Who（誰が）
市町村・農業委員会・農地中間管理機構（全国約1,700団体）と、中規模以上の担い手法人・大規模農業法人（全国約2.4万法人）を主要顧客とする。
対象とする社会課題：中山間地の離農農地を担い手法人へ計画的に引き継ぐ仕組みの不在
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。
中山間地では農地を手放したい高齢農家が「誰にどう相談すればいいか分からない」まま耕作放棄地にしてしまい、担い手法人は「どの農地がいつ空くか」を知る術がない。台帳管理だけでは追いつかない現場の実情に、離農予測と農地レコメンドで先回りし、集落の農地を面として次の世代へ引き継ぐ仕組みをつくる。
※ 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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本サービスは、中山間地の離農予備軍農家と農地の受け手となる担い手法人を、AIでつなぐマッチング基盤です。
市町村・農業委員会の担当者は、営農台帳と年齢・後継者情報から算出された『離農確率スコア』をダッシュボードで確認し、優先訪問リストに基づいて声かけを行います。担い手法人は衛星・ドローン画像で解析された圃場の収量ポテンシャルと集積効率を見ながら、希望条件（規模・作物・移動距離）を入力するだけでAIが最適な農地の組み合わせを提示します。両者はチャットボットで賃借料や貸借期間の初期条件をすり合わせ、合意の目処が立った段階でコーディネーターが契約手続きに入ります。属人的な訪問と紹り込みに依存していた農地引継ぎを、データとAIで見える化し、成立までの期間短縮を目指します。
中山間地では農業従事者の平均年齢が68歳を超え、今後10年で離農予備軍とされる70歳以上経営者が全国で約70万人存在すると推計される。
市町村の農地中間管理機構(農地バンク)は台帳管理が中心で、担い手不足や条件不利地(傾斜・小区画・水利)ゆえにマッチング成立率は1〜2割程度にとどまる。離農農家は「誰にどう頼めばよいか分からない」まま耕作放棄地化し、担い手法人側は「どの農地が近い将来空くか」「土壌・収量ポテンシャルはどうか」を把握できず営農計画に組み込めない。地域の普及指導員やJA営農指導員も高齢化・人員減で個別訪問による情報収集に限界があり、引継ぎ調整は属人的な信頼関係に依存している。結果として集落営農の面的集積が進まず、圃場が分散したまま生産性が上がらない悪循環が続いている。
①予測AI: 農地台帳・農業委員会データ・年齢構成・出荷実績から離農確率と農地の将来供給時期を予測する。
②画像解析AI: 衛星画像・ドローン空撮・土壌センサーデータから圃場の傾斜・水利・収量ポテンシャルをスコア化する。③最適化AI: 担い手法人の希望条件(規模・作物・距離)と供給予測農地を組み合わせ、面的集積効率が最大となる農地セットを組合せ最適化アルゴリズムで提示する。④対話AI(LLM): 貸借条件のヒアリングと初期交渉、進捗説明をチャットで自動化し、コーディネーターの一次対応工数を削減する。
離農予備軍の農家には、営農台帳・年齢・後継者有無・出荷実績データをもとにAIが「離農確率スコア」を算出し、市町村・JA担当者へ優先訪問リストを自動生成する。
担い手法人には、衛星・ドローン画像とAI土壌解析で圃場ごとの収量ポテンシャルと集積効率(移動距離・畦畔統合可否)を可視化したレコメンドを提示し、希望条件を入力すると最適な農地の組み合わせをAIが自動提案する。両者はチャットボット型対話AIで条件交渉の初期段階(貸借期間・賃借料・機械貸与有無)を進め、合意形成の目処が立った時点で人間の専門コーディネーターが最終調整・契約手続きに入る。担当者はダッシュボードで進捗を一元管理し、過去の成立事例をAIが学習して次のマッチング精度を継続的に改善する。
| 農業委員会職員による個別訪問・電話調整の人件費(1人あたり年間約80件×2時間換算) | 年額約48万円相当の工数(時給3,000円換算) |
| 耕作放棄地化した農地の草刈り・原状回復委託費(1筆あたり) | 年額15万〜20万円 |
| 圃場分散による機械移動時間ロス(担い手法人1法人あたり) | 年間240時間相当、人件費換算で約72万円 |
| マッチング不成立・機会損失による生産性低下(未活用農地1ha相当の逸失収益) | 年額約10万〜15万円/ha |
| 自治体SaaS(離農予測ダッシュボード・人口5万人未満規模) | 年額150万円 |
| マッチング成約手数料(賃借料の3〜5%、平均賃借料10万円/ha想定) | 1件あたり3,000〜5,000円(成約時課金) |
| 収量ポテンシャル診断オプション(1圃場) | 1万〜3万円/件 |
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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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中山間地では農業経営者の平均年齢が68歳を超え、今後10年で離農予備軍とされる70歳以上経営者が全国に約70万人存在すると推計されています。
市町村の農地バンクは台帳管理が中心で、担い手不足や条件不利地(傾斜・小区画・水利)ゆえにマッチング成立率は1〜2割程度にとどまっています。普及指導員やJA営農指導員も高齢化・人員減により個別訪問での情報収集に限界があり、引継ぎ調整は属人的な信頼関係に依存しているため、面的集積が進まず耕作放棄地化が進行しています。この属人的プロセスをAIとデータで補完し、優先順位付けと候補提示を自動化する仕組みが必要です。
MVP開発フェーズは要件変更が頻発しやすいため準委任契約が適しており、離農予測AIやマッチングロジックの精度検証を繰り返しながら仕様を確定していく進め方が向いています。
