農業の病害虫防除AI｜現場が見落とす予察と4割のムダを内製と比較

朝5時、軽トラックのフロントガラスに夜露が残るころ、圃場の端から順に葉裏をめくって歩く。数haから数十haを1人か2人で見て回る経営体では、見回りは1日1回か、忙しい時期には数日に1回になり、見た圃場の記憶と去年の防除暦だけが、今週散布するかどうかの根拠になります。「県の予察情報は届いているはずなのに、うちの畑にどう当てはめればいいのか分からない。結局、去年と同じ薬を同じ時期にまくしかない」——防除の判断と圃場の見回りを実際に背負っている方なら、この独白に心当たりがないはずはありません。予報が出ていないのではなく、予報が自分の圃場の言葉に翻訳されていない。その読み替えに割く時間も人も足りないまま、散布は「去年の勘」と「見た記憶」で決まっていく。この構造が、数haから数十haの個人経営体と農業法人の防除にはあります。

先に結論をお伝えします。病害虫防除で生成AIが担えるのは、都道府県の発生予察情報を自分の作目と圃場条件に突き合わせて要約し、見回りの所見と過去の防除履歴を並べて「今週の要注意」を下書きすることまでで、薬剤の選定と散布の判断は生産者が持ち続けます。その根拠は、世界の食用作物の最大40%が病害虫で毎年失われているという数字と（出典：FAO「How plant diseases threaten global food security」、2026年9月確認）、国が「予防・予察」に重点を置いた総合防除を推進しているという方針にあります（出典：農林水産省「令和8年度病害虫発生予報第1号」、2026年9月確認）。この記事では、生成AIに任せられる範囲と生産者が持ち続ける範囲、自前で組む場合の3つの壁と外に任せる場合との違い、始める前に決めておく3つのことと費用の見方を、FAOと農林水産省の公表情報をもとに整理します。

最大40%が病害虫で消える——予報は出ているのに、なぜ防除は去年の勘で決まるのか？

防除の判断が去年の勘で決まるのは、生産者の勉強不足や怠慢の問題ではありません。病害虫の発生は気象と圃場ごとの条件で毎年変わり、その変化を読むための予察情報は出ているのに、それを自分の圃場に当てはめる作業を担う時間と人が、構造として足りていないという問題です。この章では、その構造をFAOと農林水産省の公表情報で確かめ、なぜ「情報が届いていない」のではなく「翻訳されていない」と言えるのかを整理します。

世界の食用作物の最大40%が毎年失われ、貿易上の損失は年2,200億米ドル超——FAOの数字が意味すること

国連食糧農業機関（FAO）は、「How plant diseases threaten global food security」の中で、世界の食用作物の最大40%が病害虫によって毎年失われていると述べています（出典：FAO「How plant diseases threaten global food security」、2026年9月確認）。同じ資料は、農産物の病害虫に起因する貿易上の損失が年間2,200億米ドルを超えること、侵入害虫による世界の経済損失が少なくとも年間700億米ドルにのぼることも示しています（出典：FAO 同資料、2026年9月確認）。最大40%という数字は世界全体の値であり、日本の特定の作目や特定の圃場の損失率ではありません。ただし、この数字が示しているのは、病害虫という相手が「まいておけば止まる」ものではなく、放置すれば作物の4割に手が届く規模の相手だということです。

私はこの最大40%を、「防除の判断1回の重さ」として読んでいます（出典：FAO 同資料、2026年9月確認）。数haから数十haの圃場で、今週散布するかどうか、どの圃場から先に見るか、という判断は、1シーズンに何十回も発生します。その1回1回が、最大4割が失われうる相手に対して防除の精度を上げる側に立つか、「去年の勘」に留まる側に立つかの分かれ目です。散布回数を増やせば安全というものでもありません。薬剤の費用と散布の労力、薬剤抵抗性の発達、周辺環境への負荷を考えれば、「必要な圃場に、必要な時期に、必要な回数だけ」という判断の精度そのものが、4割のムダを減らす手段になります。年間2,200億米ドル超という貿易上の損失も、少なくとも年間700億米ドルという侵入害虫の損失も（出典：FAO「How plant diseases threaten global food security」、2026年9月確認）、その内訳がどこでどう生まれたかを本記事で断定することはできません。ただ、産地の側で動かせるのは1週間ごとの判断の精度だけであり、そこに手を入れる価値はこの数字の大きさに見合うと私は考えています。

