実施時期: 2024年10月|2026.06.02 最終更新
属人化した病害虫の予測をAIで可視化し、収量15%増と指導の効率化を実現
プロジェクト期間: 2年 〜 3年
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 気候変動などで従来の経験や勘が通用しなくなっている
- 現場のノウハウが属人化しており、若手への継承が難しい
- 情報共有がアナログで、外出先からリアルタイムに状況を把握できない
プロジェクト概要
背景・目的
豊橋農業協同組合（JA豊橋）では、農家へ栽培技術や経営に関するアドバイスを行う「営農指導」や、農薬散布スケジュールを知らせる「一斉防除」において、情報共有の課題を抱えていました。病害虫の細かな発生情報は個々の指導員によって管理されており、外出先から一元化された情報にアクセスしづらい状況が続いていたのです。
従来はフェロモントラップを用いて害虫の情報を収集していましたが、設置や回収、集計に多大な時間を要していました。さらに、気候変動による病害虫発生予測の難化や、営農相談員の減少・若返りに伴う指導力低下への懸念もあり、経験や勘に頼らない新たな仕組みが求められていました。そこで、AIを活用して病害虫の発生を予測し、指導力の維持・向上を図るべく、防除DXアプリの導入を決定しました。
アプローチと成果
アプローチ
株式会社ミライ菜園が提供する防除DXアプリ「TENRYO（テンリョウ）」を導入しました。過去20年分の気象データと、アプリユーザーから集まる発生履歴を掛け合わせ、独自のAIが病害虫の発生を予測する仕組みを構築しています。
本アプリは、マップ上にユーザーからの発生報告が随時共有される機能を備えており、地域の発生状況をどこからでもリアルタイムで可視化できるようにしました。これにより、危険度が高まっている病害虫に絞って対策を打つことが可能となり、適切なタイミングでの防除をサポートします。 開発にあたっては、2022年から複数の農協と連携して約50軒の農家で実証実験を重ね、現場の声を反映させながら予測精度と使い勝手を高めてきました。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
生産性向上
属人化解消
売上・収益の向上
対応時間・リードタイムの短縮
推進したこと
プロトタイプ開発（PoC）
AI活用の社内展開・定着
実証実験の段階から、AIの予報を参考にして防除を行った若手農家が15％の収量増を達成したり、ベテラン農家でも4％の収量増を実現するなど、確かな効果を発揮しています。
JA豊橋では、フェロモントラップ関連の作業時間を大幅に削減し、浮いた時間を農家への訪問指導に充てられると期待を寄せています。共通のデータに基づく指導が可能になったことで、若手指導員のスキルを補い、組織全体の営農指導力の維持・向上につながる基盤が整いつつあります。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
農林水産業
生育状況のモニタリング
活用したデータ
数値・Excel・ログ
気象データ
病害虫の発生履歴
外部・Web・SNSデータ
外部API・リアルタイムデータ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習（数値データからの予測・推論）
統計モデル（数値データに基づく傾向分析）
活用・導入したAIモデル・ツール
その他のツール
連携ツール
チャットツール・UI（画面）連携
モバイルアプリ（iOS/Android）
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、属人化していた現場のノウハウをデータ化し、AIによる予測とリアルタイムな情報共有マップを組み合わせた点にあります。このアプローチは、熟練者の勘に依存しがちな製造業の設備保全や、建設業の現場管理など、他業種における暗黙知の形式化にも応用できるでしょう。導入にあたっては、現場のユーザーが抵抗なくデータを入力・共有できる使いやすいUI設計と、継続的なデータ収集の仕組みづくりが重要になります。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社ミライ菜園
病害虫被害を減らす防除DXサービスの提供
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豊橋農業協同組合（JA豊橋）
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