2050年までに世界の人口は20億人増加すると予想されており、それに対応するためには食料生産を約60％増加させる必要がある。人工知能（AI）は、農業におけるイノベーションを促進することで、この課題への対応を支援している。AIイノベーションは、家畜のモニタリング、作物の成長の分析、農機具のメンテナンスの必要時期の予測など、様々なことに活用できる。農業というと、私たちはしばしば農業だけを思い浮かべる。しかし、農業はさまざまな機能やプロセスを包括するものだ。

農業におけるAIの影響について理解を深めるために、具体的な例を挙げてみよう。畑から私たちの食卓に届くまでの間に何が起こっているのだろうか？

このブログでは、植え付け、栽培、収穫から、果物の加工、輸送、販売に至るまで、すべての工程でAIがどのように役立っているかを探ります。さっそく始めよう！

農業における新技術の導入 フルーツ栽培のために

果物作物のライフサイクルの最初のステップは、種を選んで植えることだ。農家はその季節にどの果物を栽培するかを決定する必要がある。機械学習のようなAI技術は、農家が特定の土壌や気候条件に最適な種を選択するのを助けるために、大量のデータを分析するために使用することができます。過去の天候パターン、土壌成分、作物成績データを評価することで、AIは最も生育しやすい最適な種子品種を推奨することができる。AIの種子選択への利用は、多くの関心と可能性を秘めた現在進行中の研究分野である。 

例えば、2018年のCGIAR Inspire Challengeでは、よりスマートな種子選択のための機械学習を用いたプロジェクトに10万ドルが授与された。このプロジェクトは、バイオセンス研究所とCIMMYTの研究者が主導した。彼らは、メキシコの何百もの評価サイトから得られたさまざまなトウモロコシ新品種に関するデータを用いて、種子の性能を予測するモデルを開発した。データ主導のアプローチをとることで、収穫が成功する可能性が高まり、不作のリスクも軽減される。最適な種子タイプが選択されると、コンピュータ・ビジョンが種子の品質をチェックする。

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コンピュータ・ビジョンによる種子の品質評価

コンピュータ・ビジョンは、果実の種子の高解像度画像を解析し、人間の目には見えない欠陥、病気、遺伝的形質を検出するために使用することができます。さまざまなコンピュータ・ビジョン・タスクを使用してこれらの画像を解析し、種子の選別、等級付け、品質評価を行うことができる。これらの作業を自動化することで、AIは最高品質の種子だけを植えることを保証し、農家はより良い収穫量を達成することができる。

例えば、シード・エックスのGeNee™ソーターは、種子の選別プロセスを改善するAI搭載の種子選別機である。この選別機は種子を2つのカテゴリーに分け、発芽の可能性が高い高品質の種子はプライマリー・ボックスに、発芽の可能性が低い種子はセカンダリー・ボックスに振り分ける。色、形、大きさ、遺伝的純度の評価、発芽率の予測などのタスクをこなす。この選別機のおかげで、発芽率は90％以上に向上し、より多くの種子が健康な植物に成長する。

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果物の栽培と収穫にAIを活用

AIは土壌分析や作物モニタリングの改善にも利用できる。高度なカメラを搭載したドローンが果実畑の上空を飛行し、土壌や植物の健康状態の詳細な画像を撮影する。これらの画像は、土壌水分、栄養レベル、植物の健康状態の変化を示すマップを作成するために処理される。画像分析からの洞察に基づき、雑草の検出、成長のモニタリング、収穫量の推定、灌漑の調整、正確な肥料の散布、的を絞った害虫駆除の実施といった作業を行うことができる。AIを使ったリアルタイムのモニタリングは、果物作物の収量を向上させ、持続可能な農法を促進するのに役立つ。

最適な時期の前後1日だけ収穫すれば、農家の潜在収入は3.7％から最大20.4％も減少する可能性がある。AIは、果実を収穫する最適なタイミングを判断するのに役立つ。従来の収穫方法は手作業に頼るところが大きく、効率も悪く時間もかかる。AIを活用した収穫方法では、高度なセンサーと機械学習アルゴリズムを用いて、果実の色、大きさ、環境条件のデータを分析し、熟度を予測する。こうすることで、果物が最も美味しい時に収穫され、収穫量の増加と無駄の削減につながる。

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ポストハーベスト加工：果実のセグメンテーションとパッケージングの容積分析