予報は出ている——令和8年度第1号が名指しした麦の赤かび病・いちごのハダニ類・果樹のカメムシ類

予報が出ていないわけではありません。農林水産省は令和8年4月15日に「令和8年度病害虫発生予報第1号」を発表し、麦の赤かび病の発生が東海・四国・北九州の一部地域で多くなること、いちごのハダニ類の発生が北陸・東海・九州の一部地域で多くなること、果樹のカメムシ類の発生が近畿・北九州の一部地域で多くなることを示しました（出典：農林水産省「令和8年度病害虫発生予報第1号」令和8年4月15日、2026年9月確認）。あわせて、かんきつのハダニ類ときゅうりのべと病にも注意が必要だとし、気候変動と薬剤抵抗性への対応として「予防・予察」に重点を置いた総合防除が重要だと述べています（出典：同予報、2026年9月確認）。

この第1号は、国が令和8年度に出す予報の最初の1本です。国は都道府県の協力の下でこの情報を提供しており（出典：農林水産省「病害虫発生予察情報」、2026年9月確認）、生産者の手元には県単位の情報も届きます。つまり、麦を作っている経営体には赤かび病の見通しが、いちごの経営体にはハダニ類の見通しが、果樹の産地にはカメムシ類の見通しが、4月15日の時点で公表されていたことになります（出典：農林水産省「令和8年度病害虫発生予報第1号」、2026年9月確認）。それでも現場で、赤かび病の散布時期を去年の暦で決め、ハダニ類の見回りを忙しさで1回飛ばし、カメムシ類の飛来に気づいたときには果実に吸汁痕があった、という1シーズンが起きるのはなぜか。予報の有無ではなく、予報と自分の圃場の間にある「翻訳」の工程が抜けているからです。

さらに国は、令和8年8月5日更新の「病害虫発生予察情報」のページで、植物防疫法に基づき、都道府県の協力の下、気象・農作物の生育状況・有害動植物の発生調査の結果等を分析して発生予察と防除対策に係る情報を提供していること、そして予察情報APIが全国の発生予察情報を毎日自動で取得・蓄積し、営農管理アプリ等のリクエストに応じて提供していることを示しています（出典：農林水産省「病害虫発生予察情報」令和8年8月5日更新、2026年9月確認）。毎日、機械で読める形で予察情報が出ている。この事実は、次の章で述べる「生成AIに任せられる範囲」の土台になります。

情報が届いていないのではなく、自分の圃場の言葉に翻訳されていない——担い手136.3万人→103.6万人の構造

情報が届いていないのではなく、翻訳されていない。この「翻訳」とは、都道府県の予報にある「一部地域で多い」という記述を、「うちの3番圃場は谷沿いで朝露が残りやすく、去年も赤かび病が出た。今年は開花期が予報の多発時期と重なるから、この圃場だけ先に見る」という自分の圃場の言葉に置き換える作業です。県単位の予報、自分の作目の生育ステージ、圃場ごとの地形と履歴、直近の見回りで見た所見、手元にある薬剤と前回の散布日。この5つを毎週1回、頭の中で突き合わせて初めて、今週の判断が「去年の勘」から離れます。この作業は熟練者ほど無意識にやっていますが、無意識であるがゆえに、本人が休んだ週には誰も代われません。

判断を背負う人の側の構造を、公的統計で確かめます。農林水産省の「農業労働力に関する統計」によると、個人経営体の基幹的農業従事者は令和2年の136.3万人から令和7年の103.6万人へと、5年で32.7万人、24.0%減りました（出典：農林水産省「農業労働力に関する統計」農林水産基本データ集、2026年9月確認）。うち65歳以上は令和2年の94.9万人から令和7年の72.1万人となり、令和7年は103.6万人のうち72.1万人、約7割が65歳以上です（出典：同統計、2026年9月確認）。平均年齢は令和2年67.8歳、令和7年67.7歳で、ほぼ横ばいです（出典：同統計、2026年9月確認）。

