Who（誰が）
学校給食センターを運営する自治体約1700団体と病院栄養科を持つ急性期・慢性期病院約8000施設の栄養士・事務職員が主な利用者であり、卸売業者・農協が供給側パートナーとなる。
対象とする社会課題：学校給食と病院給食の食材調達が分断され、コスト高・食材ロス・栄養価管理の非効率が常態化している
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。
栄養士も病院の管理栄養士も、本来は献立や栄養指導に力を注ぎたいのに、FAXと電話での発注業務に追われている。学校と病院は求める食材の性質がよく似ているのに、調達ルートが分かれているせいで小規模施設ほど仕入れ値が割高になり、天候や欠食の変動には経験則だけで対応するしかない。この分断を需要予測とAIの共同発注でつなぎ直し、現場の時間と食材ロスを取り戻したい。
※ 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。
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学校給食センターや病院栄養科の栄養士が、献立と喫食予定人数をブラウザに入力すると、AIが天候・欠食率・学級閉鎖・退院予定を読み込んで翌週〜翌月の必要食材量を自動予測します。
同じ地域の学校群と病院群の発注データをAIが突合し、米・野菜・冷凍食材などを同一産地・同一規格でまとめて卸売業者へ共同発注案を提示、栄養士は最終承認するだけで発注が完了します。アレルギー対応の代替献立もチャットで即座に相談でき、発注作業に週10時間以上かけていた業務が大幅に短縮されます。卸売業者側も安定ロットで受注できるため、双方にコストメリットが生まれます。
全国約3万校の小中学校給食（年間市場約4500億円）と、全国約8000病院の入院食（年間市場約3000億円）は、栄養士や事務職員が個別にFAXや電話で発注しており、発注業務は1施設あたり週10時間以上を要している。
学校と病院はいずれも「安全性重視・栄養基準準拠・少量多品目」という共通の調達特性を持つにもかかわらず、業界慣行として調達ルートが完全に分離されており、共同購入によるスケールメリットが活かせていない。特に地方自治体では、小規模校・小規模病院ほど1施設あたりの発注ロットが小さく卸売業者からの仕入れ単価が割高になり、食材費が給食費・入院時食事療養費の圧迫要因となっている。さらに天候不順による野菜価格変動や急な欠食者数変動（学級閉鎖・退院）への対応が属人的な経験則に頼っており、廃棄ロスは施設あたり月間5〜8%発生していると推計される。栄養士は栄養価計算・アレルギー対応・発注業務に追われ、本来注力すべき献立開発や患者・児童への栄養指導に時間を割けていない。
需要予測AI（時系列予測モデル＋気象・学級閉鎖データ等の外部変数を統合した勾配ブースティング系モデル）が施設ごとの食材必要量を予測し、複数施設間の発注量を最適化アルゴリズム（線形計画法・混合整数計画法）で統合してロットをまとめる。
自然言語対話AI（LLMベースのチャットアシスタント）が栄養士からの献立変更・アレルギー対応相談に回答し、栄養基準チェックと代替食材提案を自動生成する。配送最適化には経路探索アルゴリズムを用い、複数施設をまたぐ配送ルートのコストとCO2排出量を最小化する。さらに実績データを継続学習させることで、季節変動や地域特性に応じた予測精度を四半期ごとに改善する。
地域の学校給食センターと病院栄養科がクラウド型プラットフォームに献立データと喫食予定人数を入力すると、AIが天候データ・過去の欠食率・学級閉鎖情報・退院予定を統合して翌週〜翌月の必要食材量を施設ごとに予測する。
予測結果を学校群と病院群でリアルタイムに突合し、同一産地・同一規格で調達可能な品目（米・野菜・冷凍食材・調味料等）をAIが自動でグルーピングし、地域の卸売業者・農協へ共同発注案を提示する。栄養士はチャット型AIアシスタントに「アレルギー対応で卵を除いた場合の代替献立」などを問いかけるだけで、栄養基準（学校給食摂取基準・入院時食事療養基準）を満たす代替案と発注修正案を即座に受け取れる。発注確定後は配送ルートも複数施設を経由する形でAIが最適化し、卸売業者側の配送コストも削減する。月次では実際の喫食量と発注量の差分をAIが分析し、次回予測モデルにフィードバックして精度を継続的に改善する。
| 発注業務にかかる人件費（栄養士・事務職員、週10時間×時給2000円換算） | 施設あたり年間約104万円 |
| 食材廃棄ロス（月間食材費の5〜8%相当、月間食材費100万円の施設の場合） | 施設あたり年間約60〜96万円 |
| 小ロット発注による仕入単価の割高分（食材費の目安7%） | 年間食材費1000万円の施設で年間約70万円 |
| 栄養士が発注業務に追われることによる献立開発・栄養指導の機会損失（時間換算） | 施設あたり年間で数十万円相当の見込み |
| 学校給食センター向け標準SaaSプラン | 月額5万円（年間60万円） |
| 病院栄養科向け標準SaaSプラン＋栄養価分析オプション | 月額6万円＋2万円＝月額8万円（年間96万円） |
| コスト削減成功報酬（削減実現額の15%、四半期精算） | 食材費1000万円施設で削減額70万円想定時、年間約10.5万円 |
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学校給食（年間4500億円）と病院給食（年間3000億円）はいずれもFAXや電話中心の属人的発注が続き、栄養士は1施設あたり週10時間以上を発注業務に費やしている。
両者は少量多品目・栄養基準準拠という共通特性を持つにも関わらず調達ルートが分離され、小規模施設ほど発注ロットが小さく仕入単価が割高になっている。天候不順や急な欠食者数変動への対応は経験則に依存し、廃棄ロスは月間5〜8%と推計される。栄養士が献立開発や栄養指導ではなく発注作業に時間を奪われている現状を、AI予測と共同調達によって解消する必要がある。
