Who（誰が）
従業員50〜500人規模の食品製造業（惣菜・加工食品・飲料・水産加工等）の品質保証担当者1〜2名体制の企業、国内推定8,000〜10,000社を主対象とする
対象とする社会課題：食品製造業における賞味期限設定の科学的根拠不足と過剰安全マージンによる食品廃棄
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。
中小の食品工場では品質保証担当が1〜2名で試験データと向き合い、根拠が薄いまま慣習で期限を短く切り詰めている。その安全マージンの積み重ねが、まだ食べられる食品を廃棄に回している。科学的な裏付けを担当者の手元に届けることでしか、この構造は変えられない。
※ 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610万円の申請資料も、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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シェルフAIは、食品製造業の品質保証担当者が微生物検査値・pH・水分活性・保存温度湿度などの試験結果をWeb画面に入力すると、AIが過去の類似食品カテゴリの劣化データと照合し、推奨賞味期限レンジと信頼区間を自動算出するSaaSです。
担当者はチャット画面で「なぜこの数値になったか」「温度が2度上がると何日縮むか」をAIに質問し、根拠データ付きの社内会議用レポートをワンクリック出力できます。新商品で試験データが不足する場合は、必要な検体数・測定項目を最小化した試験計画をAIが提案します。従来は外部分析機関に数十万〜数百万円・数ヶ月かけていた期限設定業務を、社内1〜2名体制のまま短期間・低コストで科学的根拠を持って進められるようにします。
国内食品製造業者は約2.9万社存在し、その約7割が従業員300人未満の中小企業だが、賞味期限設定の多くは「業界慣習」や「安全側に大幅に短縮した経験則」に依拠し、科学的な保存試験データに基づく最適化がなされていない。
中小の品質保証担当者は1〜2名体制が一般的で、微生物試験・理化学試験・官能評価を組み合わせた期限設定業務に専門知識と時間を要するため、外部の食品分析機関に数十万円〜数百万円を支払い数ヶ月かけて依頼するケースが多い。結果として、実際の可食期間より30〜50%短い賞味期限が設定される例が農水省調査でも指摘され、年間600万トン規模の食品廃棄物のうち製造・流通段階での「期限による返品・廃棄」が大きな要因となっている。一方で期限を延ばしすぎると食品事故リスクが生じるため、担当者は「保守的に短くする」インセンティブが強く、データドリブンな判断基盤がないまま慣習が温存されている。この構造的課題は、試験データの解析・予測を専門知識なしに行える仕組みがなければ解消されない。
AIは主に3つの工程を担う。
第一に、生存時間分析（Cox回帰・Weibull分布モデル）と機械学習（勾配ブースティング）を用いて、理化学試験結果・保存条件から品質劣化までの期間を予測し信頼区間付きで提示する。第二に、自然言語対話AI（LLM）が担当者からの質問（例:「なぜこの商品は他社より短い設定になったのか」）に対し、モデルの特徴量重要度データを根拠として自然文で回答し説明可能性を確保する。第三に、最適化アルゴリズムが試験計画の設計（必要検体数・測定間隔）を最小コストで満たす形に自動生成し、試験期間とコストを従来比30〜40%短縮する。
食品製造業の品質保証担当者が、微生物検査・pH・水分活性・過酸化物価などの理化学試験結果と保存条件（温度・湿度・包装形態）をWeb画面やAPI経由でシステムに入力すると、AIが過去の類似食品カテゴリの試験データベース（自社蓄積データ＋公開文献・業界試験データ）と照合し、劣化曲線を回帰・生存分析モデルで予測して推奨賞味期限レンジと信頼区間を提示する。
担当者はAIが提示した根拠（どの試験項目がボトルネックになっているか、温度何度でどの程度期間が変動するかのシミュレーション結果）をチャット形式のAI対話インターフェースで質問し、社内の期限設定会議用レポートをワンクリックで出力できる。試験データが不足している新商品の場合は、AIが類似商品カテゴリの試験計画を自動提案し、必要な検体数・試験期間・測定項目を最小化する実験デザインを提示する。運用開始後は、実際の店舗クレームや返品データをフィードバックとして取り込み、予測モデルを継続的に再学習させることで、カテゴリごとの予測精度を四半期ごとに改善する。担当者は最終的な期限決定権を持ちつつ、AIの提示する根拠データを社内承認・行政対応（保健所説明等）にそのまま活用できる。
| 外部食品分析機関への試験委託費（新商品1品目あたり） | 年間400万〜1,000万円（新商品10〜15品目想定） |
