AI Web Interaction Using Voice Agent in KRISHI-SHETRA
KRISHI-SHETRAにおける音声エージェントを用いたAI Webインタラクション (AI 翻訳)
Samiksha Karpe
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、インドのキビ（雑穀）のバリューチェーンを改善するためのAI搭載音声対応デジタルマーケットプレイス「KRISHI-SHETRA」を提案する。農家は現地語の音声インターフェースで商品を出品し、価格を確認でき、AI画像処理が品質を評価する。これにより中間業者の搾取を減らし、農家の収入向上を目指す。インドのShree Annaイニシアチブを支援する枠組みである。
English
This paper proposes KRISHI-SHETRA, an AI-powered voice-enabled digital marketplace to improve the millet value chain in India. Farmers use local language voice interfaces to list products and check prices, while AI image processing assesses quality. The system aims to reduce intermediary exploitation and increase farmer incomes, supporting India's Shree Anna initiative.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本では直接的なGX関連性は低いが、AIと音声技術を活用した農業デジタル化の事例として、国内の農業分野でのAI応用や持続可能な農業推進に参考となる可能性がある。
In the global GX context
Globally, this paper demonstrates how AI and voice technology can enhance market access and sustainability in agricultural value chains, particularly for smallholder farmers. It offers insights for digital agriculture initiatives in emerging economies, though not directly linked to climate disclosure or decarbonization.
👥 読者別の含意
🔬研究者:AI音声インターフェースと画像処理を農業に応用した事例として、農業情報システムや発展途上国のデジタル農業研究者に有益。
🏢実務担当者:農業テック企業や農村開発団体が、小規模農家向けのプラットフォーム設計の参考にできる。
🏛政策担当者:インドのShree Anna政策を技術面から支援する事例であり、農業デジタル化政策の検討に有用。
📄 Abstract（原文）
Millets are resilient crops that are nutrient-rich and vital for sustainable farming. However, the value chain for millets in India remains fragmented and inefficient. Farmers often face challenges like limited market access, language barriers, poor quality assessment, and reliance on middlemen. These issues result in unfair prices and reduced incomes. This paper introduces KRISHI-SHETRA, a digital marketplace powered by AI and voice technology, designed for the millet ecosystem. The system integrates artificial intelligence, and voice interfaces in various languages. This approach allows farmers, Farmer Producer Organisations (FPOs), Self-Help Groups (SHGs), buyers, consumers, and government agencies to engage openly and fairly. The voice-first model enables farmers to list their products, check prices, and learn about government programs in their local languages without needing digital skills. AI-based image processing assesses millet quality using smartphone images.The paper outlines the system's architecture, functional components, data flow, and security measures. The expected results include higher incomes for farmers, reduced exploitation by intermediaries, improved quality assurance, and increased adoption of millets. This framework supports India’s Shree Anna initiative and illustrates how AI-powered voice interfaces can transform digital agriculture.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.22214/ijraset.2026.82357first seen 2026-07-16 06:52:21
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。