Who（誰が）
中堅〜大手の食品スーパー・コンビニ本部（50〜300店舗規模）を主要顧客とし、フードバンク・こども食堂を無料で連携先とする。
対象とする社会課題：小売店の食品廃棄を賞味期限×需要予測AIで寄贈・値引き・廃棄に最適振り分けする
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。
コンビニやスーパーの店頭では、パート従業員が賞味期限シールを目でひとつずつ確認し、経験と勘だけで値引き・廃棄・寄贈の判断を下している。忙しい現場ほど判断は後回しになり、結果として大量の廃棄に至る。この属人化した判断をデータで支え、まだ食べられるものが必要な人に届く仕組みをつくることが、この事業の出発点である。
※ 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。
ボタンを押すと、このショーケースの内容を読み込んだAIチャットが起動し、目的に合わせた資料の素案をその場で一緒に作成します。まずは気になるボタンから試してみてください。
※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
あなたの経歴とこの事業のフィットをAIが診断します。活きる強み、足りないもの、 共同創業者に求める人物像まで示します。
無料会員登録して診断する登録済みの経歴をもとに、この事業とのフィットを診断します。経歴・スキルの内容はAI相談・AIチャットの回答にも反映されるため、最新の内容に更新しておくとより精緻なアウトプットが得られます。
💡 このショーケースをお気に入り登録すると、あなたのAIチャットがお気に入り登録した事業の情報を学習し、より賢く、具体的な提案ができるようになります。
※ AIによる参考意見です。合否や成否を保証するものではありません。経歴・スキルの登録内容は、この診断やAI相談・AIチャットの回答精度にも影響します。
『サルベージAI』は、スーパーやコンビニのバックヤードに設置したカメラとPOSデータをAIが毎日解析し、SKUごとに『値引き』『寄贈』『廃棄』を自動振り分けする店舗運営支援サービスです。
パート従業員が毎朝10分、専用タブレットで振り分け結果を確認・承認するだけで、これまで経験則に頼っていた賞味期限管理と廃棄判断がほぼ自動化されます。寄贈対象商品は近隣フードバンクへ自動でマッチング通知が飛び、チャットで受入可否がその場で返ってきます。値引き対象はAIが割引率を提案し、値札印刷やクーポン発行につながります。廃棄量はCO2排出量に換算され、ESGレポートとして経営層や取引先への報告にも使えます。属人化していた廃棄業務を、データに基づく仕組みに置き換えるサービスです。
日本の食品廃棄量は年間約523万トン(農水省・環境省2021年推計)、うち事業系は約279万トンで、コンビニ・スーパーの店舗廃棄が大きな割合を占める。
地方の中堅スーパー(1店舗あたり平均月商4000万円規模)では、パート従業員が賞味期限シールを目視確認し、経験則で値引き・廃棄・寄贈先への電話連絡を行っており、判断が属人化し廃棄ロス率が売上の2〜3%(月80〜120万円相当)に達するケースも多い。フードバンクへの寄贈は「賞味期限が近い商品を突然大量に持ち込まれても受け入れ体制がない」という受け手側の課題もあり、需給のタイミングが合わず寄贈が進まない。店舗側は人手不足で在庫の期限管理に十分な時間を割けず、廃棄判断を先延ばしにして結果的に大量廃棄に至る構造がある。この課題は個々の店舗の努力だけでは解決できず、需要予測・在庫データ・寄贈先ネットワークを統合するシステムが不可欠である。
画像解析AIがバックヤード・陳列棚の写真から賞味期限表示と在庫数を自動読み取り(OCR+物体検出)し、人手によるスキャン作業を代替する。
需要予測AIは過去のPOS販売データ・曜日・天候・地域イベント情報を学習し、SKUごとの将来3〜7日間の販売見込みを予測して廃棄リスクを事前算出する。最適化アルゴリズムが「値引き/寄贈/廃棄」の振り分けと最適割引率、寄贈先マッチングの優先順位を同時に計算し、自然言語対話AI(チャットボット)がフードバンク側との受入可否確認・スケジュール調整を自動でやりとりする。
店舗のPOSデータとバックヤードのカメラ画像(棚・バックヤードの陳列状況)をAIが毎日自動解析し、SKUごとの賞味期限・在庫数・過去の販売動向から「値引き販売で消化可能」「フードバンク寄贈が最適」「廃棄確定」の3区分に振り分ける。
