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画像はUnsplashより 日本電気株式会社（NEC）とカゴメ株式会社は6月7日、人工知能（AI）を活用する農業ICTプラットフォーム「CropScope」を強化し、これまでとは異なる環境下での検証でも安定した収穫量を実現可能になったと発表した。 「CropScope」は、センサーや衛星写真を活用したトマトの生育状況や圃場（ほじょう）環境（土壌の状態）を可視化するサービスと、AIを活用して営農のアドバイスをするサービスで構成している。 生育中のAI営農アドバイスサービス適用圃場 営農プランにAI営農アドバイスが土壌水分の傾向や今後の予測から適量を示唆 熟練栽培者のノウハウを習得したAIが水や肥料の最適な量と投入時期を指示するため、加工トマト生産者は栽培技術の良し悪しにかかわらず、収穫量の安定化と栽培コストの低減が期待できるとする。 実際、NECとカゴメが2019年にポルトガルの圃場で実施し

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画像は『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より オンライン講座サイト「gacco（ガッコ）」では2021年1月14日から、日本統計学会と日本行動計量学会の協力のもとに作成した「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」が開講される。受講料は無料。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 実際のデータは複数個の測定項目からなる多変量データであることが多く、そのようなデータの統計解析手法の学習は、統計手法の現実問題への応用で極めて重要なものと言える。本講座では、多変量解析法を実際のデータに適用する際の注意点や実際の応用例を中心に学習できる。 『「統計学Ⅲ:多変量データ解析法」講座PV ～ gacco：無料で学べる大学講座』より 講師は、横浜市立大学データサイエンス学部教授の岩崎学氏、大阪大学大学院人間科学研究科

キユーピー株式会社 生産本部 未来技術推進担当 テクニカル・フェロー（兼）未来技術推進担当 次世代技術推進チーム チームリーダー 荻野武（おぎのたけし）氏 「AI活用事例を聞く」では、製造や建設、金融、不動産、エンタメなど、さまざまな業界における人工知能（AI）活用について、各企業の担当者に聞いていく。 AIは日々、関連ニュースを目にすることはない日はないほど、熱い注目を浴びている。一方で、実際のビスネス現場での活用にはなかなか結びつきにくい状況と言える。 そんななか、キユーピー株式会社では、チャットボットを使った顧客対応など、さまざまな場面でAIを活用している。すでに社内では10数件のAIが稼働しており、現在でも数10件以上のAI活用プロジェクトが動いているという。 「AIを活用した原料検査装置をグループに展開」より なかでも、キユーピーが手がける食品の原料検査装置は注目度が高い。AIに

Laboro.AIは7月15日、同社のエンジニアコラムにてトマト画像物体検出データセット「Laboro Tomato」を公開した。 Laboro Tomatoは、国際的な著作権ライセンスであるクリエイティブコモンズのCC BY-NC 4.0（Attribution-NonCommercial 4.0 International）のもと、非商用目的に限り無料で公開している。なお、商用目的での利用の際は、Laboro.AIの問い合わせフォームより連絡が必要だ（外部サイト）。 ＞＞ Laboro.AI ＞＞ Laboro.AI エンジニアコラム 合計804枚の画像データ 成熟、半熟、緑熟に応じたアノテーションLaboro Tomatoは、物体検出技術のなかでも精緻な検出を実現するインスタンスセグメンテーションでの利用を想定して開発された。インスタンスセグメンテーションとは、画像をピクセル単位で分

高齢化と担い手の不足という危機を迎える農業。日本の農業者の平均年齢は67歳。 農作業の50％以上の時間は収穫と出荷作業に費やされている。そのなかでも、収穫作業を省力化・効率化すれば農業所得を向上させられるのではないか。 AGRIST株式会社（アグリスト）は1月31日にAIを活用した農産物の自動収穫ロボットを開発。今年1月からビニールハウスで運用を開始していると発表した。これは、収穫量の向上を実現し、農家が抱える課題を解決するロボットだそうだ。 農家の声から生まれた収穫ロボット 地元農家と共同開発したロボット宮崎県児湯郡新富町の若手農家は、スマート農業の実践と収益拡大を目指し、月1回の勉強会「儲かる農業研究会」を開催している。その会員でもあり、JA児湯の理事を務めるピーマン農家・福山望氏とアグリストは、ピーマンの自動収穫ロボットを共同で開発し、2020年1月から福山氏の農場でロボットの運用を