| 過剰安全マージンによる返品・廃棄損失 | 年間300万〜800万円の想定 |
| 品質保証担当者の資料作成・試験管理にかかる超過人件費 | 年間100万〜200万円相当（残業・工数超過分） |
| 保健所対応・行政指摘対応の臨時対応コスト | 年間50万〜150万円の想定 |
| SaaS月額利用料（スタンダードプラン） | 月額15万円（年間180万円） |
| 試験計画最適化オプション（新商品1品目あたり） | 1品目10万円（年間10品目で100万円想定） |
| データ連携・導入支援フィー（初年度のみ） | 初期費用100万円 |
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中小食品製造業の品質保証担当者は1〜2名体制が一般的で、賞味期限設定に必要な微生物試験・理化学試験・官能評価のデータ解析を専門知識なしで担わざるを得ず、結果として業界慣習や経験則に頼った「安全側に大幅短縮」した期限設定が常態化している。
外部の食品分析機関に依頼すると数十万〜数百万円・数ヶ月を要するため、多くの中小企業は自社の経験則のまま期限を据え置いており、実際の可食期間より30〜50%短い設定が農水省調査でも指摘されている。この構造が年間600万トン規模の食品廃棄の一因となっており、担当者が専門知識なしにデータドリブンな判断根拠を得られる仕組みが必要である。
MVP開発（予測エンジン・入力画面・レポート出力）は要件が比較的明確なため請負契約が向くが、生存分析モデルの精度検証やAI対話機能のプロンプト設計はパイロット顧客との実データ検証を通じて仕様が変わりやすいため、検証フェーズは準委任、正式版リリース以降の機能開発は請負を基本とする段階分割が望ましい。
発注時は、予測モデルの誤差率（±10%目安）を検収基準に含めるかどうかを事前に明確化し、モデル精度はデータ量に依存するため契約範囲を「モデル構築ロジックの実装」までとし「精度保証」は別途SLAで扱う旨を契約書に明記する。またLIMS連携や検査機関API連携は先方システム仕様に依存するため、要件確定前の着手を避け、個別見積もりの準委任契約とする。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 食品製造業（従業員50〜500人）の品質保証部門担当者（1〜2名体制が多い） |
| セカンダリ | 食品衛生コンサルタント・検査機関の代理店担当者、経営層（期限設定会議の承認者） |
| 管理 | シェルフAI運営側のカスタマーサクセス担当者およびシステム管理者（顧客アカウント管理・モデル再学習の運用担当） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 試験データ入力機能 | 担当者が微生物・pH・水分活性等の試験結果と保存条件を入力→DB登録→登録完了通知を出力 |
| 賞味期限予測機能 | 試験データと保存条件を入力→Cox回帰・Weibull・勾配ブースティングで劣化曲線を予測→推奨期限と信頼区間を出力 |
| AI対話根拠説明機能 | 担当者が予測根拠への質問文を入力→LLMが特徴量重要度データを参照→自然文の回答を出力 |
| 試験計画最適化提案機能 | 新商品の類似カテゴリ情報を入力→最適化アルゴリズムが検体数・測定項目を算出→試験計画案を出力 |
| 期限設定会議レポート出力機能 | 予測結果と根拠データを選択→レポートテンプレートへ整形→PDF・Excelを1クリック出力 |
| 類似商品カテゴリ検索機能 | 新商品の原材料・包装形態を入力→既存DBと類似度照合→類似カテゴリ候補リストを出力 |
| フィードバック取り込み・再学習機能 | 店舗クレーム・返品データをCSV/APIで入力→予測モデルへ反映し再学習→更新後精度指標を出力 |
| LIMS・生産管理システム連携機能 | LIMS側の試験結果をAPI経由で取得→形式変換してDBへ格納→連携ステータスを表示 |
| 業界ベンチマークレポート生成機能 | 匿名化・集約した劣化傾向データを集計→カテゴリ別統計を算出→年次レポートPDFを出力 |
| ユーザー・権限管理機能 | 管理者が部門・役職別のアクセス権を設定→ログイン時に権限判定→機能利用範囲を制御 |
| 試験データベース管理機能 | 公開文献・業界試験データを取り込み→カテゴリ別に正規化・タグ付け→検索可能な形式で保存 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | company_id, company_name, industry_category, employee_count, contract_plan, created_at |
users | user_id, company_id, name, email, role, last_login_at |
