画像・環境データを活用したAIによる農作業判断支援サービスの実装検証を開始～愛媛県のデジタル実装加速化プロジェクトに継続採択～

キヤノンマーケティングジャパン株式会社（代表取締役社長：足立正親、以下キヤノンMJ）とグループ会社のキヤノンITソリューションズ株式会社（代表取締役社長：須山寛、以下キヤノンITS）は、農地の画像データや気象・土壌などの環境データをAI^※1で整理・可視化し、日々の作業判断や技術継承を支援する実装検証を、2026年6月より愛媛県で開始します。本取り組みは、デジタル実装加速化プロジェクト「トライアングルエヒメ2.0」（以下本プロジェクト）に昨年度に続き採択されたものです。本年度は、農業の作業判断を支援するAIを実装し、経験や専門知識の有無にかかわらず、より多くの農家がデータを活用できるサービスの実現を目指します。

農業分野では、人手不足や高齢化が進む中で、作業の属人化や経験・勘に依存した判断が課題のひとつとなっています。このような背景を踏まえ、昨年度の実装検証では、映像・画像や環境データの取得・可視化により、遠隔から作物の状況を把握できる仕組みを実現しました。一方で、取得したデータをより幅広い農家や作業者が活用していくためには、データの見方や判断を補助する仕組みが必要であるという点も見えてきました。特に、栽培管理や作業のタイミング判断においては、経験差によってデータ活用の度合いに差が生じる場面もあります。こうした状況を踏まえ、本年度はAIを活用し、データから判断のヒントとなる情報を分かりやすく提供します。日々の業務に生かすための示唆や気づきを提示することで、作業判断を支援する取り組みを進めます。

本プロジェクトでは、キヤノンITSが提供する画像AI連携プラットフォーム「Bind Vision（バインドビジョン）」に、農家の作業判断を支援するAIを新たに実装します。このAI機能は、取得した画像や環境データに加え、灌水や防除などの栽培管理記録や、栽培マニュアルなどをもとに、判断に必要な情報を自然言語による質問で簡単に呼び出せる仕組みです。これにより、農家は作物の生育状況や環境の変化、過去の栽培管理履歴などを踏まえながら、いま確認すべき状況や注意が必要な変化を把握しやすくなり、熟練者の経験や専門的な知見を補完する形で、現場での作業判断に活かすことができます。また、実装先については、昨年度に実施したバラ・里芋の露地栽培、トマトのハウス水耕栽培に加え、新たにアスパラのハウス土耕栽培を対象とし、幅広い農業環境において有効性を検証します。

AIを活用した判断支援により、熟練者の助言がなくても業務効率化や収量向上が実現できる運営モデルを目指していきます。あわせて、愛媛県内の農家や有識者と連携した勉強会を継続し、現場の声を反映しながらサービスの精度向上を図ります。愛媛県は本プロジェクトを通じて、県内に実際に活用されるサービスとしての定着を進めるとともに、データやAIを活用した農業に取り組む農家の裾野を広げていくことを期待しています。こうした期待に応えるべく、本プロジェクトで得られた知見を活用し、愛媛県内における横展開を図ることで、より多くの農家がデータを活用できる環境の実現を目指します。

「Bind Vision」を活用することで、画像と環境データを一元的に管理・可視化することが可能となります。ネットワークカメラの画像と気象・環境データを組み合わせて表示することで、農作物の育成状況と環境の関連性を把握しやすくします。また、熟練者の判断や経験を作業記録などとあわせて蓄積することで、言語化が難しいノウハウや技術の継承も支援します。

ネットワークカメラによる農作物の定点映像に加え、ウエアラブルカメラを活用して現場の映像や音声をリアルタイムに共有することで、遠隔地からの作業支援や指導を可能にします。これにより、熟練者が現地に赴くことなく状況確認や作業指示・指導を行えるようになり、作業精度の向上や歩留まりの改善、収量向上にも寄与します。

「Bind Vision」に蓄積された画像・環境データ・作業履歴に加え、地域や作物ごとに県や市町村などが提供するマニュアルや知見を活用します。これらの情報を組み合わせ、農家ごとの状況に応じた判断の目安や、作業計画を検討する際の参考情報を、AIを活用して整理・提示します。汎用的なAIでは難しい、地域特性や圃場の状況を踏まえた支援の有効性を、本年度のプロジェクトを通じて検証します。

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