収穫の後、次の重要なステップは、最良の農産物が消費者に届くように、果物の選別と等級分けを行うことである。AIは、果物のセグメンテーションの体積分析に利用できる。のようなコンピュータ・ビジョン・モデルを適用することで、果実の大きさ、形状、等級を分析することができる。 Ultralytics YOLOv8果物の大きさ、形、品質を評価することができる。

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このプロセスでは、ベルトコンベア上の果物の高解像度画像をキャプチャし、YOLOv8 モデルを使って個々の果物をセグメンテーションし、体積分析を行ってサイズと形状を測定し、欠陥を検出する。分析に基づき、果物は自動的に選別され、適切な包装、加工、流通のために異なるカテゴリーに等級分けされる。AIによる選別と等級付けは、効率性、正確性、一貫性を向上させ、無駄を省き、収穫物の価値を最大化する。

果物の選別と等級付けが終わると、自動包装機が正確に梱包する。AI駆動のOCR（光学式文字認識）システムは、ラベル、バーコード、その他の重要な情報が規格や規則に準拠しているかどうかを確認しながら、包装が正確かどうかをチェックすることができる。このように包装を検査することで、賞味期限切れの青果物のような事態を避けることができる。AIは間違ったラベルや期限切れの日付を検出し、製品が消費者に届く前に修正するようフラグを立てることができる。

果物の小売と流通におけるAIイノベーション

さて、最高の果物を包装して配送する準備ができたとしよう。AIはルートを最適化することで、果物の物流と輸送を改善することができる。輸送中の果物の鮮度を保ち、最も効率的な配送ルートを見つけることは大きな課題だ。AIアルゴリズムは、交通パターン、天候、配送スケジュールを分析して、最適なルートを決定し、移動時間とコストを削減することができる。

果物が店頭に並んだ後も、AIは在庫管理と需要予測において重要な役割を果たす。AIシステムは、販売データ、顧客の嗜好、季節のトレンドを分析し、より正確に需要を予測することができる。小売店はAIからのインサイトに基づいて最適な在庫レベルを維持し、過剰在庫や品切れのリスクを減らすことができる。 

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コンピュータ・ビジョンは、店舗で棚の在庫をリアルタイムで監視するために使用できる。AIを搭載したカメラは、物体検出機能を使って、在庫が少なくなったり、不適切に置かれたりしたことを特定し、補充や棚の並べ替えを行うようスタッフに警告することができる。適切な量の生鮮食品が適切なタイミングで提供されるようにすることで、AIは顧客満足度の向上と食品廃棄の削減に貢献する。

AIが果物業界に与える全体的な影響

AIは、消費者がより質の高い果物を手に入れるために大きな役割を果たす可能性を秘めている。果物業界におけるAI統合の成功例は、ネイチャー・フレッシュ・ファームである。ネイチャー・フレッシュ・ファームは、AI技術を使って種から店舗までのオペレーションを変革した。AIを搭載したセンサーとデータ分析により、温室内の気候や湿度レベルから農産物の輸送ロジスティクスに至るまで、あらゆるものを追跡・管理している。ネイチャー・フレッシュ・ファームは栽培条件を最適化し、灌漑をコントロールし、コストを削減した。また、このAIシステムは、農産物を包装してから24～48時間以内にスーパーマーケットの棚に届けることができ、輸送時間を大幅に短縮し、鮮度を維持している。

多くの利点があるにもかかわらず、果物産業におけるAIの利用にはいくつかの潜在的な欠点がある：

• 導入コスト：AI技術への初期投資は高額になる可能性があり、一部の農家や生産者にとっては障壁となるかもしれない。
• テクノロジーへの依存：AIやテクノロジーに大きく依存することで、特に技術的な問題や障害が発生した場合に、管理が困難な依存関係が生じる可能性がある。
• メンテナンスと維持管理：AIシステムを効果的に機能させるためには、定期的なメンテナンスとアップデートが必要で、これが継続的なコストと運用の複雑さに拍車をかける。
• 使用の複雑さ：農家によっては、AI技術の理解や利用が難しく、トレーニングやサポートが必要となる場合がある。

明日を拓く

種の選別から果実の成熟まで、AIは農場から食卓まで、農産物のライフサイクル全体を通して農業を変えようとしている。AIは、農家が土壌の健康状態を監視し、収穫に最適な時期を予測し、農産物を正確に選別するのに役立っている。資源を最適化し、無駄を省き、作物の収量を向上させることで、AIは農業をより効率的で持続可能なものにする。コスト、技術的な専門知識の必要性、データの質への依存といった課題はあるものの、AIの利点は多くの場合、これらの課題を価値あるものにしている。だからこそ、AIを採用する農家が増えているのだ。

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