Who（誰が）
JA・自治体農政課職員、種苗会社の産地契約部門、および地域ブランド作物の生産者が主な利用者となる。
対象とする社会課題：種苗・品種情報の管理不足による産地の生産性低下と知財流出リスク
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。
品種台帳がExcelや紙のまま担当者の頭の中にしまわれ、退職とともに栽培の知恵が失われていく。無断増殖や名称の誤認による知財トラブルも後を絶たない。基幹的農業従事者の高齢化が進むいま、産地に眠る品種情報を仕組みとして残し、次の世代に渡していくことが急務だと考えている。
※ 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。
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JAや市町村農政課の担当者が、生産者から届く出荷記録や栽培日誌の写真、スマホ入力データをアプリに取り込むと、AIが品種名・系統・栽培地区・収穫時期を自動で分類し台帳化します。
農林水産省の登録品種データベースと自動照合し、無断増殖や名称誤記の疑いがあれば事前にアラートが出ます。担当者は『A地区のB品種の今年の収量傾向は？』とチャットボットに聞くだけで、過去データに基づく予測グラフと栽培アドバイスを受け取れます。生産者は圃場写真を撮ってアップロードするだけで品種特定の補助を受けられ、紙の帳簿とExcelに依存していた品種管理業務を、現場負担を増やさずデジタル化します。
日本の登録品種は年間800件超が新規登録されるが、産地単位での品種台帳管理は多くがExcelや紙帳簿に依存し、農協職員1人あたり平均300戸以上の生産者情報を手作業で管理している実態がある。
品種の栽培履歴・特性データが個人の頭の中に留まり、担当者退職とともに失われる「暗黙知の断絶」が全国的に発生している。また、無断増殖や品種登録名義の誤認による知財トラブルが年間数十件報告され、産地ブランド価値の希薄化を招いている。生産者の高齢化（基幹的農業従事者の平均年齢68.4歳）により、次世代への品種情報継承が急務だが、専門人材やITリソースが不足する中小産地では対応が進んでいない。特に地域特産品種（地域ブランド野菜・果樹）を持つJAや自治体では、品種台帳のデジタル化と管理体制構築が後回しにされ続けている。
画像解析AIが生産者の圃場写真・出荷ラベル画像から品種特徴を抽出し台帳データと自動マッチングする。
自然言語対話AIが産地担当者からの問い合わせに応答し、栽培履歴データベースを検索・要約して回答する。予測AIが過去5年分の収量・気象データを学習し、来期の品種別収量予測と最適な品種構成を提案する最適化エンジンを稼働させる。異常検知AIが登録品種データベースとの類似度スコアを算出し、無断増殖や誤登録の可能性がある事例を自動フラグ付けする。
産地のJA・自治体農政課職員が生産者から届く出荷記録・栽培日誌の写真やスマホ入力データをアプリで取り込むと、AIが品種名・系統・栽培地区・収穫時期を自動で分類・台帳化する。
品種登録データベース（農林水産省品種登録情報）と自動照合し、登録品種との一致・類似度をAIが判定して無断増殖や名称誤記のリスクを事前検知する。産地担当者はチャットボット型AIに「今年のA地区のB品種の収量傾向は？」と自然言語で問いかけると、過去データを基にした予測グラフと栽培アドバイスが即時に返る仕組みになっている。年1回の品種更新期には、AIが気候データと連動して来期の推奨品種構成を最適化提案し、産地全体の会議資料をワンクリックで自動生成する。生産者向けには圃場写真をアップロードするだけで品種特定を補助する画像解析機能を提供し、現場負担を最小化する。
| 品種台帳の手作業管理にかかる人件費（担当者1人あたり年間約200時間相当） | 年額約60万円相当の労務負担 |
| 無断増殖・知財トラブル対応の弁護士相談・調査費用 | 年額約30万〜100万円（トラブル発生時） |
| 担当者退職による暗黙知損失に伴う後任研修・引き継ぎ再構築コスト | 年額約40万円相当 |
| 品種構成会議資料の手作業作成にかかる残業対応 | 年額約20万円相当 |
| SaaS月額利用料（管理生産者300戸規模プラン） | 月額15万円（年額180万円） |
| 品種照合・知財診断オプション | 年額12万円 |
| AI栽培予測レポート（品種更新期1回発行） | 1回5万円 |
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農協職員1人あたり平均300戸以上の生産者情報をExcelや紙帳簿で手作業管理している実態があり、担当者の退職とともに品種の栽培履歴や特性データという暗黙知が失われる問題が全国で起きている。
年間800件超の新規品種登録が続く中、無断増殖や登録名義の誤認による知財トラブルが年間数十件報告され、産地ブランド価値を毀損している。基幹的農業従事者の平均年齢が68.4歳に達し、次世代への品種情報継承が急務だが、専門人材やITリソースが不足する中小産地では対応が後回しにされ続けている。
PoC・実証導入フェーズ（0-6ヶ月）は仕様の確定度が低く、産地ごとにデータ形式や運用フローが異なるため、準委任契約で仕様を固めながら進めるのが適している。
初期展開フェーズ以降、機能要件が固まった台帳AI化・照合機能などは請負契約に切り替え、成果物と検収基準を明確にすることを推奨する。発注時は品種登録データベースとの連携許諾の取得状況を契約条件に明記し、農水省側の協議が遅延した場合の納期・費用調整条項を必ず入れておくこと。AI精度目標（1年目85%、2年目92%）は努力目標として契約書に記載し、未達時の責任範囲を事前に取り決めておく必要がある。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | JA・市町村農政課の産地担当者（品種台帳の入力・確認・照合結果の対応を行う） |
