Who（誰が）
遊休農地を持つ高齢地権者・自治体農政部門、および用地確保を急ぐ太陽光・風力・バイオマス開発事業者が主な利用者となる。
対象とする社会課題：遊休農地の増加と再生可能エネルギー用地選定の非効率
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。
中山間地域では担い手不足により、放置される農地が年々広がっている。地権者の多くは高齢の農家で、転用や再エネ事業者との交渉ノウハウを持たず、田畑をそのまま眠らせるほかない。一方で発電事業者は用地探索に時間とコストをかけながら、条件に合う土地に出会えずにいる。両者をつなぐ情報基盤がないために、活用できるはずの土地と、その土地を必要とする事業者が、いつまでもすれ違ったままになっている。
※ 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。
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ソイル・エナジーナビは、耕作放棄地を抱える地権者と再エネ用地を探す事業者をAIでつなぐマッチング基盤です。
地権者はスマホで農地の所在地・面積・作付け履歴を入力するだけで、AIが衛星画像や土壌データから太陽光・小型風力・バイオマスの適性をA〜Dスコアで自動判定します。事業者は検索画面で発電種別や必要面積を指定すれば、適性スコアと地権者の意向を組み合わせた候補地ランキングが表示され、現地調査前のスクリーニング工数を大幅に削減できます。マッチング成立後は契約書テンプレートと20年収益シミュレーションを自動生成し、チャットボットが商談日程調整まで支援します。自治体は管轄内の遊休農地マップをダッシュボードで確認し、政策や補助金申請に活用できます。
農林水産省の統計では全国の耕作放棄地は約42万haに達し、特に中山間地域では担い手不足により毎年数千ha規模で新たに遊休化が進んでいる。
地権者の多くは65歳以上の高齢農家で、農地転用や再エネ事業者との交渉ノウハウを持たず、放置するしかない状況にある。一方で太陽光・小型風力・バイオマス事業者は用地探索に平均6〜12ヶ月をかけ、土壌汚染調査や地盤強度、日射量、系統接続可能性などを個別に現地調査するためコストが1件あたり200万円を超えることも多い。地権者と事業者をつなぐ情報基盤が存在せず、行政の遊休農地台帳も紙ベースやExcel管理で更新が滞っているため、マッチングの機会が構造的に失われている。この結果、活用可能な土地が放置され続け、再エネ導入目標（2030年度電源構成36〜38%）の達成にも支障が出ている。
土壌・地盤解析AIは衛星画像（Sentinel-2等）とオープンソイルデータ、地権者提出の写真をCNNで画像解析し、土壌成分・保水性・侵食リスクを推定する。
適性予測AIは日射量・系統接続距離・地盤強度など約20variablesを用いた勾配ブースティング回帰モデルで発電種別ごとの適性スコアを算出し、過去のマッチング成立データで継続的に再学習する。マッチング最適化AIは事業者の希望条件と地権者の意向を線形最適化で組み合わせ、成約可能性の高い候補を優先表示する。自然言語対話AIは地権者向けチャットボットとして農地情報の入力補助や契約手続きの質問対応を行い、専門知識のない高齢地権者でも利用できるようにする。
地権者はスマホアプリまたは自治体窓口で農地情報（所在地・面積・過去の作付け履歴）を入力するだけで、AIが衛星画像・土壌pH・保水性・地盤データ・日射量・系統接続距離などを解析し、太陽光/営農型太陽光/小型風力/バイオマスの適性スコアをA〜Dで自動算出する。
事業者側は用地検索画面で条件（発電種別、必要面積、想定出力）を指定すると、AIが適性スコアと地権者の意向データを組み合わせて上位候補地をランキング表示し、初期スクリーニングの工数を削減する。地権者・事業者間のマッチング成立後は、AIが契約書テンプレートと概算収益シミュレーション（20年間のキャッシュフロー）を自動生成し、両者のオンライン商談をチャットボットが日程調整・質問対応で支援する。自治体はダッシュボードで管轄内の遊休農地マップと適性分布をリアルタイムに確認でき、補助金申請や地域計画への反映に活用できる。
| 事業者の現地調査費用（土壌汚染・地盤強度・日射量個別調査、1件あたり） | 約200万円/件 |
| 用地探索担当者の人件費（6〜12ヶ月の探索期間相当） | 年間約400万〜600万円/担当者 |
| 遊休農地の固定資産税・維持コスト（活用されず放置される場合） | 年間数万円〜十数万円/ha |
| 自治体の紙・Excel台帳管理にかかる職員人件費と照会対応コスト | 年間数十万円相当（兼務職員の作業時間換算） |
| 自治体向けSaaSライセンス（人口規模別） | 月額5万〜30万円 |
| マッチング成約手数料（想定出力1kWあたり） | 500〜1,000円/kW（または年間発電収益の1〜2%） |
| 事業者向け詳細調査レポート（地盤・系統接続容量含む） | 15万〜30万円/件 |
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全国約42万haの耕作放棄地のうち中山間地域では毎年数千ha規模で新たに遊休化が進んでいるが、地権者の多くは65歳以上の高齢農家で農地転用や事業者交渉のノウハウを持たず放置するしかない。
一方で再エネ事業者は用地探索に平均6〜12ヶ月をかけ、土壌汚染調査や地盤強度確認などの個別現地調査で1件200万円超のコストを負担している。行政の遊休農地台帳も紙・Excel管理で更新が滞り、地権者と事業者をつなぐ情報基盤が構造的に欠落しているため、活用可能な土地が放置され続け、2030年度電源構成36〜38%目標の達成にも支障が出ている。
MVPのAI適性予測モデルやマッチングロジックは精度検証と要件変更が前提となるため、PoC〜パイロット運用（0〜12ヶ月）は準委任契約で仕様を都度調整しながら進めるのが適切です。