PoCフェーズ（0〜6ヶ月）は需要予測モデルの精度検証や業務フローの試行錯誤が中心となるため、要件が変動しやすく準委任契約が適している。
初期展開フェーズ以降、SaaS基本機能の要件が確定した段階で機能単位の請負契約に切り替えるのが望ましい。発注時は「予測精度○%以内」のような成果を請負の検収条件にせず、PoC段階では稼働報告と改善サイクルの実施を検収基準とする点に注意する。栄養基準・アレルギー対応など医療安全に関わる仕様は、管理栄養士監修委員会のレビューを契約範囲に明記し、開発会社の責任範囲を明確化することが必要である。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 学校給食センターの栄養士・事務職員、病院栄養科の管理栄養士 |
| セカンダリ | 自治体給食運営協議会職員、病院事務長、卸売業者・農協の発注担当者 |
| 管理 | プラットフォーム運営会社のカスタマーサクセス担当、管理栄養士監修委員会メンバー |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 献立・喫食予定入力機能 | 栄養士が献立データと施設別喫食予定人数を入力→データ正規化→予測AIへ連携 |
| 需要予測AI機能 | 気象・学級閉鎖・退院予定データ入力→勾配ブースティングで予測→施設別必要食材量を出力 |
| 共同発注グルーピング最適化機能 | 複数施設の予測food量を入力→線形計画法で同一規格品目を統合→共同発注案を出力 |
| 発注承認機能 | AI発注案を提示→栄養士が内容確認・修正→最終承認で発注確定（ヒューマンインザループ） |
| チャット型栄養相談AIアシスタント | 栄養士の自然言語質問（例：卵除去代替献立）を入力→LLMが基準照合→代替案と発注修正案を出力 |
| 栄養基準チェック・代替提案機能 | 献立データ入力→学校給食摂取基準/入院時食事療養基準と照合→適合可否と代替食材候補を出力 |
| 配送ルート最適化機能 | 確定発注データと配送先住所を入力→経路探索アルゴリズムで複数施設巡回ルート算出→最適配送計画を出力 |
| 実績差分分析・モデル再学習機能 | 実喫食量と発注量の差分データを入力→誤差分析→予測モデルパラメータを四半期更新 |
| 卸売業者入札・マッチング機能 | 共同発注案を卸売業者・農協へ公開→複数業者が価格応札→最安値・条件適合業者を自動選定 |
| コスト削減額集計・成功報酬計算機能 | 従来調達単価と共同調達実績単価を比較→削減額算出→削減額の15%を成功報酬として四半期請求書生成 |
| 栄養価分析レポート機能 | 確定献立データを入力→AIが栄養価・カロリー・アレルゲン集計→月次レポートPDFを出力（上位プラン限定） |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
facilities | facility_id, name, type(学校/病院), address, region_code, contract_plan, monthly_fee |
menus | menu_id, facility_id, date, dish_name, nutrient_json, allergen_flags |
demand_forecasts | forecast_id, facility_id, target_date, item_id, predicted_qty, mape, model_version |
orders | order_id, facility_id, item_id, qty, unit_price, status, approved_by, approved_at |
joint_order_groups | group_id, item_id, region_code, total_qty, supplier_id, delivery_date |
suppliers | supplier_id, name, category, region_code, contract_status, commission_rate |
delivery_routes | route_id, group_id, facility_ids, sequence, distance_km, co2_kg |
actual_consumption | record_id, facility_id, item_id, date, actual_qty, waste_qty, diff_from_forecast |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | 献立・喫食予定入力画面 |
| 2 | 需要予測結果ダッシュボード |
| 3 | 共同発注案承認画面 |
| 4 | 栄養士AIチャット相談画面 |
| 5 | 配送ルート確認画面 |
| 6 | 実績差分分析レポート画面 |
| 7 | 自治体・病院管理者設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | Python/LightGBM（需要予測の勾配ブースティングモデル構築） |
| 2 | OR-Tools（混合整数計画法で共同発注ロット最適化） |
| 3 | OpenAI API/LLM（栄養士向け対話型献立提案アシスタント） |
| 4 | AWS(ECS+RDS+S3)（自治体・病院向けSaaS基盤の可用性確保） |
| 5 | React/TypeScript（栄養士・自治体担当者向け操作画面） |
| 6 | 気象庁API・学校欠席者情報WEBサービス（外部変数取得） |
