概要
日本の中小規模農家は気候変動と市場価格の乱高下により「収穫時期が読めず販路が確保できない」という慢性的課題を抱えています。本テンプレートはGoogleスプレッドシートとVertexAIAutoMLを連携させ、過去5年分の収穫実績と気象APIデータを学習したモデルから30日先までの収穫量を日次で高精度予測します。さらに農協・スーパー・ECサイトなど複数販路の需要カレンダーと連動し、最適な出荷割当を週次で自動提案。気象急変で余剰が発生しそうな場合は「直売所即出荷」「自社EC限定セット」など複数の販路に振り分けるリコメンドを出し、在庫ロスを極小化します。
この仕組みを既存のGoogleアカウントだけで運用できるため、専用サーバーや高価な農業ソフトは不要。導入初日から収穫予測・出荷計画・売上見込みをワンスクリーンで把握でき、経営判断スピードを飛躍的に向上させます。
主要機能
1.過去収量×気象データ学習 収穫実績CSVと気象庁APIの気温・降水量・日射量をAppsScriptが結合しVertexAITabularに送信。AutoMLが最適モデルを自動生成し、RMSEとR²をメタシートに記録。
2.30日先日次収穫予測 毎日午前3時にトリガーが最新気象予報を取得し予測関数を再計算。品目別に日次収穫量・上限下限レンジ・確率分布を出力。
3.需要先別出荷計画 販路マスタに登録した「必要量・希望納品日・価格」をロールアップし、Solver関数で利益最大化割当表を自動作成。
4.余剰リコメンド 需要を上回る予測が出た場合、直売所・ふるさと納税・自社ECの即出荷メリットを比較し収益期待値が高い順に提示。LINE通知で担当者にアクションを促す。
5.ダッシュボード LookerStudio接続済みテンプレートで「予測収穫量vs実績」「販路別利益」「天候変動シナリオ」をインタラクティブ可視化。
使用方法
1)テンプレートを自ドライブにコピーしsettingsシートで品目・圃場座標・販路先を登録
2)過去収穫実績CSVをimportフォルダに置き「初期学習」ボタンを実行
3)トリガー作成メニューをクリックし気象APIとVertexAIのOAuthを承認
4)翌朝ダッシュボードを開き予測表と出荷提案を確認、必要に応じ販路先と数量を確定
5)余剰アラートをLINEで受け取ったら直売所またはECの在庫を更新しロスを回避
出力されるデータ
日付気温降水日射量風速
日付品目予測収量下限上限確率
日付販路ID必要量単価
週品目販路ID出荷量予想売上
日付品目予測余剰量推奨販路期待粗利
学習日RMSER2使用特徴量数
導入メリット
・収穫予測精度が平均MAPE8パーセントを実現し販路欠品率を70パーセント削減
・月次出荷計画作成時間を3時間から20分に短縮し事務コストを90パーセント圧縮
・余剰リコメンドで廃棄ロスを年2000kg相当削減、粗利ベースで年間120万円増益
事例
トマト農家A（作付3ha）は導入4か月で直売所売上が1.6倍、ロス品目ゼロを達成。
露地野菜複合B社（法人・従業員22名）は天候急変時も翌週出荷先変更が即決でき、前年同月比で販路キャンセルを85パーセント減少。
FAQ
Q) VertexAI課金は高くないですか
A) Tabularモデルは月1時間の学習で数十円レベル、推論は日次100回でも数円程度です
Q) GoogleWorkspace無料アカウントでも使えますか
A) はい、スプレッドシート上限100万セルの範囲であれば問題なく動作します
注意事項
・モデル精度はデータ品質に依存します。欠測値が多い場合は予測誤差が増大します
・本テンプレートは収益を保証するものではありません。導入前に必ず試験運用してください