農業のAI活用事例15選｜農家・JAの実例と効果を業務別に紹介

担い手が減り、高齢化が続いている

個人経営体の基幹的農業従事者は、2026年2月時点で98万6,600人です。前年から4万9,600人（4.8%）減りました。年齢別に見ると、70歳以上が56.5%を占め、49歳以下は12.6%にとどまります（出典：農林水産省『令和8年農業構造動態調査結果』）。

今いる人の経験と勘で回してきた見回りや判断を、人が減っても続けられる形にすることが、農業でAIが求められるいちばんの理由です。

法人化と雇用が進み、管理の仕事が増えている

農業経営体の数は前年から4.4%減った一方、法人経営体は3万4,600経営体で2.4%増えました。常雇いの人数も24万5,900人で1.6%増えています（出典：同調査）。

人を雇う経営が増えると、作業の割り振りや人の評価、問い合わせへの対応など、畑の外の仕事も増えます。農業のAI活用は、ロボットやセンサーだけでなく、生成AIで事務の時間を減らす使い方にも広がっています。

国がスマート農業の導入を後押ししている

2024年10月に「スマート農業技術活用促進法」が施行されました。スマート農業技術と新しい生産方式をあわせて導入する計画が国の認定を受けると、税制や融資の支援を受けられます。2026年3月末時点で、生産方式革新実施計画は120件が認定されています。農業用ドローンによる農薬などの散布面積は、2024年度に119.6万haまで広がりました（出典：農林水産省『令和7年度 食料・農業・農村白書』）。

農研機構は、AIによる施設栽培の環境制御や、普及指導員の業務を支える対話型の生成AIなど、農業に特化したAIの開発と実証も進めています。

トクイテン｜有機ミニトマトの農場で、収穫ロボットが夜に畝間を回る

ミニトマトは実が小さく、1株あたりの収穫回数が多いため、収穫と選果に多くの時間がかかります。有機栽培の自動化を掲げるトクイテンは、愛知県知多市の自社農場でこの課題に取り組んできました。

同社は2023年から吸引式の収穫ロボットを開発しています。カメラの映像からAIが実の熟度を判定し、弱い吸引でヘタから実を外します。ロボットは収穫日の前日の夕方から約5時間、畝間のレールを自動で走って収穫し、翌朝スタッフが回収して選果・出荷します。

2026年4月には1台で1日31kgを自動で収穫し、品質は手作業と同じ水準と社内で評価しました。2026年5月から、栽培スタッフが日常業務として動かす体制に移っています。

人が休んでいる夜の時間に機械を動かすと、人の作業と取り合わずに収穫の量を足せます。

JAきたそらち｜北海道のキュウリ産地が、収穫ロボットを「買わずに借りる」

北海道有数のキュウリ産地であるJAきたそらちでは、最盛期に毎日手で行う収穫と栽培管理の人手が足りないことが、産地を続けるうえでの大きな壁になっていました。

2025年秋に管内で収穫ロボットの実証を行い、2026年3月には深川市・AGRIST などと包括連携協定を結びました。2026年の夏は、JAきたそらち（7月2日〜10月31日）とホクレン（7月1日〜8月31日）がキュウリ、JA新冠がピーマンで、ロボットを期間を区切って借りました。ロボットはレールの上を自走し、AIが収穫に適した大きさを判断して実を取ります。

効果の数字は公表されていませんが、実証から協定、レンタルでの運用へと段階を踏んで進めています。

高額な機械は、まず期間を区切って借り、自分の産地の栽培方法で使えるかを確かめてから次を決めると、無理のない投資になります。

JAえひめ未来｜水稲のドローン防除で、AIが圃場ごとに散布日を決める

共同防除は、散布前の注文の取りまとめや地図づくり、立ち会い、散布後の金額の集計まで、多くの作業をJAが担っていました。カメムシの被害は、適期に散布できるかどうかで大きく変わります。

JAえひめ未来は2023年度から、新居浜市の水稲で、オプティムのドローン共同防除サービスを使い始めました。生産者から集めた情報をもとにAIが散布の適期を判定し、圃場ごとに散布日を決めます。散布前後の事務もサービス側が代わりに行います。

実施エリアは2023年度の5haから2024年度は80haに広がり、職員の立ち会いや申し込みの受付の負担が軽くなりました。2025年度は200haで行う計画です。

