植物の収量予測

事例概要

大手農業法人では、需要と供給のギャップからくる収益の不安定性に悩まされていました。

そこで、独自のAIを監視カメラに搭載し、対象物の色味を識別することによって、最適な収穫時期を割り出すシステムを導入しました。

今まで熟練の目に頼っていた収穫作業が、カメラ＋AIによって平準化・効率化されたことで、収穫量が増加して需要に対応できるようになりました。

結果、収益性が改善されました。

　

お客様の課題・お悩み

今回のケースのように、需要と供給のギャップに悩まされている企業は少なくありません。また、他にも以下のような課題・お悩みを抱えています。

• 年間の収穫量は一定だが、価格が上下変動するため、収益性が安定しない
• 既設の農業ICTによるデータはあるが、データをうまく活用できていない
• 価格の変動データを取り込みたい
• 収穫作業の平準化を図りたい
• 収穫作業を行う人員配置の最適化を図りたい

　

今回導入したシステム

独自のAIを搭載した監視カメラを使い、以下の情報をもとに収穫時期を予測しました。

• 対象物の色味
• 過去の収穫量、出荷量のデータ
• 気象データ（気象庁から引用）

これにより、収益の改善にくわえて、収穫作業の平準化・効率化が実現されました。

　

今後の展望

• 現在は、収穫時期の予測のみですが、今後価格の変動データも取り込むことによって、AIが最適な販売時期を算出します。
• 本システムと協働ロボットを組み合わせることにより、収穫作業の自動化・平準化を実現し、収益の向上だけでなく人件費削減を図ります。