T2-122-JA · Tier 2 · Job Roles
AI+ 農業技術者・普及員
AIを活用して、現場のデータから農家の成果へとつなげる
現場のデータと農家の実際の成果の間にあるギャップは、 書かれていない報告書と翻訳されていない研究成果からできています。
読めていない研究資料の山、書き終えていないアドバイザリー報告書、そして届けたい農家に十分届かない普及資料を抱えていないでしょうか。AIは皆さんの現場の知識に取って代わるものではありません。土壌データから診断へ、技術報告から農家がすぐ使えるガイドへ、M&Eの表計算データから支援機関向けの成果報告へと、知識を変換する作業を加速させます。CROP Protocolがフレームワークを、40以上のプロンプトテンプレートがワークフローを提供します。エビデンスと成果のあいだのギャップを知り、それを埋めようと決意している農業技術者・普及員のために、AIエンジニアリング企業が作り上げた一冊です。
ティア
Tier 2 · Job Roles
カテゴリ
Agriculture & Food
形式
Guide
更新
Q4 2026
他のエディション
GlobalGlobal — Japanese
デジタル版
US$60
本書の中身
- 32の即用プロンプト：土壌・作物診断、肥料計画、普及資料作成、M&E報告
- CROP Protocol——文脈設定から全プログラム規模の成果追跡まで、4段階で構成された技術指導の枠組み
- 二つの並行ルート：農学専門家と普及担当者それぞれに合わせた具体例と90日間の実施計画
- 多言語対応の普及ワークフロー：読み書き能力に応じて、農家向けガイド、SMSによる技術情報、実演用台本を効率的に作成
- 90日間の導入計画：民間企業に所属する農学専門家、および政府・NGOの普及担当者向けにそれぞれ設計
対象読者
農学者（作物コンサルタント、土壌学者、精密農業スペシャリスト、農業アドバイザー）または普及員（行政の農業担当職員、NGOの農業プログラム担当者、農村アドバイザリーサービスの担当者、農業開発従事者）の方々。農学系の資格を持ち、農場や農家のコミュニティと直接関わりながら、データや研究成果を現場で実行できる助言に変える役割を担っています。
その他の対象：農業開発プログラムのマネージャー、次世代の普及員を育成する農業大学の講師、普及プログラムを監督する農業関連省庁や開発銀行の上級技術担当者の方々。
身につくこと
- 圃場データの収集から農家向けの情報伝達まで、アドバイザリー業務の全サイクルにわたるAIとのやり取りをCROP Protocolで構造化できる
- AIを活用して作物と土壌の問題を診断し、エビデンスに基づく処方を作成し、資材投入の管理計画を立案できる
- 農家ごとのリテラシーや状況に合わせた、分かりやすい普及資料（農家向けガイド、SMSアドバイス、実演会の資料）を作成できる
- AIを活用して農業研究の文献を統合し、現場で使える実践的な推奨事項にまとめられる
- 普及プログラムのためのモニタリング・評価（M&E）の枠組みを設計し、AIを活用した分析で成果を追跡できる
本書の内容
- スキルチェック
- 農学専門家や普及指導員としてのAI活用準備度はどの程度ですか？
- 第1章
- 現在の農学・普及現場におけるAI活用
- 第2章
- 農業者向けAIツールキット
- 第3章
- 土壌・作物診断
- 第4章
- 精度の高い推奨事項と投入計画
- 第5章
- 普及資料と農家への情報伝達
- 第6章
- 研究翻訳とエビデンス統合
- 第7章
- 農業アドバイザリー報告書とプログラム文書作成
- 第8章
- 農業データを安全に扱う
- 第9章
- モニタリング・評価（M&E）とプログラムの影響
- 第10章
- 90日間のAI導入計画
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
この書籍は、現場のエビデンスと実際の成果の間に存在するギャップを理解し、それを確実に埋めようとする農学専門家と普及担当者のために、AIエンジニアリング企業が開発しました。