農業とAIは相性抜群！農業×AIの活用事例を紹介 

最近のトレンドワードとして、AIがあります。 
AI自体は比較的古くから存在している技術ですが、技術進歩によってより身近なシーンでも利用されています。 
意外なところでは、農業の世界でもAIの活用が進んでいることをご存知でしょうか。 
ここでは、農業でAIを活用している事例を紹介します。 

葉色解析AIサービスにより収穫時期を判断 
農作物を管理する上で、葉色を確認することは重要です。 
例えば、色づいてきたタイミングで農薬散布を行うかどうかを判断したり、収穫時期を判断する材料にもなります。 
ただ、広大なエリアを自分の目で判断するのは困難なものです。 
そこで、農業の世界でも普及が進んでいるドローンとAI技術をかけ合わせて、いろはと呼ばれるシステムが開発されました。 
精密栽培のベースとなる葉色情報を最大限に有効活用することで、人が農地を歩くのではなく、機械的に自動で収集して雑草や害虫、倒伏、生育ムラなど、どんな圃場でも活用可能です。 
また、同時に撮影機能もあるので人の目でも容易に状態を確認できます。 
さらには、生産者だけでなく自治体やJAなどとリアルタイムで情報を共有できるという利点もあるのです。 
一般的なドローンに組み込んで利用できて、ランニングコストも安価であり広く普及が進んでいます。 
https://smx-iroha.com/ 

生育環境の自動制御システム 
農業の世界でも、データの管理や分析は重要なテーマです。 
例えば、温湿度だけでなく土壌の成分などによって、農作物の出来栄えが大きく変化します。 
特に、土壌は見た目ではどのような成分かわかりませんので、機械に頼るしかありません。 
そこで活用したいのが、クレバアグリと呼ばれるサービスです。 
クレバアグリでは、各種センサーから収集したデータについてクラウド基盤上で機械学習して、水分量・日照量などを自動制御することが可能です。 
これによって、大幅な生産性向上が期待できますし、科学的な成長度合いの評価や生育シナリオ最適化を行うことで、品質向上にも寄与します。 
AIならではの機械学習によって、さらに精度を高めることも可能で、またグラフィカルなインターフェイスで使いやすいという特徴があります。 
https://clevagri.com/ 

病害予測特化型モニタリングシステム 
農作物の管理として重要になるのが、害虫対策です。 
どんなに実った農作物でも、害虫によって一瞬のうちに出荷できない状態になってしまうために、農家としては常に気を使う必要があります。 
ただ、過度に農薬を散布するのも問題であり、必要な分だけを適切なタイミングで散布しなければなりません。 
そこで開発されたのが、温室内環境遠隔モニタリングシステムであるPlantect（プランテクト）です。 
Plantect（プランテクト）は主にハウス内で使用することを想定して開発されていますが、環境データを採取して、AI技術によって害虫散布のタイミングを測ることが可能です。 
病害の感染リスクを92%と高い精度で予測できるのが魅力的で、病害によって廃棄する作物が減らすことで費用対効果も高めることができます。 
http://www.bosch-plantect.jp/about.html 

アスパラ収穫ロボット 
農作物の収穫は、農家にとっても負担が大きな作業となります。 
特に、高齢者の場合は体力的にも辛い作業となるので、その補助となるものが望まれています。 
そこで開発されたのが、アスパラ収穫ロボットです。 
inahoが開発したこのロボットは、個別農家でも設置が可能なサイズ感と費用という点が魅力的です。 
inahoでは、他にも自動野菜収穫ロボットも提供しており、ビニールハウス間に白い線を設置するだけで自動走行が可能になるなど、導入に向けてのハードルは低めですし、夜間の走行もできるので効率よく収穫可能をこなせます。 
さらには、レンタルも可能ですので必要なときだけ導入するという事もできます。 
https://inaho.co/ 

農業の辛い面を解消できる 
今回紹介した事例では、テーマとして農家の高齢化や担い手不足という問題に対応したいという強い思いが感じられます。 
今後も、より多くのAIを活用した農業関連のテクノロジーが開発される予定であり、とても楽しみですね。