products | product_id, company_id, product_name, category, packaging_type, created_at |
storage_conditions | condition_id, product_id, temperature, humidity, packaging_form, test_date |
test_results | test_id, product_id, condition_id, microbial_count, ph_value, water_activity, peroxide_value, sensory_score, tested_at |
prediction_results | prediction_id, product_id, predicted_shelf_life_days, confidence_interval_low, confidence_interval_high, model_version, feature_importance_json |
test_plans | plan_id, product_id, proposed_sample_size, proposed_test_items, proposed_duration_days, cost_estimate |
feedback_data | feedback_id, product_id, complaint_type, occurred_date, storage_condition_at_report, description |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード |
| 2 | 試験データ入力画面 |
| 3 | AI予測結果表示画面 |
| 4 | AI対話チャット画面 |
| 5 | 試験計画提案画面 |
| 6 | 期限設定レポート出力 |
| 7 | 管理者・権限設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/FastAPI（機械学習モデルAPI構築に適する） |
| 2 | scikit-learn/lifelines（生存時間分析・Weibullモデル実装） |
| 3 | LightGBM（勾配ブースティングで高速な期限予測を実現） |
| 4 | OpenAI API等LLM（対話型の根拠説明生成に活用） |
| 5 | PostgreSQL（試験データの構造化管理・検索に適する） |
| 6 | AWS（S3/RDS/SageMaker）（スケーラブルな基盤構築） |
| 7 | React/TypeScript（Web入力・可視化画面のSPA構築） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| サービス稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム目安3.6時間以内）を維持する | サービス稼働率99.5%以上（月間ダウンタイム目安3.6時間以内）を維持する |
| 予測実行のレスポンスタイムは平均3秒以内、同時アクセス200ユーザーまで対応する | 予測実行のレスポンスタイムは平均3秒以内、同時アクセス200ユーザーまで対応する |
| 通信はTLS1.3で暗号化し、保存データはAES-256で暗号化する | 通信はTLS1.3で暗号化し、保存データはAES-256で暗号化する |
| 予測モデルは四半期ごとに再学習し、誤差率±10%を超えた場合は自動アラートを発行する | 予測モデルは四半期ごとに再学習し、誤差率±10%を超えた場合は自動アラートを発行する |
| 全データを日次バックアップし、RPO24時間・RTO4時間以内での復旧を目標とする | 全データを日次バックアップし、RPO24時間・RTO4時間以内での復旧を目標とする |
| ISMS準拠のアクセスログを1年間保持し、監査・保健所説明対応に利用できる状態を保つ | ISMS準拠のアクセスログを1年間保持し、監査・保健所説明対応に利用できる状態を保つ |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | パイロット顧客の理化学試験データをスプレッドシートで受け取り、既存のAIチャットサービスに読み込ませて劣化予測の仮説と根拠説明が成立するかを人手で確認する | AI利用料と打ち合わせの交通費だけの水準 |
| ②最小システム | Web入力フォームと簡易な回帰モデルを組み合わせ、推奨賞味期限レンジと根拠レポートを自動出力できるかをノーコード・ローコードツールで検証する | 外注に頼らず小規模なツール利用料の範囲で収まる水準 |
