「こんな道具があったらいいのに」を、農家さん自身がAIと形にする。川上牧場さんが紹介した「和牛交配チェック」の開発体験を入り口に、Metagri研究所が次に支えられることを、メタとグリが考えます。
大切なのは、アプリができた、その先。ほかの農家さんと試す、気づいたことを伝える、直した工夫を次の人へ渡す。AIに任せきりにせず、現場の知恵を持ち寄るコミュニティの役割をお話しします。
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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。グリさん、農家さんが自分で使うアプリまで作るようになっているんですね?
ええ、8月27日の配信で、川上牧場さんが、AIと一緒に新しいアプリや仕組みを作る取り組みを紹介してくださいました。
例えば、牛の血統を元に、後輩相手との血の近さを確かめるツール。
それから、カメラとAIを組み合わせて、夜間の牛の様子を見守る仕組みです。
血統を調べる手間や、夜の見回りの負担を減らしたい。
毎日の仕事で感じる困り事が、開発の出発点なんですね。
その通りです。
血統を確認するアプリの開発では、クロードコードという、プログラム作りを手伝うAIを使ったそうです。
ただ、AIに頼めば、何でも正しくできるわけではありません。
というと、つまずいたこともあったんですか?
配信では、AIが間違った血統情報を出すこともあったと話されています。
だから、複数の資料と見比べて、確認できないものは空欄にする、そういうルールで作ったそうです。
なるほど。動いたから完成…じゃなくて、中身が正しいかまで確かめるんですね。
はい。何を確かめるか、どこを人が判断するか、そこには現場を知る農家さんの力が欠かせません。
今回は、こうした取り組みをメタグリがどう支えられるかを考えてみたいんです。
アプリの作り方を教える、その先の話ですね。
ええ。例えば、作ったものを他の農家さんにも試してもらえる場です。
この画面は分かりにくい、うちの牛舎でも使えるかな?
そんな声が、道具を育てるヒントになります。
自分の牧場で使えたからといって、別の牧場でもそのまま使えるとは限らないんですね。
そうなんです。例えば、夜の見守りなら、暗い場所でも牛の様子が分かるか、見落としはないか。
人の見回りとどう組み合わせるかも含めて、現場ごとに小さく試すことが大切です。
AIに全部任せるのではなく、人の判断を助ける道具として使い方も一緒に考えるんですね。
そして、うまくいかなかったことも残したいですね。
AIにこう頼んだら勘違いされた。ここは人が直した。
そうした経験は、次に作る人の助けになります。
成功したアプリだけじゃなくて、途中の失敗にも価値がある。
それなら、まだ完成していない人も話せそうです。
へぇ、完成品の発表だけでなく、困りごとや試している途中のものを持ち寄る。
そんな場があってもいいと思います。
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これは開催が決まった企画ではなく、これからの支え方の提案です。
でも私アプリを作れません。それでも出番はありますか?
もちろんです。この説明がわからないと伝えることも、この作業に毎回時間がかかると話すことも大事な参加です。
農家さんも学生さんも得意なことで関われます。
作る人だけじゃなく、使う人、気づきを伝える人も必要なんですね。
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