ChatGPT-4とOpenAIが農業を変革：AIによるファームマネジメントの進化

はい、承知いたしました。以下に、ご提示いただいたテキストを専門的な農業用語を使用し、技術用語、数字、単位、URL、Markdownフォーマット、ブランド名を維持して日本語に翻訳します。

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農業におけるAI言語モデルの紹介

私が自問する問い：OpenAIとChatGPTの言語モデルは、農業においてどのように役立てることができるのか？ 本稿では、以下の点について詳述します。

ChatGPTと農業の連携を試してみませんか？ しばらく熟考した結果、農業と大規模言語モデルを組み合わせたagri1.aiを開発することにしました。

ジェネラリストの時代

これはジェネラリストにとって強力なツールであり、新しい情報を迅速に習得・理解し、複雑なトピックに対する理解を急速に深めるのに役立ちます。さらに、ChatGPTのような言語モデルは、ジェネラリストがオンライン上の膨大な知識や情報から、より速く、より効率的に学習する能力を提供します。

これは特に農家にとって有益です。農家は、機械、財務、生物学、マーケティング、販売など、幅広いトピックについて常に十分な情報を持っている必要があります。ChatGPTのような言語モデルを使用することで、農家はより効率的な方法で新しい情報を迅速に学習できます。これにより、日々の業務に不可欠な、必要とするトピックに関する知識と理解を得ることができます。例えば、ChatGPTを使用して、機械の複雑な仕組みを迅速に理解したり、農業の財務面に関する理解を素早く深めたりすることができます。

数年後には、間違いなく「何でも聞いてください」という回答が最も明白になるでしょう。農家は、生物学、技術、ビジネスのさまざまな種類の課題に対応する必要があるため、AIとロボット工学から恩恵を受けるであろう最も重要なグループになるでしょう。

今、未来を見据えましょう：OpenAIは人工知能分野における主要な研究機関です。彼らの最も注目すべき成果の一つは、人間のようなテキストを生成する能力を持つ、最先端の言語モデルであるGPT-3（Generative Pretrained Transformer 3）の開発です。

農業分野において、ChatGPTとしても知られるGPT-3は、農家に貴重な洞察と支援を提供することで、この産業に革命をもたらす可能性を秘めています。以下に、ChatGPTが農業でどのように活用できるかの例をいくつかご紹介します。

農業における言語モデルの活用方法

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農家およびアグリビジネス専門家の一般的な生産性向上: ChatGPTは、反復的な精神的タスクを簡略化・迅速化し、農家の効率を向上させ、全体的な生産性を高めることができます。高度な言語処理能力により、ChatGPTは多くのタスクを自動化し、農家がより重要な業務に集中できる時間を確保します。記録管理の効率化、レポート作成、意思決定支援など、ChatGPTは農家の業務をより生産的かつ効果的に行う手助けとなります。アグリビジネス専門家は、コンテンツ作成、メールテンプレート、メールの効率化、トレーニング資料、セルフサービス型インテリジェンスツールなどのタスクにおいて、喜んで支援を受けることができるでしょう。

専門的なアドバイスの提供: ChatGPTは、土壌条件、気象パターン、病害虫防除に関する情報を含む、膨大な量の農業データでトレーニングすることができます。これにより、農家は作物を最適化する方法について、パーソナライズされた推奨事項やアドバイスを提供できます。ChatGPTは、特定の農場の土壌および気候条件を認識するようにトレーニングできます。これにより、土壌の栄養レベルや地域の気象パターンなどの要因を考慮して、その農場に最も適した作物について、カスタマイズされた推奨事項を提供できます。

収量の改善: ChatGPTは、農家が特定の土壌および気候条件に最も適した作物を特定するのに役立ちます。これにより、収穫の成功率を高め、最終的に収量を改善することができます。

はい、承知いたしました。以下に、ご提示いただいたテキストを専門的な農業用語を使用し、技術用語、数字、単位、URL、Markdownフォーマット、ブランド名を維持したまま日本語に翻訳します。

