Who（誰が）
離島の商店・JA直売所、地方フェリー・貨客船事業者、離島振興を担う自治体、および島民（高齢者世帯6割）が主な関係者である。
対象とする社会課題：離島航路の減便により生活物資の安定確保が困難になっている
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。
人口減少と燃料高騰で、離島航路は便数が減り続けている。牛乳やおむつが何日も届かない島では、高齢者世帯が買い置きに走り、商店は欠品を恐れて過剰発注し、フェリーは空荷同然で走る。荷主・船社・行政の間に需要を共有する仕組みがなく、誰も悪くないのに暮らしが細っていく。その情報の断絶をつなぐ。
※ 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900万円の申請資料も、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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シマロジは、離島の商店・JA直売所・フェリー会社・自治体をひとつのデータでつなぐ物流AIサービスです。
島の商店主は毎朝、AIが算出した推奨発注量（過去実績＋天気＋フェリー便数から予測）を確認してワンクリックで発注確定するだけになります。島民はLINEで「牛乳とおむつが欲しい」と送ると、翌便で届くかどうかが即座に返信されます。フェリー会社は積載率とAIの臨時便提案をダッシュボードで確認し、空荷での欠航や急な満載を減らせます。自治体職員は欠品リスクの高い島・航路を一覧で把握し、補助金投入の優先順位を根拠を持って判断できるようになります。生鮮食品や医薬品の欠品を減らし、離島での暮らしを支えることを目指します。
日本には有人離島が約260島あり、人口減少と燃料費高騰により定期航路の減便・統合が進んでいる。
例えば人口800人規模の離島では週6便から週3便への減便により、生鮮食品や医薬品が2〜3日欠品する事態が年間数十回発生している。荷主（地元商店・JA・農協）は需要を正確に読めず、欠品を恐れて過剰発注し、フェリー会社は積載率50%未満の便を運航してコストを圧迫している。行政は航路補助金を出しているが、需要データが分散し的確な減便判断・物資調整ができていない。結果として島民（特に高齢者世帯が6割を占める）が生活必需品を確保できず、Uターン・定住意欲の低下にもつながっている。荷主・船社・行政の三者間で情報共有の仕組みが存在しないことが未解決の根本原因である。
需要予測AIが商店POS・注文アプリ・気象・過去欠品履歴を学習し、SKU単位で3〜7日先の需要を予測する（時系列予測モデル、LightGBM+気象特徴量）。
航路最適化AIは船舶の積載容量・燃料コスト・需要予測を入力に、混載計画と臨時便投入の是非を線形最適化で算出する。自然言語対話AIが島民からのLINE/電話問い合わせを解析し、注文内容を構造化データに変換して発注システムへ自動連携する。異常検知AIが注文急増や欠品パターンを検知し、行政・船社へ自動アラートを送信する。
島内の商店・診療所・JA直売所のPOSデータ、気象データ、フェリー運航データ、住民の注文アプリ入力をAIが統合し、日次・週次の物資需要を予測する。
船社はこの予測結果を基に積載計画を最適化し、欠品リスクが高い航路には臨時便やチャーター便の提案を自動生成する。島民はLINE連携のチャットボットに「牛乳とおむつが欲しい」と伝えるだけで、翌便での配送可否がAIから即答される。商店主は発注量をAI推奨値（過去実績＋予測需要＋在庫アラート）に基づき確定するだけで、過剰在庫と欠品を同時に減らせる。行政担当者はダッシュボードで欠品リスクの高い島・航路をリアルタイムに確認し、補助金投入の優先順位づけに活用する。
| 欠品による廃棄・売上ロス（商店1店舗あたり） | 月額2〜5万円の目安 |
| 積載率50%未満の便の燃料コスト過剰支出（船社1航路あたり） | 月額20〜40万円の目安 |
| 行政の航路補助金の非効率配分（データ不足による過剰・不足配分） | 自治体単位で年間数百万円規模の目安 |
| 商店主・島民の電話確認対応にかかる人件費・時間コスト | 月額数万円相当の目安（1店舗あたり） |
| 商店・JA向けSaaS利用料 | 月額1.5万円〜3万円 |
| 船社向け航路最適化ライセンス | 月額10万円〜20万円 |
| 自治体向け意思決定支援ダッシュボード | 年額300万円〜600万円 |
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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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。
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人口800人規模の離島で週6便が週3便に減便され、生鮮食品や医薬品が2〜3日欠品する事態が年間数十回起きています。
商店主は需要が読めず欠品を恐れて過剰発注し、フェリーは積載率50%未満のまま運航コストだけがかさんでいます。行政は補助金を出していますが、商店・船社・住民の需要データがバラバラで、どの航路に優先的に手を打つべきか判断できません。三者が同じデータを見て動ける仕組みがないことが、欠品と非効率な運航を同時に生んでいます。
初期の実証フェーズ（0〜6ヶ月）は需要予測モデルの精度検証や現場ヒアリングを繰り返すため、仕様が流動的な準委任契約が適しています。
