INSIGHT｜コラム・リサーチ
生産履歴のデータが未来のレシピになる
──AI×農業の可能性
AI導入の目的は「自動化」ではなく、現場の知恵を次世代に残す仕組み化にある。
農業の現場で日々蓄積される生産履歴──気温、水分量、肥料の配合、作業日報──は、
一見ただの記録だが、実際には再現性のある成功のレシピになる。
装舎の「AI×業務プロセス設計」は、これらのデータを単なるログではなく、
“未来の判断を支える知識体系”として整える技術基盤を提供する。
それにより、熟練者の経験を形式知化し、若手や新規参入者も同等の成果を出せる環境を構築できる。
AIはあくまでその仕組みを支える**共働者（パートナー）**であり、
人の勘や感性を奪うものではなく、「共有できる知恵」に変える道具である。
1. 農業のデータは「記録」ではなく「条件」である
従来の農業記録は、「何を・いつ・どれだけ」行ったかを残すものでした。
しかし装舎が注目するのは、「どんな条件で成功したのか」という因果の設計です。
たとえば、
気温と湿度の組み合わせで収量が安定したパターン
ある肥料配合と水やりのタイミングの最適化
作業者ごとの対応差が結果にどう影響したか
これらを生産履歴の中から構造的に抽出・整理するプロセスがAI×業務プロセス設計の中心にあります。
2. 生産履歴を“未来のレシピ”に変えるためのAIの役割
AIの役割は「予測」ではなく「補助と再現」です。
装舎では、Microsoft Power PlatformやAzure AI Searchを活用し、
生産現場の履歴データを「ナレッジモデル」に変換します。
これにより、
過去の条件をもとにした最適な判断支援
新しい品種や気候条件への応用
担当者交代時の業務引き継ぎ効率化
が可能になります。
つまりAIは、過去を参照して“未来を再現する”ためのシステムとして機能します。
3. 実例：データが導いた品質の安定化
ある地域農園では、作業者によって収穫品質にばらつきがありました。
装舎が介入し、生産履歴をAIで分析すると、
「収穫時の湿度条件」が品質に最も影響していることが判明。
この結果を踏まえ、湿度センサーと業務アプリを連携し、
作業時のタイミングをAIがアラートする仕組みを設計。
結果、翌年の収穫期には品質のばらつきが30%以上削減され、
若手スタッフでも同水準の成果を出せるようになりました。
これは単なる自動化ではなく、
“成功の再現性”を組織で共有できる仕組み化が成果を生んだ事例です。
4. データ活用の壁と、その越え方
多くの現場では「データ入力が手間」「人によって精度が違う」などの課題があります。
装舎の設計思想は、人が無理なく使えるUX設計と段階的な導入に重点を置いています。
紙ベースの記録 → タブレット入力 → 自動データ収集へと進化
属人的な判断をAIが参照して助言する「共同思考」設計
現場を止めずに改善できる小さな導入単位（パイロット方式）
これにより、現場を疲弊させずにデータ文化を根付かせることが可能です。
まとめ：AIがつくるのは、未来を再現する“知の台帳”
AI×業務プロセス設計とは、
「人の経験を数値に置き換えること」ではなく、
「経験を共有し、再現できる状態にすること」です。
生産履歴は単なる記録ではなく、
次の世代に引き継ぐレシピブックであり、
それを整えることが、
持続可能な生産と品質保証の第一歩です。
装舎は、
この“未来のレシピ”を共に設計し、
地域と産業の新しい信頼の形をつくっていきます。