農薬メーカーでのAI活用術

農薬メーカーに、そもそもAIは必要なのか

出荷した剤が誤って使われれば、影響が出るのは自社の倉庫ではなく、農家のほ場と収穫物です。農薬メーカーのAI活用は、この前提から線を引くのが早道です。

見分ける軸は2つです。同じ判断を月に何度繰り返しているか。そして、その判断を誤ったときに何が起きるか。両方が大きい業務ほど、AIを組み込む値打ちが出ます。

軸を当てはめると、次の業務が手前に来ます。

• 適用表とラベル案、試験成績の食い違いを、登録の申請前に点検する作業
• 自社剤の適用内容を、輸出先国ごとの残留基準と照らし合わせる作業
• 寄せられた薬害や効果不足の訴えを、散布の条件から切り分ける作業

いずれも 社内に積み上がった記録と基準 が先にあり、それに照らして同じ判断を重ねる仕事です。

反対に、ほ場試験での薬害の見極めと、産地に出向いての防除の相談は人の側に残ります。薬害かどうかは、生育段階や当日の天候と重ねて作物の症状を見るもので、判断のよりどころが現地の見た目そのものにあるからです。

防除の相談も、その年の発生状況と農家の作付けを聞きながら組み立てる その場限りのやりとり です。

この線は業務ごとに引き直す必要があります。同じ登録まわりでも、書類の整合の点検と、前例のない適用拡大の判断とでは答えが逆になります。次のセクションでは、業務を工程に割って、どこに負荷が集中しているかを見ます。

探索研究から市販後対応まで、負荷が大きいのはどの工程か

農薬メーカーの仕事は、有効成分を探すところから始まり、登録を経て農家の手に届き、使われた後まで続きます。工程に割ると、記録と基準に照らして確かめる作業と、現地で目と経験に頼る作業がはっきり分かれます。

最も神経を使うのは 登録申請 です。一つの剤の申請には薬効薬害から毒性、残留、環境影響までの試験成績が束になって付き、そこから導いた適用作物と使用方法が、適用表とラベル案に違いなく並んでいる必要があるからです。

担当者の手元では、試験成績の記載と適用表を一行ずつ突き合わせる時間が続きます。作物名の呼び方が試験報告書と申請書で揃っているか、成績の裏付けがない作物が適用に紛れていないか、といった点検です。

しかも 再評価の制度 があるため、すでに販売している剤にも同じ点検が戻ってきます。ここが先に片付けば、担当者は照合ではなく、どこまでを適用範囲として申請するかの検討に時間を使えます。ほ場試験の計画にも、不足している成績が早い段階で見えるようになります。

「極小」としたほ場試験は、生育段階や天候と重ねて作物の症状を確かめる工程です。結果を記録に残すことはできても、薬害かどうかの見極めを人の外に出すことはできません。

農薬メーカーで最初に取り組むべきAI活用、3つ

先に手をつけるのは、同じ判断が何度も回ってきて、外せば農家のほ場や収穫物に影響が及ぶ業務です。第1セクションの2軸を当てはめると、輸出先国の残留基準との照合、登録申請書類の点検、訴えの切り分けが残ります。

輸出先国の残留基準を、自社剤の適用内容と照らす

輸出向けの照会が来てから調べ始めては、作付けの相談に間に合いません。ここは、輸出先国ごとの基準の一覧を保管先で更新した時点を合図にします。

AIは自社剤の適用作物と使用方法の記録を読み、更新後の基準と過去の回答に照らして、基準が下がった品目や、基準のない国と作物の組み合わせを拾い出します。

結果は製品と輸出先の組み合わせごとの一覧表に行として増え、技術担当と営業担当に知らせが届きます。照会のたびに国別の基準を調べ直していた作業が、先に出来上がった一覧を見る 確認に変わります。

基準のない組み合わせをどう扱うかを読むのは技術部門の担当者です。産地に別の防除を提案するか、適用の取得を目指すかは、技術部門の責任者が決めます。

登録申請の書類の食い違いを、提出前に洗い出す

申請書類は開発、登録、製造の各部門が分担して書き、最後に一人が束ねます。束が登録担当の共有フォルダに保存された時点を合図にします。

AIは適用表とラベル案、試験成績の要約を読み、社内の記載様式と過去の照会事項の記録に照らして、作物名の表記の揺れ、成績の裏付けがない適用、ラベル案と食い違う使用方法を拾い出します。

