活用例
農業界
自分の栽培履歴・出荷履歴・ 品質記録を、AIで活かす ために必要なこと
医療DXとAI孔明
データと知財の融合で未来を創る！
@日経ホールカンファレンスルーム / オンラインとハイブリッド開催
自分の栽培履歴・出荷履歴・品質記録を、AIで活かすために必要なこと
近年、JAや農業法人における出荷管理システムや農業クラウドの導入が進み、生産者がスマートフォンやPCから出荷実績や品質記録を入力する光景は珍しくなくなりました。トレーサビリティ確保や効率化の観点からも、その重要性は高まる一方です。しかし、多くの生産者が共通して抱える“違和感”があります。それは、「自分で一生懸命入力したデータを、自分で自由に使えない」ということ。
出荷データ、収穫タイミング、施肥計画、病害レポート…。それらは確かにシステムに記録されていますが、多くの場合、そのデータは外部へのエクスポートが制限されている、もしくはCSV形式の羅列データでしか出力できず、AIや分析ツールでは活用できないといった問題に直面します。
このように、「入力されたデータが自社資産として活用できない」状態は、IT業界では「ベンダーロック（Vendor Lock-in）」と呼ばれています。
「生成AIが使えない」本当の理由とは？
最近では、農業界にも「AIを活用して生産性を上げたい」「過去データをもとに病害予測や収量改善を行いたい」といった期待が高まりつつあります。しかし現実には、AIを導入しても使えるデータが手元にないという“構造的な壁”にぶつかってしまうのです。
その背景には、以下のような問題が潜んでいます。
- 特定ベンダーが提供する農業クラウドにデータが閉じ込められている
- システム上での閲覧しか許可されず、外部AIとの連携が制限されている
- 自分の圃場の過去データや品質傾向を「意味」で検索する手段がない
このような状況では、生成AIどころか、単なる比較・分析ですら困難です。
AI孔明での自然言語の質問と解答例↑
「AI孔明 on IDX」で、農家が“自分のAI環境”を持つ時代へ
「AI孔明 on IDX」は、出荷記録、施肥履歴、収穫日誌、レポート、品質評価などのファイルを農業者自身がIDX上に自社で保存し、自然言語でAIに質問したり、傾向を分析したりできる仕組みを提供します。これは、従来の操作では実現できなかった、意味ベースでのナレッジ活用＝RAG構成による大きな進化です。
以下のような問いに、AIが意味を理解して答えます
栽培記録、メモ、気象履歴を“検索できる
ノウハウ”に変えるAI孔明の仕組み
「AI孔明 on IDX」で、
ベテランの勘をAIに残す
課題
栽培日誌、病害発生メモ、肥料・農薬の使用記録などは、何らかの形で“記録”は残されていますが、バラバラのフォーマットに分散しています。そのため、時系列でしか参照できない、メモの中身が検索できない、関連づけて比較・分析できないといった理由で、実質的にナレッジとして活用されていないのが現状です。
効果
RAG型ナレッジAIプラットフォーム「AI孔明 on IDX」では、農家や農業法人が保有するさまざまな形式の記録を一元的に保存・ベクトル化し、以下のような自然言語の問いかけが可能です。
- この圃場で、去年7月に発生した病害とその対策を教えて
- この品種でうどんこ病が多発した年の共通点は？
- 連作障害が出たケースの対処事例を教えて
業界システムと連携できるカスタマイズ性
AI孔明 on IDXは、企業・業界ごとにカスタムされた専用生成AIです。最大の特徴は、「RAG対応ナレッジチームドライブ」と連携している点にあります。さらに、AI孔明 on IDX のスケーラビリティな構造は、既存の業務システムとの“API連携・業務適応化”を可能にします。
業界ごとの現場システム接続口として、柔軟に業界標準のシステムと連携して、各企業や業界の特性に合わせた専門的な知識を持つ現場に寄り添ったAIアシスタントとして機能します。
AI孔明 on IDX + 農業クラウドデータバックアップ構成
▼ バックアップ取得
出荷記録、施肥履歴、収穫日誌など定期的にバックアップを取得します
▼ IDXへのアップロード
そのデータをIDXにアップロード（構造化・検索対応）します
▼ データをAI向けに加工
生成AIとの対話が可能になるようにAI孔明によってデータを加工します
▼ AIによる活用
独立した農業AI環境で、自然言語での質問にAIが意味ベースで理解して、アドバイス
AI孔明 on IDX + 農業クラウドデータバックアップ構成
カスタマイズ画面の例
ベンダーロックの外に出て、「生成AIが本当に使える」環境を
AI孔明 on IDXの本質的な価値は、単なるAI導入ではありません。
それは、「自分が入力した農業データを、誰にも依存せず自分で活用できるようにする」という“データ主権”の回復にあります。
この仕組みでは、すべてのデータは生産者自身の管理下に置かれ、サーバー運用もクラウド利用も自社選択制。RAG型AIがあらゆるファイルを自動でベクトル化し、類似分析・比較・要約・Q&Aといった機能を実現します。
特に輸出農産物や契約栽培など、トレーサビリティが重要な場面では大きな差が出ます。「データを自社で持ち、AIで使う」──この構造転換こそが、農業DXの本当の第一歩ではないでしょうか。
PoC導入や無料相談も受付中
現在、AI孔明 on IDXでは、農業業界向けの無料PoC導入支援を実施中です。農協や既存クラウドに依存しない「独立した農業AI環境」の第一歩として、ぜひ一度ご相談ください。
生産者が自分の手で、自分のデータを使って、AIという武器を手にする時代が、今ここから始まります。
Step1
過去の出荷表、病害レポート、
気象記録などを数本アップロード
Step2
あなたのデータをAIが
どのように活かせるかを可視化
Step3
初期費用ゼロで
自社データの可能性を体験
