農振庁の「AI Isak 2.0」、病害虫写真診断92%…独自比較でGPTを上回る

病気にかかった葉を撮って汎用生成 AIに何の病気か尋ねると、少なくない誤答が返ってくる。 農村振興庁が病害虫写真を見せて病名を当てさせた独自比較で、 GPT-5.6の正答率は 46.5%で、2回に1回程度間違え、GPT-6 Astraも 77%にとどまった。 同じ試験で農振庁の人工知能(AI) 営農相談サービス ‘AI Isak’は 92%を当てた。

農振庁は先月 30日、 ‘AI Isak 2.0’を発表し、サービスの性格を ‘営農相談チャットボット’から診断と処方まで行う ‘営農秘書 AI エージェント’へと変えた。 農振庁のシン・ジェフン農業知能データチーム長は、 「ChatGPTのような AIも公開データを検索してうまく答えられるが、農振庁の専門家が行う病害虫診断や肥料処方、気象予測はできない」とし、 「Isak 2.0は、別システムとして保有していたこうした機能をIsakが呼び出して答えられるようにしたことが最大の特徴だ」と述べた。

農業者の反応は数字に表れている。 今年 1～9月にIsakへ寄せられた質問は 10万 4702件で、昨年12月比で5倍以上増えた。2月(6174件)を除き毎月 1万件を上回り、2.0 リリースを控えた 9月には 1万 4163件で最も多かった。 累計ダウンロード数は今月 10日基準で 2万 96件、2.0 リリース後に新バージョンへ更新した利用者は 6839人だ。

 

17の情報システムを、 一つのチャット画面で

農振庁はこれまで土壌情報、 農業気象災害早期警報、 農薬登録情報のようなサービスをシステムごとに別々に運営してきた。 Isak 2.0は、これをIsakとの会話の中で呼び出して使えるようにつなげる作業だ。9月に病害虫診断と肥料処方を先に接続し、 農業気象災害早期警報と病害虫予察情報、 法令情報、 土壌特性・検定情報、 果樹生育品質情報などは年末まで順次接続して、 17システム 36種サービスに増やす。

シンチーム長は、 「土壌診断をするにはHeuktoram(農振庁土壌環境情報システム)に入ってあれこれ選択しなければならず、 早期警報を受けるにはサービスを別にインストールして接続しなければならないため、農業者には難しい」とし、 「こうしたものを集め、Isak一つで解決できるようにした」と説明した。

肥料処方は 253作物を対象に、圃場ごとの土壌検定結果に合わせて適正な肥料量を推奨する。 検定結果がない場合は作物別の標準使用量をまず案内し、 正確な処方は農業技術センターの土壌検定後に受けられるよう導く。 

病害虫写真 30万枚、 専門家が一枚一枚判別

病害虫診断は、作物写真を撮ってアップロードすると病名と防除情報を知らせる機能だ。 現在 25作物の病害虫 190種(病害 94種・害虫 96種)を見分ける。 この 25作物は国内栽培面積の 74.1%を占める。 農振庁は 2029年までに対象を 60作物、 栽培面積基準 93.0%へ広げる計画だ。
精度を左右したのは学習データだ。 汎用 AIがインターネットに公開された画像や文章を幅広く学習するのとは異なり、 Isakは農振庁の病害虫専門家が病名を一枚ずつ判別した写真 30万枚で学習した。 シンチーム長は、 「Isakは、われわれの病害虫専門家が 30万枚すべてについて何の病気かを判別し、学習させたものだ」と話した。

 

方言音声・大きな文字で高齢農業者に配慮

高齢農業者向けの仕組みも加えた。 画面を押さずに声で尋ね、答えを聞く音声秘書機能だ。 音声認識はNaver Clova Speechを使い、 農振庁が明らかにした方言認識精度は 99.2%だ。 農業者が慶尚道方言で 「草が一面に多い」と言えば、 「草が多すぎます」と理解するという具合だ。

Isak 1.0 の時に小さいとの指摘を受けた文字も大きくし、 営農活動を記録・照会する営農日誌機能も新たに入れた。 シンチーム長は、 「高齢の方々は携帯電話でほとんどタイピングせず、大半が書き取り(音声入力) 機能を使う」とし、 「既存の情報システムは非常に難しいが、話せば聞き取って答えてくれるのが利点だ」と述べた。

