農業×AIで現場力を底上げ！段階導入による市場調査業務効率化のリアル事例
背景・課題
農業市場の状況把握は、紙・FAXや電話での情報収集、地域ごとの慣習など依然としてアナログな工程が多く、現場視点の細かなデータを経営判断に活かすのが難しい課題がありました。また、市場規模や競合状況などの情報の収集は手作業中心で、分析まで膨大な時間と工数を要していました。
AI活用ソリューション
まず現場ごとに散在していた調査報告書や市況データを電子化し、AIによるテキスト要約を業務工程の“第一歩”として導入。AIが抽出したサマリーは、そのままでは見逃しや誤認もあるため、ベテラン担当者がダブルチェックを行う二重体制を構築しました。共有化されたデータは、Power BIなどの可視化ツールと連携し、営業や経営層への迅速な意思決定材料として展開します。AIを“補助輪”として活用し、現場の声を残しつつ合理化を進めています。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 調査業務は担当者ごとに手法や集計単位がバラバラで、データ集約や整理に毎回10〜15時間かかっていました。情報の漏れや重複、主観的な判断による見落としも発生。経営会議用に再整理する際、さらに手作業が必要でした。
- 10〜15時間かかっていた調査業務が、AI導入以降は6〜9時間程度で標準化。最終成果物チェックには依然人の手が必要ですが、資料作業の効率が目に見えて向上しています。
導入後 (After)
- AI要約＋人の二重チェック導入後は、初期集計・要点ピックアップ作業が3〜4時間で完了。最終レポート化までのトータル作業は従来比で約40%短縮。ヒューマンエラーも減り、属人的な判断の偏りも緩和されました。
イメージ図
成果・効果・ROI
現場データの質向上と経営への即時フィードバックにより、主力作物の価格変動対策や販路戦略を迅速に再検討できるようになりました。単なる工数短縮以上に、多拠点での情報共有と意思決定のスピードアップに効果。ROIは運用1年で約9%向上。
実事例
独立行政法人農研機構は現場データとAI要約を組み合わせた仕組みを一部営農集団で実証し、アナログな調査工程の一部自動化・効率化を成功させました。要点抽出はAIが主担当、重要決定の最終判断は必ず担当チームで実施しています。
https://www.naro.go.jp/project/results/laboratory/brain/2021/21_009.html
さらなる展開
今後は他地域の市場データや、天候・物流情報との連携も視野に入れ、農業経営全体の予測モデリングやリスク対策まで発展させる予定。各現場のスタッフ教育やAI活用スキルアップも順次進めていきます。将来的に他の品目や出荷調整に応用する計画です。
導入ロードマップ
- 現状調査と要件定義 - 現場調査フロー・課題の洗い出しと、AI活用に適したデータ形態や工程を特定
- データ電子化・AI要約PoC - 過去調査資料のデータ化・AI要約ツールの小規模試験運用
- ダブルチェック体制・業務フロー再設計 - AIと人による役割分担・検証フロー確立、作業標準化
- 可視化・経営層展開 - 要約データをPower BIなどへ連携、経営・営業部門向け情報提供
- 運用拡張・他部署応用 - 他部門や新作物分野・営農方針決定への横展開検討
ご相談・お問い合わせ
まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。