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病害虫防除: ChatGPTは、最も効果的な農薬の特定やその散布方法に関する助言など、病害虫防除に関する貴重な情報を提供することで、農家を支援できます。これにより、農家は作物を保護し、収益性を向上させることができます。病害虫は作物に甚大な被害を与え、収量を低下させる可能性があるため、病害虫防除は農業の重要な側面です。OpenAIが提供するような言語モデルは、農業分野における病害虫防除に革命をもたらす可能性を秘めています。モデルが病害虫防除を支援する主な方法の一つは、農家に対して最も効果的な農薬に関する貴重な情報を提供することです。これには、農薬が効果を発揮する特定の病害虫に関する情報や、農薬を最も効果的に散布する方法が含まれます。ChatGPTのようなツールは、特定の地域における病害虫の活動状況に関するリアルタイムの更新情報を提供できます。これにより、農家は病害虫が甚大な被害を与える機会を得る前に、予防措置を講じ、作物を保護することができます。さらに、ChatGPTは、農家が特定の作物や気候条件に最適な病害虫防除戦略に関する個別化された推奨事項を提供できます。これにより、農家は病害虫防除の取り組みを最適化し、最終的に生産性を向上させることができます。農家にとって貴重な洞察と支援を提供します。

データ分析と予測: OpenAIによって開発された人工知能言語モデルは、農業におけるデータ分析と予測に大きく貢献する可能性を秘めています。このツールは大量のデータを処理し、その情報に基づいて予測を行うことができます。これを達成するためには、モデルに適切なデータセットと、そのデータを解釈する方法に関する明確なガイドラインを提供することが不可欠です。これにより、AI言語モデルは正確な予測を行い、農家に貴重な洞察を提供できるようになります。しかし、データが不十分であったり、解釈ルールが不明確であったりすると、AI言語モデルによって生成される結果は不正確または信頼性が低くなる可能性があります。したがって、AI言語モデルが高品質で関連性の高いデータでトレーニングされ、解釈ルールが明確に定義されていることを確認し、その予測が可能な限り正確であることを保証することが極めて重要です。大規模なアグリビジネスが内部システムにAPIを接続している場合、言語モデルはそれらの内部データでトレーニングされ、その能力を強化することができます。

病害の特定: 上記のデータ分析の一部として、ChatGPTは様々な植物病害の症状を認識するようにトレーニングできます。これにより、農家は病害が広がる前に特定し、治療することができ、作物損失を削減し、生産性を向上させることができます。

より興味深いアプローチとしては、写真やその他の視覚データを直接活用するように画像モデルをトレーニングすること、あるいはそれらを組み合わせることが考えられます。例えば、MicrosoftのLOBEを使用してブドウの病気を予測するトレーニングを試したことがありますが、その結果は目覚ましいものでした。しかし、このトピックは別のブログ記事で別途議論する価値があります。

それにもかかわらず、ChatGPTは特定の植物病の特有の症状を認識するようにトレーニングすることができます。これには、植物の色の変化や質感といった視覚的な手がかり、あるいは植物の成長率の低下や害虫への抵抗力の低下といった行動の変化が含まれる可能性があります。植物病が特定されると、モデルは農家に対して、最良の治療法に関する個別化された推奨事項を提供できます。

これには、最も効果的な殺虫剤やその他の病害防除方法に関する情報、および治療法を最も効果的な方法で適用する方法に関するアドバイスが含まれる可能性があります。さらに、ChatGPTのようなモデルは、特定の地域における病気の蔓延に関するリアルタイムの更新情報を提供できます。これにより、農家は予防措置を講じ、病気が重大な損害を引き起こす前に作物を保護することができます。全体として、言語モデルを植物病の特定と治療に統合することは、農家に貴重な洞察と支援を提供する可能性を秘めています。これは、病気の蔓延を防ぎ、最終的に農業産業の生産性を向上させるのに役立ちます。

農場に関連するあらゆる質問：ご存知かもしれませんが、農家はあらゆることを知り、最大主義のゼネラリストである必要がある多才な管理者です。

業務の最適化とコスト削減: 利用可能なオプションがすべて揃っているため、コスト削減が発生する可能性は非常に高いです。しかし、どの具体的な事例が実現し、どこで言語モデルが大きな影響を与えることができるかは、まだわかりません。そのため、以下で、私が把握している2022年12月から2023年2月までのいくつかの事例を検討します。

GPT4とその画像説明が農業でどのように役立つか

ChatGPTの最新バージョンであるGPT4は、高度な画像説明機能を備えており、農業分野で特に役立ちます。自然言語で画像を説明する能力により、ChatGPT 4.0は、作物の健康状態の分析、害虫の特定、詳細な作物および圃場の画像の分析のための強力なツールとなります。

作物の健康状態の分析は、健康で生産的な作物を確保するために不可欠です。作物の画像を分析することにより、ChatGPT 4.0は、農家が変色や萎れなどの苦痛の兆候を特定するのに役立ち、これは潜在的な問題を示している可能性があります。これにより、農家は問題を解決し、作物への損害や損失を防ぐためのタイムリーな措置を講じることができます。