AIの機械を自分で持たず、判断と作業をまとめて受託するサービスを使うと、少ない職員でも広い面積に広げられます。

JA全農いわて｜1か月の試しを経て、ピーマンの収穫ロボットをシーズン通して動かす

JA全農いわては、岩手県の中山間地域などにピーマンの施設栽培を広げるため、2024年3月から先進園芸実証農場で試験栽培を進めています。農業に携わる人の減少で、収穫の人手をどう確保するかが課題でした。

2024年9月に、AGRIST のピーマン収穫ロボットを約1か月借りて試しました。ロボットはカメラとAIで収穫に適した実を見分け、レールの上を自動で走って収穫します。

試しの結果を受けて、2025年度は7月から10月のピーマンのシーズンを通して借りることにしました。前回の意見をもとに、収穫の精度と速さを上げ、16時間の連続稼働に対応した機体が使われています。

短い試しで出た現場の意見をメーカーに返し、直った機体で期間を延ばすと、導入の判断材料が積み上がります。

川上牧場｜島根の酪農家が、市販のカメラ3台と生成AIで夜の見回りを通知に変える

酪農では、発情や分娩、起立不能など、牛の状態の変化が昼夜を問わず起きます。夜も決まった時間に牛舎を見に行く必要があり、酪農家の休む時間が削られていました。

代表の川上哲也氏は、高額な専用機器を入れず、市販のネットワークカメラ3台を牛舎に置きました。生成AIに判定させるのは、夜の「発情の兆し」と「起立不能のサイン」の2つだけです。AIが要注意と判定したときだけ、理由を添えてスマートフォンに通知します。判定の結果は自動で記録し、後から人が正誤を確かめて判定のしかたを直しています。

深夜の定時の見回りを通知中心に改めたことで、睡眠の時間を取れるようになりました。小さな発情の兆しを早くつかみ、授精の機会を逃さずに済んだ例も出ています。

AIに任せる判断を2つほどに絞り、必要なときだけ知らせる形にすると、市販の道具でも現場の負担を減らせます。

無茶々園｜柑橘の産地が、5日先の土壌水分の予測を潅水の判断に使う

柑橘の産地では、潅水を地区ごとのスプリンクラーで共同で回すことが多く、いつ始めるかは潅水組合の組合長や役員の判断に任されていました。猛暑や雨の降り方の変化で、その判断はさらに難しくなっていました。

無茶々園が生産者との調整を担い、グリーンの農業AIサービス「e-kakashi」のゲートウェイを15の圃場に置きました。センサーと気象の情報から最大5日先までの土壌水分をAIが予測し、愛媛県の栽培マニュアルや技術資料を学ばせた柑橘向けのAIチャットも作りました。生産者向けの勉強会は年度内に6回開いています。

予測をもとに潅水の時期を前もって話し合う動きが始まり、収量は前作比で1.3倍になりました。

データを入れるだけでなく、勉強会で見方をそろえると、勘に頼っていた判断を数字で話し合えるようになります。

ABC株式会社｜営農の判断をすべてAIに任せ、人は指示どおりに動く社会実験

AIとロボットが農作業を担う「フィジカルAI」の時代に向けて、まずAIが営農の判断を担えるのかを確かめる必要がありました。

AIを使ったソフトウェアの開発とスマート農業の研究を行う同社は、小麦10a（1,000㎡）といちご100株の圃場で、栽培に必要な判断をすべてAIに任せる実験を始めました。AIエージェントはカメラ20台とセンサーで圃場を見て、資材の購入まで判断し、従業員2名がその指示どおりに作業します。近くの他の農業者に影響が出ないよう、隣の農地はすべて同社か関連法人の圃場にしています。

結果はまだ出ていませんが、AIの判断だけで作物がどこまで育つのかを、実際の圃場で確かめる試みです。

AIの判断と人の作業を分けて記録しておくと、どこまでをAIに任せられるかを後から見極められます。

タカスイ｜真鯛の生簀71基すべてを、AIが餌の量を決める給餌機に切り替える

タカスイは、Genki Global Dining Concepts との協業で、三重県南伊勢町の生簀71基で年間約600トン・約30万尾の真鯛などを育てています。大きな生産と供給の体制をつくるうえで、品質の安定、飼料の費用、現場の作業の負担が課題でした。

