豊橋
JA豊橋 営農AI デモ
アクセスするにはパスワードが必要です
これは JA豊橋向け AI 営農指導プラットフォームのデモ環境です。
すべての農家名・指導員名・データは架空です。
パスワードの共有は関係者限定でお願いします。
豊橋
JA豊橋 営農AIアシスタント
デモプロトタイプ v0.1 — 戦略ナビ後継システム検討用
JA豊橋 営農指導DX プロジェクト

戦略営農Naviの"使われない"を、AIで終わらせる。

30名の指導員が300農家を担当する現場で、記録・検索・継承の非効率をAIが吸収する専用プラットフォーム。
金融部門を持つJAのセキュリティ要件(FISC・中央会審査)を満たす設計で、競争優位のノウハウは絶対に外に出さない。

📈 なぜ今、現場データの蓄積か JA豊橋訪問FB反映

AI性能は7ヶ月で2倍ペースで成長中(GPT-3:15秒分 → GPT-4:15分 → GPT-5:1時間 → 2026末:8時間相当)。
今 JA豊橋が 部会単位で実圃場データを蓄積すると、5年後の産地競争優位・販売最適化・将来ロボット学習資産の源泉になります。国内JAでデータ蓄積事例はほぼゼロ — 先行優位は今だけ。

AI が1度の応答で処理できる「人間タスク時間」
2022
GPT-3: 15秒
2024
GPT-4: 15分
2026/1
GPT-5: 1時間
2026末
8時間 ↑
出典: METR (Model Evaluation & Threat Research)、各社モデルリリース
!戦略ナビの現状課題
  • 1件の営農訪問を残すのに項目10箇所をポチポチ入力
  • スマホGoogle検索の方が早く、結局使われていない
  • 音声入力は実装されているが農薬名を誤変換
  • 他担当者が何を入力したか見えない(部署別でも同一権限)
  • 人事異動で過去の指導履歴が検索できず、知識が消える
  • ベテラン指導員の「圃場を見た感覚」が紙にもデジタルにも残らない
  • 愛知中央会仕様で固定、JA独自拡張ができない
本システムの解決アプローチ
  • 音声1本で全項目を自動振り分け、指導員は確認するだけ
  • AIに質問すれば過去履歴から引用付きで即回答
  • 農薬名1.2万語辞書+ベテラン音声FTで業界用語対応
  • 品目別ワークスペース+細粒度権限で適切な共有
  • RAG横断検索で部会異動後も知識継承
  • 対話型インタビューでベテランの暗黙知をマニュアル化
  • 戦略ナビ上位互換として接続、3フェーズで段階移行

🎬 7つのデモ機能(ROI/コストインパクト順)

📅 本デモ(超軽量 並列3パターン)の開発スケジュール目安
デモ #1 — ROI最大 ✅ AI実動 📋 文字起こしはブラウザ標準

音声1本 → AIが自動で5種類の記録に振り分け

戦略ナビで10箇所をポチポチ入力していた作業を、スマホの録音ボタン1つに置き換える。FAMIC農薬登録1.2万語辞書 + ベテラン音声5hファインチューニングで農薬名誤変換(CER 25-35%)を CER 8% 以下に。

📱 スマホ録音画面(PWA)
圃場・車内・事業所、オフラインでも録音可能。接続復帰時に自動同期。
📝 文字起こし デモ: Web Speech API 本番: Azure Speech + FAMIC 1.2万語辞書
(話し始めるとここに文字が表示されます) マイクボタン or 下のテキスト入力欄・サンプルで試せます
※ 圃場位置を GPS で自動付与し、過去5年分の同地点履歴を時系列で参照可能。紙派の高齢農家・外国人実習生も写真で記録可(OCR + 多言語 → 日本語自動変換)
⚠ 音声認識のデモ版について
このデモはブラウザ標準のWeb Speech API(無料)を使用しており、業界用語(農薬名・品種名)の認識精度は限定的です。
Chrome / Edge でのみ日本語認識可能(Safari 一部対応、Firefox非対応)。
本番システムでは Azure Speech + FAMIC農薬登録1.2万語辞書 + ベテラン音声5時間FT で CER 8% 以下を実現。
🤖 AIが自動分類した5つの記録
LangGraph Orchestrator が音声内容を解析、各カテゴリに自動振り分け。
⚙️ この機能の中身(非エンジニア向け)
① 録音
スマホで話すだけ。圃場の4G回線でも、オフラインでもOK。
② 文字起こし
Azure Speech にFAMIC農薬1.2万語辞書を追加。農薬名もちゃんと認識。
③ AI分類
オンプレLLMが内容を読み、5カテゴリに自動配置。人は確認するだけ。
デモ #2 — 人事異動ロス解消 🧪 Claude実動+モックコーパス

