トップリバーグループの目指す、生成AI時代のDX
現場と経営をひとつに繋ぐ、次世代のデータ集約体制
従来個別に管理されていた紙・エクセル・画像、チャット、議事録などのデータを自動で共通データ基盤へ集約。会計・販売管理はもちろん、圃場・気象・生育・作業といった営農に不可欠なデータも一元管理し、関係者全員が同じ最新の情報を共有できるようになりました。
その基盤データに用途別に整備された営農アプリ群を繋ぐことで状況把握が容易になり、「ムリ・ムダ」が減少。蓄積したデータの分析・活用を通じて短時間で改善サイクルを回すことが可能になり、事業全体の成長を支えています。
開発体制と内製化の経緯
現場の変化に追随するため、外注依存ではなく内製を選択
内製化を選んだ理由は、「自社で技術を持ちたいから」ではありません。
農業現場、人材育成、バックオフィスをまたぐ運用では、要望の粒度が細かく、変化の周期も短いためです。会議で出た論点をそのまま仕様へ落とし込み、試し、修正し続ける。そのために、現場と開発チームが近い距離で判断できる体制が必要でした。
課題
情報と判断が分散しやすい
会議、段取り、共有、圃場、整備の情報が別々に存在すると、更新のたびに確認や転記が増え、改善の速度が落ちます。
また、入力作業による負担も大きくなります。
対応
用途ごとに内製し接続する
用途別に整備された、データ基盤を共有する営農アプリ群の活用により、より正確で効率的な情報連携が実現できます。
価値
持続的な改善の実現
情報の分散を解消し、改善のサイクルを短縮することで、持続的な改善を実現します。
現場の要望整理、データ構造の判断、導線調整、運用定着支援を内製チームが担っています。
【システム管理者】全体の要件整理、優先順位付け、設計判断、公開方針の統括
【開発体制】現場管理者・運用担当者の使い勝手の確認、例外運用の洗い出し、改善要望のフィードバック
【内製体制】AIを活用した構成案・実装案の作成を起点に、画面修正やデータ接続を行いながら、継続的な改善
【サービス連携】既存システム・外部サービスとの連携（Google Docs、Drive、既存台帳、共有基盤）との接続整理
内製化の流れ
開発に入る前に、現場で実際に行われている業務の流れを確認し、情報や判断がどこで途切れているかを整理します。
会議内容が実行に反映されていない、管理が分かれている、といった課題を明確にすることで、改善の対象を定めます。
見えてきた課題をもとに、生成AIを活用しながら、情報構成や画面の設計案を早い段階で具体化します。
短時間で検討材料をそろえ、設計の方向性を共有・検討できる状態をつくることで、次の判断へつなげます。
設計案をもとに、内製チームが実運用を前提とした検討を行います。
利用者ごとの権限設定、例外的な運用、既存システムとの接続関係など、現場ごとに異なる条件を踏まえて具体化していきます。
実際の現場運用を通じて、操作性や運用上のズレを確認し、修正を重ねます。
理論上の正しさだけでなく、無理なく使い続けられる状態を目指し、社内外に展開できる粒度まで整えていきます。
AIによるDX