病害虫分析も、健全な作物の維持に不可欠です。作物の画像を分析することで、GPT4は食痕や網などの病害虫の兆候を特定するのに役立ちます。これにより、農家は病害虫を駆除し、作物への被害を防ぐための適切な措置を講じることができます。

詳細な作物画像に加えて、GPT4は圃場画像を分析し、農業景観の包括的なビューを提供することもできます。圃場の画像を分析することで、ChatGPT 4.0は土壌浸食、湛水、または栄養不足などの潜在的な問題を特定するのに役立ちます。これにより、農家は輪作、灌漑、および施肥に関する情報に基づいた意思決定を行うことができます。

全体として、GPT4の画像記述機能のような技術は、農業分野にとってゲームチェンジャーとなる可能性があります。言語モデルは、農家に作物、病害虫分析、および圃場画像に関する詳細な洞察を提供することで、より情報に基づいた意思決定を行い、収量と収益性を向上させるためのタイムリーな行動をとるのに役立ちます。

autoGPTが農業と農家を支援する方法

そこで、私はautoGPTを農業トピックの支援アシスタントとして使用しようとしました。特に補助金の検索に役立てるためです。インターネットを検索・スクレイピングする自律的なGPTエージェントは非常に役立つ可能性があります。そこで、このAIエージェントを「subsidyAI」と名付け、興味深い現在のプログラムを見つけるように依頼しました。AIは適切なウェブサイトにアクセスして調査することはできましたが、正しい情報を収集することに失敗しました（そして、出力については言うまでもありません）。私は、autoGPTが農業分野で非常に大きなものになる可能性があると信じています。特に画像検出と連携した場合です。autoGPTよ、さあ来い。あと2〜3ヶ月待てば、もう一度試してみます。私のプログラムがここで何をしようとしたのか、以下をお読みください。

このプログラムは、AutoGPT APIを使用して、フランスのポワトゥー＝シャラント地域における農業補助金の調査に関連する特定のタスクを自動化するPythonスクリプトです。プログラムは、人口統計、研究所または市場、および社会統計に関するデータなど、関連する地域および環境指標に関する情報を検索および収集することから始まります。次に、この情報を使用して、特にリンゴ、ブドウ（AOCコニャック）、およびアルファルファなどの作物に関連する、その地域における農業補助金の潜在的な情報源を特定します。

プログラムはまた、これらの農業補助金の資格を得て使用する方法についてのアイデアを生成するのに役立つGPTエージェントを開始する予定です。エージェントには、応答を集中させるための明確で詳細なプロンプトが提供され、農家がフランスの農業補助金の資格を得るための少なくとも5つの異なるアイデア、およびこれらの補助金を最大限に活用するための5つの異なるアイデアを提供することが期待されます。

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このプログラムは、Poitou-Charentes地域における補助金の価値をどのように決定するか、そして農家が資格のある補助金にどのように申請できるかを調査することを目的としています。関連する政府および組織のウェブサイトを徹底的に検索し、地域の農家と連絡を取り、農業アドバイザーと協議することで、これらの補助金の申請プロセスに関する洞察を得る予定です。

プログラムの実行全体を通して、収集した情報の潜在的な限界を認識し、GPTエージェントまたはその他のソースによって提案されたステップや推奨事項を常に再確認するように注意を払っています。さて、これは成功しませんでした。

しかし、まず言語モデルが（現時点では）何ができないかを見てみましょう。

限界：ChatGPTの抽象化および因果関係理解能力の欠如

AIおよび機械学習技術は、例えば収穫量の最適化のために、農家に貴重なデータと洞察を提供してきました。しかし、ChatGPTのような言語モデルの限界はますます明らかになっています。言語モデルは、抽象化し因果関係を理解する能力を欠いており、経験豊富な農家の認知的理解の不十分な代替手段となっています。

農業で成功するためには、農家は自身の環境を深く理解し、絶えず変化する状況に基づいて実践を適応させる能力が必要です。抽象的に考え、不完全または不確かな情報に基づいて情報に基づいた意思決定を行う必要があります。AIはこれらの意思決定プロセスを支援できますが、農家の批判的思考スキルと経験を代替することはできません。（まあ、これはある意味明白ですね、少なくとも私にとっては。）

したがって、農家は自身の認知的知識と専門知識に引き続き依存すると同時に、AI技術を意思決定を強化し、農業成果を改善するためのツールとして活用することが重要です。それは、AI技術の利点と、（現時点では）人間の理解と相互作用の代替不可能な価値との間の適切なバランスにかかっています。

