ワークフロー概要

これはN8Nベースのドローン画像による作物健康状態モニタリングワークフローテンプレートです。このワークフローは、ドローンが撮影した農地画像データを受信し、AI技術を活用して作物の健康状態をスマートに分析・記録する自動化システムを実現します。本システムはベクトルデータベースによる保存機能、AIによるスマートな質問応答機能、およびデータ記録機能を統合しており、精密農業を技術面から支援します。

主要機能

1. スマート画像分析

• ドローンが収集した農地画像データを受信
• AI技術により作物の健康状態を分析
• 知識ベースを構築し、スマート検索をサポート

2. ベクトル化ストレージ

• 分析結果をベクトルデータに変換
• Supabaseベクトルデータベースに保存
• 高効率なセマンティック検索をサポート

3. スマート対話システム

• Anthropic ClaudeモデルをベースとしたインテリジェントQA機能
• コンテキスト記憶機能を備える
• 過去の分析データを検索可能

各ノードの詳細分析

入力ノード

ノード名	タイプ	機能説明
Webhook	n8n-nodes-base.webhook	POSTエンドポイント /drone_image_crop_health でドローン画像データを受信

データ処理ノード

ノード名	タイプ	機能説明
Splitter	textSplitterCharacterTextSplitter	テキスト分割器：長文を400文字のチャンク（重複40文字）に分割
Embeddings	embeddingsOpenAi	OpenAIを使用してテキストのベクトル埋め込みを生成

ストレージノード

ノード名	タイプ	機能説明
Insert	vectorStoreSupabase	ベクトルデータをSupabaseデータベースのインデックス drone_image_crop_health に挿入
Query	vectorStoreSupabase	ベクトルデータベースから関連情報を検索

AIインテリジェントノード

ノード名	タイプ	機能説明
Tool	toolVectorStore	ベクトルストアツール（AIエージェント用）
Memory	memoryBufferWindow	対話履歴のメモリキャッシュ（コンテキストの一貫性維持）
Chat	lmChatAnthropic	Anthropic Claude言語モデル
Agent	agent	AIインテリジェントエージェント（ツールとメモリを統合）

出力ノード

ノード名	タイプ	機能説明
Sheet	googleSheets	処理結果をGoogle Sheetsログシートに追記

補助ノード

ノード名	タイプ	機能説明
Sticky	stickyNote	ワークフロー説明用付箋（タイトル: "Drone Image Crop Health"）

データフロー図

[Webhookでデータ受信]
        ↓
    ┌───┴───┐
    ↓       ↓
[テキスト分割] [Memoryキャッシュ]
    ↓           ↓
[ベクトル埋め込み] ↓
    ↓           ↓
    ├→[Supabaseに保存]
    ↓           ↓
[ベクトルDB検索] ↓
    ↓           ↓
[ツール作成]     ↓
    ↓           ↓
    └→[AI Agent]←[Claudeモデル]
           ↓
    [Google Sheetsに記録]

技術スタック

使用サービス

1. OpenAI API – テキストのベクトル化
2. Supabase – ベクトルデータベース保存
3. Anthropic Claude – AI対話モデル
4. Google Sheets – データログ記録

主要パラメータ設定

• テキスト分割: チャンクサイズ400文字、オーバーラップ40文字
• ベクトルインデックス名: drone_image_crop_health
• トリガー方式: Webhook POSTリクエスト
• 実行順序: v1バージョン

応用シーン

主な用途

1. 精密農業モニタリング – 作物生育状況のリアルタイム分析
2. 病害虫早期警戒 – 作物の健康問題を早期発見
3. 収量予測 – 健康データに基づく収穫量予測
4. 農場経営意思決定 – データに基づいた栽培提案の提供

ビジネス価値

• 農業生産効率の向上
• 人的巡回点検コストの削減
• データ駆動型の農業管理の実現
• 農業ナレッジベースの構築

導入要件

必須API認証情報

1. OpenAI APIキー
2. Supabaseデータベース認証情報
3. Anthropic APIキー
4. Google Sheets OAuth2認証

事前準備

1. Supabaseベクトルデータベーステーブルの作成
2. Google SheetsドキュメントIDの設定
3. Webhookエンドポイントの設定
4. ベクトルインデックスの初期化

拡張提案

1. 画像認識機能の追加 – コンピュータビジョンモデルを統合し画像を直接処理
2. リアルタイムアラートシステム – 異常検知および通知機能の追加
3. データ可視化 – 分析結果を表示するダッシュボードの作成
4. マルチソースデータ統合 – 天候・土壌など多次元データとの連携
5. バッチ処理対応 – 複数画像の並列分析をサポート

まとめ

このワークフローテンプレートは、現代のAI技術を農業分野にどのように適用できるかを示しています。ドローン画像の取得、ベクトル化保存、スマート分析、自動記録を通じて、作物の健康状態を包括的にモニタリングするシステムを構築しています。本システムはリアルタイムデータ処理だけでなく、AI対話インターフェースを通じたスマート検索も提供し、精密農業を強力に支援します。