すでに入れていた5台に66台を足し、71基すべての生簀にスマート給餌機「UMITRON CELL」を入れました。AIが魚の食欲を判定して餌の量と速さを調整し、スマートフォンで生簀の映像を見ながら遠くから給餌できます。

船での移動や海の上での作業を減らし、出荷する真鯛の品質と大きさをそろえることを目指しています。

一部の生簀で試した機器を全数に広げるときは、多くの台数をまとめて管理できる機能があるかも確かめておくと、運用が楽になります。

赤坂水産｜真鯛の養殖業者が、魚の鮮度と旨みをセンサーと機械学習で数字にする

魚の値段は魚種と重さで決まり、鮮度がよくおいしい魚を育てても価格に表れにくい状態でした。物流の2024年問題で、活魚を首都圏へ運びにくくなることも心配されていました。

ソフトバンクを中心に6社のコンソーシアムをつくり、赤坂水産は加工場で魚をおろしてデータを集める役を担いました。近赤外線（NIR）のセンサーの測定値に、成分の分析と人の舌での評価を合わせて機械学習させ、鮮度と旨みの指標づくりに取り組んでいます。2024年度は真鯛288尾、センサーのデータ58,000件を集めました。

2023年度は締め方を精度約80%で推定でき、2024年度は鮮度の指標をラボの分析とほぼ同じ値でその場で測れるようになりました。

品質を数字で示せるようになると、冷凍や遠方への出荷など、これまで選べなかった売り方を検討しやすくなります。

JAレーク滋賀｜営農指導員の情報集めを、24時間答える栽培のAIで支える

JAの営農指導の現場でも人手が足りず、夏の猛暑などで、これまで経験したことのない生育障害や病害虫が各地で出ていました。指導員ごとの力の差をならすことも課題でした。

JAレーク滋賀は2025年6月、栽培の相談に24時間答える「栽培アシストAI」の試験導入を決めました。病変部の写真から病害虫を診断し、日本語を含む5か国語に対応します。情報集めの時間を縮めるほか、質問の履歴を指導員の間で共有したり、組合員から届いた写真で遠くから診断したりする使い方を想定しています。

試験導入の段階で効果の数字は出ていませんが、JAが持つデータを足して、人事異動があっても指導のノウハウを引き継げるようにすることも目指しています。

相談と回答の履歴を残せるAIを選ぶと、指導員が替わってもノウハウが組織に残ります。

農研機構・三重県｜農業に特化した生成AIを、イチゴの普及指導員が試す

汎用の生成AIは、農業の専門的な質問には誤った答えが多く見られました。基幹的農業従事者は今後20年で大きく減ると予測され、新しく農業を始める人を早く育てることが急がれていました。

農研機構は、公開されている情報だけでなく、公設試やJAが持つ栽培マニュアル・栽培暦・営農指導の記録を集めて追加で学習させた、農業に特化した生成AIを開発しました。2024年10月21日から、三重県の普及指導員がイチゴを対象に試験運用しています。

農業の専門的な質問への正答率は、汎用の生成AIより40%高くなりました。ほかの作物にも広げ、普及指導員の調査の時間を3割減らすことを目指しています。

汎用の生成AIで誤りが多い分野は、地域の栽培マニュアルや指導の記録を読ませると、使える答えに近づきます。

JA全農ひろしま｜消費者への返信文づくりが、1件60〜90分から約10分に

Webサイトから届く消費者の問い合わせには、担当者が返信文を一から書き、紙に印刷して上司に確認してもらっていました。1件に60〜90分かかることもあり、職員ごとに回答の内容がばらつくことも課題でした。

問い合わせフォームの内容を kintone に自動で取り込み、過去の対応の記録に沿って生成AIが返信文の案をつくる流れにしました。担当者が案を確かめて直し、kintone の中で上司の承認を経て返信します。AIの答えをそのまま送ることはありません。

文案づくりは1件約10分になり、月10件ほどの業務で月約8〜13時間が生まれました。返信までの日数も平均2〜3営業日から1〜2営業日に縮んでいます。

AIを個人のチャットとして配るより、毎日の業務の流れの中に組み込むと、使い方を覚えなくても全員が恩恵を受けられます。

JA山口県｜経理部が旗を振り、講習会でAIに触れてこなかった職員にも広げる

JAは営農指導・信用・共済など多くの事業を、限られた人数で支えています。組合員の個人情報を扱うため、入れたデータが学習に使われない、安全な生成AIであることが前提でした。