この統計は、「だから防除が遅れる」という原因を示すものではありません。私が読み取っているのは、判断を担う人の側の構造です。5年で24.0%減り、約7割が65歳以上という担い手の構成の中で（出典：農林水産省「農業労働力に関する統計」、2026年9月確認）、予報を自分の圃場の言葉に翻訳する作業は、圃場を長く見てきた1人の頭の中に集まりやすい。その1人だけが持っている読み替えを、誰かが引き継げる形にしておく必要がある。この工程を人の記憶から外に出し、毎週同じ手順で回る形にすること。これが、防除の判断で生成AIが働ける場所だと私は考えています。

農業の病害虫防除で生成AIに任せられる範囲と、生産者が持ち続ける範囲

病害虫の発生予察とは、気象・農作物の生育状況・有害動植物の発生調査の結果等を分析し、病害虫の発生の見通しと防除対策に係る情報を提供する仕組みのことです。これは国が都道府県の協力の下、植物防疫法に基づいて実施しているものです（出典：農林水産省「病害虫発生予察情報」、2026年9月確認）。この予察と自分の圃場の間の「翻訳」を、生成AIがどこまで担えるのか。AIが勝手に薬剤を選び、勝手に散布日を決める光景を想像する方がいますが、実際に任せるべき範囲はもっと限定的で、そのぶん確実です。この章では、任せられる範囲・生産者が持ち続ける範囲・その線を誰が引くのか、の3点を整理します。

任せられる範囲：予察情報の要約・圃場条件との突き合わせ・見回りメモの整理・防除履歴の呼び出し・翌週の要注意リスト

生成AIが確実に担えるのは、判断そのものではなく、判断の手前で「並べる」作業です。第1に、予察情報の要約です。都道府県の予報や注意報は文書として出ており、国の予察情報APIは全国の発生予察情報を毎日自動で取得・蓄積しています（出典：農林水産省「病害虫発生予察情報」令和8年8月5日更新、2026年9月確認）。この文書から、自分の作目に関わる部分だけを抜き出し、「今週、この地域で、何が、どの程度」と1枚に要約する作業は、AIに向いています。第2に、自分の作目・圃場条件との突き合わせです。要約された予報と、圃場ごとの地形・排水・去年の発生履歴・生育ステージを並べ、「予報の多発時期と開花期が重なる圃場」を候補として挙げる。ここまでは、条件の照合です。

第3に、見回りメモと写真所見の整理です。圃場で撮った葉裏の写真、スマホに打った「3番、下葉に斑点、2〜3株」という短いメモを、日付と圃場ごとに並べ直し、前回の所見と比べて増えているか減っているかを整える。第4に、過去の防除履歴と薬剤ローテーションの呼び出しです。「この圃場でこの系統の薬剤を前回いつ使ったか」「同じ系統を2回続けて使っていないか」を、記録から引き出して並べる。薬剤抵抗性への対応として国が「予防・予察」に重点を置いた総合防除を求めている以上（出典：農林水産省「令和8年度病害虫発生予報第1号」、2026年9月確認）、系統の連用を記録の側で見える化しておく価値は大きい。第5に、翌週の要注意リストの下書きです。以上の4つを合わせて、「来週、先に見る圃場3枚、その根拠、前回散布からの日数」を1枚の下書きにする。生産者が月曜の朝に見るのは、県の予報全文ではなく、この1枚です。

これらはすべて「決まった情報源から、決まった条件で、抜けなく並べる」作業です。人がやれば思い出せた分だけしか進みませんが、AIがやれば毎週同じ手順で、全圃場が同じ条件で見られます。熟練者の頭の中にあった翻訳の工程が、1枚の下書きという形で外に出る。これが、任せられる範囲の本質です。

