Who（誰が）
従業員1〜20名の個人商店・惣菜店・ベーカリー・地域スーパーの店主と、自治体・商工会議所・食品卸売業者
対象とする社会課題：小規模事業者が需要予測を活用できず食品ロスが発生し続けている
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。
街の惣菜店やパン屋は、毎晩売れ残りを廃棄しながらも「データ分析なんて自分には無理」と諦めている。大手のような高額な予測システムは手が届かず、天候やイベントの読み違いがそのまま廃棄という形で積み重なっていく。スマホひとつで明日の仕込み量が分かれば、廃棄も、店主の罪悪感も、少しずつ減らせるはずだと考えている。
※ 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。
各ボタンを押すとAIチャットが起動し、AIロスゼロ予報の事業内容を読み込んだ状態で資料の素案を作成します。惣菜店主への提案トークから自治体連携の説明資料まで、この場でたたき台が手に入ります。
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個人経営の惣菜店やパン屋の店主が、毎日の売上を手入力するかレシートをスマホで撮影するだけで、翌日以降3日分の商品別販売数予測をアプリの通知で受け取れるサービスです。
天候や地域イベント、曜日の傾向をAIが自動で組み合わせて分析するため、店主自身がデータ分析をする必要はありません。『明日は雨予報なので唐揚げは通常の8割程度の仕込みを推奨します』のように、チャットボットが専門用語なしで発注量を提案し、店主はワンタップで承認・修正するだけで発注業務が完了します。修正内容は学習データとして蓄積され、店舗ごとの癖に予測が最適化されていきます。POSレジがなくても紙の売上メモとスマホだけで導入初日から使い始められ、経験と勘に頼っていた発注を減らし、廃棄ロスと売上損失を減らすことを目指します。
日本の食品ロスは年間約472万トン（農水省2022年推計）に上り、うち事業系は約236万トンを占めるが、その多くは個人商店・小規模スーパー・地域ベーカリー・惣菜店など従業員10名未満の事業者から発生している。
大手チェーンはPOSデータと専任アナリストによる高度な需要予測システムを導入済みだが、初期費用数百万円・月額数十万円という価格帯は個人経営のパン屋や惣菜店には手が届かない。結果として「経験と勘」による発注が続き、天候急変や地域イベントの影響を読み違えて廃棄ロスが売上の5〜15%に達するケースも珍しくない。当事者は例えば従業員3名・日商8万円程度の街の惣菜店主で、毎晩売れ残りを廃棄しながらも「データ分析なんて自分には無理」と諦めている。既存の需要予測SaaSはPOS連携やITリテラシーを前提とし、紙台帳や口頭発注が中心の零細事業者を想定していないため、ニーズと供給の間に大きな空白がある。
需要予測AIが過去販売実績・気象データ・地域イベント情報・曜日季節性を統合した時系列予測モデル（勾配ブースティング＋LSTMのアンサンブル）で商品別日次需要を算出する。
画像解析AI（OCR）が手書き伝票やレシート画像を読み取り構造化データ化することで、POS未導入店舗でもデータ入力の手間を最小化する。自然言語対話AIが予測結果を非専門家にも分かる言葉に変換し、発注量提案とその理由をチャット形式で説明・質疑応答する。さらに店主の承認・修正行動を強化学習的にモデルへ反映し、店舗固有の特性（常連客の傾向・地域行事など）に予測を最適化し続ける。
店主はスマホアプリで毎日の「販売実績」を手入力またはレシートのAI-OCR撮影で登録するだけで、翌日以降3日分の商品別販売数予測を通知で受け取る。
予測には天候API・近隣イベント情報・曜日周期・過去の売上パターンをAIが自動で組み合わせ、店主が個別にデータ分析をする必要はない。アプリ内のチャットボット（対話型AI）が「明日は雨予報なので唐揚げは通常の8割程度の仕込みを推奨します」のように、専門知識がなくても理解できる自然文で発注提案を届ける。店主はワンタップで提案を承認・修正でき、修正内容は次回予測の学習データとしてAIにフィードバックされ精度が継続的に向上する。導入初日から予測が使え、POSレジがなくても紙の売上メモをスマホカメラで撮るだけで運用開始できる体験を提供する。
| 唐揚げ・惣菜の廃棄ロス（日商8万円・廃棄率10%想定の惣菜店） | 月額約24万円 |
| ベーカリーの月末廃棄ロス（月商150万円・廃棄率12%想定） | 月額約18万円 |
| 手書き台帳の入力・集計にかかる人件費（1日15分×時給1,200円想定） | 月額約9,000円 |
| 経験と勘による過剰仕込みで生じる食材原価の無駄（廃棄分の原価目安） | 月額約8万円〜12万円 |
| 基本サブスクリプション（1店舗・登録商品50品目まで） | 月額3,980円 |
| マルチ店舗プラン（3〜10店舗の地域チェーン向け） | 月額9,800円〜19,800円 |
| 成果報酬オプション（廃棄削減額の10%、月額上限5,000円） | 月額最大5,000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……
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。
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従業員3名・日商8万円程度の惣菜店主のような零細事業者は、天候急変や地域イベントの影響を読み違えて廃棄ロスが売上の5〜15%に達しても、経験と勘による発注を続けるしかない状況にある。
大手チェーン向けの需要予測SaaSは初期費用数百万円・月額数十万円と高額で、かつPOS連携やITリテラシーを前提としているため、紙台帳や口頭発注が中心の個人商店には導入できない。このニーズと供給の空白を埋めるには、POSがなくてもスマホ撮影とAIの自動処理だけで完結する、専門知識不要の需要予測ツールが必要になる。
