農業 生育の予測
十勝の畑作農家のグループ（12戸・畑 680ha）
じゃがいもの掘りどきを、
3週間前に読む。
畑ごとの気温と雨量、ドローンで撮った葉の色、過去10年の収穫の記録から、掘りどきの日を予測します。収穫の人手とトラックを、早めに押さえられるようになりました。
- ±2日予測と実際の差
- 11→2回人手の手配のやり直し（年）
- −35%選果場での待ち時間
掘りどきの予測（畑 B-07）予測実際
北緯 43度 東経 141度 札幌の夜空から
散らばった点を、
線で結ぶと、
進む方向が見えてくる。
北星ラボ
データを、進む方向に変える。札幌の AI・データ活用の開発会社です。
下へ送ると、星がつながります
何をする会社か
眠っている記録を、
明日の判断に使える形へ。
北海道の農業・物流・観光の会社には、出荷の台帳、毎朝の配車表、何年分もの予約の記録が眠っています。北星ラボは、それを集めて整え、先を読むための仕組みを作る会社です。
作って終わりにはしません。現場の方が毎朝の段取りに使えるようになるまで、畑にも倉庫にも足を運びます。
- 18人社員
- 2016年設立
- 41社道内の取引先
- 63件作った仕組み
事例
北海道の現場で、
動いている仕組み。
畑・トラック・温泉旅館。業種はちがっても、やっていることは同じです。過去の記録から、少し先を読めるようにしました。
じゃがいもの掘りどきを、
物流 配車
道央の運送会社（トラック 46台・配送先 約300件）
毎朝2時間かかっていた配車表を、
20分に。
ベテランの配車係が頭の中でやっていた組み合わせを、荷物の量・道の混み方・冬の通行止めまで入れて計算します。最後は配車係が目で見て直せる画面にしました。
- 20分配車表を作る時間
- −14%走る距離
- −22%空のまま走る距離
ある朝の配車（配送先 18件）これまで計算したあと
観光 来客の予測
道南の温泉旅館（3館・客室 140室）
7日先のお客さまの数を、
誤差 8% で。
予約の入り方、近くの催し、天気、去年の同じ週の動きから、7日先までの泊まりと日帰りの人数を予測します。仕入れとシフトを、勘ではなく数字で決められるようになりました。
- 8%7日先の予測の誤差
- −31%食材の廃棄
- 9→2回シフトの組み直し（月）
2週間のお客さまの数（3館の合計）7日前の予測実際
事例をもう少し近くで
3週間前に、
旗を立てる。
十勝の畑作農家のグループ（12戸）の、じゃがいもの掘りどきの予測です。畑ごとの気温と雨量、ドローンで撮った葉の色、過去10年の収穫の記録から、掘りどきの日を読んで旗を立てます。旗の日に合わせて、収穫の人手とトラックを3週間前から押さえられます。
最初は音が出ません。押すと、旗が立つ音と、じゃがいもが転がる音が鳴ります（iPhone はマナーモードのとき鳴りません）。
旗の日に、掘る。
予測と実際の掘りどきの差は、±2日。収穫の人手の手配のやり直しは、年に11回から2回になりました。
進め方
小さく試して、
確かめてから広げる。
いきなり大きな仕組みは作りません。手元のデータで何ができるかを見て、1つの畑、1つの営業所から試します。どの段階で止めても構いません。
- 1
無料・1時間話を聞く
困っていること、手元にあるデータ、決めたいこと。まずは話を聞かせてください。札幌の近くならうかがいます。
- 2
2週間・15万円データを見る
お預かりしたデータで、何ができそうか、何が足りないかを報告書にまとめます。ここで止めても構いません。
- 3
1〜2か月小さく試す
範囲をしぼって、予測の仕組みを実際の仕事の横で動かします。効果は、事前に決めた数字で確かめます。
- 4
月額の保守現場で使い続ける
毎朝届く画面やメールの形で使っていただきます。季節や仕事が変わるたびに、予測の仕組みを見直します。
技術
使っている技術
道具は、お客さまの手元の環境と予算に合わせて選びます。特定の製品を売る会社ではないので、いまお使いのシステムを活かす形から考えます。
集める散らばった記録を一か所に
- 業務システム・表計算のファイルの取り込み
- 畑や倉庫のセンサー
- ドローン・衛星の画像
- 気象・道路・催しのデータ
整える使える形にそろえる
- Python・SQL による前処理
- 欠けた記録・表記ゆれの補正
- クラウドのデータの置き場の設計
- 毎日の自動の取り込み
予測する少し先を読む
- 時系列の予測（来客・出荷・収穫）
- 組み合わせの最適化（配車・シフト）
- 画像の解析（生育・傷・数え上げ）
- 予測が外れた理由の説明
届ける現場で使える形に
- スマホ・タブレットで見る画面
- 毎朝のメール・社内チャットへの通知
- 紙に印刷できる日報
- 使い方の勉強会
外に出せないデータは、お客さまの社内のパソコンやサーバーの中だけで動かす形にもできます。生成 AI を使うかどうかも、費用と効果を見てから一緒に決めます。
採用
北海道のデータで、
北海道の仕事を。
いま一緒に働く人を3つの役割で募集しています。札幌に住んでいる方、これから北海道に移りたい方、どちらも歓迎です。
データエンジニア
年収 520万〜760万円お客さまのデータを集めて整え、毎日自動で流れる仕組みを作ります。
機械学習エンジニア
年収 580万〜880万円予測と最適化の仕組みを作り、現場で外れた理由まで説明できる形にします。
現場担当のプロジェクトマネージャー
年収 500万〜720万円畑・倉庫・旅館に足を運び、お客さまと開発のあいだに立ちます。
- 札幌の事務所（北区）と在宅を、週ごとに組み合わせられます。
- 大雪の日は、朝の連絡だけで在宅に切り替えてください。
- 畑や倉庫に行く日があります。長靴と防寒着は会社で用意します。
まずは、手元のデータを
見せてください。
表計算のファイル1枚からでも構いません。何ができそうかを、最初の1時間で率直にお伝えします。相談は無料です。
お電話でも011-000-0000（架空）平日 9:30〜18:00