生産者が持ち続ける範囲：薬剤の選定と登録内容の最終確認・散布の可否とタイミング・周辺への配慮・最終責任

一方で、AIに渡してはいけない範囲があります。第1に、薬剤の選定と登録内容の最終確認です。農薬には作物と病害虫ごとの登録があり、使用時期や回数、希釈倍数、収穫前日数といった使用基準がラベルに定められています。登録内容は変更されることがあり、AIが過去の記録や一般の情報から出した薬剤名を、そのまま使ってはいけません。必ず生産者が、その時点の登録内容を原本で確認する側に置きます。第2に、散布の可否・タイミング・実行です。今日の風、明日の雨、作物の状態、作業者の都合。この判断は圃場に立っている人にしかできません。第3に、周辺への配慮です。隣接する圃場、住宅、養蜂の蜜蜂、有機栽培の圃場への飛散は、地域の関係そのものであり、AIが判断する領域ではありません。第4に、最終責任です。何をまき、何をまかなかったかの責任は生産者にあり、AIの下書きは責任を移す道具ではありません。

私が基本形として勧めたいのは、「AIが並べて、人が決める」という運用です。AIは毎週、要注意の圃場を根拠つきで並べる。生産者はその1枚を見て、今週見る圃場、散布する圃場、見送る圃場を決め、薬剤は登録内容を原本で確認してから選ぶ。これなら、生産者の時間は予報を読み解く作業ではなく、圃場に立って判断する作業に使えます。国が総合防除基本指針（令和4年農林水産省告示第1862号）と総合防除実践ガイドライン（令和7年9月10日公表）、そして食料・農業・農村基本計画（令和7年4月11日閣議決定）で示している「予防・予察」重視の考え方も（出典：農林水産省「総合防除（IPM）の推進について」令和8年6月5日更新、2026年9月確認）、判断の主体が生産者であることを前提にしています。

線を引くのは産地の側であって、AIではない

任せる範囲と任せない範囲の境界線は、作目と産地ごとに違います。麦の赤かび病は開花期という短い期間に判断が集中し、いちごのハダニ類は週単位の見回りが続き、果樹のカメムシ類は飛来という外からの要因で急に動きます（出典：農林水産省「令和8年度病害虫発生予報第1号」、2026年9月確認）。同じ「要注意リスト」でも、麦なら開花期の10日間ほどに絞った1枚、いちごなら毎週の1枚、果樹なら飛来の予報が出た週だけの1枚と、形が変わります。だからこそ、線は産地と経営体の側が引くべきものです。

具体的に決めるのは3本の線です。1本目は「AIは並べるまで、薬剤の選定と散布の判断は人」という線。2本目は「AIが下書きしてよい情報の種類」の線で、予察の要約と圃場の突き合わせは任せる、薬剤名と希釈倍数は人が原本で確認して書く、と切り分けます。3本目は「この圃場・この判断は対象外にする」という線で、周辺に住宅や蜜蜂がある圃場、有機圃場に隣接する圃場、契約先の基準がある圃場はここに入れます。線を引かずにツールだけ入れると、AIが薬剤名を並べ、人がそれを確認せずに使う、という最も避けるべき形になります。ここが、次の章の「自前で組む場合の壁」につながります。

自前で組むのと外に任せるのは、何がどう違うのか——内製の3つの壁と比較表

生成AIも、圃場の記録をつける表計算も、写真を整理するアプリも、単体なら安価に手に入ります。予察情報APIも国が公開しています（出典：農林水産省「病害虫発生予察情報」、2026年9月確認）。私は、自前で組むこと自体を否定しません。ただし、壁がどこに現れるかを先に知っておくべきです。壁を知らずに始めた自前の仕組みは、最初の1シーズンで立ち止まり、翌シーズンには誰も開かなくなります。

