明日 2026年4月28日提案用

川下に情報を渡さない。池田物産が中小農家を守るAI OS。

栽培履歴、J-GAP、残留検査、出荷予測、販売割振り、社長判断の継承を、池田物産の閉じた信頼圏でつなぐデモです。

Proposal Core

提案の順番は「思想、セキュリティ、機能、プラン」

最初に見せる要点

Talk Track

明日の一言

今回のAIは、農家さんを販売先に直接つなげて池田物産さんを飛ばすものではありません。逆に、池田物産さんが持つ人間関係、安全性、地域の秩序、販売先への情報価値を守るための閉じたAI基盤として作ります。

最初に見せる機能

From Hearing

過去ヒアリングから見えた「最初にやるべき課題」

情報を詰め込みすぎず、まずこの6点だけを見せる設計にしています。各カードからデモへ移動できます。

Live API対応

デモ画面

AI

池田物産AI Q&A

社内ルール、J-GAP、手順書、過去判断から回答

AIが引用元を確認中...

音声日報

手書き栽培履歴の写真

完璧なOCRではなく、ゼロから打つ作業をやめるための下書きAIとして使います。

AIヒアリング集計

明日予測

ケース

必要チャーター

台

販売先	提案ケース	粗利見込み	AI理由	承認

判断音声を記録

サンプル質問と回答

裏側でこう動く

価値の一言

Priority & Bundles

優先順位とセット提案

単体の見積を並べるのではなく、「最初に効く組み合わせ」から見せます。個別の目安は参考として薄く置きます。

優先	機能	役割	セット位置づけ	単体参考

Proposal Plans

明日出す4つの提案プラン

Roadmap

構築フェーズ

Architecture

技術アーキテクチャ

Custom GPTだけではログイン、権限、DB、監査ログ、承認フローが足りません。本番は業務Webアプリの裏側にAIを組み込みます。

AIの使い分け

OpenAI AgentKit / Responses API

Q&A、RAG、ツール実行、将来のChatGPT接続に利用。

LightGBM / XGBoost

出荷量、チャーター台数などの数値予測は専用モデルで実装。

Google OR-Tools

粗利、運賃、関係維持を制約にした出荷先割振り最適化。

OpenAI Responses API Agent Builder Remote MCP

Security First

山本さん向け 3層情報管理

顧客名、販売先、数量、単価、頻度は池田物産の生命線です。AIに入れる前に情報を分け、画面ごとに見え方を変えます。

ポータルで体感する

データ流路

提出できるチェック項目