JA山口県は、入力したデータを学習に使わず、データの処理を国内で完結できる法人向けの生成AI「エクサベース AI」を入れました。経理部が推進を担い、提供会社が利用の状況を分析して、部門ごとの使い方の定着を一緒に進めています。

講習会を通じて、それまでAIに触れてこなかった職員にも利用が広がり、金融部門などで活用の例が生まれています。JA山口県を含むJAグループの30を超える組織の合計で、月2,205時間の業務時間が減ったとされています。

使っている状況を数字で見ながら部門ごとに定着を支えると、一部の詳しい人だけでなく組織全体に広がります。

樫村ふぁーむ｜年100種の野菜を育てる農家が、無料の生成AIで事務の時間を減らす

樫村ふぁーむは、年間100種以上の野菜と水稲を、栽培期間中は農薬と化学肥料を使わずに育てています。地元のスーパーやオンラインショップで販売し、Instagram での発信にも力を入れています。「AIは高額な投資が必要」「ITに詳しくないと使えない」という思い込みが、農家のAI活用の壁になっていました。

二代目の樫村智生氏は2024年から、ChatGPT と Gemini の無料版を使い始めました。従業員向けの自己評価シートの作成、SNS投稿の文章づくり、ハウスの設計の検討など、農作業以外の幅広い業務に使っています。

農作業以外の時間を減らし、人と向き合う時間を増やすことを目指しています。

最初は無料の生成AIで、文章を書く・考えを整理するといった事務から試すと、費用をかけずに使い道を見つけられます。

ローカルスタンダード｜平飼い養鶏の農家が、生成AIを相手に「全卵ジェラート」を商品にする

農家が専門外の商品開発や6次産業化に踏み出すとき、何から調べ、どの設備や方法を選べばよいかが分からず、最初の一歩で止まりがちです。

愛媛県愛南町で平飼い養鶏を営む吉田裕史氏は、自分の卵を主役にした加工品をつくるため、生成AIを壁打ちの相手にしました。卵とジェラートの歴史の調べもの、レシピの設計、道具の選び方の比較などをAIと進め、AIから得た情報は現場で確かめながら試作を重ねました。

こうして、卵黄だけでなく卵白も含めて卵を丸ごと使う「全卵ジェラート」が生まれました。今後は記録や段取り、販売にもAIを広げる構想です。

生成AIは答えを出す道具というより、調べものと比較の相手として使い、決めるのは現場で確かめてからにすると失敗が減ります。

AIに任せる判断を絞っている

川上牧場は、夜の見回りのうち「発情の兆し」と「起立不能のサイン」の2つだけを生成AIに判定させました。無茶々園も、潅水をいつ始めるかという1つの判断に予測を使っています。何でもAIに任せようとせず、毎日迷っている判断を1つに絞ることが、小さく始めるときの基本です。

無料や市販の道具から始めている

樫村ふぁーむは ChatGPT と Gemini の無料版、川上牧場は市販のネットワークカメラから始めました。高額な専用の機器を買う前に、手元の道具でどこまでできるかを試しています。

機械は「持つ」より「借りる・頼む」

JAきたそらちやJA全農いわては収穫ロボットを期間を区切って借り、JAえひめ未来はドローンの防除をサービスとして頼んでいます。農林水産省も、農作業の受託などの農業支援サービスを通じて、スマート農業機械を「所有」から「利用」に切り替えることを進めています。

AIの答えを人が確かめて直している

川上牧場はAIの判定を記録して後から正誤を確かめ、ローカルスタンダードはAIから得た情報を現場で確かめながら試作を重ねました。AIの答えをうのみにせず、自分の圃場や家畜に合っているかを確かめる手間が、使い続けられるかどうかを分けています。

使い方ごとの費用の目安

見積もりの内訳や比べ方は、AI導入の費用相場で詳しく説明しています。

機械を持たずに使う方法

ドローンの散布や収穫などの作業を引き受ける農業支援サービスの事業者は、2025年に6,316経営体あり、2020年から615経営体増えています（出典：農林水産省『令和7年度 食料・農業・農村白書』）。機械を買う前に、受託やレンタルで自分の圃場に合うかを確かめると、投資の失敗を避けやすくなります。