12月19日、キヤノンは、ディープラーニング（深層学習）を用いて、ネットワークカメラで撮影した映像から、数千人規模の群衆人数をリアルタイムにカウントする映像解析技術を開発したと発表。あわせて、この技術を搭載した映像解析ソフトウェア「People Counter Pro」を12月下旬から発売する。（外部サイト） キヤノンに価格を問い合わせたところ、システム構成によって大きく変わる可能性があるものの、XProtect版の場合はおおよそ100万円～（サーバー、カメラ、ライセンス含む）だそうだ。 キヤノンによれば、 「2018年に開催されたラグビーの国際試合での実証実験では、キヤノンの群衆人数カウントの技術によって約6千人を数秒でカウントできました。実証実験後の画像を人手で確認した人数と、ソフトウェアによるカウント人数の差は5％以内に収まり、ほぼリアルタイムで、群衆人数を正確に把握することに成功し

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農薬の使用について、大きな議論が巻き起こっています。2018年8月、サンフランシスコの裁判所の陪審は、除草剤でがんになったと主張する原告男性に損害賠償を支払うよう、農薬大手モンサントに命じました。農薬の発がん性を認めた過去に例のない評決です。 評決の影響や消費者に与える安心感から、農業界では、脱農薬の動きが進んでいます。農薬散布を必要最低限に抑えるため、AIとドローンで作物を栽培する「ピンポイント農薬散布テクノロジー」も導入が活発化しています。 農薬散布必要なしとAIが判断2019年2月25日、ピンポイント農薬散布テクノロジーで栽培された「スマート米」の試食会が、東京都内で開催されました。 「スマート米」および「スマート玄米」の栽培には、農業AIの実用化を推進する株式会社オプティムのピンポイント農薬散布テクノロジーが使われています。ピンポイント農薬散布テクノロジーとは、ドローンで圃場の様子

昨今、健康や自然環境への意識の高まりから、オーガニック食品が注目を集めています。スマート農業先進国オランダで発表された除草ロボットの導入により、有機栽培の拡大がさらに期待されます。 日本は、他先進諸国と比べ、オーガニック食品への関心が低いと言われていますが、除草作業の省力化でオーガニック食品の価格が下がれば、関心の高まりに繋がりそうです。 日本で有機栽培が占める割合はわずか0.2% 化学肥料や農薬を使用せずに野菜を栽培することで、環境への負担や化学物質による健康被害の軽減が期待されるのが、有機栽培です。 2016年の全世界における有機食品の市場規模は、800億ユーロ以上（約9.9兆円以上）で、今後も成長が予想されています。 主要先進国における有機栽培の面積シェア(2016)は、以下です。 Source:The World of Organic Agriculture 2018 主要先進国と

農業就業人口の減少が止まりません。 2010年には約261万人いた農業就業人口が、2017年には約182万人と、約30%減少しています。同時に高齢化も進んでおり、2017年の農業就業人口約182万人のうち、約66％を65歳以上の高齢者が占めている状況。地方での人手の確保や後継者不足も深刻です。 今後ますますの人手不足が予測される農業分野において、喫緊の課題となるのが作業の省力化です。鎌倉の農業AIベンチャー「inaho」は、アスパラガス農家における全作業の半分を占める収穫作業をAIで自動化しようと奮闘しています。 収穫ロボットの開発を進めるinahoのお2人と、実験に協力されているアスパラガス農家の安東さんにお話を聞きました。

「食」という日本の根幹を支える農業分野ではいま、就業人口の減少と高齢化が進んでおり、農地の大規模化や作業の省力化を進めることが急務となっています。 そんな中、茨城県のキャベツ農家で、ある実証実験が始まりました。ドローンで上空からキャベツを撮影し、膨大な量の画像をつなぎ合わせてAIで解析。将来的にはキャベツの育成状況から収量の予測を目指すプロジェクトです。 その様子を取材すべく、Ledge.aiは特急電車で茨城県へ。キャベツ収量予測の実証実験を進めるスカイマティクスのお二人と、実験に協力されているひらさわファームの平澤さんにお話を伺いました。

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さまざまな業界でAIの導入が進む中、農業分野へのAI導入がめざましいです。一見、AIとは全く異なる分野にある農業ですが、AI導入により生まれるビジネス価値は大きそうです。 農業就業人口の減少・高齢化など、日本の農業が抱える問題をAIは打破できるのでしょうか？ 病害感染リスクを環境モニタリングとAIで予測する たとえばボッシュの「Plantect（プランテクト）」の導入が累計4,000台の受注と、日本国内でも「農業 × AI」の動きが着々と進んでいます。 Plantectは、環境モニタリングとAIによる病害予測機能で構成されるスマート農業サービスです。 ハウス内に設置したセンサーで環境データを計測、AI技術を駆使したアルゴリズムにより、病害の感染リスクを92%と、かなりの高精度で予測します。 Plantectを利用するのに必要なのは、 と、大掛かりな工事は必要ないそう。 手の平に乗るくらい小