TOPライフスタイル料理・グルメ畑でひとりごと 野菜と農業を考えるラジオNotebookLMと生産記録からつくるチャットボットのお話05:43 3月9日 629再生 問題を報告する 再生する シェアする AI目次NotebookLMで農園Wiki構築5年間の生産記録をAIに学習自然言語で農作業データを分析データ活用を支える基盤の重要性AIが拓く農園メンバー育成の未来AI文字起こし(β版) # チャプター1 おはようございます。ひさまつ農園のひさまつです。 生成AIの農園での使い方という話は以前このVoicyでもしたことがあります。 一つ非常に有力なのがノートブックLMを使ったウィキですよね。 今回新たに作ってみたのは 作業記録ですね。生産に関する記録を詳細にうちは取っているので、それの過去5年間のものを読み込ませるというものをやってみました。 そうすると基本的には記録が残っているあらゆる品目のあらゆる作業についてのデータを任意に調べることができるし、 粘土横断的に見られるので傾向みたいなものが割と分析しやすいという。 もともと数学的な分析ができるようにうちは作業日誌というのは縦持ちのデータ、項目別に 時間軸でただベタデータを残すということをやっているので、いろんな抽出をするということはそもそも可能なんですが、やはり 生成AIの優れたところはインターフェースが自然言語でいいということなので、どんなに何かデータベースの構造に関して詳しくない 農園メンバーであってもチャット的にやり取りをしている中で必要な情報を取り出すことができるし、文脈を提示してもらえるということが すごく面白いんじゃないかと思いますね。 トマトの栽培に関して気をつけるべきことは何?ぐらいの荒い質問に対して記録のデータからいろいろ出てきますので、 なるほどこういうふうに考えるのかという、そういう学習になるような気がしますね。 後で取り出せるようにデータベースを構築していくってことは非常に大事で、 うちはそこはかなり徹底してやってます。2009年から全部データがありますが、いつ、誰が、どの保譲で、どの品目の、どの品種について何を何分かけてやったかということを記録していて、 だいたい1年あたり2000行ぐらいデータがたまってますね。 なので5年間分だと、ここ最近5年で1万行、これをノートブックエレウムにぶち込むことで、 このソースの中からだけ、作業日誌、うちの記録の中からだけいろんなデータを取り出すことができるという。 今までのままでもうちはスプレッドシートでデータを取っているので、 ピボットテーブル化していろんな抽出はできますし、各種分析をかけることはもちろん可能なんですけれども、そこにはやっぱり一定のリテラシーが必要なので、 そこの部分がいらない、インターフェースの部分がヒューマンな、しかも専門的な知識のない言語でやり取りできるっていうことはおそらく画期的で、しかしですね、 だからこそ元のデータがきちっと、いわゆるデータベースのセオリーにかなう形で蓄積されていることがすごく大事なんじゃないかと思いますね。 そうでないと怖くて、おそらくそのリテラシーのない人に対してデータを提供できないですよね。これを元にやるといいよってここに質問したら農園の過去の記録だから帰ってくるよっていうことが担保できなくなっちゃうんで、 元のデータがきちっとすることはやっぱり極めて大事だと思うんですよね。 だからきちっとセオリカルに運営されていて、かつ正しいデータベースの構築、正しい記録が行われているのであれば、 ノートブックLMは非常に有効で強力なツールだと言っていいと思います。現在うちは農場長という生産部門のリーダーが仕事、段取りの部分をその下に下ろしていこうと結構頑張ってますが、その際に 宿題を与えることができますね。この農園ウィキがあると、明日この作業、今週この作業をするので、そのワードをノートブックLMに入れて関連の情報をなんとなく見てきてっていうだけで全然違うような気がするんですよね。 それをやっていくうちに、つまりデータ化されたものあるいは文字化された情報と実際にやる作業というのを繰り返しやることによって、作業の構造化ができるというか、抽象度を上がったり下がったりということを自然にやる気がするので、結果として理解の精度が上がるのではないかと私は思います。 ただこれがですね、どの程度その作業者、農園メンバーの力量ないし、サイエンスの知識とか構造理解力みたいなものによってばらつくのかというのが正直私もわからないので、ここはもう当ててみるしかない、使ってもらうしかない感じはしますね。 データベースというのは私、高校の、うちの高校は高校の卒論みたいなものがあって、高校2年度の時からデータベースの本を読んでますけども、優れたデータベースというのは、後に利用する人、例えば10年後にそれを使う人が自由に使えるようであること、すなわちですね、設計する段階ではどのような文脈で取り出されるかということを規定しないのが優れたデータベースだというふうに当時から信じているんですけども、 それに基づいて長年、結構な時間をかけてデータを蓄積してきたことが、おそらくこのAIの登場によって相当生きてくる感じが私はすごくしています。これは結構大事なテーマなんで、繰り返し取り上げていければなというふうに思います。 今日は、作業記録、生産記録のデータとノートブックLMの組み合わせによるWiki、チャットボットの作成という話をしてみました。ではまた。 もっと見る #記録 #データベース #久松農園 #NotebookLM #wiki 畑でひとりごと 野菜と農業を考えるラジオ久松達央05:431.チャプター1コメント感想・質問・応援メッセージを書こう 中牟田望都3月21日農業日誌や作業記録をつけだしていますが、非常に参考になりました、ありがとうございます!路地みかんですが、どのようにその記録を活用するのか、今は農薬の施肥のタイミングの振り返りにしか活用できてませんが、誰がどこで何をしていたか、汎用性が高い形で記録しておくことで、感覚ではなく改善や効率化の判断に活用できそうですね2返信
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