農家や生産者がChatGPTを使用しようとする例

• ChatGPTと農業について観察、テスト、読書を行った後、独自の農業GPTバージョンを構築することにしました。

ご意見は twitter.com/agtecher_com までお知らせいただくか、フィードバックをお送りください。

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このFarmer GPTと名付けられたサイドプロジェクトは、ChatGPTとWhisperを活用し、インドの農家の方々に価値ある支援を提供します。リアルタイムの気象情報、個別化された作物推奨、専門家や他の農家とのピアツーピアコミュニケーションを通じて、農業実践、収量、収益性の向上を支援します。このようなAIアシスタントは、アグロノミストに取って代わる可能性を秘めており、AIとセキュアメッセージングの力を活用して、競争の激しい産業で農家が成功できるよう支援することで、インドの農業実践に革命をもたらす可能性があります。

「Farmer GPT」には、現在のところ、ファインチューニングモデルや接続されたデータベースなしで、標準的なGPTと同様の結果を提供するという欠点があります。さらに、ユーザーは、農業とは無関係な「ポテトの焼き方」のような質問に対する回答など、トピックから外れた応答を受け取る可能性があります。

• 収量推定とマンゴーの事例: Vishnu Sankar氏が2月11日に質問しました。「マンゴーの遺伝的収量ポテンシャルと、実際の収量とのギャップについて、様々な回答を得ました。そこで、ChatGPTに確認しました。マンゴー #マンゴー栽培 #UHDP #農業 #果樹 #果樹園」 この言語モデルは、マンゴーの木1本あたり年間50～300個のマンゴーを生産できると予測しており、高収量樹では年間1,000個まで生産できるとしています。

• もう一つ興味深い例は、ブドウ畑における再生型農業に関するものです。ワインシンカーことpost.news/robertjoseph @robertjoseph氏が2023年2月5日に投稿しました。「鶏の羽がブドウ栽培に使われていることを知っている人はどれくらいいますか？@SpierWineFarmはそれを使用しており、#ChatGPTがその理由の一部を説明しています。」私はChatGPTに再生型農業における鶏の羽の役割についてエッセイを書いてほしいと依頼しました。 Spier Wine FarmにTwitter経由で、そのエッセイがどの程度正確か尋ねてみました。結果を待ちましょう。

• 農業教育: 農業教師であるCassie Joiner @Cass_Joiner氏による非常に具体的な例です。同氏は2023年2月1日に「ChatGPTに与えた最初のタスクは、明日教える『農業における遺伝学』の授業計画を作成することでした。私の教師としての人生は永遠に変わりました。」と投稿しました。

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トマトの病害虫防除、質問テキストと画像検出用Pythonコードの両方：トマトのうどんこ病回避に関する非常に具体的な質問： Shailendra singh @srj0408 氏が2022年12月10日に投稿：本日、#agritech に関する質問でChatGPTを試したところ、素晴らしい結果が得られました。#agriculture #chatgpt3 #ChatGPT #OpenAI #OpenAIChatGPT #startup

ユーザーは、植物の葉の画像分析のためにPythonでサポートベクターマシン（SVM）モデルを実装するコーディングサポート（ChatGPTによるPythonコーディングは、そのように訓練されていなくても、すでに印象的な方法で機能します）としてChatGPTをテストしていました。

トマトのうどんこ病を回避するために、以下の手順を実行できます。

1. 耐病性品種を植える：一部のトマト品種は、うどんこ病に対して「他の品種よりも抵抗力があります。'Mountain Magic'や'Legend'のように、病気に対する抵抗力が高いことが知られている品種を選択してください。」
2. 良好な空気循環を確保する：うどんこ病は、湿った停滞した空気を好みます。病気を防ぐために、「トマトの株の間隔を十分に確保し、定期的に剪定を行い、水のやりすぎを避けることで、株の周りの空気循環を良好にしてください。」
3. 頭上からの水やりを避ける：トマトの株に上から水やりをすると葉が湿り、うどんこ病の発生に適した環境を作り出してしまいます。「代わりに、茎の根元に水やりをするか、点滴灌漑システムを使用してください。」
4. 硫黄系殺菌剤を使用する：トマトの株にうどんこ病が発生した場合は、硫黄系殺菌剤を使用して病気を治療できます。ラベルの指示に従って殺菌剤を散布し、病気の蔓延を防ぐために定期的に散布を繰り返してください。
5. 作付けローテーションを実践する：うどんこ病…