過去の指導履歴を自然文で横断検索(引用付き回答)

戦略ナビの掲示板・防除暦・5年分の日報を全文インデックス化。誰がいつ何を指導したかを3秒で引き出す。※ デモの参照データは7件のモック。本番では pgvector で実データ検索。

👤 指導員で絞り込み(任意): ベテランのデータのみで検索すると判断精度↑
📚 インデックス: 2,187 件 🗂 指導員日報 5年分 📋 掲示板 / 防除暦 / 栽培暦 / 肥料ガイドブック 🔍 pgvector + BM25 + BGE-reranker-v2-m3
デモ #3 — 販売部電話削減 🧪 Claude実動+モック農薬DB

農薬推奨AI(RACコード × 散布履歴 × 在庫)

販売部が農家から相談を受けた時、指導員に電話で確認する業務を撲滅。FAMIC農薬登録DB + RACローテーション + JA販売管理API + 農家在庫から最適3候補を即答。※ デモの農薬マスタ・在庫・散布履歴はモック。本番ではFAMIC API/JA販売管理DB連携。

🔍 相談内容
🧠 AIが自動参照した情報
  • • FAMIC農薬登録DB(トマト適用)
  • • 過去12ヶ月の散布履歴
  • • 農家在庫情報(販売管理API)
  • • RACコードローテーション規則
  • • 直近の発生傾向(部会内他農家)
デモ #4 — 戦略ナビ上位互換 📋 UIモック(本番でデータ連携実装)

品目別ワークスペース(トマト部会)

戦略ナビで分散していた「日報」「掲示板」「病害虫」「管理情報」「資材」「マップ」を1画面に統合。既存レイアウトを踏襲しつつAI機能を重畳。※ 画面内のデータは全てダミー。本番では戦略ナビから API 取込・Google Maps 連携。

担当品目 (権限あり) 他部会(要約のみ)
🎯 今日のAI訪問ナビ NEW
データ欠損を埋める推奨3件
鈴木農園 → 第2花房EC値が過去3回連続未記録。本日訪問時に確認推奨
田中農園 → ハウスB の圃場写真が4ヶ月空白。生育状態の経時記録のため撮影推奨
山田農園 → 4月の防除実績データが未入力。RACローテーション精度向上のため聞き取り推奨
※ AIが部会全体のデータ欠損を分析、訪問時の優先確認項目を提示。「過不足なくデータを収集」を実現する核機能
🚨 今週の病害虫アラート(トマト部会)
3件 急増中
🪲
アザミウマ類 急増
部会内 12 農家で確認 / 前週比 +240% / 推奨: RAC 6→13系へローテーション
🍃
葉かび病 初発
3 農家で初確認 / 高湿度期 / アミスター20フロアブル推奨
🦠
黄化葉巻病 経過観察
1 農家 / コナジラミ媒介 / 周辺監視強化中
📢 部会タイムライン (戦略ナビ掲示板の刷新)
📅 栽培暦(現在位置)
👥 担当農家 (12)
📦 資材在庫(事業所)
デモ #5 — 競争優位の資産化 ✅ Claude実動

ベテラン暗黙知インタビュー(対話型マニュアル生成)

「圃場を見たときの感覚」をAIが質問で引き出し、構造化マニュアル草稿を自動生成。ベテラン1名×2時間で10年分のノウハウをデジタル資産化。※ Claudeが実質問生成&マニュアル自動構造化します。