本格展開以降（12ヶ月目以降）で機能要件が固まったSaaS課金機能や契約書テンプレート生成など定型部分は請負契約に切り替え、費用超過リスクを抑えることを推奨します。発注時はAUC0.85などのAI精度目標を成果物の受入基準にそのまま用いず、精度未達時の追加学習コストや責任分担を契約書に明記することが重要です。また衛星データ利用契約・GISエンジニア確保など外部リソースの調達リードタイムを見込み、PoC開始前に体制確保のマイルストーンを契約に含めるべきです。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 遊休農地を持つ地権者（65歳以上の高齢農家が中心）および再エネ開発事業者（太陽光・風力・バイオマスデベロッパー） |
| セカンダリ | 自治体の農政・エネルギー政策部門の担当者、JA・土地改良区の窓口職員 |
| 管理 | 運営会社側のカスタマーサクセス担当・AIモデル運用エンジニア（データ品質管理・再学習運用） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 農地情報登録機能 | 地権者が所在地・面積・作付け履歴を入力→自治体DBに登録→登録完了通知を返す |
| 土壌・地盤解析AI機能 | 衛星画像と土壌pH等を入力→CNNで解析→保水性・侵食リスクを推定して出力 |
| 適性予測AI機能 | 日射量等20変数を入力→勾配ブースティング回帰→発電種別ごと適性A〜Dを出力 |
| マッチング最適化AI機能 | 事業者条件と地権者意向を入力→線形最適化→成約可能性順の候補リストを出力 |
| 自然言語対話AIチャットボット | 地権者の質問文を入力→自然言語対話AIが回答生成→入力補助・契約説明を出力 |
| 事業者用地検索機能 | 発電種別・面積・出力条件を入力→適性スコアと連携→ランキング結果を表示 |
| 契約書・収益シミュレーション自動生成機能 | 成立マッチング情報を入力→AIが20年キャッシュフロー計算→契約書PDFを出力 |
| オンライン商談支援機能 | 商談希望を入力→チャットボットが日程候補を提示→双方合意日時を確定出力 |
| 自治体ダッシュボード機能 | 管轄地域IDを入力→遊休農地マップと適性分布を集計→リアルタイム表示 |
| 詳細調査レポート販売機能 | 地番と発電種別を入力→地盤・系統接続容量データを集計→PDFレポートを出力 |
| API連携提供機能 | 電力会社等がAPIキーで地番を指定→土壌・適地データを検索→JSON形式で返却 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
landowners | landowner_id, name, phone, address, age, land_id_list, registration_date |
farmland_parcels | parcel_id, landowner_id, address, area_ha, past_crop_history, geom_polygon, soil_ph, status |
suitability_scores | score_id, parcel_id, energy_type, score_grade, model_version, calculated_at |
satellite_soil_data | data_id, parcel_id, capture_date, ndvi_index, moisture_index, erosion_risk |
developers | developer_id, company_name, energy_type, target_capacity_kw, contact_info |
matching_records | matching_id, parcel_id, developer_id, status, matched_at, contract_terms |
contracts_reports | report_id, matching_id, report_type, price, generated_at, file_url |
municipalities_saas | municipality_id, name, population_tier, license_plan, monthly_fee, contract_start |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 農地情報登録画面 |
| 2 | 適性スコア確認画面 |
| 3 | 用地検索・条件指定画面 |
| 4 | 候補地ランキング画面 |
| 5 | マッチング商談チャット画面 |
| 6 | 契約書・収益シミュレーション画面 |
| 7 | 自治体ダッシュボード画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS（衛星データ処理・GISに強いクラウド基盤） |
| 2 | PostGIS（地理空間データの高速検索に対応） |
| 3 | Sentinel Hub API（衛星画像Sentinel-2取得用） |
| 4 | LightGBM（勾配ブースティングで適性スコア回帰） |
| 5 | PyTorch（CNNによる土壌画像解析モデル構築） |
| 6 | Dify/LangChain（地権者向け対話AI構築の効率化） |
| 7 | Metabase（自治体向けダッシュボード可視化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 事業者向け検索・API機能は月間稼働率99.5%以上を目標とする |
| 性能 | 性能: 適性スコア算出は1地番あたり平均5秒以内、同時1,000リクエストに対応する想定 |
