お客様
テラスマイル株式会社 様
概要
IT活用とデータ分析で農業経営（営農）を支援されているテラスマイル株式会社様は、農業経営者の安定した作物の供給を目的として、施設園芸における収穫量予測をIoT（Internet of Things）とAI（人工知能）により実現する研究を進めています。
これにより、農家からの効率的な作物の供給と、栽培コストの最適化が期待できます。
トマトのハウス栽培
Acroquestは、営農支援システムである「RightARM」をテラスマイル様とともに開発してきました。農家の経営状態に直結する収穫量、および過去の気象情報や農家が設置しているセンサデータの情報を見える化することにより、それらの相関関係から営農をサポートできるサービスとなっております。
今回、更なる営農支援を目的として、センサーデータや気象情報、過去の収穫量情報をベースとした、ハウス栽培におけるトマトの収穫量予測をAIで実現する研究開発をテラスマイル様と実施しました。農業では収穫期間がシーズンごと、年ごとであることが多く、AIを用いるにはデータの確保が難しい現状があります。そこで、これまでのテラスマイル様の研究結果として定義されていた、栽培に関する500を超える測定パラメータから、影響度の高い25種類を特定し、それらを利用してのAI予測によって、高精度な結果を得ることに成功しました。
収穫量予測結果グラフ
ポイント
- Amazon SageMakerを用いて、複数のモデルの検証の切り替えなどが簡単に実施できるようになり、トマトのハウス栽培における収穫量予測を効率的に実現しました。
収穫量予測AIソリューション概要
お客様の課題
栽培計画と収穫の管理は農家⾃⾝の勘と経験に基づく部分が⼤きく、営農経験が少ない若者では安定して⾏うことが難しい状況でした。そのような状況を打開するために、テラスマイル様では、デジタルデータを⽤いた栽培計画と収穫予測の実現が必要となっていました。
ご提案・実施内容
過去の収穫量データ、および農家が導入しているセンサデータや、気象庁／国立天文台の気象データなどを用いて、AIによる収穫量の予測を行えるようにしました。
農業の特性から、過去の収穫実績が少ないことは課題であったため、少ないデータ量でも予測が行えるよう、500種類以上の測定パラメータから影響度の高い25種類を特定し、より精密な予測が実現できるようにしました。
導入結果
収穫量予測ができるようになり、栽培経験の少ない農家でもRightARMの予測結果を利用しながら営農を開始できる可能性が見えてきました。現在はいくつかの農家に導入している実証実験の段階ではありますが、今後は適用農家の拡大、および予測対象作物の拡大を図っています。
関連情報
・テラスマイル株式会社