| セカンダリ | 生産者（圃場写真のアップロード、栽培日誌データの入力を行う） |
| 管理 | タネナビ運営側のカスタマーサクセス担当・システム管理者（産地アカウントの発行、AI精度モニタリング、品種登録DB連携の保守を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 品種台帳自動作成機能 | 栽培日誌・出荷記録の写真やスマホ入力→AIが分類→品種別台帳データを自動生成する |
| 圃場写真品種特定補助機能 | 生産者が撮影した圃場写真→画像解析AIが特徴抽出→品種候補と一致率を表示する |
| 登録品種データベース照合機能 | 台帳データ→農水省品種登録DBと突合・類似度算出→一致/類似スコアを出力する |
| 無断増殖・誤登録リスク検知機能 | 類似度スコア→異常検知AIが閾値判定→リスク事例を自動フラグ付けし担当者へ通知する |
| 自然言語問い合わせチャットボット | 担当者の自然文質問→対話AIが栽培履歴DBを検索・要約→予測グラフ付き回答を返す |
| 収量予測・品種構成最適化機能 | 過去5年収量・気象データ→予測AIが学習・最適化→来期推奨品種構成を提案する |
| 会議資料自動生成機能 | 推奨品種構成・予測データ→テンプレート組込処理→産地会議用資料ファイルを自動出力する |
| AI栽培予測レポート発行機能 | 収量予測結果→レポート整形・課金処理→有料PDFレポートを産地担当者へ配信する |
| 種苗会社向けデータ連携API | 匿名化済み栽培傾向データ→API変換処理→種苗会社システムへ月額連携配信する |
| 産地間ベンチマーク機能 | 複数産地の蓄積データ→統計比較処理→ベンチマークダッシュボードを画面表示する |
| ユーザー権限・アカウント管理機能 | 管理者のロール設定操作→権限テーブル更新→担当者ごとのアクセス制御を適用する |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
producers | producer_id, name, address, phone, ja_branch_id, farm_area, contact_email |
varieties | variety_id, variety_name, species, registration_no, registration_status, characteristics, registered_owner |
cultivation_records | record_id, producer_id, variety_id, field_id, plant_date, harvest_date, yield_kg, district |
field_photos | photo_id, record_id, image_url, capture_date, ai_variety_guess, confidence_score |
variety_registration_master | reg_id, variety_name, applicant, registration_date, protection_expire_date, similarity_vector |
risk_flags | flag_id, record_id, matched_reg_id, similarity_score, status, reported_at, reviewer_id |
yield_forecasts | forecast_id, district, variety_id, season, predicted_yield, weather_data_ref, created_at |
ja_organizations | org_id, org_name, plan_type, monthly_fee, contract_start, user_count |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 品種台帳一覧 |
| 2 | 圃場写真アップロード |
| 3 | 品種照合結果確認 |
| 4 | AI問い合わせチャット |
| 5 | 収量予測レポート |
| 6 | 知財リスクフラグ管理 |
| 7 | 契約・利用状況管理 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | AWS SageMaker（画像解析AI構築の実装コスト低減） |
| 2 | PostgreSQL（栽培履歴等の構造化データ管理に適する） |
| 3 | PyTorch（予測・異常検知モデル開発の標準ツール） |
| 4 | OpenAI API（自然言語問い合わせ応答を短期実装） |
| 5 | React Native（生産者向けスマホアプリの多OS対応） |
| 6 | Elasticsearch（品種類似度検索・全文検索の高速化） |
| 7 | AWS S3（圃場画像等の大容量データ保存に対応） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: システム稼働率99.5%以上、月間許容ダウンタイム約3.6時間以内とする |
| 性能 | 性能: チャットボット応答は95パーセンタイルで3秒以内、台帳AI分類処理は画像1枚あたり平均5秒以内とする |
