Who（誰が）
中山間地域を含む全国のJA選果場・農業法人（年間出荷量500トン以上）の選果責任者・生産者、および卸先となるスーパー・生協の発注担当者が対象となる
対象とする社会課題：卸先ごとに異なる出荷規格対応で疲弊する農産物産地の負担軽減
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。
同じ人参でも、JA向け・スーパー向け・生協向けで求められるサイズも表示も違う。60代の選果担当者が1日数千ケースを目視で仕分け、ラベルを手貼りする現場は限界に近い。規格違反の返品や表示ミスは、産地の実入りを静かに削り続けている。この負担を減らさなければ、次に選果場を継ぐ人はいなくなる。
※ 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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ShipMatch AIは、青果選果場の出荷ラインに設置したカメラとロードセルの画像・重量データをAIが1個あたり0.3秒で解析し、卸先ごとに異なるサイズ・等級基準へ自動で仕分け、産地名や農薬情報などの表示ラベルをその場で印刷・貼付するシステムです。
選果担当者はタブレットのダッシュボードで仕分け状況や出荷先別進捗を確認し、AIが判定に自信が持てなかった例外品だけを手作業で最終確認します。従来1000〜3000ケースを目視で仕分けていた作業が、規格マスタをクラウドに登録するだけで自動化され、産地は表示ミスによる返品や食品表示法違反のリスクを抑えながら、高齢化した選果スタッフの負担を大きく減らせます。
全国の青果選果場では、同じ産品でもJA全農・地域スーパー・生協・道の駅・ネット直販など卸先ごとにサイズ規格、等級基準、パッケージ表示（産地・農薬使用状況・アレルゲン等）が異なり、選果担当者が手作業で仕分けと表示ラベル貼付を行っている。
中山間地域の中小選果場では従業員10〜20名規模が多く、繁忙期は1日1000〜3000ケースを目視選別しており、人手不足と高齢化（従事者平均年齢60代前半）で対応しきれず出荷遅延や規格違反による返品が年間数百万円規模で発生している事例も多い。表示ミスによる食品表示法違反リスクも常につきまとうが、専任の品質管理担当を置く余力がない産地が大半である。JAや卸連合が規格統一を試みても、小売側のPB戦略やブランド差別化ニーズにより規格の多様化は逆に進んでおり、根本解決には至っていない。結果として、規格対応業務が選果場のボトルネックとなり、生産者への還元単価低下や新規就農者の負担増につながっている。
画像解析AI（物体検出・色彩解析モデル）が果実・野菜の形状、傷、色ムラ、サイズを1個あたり0.3秒以内で判定し等級分類を行う。
需要予測AIが過去出荷実績と卸先発注データから翌日の規格別必要数を予測し、選果ライン配分を最適化する。自然言語対話AI（チャットボット）が現場スタッフからの問い合わせに応答し、規格変更や出荷状況を音声・テキストで案内する。表示生成AIが食品表示法・卸先個別フォーマットのルールベース＋生成AIでラベル文言を自動作成し、法令チェックも同時実行する。
選果ラインの末端に設置した高解像度カメラとロードセル（重量計）から取得した画像・重量データをAIがリアルタイム解析し、卸先別の規格マスタ（サイズ・等級・傷許容度・包装形態）と照合して自動仕分けレーンに振り分ける。
同時に、各卸先が指定する表示フォーマット（産地名・栽培期間・農薬情報・内容量・アレルゲン表示等）をシステムが自動生成し、ライン上のラベルプリンターから即時出力・自動貼付機構に連携する。選果場スタッフはタブレット上のダッシュボードで仕分け状況・不良品率・出荷先別進捗を確認し、例外品（AIが自信度低いと判定したもの）のみ人手で最終確認する運用になる。産地側は導入時に卸先ごとの規格書をシステムに登録するだけで、規格改定があってもクラウド経由で即時反映される。生産者・選果場責任者はチャット型AIアシスタントに「A社向けの本日の出荷可能数は？」と話しかけるだけで在庫・進捗を把握できる。
| 規格違反・表示ミスによる返品・廃棄損失 | 年間200万〜400万円の目安 |
| 手作業仕分け・表示貼付にかかるパート人件費（10〜20名×繁忙期3〜4ヶ月分） | 年間600万〜900万円の目安 |
| 品質管理担当の巡回・規格改定対応コスト（県経済連職員の人件費・交通費按分） | 選果場1拠点あたり年間30万〜50万円の目安 |
| 出荷遅延による卸先信用低下・取引縮小の機会損失 | 年間100万〜300万円の目安（試算は選果場規模により変動） |
| 月額SaaS利用料（AI仕分け・表示生成・ダッシュボード） | 月額15万〜50万円 |
| 規格マスタ更新・保守サポート（年間契約） | 年間60万〜120万円 |
| 初期導入費（カメラ・センサー・ラベラー設置、選果ライン1本分） | 800万〜1500万円（初回一括） |
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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中山間地域の選果場ではJA全農・スーパー・生協など卸先ごとに規格や表示フォーマットが異なり、従業員10〜20名規模の現場が目視と手作業でこれを吸収しており、繁忙期は1日3000ケースの選別が常態化している。
従事者平均年齢が60代前半と高齢化が進み、規格違反や表示ミスによる返品が年間数百万円規模で発生する一方、専任の品質管理担当を置く余力がある産地は少ない。JAが規格統一を試みても小売側のPB戦略で規格の多様化はむしろ進んでおり、現場の疲弊を仕組みで解消する必要がある。
実証開発フェーズ（画像解析AIプロトタイプ、規格マスタ登録システム試作）はスコープと成果物を明確にできるため請負契約が向くが、精度95%達成を目指すAIモデルチューニングや現場フィードバックループの構築は仕様が段階的に変わるため準委任契約が適している。