一方、フェーズ2以降で機能仕様が固まった衛星画像解析APIやダッシュボードUIの実装部分は、範囲を明確にした請負契約に切り出すことでコスト管理がしやすくなります。発注時は、農地台帳データの自治体ごとのフォーマット差異により想定外の連携工数が発生しやすいため、初期見積りに20〜30%程度のバッファを確保し、データ調査フェーズを別途準委任で先行実施することを推奨します。また個人情報・農地情報の取扱いについては、農業委員会経由の合意取得プロセスを契約書に明記し、委託先の秘密保持契約(NDA)とデータ廃棄条項を必ず盛り込むこと。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 市町村・農業委員会・農地中間管理機構の担当者、および担い手法人・大規模農業法人の営農担当者 |
| セカンダリ | JA営農指導員、普及指導員、都道府県農政部職員 |
| 管理 | 自社側運用チーム（コーディネーター、データサイエンティスト、カスタマーサクセス担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 離農確率予測AI | 農地台帳・年齢・後継者有無・出荷実績データ→AIが離農確率と供給時期を算出→自治体担当者へスコア表示 |
| 訪問優先リスト自動生成 | 離農確率スコア→閾値順に自動ソート→市町村・JA担当者向け優先訪問リストを出力 |
| 圃場画像解析AI | 衛星・ドローン画像と土壌センサーデータ→AI解析→傾斜・水利・収量ポテンシャルをスコア化 |
| 農地組合せ最適化AI | 担い手法人の希望条件と供給予測農地→組合せ最適化アルゴリズム→集積効率最大の農地セットを提示 |
| 対話AI初期交渉支援 | 貸借期間・賃借料等の交渉項目→LLMがチャットでヒアリング・回答収集→合意目処データをコーディネーターへ引継ぎ |
| コーディネーター最終調整管理 | AI交渉ログと合意条件→コーディネーターが確認し契約書類作成→契約締結ステータスを更新 |
| マッチング進捗ダッシュボード | 各案件の進捗データ→自動集計・可視化→自治体・担い手法人担当者が一覧で確認 |
| 農地台帳データ連携・標準化 | 自治体ごとの台帳フォーマットデータ→標準APIアダプタで変換→統合データベースへ格納 |
| マッチング学習・モデル継続改善 | 過去の成約・不成立事例データ→AIが再学習→離農予測・最適化モデルのパラメータを更新 |
| 補助金申請支援コンサル機能 | 案件情報と申請要件→行政書士が書類テンプレートを生成支援→人・農地プラン申請書を出力 |
| 収量ポテンシャル診断レポート発行 | 圃場画像解析結果→自動レポート生成→担い手法人へ1圃場単位でPDF診断書と請求を提供 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
farmers | farmer_id, name, age, municipality_id, successor_flag, contact_info, farmland_ids |
farmlands | farmland_id, farmer_id, address, area_sqm, slope_pct, water_access, soil_score, geom |
departure_predictions | prediction_id, farmer_id, departure_probability, predicted_timing, model_version, calculated_at |
receivers | receiver_id, corp_name, annual_revenue, desired_area, desired_crop, base_location, capital_status |
matching_recommendations | recommendation_id, receiver_id, farmland_id_set, efficiency_score, distance_km, status |
negotiations | negotiation_id, recommendation_id, chat_log, rent_price, lease_period, machine_lending, stage |
contracts | contract_id, negotiation_id, coordinator_id, final_rent, contract_date, success_fee_amount |
municipalities | municipality_id, name, prefecture, contract_plan, contract_start_date, saas_fee |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 離農予測ダッシュボード |
| 2 | 訪問優先度リスト |
| 3 | 圃場診断レポート画面 |
| 4 | 農地レコメンド一覧 |
| 5 | 組合せ最適化結果画面 |
| 6 | 対話AIチャット交渉画面 |
| 7 | 契約進捗管理画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS(EC2/S3) - スケーラブルなインフラで衛星画像等の大容量データ処理に適する |
| 2 | PostGIS - 農地の位置情報・面積・距離計算を空間クエリで効率処理 |
| 3 | Python/scikit-learn - 離農確率予測モデルの学習・検証に実績豊富 |
| 4 | TensorFlow - 衛星・ドローン画像の土壌解析CNNモデル構築に利用 |
| 5 | OpenAI API(GPT-4系) - 対話AIによる条件交渉ヒアリングの自然言語処理 |
| 6 | OR-Tools - 農地組合せ最適化を制約充足問題として高速に解く |
| 7 | Sentinel Hub API - 衛星画像データを低コストで定期取得できる |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: SaaSダッシュボードのSLA99.5%以上、月間許容ダウンタイム3.6時間以内 |
