東大とクボタ、ドローン画像とAIでジャガイモ収量を予測　農業DXの実用化へ

東京大学とクボタなどの研究グループは、ドローン画像とAIを組み合わせ、地下で育つジャガイモの収量を収穫前に予測する手法を開発した。地上から見えない作物の状態を、上空から得られる生育データで推定する取り組みだ。

地下の収量を地上部データから推定

ジャガイモは土の中で成長するため、従来は圃場の一部を掘り返したり、農家の経験や勘に頼ったりして収穫タイミングを判断してきた。大規模農場では大型機械でまとめて収穫するため、作物の大きさや重量にばらつきが出やすい。

研究グループは、可視光や赤外線を捉えるカメラを搭載したドローンで圃場を定期的に撮影した。葉の広がり、高さ、色などの生育状態を示すデータを取得し、実際に掘り返したジャガイモの重量と組み合わせて機械学習モデルを作成した。

収穫前の段階で高精度予測

2023年から2024年にかけて12回程度のデータを取得し、成長パターンも評価した。収穫時期の地上部の様子から推定した重量と、実際の測定値を比べたところ、高い相関関係が示されたという。

この技術が実用化されれば、収穫前に圃場ごとの収量を把握し、収穫時期、作業人員、出荷計画をより精密に立てられる可能性がある。農業経営におけるデータ活用の範囲が、気象や土壌管理から収量予測へ広がる。

今後は観測回数と品種対応が課題

今後は、実用化に向けて収穫までに必要な観測回数や、事前に掘り出すサンプル数の最適化を進める。また、異なる品種でも同じ推定モデルが適用できるかを検証する必要がある。

AIによる農業DXは、単に作業を自動化するだけでなく、見えない生育状態を可視化し、意思決定を支援する段階に入りつつある。

参考：日本経済新聞