| ③本開発 | 生存時間分析モデル・LLM対話インターフェース・LIMS連携APIを備えた正式版を、開発チームに外注して本格的に構築する | 外注開発で数か月分の人件費に相当する水準 |
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。
システムベンダーの紹介を希望する※ 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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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……
競合企業の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 従業員50〜300人規模の食品製造業（惣菜・加工食品）の品質保証部門責任者 | パイロット導入候補として実データ収集と現場課題のヒアリングが必要 | FOOMA JAPAN等の食品産業展示会や地域食品工業組合の紹介で接触 |
| 一般財団法人日本食品分析センター等、食品分析検査機関の事業開発担当者 | 競合でなく連携パートナーとして検査データ・信頼性担保の協業が必要 | 検査機関の代表電話・問い合わせ窓口から事業提携の打診を行う |
| 日本食品保蔵技術研究会など業界団体の事務局・学識専門家 | 賞味期限設定の科学的知見と業界慣習の実態を把握するため | 学会年次大会・研究会への参加、会員企業からの紹介で接点を作る |
| LIMS（検査情報管理システム）ベンダーの事業開発・アライアンス担当者 | 既存顧客基盤とのAPI連携により導入障壁を下げる提携が必要 | LIMS導入企業の展示会ブースや代理店経由で商談を設定する |
| 消費者庁食品表示企画課の担当官、または所轄保健所の食品衛生監視担当 | 賞味期限設定ガイドラインとの整合性・行政対応時の説明資料要件を確認するため | 消費者庁窓口への照会、地方厚生局主催の食品表示説明会に参加 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 食品衛生コンサルタント経由の紹介 | 普段から品質保証部門とやり取りしているコンサルタントに、賞味期限設定の効率化ツールを試してくれる顧客を紹介してもらえないか相談する |
| 食品分析検査機関との協業紹介 | 検査機関の担当者に、試験結果の解釈で困っている顧客がいれば当社の解析ツールを無償で試してもらえないか橋渡しを依頼する |
| FOOMA等の食品産業展示会 | ブースで実際の劣化予測レポートのサンプルを見せながら、まずは自社データで無料診断を受けてみないかと声をかける |
| 日本食品保蔵技術研究会などの業界団体 | 研究会の勉強会や交流会に参加し、品質保証担当者向けに賞味期限の科学的根拠づけの困りごとを直接ヒアリングする |
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（旧・新創業融資制度） | 創業前・創業後まもない法人・個人事業主 | 設立初期の運転資金（試作モデル構築やパイロット費用）を賄う中心的な資金源になる想定で、創業融資の合計は 610万円 を軸に計画する |
| 東京都創業助成事業（東京都中小企業振興公社） | 都内で創業する、または創業後一定期間内の中小企業・個人事業主 | SaaS開発の外注費・人件費の一部が助成対象になりやすく、公庫融資と併用して初期投資の自己負担を抑える候補になる |
| 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） | 生産性向上に資する設備投資・システム開発を行う中小企業 | 生存分析モデルや試験計画最適化アルゴリズムの開発費用がシステム投資として対象になりうる |
| IT導入補助金 | ITツールを導入・提供する中小企業（ベンダー登録が前提の枠もある） | 自社SaaSを登録製品化できれば、顧客側の導入コストを下げる訴求材料になり、初期導入の営業がしやすくなる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者（従業員数の少ない事業者） | 展示会出展費用やパンフレット・Webサイト制作など販路開拓の経費に使える候補として検討できる |
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。
食品・農業領域の創業者コミュニティで話題になっています。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。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。