検証フェーズ（0〜6ヶ月のパイロット、20店舗規模）は予測モデルの精度検証やUI/UXが手探りで要件変更が頻発するため準委任契約が向く。
初期展開フェーズ以降、基本プランの機能仕様が固まった段階（300店舗展開時点）からは、課金導線やCS体制構築など範囲が明確な部分を請負契約に切り替えることを検討する。発注時はMAPE30%達成やOCR読み取り精度など検証フェーズのゴール指標を契約書に明記し、成果物ではなく検証プロセスの完遂を評価基準とすることを発注側・受注側で事前合意しておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 従業員1〜20名規模の惣菜店・ベーカリー・個人商店・地域スーパーの店主およびスタッフ |
| セカンダリ | 商工会議所・自治体のSDGs担当職員、食品卸売業者の営業担当者（紹介・連携チャネルとして利用） |
| 管理 | 運営会社のカスタマーサクセス担当・渉外担当（自治体・商工会議所対応）、機械学習エンジニア（モデル運用監視） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| レシートOCR入力機能 | レシート・手書き伝票の撮影画像→AI-OCRで文字認識・構造化→商品別販売実績データとして登録 |
| 手動販売実績入力機能 | 店主が入力する商品名・数量・売価→バリデーション処理→日次販売実績DBへ保存 |
| 需要予測エンジン | 過去販売実績・天候・イベント情報→勾配ブースティング+LSTMアンサンブルで演算→3日分の商品別販売数予測を出力 |
| 対話型発注提案機能 | 予測結果と店舗データ→自然言語生成AIが理由付きの発注量を文章化→チャット形式で店主に提案表示 |
| 発注提案チャット質疑応答機能 | 店主からの質問文→対話AIが予測根拠データを参照し回答生成→チャット画面に返答表示 |
| ワンタップ承認・修正機能 | 店主の承認/修正操作→修正差分を記録→確定発注数量として台帳に反映 |
| 予測モデル継続学習機能 | 店主の修正履歴データ→強化学習的に個店特性を再学習→翌回以降の予測モデルへ反映 |
| 天候・イベント外部API連携機能 | 気象庁API・地域イベントAPIから取得したデータ→予測用特徴量に変換→需要予測エンジンへ供給 |
| プッシュ通知配信機能 | 生成された予測・提案データ→通知トリガー処理→スマホアプリへ翌日分予測をプッシュ配信 |
| 店舗横断ダッシュボード機能 | 複数店舗の販売・予測・廃棄データ→店舗別集計処理→本部担当者向け一覧グラフ画面を表示 |
| 廃棄削減レポート出力機能 | 廃棄実績・削減額データ→月次集計とSDGs指標変換処理→自治体提出用PDF・成果報酬請求額を出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
stores | store_id, store_name, owner_name, address, phone, plan_type, contract_status, created_at |
products | product_id, store_id, product_name, category, unit_price, is_active |
sales_records | record_id, store_id, product_id, sales_date, quantity_sold, quantity_discarded, input_method |
forecasts | forecast_id, store_id, product_id, target_date, predicted_quantity, mape_score, model_version |
weather_data | weather_id, area_code, forecast_date, temperature, precipitation, weather_condition |
local_events | event_id, area_code, event_date, event_name, expected_impact_level |
order_suggestions | suggestion_id, store_id, product_id, suggested_quantity, approved_quantity, approval_status, feedback_comment |
municipality_contracts | contract_id, municipality_name, contract_amount, store_count, start_date, end_date |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 販売実績入力画面 |
| 2 | レシートOCR撮影画面 |
| 3 | 需要予測結果一覧画面 |
| 4 | 発注提案チャット画面 |
| 5 | 廃棄削減レポート画面 |
| 6 | 店舗設定・商品登録画面 |
| 7 | 自治体向け管理ダッシュボード |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/FastAPI（機械学習モデルのAPI提供に適する） |
| 2 | LightGBM（勾配ブースティングで高速な数値予測が可能） |
| 3 | PyTorch（LSTM時系列モデルの実装に必要） |
| 4 | Google Cloud Vision API（手書き伝票OCRの精度が高い） |
| 5 | Dialogflow（自然言語対話AIの構築を効率化） |
| 6 | AWS（RDS/S3/SageMaker一式で運用コストを抑制） |
| 7 | React Native（iOS/Android同時開発で工数削減） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 月間稼働率99.5%以上（許容ダウンタイム月間約3.6時間以内）を目標とする |
