プロジェクトdX｜農業DXの実証実験の中で考える「DX人財に必要なコミュニケーションスキル」（田中良治）

2024-09-02

経営には予測と準備が欠かせません。デジタルトランスフォーメーションを目指す我々にとって、テクノロジーの進化、特にAIの進化によるデータを活用した意思決定支援は、経営のための予測と準備に大きな力となると考えています。

弊社ソルパックの沖縄拠点では、新規事業創出への挑戦として、データを活用したスマート農業、農業DXの実現に取り組んでいます。まだ開発段階にありますが、このほどその実証実験を開始しました。

実証実験は、営農に必要なデータを収集してそれを基に営農の意思決定を支援し、農業DXを実現しようというものです。今回のコラムは、この取り組みで得た“Findings”を皆さんと共有させていただきます。

今回使用する営農アプリは、「圃場」（ほじょう、農産物を育てる場所）における温度・湿度・照度・水分などのデータをセンサーで取得し、それを情報として「日記」に記録できるものです。そして取得したデータを過去の実績データと掛け合わせて学習させ、その結果を予測として意思決定支援に利用します。

営農アプリで使用するテクノロジーのコアはAIです。実証実験では大規模言語モデル（LLM）と生成AIをフルに活用しています。

LLMと生成AIを使い倒すには、プロンプトエンジニアリングが重要になります。その前提となるデータを学習させるためのテクノロジーは成熟してきていると認識しています。

プロンプトエンジニアリングは、人がAIとコミュニケーションするためのスキルとして、デジタルトランスフォーメーションの実装・実現を目指す人にとって、今や必須のスキルと考えられます。ここではその理由と難しさについてフィードバックします。

プログラミングは、人がコンピュータを利用するためのコミュニケーション・スキルと捉えることが可能です。そう考えると、プログラミングはコンピュータにわかる言葉を用いて漏れなく情報を伝えることがキーアクションとなります。論理的な思考に基づいて開発されたプログラムによって、コンピュータは初めて正確に動作するのです。

AIも同様です。最適なプロンプトがあって初めて、意思決定を支援する有益な情報を還元してくれるのです。

プログラミングとAIに共通する重要なファクターは、人は身ぶり手ぶりで情報を補完しつつコミュニケーションできますが、コンピュータとAIにはそれができないということです。言い換えれば、人は暗黙知化した肉体を使って情報を漏れなく伝えることができますが、コンピュータとAIにはそれができません。

プログラミングのための言語は機械語のようなコンピュータにしかわからない言葉から始まり、人が理解しやすい現在の高水準言語とも呼ばれるプログラミング言語へと進化してきました。

プログラミング言語は多くの人にとって利用しやすいものになり、今や国語や英語と並ぶコミュニケーションのための重要な知識として、低年齢層の学校教育においても義務化されています。このことは社会のニーズを反映した当然の動きと言えるでしょう。

一方AI分野では、生成AIと大規模言語モデル（LLM）が登場し、プロンプトという人が理解できる言葉でコミュニケーションできるようになりました。このことからAIはプログラミングよりもハードルが低くなったと思えるところがあります。しかし言葉しか理解できないAIとのコミュニケーションは、これまで我々が経験したことのない新しいコミュニケーション方法やスキルを必要としていると考えられます。