Who（誰が）
中小スーパー（店舗数5〜200）や外食チェーン（10〜100店舗）の発注担当者・SVを主対象とし、POSベンダーや食品卸をパートナーとして展開する
対象とする社会課題：小売・外食における過剰発注と欠品による食品ロスの慢性化
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。
中小スーパーや外食店では、発注担当者が経験と直感だけを頼りに毎日数量を決め、担当者が異動すれば精度もゼロに戻る。そのしわ寄せは廃棄と欠品として積み重なり、日本全体で膨大な食品ロスを生んでいる。データはすでに店舗に眠っている。それを日々の発注判断に活かす仕組みさえあれば、無理な我慢も大きな投資もなく、現場は変わり始める。
※ 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500万円の申請資料も、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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『ハツロス』は、中小スーパーや外食チェーンの発注担当者がExcelと経験値で行っていた発注業務を、AIによる需要予測と推奨数量提示に置き換えるSaaSです。
担当者は毎朝スマホアプリやLINEに届く『明日の推奨発注数』を確認し、必要なら微調整してタップするだけで発注が完了します。天候急変時にはチャットボットが『明日雨なので豆腐は▲10%が目安です』のように対話形式で代替案を提示します。月次では廃棄実績と予測誤差をダッシュボードで可視化し、店舗ごとにモデルを再学習します。発注作業を1日30分から9分程度に短縮し、廃棄コストを6ヶ月で30%削減することを目指します。
日本の事業系食品ロスは年間約279万トン（農水省推定）に達し、その多くは小売・外食の発注過剰と欠品対応の両立失敗によって生じている。
従業員20〜50名規模、売上3〜8億円クラスの中小スーパーでは、発注担当者が経験と直感でExcel発注を行い、日々15〜30分をかけて手作業で数量を決めている。10〜50店舗規模の外食チェーンでも来客予測の精度が低く、食材廃棄率が売上の3〜5%に達する店舗が少なくない。POSデータや気象・イベント情報は蓄積されていても分析に活用されず、担当者の異動・退職で発注精度がリセットされる「人依存」の構造が未解決の背景にある。中小事業者は専用のデータサイエンティストを雇う余力がなく、既存の大規模ERP型AI発注システムは導入コストが高く手が届かない。
需要予測には時系列予測モデル（LightGBM・Transformer系）を用い、POS販売実績・気象・曜日・イベント・過去廃棄量を特徴量として学習し翌日〜1週間先の販売数を予測する。
自然言語対話AI（LLM）が発注担当者からの「明日雨だけど発注どうする？」といった問いに、予測根拠を説明可能な形で回答する。画像解析AIはバックヤードの在庫棚をスマホ撮影するだけで自動認識し、在庫データの精度を高める。最終的な発注量は需要予測に配送ロットやコストを加味した最適化アルゴリズムで決定される。
店舗のPOSレジデータ、在庫データ、気象データ、地域イベント情報をAIが日次で自動収集・解析し、翌日から1週間先までの需要予測と発注推奨数量をアプリ・LINE通知で店舗担当者に提示する。
発注担当者は推奨数量を確認し必要に応じて微調整するだけで発注が完了し、作業時間は従来の1/3程度に短縮される。急な天候変化や欠品リスクを検知した場合はチャットボットが対話形式でアラートを出し、代替発注案を提案する。月次では廃棄実績とAI予測の誤差をダッシュボードで可視化し、店舗ごとにモデルを再学習して精度を継続的に改善する。
| Excel手作業による発注業務の人件費（1店舗・時給1500円換算、日30分×250営業日） | 年間約19万円 |
| 食品廃棄ロス原価（年商5億円スーパー、廃棄率売上比2%想定） | 年間約1000万円 |
| 欠品による売上機会損失（年商5億円店舗、機会損失率1%想定） | 年間約500万円 |
| 外食1店舗の食材廃棄ロス（月商800万円、廃棄率4%想定） | 年間約384万円 |
| SaaS月額利用料（スタンダードプラン・1店舗） | 月額4万円（年間48万円） |
| 成果報酬フィー（廃棄削減額300万円/年×15%の想定） | 年間約45万円 |
| 初期導入・データ連携費（POS/在庫連携設定、1店舗） | 初年度のみ20万円 |
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従業員20〜50名規模の中小スーパーでは、発注担当者が経験と勘に頼って毎日15〜30分かけてExcel発注をしており、担当者が異動・退職すると発注精度がゼロからやり直しになる。
外食チェーンでも来客予測の精度が低く食材廃棄率が売上の3〜5%に達する店舗があるが、POSデータや気象・イベント情報は蓄積されていても活用されていない。専任データサイエンティストを雇えない中小事業者にとって、既存の大規模ERP型AI発注システムは導入コストが高すぎて手が届かない。誰が担当しても一定の精度で発注できる仕組みが現場に求められている。
MVPフェーズは需要予測モデルの精度検証やPOS連携仕様の確定が試行錯誤を伴うため、要件変更を前提とした準委任契約が適している。
パイロット店舗ごとにPOSデータの品質差が想定されるため、着手前に連携仕様と受入基準を握り込んでも変更が発生しやすい点を発注時に共有しておくべきである。Phase2以降、機能要件が固まった画像解析在庫機能やダッシュボード改修など範囲が明確な部分は、請負契約での費用固定化を検討してよい。成果報酬フィーの算定ロジックは契約上の紛争リスクが高いため、計測方法(写真記録+POS連携)を仕様書レベルで明文化し検収基準に組み込むことが必須である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 店舗の発注担当者(中小スーパー・外食チェーンの店長・発注責任者) |