🎙 インタビューモード
テーマ: トマトの樹勢診断(葉色・節間・花房)
AI
· モック
📘 自動生成マニュアル(草稿)
会話から構造化された判断ロジック
デモ #6 — 中央会審査 必須 📋 UIモック(本番でEntra ID+OPA実装)

権限拒否フロー + 上長承認申請(RBAC × ABAC)

戦略ナビの「部署別同一閲覧」という欠陥を、品目別/担当別/属性別の細粒度制御で解消。OPA/Rego + PostgreSQL RLS の二層防御。※ 現在はクライアント側JSで擬似判定。本番はEntra ID SSO + OPA 認可エンジン。

👤 テスト用ユーザー切替
🎯 アクセス対象
鈴木農園 の営農記録
作物: トマト(麗夏)
圃場: HG-2024-001
担当指導員: 鈴木一郎(トマト部会)
最終訪問: 2026-04-20
📜 評価された Rego ポリシー(透明性)
package japtoyohashi.authz

# # 自担当農家のフル閲覧
allow if {
  input.user.crops[_] == input.resource.crop
  input.resource.farmer_id in input.user.assigned_farmers
}

# # 同一部会 → 要約のみ閲覧可
allow_summary if {
  input.user.crops[_] == input.resource.crop
  not input.resource.farmer_id in input.user.assigned_farmers
}

# # 本部管理者: 経営データ以外すべて可
allow if {
  input.user.role == "本部管理者"
  input.action != "read_financial"
}
デモ #7 — 中央会審査 必須 📋 UIモック(フィルターは実動)

監査ログ / 改ざん不可 WORM 保管(7年)

全API / AI対話 / データ閲覧を OpenTelemetry で収集 → MinIO Object Lock(WORM)。FISC第9版対応、誰がいつ何を見たか7年追跡可能。※ ログはダミー9件。本番ではMinIO実運用。

本日の総操作数
3,247
AI対話
1,892
機微データ閲覧
147
アクセス拒否
12
アラート
🚨 Wazuh SIEM アラート
フィルター: WORM保管: MinIO Object Lock / 改ざん不可 / 7年保持
時刻 ユーザー 信頼度 操作 対象 目的 結果 ログID

3構成の比較(D1 / D2 / D3)

