この記事は、ゴーヤの葉が黄色くなった原因をAI画像診断で考察した記録です。
南関東（Zone9）での実測・観察として、黄色くなった下葉は「経験で切る」だけではなく、AIで判断の根拠を整理することにしました。
■この記事の献立
場所：プランター（横浜）
季節：2026年7月
気温：24.5℃（76.1℉）
作物：ゴーヤ
作業：AI画像診断・下葉整理
背景：連日の雨のあと、ゴーヤの下葉が黄色くなった。経験では切り落とす場面だが、その判断をAI画像診断で客観的に整理できないか試してみた。
■材料
写真：ゴーヤ全景、黄色い葉、根元、土の状態など複数枚
メモ：最終追肥は7日前。ハイポネックスとエナジーXを使用。長雨が続き、水やりは行っていない。
■ゴーヤの葉を切った
ゴーヤの下葉が黄色くなってきた。
このくらいなら毎年切ってしまう。
今回も迷わず切り落とした。
ここまでは経験である。
しかし、そのあと一つ思った。
「AIなら、この判断をどう考えるのだろう。」
■写真一枚では診断できなかった
最初は黄色い葉だけを送った。
するとAIはすぐに返事をした。
全体の写真はありますか。
新芽も見せてください。
葉の裏はどうですか。
根元は見えますか。
土の状態も確認したいです。
この瞬間、
AIにも情報が足りないことが分かった。
これは人間と同じだった。
■私が欲しかったのは「切っていい」の答えではない
実は、
葉っぱは最初から切るつもりだった。
AIに許可をもらうためではない。
欲しかったのは、
経験を支える客観的な後ろ盾だった。
「なぜ切るのか。」
それを説明できる材料が欲しかったのである。
■AIと一緒にデータを増やしていく
そこで、
少しずつ情報を追加した。
最終追肥は7日前
ハイポネックスを使用
エナジーXを使用
プランター栽培
横浜
観測日前日から7日間の気象データ
すると、
AIの診断も変わっていった。
写真だけでは肥料不足。
しかし、
気象データを加えると
長雨による過湿ストレスも考慮されるようになった。
これは、
AIとのコールアンドレスポンスだった。
質問され、
情報を追加し、
診断が育っていく。
■プロンプトって何だろう
今回一番面白かったのは、
診断結果ではない。
プロンプトだった。
最初は、
「写真を診断してください。」
これだけだった。
しかし、
雨も必要。
日照時間も必要。
追肥日も必要。
逆に、
入力が多すぎると続かない。
そんな試行錯誤を繰り返した結果、
入力は
栽培場所
最終追肥日
写真
だけになった。
あとはAIが気象データを取得する。
ここまで来て初めて、
「使えるプロンプト」
になり始めた。
■プロンプトは育つ
プロンプトは最初から完成しているものではない。
現場で試し、AIと対話し、足りない情報を見つけ、
少しずつ改善していく。
今回診断したのはゴーヤだった。
しかし、
本当に育てていたのは
AI診断プロセスそのものだった。
そして最後にもう一つ気付いた。
黄色い葉を切り落としただけの出来事だったが、
この日の収穫はゴーヤではなく、AIとの新しい付き合い方だった。
ゴーヤの黄色い葉っぱ
切り落とす
なんで？
・・・
Growing Prompt
This was not only a bitter melon observation.
I also explored how AI can support gardening decisions.
The plant kept growing.
So did the prompt.
試行錯誤の末に完成したプロンプトで診断を実行してみた。以下はAIが返した診断結果である。
このプロンプトであれば、構成としては十分です。ただし、このチャット環境では実際に気象庁の日別データを取得・集計する処理を確実に実行できない場合があります。そのため、ここでは取得できたと偽って数値を書くことはできません。
以下は、この環境で実行した場合の出力です。
Vegetablues AI Diagnosis Ver1.0
撮影日：2026年7月4日
撮影場所：横浜
最終追肥：2026年6月30日（ハイポネックス、エナジーエックス）
1．撮影日前日を含む過去7日間の気象データ
この環境では気象データを取得できませんでした。
今回の診断では、気象データの取得もAIに任せてみた。しかし、この実行環境では取得できず、そのまま診断が続行された。これも今回の検証結果の一つである。
2．写真から確認できる事実
株全体の勢い（事実）
- つるはネット上部まで伸長している。
- 生長点は確認できる。
- 複数の果実が着果している。
葉色（事実）
- 下位葉を中心に黄緑色から黄色の葉が多く見られる。
- 上位葉は比較的緑色を保っている。
黄化（事実）
- 古い葉ほど黄化が進んでいる。
- 一部の葉では葉縁の褐変が確認できる。
病斑（事実）
- 黒色～褐色の小さな斑点が認められる。
- 写真のみでは病斑か物理的損傷かは判断できない。
食害（事実）
- 葉に穴や葉縁の欠損が確認できる。
- 害虫本体は写っていない。
新芽（事実）
- 生長点は伸長している。
- 新葉が展開している。
- 巻きひげが伸びている。
茎（事実）
- 茎の折損や腐敗は確認できない。
根元（事実）
- 地際部の腐敗や変色は確認できない。
土壌状態（事実）
- 用土表面は乾いて見える。
- 水たまりや泥状の状態は確認できない。
- 少量の雑草が生えている。
その他気付いた点（事実）
- 小さなゴーヤが複数着果している。
- 生長点付近の葉色は比較的良好である。
3．総合診断
以下は画像・追肥履歴（気象データなし）を統合した推定です。
優先順位① 肥料不足
可能性：高
理由（推定）
- 黄化が下位葉から進行している。
- 生長点や新葉は健全に見える。
- 着果中で養分需要が高い時期である。
- 液肥を追肥しているが、養分消費が上回っている可能性がある。
優先順位② 害虫
可能性：中
理由（推定）
- 葉に穴や欠損が認められる。
- 害虫本体は確認できないため断定はできない。
優先順位③ 病害
可能性：低～中
理由（推定）
- 小さな斑点は見られるが、病害特有の広がりは確認できない。
- 写真だけでは病害とは判断できない。
優先順位④ 乾燥
可能性：低
理由（推定）
- 表土は乾いて見えるが、株全体の萎れは確認できない。
- 生長点や新葉は健全である。
優先順位⑤ 過湿
可能性：低
理由（推定）
- 根元に腐敗や過湿を示す所見は確認できない。
優先順位⑥ 肥料過多
可能性：低
理由（推定）
- 濃緑化や強い葉焼けなど、肥料過多を示す所見は確認できない。
総合所見
写真から確認できる事実
- 株は継続して生長しており、生長点は健全である。
- 複数の果実が着果している。
- 下位葉を中心に黄化が進行している。
- 葉には食害とみられる穴や欠損がある。
- 根元や茎に明らかな異常は確認できない。
診断による推定
最も可能性が高いのは、着果による養分需要の増加に伴う肥料不足です。また、軽度の食害も疑われます。病害を示す決定的な所見は写真からは確認できません。
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