| セキュリティ | セキュリティ: 生産者・産地データはAES-256で暗号化保存し、通信は全経路TLS1.3以上を必須とする |
| 運用 | 運用: データバックアップは日次実施、RPO24時間・RTO4時間以内で復旧できる体制とする |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 3年目時点で導入200団体・生産者データ約18万戸分（1団体平均900戸換算）の処理量に耐える構成とする |
| 精度維持 | 精度維持: 品種照合AI精度を月次モニタリングし、92%を下回った場合は追加学習データで再学習を実施する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | JA職員から既存のExcel台帳・栽培日誌の提供を受け、人手で品種照合と類似度チェックを行い、需要の強さと照合の難しさの当たりをつける | ヒアリング用の交通費と資料作成の実費だけ |
| ②最小システム | 圃場写真をアップロードすると品種候補を提示するだけの簡易アプリをノーコードまたは外注で作り、実際の写真で判定の当たり外れを検証する | 外注で数か月分の開発費が目安 |
| ③本開発 | 品種登録データベース連携・チャット型AI応答・収量予測エンジンを本格実装し、複数産地での同時運用に耐える基盤を構築する | データサイエンティスト人件費とインフラ費用が中心 |
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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……
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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 |
|---|---|---|
| 地域ブランド野菜・柑橘産地を持つ単位JAの営農指導部長 | 品種台帳管理の実態とPoC受け入れ可否を最初に把握できるため | 県農業会議や既存の農業DX展示会経由でJA営農部に紹介依頼する |
| 農林水産省 知的財産課 品種保護対策室の担当官 | 品種登録データベースの外部API連携許諾条件を早期に確認するため | 農水省ホームページの相談窓口から事前協議を申し込む |
| 県農業会議または県JA中央会のIT・営農支援担当者 | 複数JAへの導入紹介チャネルとなり県域展開の起点になるため | 全国農業会議所経由で地方農業会議への訪問アポを取る |
| 大手種苗会社の産地契約部門・生産管理担当者 | API連携先候補として品種特性データの相互提供余地を探るため | 種苗会社の農業DX担当窓口や展示会ブースで名刺交換し面談設定する |
| 地域特産品種を持つ市町村農政課の担当係長 | 自治体主導の産地ブランド保護施策とデータ連携ニーズを確認するため | 自治体の農政課代表電話で農業DX担当者への取次を依頼する |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| JA県連・県農業会議のつながり | 「品種台帳のデジタル化と知財リスク検知をセットで無料モニターしませんか」と営農指導部門に持ちかけ、モデル産地候補の紹介を依頼する |
| 地域ブランド産地への直接訪問 | いちご・柑橘等の特産産地のJA部会長や農政課担当者に「台帳更新の作業を肩代わりする」と説明し、無料モニターとして参加を依頼する |
| 種苗法・知財関連セミナーでの登壇 | 行政書士会や農業法人向け勉強会に登壇し「無断増殖リスクの早期検知」を切り口に名刺交換し、個別相談の場を設けてもらう |
| 農業DX展示会・自治体相談会への出展 | 農業技術展や自治体主催の農業DX相談会にブースを出し、台帳管理の悩みをその場で聞き取りモニター参加を依頼する |
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 | 法人設立前後の創業者、代表1名で事業を始める方 | 品種台帳AI化基盤の構築や画像データセット整備など初期投資に充てる運転資金として、1,000万円規模の融資枠が候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数が一定以下の法人・個人事業主） | JA県連や自治体農政課への提案資料作成、展示会出展など販路開拓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 | 中小企業・小規模事業者（ITツールを導入する側の顧客JA・自治体が対象になる場合もある） | SaaS型の品種台帳管理システム導入費用が補助対象となりうるため、導入先JA・自治体への提案材料になる |
| 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 | 画像解析AIや予測AIなど独自システムの開発投資が対象経費に含まれうる |
| スマート農業技術活用促進法に基づく実装事業（農林水産省） | スマート農業技術の実証・実装を行う事業者・産地 | モデル産地での品種台帳AI化と照合機能のPoC実証が、実装促進のための支援メニューと親和性が高い |
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。
この領域に取り組む仲間がコミュニティに複数います。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的な表示です。