ルール：専門用語、数字、単位、URL、Markdownフォーマット、ブランド名を保持してください。プロフェッショナルな農業用語を使用してください。

• 具体的な例ではありませんが、温室・データ専門家のJohn Beauford氏が提起した興味深い点です：ChatGPTが園芸産業に与える影響：ChatGPTは、温室向けの高度で統合された技術システムを提供することで、園芸生産者を大いに支援できます。

生産者のERPソフトウェア、センサー、天気予報、販売分析と統合することで、この言語モデルは生産者が自身の事業をより良く理解し、より良い計画を作成・実行し、利益を最適化し、補充パフォーマンスを向上させるのに役立ちます。反復的なタスクや複雑なデータ分析を自動化し、より重要なタスクに時間を割くことができます。この技術は、生産者向けの次世代ビジネス自動化の重要な一部となり、リアルタイムの作物診断やコスト分析に応用できる可能性があります。言語モデルを生産者の事業に特化したデータやシステムと統合することで、温室事業へのより人間的なインターフェースを提供し、生産者が重要な情報にアクセスし分析することを容易にします。

これは、2022年夏に私が実際に抱いた質問であり、OpenAIのChatGPTでテストしました。

質問：「ボルドー近郊に1.5ヘクタールのブドウ園があり、灌漑設備を設置する必要があります。どのような機器が必要で、1.5ヘクタールをカバーするにはどのようなPSIが必要ですか？」

OpenAIの回答：「ブドウ園への灌漑設備の設置は、ブドウの健康と生産性を確保するための重要なステップです。具体的に必要となる機器は、ブドウ園の規模、選択する灌漑システムのタイプ、予算など、さまざまな要因によって異なります。

一般的に、1.5ヘクタールのブドウ園には、かなり大規模な灌漑システムが必要となります。これには、主要な給水ライン、およびブドウ園全体に水を供給するための側線とスプリンクラーまたは点滴灌漑用エミッターのネットワークが含まれる可能性が高いです。また、水圧を上げ、十分なカバレッジを確保するためにポンプを設置する必要があるかもしれません。

水圧に関しては、典型的なブドウ園では、十分なカバレッジを確保するために少なくとも40 PSI（ポンド毎平方インチ）の圧力が必要です。ただし、これは灌漑システムのタイプやブドウ園のレイアウトなどの要因によって変動する可能性があります。ブドウ園の特定の水圧要件を決定するには、灌漑の専門家に相談するのが最善です。」

結論として、1.5ヘクタールのブドウ園に灌漑設備を設置するには、かなり大規模で複雑なシステムが必要となります。主水源ライン、側線ネットワークとスプリンクラーまたは点滴灌漑用エミッター、そして水圧を上げるためのポンプが必要になる場合があります。必要な具体的な設備は、ブドウ園のレイアウトや予算などの要因によって異なります。ブドウ園に必要な正確な設備と水圧要件を決定するために、灌漑の専門家に相談するのが最善です。

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情報源

以下に、ご提示いただいたテキストを日本語に翻訳します。専門用語、数字、単位、URL、Markdownフォーマット、ブランド名はそのまま維持し、専門的な農業用語を使用します。

• AI言語モデルの農業意思決定支援における活用 (2023) - 農業分野におけるAI言語モデルの有効性に関する研究。
• AgFunder (2023) - AIおよび農業技術への投資動向。
• Twitterの@agtecher_com (2023)
• TwitterのCassie Joiner (2023) - 農業教育とChatGPTを用いた教材計画。
• TwitterのRobert Joseph (2023) - ブドウ畑における再生型農業。
• TwitterのShailendra Singh (2022) - トマトの病害虫防除と画像検出。
• John Deere (2023) - 最新の農業機械およびシステムにおける商用AIアプリケーション。
• 国際連合食糧農業機関（FAO） (2023) - 農業におけるAIおよびデジタルツールの世界的展望。
• Greenhousegrower (2023) - ChatGPTが園芸産業に与える影響。
• Microsoft Research (2023) - 言語モデルを活用したAI駆動型農業インテリジェンスプラットフォーム。
• IBM Watson Decision Platform for Agriculture (2023) - 農業意思決定のためのAIおよび機械学習ソリューション。
• 農業知識管理のための大規模言語モデル (2023) - 農業知識システムにおけるLLMアプリケーションの学術的分析。
• OpenAI GPT-4技術レポート (2023) - GPT-4の公式な能力とアプリケーションに関するドキュメント。