農業・野菜流通の生成AI活用事例まとめ！営農相談・JA・直売所・流通の最新事例と国の施策

農業・野菜流通の生成AI活用事例は、営農相談のチャット、JAや公的機関の営農指導支援、直売所の販促、青果の受発注と、生産から売り場まで広がっています。

この記事では、企業・JA・農研機構・農林水産省が公式に発表した事例だけを集め、5つの領域に分けて何に生成AIを使い、どんな成果が出ているかをまとめます。国産野菜の生産と流通を支える最新の動きを一覧で確認できます。

農業・野菜流通で生成AIの活用が進む背景

農業・野菜流通で生成AIの活用が進む背景には、担い手の減少と高齢化、国産野菜の供給力の低下、そして国のスマート農業推進の3つがあります。

基幹的農業従事者は5年で24%減り平均67.7歳

2025年農林業センサスの確定値では、農業を主な仕事とする基幹的農業従事者は103万6千人で、5年前より24.0%減りました。平均年齢は67.7歳、65歳以上が69.6%を占めます。ベテランの経験と勘を若手や新規就農者に引き継ぐ手段として、栽培知識を学習させた生成AIへの期待が高まっています。

項目	数値	5年前との比較
基幹的農業従事者数	103万6千人	24.0%減
平均年齢	67.7歳	－
65歳以上の割合	69.6%	－
農業経営体数	83万6千	22.3%減
うち法人経営体	3万4千	10.1%増

野菜の自給率は77%まで低下

農林水産省が2026年8月に公表した令和7年度の食料需給表では、野菜の自給率（重量ベース）は概算で77%です。前年度の78%からさらに下がり、直近10年で最も低い水準になりました。生産量の減少が主な要因で、国産野菜を安定して届けるには、少ない人手で生産と流通を回す仕組みが欠かせません。

スマート農業技術活用促進法が2024年10月に施行

スマート農業技術活用促進法は2024年10月1日に施行され、生産者がスマート農業技術を導入する計画や、開発企業の供給計画を国が認定して支援する枠組みができました。農林水産省は2024年2月に「農業DX構想2.0」を生成AIの普及を踏まえて改訂しており、生成AIは農業政策の中でも明確に位置づけられています。

農業・野菜流通の生成AI活用事例一覧

この記事で取り上げる事例を、生産現場・JAと公的機関・直売所と販売・流通と卸・国の施策の5つの領域に分けて一覧にしました。組織名から各事例の解説に移動できます。表は横にスクロールできます。

領域	組織・サービス	生成AIの用途	公表時期	公表されている成果・特徴
生産現場	クボタ KSAS AIチャット	栽培・新規就農の質問にチャット回答	2025年7月	KSAS会員は無料
生産現場	AGRIST あぐりすたんと	植物写真から健康診断・栽培アドバイス	2025年4月	Azure OpenAI Serviceを採用
生産現場	Agrihub AI栽培レポート	作業記録を数秒でレポート化	2025年2月	利用者4万人以上のアプリ
JA・公的機関	農研機構 農業特化型生成AI	栽培マニュアルを学習した営農指導支援	2024年10月	汎用AIより正答率40%高い
JA・公的機関	ファーム・アライアンス FarmChat	農研機構の生成AIと連携した指導員向けツール	2024年11月	国内初の連携ツール
JA・公的機関	BIPROGY 経営アシストAI	農業経営者の相談に課題整理と解決策を提示	2025年9月	会員2万9千名超のAgriweBに提供
JA・公的機関	JA全農ひろしま	消費者問い合わせの回答案を生成	2026年6月	1件60〜90分が約10分に
直売所・販売	農情人 らくらく農園だより	産直ECのレビュー返信案を生成	2025年9月	約10秒で5パターン
直売所・販売	日立・電通 今日の気まぐレシピ	売れ残り予測とレシピ・クーポン生成	2025年4月	実証開始段階
流通・卸	DXONE Smart-AI	青果卸の受発注データをLLMで標準化	2026年7月	製品発表段階
流通・卸	シノプス 青果DX	需要予測AIで青果の発注を自動化	2025年7月	食品ロス25%減・発注作業50%減
流通・卸	マルハニチロ・ロビット	カット野菜の画像AI検査	2025年12月	白菜などを落下中に検査
流通・卸	日本農薬・JA全農 レイミー	写真から病害虫を画像AI診断	2025年1月	Z-GISの地図に記録を表示

