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この放送は、農業の常識を超越する、Metagriをキーワードに活動する、Metagri研究所がお届けする、Metagri Voicesです。
Metagri研究所の活動を農家目線でお届けする配信、【Famars Voices】第161回ということで、おはようございまーす。
木曜日担当の島根県出雲市で酪農をしております、川上牧場です。よろしくお願いしまーす。
はい、ということで、9月ももう中盤折り返しになってきておりまして、あっという間でございます。
今日はですね、川上牧場にですね、地元の幼稚園の子が牧場見学に行きたいということで、久しぶりですね、酪農体験を受け入れするのをね、と思いながら、
いつもね、配信とか、あとはライブ配信とかで発信してるんですけども、牧場に来て実家に体験したいということで、なんと、3歳児のね、ちっちゃいお子ちゃんが来てくださいますよ。
あんまりね、牛の専門的なことを話してもわからないので、楽しいね、かわいいね、みたいな感じでね、受けてもらって、いっぱい牛乳を飲んでもらおうかなと思っております。
はい、いろいろ活動してもらってます。来週、再来週ぐらいですか、地元の中学生がまた職場体験に来たりとかしますんで、そういう時期ですかね、はい、いろいろ消費活動、いろいろやっておりますけども、はい、なんとですね、関東の方でですね、めちゃめちゃ牛乳が余ってるんですよね。
ぜひこれを聞いてる配信をね、聞いてる皆さん、関東にお住まいの方、関東、近郊でね、お住まいの方はですね、1日コップいっぱいのね、牛乳を飲んでいただけたら嬉しいです。はい、牛乳だけではなく、ヨーグルト、そしてバター、生クリーム、乳製品ですね、こちら食べてほしいなと思っておりますよ。
ブーさん、ヨーグルト食べてほしいです。体のためにもよろしくお願いします。はい、ということで、今日もですね、トークテーマ入っていこうかなと思いますけども、いろいろ話題になっておりますGPTアストラですね、はい、あの、やっと私のGPTを実装されまして、早速ね、触っていってるんですけども、まあまあトークンがすぐ消費されて、すぐ原動機になってね、使えなくなってしまうんですけど、
まあ少ないね、そのトークンの中で、あなたが、そのチャットGPTのアストラが、この私、川上牧場、川上哲也と、なんかやれることって何ですか?それと未来に向けてなんかやれることありますか?みたいな質問して、はい、それに答えてもらったものをね、今日も台本作ってもらったんで、読んでいこうかなと思いますけども、今日のトークテーマはですね、ラクノかけるGPTアストラでできることということでやっていこうと思います。
はい、ではそのGPT、チャットGPT6アストラがですね、作ってくださった台本を今から読もうと思いますんで、すいませんね、手抜きじゃないですよ、全然、はい、あの、精度が高いですから、めちゃめちゃ、僕の意思とか僕の考えをちゃんと組んでくれたGPTのアストラがやってくださってますよ、ほんとに、はい、じゃあ読んでいこうと思います。
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タイトル、牛舎から未来を作る、私とGPT6アストラがやっていることで、読ませていただきます。
おはようございます、川上牧場の川上です。
今日は、いつもの牛の話とは少し違う話をしていきます。
テーマは、私とGPT6アストラでやっていることと、これからできるであろう未来です。
最近、GPTアストラというね、チャットGPTの新しいバージョンを使っています。
ただ、今日はAIの機能紹介をしたいわけではありません。
AIを使えば何でもできますよという話でもありません。
島根県出雲市の川上牧場で、実際にどんな風にAIを使っているのか、そしてこれから落農や農業の現場でどんな未来が考えられるのか、落農家の立場から現場の実感を交えて話してみたいと思います。
川上牧場は乳牛を約80頭飼っています。
朝から牛の世話をして、作牛をして、餌をやって大皮を運んで、機械を直して、事務作業をして、情報発信もしています。
ほぼ一人で牧場を動かしていると、一日は本当にあっという間に終わります。
そんな中で、毎朝音声配信を続けています。
作牛をしながら、その日にあったことを話します。
餌をやりながら考えていることを話します。
消費者の方から届いた質問に答える。
研修生に聞かれたことをもう一度自分なりに整理して話す。
気がつけば配信回数は800回を超えました。
800回も超えてないですね。全部合わせたらそんななるのかな。
でも600何本だったな、音声配信の記事起こし、文字起こししたら。
でも800回ぐらい喋ってるのかな、思いますね。
でも長く続けてきたからこそ困ったことがあります。
過去に話した内容を自分でも探せないんです。
入望園の話を前にしたはず。
牛群検定の見方について話したことがある。