店舗スタッフは専用タブレットで振り分け結果を確認し、寄贈対象商品は登録済みの近隣フードバンク・こども食堂に自動でマッチング通知が送られ、受取可否がチャット形式で即時返答される。値引き対象商品は最適な割引率をAIが提案し、POS連動で自動的に値札印刷またはアプリ上のクーポン発行につながる。廃棄確定分のみ廃棄業者へのデータが送られ、廃棄量そのものも記録されCO2排出量換算でレポート化される。店舗側は毎朝10分の確認作業だけで、これまで属人的だった判断業務がほぼ自動化される体験になる。
| 食品廃棄ロス(売上の2〜3%相当) | 月80万円〜120万円/店舗 |
| パート従業員の目視確認・判断作業の人件費(1日1〜2時間分) | 月3万円〜5万円/店舗の想定 |
| フードバンクへの電話連絡・調整にかかる人件費 | 月1万円程度/店舗の想定 |
| 廃棄処理業者への委託費用(廃棄量に応じた処分費) | 月5万円〜10万円/店舗の想定 |
| SaaS基本プラン(店舗数課金) | 月額3万円/店舗 |
| AI画像解析端末レンタル込みプラン | 月額4.5万円/店舗 |
| 廃棄削減成果報酬(削減額の10%、四半期請求) | 月あたり1.5万円〜3万円/店舗の想定(削減額15〜30万円の場合) |
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……
あなたと事業の詳細は無料会員限定です。
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。
地方の中堅スーパーでは1店舗あたり月80〜120万円相当の廃棄ロスが発生しているが、その判断はパート従業員の経験則と目視確認に依存しており、担当者が変わると精度がばらつく。
人手不足で在庫の期限管理に十分な時間が割けず、判断を先延ばしにした結果、値引きや寄贈のタイミングを逃して大量廃棄に至っている。一方でフードバンク側は突然の大量持ち込みに対応できる体制がなく、店舗側の善意だけでは需給のタイミングが合わない。両者をデータでつなぎ、判断を仕組み化しない限り、店舗ごとの努力では構造的に解決できない。
MVP開発・POC段階(0-6ヶ月)は要件が流動的で、画像解析精度や振り分けロジックを実証しながら調整するため準委任契約が適する。
パイロット展開以降で機能要件が固まった範囲(タブレットアプリ、値札連携等)は請負契約に切り替え、成果物と検収基準を明確にすることを推奨する。発注時は「振り分け精度80%以上」のような数値目標を成果物の検収条件に含めず、準委任期間中のマイルストーン報告義務として契約書に明記し、責任範囲を分離すること。また画像解析の誤判定による食品衛生上のトラブルについては、開発会社の責任範囲を「システムの動作」までとし、最終承認は人が行う旨を契約書・利用規約双方に明記する必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 店舗のパート・アルバイト従業員（毎朝の振り分け結果確認・承認作業を行う） |
| セカンダリ | フードバンク・こども食堂の受入担当者（チャットで受入可否を回答）、本部の商品管理・サステナビリティ担当者（レポート閲覧） |
| 管理 | サルベージAI運営側のカスタマーサクセス担当（SKUマスタ・寄贈先ネットワークの登録・チューニング）、店舗本部の管理者（契約プラン・店舗一括設定） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 期限・在庫画像解析 | バックヤード棚画像→OCR+物体検出で期限日・在庫数を抽出→SKU別期限在庫データを出力 |
| 需要予測AI | POS販売データ・曜日・天候・地域イベント情報→3〜7日先の販売数を予測→SKU別需要予測値を出力 |
| 3区分振り分け最適化 | 期限在庫データと需要予測値→値引き/寄贈/廃棄を最適化計算→SKU別振り分け結果を出力 |
| 割引率提案 | 振り分け結果(値引き対象)と在庫残数→AIが最適割引率を算出→推奨割引率をPOSへ送信 |
| 寄贈先マッチング | 振り分け結果(寄贈対象)と登録フードバンク位置情報→優先順位付き候補を計算→候補先へ自動通知 |
| 受入可否チャット対応 | マッチング通知→対話AIがフードバンクとチャットで受入可否・日程を確認→確定結果を店舗へ返信 |
| スタッフ承認タブレット | AI振り分け結果→店舗スタッフがタブレットで確認・修正・承認→最終判断結果をシステムに反映 |
| 値札・クーポン自動発行 | 承認済み割引情報→POS連動で値札印刷またはアプリクーポンを生成→店頭・アプリへ配信 |
| 廃棄業者連携 | 確定廃棄区分データ→廃棄業者システムへ回収依頼データを送信→回収スケジュールを受信 |
| CO2・廃棄量レポート | 廃棄・値引き・寄贈の実績データ→CO2排出量・削減量を換算集計→日次/月次レポートを出力 |
