事業 | ICT・AIを活用したスマート水産技術の開発・実証を行う事業者 | PoCフェーズでの愛媛・鹿児島の養殖業者への実証設置や、漁協との連携構築の後押しになりうる |
| IT導入補助金 | SaaS型のITツールを導入・提供する中小企業(ITベンダー登録が必要な場合あり) | 月額解析サービスをITツールとして登録できれば、導入先の養殖事業者側の負担軽減策として提案材料になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 販路開拓に取り組む小規模事業者 | 展示会(ジャパン・インターナショナル・シーフードショー等)出展費用や販促資料作成費の一部を補助対象に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……
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この領域に取り組む仲間が、コミュニティ内にもいます。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。
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