生産現場の生成AI活用事例：営農相談と栽培記録

生産現場では、栽培の疑問をその場で聞けるチャットと、日々の作業記録を自動でまとめる用途で生成AIが使われ始めています。3つの事例の入口と料金を先に比較します。

サービス	入口	主な用途	料金
KSAS AIチャット	KSASアプリ	栽培・新規就農の質問	KSAS会員は無料
あぐりすたんと	LINE	写真から診断・レシピ	無料
AI栽培レポート	Agrihubアプリ	作業記録の要約	アプリ内機能

クボタ「KSAS AIチャット」栽培と新規就農の質問に回答

クボタは2025年7月、営農支援システムKSASに「KSAS AIチャット」を正式に追加しました。作物の栽培に関する質問のほか、相談先・支援制度・研修といった新規就農の情報や、KSAS自体の使い方をチャットで答えます。

質問履歴の保存、前回の対話からの再開、関連マニュアルのPDF表示に対応しており、KSAS会員なら無料で使えます。2025年1月の試用版では、作物の生育条件や農薬に関する質問が多く寄せられました。農機メーカーが自社の営農システムに生成AIの相談窓口を標準搭載した点で、生産者に最も身近な事例です。

AGRIST「あぐりすたんと」写真1枚で野菜の健康診断

ピーマンやきゅうりの農場を運営するAGRISTは、2025年4月にLINEで使える「食と農のあぐりすたんと」を公開しました。植物の写真を1枚送ると健康状態を診断して栽培のアドバイスを返し、収穫した野菜の写真からはレシピを提案します。

基盤にはMicrosoft Azure OpenAI Serviceを採用しています。2025年6月の更新で、写真を送った後も会話の文脈を保ったまま質問を続けられるようになりました。家庭菜園から農業経営者まで対象にしており、野菜を育てる側と食べる側の両方に同じAIが答える設計が特徴です。

Agrihub「AI栽培レポート」作業記録を数秒で要約

栽培管理アプリのAgrihubは2025年2月、利用者4万人以上のアプリに「AI栽培レポート」を追加しました。アプリに溜めた作業記録から、作物を選んでボタンを押すだけで、数秒でその作の振り返りと次の作に向けた改善点をAIが要約します。

記録を「書く」のではなく「読み返して活かす」工程を自動化しており、忙しい収穫期に振り返りが後回しになりがちな生産者に向いた機能です。

JA・公的機関の生成AI活用事例：営農指導と問い合わせ対応

JAや公的機関では、普及指導員や営農指導員の知識を補う生成AIと、問い合わせ対応の時短に使う生成AIの2方向で導入が進んでいます。

農研機構「農業特化型生成AI」三重県のイチゴ指導で運用

農研機構は2024年10月、国内初となる農業特化型の生成AIを構築し、三重県の普及指導員に向けて運用を始めました。公設試験場やJAの栽培マニュアル・栽培暦・営農指導の記録を学習させ、イチゴ栽培の質問にチャットで答えます。

120問のテストでは、汎用の生成AIより正答率が40%高い結果が出ています。普及指導員が回答を調べる時間を3割減らすことを目標に、北海道大学・三重県農業研究所・キーウェアなどと共同で開発しました。内閣府のBRIDGE事業の支援を受けており、農業データ連携基盤WAGRIを通じたAPI提供も予定されています。2025年11月には情報通信研究機構（NICT）との共同構築も発表されました。

ファーム・アライアンス「FarmChat」農研機構の生成AIと連携

ファーム・アライアンス・マネジメントは2024年11月、農研機構の農業特化型生成AIと連携する国内初のツール「FarmChat」を発表しました。普及指導員や営農指導員が、現場で生産者から受けた質問をその場でAIに投げ、根拠となる栽培情報を確認しながら指導できます。

公的機関が作ったAIを民間ツールから使える形にした事例で、指導員の経験差を埋める役割が期待されています。

BIPROGY「経営アシストAI」農業経営者の相談に解決策を提示

BIPROGYは2025年9月、農林中央金庫グループの農業経営者向けサイトAgriweBに「経営アシストAI」を提供していることを公開しました。サイト内の情報を学習した生成AIが、農業経営者の相談内容から課題を整理し、解決策とその後のフォローアップまで提案します。

基盤はAzure OpenAI Serviceで、AgriweBの会員は2万9千名を超えます。栽培の技術相談ではなく、資金繰りや販路といった経営の相談に生成AIを使う点が、他の事例と異なります。

