「温度・湿度・画像・メモ」を1つの画面に集約。
ダッシュボードで“いまの状態”を見て、AIの診断で“次の一手”を決め、LINEで“現場から”質問できます。
IoTデバイスとIotカメラ（ネットワークカメラ）をつなぐだけで、日々の栽培データが自動で集まります。 さらに、AI（ChatGPT）で「異常の有無 → 原因 → 対処」を文章化して“作業の迷い”を減らします。
まず見るのはダッシュボード。ここに「最新画像」「直近の環境データ推移」「重要メモ」「診断結果」を集めます。 画面を行ったり来たりせず、状況把握が一気に進みます。
「最新画像＋直近グラフ＋メモ＋AI診断」を同じコンテキストに置くことで、 “どこがいつから変わった？” がすぐ追えます。
- 最新画像（カメラ別）
- 直近の温湿度推移（グラフ）
- 最新の診断・メモ・質問
- 重要イベント（異常/注意）
- 現場の“見落とし”が減る
- 変化の起点（いつから）を追いやすい
- 家族・共同作業者と共有しやすい
- ログとして蓄積でき、改善に使える
葉色・しおれ・実のつき方など、まずは“見た目”で違和感を拾います。
温湿度の急変・日内変動・上がり/下がりの傾向を確認します。
“異常→原因→対処→注意点” を文章で返して、作業を迷わない。
気になった瞬間に質問・メモ。あとでダッシュボードに蓄積されます。
IoTデバイス温湿度計＋Hubでクラウドに上がったデータを、API経由で定期取得。
Drupal側に蓄積して、直近推移をグラフで可視化します。
“今日の変化”が見えると、水やり・換気・遮光などの判断が早くなります。
市販のネットワークカメラで1時間に1回の定点撮影。画像は「時系列のタイル」として一覧化し、 日付・時間で“変化の起点”を追えるようにします。 必要に応じてRoboflow / OpenCV / YOLOなどで解析し、結果（ラベル・スコア等）を同時に保存できます。
- 生長のスピード（葉・茎・実）
- しおれ/復活のタイミング
- 日照不足・徒長の兆候
- 害虫・病気の“出始め”
- 撮影間隔は「1時間」に固定すると比較が楽
- 朝・昼・夕でAI診断すると“違い”が見える
- 異常時は撮影頻度アップも可能
LINEから「質問」「メモ」「画像指定」を送ると、ユーザーノートとして蓄積されます。 さらに朝・昼・夕のタイミングで、最新画像＋直近データ＋過去要約をまとめてChatGPTに渡し、 “観察結果を対処に変える” 診断を自動生成します。
画像の状態とデータ推移を合わせて、今やるべきこと（対処・注意点・優先度）を文章で返します。
LINEから「fid=XXXX の画像で質問」と送るだけで、AIが画像を見て回答します。 その履歴はDrupalに保存され、あとから見返せる“栽培ログ”になります。
- 画像を指定して質問（病害虫・生育など）
- 気づきをメモ（作業ログ）
- AI診断の通知を受け取る
- 家族/共同作業者と共有
- 毎日同じ時刻の定点画像で比較する
- 疑問はその場で質問してログに残す
- 夕方は「一日の観察記録（ブログ）」を生成
- 翌日用の要約でAIに文脈を渡す
朝：全体チェック → 必要なら軽い対処
昼：環境変化の確認 → 暑さ/乾燥の対策
夕：診断＋「今日のまとめ」 → 改善ポイントを蓄積（PDCA）
センサー・カメラ・AI・LINEをつなぐと、観察が“点”ではなく“線”になります。 あとは続けるだけで、あなたの環境に合った栽培のコツがログとして蓄積されます。
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