農業の効率化を目指すAGRISTの収量予測AI開発に迫る

近年、AI技術の進化が農業の生産性向上に寄与している中、AGRIST株式会社（宮崎県新富町）が新たな収量予測AIを開発しました。このプロジェクトは、マイクロソフトが運営する「Microsoft AI Co-Innovation Lab Kobe」での開発支援を受けて進められ、高精度な収量予測モデルを構築することに成功しています。

収量予測AIの背景と開発プロセス

AGRISTは、企業や組織のイノベーションをサポートする「AI Co-Innovation Lab」の5日間のプログラムで、データ解析と機械学習モデルの構築を行いました。このラボでは、マイクロソフトのエンジニアから最新技術の指導を受けながら、自社農場で保有する約5万件の環境データを活用し、高精度な収量予測モデルの形成に取り組みました。

具体的には、温度や湿度、日照量などから成る環境データと実際の収穫量データを組み合わせ、時系列データとして整理しました。マイクロソフトの専門家からはデータセットの構築方法や欠損値の補完に関するアドバイスがあり、これによりデータの質が向上し、モデルの精度が大幅に改善されました。

収量予測モデルの効果

開発された収量予測モデルには、実績値と予測値を比較することで収穫量の増減傾向を正確に捉えていることが示されています。AGRISTは今後もデータの収集を続け、さらに精度の高い収量予測モデルの開発に挑む予定です。

神戸のAI Co-Innovation Labでの充実した経験

「Microsoft AI Co-Innovation Lab」は、AI技術の研究やイノベーション推進のための先進的な設備が整った拠点です。AGRISTのエンジニアはこの場所での開発活動を通じて、最新のAI技術を実践的に学び、プロジェクトの成功に繋がる経験を得られました。

データ前処理やモデルの最適化に関する具体的なノウハウを学んだことで、開発の効率も大きく向上しました。このプロセスを支えてくれたマイクロソフトのエンジニアとの協働は、技術力の飛躍的な向上に寄与したといいます。彼らとの意見交換を通しては、農業分野におけるAIの活用の可能性も広がりました。

次なるステップ：収穫ロボットとの連携

AGRISTは既に収穫ロボットの開発も進めており、これからは得られた画像データを収量予測モデルに組み込む新しい試みを開始します。ロボットが撮影した作物の画像から得られた果実のサイズや色、形状といった情報を予測に活用することで、さらなる精度向上を図る計画です。

また、施設園芸ハウス内の環境を統合的に制御する技術も自社で開発中であり、これにより、様々な環境データを効率的に取得することが可能となります。AGRISTは、これらの技術を駆使し、持続可能な農業を実現するためにデータの蓄積と解析を進め、農業の効率化と生産性向上を目指していきます。

未来の農業を切り拓くAGRIST

AGRISTは、Microsoftとの連携を長年にわたり強化し、AIやロボットを駆使した新たな技術の開発に注力しています。これにより、農業の未来を切り拓くための幅広い視野と可能性を追求しています。マイクロソフトの提供する技術とAGRISTの革新力が組み合わさることで、持続可能な農業の実現へ向けた取り組みが加速していくことでしょう。

さらに、AGRISTでは事業の拡大に伴い、AI農業プラットフォーム「AGRIST AI」の構築を担うエンジニアやロボット開発者を積極的に採用しています。公式ウェブサイトには採用情報を掲載しており、次世代農業の新たな可能性を共に探る仲間を迎えています。