| 7 | Google OR-Tools Routing（複数施設配送ルート最適化） |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性: 発注締切前後（毎日17時〜19時）の稼働率99.5%以上を維持する |
| 性能 | 性能: 全国150自治体・300病院分の需要予測バッチ処理を夜間2時間以内に完了させる |
| セキュリティ | セキュリティ: アレルギー等の要配慮個人情報はAES256で暗号化保存し、アクセスログを3年間保持する |
| 運用 | 運用: 需要予測モデルの精度（MAPE）を四半期ごとに検証し2年目までに10%以内へ改善する |
| スケーラビリティ | スケーラビリティ: 施設数1万件・同時アクセス2000ユーザーまで水平スケール可能な構成とする |
| 監査対応 | 監査対応: 発注承認履歴・卸売業者選定履歴を5年間保存し入札公正性の監査に対応する |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 表計算ソフトと電話・メールで、1自治体の数校分の献立・喫食予定人数を集め、人力で共同発注案を作って栄養士に見せ、反応と修正依頼を記録する | 交通費とヒアリング用の資料印刷代のみ |
| ②最小システム | 献立・喫食予定人数を入力できる簡易フォームと、AI利用料を使った需要予測の試作、共同発注案を自動で出すだけの簡易ダッシュボードを作り、実際の発注業務に置き換えられるか確認する | AI利用料とノーコード・ローコード開発の外注費で数か月分 |
| ③本開発 | 需要予測AI・最適化アルゴリズム・チャット型アシスタント・配送ルート最適化を本格実装し、複数自治体・病院での同時運用と栄養基準チェックの自動化を実現する | 外注開発とデータサイエンティスト稼働で複数か月分、開発費補助金の活用も検討 |
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……
市場規模の詳細は無料会員限定です。
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 |
|---|---|---|
| 自治体教育委員会の学校給食課長・給食センター所長 | 学校給食の発注実務と自治体予算プロセスの実態を把握するため | 自治体HPの学校給食課問合せ窓口へアポ依頼、または全国学校給食会連合会経由で紹介 |
| 急性期病院の栄養科科長（管理栄養士） | 入院時食事療養基準に基づく発注業務の課題とAI活用可能性を確認するため | 日本栄養士会・日本病院会の地方支部を通じ紹介依頼、医療経営EXPO出展社訪問 |
| 地域農協・青果卸売市場の営業責任者 | 共同発注ロット形成に必要な供給側の受入可否と価格弾力性を確認するため | 地方卸売市場開設者（自治体）経由で市場関係者会議への参加を打診 |
| 給食委託大手（エームサービス・日本ゼネラルフード等）の事業開発責任者 | OEM連携の可能性と既存委託契約との競合・補完関係を確認するため | 業界展示会（フードサービスEXPO等）名刺交換後、事業提携窓口へ直接連絡 |
| 自治体首長または病院事務長（経営企画部門） | 入札制度・長期契約の壁を越える導入意思決定権者への政策メリット訴求のため | 自治体の政策企画課・病院経営企画室へPoC提案書を持参し面談依頼 |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 自治体の学校給食主任会議・栄養士会の勉強会 | 「発注業務の効率化について事例を集めている、10分だけ現状の発注フローを教えてほしい」と伝えて参加させてもらう |
| 病院栄養科向けの学会・研究会（日本栄養士会の地方部会等） | 「入院時食事療養の調達で困っていることをヒアリングしたい」と栄養士会の担当者に趣旨を説明し紹介を依頼する |
| 知り合いの管理栄養士・栄養士OBからの紹介 | 「今の発注のやり方をそのまま見せてほしい、口を出さずに観察したい」と伝えて現場の栄養士に紹介してもらう |
| 地域の農協・卸売市場の担当者経由の紹介 | 「安定発注ロットを増やしたい卸業者を探している」と伝え、卸業者側から取引先の学校・病院を紹介してもらう |
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（創業融資） | 法人設立前後で事業計画を持つ創業者 | AI開発費・営業人件費など運転資金の当てにできる融資で、自己資金100万円に対して融資総額500万円を組み合わせて開業直後の資金繰りを組む前提の候補になる |
| 小規模事業者持続化補助金 | 創業して間もない小規模事業者 | 自治体・病院向けの展示会出展費用やパンフレット・営業資料の作成費など、初期の販路開拓コストの一部をカバー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（ものづくり補助金） | 生産性向上につながるシステム・サービスを開発する中小企業・創業者 | 需要予測AIや配送最適化エンジンなど、コア機能のシステム開発費に充当できる枠として候補になる |
| IT導入補助金（サービス等生産性向上IT導入支援事業） | ITツールを導入する中小企業（自治体・病院側の給食運営事業者を含む） | 導入先の学校給食センターや病院側がSaaS利用料の一部を補助対象にできる可能性があり、営業時の後押し材料になる |
| 東京都創業助成事業（公益財団法人東京都中小企業振興公社） | 都内で創業予定・創業後一定期間内の事業者 | 本社を都内に置く場合、人件費・広告費・専門家経費などの創業初期コストの一部を助成対象にできる候補になる |
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・食料領域に挑戦する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。