| ESGレポート出力 | 年間の廃棄削減・寄贈実績データ→サステナビリティ報告書用に整形→PDF/Excelパッケージを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
stores | store_id, chain_id, store_name, address, monthly_sales, contract_plan |
skus | sku_id, store_id, product_name, category, expiry_date, unit_price, stock_qty |
scan_logs | scan_id, sku_id, camera_id, scan_datetime, ocr_expiry_text, detected_qty, image_url |
sales_history | sale_id, sku_id, sale_date, qty_sold, weather, event_flag |
sorting_results | result_id, sku_id, sort_date, category, predicted_demand, discount_rate |
foodbank_partners | partner_id, name, address, capacity_per_day, contact_channel |
matching_transactions | matching_id, result_id, partner_id, status, response_datetime, pickup_datetime |
co2_reports | report_id, store_id, period, disposal_weight_kg, co2_reduction_kg, donation_count, report_pdf_url |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ログイン画面 |
| 2 | 本日の振り分け一覧 |
| 3 | 商品別詳細画面 |
| 4 | 寄贈マッチング確認 |
| 5 | 値引き提案・承認画面 |
| 6 | 廃棄記録入力画面 |
| 7 | ESGレポート出力画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS Rekognition(OCR・物体検出APIで開発短縮) |
| 2 | Python/TensorFlow(需要予測モデル構築の標準環境) |
| 3 | PostgreSQL(SKU・在庫・履歴の関係管理に適合) |
| 4 | React Native(タブレット向けUIをクロス開発) |
| 5 | AWS Lambda(日次バッチ処理をサーバレスで低コスト化) |
| 6 | Twilio/LINE API(フードバンクとの即時チャット連携) |
| 7 | Amazon S3(棚・バックヤード画像を低コスト保存) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SLA99.5%以上、月間許容ダウンタイム3.6時間以内とする |
| 性能 | 性能: 1店舗あたり画像解析対象5000枚/日を30分以内に処理完了する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: POS・画像データはTLS1.2以上およびAES256で暗号化し保存する |
| 運用 | 運用: システム障害発生時は2時間以内に人手による紙・電話運用へフォールバック可能とする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 300店舗×平均50SKU/日のデータを日次バッチで処理できる設計とする |
| データ保持 | データ保持: 廃棄・寄贈・値引き実績データは日次バックアップし7年間保持する(食品衛生法対応想定) |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 提携店舗で従来通りスタッフが目視で値引き・廃棄・寄贈を判断しつつ、同じ商品をスマホ撮影して後からAIモデルの予測結果と突き合わせ、精度を検証する | AI利用料と店舗訪問の交通費程度で回せる規模 |
| ②最小システム | 画像解析と需要予測の簡易モデルをタブレットアプリ化して店舗に配布し、値引き・寄贈提案までは自動化するが、フードバンクへの受入確認はチャットで人手対応する | 外注開発で数か月分の費用感 |