指摘は該当箇所を引いた一覧として同じフォルダに保存され、登録担当と各部門の書き手に知らせが届きます。束ねた書類を頭から読み直して論点を探す作業が、食い違いが並んだ一覧 を起点にした確認に変わります。

一つずつ当たって直すのは各部門の書き手です。適用範囲を狭めるか、成績を足して申請するかの判断は、登録部門の責任者が下します。

薬害の訴えを、散布の条件から切り分ける

効かない、作物が傷んだ、という連絡は、JAや卸を通して営業担当に届きます。作物と生育段階、散布日と天候、希釈の条件、混用した剤、発生していた病害虫を受付フォームに書き込んで送った時点が起点です。

AIは過去の訴えと判明した原因の分類、その剤の適用表とラベルの記載、該当ロットの分析記録を参照し、考えられる原因を、登録された使用方法から外れた使い方、気象の影響、抵抗性の発達、ロットの問題に仕分けます。

仕分けは品質保証部門の一覧表に行が増える形で戻り、地域の担当技術員にも知らせが届きます。聞き取った内容を電話でつなぎながら原因を探っていた初動が、現地へ向かう前に筋道が立つ 状態に変わります。

どの仕分けが妥当かを見るのは品質保証部門の担当者です。ほ場へ確認に出るか、製品に起因すると認めるかは、品質保証の責任者が判断します。

業務に組み込むまでの4ステップ

ここでは「製品クレームの原因分析資料作成」を例に通して見ます。一から仕組みを作る話ではなく、入力フォームと表計算ソフト、社内の記録の間に、情報の通り道を一本つなぐ作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

切り分けに使う情報は、すでに社内のどこかにあります。

• これまでの訴えの受付記録と、その後に判明した原因
• 剤ごとの適用表とラベルの記載内容
• 該当ロットの製造記録と出荷前の分析結果

新しく作るのではなく、置き場所を決めるだけです。受付の記録が担当者ごとのメールに散っているなら、一箇所にまとめます。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

受付フォームが送信された時点を合図にします。担当者が思い出して操作する形にすると、連絡が重なる防除の最盛期ほど後回しになり、やがて使われなくなります。

3. 判断の基準を設定しておく

何を見て何を疑うのか、その筋道を文章にまとめ、一箇所に設定しておきます。AIは毎回そこを参照します。ベテランの技術員が聞き取りの途中で無意識にたどる道筋を、外に出して 書き留める作業 です。

• 生育段階と散布時期の組み合わせのうち、薬害を疑う条件はどれか
• 混用した剤や散布機の扱いから、ドリフトを疑うのはどんなときか
• 同じ地域で訴えが続いたとき、抵抗性の発達を疑う目安は何か

ここにいちばん時間がかかります。技術員によって見方が分かれる点も出ます。ただ、一度書き留めれば次の受付から使い回せます。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

仕分けの結果は品質保証部門の一覧表に行として戻し、業務チャットで担当技術員に知らせます。技術員は 産地へ連絡を入れる前 にこれを開き、聞き取りの抜けを補って現地対応を決めます。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 適用内容の改訂が反映されない ：登録の変更や適用の拡大で、使える作物や使用方法は年のうちに何度も変わります。古い適用表が参照先に残ると、すでに使えない内容で資料が出ます。参照先は最新の登録内容だけにし、いつ時点の内容かを資料に必ず載せます。
• 現地の条件が受付票に残らない ：薬害の切り分けは、生育段階、散布当日の天候、混用した剤が揃って初めて成り立ちます。これらが電話のメモのままではAIが読める記録に入りません。受付フォームの必須項目にし、営業担当がその場で書き込める形にします。
• 使用方法の説明を書き換えてしまう ：農家向けの資料に載せる使用方法は、登録された内容と同じでなければなりません。読みやすくしようと言い換えると、登録と異なる表示になり、農薬取締法の定めに触れます。登録内容にあたる部分はそのまま引用し、登録担当が確かめてから配ります。

農薬メーカーのAI活用は、どこから考えればいいか

第1セクションでは、記録と基準に照らして同じ判断を重ねる業務と、ほ場での見極めや産地での相談のように人の側に残る業務との間に線を引きました。紹介した活用がいずれも線の内側に入るのは、何を基準に見るのかが、すでに社内の文書に書かれているからです。

全部を一度に始める必要はありません。手元の記録がいちばん整っている業務から一つ選べば十分です。登録申請の書類の点検であれば、基準にあたる 適用表と過去の照会事項の記録 が登録部門にすでにそろっているので、そこから 今あるもので着手できます 。