MVPの範囲・KPI（MAPE15%以下など）が固まった初期展開フェーズ以降は、機能単位での請負契約に切り替えることを想定してください。発注時は、POSデータ・LINE入力データの利用範囲と匿名化処理の責任分界を契約書に明記し、離島特有の通信不安定によるオフライン機能の受入基準を事前にすり合わせることが重要です。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 離島の商店主・JA直売所担当者（発注業務の実務者）、および島民（LINE注文の利用者） |
| セカンダリ | 地方フェリー・貨客船事業者の運航担当者（積載計画・臨時便判断の実務者） |
| 管理 | 自治体（都道府県・町村）の離島振興課職員、およびシマロジ運営側のカスタマーサクセス担当 |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 需要予測AI機能 | 商店POS・注文アプリ・気象・欠品履歴を入力しLightGBMで学習、SKU単位3〜7日先の需要予測値を出力 |
| 航路最適化AI機能 | 積載容量・燃料コスト・需要予測を入力し線形最適化で混載計画と臨時便投入案を出力 |
| LINE自然言語対話AI機能 | 島民のLINE/電話問い合わせ文を解析し構造化注文データへ変換して発注システムへ連携 |
| 異常検知・自動アラート機能 | 注文・欠品履歴データから急増や欠品パターンを検知し行政・船社へ自動通知 |
| 発注推奨機能 | 過去実績・需要予測・在庫データからAI推奨発注量を算出し商店主に確定用数量を提示 |
| 在庫アラート機能 | 店舗在庫データを監視し欠品リスク閾値超過時に商店主へ警告表示 |
| 船社積載計画ダッシュボード | 航路最適化AI結果と運航データを集約し積載率・臨時便提案を船社担当者に表示 |
| 自治体向け意思決定支援ダッシュボード | 欠品リスク・積載率・補助金データを集計し島別優先順位を行政担当者に可視化 |
| POSデータ連携機能 | 商店・JA直売所のPOS端末データを取得しETL処理して需要予測AI基盤へ送信 |
| 気象データ連携機能 | 気象庁API等の気象情報を取得し特徴量に変換して需要予測AIへ提供 |
| 電話・オフライン注文代替窓口機能 | 電話・紙注文情報を職員が手動入力し発注システムへ登録して欠品対応につなげる |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
islands（離島マスタ） | island_id, island_name, prefecture, population, elderly_ratio, ferry_route_id |
stores（商店・JA店舗マスタ） | store_id, island_id, store_name, category, address, contact, pos_system_type |
ferry_routes（航路マスタ） | route_id, operator_id, departure_port, arrival_port, capacity_kg, weekly_frequency |
pos_transactions（POS取引履歴） | transaction_id, store_id, sku_code, quantity, unit_price, transaction_date |
demand_forecasts（需要予測結果） | forecast_id, store_id, sku_code, forecast_date, predicted_qty, mape |
orders（発注データ） | order_id, store_id, sku_code, order_qty, recommended_qty, status, order_date |
resident_requests（島民LINE注文） | request_id, user_id, island_id, item_text, structured_items, requested_date, status |
alerts（異常検知・欠品アラート） | alert_id, island_id, route_id, alert_type, severity, detected_at, resolved_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 島民LINE注文画面 |
| 2 | 商店発注推奨画面 |
| 3 | 在庫アラート一覧画面 |
| 4 | 船社積載計画画面 |
| 5 | 自治体ダッシュボード |
| 6 | 需要予測モニタリング画面 |
| 7 | マスタ・権限管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM（軽量かつ高精度な時系列需要予測に適合） |
| 2 | Python/FastAPI（予測API・バックエンドを短期構築） |
| 3 | LINE Messaging API（島民の既存利用率が高く導入障壁が低い） |
| 4 | AWS SageMaker（モデル再学習・運用パイプラインを管理） |
| 5 | PostgreSQL（POS・注文等の構造化データを一元管理） |
| 6 | OR-Tools（航路積載計画の線形最適化計算に利用） |
| 7 | Metabase（自治体向け可視化ダッシュボードを低コスト構築） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 通信環境が脆弱な離島でもシステム稼働率99.5%以上を維持し、オフライン入力機能で通信断時も注文受付可能とする |
