検証済みデータから
答えを導く農業AI
FarmPathは検証済みコンサルティングデータに基づくRAG（検索拡張生成）システムを構築し、 AI営農アシスタントと病害診断を実サービスとして運用しています。 さらにスマートファーム3.0時代に向けて、Agentic AIによる自動制御を研究しています。
推測ではなく、
根拠から答えをつくります
RAG（Retrieval-Augmented Generation）— 質問に関連する検証済み資料をまず検索し、その根拠の上でのみ回答を生成します。
質問の理解
作物・面積・定植日など農場コンテキストとあわせて質問の意図を把握します。
ナレッジベース検索
BGE-M3埋め込みにより、検証済みコンサルティング資料・栽培マニュアルから関連する根拠を検索します。
根拠に基づく回答
検索された根拠と信頼度をあわせて提示し、確信が低ければ低いと伝えます。
AI病害診断
実サービス画面
- 画像の自動検知 — 病斑の位置をバウンディングボックスで表示し、作物（トマト）を自動認識
- 鑑別診断 — 類似度スコアと根拠となる症状をあわせて提示する病害候補リスト
- 確実性の表示 — 確信が低ければ低いと伝え、写真・試料の確認を推奨
- 検収承認 — 専門家の検収を経たデータのみをナレッジベースに反映
根拠で答える
AI営農アシスタント
推測ではなく、検証済みの資料から答えるRAGベースの相談です。 自農場の栽培環境をもとに回答し、確信が低い場合は参考用であることを明示します。
- 農場コンテキストを反映 — 作物・面積・定植日など実際の農場情報に基づく回答
- すぐ使える質問 — 生育ステージ別VPD、発生しうる病害虫、本日の灌水・環境管理ポイント
- 参考用と明示 — 最終判断は常に農家に
信頼できるAIの
3つの原則
農業の現場でAIが信頼を得るには、華やかな回答よりも 検証可能な根拠が先だと考えています。 FarmPathのRAGシステムは3つの原則の上で動作します。
- 根拠が先 — 検証済みコンサルティングデータに基づくRAGエンジン（BGE-M3埋め込み）の根拠ある回答
- 安全基準の遵守 — PLS（農薬許容物質リスト）安全使用基準との自動連携
- 人が中心 — すべての提案は農家の承認後に実行、最終決定権は常に人に
今すぐ体験してみてください
FarmStack AIコンサルティングプラットフォーム（rag.farmstack.kr）では、センサーモニタリングと AI農業相談が実サービスとして運用されています。 登録不要でウェブからすぐ試せるチャットボットデモもご用意しました。
私たちが研究する次のステップ、
Agentic AIによる自動制御
遠隔制御（1.0）とデータ駆動の自動化（2.0）の先にあるのは、 AIが状況を判断し自ら制御を計画するスマートファーム3.0。 FarmPathはその中核技術であるAgentic AIベースの自動制御を研究しています。
遠隔モニタリング・制御
スマートフォンで温室を確認し、手動で操作する段階
データ駆動の自動化 + RAG AI
複合環境制御の自動化と根拠に基づくAI営農支援が運用される段階 — FarmPathが現在提供しているサービスです
Agentic AI 自動制御
AIエージェントが目標のもとで協力し、制御を自ら計画する段階 — R&D進行中
気象・予報データを収集し、他のエージェントと共有する感知の役割
植物のストレス・生育ステージを感知し、インサイトを共有する感知の役割
水分要求量に合わせた灌水計画を自ら立案する実行の役割
生育ステージに合わせて施肥計画を調整する実行の役割
発生リスクを先制的に感知し、防除計画を提案する実行の役割
研究段階でも原則は同じです — すべての制御計画は農家の承認後に適用されることを前提に設計しています。
AIが診断し、根拠まで提示します
病害の鑑別診断から処方の根拠・信頼度まで、実際の画面で。クリックすると拡大表示できます。
AI病害鑑別診断
葉のオブジェクト検出 + 類似度ベースの病害候補
AI営農アシスタント
農場コンテキスト + おすすめ質問（病害虫・灌水・VPD）
モバイル総合分析
生育環境の総合スコア + 改善の推奨
AI処方箋
異常の兆候を検知 + 推奨アクション
処方の根拠・信頼度
優良事例・論文 + AI信頼度