自前で組む場合、最初の1シーズンで見えてくる3つの壁

1つ目の壁は、データが1本にならないことです。予察情報は県のサイトとAPIに、圃場の記録は防除日誌の紙と表計算に、見回りの所見は各自のスマホの写真とメモに、薬剤の在庫は倉庫の棚に、と散らばっているのが実態です。AIに「翌週の要注意リスト」を下書きさせるには、予報・圃場条件・履歴・所見・前回散布日の5つが1つの場所で見えている必要があります。ここが揃わないと、AIは情報の一部しか見られず、並んだ1枚を生産者が信用しなくなります。1本にまとめる作業は、ツールの設定の問題ではなく、どの情報を正とするかを決める設計の問題です。

2つ目の壁は、例外と責任の線引きです。予報は「一部地域で多い」という粒度で出ますが（出典：農林水産省「令和8年度病害虫発生予報第1号」、2026年9月確認）、圃場は1枚ごとに事情が違います。谷沿いで露が残る圃場、住宅に隣接する圃場、契約先の残留基準が厳しい圃場、隣が有機栽培の圃場。例外をすべてAIに教え込もうとすると条件が肥大し、1シーズン後には組んだ本人にしか構造が分からなくなる。逆に例外を無視すると、AIの下書きにあった薬剤名を確認せず使い、登録外の使用や飛散の問題を1件起こしかねません。「例外はAIが判断せず、人に渡す」「薬剤名は人が原本で確認する」という逃げ道を最初から設計に入れていないと、この壁は越えられません。

3つ目の壁は、属人化と繁忙期です。1人か2人で回す経営体では、仕組みを組んだ1人が繁忙期に入れば、その週の下書きは出ません。防除の判断が最も集中する時期と、仕組みを触る余裕が最もない時期は、同じ時期です。その1人が体調を崩せば、仕組みごと止まります。3つの壁に共通しているのは、ツールの性能ではなく「運用の設計」が抜けていることです。自前で組む場合の限界は、技術力の限界ではありません。設計を誰も担っていないことの限界です。

外に任せる場合に手に入るのは「ツール」ではなく設計と定着

外に任せる場合、手に入るのはツールそのものではありません。手に入るのは、第1に現状の可視化です。予察情報をどこから受け取り、圃場の記録がどこに何枚あり、前回散布日と薬剤の系統がどこまで残っているかを、経営体の責任者自身の目で見えるようにする。第2に、線引きです。第2章で述べた3本の線を、作目・圃場の数・作業者の人数に合わせて引く。第3に、接続の設計です。予察情報APIと防除日誌と各自のスマホの中身を、1本の記録につなぐ。第4に、例外の逃げ道です。AIが判断できない圃場と判断を、誰に・どの形で渡すかを決める。第5に、定着です。運用開始後の1シーズンで実際に起きた例外を集め、翌シーズンの仕組みに戻す。

私が生成AIコンサルティングと伴走という形を取っているのは、この第1から第5までが1回の納品で終わらないからです。ツールは1日で入ります。設計は1週間で描けます。しかし定着は、実際に1シーズン運用して出てきた例外を仕組みに戻す作業なしには起きません。ここを担う相手がいるかどうかが、自前と外注の最大の差です。なお、予察情報の取り込みや毎週の下書きを作り込む部分は、伴走の中で設計だけを経営体側に渡す形と、業務自動化ツール開発として作り切る形の2通りがあります。どちらを選ぶかは、運用開始後に仕組みを持てる人が経営体側に1人いるかどうかで決まります。

もう1つ、外に任せる場合の価値は「線引きを外の目で行える」ことにあります。産地の中にいると、「防除の判断はベテランが見て決めるもの」という前提を疑えません。外の目は、その前提のうちどれが本当に人の判断を要するもので、どれが習慣にすぎないかを分けます。分けた結果、AIに渡せる範囲が思っていたより広いことも狭いこともありますが、どちらでも経営体側が納得して線を引けることに意味があります。

比較表で見る、自前と外注の違い（8軸）

自前で組む場合と外に任せる場合の違いを、8つの軸で並べます。優劣ではなく、どちらが自分の経営体の状況に合うかを見るための表です。内製のほうが向いている軸もあり、そこは正直に書きます。