同じ7機能・同じUIを、3つの異なるインフラで作った超軽量デモ。組織として選べる状態を作る。

利用人数: ※ 月額が連動更新
構成案 A
最安・運用軽量
D1 · Azure 集中
Microsoft 365 + Azure OpenAI On Your Data
デモ期間3週
デモ費用¥150万
📦 本番リリース(最低5名から)
開発費(必須機能)
基本料金(5名枠込)
基本料金/月
1人あたり¥1.0万 一律 (従量)
中央会 説明△ 要説明
運用負荷◎ 軽い
✅ 強み
  • ・ MUFG/SMBCと同構造・同実績
  • ・ ISMAP登録、FISC第9版対応
  • ・ 日本東リージョン、ZDR契約
  • ・ 運用負荷最小(MS任せ)
⚠️ リスク
  • ・ JA系での公開事例なし(要先行)
  • ・ 機微データも Azureテナント内に
★ 推奨
構成案 B
機能 × セキュリティ両立
D2 · ハイブリッド
Qwen 2.5-32B (オンプレ) + Claude/GPT-4o API
デモ期間4週
デモ費用¥200万
📦 本番リリース(最低5名から)★ 推奨
開発費(必須機能)
基本料金(5名枠込)
基本料金/月
1人あたり¥1.0→0.8→0.6万 (規模割)
中央会 説明◎ 境界明示
運用負荷△ GPU保守
✅ 強み
  • ・ 機微=オンプレ、一般=API の二重分離
  • ・ FISC第9版「位置特定」完全合致
  • ・ 競争優位ノウハウを外部に出さない
  • ・ 最新モデル(Claude/GPT-4o)も活用
⚠️ リスク
  • ・ GPU 運用負荷あり(要保守契約)
  • ・ 初期GPU投資 約 300-400万
構成案 C
完全閉域
D3 · フルオンプレ
LLM-jp-4 / Qwen 72B (H100×2) + Whisper FT
デモ期間6週
デモ費用¥280万
📦 本番リリース(最低5名から)
開発費(必須機能)
基本料金(5名枠込)
基本料金/月
1人あたり¥1.0→0.9→0.8万 (人)
中央会 説明◎ 最短
運用負荷△ 自前保守
✅ 強み
  • ・ データ外流ゼロ、通信断でも稼働
  • ・ 中央会審査が最短で通る
  • ・ ロボット搭載用ナレッジ資産化
⚠️ リスク
  • ・ 初期投資が跳ねる(1,000万〜)
  • ・ 最新クラウドLLMが使えない
  • ・ 保守を自前 or パートナー必須
💡 「D3(フルオンプレ)だとスマホ・PCが重くなる?」
結論: 重くなりません
LLMはサーバ側GPU(L40S / H100)で動くため、端末側はブラウザとマイクだけ。D1/D2/D3のいずれでも端末負荷は同じです。
📱 スマホ要件
  • ・ iPhone 8 以降 / iOS 16+
  • ・ Android 10+ / メモリ 2GB+
  • ・ ブラウザ (Safari 15+, Chrome 100+)
  • ・ WireGuard VPN クライアント
  • ・ バッテリー消費: 5-8%/h(実測)
💻 PC要件
  • ・ Chrome 120+ / Edge 120+
  • ・ メモリ 4GB+
  • ・ 帯域 5Mbps 以上で快適
  • ・ 特別なインストール不要
  • ・ ブラウザだけで動く PWA
🖥 サーバ (ここが重い)
  • ・ GPU L40S 48GB ×1(D2)
  • ・ GPU H100 ×2(D3 本番)
  • ・ JA豊橋DC or 閉域クラウド
  • ・ Qwen 2.5-32B 推論
  • ・ 25-50人同時でも快適応答
💰 詳細なコスト・ROI 試算
機能を選んでシミュレート、D1/D2/D3 の投資対効果を数値で比較

アーキテクチャ説明(非エンジニア向け)

専門用語なしで、システムの中身を絵で理解する。

📖 1. 指導員がスマホで話すと、何が起きているのか?
📱
① スマホで録音(農家の圃場で10分)
指導員はただ話すだけ。電波が弱くてもオフラインで録音が続きます。事業所に戻ったら自動で送信されます。
🔐
② 暗号化トンネルで送信(WireGuard VPN)
録音データは暗号化され、JA豊橋のサーバに安全に届きます。途中で誰かが読んだり改ざんしたりはできません。
✍️
③ 音声 → 文字に変換(業界用語対応)
Azure Speech が話した内容を文字にします。FAMIC登録の農薬名1.2万語とベテランの発音5時間で特訓済みなので「アファーム乳剤」も正しく認識。
🤖
④ AI が内容を読んで、5種類の記録に自動振り分け
オンプレサーバ上の LLM(賢いAI)が「これは病害虫の話」「これは資材の話」と判断。10箇所ポチポチの入力が1動作になる。
💾
⑤ 権限チェック → データベース保存 → 監査ログ
誰がどの農家の記録を書いたか、すべて7年保管。品目別の権限チェックも自動。指導員は確認するだけで業務完了。
🔒 2. 機微データはどこにある?(データ境界の図)
🏢
オンプレ領域(JA豊橋内)
絶対に外に出ないデータ
🔐農家の決算書・借入・所得
🔐各農家の圃場ID・連絡先・特記事項
🔐指導員の訪問記録・指導履歴
🔐JA豊橋独自の栽培ノウハウ
🔐ベテラン暗黙知マニュアル
🔐病害虫発生マップ(部会内)
AI処理: オンプレ GPU(L40S 48GB)で Qwen 2.5-32B が推論
☁️
クラウド領域(日本東リージョン)
一般知識のみ(機微データは送らない)
📘農薬登録情報(FAMIC公開データ)
📘一般的な病害虫知識・栽培技術
📘気象予報・市場価格
📘音声→文字変換(農薬名辞書付)
AI処理: Claude Sonnet / GPT-4o(ZDR契約、学習利用なし)
保管: 日本東リージョン、学習利用停止契約済み
🛡️ 境界ゲート(Policy Enforcement Point)が振り分ける
質問の内容を見て「これは機微=オンプレへ」「これは一般=クラウドへ」を1箇所で判定。指導員は意識せずに使えて、データは確実に分離されます。
🛡 3. セキュリティの3本柱
🔑
認証(あなたは誰?)
Entra ID(JA豊橋のアカウント)+ パスワード + スマホ認証の3段階。
離職したら即時ログアウト。
🚪
認可(何が見られる?)
品目・事業所・役職で細かく分岐。
トマト部会はトマト情報のみ、他はマスク表示。
承認申請フローあり。
📼
監査(何をした?)
全操作を7年WORM保管(改ざん不可)。
「誰がいつ何を見たか」を完全追跡。
異常は即時アラート。
⚙️ 技術スタック(エンジニア向け詳細)
フロントエンド
・ Next.js 14 (PWA)
・ Tailwind CSS + shadcn/ui
・ Service Worker + IndexedDB
・ Background Sync API
・ MediaRecorder API
バックエンド
・ FastAPI (Python)
・ LangGraph (Orchestrator)
・ Pydantic (validation)
・ PostgreSQL 16 + RLS
・ pgvector 0.7 (hybrid search)
AI モデル
・ Qwen 2.5-32B (AWQ 4bit) on L40S
・ BGE-M3 (embedding)
・ BGE-reranker-v2-m3
・ Azure Speech (カスタム音声)
・ Claude Sonnet 4.6 (API)
セキュリティ・監査
・ Entra ID (SAML/OIDC) + MFA
・ OPA/Rego (ABAC)
・ MinIO Object Lock (WORM)
・ OpenTelemetry → Loki/Tempo
・ Wazuh SIEM

