--- title: "農業のAI活用：始め方と注意｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-agriculture/ description: "農業のAI活用は、作業や生育の記録づくり、病害のリスクの見立て、販売や事務の文書づくりから小さく始めるのが現実的です。スマート農業技術活用促進法の計画認定と、農業データの契約の考え方も整理しました。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- はじめる[柱：ユースケースと効果](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) # 農業のAI活用：始め方と注意 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 3件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 農業のAI活用は、作業や生育の記録づくり、病害のリスクの見立て、販売や事務の文書づくりなど、日々の手間と判断に直結する業務から小さく始め、機器やサービスに渡すデータの扱いを契約で確かめておくのが現実的です。 自社の「ユースケースと効果」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 農業は、天候や生育の状態を見ながら作業を決め、出荷・販売・事務までを少ない人数でこなしている経営が多い業種です。担い手の減少や高齢化が進むなか、経験に頼ってきた判断を記録に残し、作業の負担を減らす手段としてAIへの関心が高まっています。この記事では、農業でAIが役立つ場面、始め方、データの契約や国の制度で知っておきたい点を整理します。 この記事でわかること - 農業でAIが役立ちやすい業務 - 小さく試して広げるまでの手順 - 農業データの契約と、スマート農業技術活用促進法の計画認定 ## 農業では、どんな困りごとがAI活用のきっかけになりますか？ 農業でよく聞く困りごとは、次のようなものです。 - 作業や生育の判断が、経験のある人の勘に頼っていて、引き継ぎが難しい - 作業日誌や出荷の記録をつける時間がとれない - 病害虫の発生に気づくのが遅れ、被害が広がる - 直売やネット販売の商品説明、出荷先への連絡などの文章づくりに手が回らない - 補助制度や計画の書類づくりに時間がかかる このうち、**記録と文章づくり**は、生成AIで比較的すぐに試せます。**生育の予測や病害の見立て**は、圃場の記録やセンサー・画像のデータを使うため、データをためる準備が必要になります。 ## AIが役立つのは、どんな場面ですか？ 農林水産省の白書では、ロボット・AI・IoTなどの技術を活用した「スマート農業技術」によって、農作業の効率化、身体の負担の軽減、経営管理の合理化、化学肥料・農薬の使用の低減などが期待されるとしています。たとえば、自動で走るトラクタ、ドローンによる散布、AIで病気の発生のリスクを評価するアプリなどの取り組みが紹介されています。 | 場面 | AIの役割 | 使うデータ | 始めやすさ | |---|---|---|---| | 作業日誌・記録 | 音声やメモから作業日誌の下書きを作る | 作業のメモ、写真 | 試しやすい | | 販売・連絡の文章 | 商品説明、出荷先への連絡文の下書き | 品目の特徴、出荷の予定 | 試しやすい | | 制度や資料の読み取り | 長い資料の要点をまとめる | 公的な資料 | 試しやすい（原文で確かめる） | | 病害のリスクの見立て | 気象や画像から発生のリスクを評価する | 気象のデータ、葉や果実の写真 | データの準備が必要 | | 生育・収量の見込み | 過去の記録や気象から、収穫の時期や量を見込む | 生育の記録、センサーのデータ | データの準備が必要 | | 品質の判定 | 画像から大きさや色などで選別を助ける | 選別の画像 | 機器の準備が必要 | また、農研機構が運用する農業データ連携基盤「WAGRI」を通じて、民間の事業者に多くのAPIが提供され、農業者向けのサービスの開発が進められていると白書は説明しています。自分でデータを集めるだけでなく、こうした基盤を使ったサービスを選ぶ方法もあります。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「ユースケースと効果」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 何から始めればよいですか？ 次の手順で進めると、作業の負担を増やさずに試せます。 ① **困りごとを書き出します。** 「記録をつける時間」「病害に気づくまでの日数」「出荷の連絡にかかる時間」など、何に困っているかを書き出します。 ② **記録と文章づくりから試します。** スマートフォンで話した内容から作業日誌の下書きを作るなど、手を動かしながら使える方法を選びます。 ③ **記録をためます。** 生育の予測や病害の見立てに進む前に、作業・生育・気象・写真の記録を、同じ形で続けて残します。経験のある人の判断の理由も一緒に書き残すと、引き継ぎにも役立ちます。 ④ **品目と圃場を絞って試します。** 1つの品目、1つの圃場で、機器やサービスを試し、これまでの判断と比べます。 ⑤ **データの扱いを確かめて広げます。** 広げる前に、データの置き場所と、契約でのデータの扱いを確かめます。 記録づくりから始め、データをためて見立てへ **困りごとを書き出す**：記録をつける時間、病害に気づくまでの日数、出荷の連絡にかかる時間など **記録と文章づくりから**：スマートフォンで話した内容から作業日誌の下書きを作るなど、手を動かしながら使える方法 **記録をためる**：作業・生育・気象・写真を**同じ形で続けて**残す。