冨安さんの農場がある北海道・平取町の冬は、マイナス15度まで冷え込みます。

ビニールハウスで長ネギの苗を育てている時期、温度管理は欠かせない作業です。しかし、以前の温度確認はこんな流れでした。

中に入らなければ温度はわからない。過去の推移も記録に残らない。「昨日の夜、何度まで下がったんだろう？」は永遠に謎のまま。去年は急な温度上昇に気づけず、苗を枯らしてしまった経験もあったといいます。

農業にたとえるなら、毎日わざわざ畑まで歩いて土の温度を手で確かめに行くようなもの。「もっと楽にできないか」という課題は、冨安さんの中でずっと燻っていました。

「行かなくていい」だけでも十分なメリットですが、冨安さんが強調したのはそこではありませんでした。

温度の推移を見て、「この冷え込み方なら隙間風だな」と仮説を持ってからハウスに向かう。勘と根性の温度管理から、データに基づく判断へ。たった1つのセンサーとLINEが、農家の朝を変えました。

ビニールハウスの長さ約50m、Bluetooth接続で問題なし。ハウス中央にSwitchBot温湿度計プロ、ハウス端に防水温湿度計という構成で運用しています。

冨安さんの農場は100haの大規模経営。従業員には外国人スタッフやパートの方も多くいます。

新しいアプリをインストールしてもらうハードルは高い。使い方を教える手間もかかる。では、みんなが毎日使っているアプリは何か？

LINEです。

実際に運用を始めてからは、メンバーが自宅から「ハウス温度」と送ってくれるようになったそうです。冨安さんはLINE Botの管理画面を見てニヤニヤしたとか。

内製だからこそLINE連携もできる。これは商用アプリにはない、自分で作ったシステムならではの自由度です。

「コードを書くこと自体は、本当にあっという間でした」 と冨安さん。時間がかかったのは、むしろ「どのデバイスを使うか」「どうやってデータをクラウドに送るか」という調査と現場設置の部分。プログラミングそのものではなく、「何を作るか」を考える部分に時間を使ったのです。

ここでもVol.1で紹介した複数AIの比較検証が活きています。デバイスの選定ではChatGPTとClaudeの両方に聞いて情報を突き合わせ、最終的にはAmazonのレビューも確認して判断。1つのAIだけに頼らない慎重さが、着実な成果につながっています。

温度が「見える」ようになった冨安さんは、次のステップへ進みました。ビニールハウスの自動巻き上げ機の開発です。

現在、ビニールハウスの換気は手巻きのハンドル操作。日中、温度が上がりそうなら人がハウスに行って手動で開ける。それが10棟分。しかも温度の急上昇に気づけなければ、苗を枯らしてしまうリスクもあります。

「自分で作れないかな？」 ――そう思ってChatGPTに聞いてみると、部品リストと配線図がズラッと出てきたのです。

構成はESP32開発ボード＋BTS7960モータードライバー＋24Vギアモーター＋電源。2025年12月から開発を開始し、現在はモーター制御プログラムが完成。配線・防水設計・現場テストを進めている段階です。

ここで冨安さんが直面したのは、ソフトウェアとはまったく異なる壁でした。

「24Vって何？ リレーって何？ モータードライバーって必要なの？」

電気工作の知識はゼロ。すべてAIに聞くところからスタートしました。配線図もAIに描かせ、必要な部品もAIに選んでもらう。

ただし、ここにはソフトウェア開発にはないリスクがあります。配線を間違えたら、ショートして電子機器が壊れる。下手をすれば火災の危険もあります。

電子部品の選定ではClaude（Opus 4.6）が一番精度が高いという感触。ただし使用制限が早い（5〜10回で制限、3時間待ち）のが悩みどころ。Claudeの回答をChatGPTに渡して図解してもらうなど、AI同士の強みを組み合わせる使い方も編み出しています。

1年前はAIで現場に使えるレベルのものが作れなかった。それが今年に入って、AIが自律的に自走してシステムを形にしてくれるレベルにまで進化した。コードを書く工程はAIが劇的に短縮し、開発のボトルネックは「人間が何を作るか考え、物理的に組み立てる部分」に移行したのです。

将来的には、LINEから「ハウス開けて」と送ればモーターが動く。さらに温度データと連携して、設定温度を超えたら自動で換気が始まる仕組みを目指しています。