農業で役に立つAI技術を体系化して教育コンテンツを作ろうを思います。具体的にはどのようなカリキュラムになると思いますか
素晴らしい取り組みですね！農業×AIは今後の日本にとって非常に重要な分野です。教育コンテンツを体系化するにあたっては、「農業知識」と「AI技術」の両輪をバランスよく学べる構成にすると、初心者にも実践者にも役立つカリキュラムになります。以下に、段階的かつ実用的なカリキュラム案をご提案します。
🔷農業AI教育コンテンツ カリキュラム案（初級〜上級）
📘【第1章：導入編】農業とAIの基礎理解
- 農業の現状と課題（人手不足・高齢化・気候変動など）
- AIとは何か？農業にどう活用できるか？
- 世界・日本におけるスマート農業の事例紹介
📗【第2章：AI技術の基礎知識】
- センサーデータとは？（温度・湿度・土壌・光量）
- データサイエンス入門（ExcelやGoogleスプレッドシートから）
- 機械学習の基本概念（分類・回帰・クラスタリングなど）
- Python入門（農業データを使った簡単な分析演習）
📘【第3章：農業現場での活用事例と実践】
- 作物育成のモニタリング（画像認識による病害虫検知など）
- スマート灌漑（AIによる水管理）
- 収穫時期の予測モデル
- ドローン＋AI：画像解析による圃場分析
- 土壌データによる施肥最適化
📗【第4章：ハードウェア連携】
- センサー導入方法（IoT機器とRaspberry Piなど）
- データ収集とクラウド連携（AWS/Azure/GCP基礎）
- ドローンや自動運転トラクターとの連携
📘【第5章：プロジェクトベース学習（PBL）】
- チームで農業AIソリューションを提案・開発
- 実際の農家と連携してフィールドワーク
- 成果発表・フィードバックセッション
📕【第6章：ビジネス化・起業編】
- 農業AIスタートアップ事例研究（例：ルートレック・AGRISTなど）
- 資金調達（補助金・助成金・クラウドファンディング）
- 地域連携と自治体との取り組み方
🔹対象者別コース
- 👨🌾 農家向け実践コース（ノーコード中心・スマホ操作重視）
- 🧑🎓 高校・大学生向け探究学習コース
- 👩💻 ITエンジニア向け農業転職・副業コース
🔹実施方法
- オンライン＋現地ワークショップのハイブリッド型
- 実際の農地での実習（連携農家の協力がカギ）
- 学校・自治体・農業法人との共同開発が理想
出典：
- 農林水産省「スマート農業」https://www.maff.go.jp/j/kanbo/smart/
- AI農業技術事例（AGRIST、ルートレック・ネットワークス）など