畑の意思決定を軽くする、新しい相棒の登場
育苗から収穫、販路まで。日々の判断は想像以上に多く、情報も断片的になりがちです。
そこで東大発の農業AIスタートアップが、対話を起点に現場の意思決定を支える「ノウノウシリーズ」を立ち上げました。
生成AI（LLM）を土台に、知識・記録・計画・分析をつなげる設計です。
単なるQ&Aではなく、現場の条件に合わせて動く“エージェント”が、収集・整理・実行を一気通貫でサポートします。
発表は1月27日。国内の農業AIは群雄割拠の兆しが出ています。
栽培の現場で、どこまで実用に耐えるのか。プロダクトの中身から、その期待と課題を読み解きます。
全体像：対話をハブに、知識とオペレーションを束ねる
ノウノウシリーズは、目的特化のAIエージェントを組み合わせる“サービス群”です。
中心にあるのは、対話で状況を引き出し、地域・品目・時期などの前提を踏まえて回答を最適化する仕組み。
そこに記録や計画、画像解析を連携し、次のアクションへ橋渡しします。
- ノウノウチャット・ノウノウハブ：24時間365日の栽培相談とナレッジ集約
- ノウレコ：作業・生育・病虫害・資材投入の自動整理と共有
- ノウプラ：栽培計画・作業計画の作成と優先順位づけ
- ノウノウビジョン：生育診断／病虫害モニタリングとデジタルツイン
まずはチャット／ハブとノウレコが中心。ノウプラ、ノウノウビジョンは順次拡大（クローズド提供を含む）とされています。
意思決定の「情報→判断→実行」を、分断なく回せるかが鍵です。
プロダクト紹介：4つの役割を深掘り
ノウノウチャット・ノウノウハブ
地域・品目・生育ステージなどの前提を踏まえ、質問の文脈を自動で整えます。
現場用語でも話が通じ、回答は根拠情報とセットで提示。チーム共有の“起点”になります。
ノウレコ
日々の観察や作業を、写真・音声・テキストでとにかく残す。AIがタグ付けし、後から検索しやすい形に整理します。
“気づき”が暗黙知で消えず、振り返りと改善の速度が上がります。
ノウプラ
作業の山谷や人員配置を見える化し、優先順位を対話で調整します。
天候や病害虫リスクの変動を織り込み、計画と実行のギャップを小さくします。
ノウノウビジョン
画像と生育データから状態を推定し、異常の早期検知を支援します。
判定根拠を提示し、次の打ち手へつなぐ“診断→処方”の流れを補助します。
はじめ方と基本の使い方：3つのステップで回し始める
初期セットアップ
- 栽培品目・地域・栽培方式を登録。既存の営農記録があればインポート。
- チームメンバーと権限を設定。共有ルールを簡潔に決める。
日々の運用
- 相談する：チャットで症状・写真・気象条件を送る。候補対策と根拠を受け取り、次アクションに落とす。
- 記録する：ノウレコで作業・観察・投入資材を“とりあえず残す”。AIがタグ・時系列・区画で整理。
- 見直す：ノウプラで週次の作業負荷を確認。天気・病虫害リスクを加味して優先度を更新。
現場フィットのコツ
- 最初は1品目・1区画から。成功パターンを作り、段階的に広げる。
- 写真と短文メモのセット運用にする。推奨プロンプトはハブで共有。
- 「判断の根拠」を必ず確認。根拠→対策→実行→結果を一連で蓄積する。
技術の裏側：日本の農に最適化した生成AI
回答の精度と運用性を両立させるため、ナレッジをRAGで参照し、ローカル条件を前処理で正規化する構成が核になります。
チャットの表層では自然対話に見えても、背後では“判断のための文脈化”が丁寧に走っています。
「生成AI技術を活用したAIエージェントサービス群『ノウノウシリーズ』の提供開始…現場の意思決定に必要な情報の収集や整理などを、AIによる対話を起点に支援」
出典：ASCII.jp
「『ノウノウ』は、生成AI（LLM）技術を活用し、24時間365日いつでも農業に関する相談ができる対話型サービスです。」
出典：AgVenture Lab 農辞苑
重要なのは“答えの言い切り”ではなく、根拠・想定リスク・代替案の提示です。
過去の実績データと現行の環境データを突き合わせ、対策後の検証までを一連のワークフローにします。
現場メリットと導入ハードル：リアルを直視する
期待できる効果
- 判断のスピードアップ：相談→対策→実行が同じ“場”で完結。
- 記録の自動整理：チームの暗黙知が検索可能な資産に変わる。
- 計画の実行力：優先度と担当が明確になり、作業の滞留を減らす。
- 異常の早期発見：画像と時系列の併用で、見落としを減らす。
越えるべき壁
- データ入力の最初の一歩：写真＋短文で“とりあえず入れる”文化を根付かせる。
- 根拠確認の習慣化：AIの提案は必ず根拠・代替案とセットでレビューする。
- ネットワークと端末：ほ場の電波とバッテリー計画は実運用の生命線。
- チーム運用：権限・命名規則・タグの基本ルールを軽量に定める。
エコシステムと最新動向：広がる“農×生成AI”
同社は農林中央金庫グループのAgriweBと連携し、農業特化型生成AIの提供を進めてきました。
今回のシリーズは、その知見を基盤に、現場で回るエージェント群へと進化しています。
「東京大学発農業AIスタートアップ…生成AI（LLM）技術を活用したAIエージェントサービス群『ノウノウシリーズ』の提供を開始…現場の意思決定に必要な情報収集・整理・実行を、対話を起点に支援」
出典：PROJECT DESIGN
公的研究でも、農業特化型の生成AIが社会実装に踏み出しています。
領域特化×RAG×ローカルモデルの流れは、実装の現実解として定着しつつあります。
「農研機構（茨城県つくば市）は国内初という農業生成AI（人工知能）を開発した。」
出典：日本経済新聞
提供フェーズとトライアルの進め方
現時点では「ノウノウチャット・ノウノウハブ」「ノウレコ」が中心です。
「ノウプラ」「ノウノウビジョン」はクローズド提供を含めて順次拡大予定と案内されています。
- 小さく始める：1品目・1区画でチャット＋記録の運用を固める。
- 指標を決める：相談から対策までの所要時間、記録件数、検索性など。
- 現場PDCA：根拠の質、提案の妥当性、実行後の結果を週次でレビュー。
- 段階拡張：ノウプラで作業平準化、ノウノウビジョンで早期検知へ。
価格や正式な提供条件は今後のアップデートに従いましょう。
導入相談は公式の問い合わせ経路から行うのが確実です。
まとめ：対話から“現場の合意”を作るAIへ
ノウノウシリーズは、対話だけで終わらせず、現場の合意形成と実行に寄り添う構成です。
知識・記録・計画・画像が一つの流れで回るほど、意思決定の質は上がります。
まずは小さく始め、根拠を確かめ、結果で学ぶ。
その積み重ねが、作物の安定とチームの自信につながります。
“相棒”に育てるのは、使い手の現場力です。
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