ハードウェア設置・キャリブレーションは工事完了基準を明示しやすく請負向きだが、パイロット導入後の業務フロー確立や規格追加対応は現場との調整が続くため準委任での柔軟な稼働が望ましい。発注時は精度95%や作業時間削減40%といったKPIを検収条件に含めず、あくまで努力目標・モニタリング指標として契約書に明記し、AI判定精度不足時の追加対応工数を別途見積もる条項を入れておくべきである。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 選果場の現場スタッフ（仕分け・ラベル貼付・例外品確認を行う作業者、タブレットダッシュボード利用者） |
| セカンダリ | 産地JA・農業法人の選果場責任者、卸先企業（スーパー・生協の発注担当者） |
| 管理 | ShipMatch AI運営会社の保守運用担当、および産地側の規格マスタ管理者（JA品質管理担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 画像解析AI等級判定機能 | 選果ライン上のカメラ画像→AIが形状・傷・色ムラ・サイズ解析→0.3秒以内で等級を出力 |
| 重量計測連携機能 | ロードセルの重量データ→規格閾値と照合→サイズ等級判定への補正値を出力 |
| 自動仕分けレーン振分機能 | 等級判定結果と卸先規格マスタ→振分先レーンを算出→仕分けアームへ制御信号を出力 |
| 表示ラベル自動生成機能 | 産品情報と卸先別フォーマット→生成AIが表示文言を作成→ラベル印字データを出力 |
| ラベル自動貼付連携機能 | ラベル印字データ→プリンターが出力→貼付機構が対象ケースへ即時貼付 |
| 需要予測AI出荷配分最適化機能 | 過去出荷実績と卸先発注データ→需要予測AIが翌日必要数を算出→ライン配分計画を出力 |
| 規格マスタ管理機能 | 卸先規格書を入力→クラウドに登録・改定反映→各拠点システムへ即時同期 |
| 例外品確認ダッシュボード機能 | AIが自信度低と判定した品→タブレットに表示→スタッフが目視確認し等級を確定 |
| チャット型AIアシスタント応答機能 | 現場スタッフの音声・テキスト質問→AIが在庫進捗DBを検索→回答を即時返答 |
| 卸先向けデータ連携API機能 | 卸先の発注データ→API経由でシステム連携→在庫・出荷進捗を卸先へ返却 |
| 表示法令チェック機能 | 生成したラベル文言→食品表示法ルールベースで照合→違反箇所を検出しアラート出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
sites | id, name, address, ja_code, capacity_tons, contact_person, contract_type |
selection_lines | id, site_id, line_name, camera_id, load_cell_id, install_date, status |
clients | id, name, type, api_enabled, contact_email |
spec_masters | id, client_id, item_code, size_class, grade_class, defect_tolerance, package_type, updated_at |
inspection_results | id, line_id, item_id, image_url, weight_g, size_mm, grade, confidence_score, judged_at |
label_outputs | id, inspection_id, client_id, label_text, law_check_status, printed_at |
exception_reviews | id, inspection_id, reviewer_id, reason, final_grade, reviewed_at |
billing_records | id, site_id, contract_id, month, saas_fee, maintenance_fee, api_fee, status |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 仕分け状況ダッシュボード |
| 2 | 出荷先別進捗一覧 |
| 3 | 例外品確認画面 |
| 4 | 規格マスタ登録・編集 |
| 5 | ラベル生成・法令チェック |
| 6 | チャットAI問い合わせ |
| 7 | 課金・契約管理 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS IoT Greengrass（エッジ機器のリアルタイム制御に適する） |
| 2 | PyTorch（画像解析モデルの学習・チューニングが柔軟） |
| 3 | NVIDIA Jetson（ライン設置型の低遅延推論に必要） |
| 4 | Amazon Aurora + S3（規格マスタと画像データの一元管理） |
| 5 | OpenAI API（表示文言生成とチャット対話の実装に活用） |
| 6 | Grafana（現場向け仕分け状況の可視化に実績あり） |
| 7 | LINE WORKS（現場スタッフへの通知・問い合わせ連携） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| システム稼働率は選果ライン稼働時間中99.5%以上を維持し、月間停止許容時間は3.6時間以内とする | システム稼働率は選果ライン稼働時間中99.5%以上を維持し、月間停止許容時間は3.6時間以内とする |
| 画像解析AIの判定応答時間は1個あたり0.3秒以内、繁忙期1日1000〜3000ケースの処理量に対応する | 画像解析AIの判定応答時間は1個あたり0.3秒以内、繁忙期1日1000〜3000ケースの処理量に対応する |