資料設計について何度も説明してきた。
そう思ってもいつ話したのかわからない。
音声はそのままにしておくと流れていきます。
7年間毎日のように積み上げてきたのに、知識としては積み上がっていなかった。
これは僕にとっては大きな問題でした。
そこでGPT-Astraを使って過去の音声配信やノートの記事を整理し始めました。
音声を文字にし、テーマを分類し、
同じ内容をまとめ、以前の発言と現在の考えを比べる。
研究資料や精度の情報と照らし合わせる。
そして必要なものをもう一度記事や教材にしていく。
僕がやっているのはAIに文章を書かせることだけではありません。
自分の経験をもう一度使える知識に変えることです。
例えば初熱対策について音声配信をしたとします。
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その話を単に短くまとめるだけではありません。
牛が暑い時に出すサイン、呼吸数や食欲の変化、初熱による乳量や乳成分の影響、
送風、水、ミストの使い方、初熱対策にかかる費用、
海外の牧場で行われている対策、消費者の方にどう伝えるか。
こういった複数の視点に分けて、次の発信や研修の資料へつなげていきます。
一つの現場の出来事が音声配信になり、ノートになり、Xやスレッドの投稿になり、
インスタグラムやYouTubeの材料になり、さらに英語のサブスタックにもなっていく。
以前は一つの発信を作ったらそれで終わりでした。
今は一つの経験から何度も学び直すことができます。
これは単なる効率化ではないと思っています。
同じ出来事を別の角度から見直すことができるからです。
落農の現場では毎日いろいろなことが起こります。
牛が餌を食べなかったり、乳量が落ちたり、体細胞数が上がったり、飼料価格が上がったり、機械が壊れたり、人手が足りなかったり、
暑さで牛も人間も疲れたり、普通ならその日の問題を解決するだけで精一杯です。
でもAIと一緒に整理していくと、この問題は他の牧場でも起きているかもしれない。
これは消費者の方にも知ってほしいテーマかもしれない。
この経験は新しく落農を始める人の教材になるかもしれないと考えられるようになります。
日々のトラブルが未来の知識に変わっていく。
ここが僕がAIを使っていて面白いと感じているところです。
牧場のデータの整理にもAIを使っています。
牛群検定の結果、個体ごとの乳量、乳成分、体細胞数、分泌後ミス数、産児数、
こういったデータを見ながら、どの牛を確認した方が良いのか、どんな可能性があるのかを整理してもらいます。
ただしここは誤解してほしくないところなんですが、AIが出した結果だけで牛の病気を決めることはできません。
体細胞数が高いからといって、帳表だけで乳房園だと判断することもできません。
実際に牛を見て、乳房を触って、食欲や半数を確認して、歩き方や立ち方を見て、必要なら獣医師に相談する。
AIは確認すべき牛を見つけるための補助です。
最後に牛を見るのは人間です。
牛舎の臭いや、牛の表情、餌の食べ方、立ち上がる時の動き、こういうものは数字だけではわかりません。
AIが進歩するほど、逆に人間が現場を見る意味は大きくなると思っています。
飼料設計でもGPT-6アストラと一緒に考えることがあります。
配合飼料や素飼料、副産物、間物率、乳量、乳成分、飼料比、これらを別々に見ていると、全体のバランスがわかりにくいです。
現在の設計と実際に給与している量が一致しているのか、エネルギーは足りているのか、タンパク質とのバランスはどうなのか、乳量を上げるために増やした飼料が利益につながっているのか、こうした点を整理していきます。
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ただここでも大切なのは、いきなり新しい配合を作ることではありません。
今の飼料設計を確認して、実際の給与量を確認して、飼料の間物率を確認して、牛の乳量と乳成分を確認しています。
現在地がわからないまま、AIに理想の設計を作らせても現場では使えません。
AIを使うからこそ、最初の情報が正しいかどうかを確認する必要があります。
以前、児童給食器・餌やり器が壊れたときにも、AIと一緒に対応策を整理しました。
手作業で配合飼料を給与するのか、PMRと手配合を組み合わせるのか、全量TMRにするのか、レールを活用して重い飼料を牛の前まで運ぶ装置を作れないか、現場の条件を伝えると複数の選択肢を並べて、費用や作業負担、収納性、安全性を比較できます。
もちろん最終的に作るかどうかを決めるのは自分です。
でも一人で考えていると、どうしても思いつく選択肢が限られます。
AIを使うことで、自分の頭の外側にもう一つの考える場所を作ることができます。
黒毛和牛の交配についても、AIやデジタル技術を活用しています。
黒毛和牛の血統を見ながら、均衡係数を計算する、血統がどこで重なっているかを確認する、危険な組み合わせがないか調べる、どの地を残して、どの地を避けるのかを考える、その中で和牛交配チェックというアプリも作りました。