表の8つの軸のうち、内製が勝つのは「立ち上がりまでの期間」と、圃場が数枚で済む場合の「圃場条件との突き合わせ」です。数日で試せる速さは外注にはありません。一方で最も差が出るのは「薬剤登録変更への追随」と「繁忙期に止まらないか」です。国が薬剤抵抗性への対応として「予防・予察」重視の総合防除を求めている以上（出典：農林水産省「令和8年度病害虫発生予報第1号」、2026年9月確認）、薬剤名を人が原本で確認する線と、判断が集中する週に止まらない形は、設定した日ではなく、1シーズン分の例外を戻した後に初めて動きます。

自前か外注かを分ける、1つの問い

最後に、判断を1つの問いに絞ります。「予報と圃場の記録を1本にできる人が経営体に1人いて、その人は繁忙期にも、3年後にも、この仕組みを触れるか」。迷いなく「はい」と言える経営体は自前で組む価値があり、言い切れない経営体は外に任せる側です。担い手が5年で24.0%減り、約7割が65歳以上という構成の中で（出典：農林水産省「農業労働力に関する統計」、2026年9月確認）、1人の在籍と体力に賭ける仕組みは、翻訳の工程を人の記憶の外に出すという本来の目的と矛盾します。

始める前に決めておく3つのことと、費用の見方

始めるかどうか、どこまで任せるか、いくらまでなら回収できるか。この3つを決めるために必要な材料は、ツールの比較資料ではなく、自分の圃場の記録の実態と、公表されている予察情報の形です。この章では、始める前に決めておく3つのことと、費用の見方を整理します。

決めておくこと1：どの作目・どの圃場から始めるか

最初に決めるのは、対象にする作目と圃場の範囲です。複数の作目を作っている経営体で、全部を一度に対象にすると、予報の要約も圃場の記録も薬剤の系統も、作目の数だけ増えます。私は、最初は「予報で名指しされている作目で、圃場の記録が最も残っているもの」に絞ることを勧めたい。令和8年度第1号で言えば、麦の赤かび病、いちごのハダニ類、果樹のカメムシ類、かんきつのハダニ類、きゅうりのべと病の5つのいずれかです（出典：農林水産省「令和8年度病害虫発生予報第1号」、2026年9月確認）。予報の側に具体的な見通しがある作目なら、翻訳の効果が1シーズン目から見えます。

作目を決めたら、次に「どの情報が入っていれば1圃場と数えるか」を決めます。圃場の位置と地形、去年の発生履歴、前回の散布日と薬剤の系統、直近の見回り所見の4つが揃っていれば1圃場、揃っていなければ補完待ち、という線です。この線を引かずに始めると、AIは情報の欠けた圃場から並べることになり、生産者が1枚を信用しなくなります。始める前に、揃っている圃場が何枚、補完待ちが何枚かを、責任者が自分の目で見ておくことが、判断そのものになります。揃っている圃場が少なければAIより先に記録の補完を進め、十分にあればその圃場だけで毎週の1枚を始められます。

決めておくこと2：AIはどこまで出してよいか、誰が最終確認するか

2つ目は、AIの手が届く範囲です。第2章の3本の線のうち、ここで決めるのは「要注意リストまで」か「薬剤の候補まで」かです。私は、最初の1シーズンは「要注意リストまで」を勧めたい。AIが並べた圃場と根拠を、生産者が月曜の朝に確認して、見る圃場と散布する圃場を決める。薬剤は、記録から系統の連用だけをAIが見える化し、薬剤名と使用時期・回数・希釈倍数・収穫前日数は、生産者がその時点の登録内容を原本で確認して選ぶ。この順番なら、登録が変わっていた薬剤を過去の記録のまま使う1件を、最初のシーズンで防げます。

3つ目は、誰が最終確認するかです。1人経営なら本人、2人以上なら「下書きを確認する人」と「散布を決める人」を分けるかどうか。分ける場合、確認する人の不在時に誰が代わるかまで決めておきます。判断を背負う人が5年で24.0%減り、約7割が65歳以上という構成の中では（出典：農林水産省「農業労働力に関する統計」、2026年9月確認）、最終確認の役割を1人に固定したまま始めると、その1人の繁忙期に仕組みが止まります。なお、圃場の記録と薬剤の履歴は経営の情報ですので、どのツールに渡してよいか、誰が見られるかの取り扱いのルールを、始める前に決めておくことが前提になります。