| セキュリティ | セキュリティ: 地権者の個人情報・資産情報はAES-256暗号化と匿名化処理を必須とする |
| 精度 | 精度: 適性予測モデルはAUC0.85以上を2年目までに達成し、四半期毎に再学習する |
| 拡張性 | 拡張性: 自治体30団体・農地8,000ha規模まで水平スケール可能なクラウド構成とする |
| 運用 | 運用: 衛星データ更新（月次）と系統接続情報更新（週次）のバッチ処理を自動化する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 衛星画像や公開土壌データ、行政の遊休農地台帳を人手で集め、Excelとヒアリングだけで数か所の農地の適性を仮判定し、地権者・事業者に見せて反応を確認する | 人件費（自分の作業時間）とデータ取得の交通費・通信費のみ |
| ②最小システム | 衛星データと簡易スコアリングロジックを組み込んだ最小限のWeb画面を作り、数自治体・数十件の農地で適性スコア表示とマッチング一覧の動作を試す | 外注または業務委託で数か月分の開発費、クラウド利用料は最小限 |
| ③本開発 | 勾配ブースティング回帰モデルとチャットボット、契約書テンプレート自動生成、自治体向けダッシュボードまで含めた本番システムを構築し、複数自治体・複数事業者での本格運用に備える | 外注または自社エンジニア体制で複数か月〜半年規模の開発費、データ利用料・クラウド費用は継続的に発生 |
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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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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……
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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 |
|---|---|---|
| 中山間地域を抱える市町村の農政課・農業委員会事務局担当者 | 遊休農地台帳の実態とデータ提供可否を把握し、実証自治体を確保するため | 全国農業会議所や県農業会議経由で紹介を依頼、または農政課へ直接アポイント |
| 地域JA（農業協同組合）の営農経済渉外担当者 | 地権者との日常的な接点を持ち、農地情報登録の窓口になり得るため | JA全中の地域推進部門を通じて紹介を受け、単位JAへ訪問 |
| 土地改良区の事務局長・理事 | 農地の水利権・区画情報を管理しており、適地判定の基礎データ提供元となるため | 都道府県土地改良事業団体連合会に問い合わせ、担当地区を紹介してもらう |
| 太陽光・小型風力デベロッパーの用地開発責任者 | 用地探索コストの実態とAIスコアへのニーズを検証するため | 再エネ業界団体（JPEA等）の展示会・セミナーで名刺交換し個別面談を設定 |
| 農地法許可手続きに精通した行政書士（農地転用専門） | 農地法4条・5条許可の実務フローとボトルネックを把握し提携可否を検討するため | 都道府県行政書士会の農地転用部会に相談し紹介を受ける |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 地域のJA（農協）窓口 | 「遊休農地の相談を受けている地権者の方に、無料の適性診断アプリを紹介させてほしい」と担当者に依頼し、窓口にチラシを置いてもらう |
| 土地改良区の総会・説明会 | 「遊休農地台帳のデジタル化と再エネ用地としての活用可能性を、総会の場で数分説明させてほしい」と事前に理事に相談する |
| 自治体農政課・エネルギー政策課への個別訪問 | 「紙やExcelで管理している遊休農地台帳を無料でダッシュボード化できるので、まず試験導入として使ってみてほしい」と提案する |
| 太陽光・小型風力デベロッパーの業界展示会 | 「用地探索にかかる現地調査の手間を減らせる一次スクリーニング用のレポートを、まず一件無料で試してほしい」と名刺交換した相手に伝える |
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 | 創業予定者・創業後まもない法人代表者 | 無担保・無保証人で創業資金を借りられる制度で、この事業の運転資金として想定している融資総額（500万円）の中心的な資金源になる |
| IT導入補助金（独立行政法人中小企業基盤整備機構） | ITツール・SaaSを導入・提供する中小企業 | 衛星データ解析基盤やダッシュボードなどの初期システム構築費の一部を補助対象にできる可能性がある |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金 | 新製品・新サービス開発を行う中小企業 | 適性予測AIのモデル開発など、機械学習システムの試作・実証段階の費用の一部を対象にできる可能性がある |
| NEDO 研究開発型スタートアップ支援事業 | 技術シードのスタートアップ | 土壌・地盤解析AIや衛星画像解析といった研究開発要素の強いテーマで、事業化前の技術実証費用を対象にできる可能性がある |
| 自治体の創業助成事業（例: 東京都中小企業振興公社 創業助成事業） | 都内等で創業する法人・個人事業主 | 自治体連携が事業の核であるため、本社所在地の自治体が実施する創業助成事業を併用し、初期の人件費・賃借料等の一部を補える |
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。
自治体連携やGIS活用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。