生産現場の目標を設定するだけで、LISTENFIELD が世界中の圃場をモニター。リスクを特定しすべての関係者と共有できます。もう電話や週次報告に時間を取られる必要はありません。
1980年まで遡るグローバルな衛星画像、気象ステーション、土壌調査のデータが1つのプラットフォームに統合されています。
ListenFieldは単なるレポーティングツールではありません。貴社のビジネス目標を把握し、タスクを調整し、危機になる前に潜在的リスクを検知します。
そして、次にどう行動すべきか（期限付きの判断指標）を正確にお知らせします。
世界に広がる信頼
一つの目標に対して3つのAIサブシステムが稼働し、すべてのステークホルダーが次に必要なインサイトを自動的に受け取ります。
AIが毎日340以上の圃場を評価。地域全体レベルから微細なプロット単位までの収量モデルを展開し、最大21日前に収穫時期と潜在的リスクを予測します。
サプライチェーン全体の鳥瞰図を集約・分析し、地域・作物種・調達源を横断した供給見通しを工場の生産目標と直接結び付けます。
農家、農学者、フィールドワーカー、請負業者のネットワーク全体にAIが直接指示・調整。タスクは個人のモバイルデバイスへと自動送信されます。
Unilever
Livelihoods VenturesおよびKasetsart大学との再生農業米プロジェクト — 農家へのフィードバックループを改善するためのデータと分析。
Sun Sweet
予測可能な生産計画、精度の高い予測結果、作付け計算機を含むリスク低減ツール。
Sapporo Beers
成長モニタリング、成熟予測、倒伏検知 — 研究チームと農家の双方から高い評価。
ListenFieldのAIプラットフォームは、衛星画像、気候モデル、土壌データを統合し、サプライネットワーク全体を継続的に監視します。供給不足が発生してから対応するのではなく、リスクシグナルを早期に検知し、先行的な再調達を可能にします。ユニリーバ、ペプシコ、イースタンシュガーとの実証では、調達予測誤差を最大20%削減しました。
作物と意思決定の種類によって異なります。生産計画では、シーズン初めに供給見通しを提供し、工場のスループットや物流の計画を支援します。収量予測では、収穫20〜40日前が最も精度の高い予測を実現します。リスクシグナルと収穫ウィンドウアラートは栽培期間を通じて発信され、関係者は常に最新の状況を把握できます。
サトウキビ、米、大麦、ジャガイモ、キャッサバ、スイートコーン、エッセンシャルオイルの実証済みモデルを、日本、タイ、ラオス、ベトナム、コロンビアで展開しています。新しい作物への対応は、データの利用可能性や栽培サイクルに応じて30〜90日で構築・運用開始が可能です。AIはお客様の圃場と条件から学習するため、シーズンごとに精度が向上します。
SAPやOracleなどのERPシステムは、工場側の生産データ（発注、生産、出荷実績）に焦点を当てています。ListenFieldは、原材料が工場に届く前に圃場で何が起きているかに焦点を当てます。土壌状態、気候パターン、作物の生育段階などの環境データを取り込み、AIモデルがこれらの条件と供給リスク・収量変動・収穫時期との関連を学習します。ERPは過去を記録し、ListenFieldは未来を予測して圃場の状況を工場計画に結びつけます。
従来のBIツールはグラフやレポートを提供しますが、データパイプラインの構築、数値の解釈、アクションの決定はユーザー自身が行う必要があります。ListenFieldは、圃場データと衛星画像・気象モデル・土壌調査を接続するデータパイプラインを構築し、お客様固有のワークフローを学習します。汎用的なダッシュボードではなく、各関係者に合わせた実行可能なインテリジェンスを提供します。工場長には供給予測、農学者には圃場レベルのリスクアラート、物流チームには収穫スケジュールが届きます。
ユニリーバ（タイ・再生型農業米）、ペプシコ（ジャガイモサプライチェーン）、サッポロビール（北海道・大麦予測）、イースタンシュガー＆ケーンズ（タイ・40万ライ以上のサトウキビ）、サンスウィート（スイートコーン・予測誤差20%以上削減）、味の素（キャッサバ・FD Green経由）が導入。クボタが戦略的投資家として参画し、ADB、IFC、JICA、UNDPの開発プログラムにも提供しています。