FitGap
Data Process AgriF

Data Process AgriF

スマート農業AI

使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
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コスト
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無料プラン
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~ スマート農業AI
事業規模
中小
中堅
大企業

目次

Data Process AgriFとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

代替サービス

サービス基本情報

運営サービス一覧

FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

Data Process AgriFとは

Data Process AgriF(アグリーフ)は、データプロセス株式会社が提供するSNS型営農支援クラウドサービスです。圃場の気温・湿度・土壌水分などをセンサーで測定し、変化をスマートフォンに通知することで遠隔監視を可能にします。自動開閉バルブによる適切な灌水制御や、ビーコンを活用した作業員の位置把握機能も備えています。SNS風の作業日誌機能により、日々の作業記録や担当者間の情報共有が効率化され、現場運用の改善に寄与します。施設園芸メーカーや農業法人を中心に導入が進んでおり、中規模から大規模圃場の管理に適用されています。シンプルな構成でありながら拡張性を持ち、比較的低コストでの導入が可能なため、中小規模事業者にも利用しやすい設計となっています。長期間にわたるデータ蓄積と解析により、生育予測や品質管理への活用も期待できるスマート農業ソリューションです。

pros

強み

圃場環境の遠隔モニタリング

ビニールハウスや圃場に設置した温度・湿度・土壌水分センサーによって環境データを計測し、離れた場所からスマートフォンで確認することができます。頻繁な見回りの負担を軽減しながら、リアルタイムで圃場の状況を把握できる点が特長です。また、異常を検知した際には通知機能により速やかに情報が届くため、環境変化への迅速な対応が期待できます。FitGapの要件チェックでは、「病害通知(温室)」と「農地異常検知」がいずれも○(対応)で、病害リスクや水没・乾燥などの異常検知まで遠隔監視に含めて検討できます。Data Process AgriFは、こうした遠隔監視の仕組みを通じて、効率的な圃場管理をサポートします。

自動潅水で省力化

Data Process AgriFは、センサーと連動した自動バルブにより、必要に応じた潅水を自動で行うことができます。人手による水やり作業を減らすとともに、適切なタイミングでの給水により作物へのストレス軽減が期待できます。潅水管理を自動化することで、大規模なハウスや圃場においても効率的な水管理の実現を支援します。栽培管理における日常的な作業負担の軽減に貢献し、限られた人員でも継続的な潅水管理が可能となります。

SNS型日誌でチーム情報共有

Data Process AgriFでは、作業日誌をSNS感覚で記録・共有できる機能を備えています。スタッフ同士がコメントや情報交換をしながら圃場状況を把握でき、スマートフォンアプリから簡単に投稿できるため記録の負担を軽減できます。全員が最新の作業進捗を確認できる環境が整い、チーム内のコミュニケーション活性化や現場連携の円滑化に寄与します。直感的な操作性により、日々の情報共有がスムーズに行えることが特長です。

cons

注意点

IoT機器の導入が前提

Data Process AgriFは、センサー計測や遠隔制御を活用するクラウドサービスのため、現場へのIoT機器の設置と設定が必要となります。そのため、システム導入時には初期工数に加えて機器費用が別途発生します。スムーズな運用開始には、どのような機器をどこに配置するかといった機器計画を含めた導入設計が欠かせません。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ36製品中27位で、機器設置や初期設定を含む導入準備を事前に見積もる必要があります。導入をご検討の際は、これらの準備期間と費用についてもあらかじめ考慮いただくことをお勧めします。

幅広い標準機能=取捨選択は限定的

Data Process AgriFは圃場可視化から灌水自動化まで多機能を一体で提供する仕様となっています。不要な機能のみを構成レベルで外すことは難しいため、画面やメニュー構成が複雑になる傾向があります。シンプルな運用を志向する小規模な現場では、機能が過剰となる可能性がある点に留意が必要です。FitGapの操作性評価はカテゴリ36製品中30位、導入しやすさ評価はカテゴリ36製品中27位で、少人数で運用する現場では画面構成や初期設定の負担を確認しておくと判断しやすくなります。導入前に自社の運用規模や必要機能を整理し、標準機能の範囲が適合するか確認することが推奨されます。

自社プラットフォームへの依存

Data Process AgriFは自社IoTプラットフォームと一体で価値を発揮する設計となっています。そのため、他システムとの統合を検討される場合には個別の確認や調整が必要になることがあります。FitGapの連携評価はカテゴリ36製品中19位で、既存システムとの接続範囲や個別調整の要否は導入前に確認しておきたい点です。また、長期にわたる運用や将来的なシステム拡張を計画される際には、ベンダーへの依存度について事前に考慮いただくことをお勧めいたします。導入前に自社の既存システム環境や今後の展開方針を踏まえ、プラットフォームの適合性を確認されることが望ましいでしょう。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査