| 性能 | 性能: 日次需要予測バッチは対象全島分（想定20島・150店舗）を30分以内に処理完了する |
| セキュリティ | セキュリティ: POSデータ・注文データは匿名化処理とTLS1.2以上での暗号化を行い、契約範囲外への二次利用を禁止する |
| 応答性 | 応答性: LINEチャットボットの平均応答時間5秒以内、未対応時は24時間以内に有人窓口へエスカレーションする |
| データ保持 | データ保持: 需要予測・注文履歴データは最低2年間保存し、アクセス監査ログを1年間保管する |
| 拡張性 | 拡張性: 対象島数20島・商店150店舗・航路15本規模まで性能劣化なくスケール可能な構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 対象の離島と商店を選び、電話・LINEで注文希望を直接聞き取り、需要予測はExcelで手動作成する。欠品・過剰在庫の変化を人手で記録し、需要予測の考え方自体が有効か確かめる | 通信費と現地訪問の交通費・宿泊費が中心で、システム開発費はかけない |
| ②最小システム | LINEチャットボットの試作と、LightGBMを使った簡易な需要予測モデルのベータ版を構築する。実際の商店・船社データを取り込み、予測精度と現場での使い勝手を検証する | 外注での開発費が数か月分と、クラウドのAI利用料が中心 |
| ③本開発 | 航路最適化AI・自治体向けダッシュボード・異常検知アラートを本格実装し、複数島・複数航路での同時運用に対応させる | 外注・自社開発を合わせて相応の期間を要し、クラウド利用料も継続的に発生する |
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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……
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 |
|---|---|---|
| 県庁の離島振興課・地域振興局の担当者 | 航路補助金の実態と減便計画の情報を持ち、自治体導入の窓口になる | 都道府県ホームページの離島振興課代表電話に問い合わせ、事業概要を送付し面談依頼 |
| 対象離島のJA直売所または商店会の代表 | POSデータ提供の可否と発注業務の実態を把握する一次情報源 | 現地訪問または商工会経由で紹介を受け、実証協力を打診 |
| 地方フェリー・貨客船事業者の運航管理責任者 | 積載率データと減便判断プロセスを握る事業の要となる相手 | 地方運輸局の海事振興課経由、または直接本社に電話しアポイント調整 |
| 全国離島振興協議会の事務局担当者 | 全国260島への横展開のための提携・紹介ルートを持つ | 協議会事務局（東京）の公式窓口へ事業提案書を送付し面談依頼 |
| 離島の診療所または地域包括支援センターの職員 | 医薬品欠品の実態と高齢者世帯の生活物資ニーズを把握するため | 自治体の保健福祉課経由で紹介を受け、現地ヒアリングを申し入れ |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 全国離島振興協議会・地方フェリー協会への持ち込み | 「離島の欠品と航路の積載率を同時に改善する仕組みを実証したい」と伝え、会員の船社・自治体への紹介を依頼する |
| 自治体の離島振興課への直接訪問 | 「航路補助金の効果測定に使えるデータを提供したい」と伝え、対象島の商店・JA直売所への紹介を依頼する |
| JA全中・地元JAルート | 「JA直売所の発注過剰・欠品を減らす無料の実証に協力してほしい」と伝え、直売所の店主を紹介してもらう |
| 地方運輸局・地元船社への直接アプローチ | 「積載率の低い航路の混載計画をAIで提案する実証に協力してほしい」と伝え、運航データの共有可否を相談する |
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 | 実績の少ない創業者・法人 | 自己資金100万円を元に法人設立後の運転資金として活用でき、融資合計は900万円が目安。LINEアプリ開発や実証費など創業初期の資金繰りに使える |
| IT導入補助金 | 中小企業・小規模事業者（商店・JA・船社側が申請主体になり得る） | 商店・船社が導入する需要予測SaaS・航路最適化ライセンスの導入費を補助対象にできる可能性があり、初期の有償契約の後押しになる |
| 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） | 中小企業・小規模事業者 | 需要予測AI・LINE連携アプリなどのシステム開発費を対象経費として計上できる可能性があり、自社の開発投資負担を下げられる |
| 離島振興法に基づく離島活性化交付金 | 離島振興対策実施地域の市町村・都道府県 | 自治体向けダッシュボード導入や航路補助の効果測定事業を、自治体側の交付金活用スキームに乗せて提案できる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 商店・JA直売所等の小規模事業者 | 商店側がSaaS利用料の一部を補助対象として申請できれば、初期導入店舗数を増やしやすくなる |
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。
物流・モビリティ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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。事業の優劣を示すものではありません。