 

回答の根拠は農振庁の検証資料だけ

生成型 AIの持病である ‘幻覚(もっともらしい誤答)’には、回答の根拠を絞る方法で対応した。 Isakは農振庁が発刊した農業技術資料 56万ページの中から質問に関連する文書を探して要約し回答し、 外部資料は使わない。 回答の下には ‘農業技術ガイド リンゴ 335ページ’のように根拠文書とページ数をともに表示し、どの資料から出た答えか確認できる。

シンチーム長は、 「登録された文書を探して関連文書を抽出し、それを要約して答える構造なので、原則として幻覚が入り込む余地は少ない」とし、 「Heuktoramや気象情報のように、すでに検証された情報を活用して幻覚を最小化した」と述べた。

ただし根拠を絞っても、質問に合わない文書を選んだり、要約過程で内容がずれたりする誤りまでなくすことはできない。 農振庁は先月 1日に品質保証団を設け、回答品質を常時点検している。 専任 5人と協力人員 25人など 30人が、農業専門家の作成した正答集 300件とIsakの回答を比較する。 農業者の質疑応答を分析し、参照文書 1000件余りも追加登録した。

 

全北高敞のマカ農家 「ある情報だけで話すから…信頼できる」

現場の反応も変わりつつある。 全北高敞でマカとチョロギを栽培するキム・イルス韓国情報化農業人中央連合会 AI 教育事業団長は、 1.0 リリース時からIsakを使ってきた。

彼はChatGPTやGemini、 Claudeのような汎用 AIも早くから使っていたが、 「幅広く答えてはくれるが、専門的な部分は不足していた」と述べた。 Isak 1.0も最初は物足りなかった。 マカの資料が少ないため、必要な答えの代わりに別の情報が返ってくることもあった。 キム団長は、 「病害虫情報も自分の作目でなければ意味がないのに、 最初は農林畜産食品部や農振庁のニュースレターを受け取っている感じだった」と話した。

Isak 2.0では変わったというのが彼の評価だ。9月に植え、翌年 3～4月に収穫する冬作物のマカについて尋ねると、うどんこ病のような病害虫情報と栽培期間に合った情報が出てくる。 彼は、 「Isakが持っている資料を根拠に見せてくれるので確かだ」とし、 「ある情報だけで話すので、 AIと違って幻覚症状がなく、信頼できる」と強調した。 方言を強く使ってもかなりの部分を聞き取れるほど改善されたという。

改善点も指摘した。 キム団長は、 「畑では検索できる状況ではないのに、音声入力のマイクボタンが小さく、手袋をしたまま押しにくい」とし、 「言葉でもっと多く尋ね、答えられるようにすべきだ」と述べた。 続けて、 「今は情報を教える段階だが、 今後は農業者一人一人の事業計画や補助金申請まで助ける 1対1 サービスへ発展すべきだ」とし、 「農業者ももっと関心を持って使ってみてこそ、さらに発展できる」と助言した。

 

講師 約550人を養成…民間農業 AIとも連携

農振庁は教育で利用者を広げる計画だ。 来る 26日、指導職講師養成課程を開き、市郡農業技術センターの現場講師 433人を育てる。 彼らは農業人大学(1万人)、 農機械教育(3万人)、 新年農業人実用教育(25万人)でIsakの使い方を教える。

農業者講師も育成する。 今年 8月に業務協約を結んだ韓国情報化農業人中央連合会の会員 120人が対象だ。 今月 6～7日に 1次課程を終え、来年 1月に 2次課程を開く。 年末までには大同 ‘AI Daedongi’、 農協 ‘NH Today Farming’、 農林水産食品教育文化情報院 ‘Agriculture ON’、 FarmHannong ‘Exaone Farm’ など公共・民間サービスとも連携する。

11月には法令情報検索機能が追加され、 来年には経営診断の高度化とウェブ検索機能を盛り込んだ 3.0 バージョンが出る。 AI Isakは昨年 12月、行政安全部 ‘AI 民主政府実現 30大核心課題’に選定された。 シンチーム長は、 「利用者が満足するまで更新を続ける」と約束した。