| セカンダリ | SV(スーパーバイザー)や店舗運営部門、食品卸・メーカーの営業担当者 |
| 管理 | 自社カスタマーサクセス担当・システム管理者(POS連携設定、モデル運用、成果報酬算定の監視を行う) |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| POSデータ連携取込 | POSベンダーAPIから日次販売実績を取得→形式変換・欠損補完→予測基盤DBへ格納 |
| 在庫棚画像解析 | スマホで撮影した棚画像→画像解析AIが品目・数量を認識→在庫データを自動更新 |
| 気象データ取込 | 気象庁API等から地域別気温・降水・台風情報を取得→特徴量テーブルに日次反映 |
| 地域イベント情報取込 | 自治体・商圏イベント情報をスクレイピング/手動登録→需要予測用イベントフラグとして格納 |
| 需要予測モデル | POS・気象・曜日・イベント・過去廃棄量を入力→LightGBM/Transformerで翌日〜7日先販売数を算出 |
| 発注推奨数量算出 | 需要予測値に配送ロット・欠品コストを加味→最適化アルゴリズムで発注推奨数量を出力 |
| アプリ・LINE通知 | 発注推奨数量確定→担当者のLINE/アプリへ翌日発注案をプッシュ通知で送付 |
| 発注対話チャットボット | 担当者の「明日雨だけど発注どうする？」等の質問→LLMが予測根拠を提示し代替案を回答 |
| 発注確定・微調整 | 担当者が推奨数量を画面で確認・修正→確定ボタン押下でPOS/発注システムへ送信 |
| 廃棄実績・予測誤差ダッシュボード | 廃棄実績データと予測値を集計→店舗別MAPE・廃棄コストをグラフ表示 |
| 店舗別モデル再学習 | 月次の廃棄実績・発注結果を蓄積→店舗別に予測モデルを再学習しパラメータ更新 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
stores | store_id, store_name, store_type, region, address, contract_plan, pos_vendor_id |
users | user_id, store_id, name, role, line_user_id, email, last_login_at |
pos_sales | sale_id, store_id, product_id, sale_date, quantity, sales_amount, unit_price |
inventory | inventory_id, store_id, product_id, stock_qty, recorded_at, image_url, source_type |
weather_events | event_id, store_id, date, weather, temperature, precipitation, event_name, event_impact_score |
forecasts | forecast_id, store_id, product_id, target_date, predicted_qty, mape, model_version |
orders | order_id, store_id, product_id, order_date, recommended_qty, final_qty, status, adjusted_by |
waste_records | waste_id, store_id, product_id, waste_date, waste_qty, waste_cost, photo_url, verified_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 発注推奨ダッシュボード |
| 3 | 発注承認・微調整画面 |
| 4 | 在庫棚撮影・登録画面 |
| 5 | チャットボットアラート画面 |
| 6 | 廃棄実績・予測誤差ダッシュボード |
| 7 | 店舗設定・POS連携管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM: 表形式データの需要予測に高速・高精度 |
| 2 | Transformer系時系列モデル: 季節性・複合要因の長期予測に強い |
| 3 | LLM(対話API): 予測根拠を説明可能な形で担当者に回答 |
| 4 | 画像認識(物体検出CNN): 在庫棚のスマホ撮影から数量自動認識 |
| 5 | AWS SageMaker: モデル学習・推論基盤をスケーラブルに運用 |
| 6 | LINE Messaging API: 現場担当者への通知・対話UIとして普及率高い |
| 7 | PostgreSQL: POS・在庫・予測データを一元管理し分析しやすい |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 需要予測バッチは毎日午前3時までに全店舗分（最大800店舗）の処理を完了させる想定 | 需要予測バッチは毎日午前3時までに全店舗分（最大800店舗）の処理を完了させる想定 |
| システム可用性は月間99.5%以上（発注通知が業務時間内に確実に届くことを重視）を目安とする | システム可用性は月間99.5%以上（発注通知が業務時間内に確実に届くことを重視）を目安とする |
| POS・在庫データは通信・保存時にTLS1.2以上およびAES-256で暗号化する | POS・在庫データは通信・保存時にTLS1.2以上およびAES-256で暗号化する |