| ③本開発 | POS連携・自動値札発行・フードバンクとのAPI連携・成果報酬の自動計算までを統合し、複数店舗・複数チェーンへの本格導入に対応できる状態にする | エンジニア採用・継続開発を前提にした人件費中心の投資 |
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……
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 |
|---|---|---|
| 中堅スーパーチェーン本部の店舗運営部長・SV(スーパーバイザー) | 現場の廃棄判断フローと導入意思決定権を同時に持つため最初の検証相手として適切 | 地域のスーパーマーケット協会・商工会の勉強会や展示会(スーパーマーケット・トレードショー)で名刺交換 |
| フードバンク団体の受入コーディネーター(セカンドハーベスト・ジャパン等) | 受入キャパシティ・マッチング条件を把握しないとAI振り分けロジックが設計できない | 全国フードバンク推進協議会の会員リストから連絡、または農水省フードバンク活動情報サイト経由 |
| POSベンダーのアライアンス担当者(東芝テック・NECプラットフォームズ等) | 既存POSデータ連携の技術仕様と販路(バンドル販売)の可能性を早期に確認する | IT・流通業界の展示会(リテールテックJAPAN)でブース訪問し担当部署の紹介を依頼 |
| 自治体環境政策課の食品ロス削減担当職員 | 自治体の食品ロス削減事業(補助金・実証事業)との連携可能性と規制情報を得る | 市区町村の環境政策課窓口に電話し、食品ロス削減担当者への取次を依頼 |
| 保健所の食品衛生監視員(生活衛生課) | AIによる賞味期限判定・寄贈食品の衛生管理責任分界について事前確認が必要 | 所轄保健所の食品衛生相談窓口に電話し、事業説明のうえ面談を申し込む |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地元の中堅スーパー本部への直接営業 | 商工会や食品スーパー協会の紹介で本部の店舗運営担当者にアポを取り、「廃棄ロスの実態を無料で可視化するので1店舗だけ試させてほしい」と依頼する |
| フードバンク・こども食堂への協力依頼 | セカンドハーベスト・ジャパン等の団体窓口に連絡し、「寄贈のタイミングが合わない課題を一緒に解決したい」と伝えマッチング実証への協力を依頼する |
| POSベンダー・冷蔵設備メーカー経由の紹介 | 既存の営業担当者に「廃棄振り分け機能を付け加えると顧客提案がしやすくなる」と伝え、既存顧客への同行提案を打診する |
| 自治体の環境政策担当課への相談 | 食品ロス削減を推進する自治体窓口に「実証実験に協力してくれる店舗を紹介してほしい」と相談し、行政の信頼を借りて紹介を受ける |
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」 | 新たに事業を始める個人・法人（創業者本人） | 自己資金に加えて運転資金・設備資金を融資で調達する想定で、この事業の創業融資合計は 500万円 を見込む。着金までのタイムラグを踏まえた資金計画に組み込める |
| 信用保証協会の創業関連保証 | 創業前〜創業後一定期間内の中小企業・個人事業主 | 公庫融資と併用または銀行融資の後ろ盾として使え、タブレット・カメラ端末などの初期設備投資分の資金調達余地を広げられる |
| IT導入補助金 | ITツール（本事業のようなSaaS）を導入する中小企業側（顧客であるスーパー・コンビニ本部） | 顧客企業が本サービスを導入する際の費用負担を軽減できるため、営業時に導入コストの障壁を下げる訴求材料になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（創業間もない自社、または連携するフードバンク・NPO側） | 販路開拓・チラシ作成・展示会出展など、初期の営業活動や自治体・フードバンクへの説明会開催費用の一部に使える可能性がある |
| 東京都中小企業振興公社「創業助成事業」 | 都内での創業を予定・実施した中小企業（自治体により名称・対象は異なる） | 人件費や賃借料など創業初期の固定費の一部を助成対象にできる可能性があり、代表1名運営期間の資金繰りを助ける候補になる |
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。
環境・脱炭素領域で創業を目指す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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対的な表示であり、事業の評価を保証するものではありません。