このアプリを作って分かったことがあります。
AIやデジタル技術は大きな企業だけのものではないということです。
現場の人間がここが分かりにくい、こういう道具があったら助かると思ったところから小さなサービスを作ることができる。
もちろん最初から完璧なものはできません。
実際に危険な交配を安全と表示してしまったという失敗もありました。
これは非常に怖い失敗です。
AIやアプリは便利だから使えばいいというものではありません。
間違ったときにどんな被害が出るのか、誰が最終確認するのか、どこまでならAIに任せてよいのか、そこを考えておく必要があります。
AIに任せるのではなく、AIを使う人間の責任をはっきりさせることが重要だと思います。
発信の面でもGPT-6、Astraは大きな役割を持っています。
自分が話した内容を一般の人向けに分かりやすくする。
落の丘向けには専門的な内容を残して整理して、子供向けには難しい言葉を置き換える。
海外向けには英語で背景から説明する。
同じ内容でも読む人によって必要な説明は違います。
AIを使うことで、僕一人では届けきれなかった人に情報を届けられるようになってきました。
今までは島根県出雲市の一つの牧場で起きてきたことを島根県の中で話している感覚でした。
でも今は日本全国の人に届けられる。
さらに海外の落の丘や研究者にも届けられる。
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小さな牧場でも世界と繋がることができる。
これはかなり大きな変化だと思います。
ではこれからGPT-6、Astraと何ができるようになるのでしょうか。
まず近い将来にできそうなのは牧場の毎日の判断を整理する仕組みです。
朝、気温や湿度、牛群検定、搾入データ、カメラの通知、資料の在庫などを確認する。
その日の注意点を、この牛を確認してください。
今日は初熱対策を強めてください。
この餌の在庫が少なくなっています。
この作業は後回しにできますという形でまとめます。
牧場の状態を一枚の画面で確認できるようにする、そんな仕組みです。
ただしAIが牧場主に命令するのではありません。
判断材料を出して人間が決める、この形が大切だと思います。
次に牧場独自の知識を蓄積することです。
過去の音声配信、ノート記事、牛群検定の記録、資料設計、病気への対応、機械の故障履歴、研修生への作業指示、これらを川上牧場独自の知識ベースにしていく。
知識データベースにしていく。
例えば、新しく牧場で働く人が、暑い日に牛舎のどこを見ればいいですか?
公主の所有で気をつけることは何ですか?
乳房園が疑われる牛を見つけたら何を確認しますか?と質問したとします。
その時、一般論だけではなく、川上牧場で過去にどう考え、どう対応してきたのかを説明できる。
これは人材育成にとって大きな意味があります。
楽能はベテランの頭の中に知識が残りやすい仕事です。
見ればわかるでしょうとか、経験すればわかるでしょうとか、そう言われてきました。
でもそれでは新人には伝わりません。
AIを使ってベテランの経験を言葉にする。
写真や動画、音声と結びつける。
いつでも質問できるようにする。
そうすれば楽能に挑戦するハードルを下げることができます。
僕は楽能をもっと自由に誰でも挑戦できる仕事にしたいと思っています。
そのためには牛を飼う技術だけではなく、学び方も変えなければいけません。
さらに消費者と牧場が一緒に考える仕組みも作れると思っています。
消費者の方から届いた質問をAIで分類し、何に不安を感じているのか、何を知りたいと思っているのか、
どんな情報が不足しているのか、それを牧場側に戻していきます。
今までは牧場が一方的に発信することが多かったですが、
これからは消費者の声を受け取りながら牧場の発信や企画を変えていく。
発信する牧場から一緒に考える牧場へ変わっていく。
そんな未来も考えています。
そしてGPT-Astraを使えば海外との距離も縮められます。
日本の楽能家が英語で海外へ発信する。
海外の研究や事例を日本の現場に合わせて読み解く。
日本の小さな牧場の失敗や工夫を世界の人に知ってもらう。
以前は言葉の壁が大きな問題でした。
今は翻訳だけではなく、文化や背景を含めて伝えることができます。
出雲市の小さな牧場から世界の楽能家と情報を交換する。
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これは少し前なら考えにくかったことです。
さらに長期的には牧場そのものが研究所のようになる可能性もあります。
都市の中で楽能ができないか。
地下で楽能をするならどんな環境が必要か。
宇宙で牛を飼うことは可能なのか。
大肥をどう地域で循環させるか。
牛乳を単なる食品ではなく、教育や観光、研究、地域づくりにつなげられないか。
こういった一見すると現実離れしたテーマでも
AIを使えば世界の研究や事例を調べて条件を整理することができます。