| 個人情報を含まない匿名化データのみを卸・メーカー提供用データセットに使用する | 個人情報を含まない匿名化データのみを卸・メーカー提供用データセットに使用する |
| 画像解析APIのレスポンスは1枚あたり5秒以内を目安とする | 画像解析APIのレスポンスは1枚あたり5秒以内を目安とする |
| モデル再学習は店舗ごとに月1回実施し、精度劣化検知時は自動アラートを運用チームへ通知する | モデル再学習は店舗ごとに月1回実施し、精度劣化検知時は自動アラートを運用チームへ通知する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット店舗のPOSデータと気象データをExcel・スプレッドシートに手作業で集約し、簡易な予測ロジックで発注推奨数量を人手で算出して店舗に提示し、廃棄削減の効果があるかを確かめる | 交通費とデータ整理の作業時間のみで、外部ツール利用料程度に収まる水準 |
| ②最小システム | POSデータを自動取得し、簡易な時系列予測モデルで翌日の発注推奨数量を算出してLINE通知で送る最小限のアプリを構築し、担当者が実際に使い続けられるかを確かめる | 外注開発で数か月分の費用感、加えてクラウド利用料とAI利用料が継続的に発生する水準 |
| ③本開発 | 説明可能AIによる対話機能、画像解析による在庫認識、月次の誤差可視化ダッシュボードまで含めた本番仕様のプラットフォームを構築し、複数店舗・複数業態での横展開に耐える形にする | 初期投資として開発費用と店舗連携費用がまとまって必要になる水準で、公庫融資と自己資金を合わせて充当する想定 |
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 |
|---|---|---|
| 中小スーパー(従業員20〜50名)の発注担当者・店長 | 現場の発注実態とPOSデータ活用状況を把握しパイロット候補を探るため | 商工会議所・中小企業診断士会の紹介、食品スーパー協会経由で接点を作る |
| 地域POSベンダーの営業企画・アライアンス担当者 | API連携の実現性と既存顧客への紹介販路を確保するため | リテールテックJAPAN等の展示会や各社代理店営業窓口へ直接コンタクト |
| 食品卸業者の営業企画・物流部門責任者 | 発注データを卸側の物流最適化やロット提案に活用できるか検証するため | 食品産業センターや既存取引スーパーからの紹介で面談設定 |
| 外食チェーン(10〜100店舗)の店舗運営部門・SV | 来客予測ニーズと食材廃棄率の実態を確認し導入候補を選定するため | 外食産業協会のセミナー参加やフランチャイズ本部への直接営業 |
| 民間気象データ提供会社の営業担当者 | 需要予測に必要な気象API連携条件とコストを事前確認するため | 気象業務支援センターや気象データベンダーの営業窓口へ直接問い合わせ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域のPOSベンダー経由の紹介 | 地域密着型のPOSベンダーの営業担当者に「発注業務を楽にするAIサービスの実証パートナー店舗を探している」と伝え、既存の取引先スーパーを紹介してもらう |
| 食品卸業者からの紹介 | 取引のある食品卸の担当者に「廃棄削減で卸側の返品・欠品対応も減らせる可能性がある」と説明し、付き合いの長い中小スーパーの発注担当者を紹介してもらう |
| 商工会議所・商工会の異業種交流会 | 地域の商工会議所の交流会に参加し、「発注担当者の勘に頼った発注を、AIで補助する取り組みをパイロットで一緒にやってくれる店舗を探している」と直接声をかける |
| 中小スーパー・外食チェーンへの直接訪問 | 店舗の発注担当者やSVに「無料でパイロット導入し、廃棄実績とAI予測の差を一緒に確認させてほしい」と依頼し、まず数店舗から始めさせてもらう |
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（創業融資） | 事業開始前または事業開始後まもない法人・個人事業主 | 運転資金の立ち上げに使える代表的な創業融資で、当社の資金計画では合計 500万円 を想定。着金は設立から2か月目ごろのため、初期の開発費・パイロット費用の橋渡しに使える |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員が少人数の小規模事業者（創業したばかりの法人も対象になり得る） | パイロット店舗向けの営業資料作成やチラシ・展示会出展など、販路開拓の費用の一部に充てられる可能性がある |
| 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 | 導入先である中小スーパー・外食チェーン側がPOS連携やクラウドサービス導入費用の補助を受けられる可能性があり、営業時の後押し材料になる |
| 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） | 革新的な製品・サービス開発や生産性向上に取り組む中小企業 | 需要予測モデルや画像解析在庫機能など、当社側の研究開発・システム開発費用の一部を対象にできる可能性がある |
| 東京都創業助成事業（自治体の創業助成の一例） | 都内で創業予定または創業間もない中小企業者 | 自治体ごとに同様の創業助成制度があり、人件費や賃借料など創業初期の固定費の一部をカバー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。
食品ロス削減や需要予測AI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。
※ バッジは閲覧数やお気に入り登録数などの集計にもとづく相対的な表示です。