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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。
はいどうも、Metaです。
ぐりさん、お米作りとAIの連載が収穫シーズンを終えて完結したそうですね。
そして今日はその裏側を聞けるんですよね。
ええ。農業AI通信のお米作りにAIは使える?という全5回の連載です。
舞台は広島の小さな田んぼ。
田んぼの写真をAIに見せるところから始まり、最後は来年のための手順書作りまで進みました。
写真から手順書へ、ずいぶん話が広がりましたね。どんなきっかけがあったんですか?
最初に試したのは、収穫前の稲の写真をチャットGPTに見せて、稲の状態や刈時を相談することでした。
大きな設備がなくても、スマホの写真と身近なAIでどこまで農作業の助けになるか、それが出発点です。
身近な道具で試せるのはいいですね。それで収穫は順調だったんですか?
そこが現場では思うようにいきませんでした。
長雨で稲刈りが伸び、天気の情報をAIに整理してもらい、作業できそうな日を探したんです。
ところが実際に刈った日も、田んぼの中央にはぬかるみが残り、コンバインが前に進めなくなって、稲が詰まりました。
へえ、天気の情報だけでは田んぼに入れるかまではわからないんですね。
ええ、予報と目の前の地面の状態は別に確かめる必要がありました。
さらに翌日は機械同士の管をつなぐ準備にも手間取ったんです。
年に一度の作業で、どの部品をどこにつなぐのか迷ってしまう。
ああ、去年はできたのに今年になると思い出せない。そういう作業はありますよね。
そこで迷った部品や止まった場面を写真に撮り、気づいたことを音声入力でAIに送りました。
その記録を来年の作業前に見返せる形へ整理していったんです。
現場で困ったことが、連載の重要なテーマになりました。
ただ成功した話だけじゃなくて、困った場面そのものが材料になったんですね。
その通りです。例えば、白いU字の部品の写真。写真だけではどこにつながる部品かわかりませんでした。
後から用途が判明して、この機械の出口の部品だったと人間側で補足して用途を記録できたんです。
なるほど、撮るだけでは足りなくて、現場の人の一言が大事なんですね。
ええ、記録も確認した事実、原因の仮説、まだわからないことに分けました。
AIには整理を手伝ってもらい、人が確かめた内容を足していく。このやりとりが手順書作りの大切な部分でした。
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それなら、来年見た時も何がわかっていて、何を確認すればいいか追えますね。
はい。写真入りの手順書に加えて、工程ごとに見る1枚でまとめたマニュアルや流れを見返す動画も試作しています。
ただ、まだ実物との称号が必要な下書きです。来年の作業で使いながら、足りない説明を確かめていく予定です。
連載は完結しても、現場での続きがあるんですね。来年の自分が今年の記録を見て答え合わせする。
ええ。今回見えてきたのは、AIに何を聞くかが現場の困り事から変わっていくということです。
収穫を相談するところから、経験を残すところへ。その過程ごと共有することで、他の方が自分の仕事で試すヒントにもなると思います。
農業以外でも、年に一度の準備や引き継ぎに使えそうです。
皆さんも次に作業で迷ったら、写真とともにAIに入れて記録を残してみてください。
何に使うか、どこにつなぐか、わからないところはわからないまま、メモを添えるところから始められます。
連載は概要欄のリンクからご覧ください。
まずは、来年忘れそうなことを一つ残す。
試してみたら、便利だったことも困ったことも、メタグリ研究所のディスコードでぜひ教えてください。
それでは、今日のメタグリボイシーズはこの辺で。
今日もメタグリボイシーズを最後までお聞きいただき、どうもありがとうございました。
あなたと一緒に、新しい農業の世界を創造する旅を続けていけることに感謝しています。
では、次回もお楽しみに。
今年のつまずきを来年の味方に。バイバイ。
