ナスの収量予測でAIと人が初対決、データ駆動型園芸農業を推進【高知県IoT推進ラボ】

　これらの条件のもとで、高知県農業技術センターの研究員の予測とAIエンジンの予測を比較した。結果は、6月21日、24日、26日の3日間の収穫量予測は、AIが20個、研究員が18個。これに対し実際の収穫量は21個だった（写真4）。若干ではあるが、対決結果としては「AIの勝ち」になった。

写真4：人とAIの対決で実際に収穫されたナス

　その後、これら数値について議論した。6月中旬から後半に、実験地域の日射量は普段よりも多く、かなり天気のよい状態が続いていた。従って、研究員の予測よりは、前倒しで収穫されることになり、収穫量が多めになったのではないかということだった。AIは日射量を天気予報からデータ化していたため、その分多めの予測値になっていたと考えられる。

　しかし現実には、その日射量予報よりも多くの日射になったために、さらに多くの収穫があったのではないかとまとめられた（写真5）。6月21日、24日、26日の三日間の収量の流れも、前倒しになっている傾向がみてとれた。

写真5：人とAIの予測結果と実際の収穫量のデータを比較・分析した

実際の農家が取得できるデータに基づく予測を可能に

　東京大学越塚研究室が、ナスの収量予測に取り組みはじめて約半年。それでも、農業技術センターのナスづくりの名人の予測と同程度、あるいは対決結果としては勝てたことは特筆に値すると思われる。研究員の長年の知見と、ほぼ同等の結果を半年で、しかもデータだけから得られたからだ。

　これまでの予測では、学習データも入力データも、県の農業技術センター特有のデータであり、花や実ごとに細密なデータが取れているという良さがあった。一方でデータのサンプル対象数が少ないという問題もある。実際の農家が取得できるデータに基づいて予測できる方式への改修が必要になる。そこでは、農家によるデータ取得を支援する技術も開発しなければならない。

　今後は、今回開発した手法の実用化を進めていくと同時に、他の作物への適用も検討していく。