トマト栽培：オートメーション設定で“観察→判断→実行→記録→診断→連携”を自動化する
家庭やハウスに設置したセンサーやカメラまたは気象庁APIなどから情報を集め、ルールで判断し、テンプレートでアクションを実行し、最後にAI文章化して通知・記録する。 これをノーコードに近い運用で、しかもあとから変えられる形で実現するのがSWPFの強みです。 以下は、あなたの4画面（一覧／フローチャート／ルール編集／テンプレート編集）を使った、トマト栽培の“刺さる”活用事例です。
この自動化が“すごい”理由
トマト栽培で本当に困るのは「その瞬間の温度」だけではなく、明日の予報と連続状態と対策の優先順位です。 SWPFは、センサー＋予報＋ルール＋実行テンプレを1本につなぎ、 “判断の再現性”と“作業の省力化”を同時に作ります。
🍅 例：ハウス内の温度が低い（夜〜明け方）
- TEMP ≤ 15℃ なら：冷え対策（警戒）
- 翌朝の予報がさらに低い：優先度を上げる
- 実行：通知（＋将来は暖房/換気制御へ）
☀️ 例：高温・蒸れ（昼〜夕方）
- TEMP ≥ 30℃ なら：高温注意（葉焼け/落花リスク）
- 不快指数/湿度が高い：蒸れ・病害リスクを強調
- 実行：注意喚起（＋将来はサーキュレータ制御へ）
トリガー（例：TRIGGER_TEST / CRON_15M） → グループ → テンプレート → コマンド（プラグイン）を、 1行の流れとして俯瞰できます。フローチャート / ルール表示 / パラメータ表示 で、詳細にすぐ掘れます。
活用ストーリー：毎日 “手間なく” 栽培レポートやAI診断ができる
例えば15分ごとに、
「センサー取得 → 予報取得 → 判定 → AI文面生成 → 通知」を行い、
一日ごとに、
「センサーデータ・予報データ → AI診断 → AIレポート → レポートやブログ連携」の一連の自動化を実行します。
ここで大事なのは、処理が分割されていること。
センサー取得やAI文章化を別テンプレートにしておけば、後から差し替え・追加が簡単です。
実行される処理（例）
- SwitchBotから温湿度などを取得（fetch_sensor_data_from_switchbot）
- 気象庁APIで予報を取得（fetch_weather_from_jma）
- 温度条件で分岐（Rule）
- ChatGPTで「今日の作業アドバイス」を生成（chatgpt_chat）
- メール送信（mail_send）
受け取るメールが“刺さる”形
- 「今の温度」＋「今日の予報」＋「次の一手」を1通にまとめる
- AI生成文で“理由”と“優先度”を添える
- 蓄積して“栽培日誌”になる（あとから見返せる）
ルールがMermaidで図示され、分岐が一目でわかります。現場説明・引き継ぎが強くなります。
“経験則”を図にして共有できる
例えば「TEMP ≤ 15℃」なら低温警戒、「TEMP ≥ 30℃」なら高温注意…のような判断は、 文章で残すと曖昧になりますが、図にすると誤読が消えます。 さらに、枝先をテンプレート（例：COLD, HOT, DISCOMFORT_INDEX）に繋ぐことで、 “何をするか” が明確になります。
条件（IF）・分岐（THEN/ELSE）・論理（AND/OR）をUIで編集できます。
判定（ルール）：「閾値の微調整」が現場でできる
たとえば春先は「15℃」を「16℃」に上げたい、真夏は「30℃」を「28℃」に下げたい…。 こういう調整は栽培では日常ですが、コードに埋めると変更が遅くなります。 SWPFでは、Rule Builderで条件と分岐先（テンプレート）をその場で変更できます。
“すごい”編集例
- 温度だけでなく、湿度・露点・不快指数も追加（AND/OR）
- 「3回連続で高温なら強い警告」などのルール強化（将来拡張）
- 分岐先テンプレを差し替えて、通知だけ→制御込みへ
分岐先テンプレの考え方
- DEFAULT：通常の毎回レポート
- COLD：低温警戒（防寒/加温・苗のストレス軽減）
- HOT：高温警戒（換気/遮光・水分/蒸れ対策）
- DISCOMFORT_INDEX：蒸れ/不快指数に応じた注意喚起
送信先・件名・本文、そして差し込み（例：{TEMP} や {raw.weather.jma.forecast}）を編集できます。
処理（テンプレート）：通知が“現場で使える文章”になる
トマト栽培の通知で価値が出るのは、数値そのものよりも行動に変換された文章です。 例えばテンプレート本文に、 {TEMP}・{raw.weather.jma.forecast}・{raw.chatgpt.value} を組み合わせることで、以下のような “読んだ瞬間に動ける” メールになります。
今すぐできる拡張（現実的で効く）
- 通知先を「自分」→「家族/共同作業者」に追加
- 件名に警戒度（HOT/COLD）を入れて見落とし防止
- 夕方だけ“栽培日誌（ブログ風）”をAI生成して保存
将来の“制御”につながる
- PLCや自作IOTデバイスに連携してサーキュレータ/加温器を制御
- スマートスピーカーやスマホで注意喚起（危険度高のときだけ）
- 実行ログが残るので、改善（PDCA）が回しやすい
診断：観察結果を「対処」に変える
「温度が低い/高い」だけでなく、画像の状態と直近データの推移を合わせて、 “今やるべきこと”を文章で返すことで、作業の迷いを減らせます。
観察画像＋環境データをまとめてAIに渡し、異常有無と対処・成長分析・環境評価・注意点を自動で返します。
ここはすごい：画像×データ×対処が“1つの結果”になる
すごいポイント（診断）
- 画像の状態とデータ推移をまとめて判断（見落とし減）
- 異常の有無→対処→注意点まで一括で返る
- 「なぜそう言えるか」が文章で残るので引き継ぎが強い
運用に効くポイント（診断）
- 毎日同じ観点で点検できる（属人化しない）
- 問題が軽いうちに気づける（予防）
- ログとして蓄積し、改善に使える（PDCA）
連携：記録を「資産」にする
診断結果や観察データを、ブログ記事として自動生成・蓄積し、振り返りと共有に使えます。
診断結果や観察データを、ブログ記事として自動生成・蓄積し、振り返りと共有に使えます。
ここはすごい：自動生成ブログが“栽培の資産”になる
すごいポイント（連携）
- 観察・診断・対処の流れが“読める記事”で残る
- 検索・比較ができ、来年の同時期にそのまま使える
- 共有しやすく、共同作業のコミュニケーションが減る
運用に効くポイント（連携）
- 夕方だけ記事化など、運用ルールを簡単に決められる
- サムネイル＋環境データ＋文章が一体化して振り返りが速い
- 異常時の履歴が残り、再発防止に強い
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