事例に見る、試し始めてから本運用までの期間

今回の事例のうち、試し始めた時期とその後の動きがわかるものを並べました。農業は作物の季節が1年に1回しか来ないため、1シーズンの試しを経て次の年に広げる形が多く見られます。

農業のAI導入で使える主な支援制度

AIを使った機械やツールの導入には、国の支援を使える場合があります。主なものは次の3つです（2026年10月時点）。

デジタル化・AI導入補助金の対象となる業種の区分に「農業」の名前はなく、「その他の業種」の基準（資本金3億円以下または従業員300人以下。個人事業を含む）で判断されます。公式サイトの申請対象者チェッカーで確かめてください。公募の時期や条件は回ごとに変わるため、申請の前に最新の公募要領を確かめましょう。補助金の全体像は、AI導入に使える補助金でまとめています。

最後の判断は人が持つ

農研機構の生成AIも、汎用のAIより正答率が高いとはいえ、すべての答えが正しいわけではありません。JA全農ひろしまはAIの返信文をそのまま送らず、必ず人が確かめています。AIは判断の材料を早く出す道具と考え、作物や家畜にかかわる最後の判断は人が持つ形にしておくことが大切です。

通信とデータの準備が要る

圃場や牛舎でカメラやセンサーを使うには、電源と通信が必要です。無茶々園の事例では、電源がなくても使えるセンサーを露地の圃場に置いています。AIに読ませる栽培の記録やマニュアルが紙のままだと、予測や回答の精度は上がりにくくなります。

機械に合わせた栽培の形が要る

収穫ロボットは畝間のレールの上を走り、対応する作物も限られます。農林水産省も、機械が走れる畝間にするなど、スマート農業技術にあわせて生産の方式を変えることが効果を出すうえで大切だとしています。今の栽培の形のまま機械だけを入れても、効果が出にくいことがあります。

組合員や顧客の情報を外に出さない

JAや農業法人では、組合員や顧客の個人情報を扱います。JA山口県は、入力したデータが学習に使われず、処理を国内で完結できる法人向けの生成AIを選びました。無料の生成AIを使うときも、個人名や取引の情報は入れないなど、入れてよい情報を先に決めておきましょう。

事例の出典

• JA山口県（2026年10月）：エクサウィザーズ ニュースリリース
• JAきたそらち（2026年9月）：AGRIST プレスリリース（PR TIMES）
• ABC株式会社（2026年9月）：ABC プレスリリース（PR TIMES）
• タカスイ（2026年8月）：ウミトロン プレスリリース
• 川上牧場（2026年7月）：農情人 プレスリリース（PR TIMES）
• トクイテン（2026年6月）：トクイテン プレスリリース（PR TIMES）、農林水産省『令和7年度 食料・農業・農村白書』第1部第2章第4節（事例）
• JA全農ひろしま（2026年6月）：M-SOLUTIONS プレスリリース、Smart at 導入事例
• ローカルスタンダード（2026年6月）：農情人 プレスリリース（PR TIMES）
• 無茶々園（2026年3月）：TRY ANGLE EHIME（愛媛県デジタル実装加速化プロジェクト）
• 樫村ふぁーむ（2026年2月）：農情人 プレスリリース（PR TIMES）
• JA全農いわて（2025年8月）：AGRIST プレスリリース（PR TIMES）
• JAレーク滋賀（2025年7月）：AgriweB プレスリリース（PR TIMES）
• 赤坂水産（2025年4月）：TRY ANGLE EHIME（愛媛県デジタル実装加速化プロジェクト）
• JAえひめ未来（2025年3月）：TRY ANGLE EHIME（愛媛県デジタル実装加速化プロジェクト）
• 農研機構・三重県（2024年10月）：農研機構 プレスリリース

公的なデータの出典

• 農林水産省『令和8年農業構造動態調査結果』（2026年6月）
• 農林水産省『令和7年度 食料・農業・農村白書』第1部第2章第4節（2026年5月）
• 農林水産省『スマート農業技術活用促進法 認定を受けた者への支援措置・特例措置について』
• 青森県『スマート技術体系への包括的転換加速化総合対策事業の要望調査について』
• デジタル化・AI導入補助金 公式サイト（申請の対象となる方）