| OCR処理性能 | OCR処理性能: レシート1枚あたりの認識・構造化処理を3秒以内、文字認識精度95%以上を目安とする |
| 予測API応答性能 | 予測API応答性能: 予測結果返却を2秒以内、ピーク時同時アクセス1,000店舗規模まで処理できる構成とする |
| データセキュリティ | データセキュリティ: 通信はTLS1.3で暗号化、保存データはAES256で暗号化し個人情報保護法に準拠する |
| バックアップ運用 | バックアップ運用: 日次自動バックアップを実施し、RPO24時間・RTO4時間以内の復旧を目標とする |
| ログ・監査対応 | ログ・監査対応: 操作ログ・修正履歴を最低1年間保持し、自治体連携時の監査要求に対応できる体制とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 店主に密着し、紙の売上メモや会話から実績を手作業で集め、天気予報を見ながら人力で発注量を提案し承認してもらう。予測の当たり外れを記録して精度の目安をつかむ。 | AI利用料と交通費程度の水準感 |
| ②最小システム | 既存のノーコードツールと簡易チャットAPIを組み合わせ、実績入力から簡易予測・通知までを最小限自動化したアプリを作り、実店舗で使い続けられるか確かめる。 | 外注を使う場合は数か月分の開発費の水準感 |
| ③本開発 | OCRと時系列予測モデルを組み込んだ本格アプリを開発し、複数店舗の横断分析や自治体・卸との連携にも対応できる基盤に仕上げる。 | 外注で数か月から半年分の開発費の水準感 |
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……
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……
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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 |
|---|---|---|
| 商工会議所の経営指導員（中小企業相談窓口担当） | 零細店舗の経営課題を把握し、パイロット候補店を紹介してもらえる立場のため | 地元商工会議所の「経営相談」窓口に電話し、食品ロス対策の相談として訪問予約する |
| 自治体の産業振興課・環境政策課の担当職員 | 食品ロス削減はSDGs施策と直結し、補助金・実証事業の予算枠を持つため | 自治体HPの環境政策課代表電話に連絡し、食品ロス実証事業の提案として面談を依頼する |
| 従業員3〜5名規模の惣菜店・パン屋の店主 | 実際の廃棄状況・発注業務フローを把握しパイロット導入の一次候補にするため | 地元商店街を訪問し、廃棄削減の課題ヒアリングとして直接声をかける |
| 食品卸売企業（国分グループ等）の地域営業担当 | 小規模小売店への配送・発注データを持ち、共同販促の窓口になり得るため | 卸企業の代理店営業窓口に問い合わせ、DX共同提案として商談を申し込む |
| 地域金融機関の法人営業・地域振興担当者 | 取引先の零細小売店を多数抱え、導入紹介や自治体連携の橋渡し役になるため | 地方銀行・信用金庫の中小企業支援部に連絡し、地域DX案件として面談を設定する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 商工会議所・商工会の経営指導員経由の紹介 | 「食品ロスに悩む会員店舗を無料でパイロット導入させてほしい」と経営指導員に伝え、勉強会や会報での紹介を依頼する |
| 地域の惣菜店・ベーカリーへの直接訪問 | 廃棄が出ている時間帯（閉店前）に訪問し「毎晩の廃棄をスマホで記録するだけで発注提案が届く仕組みを試験導入させてほしい」と直接お願いする |
| 地域Facebookグループ・Instagramでの発信 | 「街のパン屋・惣菜店の廃棄ゼロを目指す実証実験に協力してくれる店主を募集」と投稿し、無料モニターとして声をかける |
| 食品卸売業者の営業担当からの紹介 | 卸の担当者に「発注データ連携で仕入れ精度が上がる仕組み」と説明し、取引先の小規模店舗への同行紹介を依頼する |
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） | 新たに事業を始める個人・法人（無担保・無保証人の枠あり） | 設立初期の運転資金と設備資金をまかなう主な資金源になり、この事業では融資合計は 500万円 を想定している |
| 小規模事業者持続化補助金 | 従業員数が少ない小規模事業者（商工会議所・商工会の会員が対象になることが多い） | SNSでの直接マーケティングや地域メディア出稿、チラシ・展示会出展など販路開拓の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ツールを導入して業務効率化・売上向上を図る中小企業・小規模事業者 | 自社のSaaSを導入する惣菜店・ベーカリー側がツール導入費の補助を受けられれば、初期導入ハードルを下げる訴求材料になる |
| 東京都中小企業振興公社 創業助成事業 | 都内で創業予定または創業から一定期間内の中小企業・個人事業主 | 本社を都内に置く場合、賃借料や広告費など創業初期の運営費の一部助成を受けられる可能性があり、自己資金 100万円 を補う手段になる |
| 農林水産省 食品ロス削減推進事業費補助金 | 食品ロス削減に取り組む事業者・自治体・関連団体 | 廃棄削減効果を可視化するレポート機能と直結する制度であり、自治体連携パッケージの提案時に導入店舗側の補助金活用を案内できる |
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・食料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。
※ バッジは閲覧・お気に入りなどの集計にもとづく相対表示です。