判断の理由も書き残す **品目と圃場を絞る**：1つの品目、1つの圃場で試し、これまでの判断と比べる **データの扱いを確かめて広げる**：データの置き場所と、契約でのデータの扱いを確かめる 生育の予測や病害の見立てに進む前に、記録をためます。経験のある人の判断の理由を残すと、引き継ぎにも役立ちます。 経験のある人の知見を残す進め方は「[ベテラン社員の知見をAIで引き継ぐ](https://www.ai-ready.jp/guide/veteran-knowledge-transfer/)」、センサーのデータの扱いは「[現場のセンサー・IoTデータの活かし方](https://www.ai-ready.jp/guide/iot-data-use/)」が参考になります。 ## 圃場や作業のデータを渡すとき、何に気をつけますか？ スマート農業の機器やサービスを使うと、圃場・生育・作業のデータが事業者のサーバーに集まります。こうしたデータには、栽培の工夫など、農業者が積み上げてきたノウハウが含まれることがあります。 農林水産省は2020年3月12日に「農業分野におけるAI・データに関する契約ガイドライン」を策定しています。農業データの活用を進めることと、農業者のノウハウを守り、安心してデータを提供できる環境を整えることを目的にしています。ノウハウ活用編とデータ利活用編、モデル契約書の案などで構成されています。ガイドラインのページでは、スマート農業の事業者が利用契約で農業データを受け取って保管する場合に、農業者が希望すれば農業者に提供する旨の条項を入れることなどが、補助事業向けの資料として示されています。 機器やサービスを選ぶときは、次の点を契約や利用規約で確かめます。 - データを**誰が、何の目的で**使えるか - データを**第三者に渡す**ことがあるか - 契約が終わったときに、データを**返してもらえるか、消してもらえるか** 契約の個別の判断は、専門家にご確認ください。AIの契約の全般は「[AIの開発・利用の契約で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-contract-guidelines/)」で整理しています。 ## スマート農業の機器を入れるとき、国の制度はありますか？ 2024年10月1日に、「農業の生産性の向上のためのスマート農業技術の活用の促進に関する法律」（スマート農業技術活用促進法）が施行されました。この法律にもとづき、次の2つの計画の認定制度が設けられています。 - **生産方式革新実施計画：** スマート農業技術の活用と、あわせて行う農産物の新しい生産方式の導入に関する計画 - **開発供給実施計画：** スマート農業技術などの開発と、その成果の普及に関する計画 農林水産省によると、認定を受けた農業者や事業者は、金融・税制などの特例措置を受けることができます。要件や手続きは変わることがあるため、計画の手引きや最新の情報は農林水産省のページや地域の窓口で確かめてください。中小企業向けの支援の全般は「[中小企業がAI導入で使える公的な支援](https://www.ai-ready.jp/guide/public-support-for-sme-ai/)」をご覧ください。 ## チェックリスト ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [AI活用の候補の評価表](https://www.ai-ready.jp/templates/use-case-scoring/) - [AIの開発・利用の契約の確認リスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-contract-checklist/) ガイド - [現場のセンサー・IoTデータの活かし方](https://www.ai-ready.jp/guide/iot-data-use/) - [需要予測にAIを使う進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-demand-forecasting/) - [ベテラン社員の知見をAIで引き継ぐ：聞き取り・記録・確認・共有の進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/veteran-knowledge-transfer/) - [AIの開発・利用の契約で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-contract-guidelines/) - [中小企業がAI導入で使える公的な支援：補助金・相談窓口・IT導入支援事業者](https://www.ai-ready.jp/guide/public-support-for-sme-ai/) - [少人数の会社のAI活用の始め方：担当者がいない・予算が少ない・兼務でも進める](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-small-business/) - [人手不足にAIで備える考え方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-labor-shortage/) 用語 - [センサーデータ](https://www.ai-ready.jp/glossary/sensor-data/) - [画像認識](https://www.ai-ready.jp/glossary/image-recognition/) - [AI・データの利用に関する契約ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-data-contract-guidelines/) - [エッジAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/edge-ai/) ## よくあるご質問 Q小さな農家でも、AIを使う意味はありますか？ Aあります。作業日誌の下書き、出荷先への連絡文、補助制度の資料の読み取り、直売所やネット販売の商品説明など、文章や記録づくりの手間を減らす使い方は、経営の規模にかかわらず試しやすい分野です。生育の予測や病害の見立ては、記録やセンサーのデータがたまってから効果を確かめやすくなります。 Qスマート農業の機器やサービスに、圃場のデータを渡しても大丈夫ですか？ A契約で、データを誰が、何の目的で使えるか、第三者に渡すことがあるか、契約が終わったときにデータを返してもらえるかを確かめます。農林水産省は「農業分野におけるAI・データに関する契約ガイドライン」で、農業者のノウハウを守りながらデータを活用するための考え方を示しています。 Qスマート農業の機器を入れるときに使える国の制度はありますか？ A2024年10月1日に施行されたスマート農業技術活用促進法にもとづき、計画の認定を受けた農業者などは、金融・税制などの特例措置を受けられます。要件や手続きは変わることがあるため、農林水産省のページや地域の窓口で最新の情報を確かめてください。 ## この記事に出てくる用語 - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [IoT](https://www.ai-ready.jp/glossary/iot/) - [データ連携](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-integration/) - [API](https://www.ai-ready.jp/glossary/api/) - [モデル](https://www.ai-ready.jp/glossary/model/) - [需要予測](https://www.ai-ready.jp/glossary/demand-forecasting/) - [人手不足](https://www.ai-ready.jp/glossary/labor-shortage/) - [画像認識](https://www.ai-ready.jp/glossary/image-recognition/) - [AI・データの利用に関する契約ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-data-contract-guidelines/) - [エッジAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/edge-ai/) - [センサーデータ](https://www.ai-ready.jp/glossary/sensor-data/) ## 「ユースケースと効果」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) [広げる／ユースケースと効果AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標桐谷彰人2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/)[定着させる／ユースケースと効果AIの効果を測り続ける：全社に広げた後の指標の見直しと、続ける・広げる・やめるの判断嵐保憲2026-10-26](https://www.ai-ready.jp/guide/sustaining-ai-impact/)[はじめる／ユースケースと効果AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで石田誠2026-10-25](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) ## 出典 1. [農林水産省「スマート農業技術活用促進法に基づく計画認定制度の申請受付がスタートします」](https://www.maff.go.jp/j/press/kanbo/kihyo03/241001.html) 2. [農林水産省「令和6年度食料・農業・農村白書」特集3 スマート農業技術の活用と今後の展望](https://www.maff.go.jp/j/wpaper/w_maff/r6/r6_h/trend/part1/chap0/c0_1_03.html) 3. [農林水産省「農業分野におけるAI・データに関する契約ガイドライン～農業分野のノウハウの保護とデータ利活用促進のために～」](https://www.maff.go.jp/j/kanbo/tizai/brand/keiyaku.html) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. 農業では、どんな困りごとがAI活用のきっかけになりますか？ 2. AIが役立つのは、どんな場面ですか？ 3. 何から始めればよいですか？ 4. 圃場や作業のデータを渡すとき、何に気をつけますか？ 5. スマート農業の機器を入れるとき、国の制度はありますか？ 6. チェックリスト 7. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「ユースケースと効果」 [ユースケースと効果の解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/use-cases/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「農業のAI活用：始め方と注意｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/guide/ai-in-agriculture/