師匠をAIで代替できるか！？ 剪定に泣いた1年目と自作トレーニングアプリ
── 神奈川発、兼業オリーブ農家のAI活用術
第1回では、無料のAIツールを“栽培の相棒”として使いこなすあまからさんの姿をご紹介しました。
第2回でお届けするのは、既製のツールを使うだけでは終わらなかった、もう一歩踏み込んだ挑戦の記録です。テーマは「剪定」。栽培１年目、あまからさんが最も苦しんだという剪定の壁と、そこから生まれた自作アプリの試行錯誤に迫ります。
「使う」から「作る」へ ── 剪定の壁と自作トレーニングアプリ
既製のAIツールだけでは解決しなかった剪定の悩みに、あまからさんはどう向き合ったのか。泥臭い試行錯誤の記録を追います。
🎯 この記事でわかること
- 栽培1年目、あまからさんが直面した「剪定」という高い壁
- 自宅で練習できる自作アプリ「枝をよむ」の仕組みと2つのモード
- AIによる自動判定を断念し、トレーニング用途に絞り込んだ理由
- ChatGPT・Claude・Codexなど、複数のAIを使い分けるあまからさん流の付き合い方
😰 1. 1年目、剪定に大苦戦 ── 終わらない作業と「これで合っているのか」という不安
オリーブ栽培を始めて１年目、あまからさんが最初にぶつかった大きな壁が「剪定」でした。
1本の枝をどこで切るべきか、その判断だけで悩んでしまい、作業がまったく終わらない。マニュアル本を読んでも、実際の木を前にすると「この枝で合っているのか」という迷いが拭えなかったといいます。
栽培の知識は独学で身につけてきたあまからさんですが、剪定だけは「経験がものを言う」領域。師匠のような存在に隣について都度教えてもらえれば理想ですが、兼業農家にその時間の余裕はありません。
📱 2. 自宅で練習できる「剪定トレーニングアプリ」
あまからさんが挑戦したのが、自宅で「どこをどう切るか」を事前に練習できる自作の剪定トレーニングアプリ「枝をよむ」です。現場に行く前にアプリでシミュレーションしておくことで、実際の畑では迷わず、素早く判断・作業できるようにするのが狙いです。
アプリを開くと、「切る前に、枝をよむ。」というコンセプトが目に飛び込んできます。モードは2つ用意されています。
⏱ チャレンジ（1問30秒）
出題は実践さながらです。例えば「残す枝・切る枝を分けよう」では、次の収穫につながる枝を確保しながら樹冠を開くことを考えて、複数の枝を「残す」「切る」に分類します。
「根元から切る枝は？」という問題では、幹の根元から勢いよく伸びる枝（ひこばえ）を見極め、剪定ばさみで切るように枝を斜めにスライドして切り取ります。一問ずつ、剪定の「なぜ」を理解しながら進める設計です。
当初は、写真から「どの枝を切るべきか」をAIの画像認識で自動判定させる案にも挑戦しました。しかし精度が思うように出ず、「かなり高度にやらないとダメ」と判断し、この方向はいったん断念。今は判定の自動化ではなく、自分自身の判断力を鍛えるトレーニング用途にアプリの役割を絞り込んでいます。
💬 3. 正直な本音：「効果があるかは、まだ分からない」
あまからさんはこの取り組みについて、決して誇張せず率直に語ります。
効果があるかどうかは、正直まだ分からない。剪定は切った結果のイメージが湧きにくいので、自分でもまだ断定できないんです。
理想を言えば、上手な人に師匠として付いてもらい直接学ぶのが一番。しかしそれだけの時間や機会を確保するのは難しいのが兼業農家の現実です。だからこそ「師匠代わりのパーソナル指導員をAIで代替できたら」という思いが、この自作アプリの原動力になっています。
🔄 4. 進化の速いAIとの付き合い方
NotebookLMを「オリーブ診療所」として使う一方で、剪定アプリはコーディングも含めて自作する。あまからさんのAIとの付き合い方には、はっきりとした役割分担があります。
| AIツール | 役割 |
|---|---|
| ChatGPT | 深掘り調査 |
| Claude | 設計・整理・コーディング補助 |
| Claude Code / Codex | 剪定アプリなど開発が絡む部分 |
「これが強い、あれが強い」と目まぐるしく評価が入れ替わるのが今のAIツールの世界。あまからさんは特定のツールに固執せず、そのときどきで優れたものに使い分けを集約していくスタイルを取っています。実際、以前使っていたPerplexityはChatGPTの進化で役目を終え、コーディング環境もCursorからCodexへ集約しました。
あまからさんは「あまから」の名前で、note・Xでの発信をスタートしています。連載で紹介した取り組みのその後や日々の栽培記録は、ぜひこちらからご覧ください。
まとめ
- 1年目の壁：剪定は「経験がものを言う」領域で、独学ゆえの迷いが尽きなかった
- 自作アプリ「枝をよむ」：学習モードとチャレンジモードで、自宅で剪定判断を練習
- 方向転換：AI画像認識での自動判定は精度不足のため断念し、トレーニング用途に集中
- 正直な現在地：効果の断定はまだできないが、地道な試行錯誤を継続中
- AIの使い分け：ChatGPT・Claude・Codexを役割ごとに使い分け、低コストで柔軟に乗り換え
⏱ 今日からできる5分アクション
あまからさんも、最初は自分の「判断に迷う作業」を1つ言語化するところから始めました。あなたも、いつも迷ってしまう作業を1つ思い浮かべてみませんか？
- いつも「これで合っているか」と迷ってしまう作業は？
（例：剪定、水やりの量、追肥のタイミング） - その判断について、ChatGPTやClaudeに考え方を聞いてみる
（例：「この作業で失敗しやすいポイントは？」） - 次に現場で試すときの「自分なりのチェックポイント」を1つ決めておく
📂 あまからさんのAI・IoT実践録シリーズ（全3回・完結）
- Vol.1
エンジニアが「オリーブ農家」になった理由
✅ 公開済み - Vol.2
師匠をAIで代替できるか ── 剪定に泣いた1年目と自作トレーニングアプリ
📍 今回 - Vol.3
監視カメラとDIYが拓く”遠隔農業”
✅ 公開済み
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※ この記事はAIツール（ChatGPT・Claude等）を活用して作成し、編集部が内容を確認・編集しています。プライバシー保護のため、お名前は仮名を使用しています。