JA全農ひろしま 消費者問い合わせの回答案を生成AIで作成

JA全農ひろしまは、業務システムkintone上で動く生成AI「Smart at AI for kintone」を導入し、消費者からの問い合わせに対する回答のドラフトを作成しています。導入企業のM-SOLUTIONSが2026年6月に事例として公開しました。

効果は明確で、1件あたり60〜90分かかっていた回答作成が約10分に短縮され、月8〜13時間の削減につながりました。回答までの日数も2〜3営業日から1〜2営業日に縮んでいます。全農グループで初めて生成AIの業務利用が承認された事例です。

項目	導入前	導入後
回答作成にかかる時間（1件）	60〜90分	約10分
回答までの日数	2〜3営業日	1〜2営業日
月あたりの削減時間	－	8〜13時間

直売所・販売の生成AI活用事例：レビュー返信と販促

野菜を売る側では、産直ECの顧客対応と、売れ残りそうな食材の販促に生成AIを使う動きが出ています。生産者が本来の仕事である栽培に集中するための時短が目的です。

農情人「らくらく農園だより」産直ECのレビュー返信を約10秒で生成

農業系メディアを運営する農情人は2025年9月、産直ECに届いたレビューのスクリーンショットを送るだけで、約10秒で5パターンの返信案を生成する「らくらく農園だより」を発表しました。テスト提供は10名限定で、無料期間に絞った先行公開です。

公式の例示では、甘々とうもろこしや紫いんげんへのレビューに対して、感謝と次回の購入につながる一言を添えた返信が生成されています。直売や産直ECで野菜を売る小規模農家が、顧客対応にかける時間を減らせる実用的な事例です。

日立・電通「今日の気まぐレシピ」売れ残り予測からレシピとクーポンを生成

日立製作所と電通、電通デジタルは2025年4月、小売店向けの「今日の気まぐレシピ」の実証を始めました。需給予測で売れ残りそうな食材を割り出し、その食材を使うレシピ・クーポン・販促素材を生成AIで自動生成して、アプリや店頭サイネージに配信します。

食材全般が対象ですが、日持ちしない野菜ほど効果が出やすい仕組みです。売り場での食品ロス削減と、消費者への野菜の食べ方の提案を同時に狙っています。

野菜流通で使われるAI事例：受発注・需要予測・品質検査

青果の流通では、生成AIそのものより需要予測や画像認識のAIが先に成果を出しています。国産野菜のロスを減らす効果が大きい領域なので、生成AI以外の事例も含めて紹介します。

事例	AIの種類	対象	公表されている成果
DXONE Smart-AI	生成AI（LLM）	青果卸の受発注	製品発表段階
シノプス 青果DX	需要予測AI	玉ねぎ・じゃがいもなど15商品	食品ロス25%減
マルハニチロ・ロビット	画像検査AI	白菜などのカット野菜	目視検査を自動化
レイミー・Z-GIS	画像診断AI	病害虫・雑草	診断記録を地図で共有

DXONE「Smart-AI」青果卸の受発注データをLLMで標準化

DXONEは2026年7月、青果卸向けの「Smart-AI」を発表しました。FAX・Excel・CSVなど形式がばらばらな受発注データを大規模言語モデル（LLM）で読み取って標準化し、将来は「先週のトマトの仕入れ量は」のような対話で経営情報を照会できるようにする計画です。

製品発表の段階で導入実績はまだ公表されていませんが、FAXが残る青果流通の入力作業に生成AIを当てる方向性は、業界の課題に直結しています。

シノプス「青果DX」需要予測で食品ロス25%減

需要予測のシノプスは、西日本のドラッグストア60店舗超と青果仲卸を対象に、玉ねぎ・じゃがいもなど15商品で自動発注の実証を行い、2025年7月に結果を公表しました。食品ロスが25%減り、発注作業は50%減、配送トラックは最大47%減という成果が出ています。

需要予測AIの事例ですが、国産青果のロス削減では最も具体的な数字が出ています。

マルハニチロ・ロビット カット野菜の画像AI検査

マルハニチロはロビットの画像検査装置「TESRAY Gシリーズ」を2025年4月から稼働させ、白菜などのカット野菜を落下中に撮影してAIが異物や不良を検査しています。人の目視に頼っていた工程を自動化し、加工野菜の品質を安定させる事例です。