費用は「反当たりの粗利」ではなく「1人が1日に見回れる圃場数・1週間に判断する回数」で見る

費用の見方について、私は金額そのものよりも「単位」を先に決めるべきだと考えています。防除の仕組みの費用を「反当たりの粗利が上がれば元が取れる」という単位で見ると、判断が年ごとの天候と相場に振り回されます。最大40%という損失は世界全体の値で年によって上下し（出典：FAO「How plant diseases threaten global food security」、2026年9月確認）、そもそも「防げた損失」は事後に測れないからです。

代わりに勧めたいのが、「1人が1日に見回れる圃場数」と「1週間に判断する回数」という単位です。いま、1人が1日に何枚の圃場を見て回り、1週間に何回、散布するかどうかの判断をしているか。毎週の要注意リストが並ぶことで、先に見るべき圃場が絞られ、判断の回数のうち「去年の勘」で決めている回数が何回減るか。月額の費用を、増えた見回り圃場数と、根拠つきで決められた判断の回数で割れば、「1判断あたりの費用」が出ます。その費用が、予報を読み解いて自分の圃場に翻訳する時間の費用より安いかどうか。これが回収の見方です。

金額の目安として、BoostXのAI伴走顧問はライトが月11万円、ベーシックが月33万円、プレミアムは要相談で、いずれも税込・最低3ヶ月からです（料金は2026年9月時点）。予察情報の取り込みや毎週の下書きを作り切る業務自動化ツール開発は、初期33万〜110万円に月額3.3万〜11万円を加えた形で、こちらも税込・最低3ヶ月からです（料金は2026年9月時点）。どちらを選ぶかは、第3章の「1つの問い」で決まります。回収を1ヶ月で判断しないことも要点です。定着には運用開始後1シーズン分の例外を仕組みに戻す期間が要ります。最初の1ヶ月は線引きの調整、2ヶ月目は例外の収集、3ヶ月目に1枚が安定する。防除の判断は1シーズン単位で続くため、回収の判断も最低3ヶ月を1つの区切りとし、見回り圃場数と判断の回数の変化で見るのが実務的です。

ビフォーアフター：防除の1シーズンがここまで変わる

違いを生んでいるのはツールではなく運用設計

BeforeとAfterの違いは、生産者の経験でも見回りの回数でもありません。違うのは、翻訳の工程がどこにあるかです。Beforeでは、予報と圃場の記録と所見を突き合わせる作業が、生産者1人の頭の中で、週の後半の夜に行われていました。Afterでは、同じ作業が毎週月曜の朝に、同じ手順で、1枚の下書きとして外に出ています。あくまで目安ですが、週3〜5時間が週1〜2時間になる差は、時間そのものより、判断が「去年の勘」から「今週の根拠」に移ったことの結果です。国が「予防・予察」に重点を置いた総合防除を求めているのは（出典：農林水産省「総合防除（IPM）の推進について」、2026年9月確認）、まさにこの根拠のある判断です。

そしてAfterが動いているのは、AIが賢いからではなく、「AIは並べるまで、薬剤の選定と散布の判断は人」「予察の要約と圃場の突き合わせは任せ、薬剤名は人が原本で確認する」「住宅や蜜蜂に近い圃場・有機圃場に隣接する圃場は対象外」という3本の線が引かれ、記録が1本になり、所見が1つに残っているからです。線を引かずにツールだけ入れたAfterは、Beforeに未読の1枚が増えただけの1週間になります。「うちはまだBefore寄りだ」と感じた方は、ツールを探す前に、自分の圃場の記録がどこに何枚あるかと、3本の線を見直すところから始めてください。Before寄りなら、次の案内で具体的な相談の入口を示します。

よくある質問

公開日：2026年9月