セキュリティ・中央会対応パッケージ

愛知県中央会・JA豊橋情報セキュリティ委員会への説明に使える根拠資料一式。選んだ構成(D1/D2/D3)によって対応内容と提出資料が変わります

構成パターン:
← ここを切替えるとセキュリティ要件が変わります
推奨
データの行き先
中央会説明
漏洩リスク
運用負荷
📖 非エンジニア向け: だと何が起きる?
📋 中央会審査チェックリスト
📎 提出用根拠資料パッケージ
🔀 データの流れ( 構成)
🏛 日本の金融・JAセクターでの生成AI採用実績
MUFG(三菱UFJ)
2024年10月、約4万人行員に社内AI「AI-bow」展開。FISC対応済み。
→ D1構成の前例として有効
SMBC(三井住友FG)
Azure OpenAI ベース「SMBC-GPT」全行員展開。
→ D1構成の前例として有効
農研機構
2024年10月 Mie県で農業特化型生成AI試験運用。政策レベル推進。
→ 全構成で有効な事例
※ JA/全中/愛知県中央会での Azure OpenAI 採用の公開事例は現時点(2026年4月)では未確認。JA豊橋が先行事例になる可能性があるため、D2(ハイブリッド) または D3(フルオンプレ) で機微データ境界を明示する構成を推奨。

