プレゼン資料①

スマート農業支援プラットフォーム AgriBase 簡易プレゼン資料 営業事業部 2025/1/23 本部長 佐藤弘明

1 今、農業現場が直面している現実 2 AgriBaseが実現するスマート農業 3 導入成果（実例） 4 さいごに AGENDA 1

今、農業現場が直面している現実 人手不足・高齢化・気候変動という3重苦により、農業の生産性と持続性が危機に瀕しています。 就農者の高齢化と若手不足が深刻 作業が経験と勘に頼りすぎている 気候変動による収量の不安定化 肥料や資材コストの高騰が止まらない 繁忙期の人手が圧倒的に足りない 作業工程の標準化が進まない 農業の魅力が若者に伝わっていない 作物価格の変動で収益が不安定 ベテラン作業者への依存が限界に 農地や設備の老朽化が目立ってきた 作業データの記録・活用ができていない 経営の意思決定が経験頼りになっている ノウハウが属人化し継承できない 台風・猛暑・豪雨の頻発で被害増加 デジタルツール導入に踏み出せない 作業時間の長さが離職の一因に 新規就農者の定着率が低い 自然災害への備えが追いついていない 2

AgriBaseが実現するスマート農業 AgriBase テクノロジーで農業の「感覚」を「確信」に変える オールインワンプラットフォームです。 ドローン撮影による 作物状態のセンシング AgriBaseは、農地のドローン撮影による作物状態のセンシング、 土壌・天候・作業履歴のデータ連携、AIによる収量予測と施肥・ 潅水タイミングの最適化を一体化したプラットフォームです。 現場作業者はスマートフォンやタブレットからダッシュボードを 確認するだけで、各作業の優先度・最適タイミングを確認できます。 これにより「ベテランの勘」に頼らずとも、安定的な収量とコスト 抑制を実現します。 気象情報の AIによる データ連携 収量予測 作業記録も自動で蓄積され、 GAP認証対応や次年度以降の経営判断にも活用可能です。 3

導入成果（実例） 平均収穫量 肥料使用量 18.4 ＋ ％向上（前年比） 22 － ％削減（月間） 作業時間 － 35 時間削減（月間） AIによる適切な潅水・施肥タイミングの 可視化により、作物の成長バラつきが減少し、 全体の収量が向上しました。 作物・土壌別に最適な施肥量を算出する AI機能により、過剰施肥を防ぎつつ生育状態 を維持できました。 スマートフォンによるタスク管理と 記録自動化により、作業計画と実績入力の 手間を大幅に削減しました。 若手作業員の離職率 管理面積あたり作業効率 初期導入から回収までの期間 － 40 ％低減（半年間） 作業手順の明確化と可視化により、 若手の習熟スピードが向上し、「何をすれば よいか」が明確になりました。 1.6 × 倍向上（年間） 圃場ごとの優先順位や気象条件を自動反映し、 移動や無駄作業を削減。複数圃場の同時管理 が現実的になりました。 平均 3.2 ヵ月 作業時間短縮や肥料削減による直接的な コスト効果で、多くのユーザーが1シーズン 以内に投資回収を実現しました。 4

まずは無償のPoCから ご 興味 を お持 ち いた だ けま し たら 、 ま ずは 「 1 ヶ 月間 の Po C （ 試験 導 入） LAST STATEMENT プ ログ ラ ム」 を 無償 で ご提 供 いた し ます 。 現 地圃 場 の診 断 とと も に、 作 物別 ・ 地域 別 にカ ス タマ イ ズさ れ た ダ ッシ ュ ボー ド をご 提 案し ま す。 そ のう え で、 成 果デ ー タを 元 に本 導 入の 可 否を ご 判断 く ださ い ませ 。 ぜ ひ、 次 の一 歩 をご 一 緒で き れば 幸 いで す 。