| 性能 | 性能: ダッシュボード・レコメンド画面の応答時間2秒以内、同時アクセス500ユーザーに対応 |
| セキュリティ | セキュリティ: 個人情報は農業委員会承認後に匿名化スコアリングし、通信はTLS1.2以上で暗号化 |
| データ保全 | データ保全: 農地台帳・契約データは日次バックアップ、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧 |
| 運用 | 運用: 離農予測モデルは四半期ごとに再学習し、的中率75%を下回った場合は自動アラート発報 |
| 監査 | 監査: 契約・交渉ログを農地関連法定保存要件に基づき最低5年間保存し改ざん検知を実施 |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 農業委員会の台帳データをExcelで受け取り、年齢・後継者有無・出荷実績から手作業で離農確率の目安を並べ、担当者に訪問優先リストとして提示して反応を確かめる。 | 交通費と資料作成の人件費だけで、外部発注はしない水準 |
| ②最小システム | 離農確率スコアの自動算出と担い手法人向け農地レコメンドを、既存のノーコードツールとAI利用料で最小限つなぎ、数市町村・数法人でダッシュボードのβ版を試す。 | AI利用料とノーコードツールの利用料が中心で、外注は一部の画面開発のみ |
| ③本開発 | 衛星・ドローン画像解析、対話AIによる交渉支援、進捗ダッシュボードを含む本格システムを構築し、複数自治体・担い手法人での成果報酬型運用に対応できる形に仕上げる。 | 外注開発で数か月分の費用がかかり、データ購入契約や人件費も継続的に発生する水準 |
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。
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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……
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 |
|---|---|---|
| パイロット候補市町村の農業委員会 事務局長 | 農地台帳データの提供可否と離農予備軍情報の実態を確認するため | 県農業会議からの紹介、または市町村HPの農業委員会窓口へ直接連絡 |
| 都道府県農業会議の農地部門担当者 | 県内市町村農業委員会への横展開の紹介窓口として鍵を握るため | 全国農業会議所経由で都道府県農業会議事務局に紹介依頼 |
| JA営農指導部の部長級・営農指導員 | 離農農家との個別接点を持ち現場の信頼関係データを提供できるため | JA全農の地域本部経由、または直接JA本店の営農部へ訪問依頼 |
| 農地中間管理機構(都道府県農地公社)の事業担当者 | 既存の農地バンク制度との連携可否・データ突合の実務を確認するため | 都道府県農林水産部の農地整備課経由で農地公社担当者に接続 |
| 中規模担い手法人(年商5000万円以上)の代表または農場長 | 農地レコメンドと収量診断への実需・支払意思を検証するため | JA・農業会議からの紹介、または農業法人協会の会員リストから訪問 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 農業委員会・JA営農指導員への直接訪問 | 「離農予備軍の訪問優先度を一緒に整理させてほしい」と伝え、既存の台帳データを見せてもらいながら現場の困りごとをヒアリングする。 |
| 都道府県農政部主催の農業経営セミナーへの出展・登壇 | 「中山間地の農地引継ぎをテーマに事例紹介させてほしい」と主催側に依頼し、名刺交換した担当者に個別ヒアリングの約束を取る。 |
| 中山間地域の集落営農組織の会合への同席 | 地元の顔役や普及指導員に紹介を頼み、「現場の声を聞かせてほしいだけ」と伝えて営農会議にオブザーバーとして参加させてもらう。 |
| 農研機構・JA全農の実証事業ネットワーク経由の紹介 | 既存の実証プロジェクト担当者に「similarな課題を抱える担い手法人を紹介してほしい」と依頼し、紹介ベースで初回面談を設定する。 |
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） | 新たに法人を設立して事業を始める代表者 | 設立直後で銀行融資が難しい時期の運転資金を無担保・低利で借りられる。融資合計は500万円の想定で、着金までのつなぎとして自己資金100万円を厚めに残しておく設計にする。 |
| 中小企業庁 IT導入補助金 | SaaSやITツールを導入・自社開発して業務効率化を図る中小企業・小規模事業者 | 離農予測ダッシュボードや対話AIの開発・改修費の一部を補助対象にできる可能性があり、外部発注費の負担を軽くできる。 |
| 中小企業庁 小規模事業者持続化補助金 | 販路開拓・広報を行う小規模事業者 | パイロット導入先の市町村・担い手法人向けの説明会開催費や資料作成費、展示会出展費などの販路開拓経費に使える候補になる。 |
| 農林水産省 スマート農業実証プロジェクト | スマート農業技術の実証に取り組む農業関連事業者・団体 | 衛星画像・ドローン解析による圃場診断の実証費用を対象とできる可能性があり、初期の技術検証コストの分散に使える。 |
| 農林水産省 農業支援サービス事業育成事業 | 農業支援サービス事業体として農地マッチング等を担う事業者 | 農地バンクや農業委員会との連携実証、サービスモデルの普及展開部分が支援対象に含まれる可能性があり、自治体連携の立ち上げ期に活用を検討できる。 |
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DXに取り組む創業仲間がコミュニティに参加しています。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・登録などの動きをもとにした自動集計による相対表示です