📋 実装ステータス — このデモで動くもの / 本番で作るもの

デモで「もう完成している」ように見える部分と、本番契約で実装する部分を明示します。プレゼン時の誤解を防ぐための必読ページです。

🏷 凡例(バッジの意味)
✅ 実動
デモで本物のAI/ブラウザ機能が動作。本番同等。
🧪 AI+モック参照
AI応答は本物、ただし参照データはモック。本番はJA実データに置換。
📋 UIモック
UI表示・動作は本物、バックエンドはモック。本番で実装。
🚧 未着手
将来フェーズで実装予定。今は設計図のみ。
🎤 デモ #1 音声→自動分類
実動マイク録音 (MediaRecorder API)
UIモック文字起こし (Web Speech API) — 業界用語の認識精度は低い
実動AI分類 (Claude Sonnet 4.5 実呼び出し)
未実装Azure Speech カスタム音声 + FAMIC 1.2万語辞書注入
未実装ベテラン音声5時間でのファインチューニング
未実装戦略ナビへのデータ書き戻し(双方向API)
🔍 デモ #2 RAG横断検索
AI+モック参照質問→回答 (Claude が引用付きで回答生成)
UIモック参照コーパスは配列7件のモック(JavaScript内)
未実装pgvector + BM25 ハイブリッド検索(本番)
未実装BGE-M3 embedding + BGE-reranker-v2-m3
未実装戦略ナビ掲示板5年分データの取込・インデックス化
💊 デモ #3 農薬推奨AI
AI+モック参照RAC判断→3候補推奨 (Claude による実判断)
UIモック農薬マスタ(6種)・散布履歴・在庫はハードコーディング
未実装FAMIC 農薬登録DB 実連携
未実装WAGRI 農薬情報API 連携
未実装JA販売管理DB 在庫照会API
未実装散布回数上限の自動チェック(農薬登録法令遵守)
🍅 デモ #4 品目別ワークスペース
UIモックレイアウト・画面遷移(戦略ナビ上位互換)
UIモック病害虫アラート・タイムライン・担当農家リスト(全てダミー)
未実装戦略ナビ実データ取込(日報・掲示板・栽培暦)
未実装Google Maps 連携(ピン色分け・巡回順路)
未実装気象API連携(ハウス内温度・降雨予報でアラート)
🎓 デモ #5 暗黙知インタビュー
実動対話インタビュー (Claude が実質問生成)
実動マニュアル自動構造化 (Claude が JSON生成)
未実装指導員評価シート・スキルマップの学習データ化
未実装生成マニュアルのWord/PDF出力
未実装RAGコーパスへの自動投入パイプライン
🔐 デモ #6 権限拒否フロー
UIモックユーザー切替 → 許可/拒否画面表示(クライアント側JS判定)
UIモックRegoポリシーの透明表示(設計参考)
未実装Entra ID SSO + MFA 認証(現在はパスワード "toyohashi" のみ)
未実装OPA/Rego 認可エンジン サーバ側実装
未実装PostgreSQL Row-Level Security (RLS)
未実装上長承認申請の実ワークフロー(通知・承認履歴)
未実装離職時の Entra ID 連携即時遮断
📼 デモ #7 監査ログ
実動フィルター機能(操作種別・ユーザー・日付)
UIモックログデータは9件のダミー
未実装MinIO Object Lock (WORM 7年) 実装
未実装OpenTelemetry 収集パイプライン
未実装Loki + Tempo + Grafana ダッシュボード
未実装Wazuh SIEM による異常検知アラート
🏗 インフラ・運用系
実動HTML/PWA 静的配信(このデモ自体)
実動Claude API プロキシ(APIキーをサーバ側に保管)
UIモッククライアント側パスワードゲート(バイパス可能、本番不可)
未実装Entra ID SSO + MFA
未実装WireGuard VPN(閉域接続)
未実装JA豊橋 DC / Azure Japan East デプロイ
未実装オンプレ Qwen 2.5-32B (L40S GPU)
未実装PostgreSQL + pgvector 実DB
未実装LangGraph Orchestrator(Python FastAPI)
🚀 将来フェーズ(設計図のみ、デモ未搭載)
📈 出荷量予測AI
TimesFM 2.5 / Chronos-2 ベース、トマト110農家の2週間先出荷量予測。作付計画 + 気象 + 出荷実績から。Phase 2 で +500万円〜
📸 画像認識 病害虫診断
スマホ撮影 → VLM (Claude Vision / GPT-4o) ゼロショット診断。AgriNet FT で精度向上。Phase 2 で +180-280万円
💼 経営アドバイザリAI
農家の決算書・収益データから経営課題を分析、改善提案。めぐりのアグリボード等の労働記録と組み合わせ。Phase 3 で検討。
🖥 PC常駐AIサポートエージェント
Claude Computer Use 式、戦略ナビ既存画面のアドオン補助。「この項目空いてます」と自動提案。Phase 3 以降。
🤖 人型ロボット搭載用ナレッジ
2年後に発売予定の400万円人型ロボットにJA豊橋のAI知識を搭載。農協派遣サービスの新規事業。長期ビジョン。
🌾 農家向けモバイルアプリ
Phase 1は指導員向けのみ。Phase 3で農家向け縮退版(質問→指導員承認→回答)検討。インドDigital Green事例参考。
📊 ひと目でわかる完成度
30%
実動機能(UI + Claude AI)
音声録音・文字起こし・AI分類・AI対話・フィルター
40%
UI/UX 完成(中身モック)
画面遷移・データ表示・フロー全て本物
20%
バックエンド実装(本契約)
DB・認証・監査・VPN・オンプレGPU
10%
将来フェーズ
画像診断・出荷量予測・ロボット搭載
📌 プレゼン時の伝え方:「このデモで 機能の雰囲気と使い勝手 は完全に確認できます。ただし本番契約では実データ連携・オンプレGPU・Entra ID認証・WORM監査ログ・VPN などをゼロから構築します。 デモで動くClaude AI応答は本番同品質のまま、参照元だけがJA豊橋の実データに置き換わる設計です。」