Data Process AgriFスマート農業AIマーケットシェア

シェア

事業規模

中小
中堅
大企業

Data Process AgriFの利用環境・機能

利用環境
端末・OS
Windows
シングルサインオン
対応言語
提供形態
-
対応サポート
-
機能
標準対応
オプション/条件付き
非対応
スマート農業AI
農作業・栽培支援
生育モニタリング
病害虫検知
収量・品質予測
経営・出荷計画
広域最適化
施設園芸向け対応
水田向け対応
露地向け対応
果樹向け対応
施肥量の算出
灌水量の算出
病害リスク推定(温室)
収穫時期の推定
施肥・灌水の提案(温室)
病害通知(温室)
病害虫画像識別(温室)
温室作業の順序計算
生育マップ(水田)
追肥時期の算出(水田)
可変施肥(水田)
収量データ取込(水田)
生育マップ(露地/果樹)
病害虫画像識別(露地/果樹)
病害リスク推定(露地/果樹)
薬剤選定
希釈率の算出
散布量の算出
散布動線の算出
可変施肥(露地/果樹)
広域生育推定
土壌特性推定
経営・収益の算出
多作物同時計算
気象災害リスク推定
農地異常検知
品質指標の推定
ストレス状態の推定
高解像度気象モデル
短期気象変動推定
農機稼働計算
施肥・防除ログ取込
営農計画の一覧
収穫/出荷計画比較
地域単位計画
作業時間・人員算出
作業負荷の平準化
当日作業割当の算出
施肥・灌水の実行制御
防除散布の実行制御
農薬抵抗性リスク推定
湿害・排水リスク推定
CO₂施用量の算出
生育モデル方式判定

Data Process AgriFのプラン

詳細は要問い合わせ

Data Process AgriFと比較されるサービス

Data Process AgriFはスマート農業AIの中で、AIによる農業データ解析・栽培支援として、導入や運用の判断を進めやすい点に特徴があります。AgriHub、Akisai、CropScope、Climate FieldViewも、用途や運用範囲によって比較候補になります。

AgriHub

価格
220円
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
Data Process AgriFと比較して良い点
  • タップ操作で作業記録を残せるため、現場でも入力の手間が少なく続けやすいです。

  • 農薬や肥料の使用量を自動でまとめられ、提出書類の作成にも使えます。

Data Process AgriFと比較して悪い点
  • AIによる農業データ解析・栽培支援を軸に進めるなら、Data Process AgriFが合いやすいです。

  • 対象作物、圃場やハウスの環境、既存センサー連携、運用体制は導入前に整理したいです。

判断の分かれ目

農家向けクラウド型栽培管理アプリならAgriHub、AIによる農業データ解析・栽培支援ならData Process AgriFが選ばれやすいです。

製品ページを見る

Akisai

価格
null null
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
Data Process AgriFと比較して良い点
  • センサーやクラウドで生産情報を一元管理でき、経営の見える化に役立ちます。

  • 施設園芸から販売まで幅広く対応し、農業のICT化を進めたい事業者に向きます。

Data Process AgriFと比較して悪い点
  • AIによる農業データ解析・栽培支援を重視する場合は、Data Process AgriFに寄せやすいです。

  • 対応する作目、データ取得の方法、現場の通信環境、導入コストを確認しておく必要があります。

判断の分かれ目

食・農クラウド型の農業経営支援ならAkisai、AIによる農業データ解析・栽培支援ならData Process AgriFが選ばれやすいです。

製品ページを見る

CropScope

価格
要確認
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
Data Process AgriFと比較して良い点
  • 衛星画像やセンサーのデータをAIが分析し、灌漑や施肥の判断を支援してくれるので、経験に頼らない営農がしやすいです。

  • 水や肥料の最適量を見える化でき、収量と品質の安定を目指す露地栽培の現場に向きます。

Data Process AgriFと比較して悪い点
  • AIによる農業データ解析・栽培支援を中心に据えるなら、Data Process AgriFが選ばれやすいです。

  • 栽培データの蓄積範囲、機器やドローン連携、分析の活用先、サポート体制の確認が別途必要です。

判断の分かれ目

AI営農アドバイス型の農業ICT基盤ならCropScope、AIによる農業データ解析・栽培支援ならData Process AgriFが選ばれやすいです。

製品ページを見る

Climate FieldView

価格
0円~
シェア目安
使いやすさ
セットアップ
料金
サポート充実
連携・拡張性
機能性
セキュリティ
Data Process AgriFと比較して良い点
  • トラクターや収穫機など各種農機のデータを1つの画面に集約でき、圃場の状況を地図上で把握しやすいです。

  • 収集したデータをもとに播種量や施肥の意思決定を支援するため、収量改善を狙う運用に向きます。

Data Process AgriFと比較して悪い点
  • AIによる農業データ解析・栽培支援をまとめて担いたい場合は、Data Process AgriFが向いています。

  • 対象とする生育ステージ、画像やセンサーの精度、既存システム連携、運用負荷を事前に確認しておきたいです。

判断の分かれ目

クラウド型データ駆動の営農管理プラットフォームならClimate FieldView、AIによる農業データ解析・栽培支援ならData Process AgriFが選ばれやすいです。

製品ページを見る

サービス基本情報

https://www.odp.co.jp/公式
https://www.odp.co.jp/

運営会社基本情報

会社 : データプロセス株式会社

本社所在地 : 大阪市福島区福島2丁目4番8号

会社設立 : 1968

ウェブサイト : https://www.odp.co.jp/

データプロセス株式会社運営サービス一覧

サービスカテゴリ

AI・エージェント

汎用生成AI・エージェント
LLM・大規模言語モデル
エージェントフレームワーク
エージェントオートメーション基盤

ソフトウェア(Saas)

オフィス環境・総務・施設管理
開発・ITインフラ・セキュリティ
データ分析・連携
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