日本農薬・JA全農「レイミー」病害虫の画像診断をZ-GISに連携

日本農薬のアプリ「レイミーのAI病害虫雑草診断」は、写真から病害虫や雑草を画像AIで診断し、防除に使う薬剤を提示します。JA全農は2025年1月、この診断記録を営農管理システムZ-GISの地図上に表示する連携を発表し、2025年4月から新サービスとして提供しています。

どの圃場でいつ何が発生したかを地図で共有できるため、JAの営農指導と生産者の防除判断をつなぐ基盤になっています。

国の施策で進む農業の生成AI活用

個別の事例を後押しする国の枠組みも整ってきました。法律・実証事業・公募プログラムの3つを押さえておくと、今後の事例がどこから出てくるかが読めます。

スマート農業技術活用促進法で導入計画を国が認定

2024年10月1日に施行されたスマート農業技術活用促進法では、生産者の「生産方式革新実施計画」と開発企業の「開発供給実施計画」を農林水産大臣が認定し、税制や融資で支援します。生成AIを使った営農支援ツールも、この枠組みで開発と普及が進む見込みです。

内閣府BRIDGE「AI農業社会実装プロジェクト」で葉物・果菜のAIモデルを無償提供

内閣府のBRIDGE事業「AI農業社会実装プロジェクト」は2023年10月から2026年3月までの計画で、露地の葉菜類、施設の果菜類、小麦を対象にしたAIモデルを無償で提供しています。2025年度は長野県や高知県など5地域以上で適用が進み、農研機構の農業特化型生成AIもこの事業の支援で生まれました。

農林水産省「AI×農山漁村」プログラムで生成AIの実装を公募

農林水産省は2026年7月から8月にかけて「AI×『農山漁村』インパクト創出ソリューション実装プログラム」を公募しました。公募要領では「生成AIを筆頭に」と明記され、農山漁村の課題をAIで解決する事業を国が後押しします。採択事例の公表はこれからで、2026年度後半に新しい事例が出てくる見込みです。

施策	主体	時期	内容
スマート農業技術活用促進法	農林水産省	2024年10月1日施行	導入計画・供給計画の認定と支援
農業DX構想2.0	農林水産省	2024年2月改訂	生成AIの普及を踏まえた方針
AI農業社会実装プロジェクト	内閣府BRIDGE	2023年10月〜2026年3月	葉菜・果菜・小麦のAIモデル無償提供
AI×農山漁村 実装プログラム	農林水産省	2026年7〜8月公募	生成AIを筆頭にした実装事業の支援

事例から見える農業の生成AI活用の3つの共通点

ここまでの事例を並べると、農業・野菜流通での生成AI活用には3つの共通点があります。

専門知識を学習させたチャットが軸になっている

農研機構・クボタ・BIPROGYの事例はいずれも、栽培マニュアルや自社の営農情報を学習させたうえでチャットに答えさせています。汎用の生成AIをそのまま使うのではなく、地域や作物ごとの知識を持たせることで、現場で信頼できる精度に近づけているのが共通点です。

写真1枚から診断・提案する入口が増えている

AGRISTのあぐりすたんとやレイミーのように、文字を打たずに写真を送るだけで診断や提案が返る入口が広がっています。高齢の生産者でも使いやすい形で、スマホのカメラが営農相談の窓口になりつつあります。

販売と問い合わせの文章作成で時短効果が出ている

JA全農ひろしまの回答作成や農情人のレビュー返信のように、成果が数字で出ているのは文章作成の時短です。生産者や指導員が本来の仕事に時間を戻せるため、国産野菜を作り、届ける力を維持することに直接つながります。

消費者側で野菜の使い切りや献立に生成AIを使う方法は、次の記事で紹介しています。

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よくある質問（FAQ）

農業・野菜流通の生成AI活用について、よくある質問をまとめました。

まとめ

農業・野菜流通の生成AI活用は、営農相談のチャット、JAや公的機関の営農指導支援、直売所のレビュー返信、青果卸の受発注データの標準化まで、生産から売り場までの各段階で事例が出そろってきました。

基幹的農業従事者が5年で24%減り、野菜の自給率が77%まで下がる中で、専門知識を学習させた生成AIと写真1枚で使える入口は、少ない人手で国産野菜を作り続けるための現実的な道具になっています。

2026年度は農林水産省の「AI×農山漁村」プログラムの採択事例や、農研機構の生成AIのWAGRI経由の提供が控えています。国産野菜の未来を支える動きとして、引き続き注目してください。