コスト・ROI 試算シミュレーター

構成(D1/D2/D3)・利用者数・機能を選ぶと、本契約費用・月額・削減効果・3年ROIが即時計算されます。

構成:
👥 利用者数(ライセンス課金対象) 営農部全体 30名想定 ⚠ 最低5名から
「基本料金 + 段階的ライセンス料金」のプラン別設定。基本料金は5名枠込み(¥10万〜/月)、6名目以降は段階課金。11名超えるとD2が最安。
プラン 基本料金 1〜10名 11〜20名 21名〜
月額合計
⚠ 最低課金枠は 5名 です。名選択中ですが、5名分のライセンス料金で計算されます。
📜 シミュレーション履歴 (件) — クリックで再現
日時 プラン 人数 月額 3年ROI 操作
本契約 初期費用
選択機能の合計
年間削減効果
3年累計 ROI
削減効果 - 初期 - 月額×36
🧩 機能を選んで構成を組み立てる — 必須機能はオフにできません
選択機能合計
GPU/インフラ
総初期費用
💰 3年累計コスト vs 削減効果(D1/D2/D3 比較)
※ 選択した機能構成で計算、削減効果は選択機能の合算値
📊 機能別 年間削減効果(選択中)
🔍 3パターン 費用比較表(選択機能ベース)
項目 D1 Azure集中 D2 ハイブリッド ★ D3 フルオンプレ
選択機能 開発費
GPU / インフラ
本契約 初期合計
基本利用料 / 月
月額ランニング合計
年額 (月額×12)
デモ期間
デモ費用
年間削減効果
3年累計 ROI
投資回収期間
💡 年間削減効果の内訳(選択中の機能のみ、30名規模)
機能 削減対象 時間/年 金額/年 根拠
合計(30名規模・時給1,100円換算) + 暗黙知継承の定性価値(10年分)
📌 予算の妥当性ガイド(JA豊橋 30名規模)
・ 月額ランニングは「基本料金 + ライセンス(人数課金)」で算出。利用者数に応じて変動 → コスト・ROI試算で即時計算
・ 30名規模の月額目安:D1 / D2 / D3 (人数を増やすほどD3オンプレが有利)
削減効果 1,000万/年 以上なら投資対効果は明確。3年累計ROIはコスト試算ページで確認
最低課金枠 5名から。試験運用や少人数チームでも導入可能
⚙️ AI実動作の設定
Claude API キーを設定すると、実際のAIが動きます(デモ用)
✅ サーバー経由モード(デプロイ版)
APIキーはサーバー側の環境変数に安全に保管されています。クライアントに露出しません。
AI機能はサーバー経由で動作します。APIキーの設定は不要です。
🔑 動作モードの違い(ローカル版)
モックモード(API未設定): 録音・文字起こしは実動、AI応答は台本。
APIキー設定時: サーバー経由で AI が応答を生成します。
キーはこのブラウザの localStorage に保存されるだけで、サーバには送られません。
発行は console.anthropic.com から。
🎤 ブラウザ機能の確認
マイク (MediaRecorder API)
音声認識 (Web Speech API)
Claude API