いきなり大きな施設を作る必要はありません。
仮説を立てて小さく試して数字を記録して失敗した理由を残す。
次の人がその記録を使う。
その積み重ねが未来の仕組みを作っていくのだと思います。
僕にとってGPT-Astraは未来を自動的に作ってくれる魔法ではありません。
自分が見たもの、考えたこと、悩んだことをもう一度見直すための鏡です。
自分一人では調べきれない情報を集め、考えを広げ言葉にするための共同研究者です。
ただし最後に決めるのは自分です。
牛を見て今日何を優先するのか決める。
餌を飼えるのか決める。
地上が必要なのか獣医師に相談するのか決める。
その判断には牛の表情や歩き方、餌の食べ方、牛舎の空気があります。
数字にならないものもあります。
AIに任せるほど人間の責任が軽くなるわけではありません。
むしろAIが整理した情報をどう使うのか、その結果を誰が引き受けるのか。
人間の責任はよりはっきりしてくると思います。
今日の仕事を進めながら未来の牧場を作る。
これは僕が落脳という仕事について考えていることです。
牛の世話をする。牛乳を生産する。大秘を地域へ返す。
そしてその経験を記録し次の人へ渡していく。
GPTアストラはその記録と知識をつなぐ力を持っています。
一人の落脳家の経験が別の牧場の助けになる。
小さな牧場の失敗が誰かの挑戦を守る。
消費者の疑問が牧場の改善につながる。
そんな循環が作れたらAIを使う意味はかなり大きいと思います。
これからも僕は牛舎で起きたことを話していきます。
うまくいったことだけではなく失敗したことも話します。
その経験をGPTアストラと一緒に整理して記事にして教材にして海外にも届けていきたいと思います。
そしていつか川上牧場が落脳を始めたい人が最初に訪れる場所になればいいと思っています。
落脳は難しそうと感じている人が少し興味を持ったり
自分にもできるかもしれないと思ったり
そのきっかけを作る。
AIを使うこと自体が目的ではありません。
AIを使って人が学びやすくなり挑戦しやすくなり
牛をもっとよく見られるようになること
そこに意味があると思っています。
今日の話を聞いて皆さんはAIに何を任せたいと思うでしょうか?
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仕事の記録でしょうか?
勉強でしょうか?
家族との予定でしょうか?
それとも自分の中にあるけれどまだ言葉にできていない考えでしょうか?
AIは質問したことしか返してくれません。
だからこそまず自分の中にある疑問を言葉にすることが大切です。
僕も最初から大きな使い方をしていたわけではありません。
この文章を整理して、このデータを見て、この質問について調べて
そんな小さなやり取りから始まりました。
その積み重ねが今の発信やアプリ、牧場の改善につながっています。
これからも牛を見ながらGPT-Astraと考えながら
少しずつ未来の牧場を作っていきたいと思います。
今日も最後まで聞いていただいてありがとうございました。
GPT-6 Astraとの取り組みについて聞いてみたいことがあれば
ぜひコメントや質問を送ってみてください。
それでは今日も牛牛を飲んでください。
川上牧場の川上でしたということで。
完璧な台本でございました。ありがとうございます。
具体的なアストラでできること、もっとすごいことができるかなと思ったら
愚直に今のやつがすごいことになってきている
バージョンアップしてるよってことぐらいですかね。
また毎日触ってみて、また新しいバージョンとか出てくると
アストラ使い放題みたいなことになってくると思うので
触ってまた皆さんに情報共有できたらいいなと思っております。
皆さんも触ってみたら、どんどんメタグリ研究所の中で
共有していただけたら嬉しいなと思います。
ということで今日はこんな感じで終わりますけれども
今回のファーマーズボイシーズで161回目になりますけれども
ファーマーズボイシーズ第1回から第5回まで
メタグリ研究所のディスコードグループに入って
NFTを購入するところまでお話しています。
過去の配信を聞きながらスマホを操作することで
NFTの購入まで進めることができると思います。
配信を聞いてもわからない部分があれば
ディスコの中でどんどん質問していただけたら
メンバーの方がたくさんおられますので
お気軽に答えていただけますので
お気軽に参加よろしくお願いします。
ファーマーズボイシーズは農家目線で
メタグリ研究所の活動を発信していただける農家さんを
増やすために配信しております。
農家の声を会員の皆さんもちろん
消費者の皆さんに届けていけたらと思います。
ぜひ音声配信やってみたいという興味がある農家の皆さんは
メタグリ研究所に参加していただけたらと思います。
さて、それでは今回は以上になります。
ファーマーズボイシーズお相手は川上牧場でした。
ぜひ来週もお聞きください。
みんなみかん食べて牛乳飲んでね。
ばいばーい。