| 規格マスタ・出荷データ・卸先連携APIの通信はTLS1.2以上で暗号化し、アクセス権限をロール別に設定する | 規格マスタ・出荷データ・卸先連携APIの通信はTLS1.2以上で暗号化し、アクセス権限をロール別に設定する |
| システム障害発生時は保守サポートが4時間以内に一次対応し、24時間365日の監視体制を敷く | システム障害発生時は保守サポートが4時間以内に一次対応し、24時間365日の監視体制を敷く |
| 規格マスタ・出荷履歴データは日次バックアップし、復旧目標時間（RTO）を4時間以内とする | 規格マスタ・出荷履歴データは日次バックアップし、復旧目標時間（RTO）を4時間以内とする |
| 新規拠点導入時のカメラ・センサー・ラベラー設置とキャリブレーションは1拠点あたり2週間以内で完了させる | 新規拠点導入時のカメラ・センサー・ラベラー設置とキャリブレーションは1拠点あたり2週間以内で完了させる |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 1拠点の選果場に同行し、規格書をスプレッドシートに整理、人がAI判定役を模擬して仕分け・表示ラベル貼付のフローを実際に手作業で再現し、ボトルネックを確認する | 交通費と現場滞在費のみ |
| ②最小システム | カメラ1台と汎用の画像解析AIサービスを組み合わせ、単一品目・単一卸先向けの等級判定だけを試作し、判定結果を人が確認して精度を検証する。表示ラベルは手動出力のまま | AI利用料とカメラ・ロードセルの試作部材費、外注での数週間分の開発 |
| ③本開発 | 複数卸先の規格マスタ登録機能、法令チェック付きの表示自動生成、自動貼付機構との連携、タブレットダッシュボードまでを一体化して開発し、パイロット拠点で運用に乗せる | 外注や採用を含めた本格開発で数か月〜半年分の開発費 |
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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 中山間地域のJA選果場・選果責任者（従業員10〜20名規模の施設） | 現場の仕分け・表示業務の実態とAI導入の受容性を検証するため | 県JA中央会の営農部を通じて紹介依頼、または既存の農業機械商社経由で接点を作る |
| 県経済連または全農県本部の営農支援・園芸振興部門担当者 | 提携販売チャネルの構築とパイロット選果場の紹介を得るため | 全農本所または県本部の代表窓口に事業説明資料を送付しアポイントを取る |
| クボタ商事またはヤンマーアグリ販売網の農業DX担当営業 | 既存の選果場向け機械納入ルートに乗せて紹介営業を行うため | 商社の農業ソリューション事業部に直接コンタクトし協業提案を持ち込む |
| 食品表示法に精通する行政書士または食品表示コンサルタント | 表示生成AIの法令適合性を事前にレビューしてもらうため | 日本食品衛生協会や食品表示検定協会経由で紹介を受ける |
| 年間出荷量500トン以上の農業法人代表または生産組合長 | 初期パイロット導入の意思決定者として実証フィールドを確保するため | 地方農政局や農業経営者ネットワークのセミナーで直接名刺交換する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| JA全農・県経済連への直接アプローチ | 「選果場の規格対応と表示作業の負担を減らす仕組みを試作しています、貴経済連管内の選果場を紹介いただけないか」と担当部署に相談する |
| 農業機械商社（クボタ商事・ヤンマーアグリ販売網）経由の紹介 | 既存の選果機販売の代理店に「後付けできる仕分け・表示支援システムを一緒に提案できないか」と持ち込み、商談機会を借りる |
| 農業DX関連の展示会・自治体商談会 | 産地の選果場担当者が集まる展示会に小さく出展し、「今の仕分け・表示作業で困っていることを聞かせてほしい」と声をかける |
| 既存選果場ネットワークからの紹介（知人・元同僚経由） | 農業関係の知人に「規格対応で困っている選果場責任者を知らないか、一度話を聞かせてほしい」と頼み、紹介をつないでもらう |
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」 | 新たに事業を始める、または事業開始後おおむね7年以内の事業者 | 選果場向けハードウェア試作費やAIモデル開発の立ち上げ資金として活用でき、融資額は 700万円 を想定して申請計画を組める |
| 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） | 革新的な設備投資・システム開発を行う中小企業・小規模事業者 | 画像解析AIの試作機開発やカメラ・センサー・ラベラーの試作費用の一部を補助対象にできる可能性がある |
| 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 | 選果場の顧客がダッシュボードやクラウドAI利用料を導入する際、顧客側の負担軽減策として提案でき、営業トークの材料になる |
| 強い農業づくり総合支援交付金（農林水産省） | JA・農業法人・産地の選果施設を運営する団体等 | 選果ラインの機械化・自動化設備投資を対象とする交付金で、顧客である選果場側の導入費用負担を軽減する提案材料になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（販路開拓・生産性向上に取り組む事業者） | 創業初期の営業資料作成や展示会出展など、JA・商社への紹介営業にかかる販路開拓費用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。
農業・食料領域に取り組む仲間がコミュニティにいます。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