農業用AIが秘める可能性【中編】

AIが農業に“革命”を起こす？　8つの応用例とその効果

農業の人手不足や煩雑な作業を効率化し得る技術として、AI技術が台頭し始めている。8つの具体的な活用法と、その効果を紹介する。

公開 2023年02月17日 08時15分

著者

Lisa Morgan

[TechTarget]

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　農業は人手を要する産業だ。農業における作業の効率化や精度向上の手段として、AI（人工知能）技術を活用する動きがある。具体的な応用例を以下に紹介する。

農業に「AI」が役立つ8つの用途

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連載：農業用AIが秘める可能性

前編：“きつい農業”を過去にする「AI農業」の可能性とは？

産業用AIの可能性

イノベーションの迅速化と効率化
- ディープラーニング（深層学習）などの機械学習では、異常値の検出や特定パターンとのデータ照合方法を、AIモデルに学習させる。こうした機械学習の仕組みは、イノベーションの迅速化や効率化に役立つ。
データ特定の省力化
- テキスト解析や自然言語処理活用することで、手作業による資料やデータの仕分けが省力化する。
作業の効率や精度の向上
- ドローン（小型無人飛行機）で農作物を撮影して、得られた画像を基に農場の収穫量を推定するなどの作業自動化に、AI技術が活用できる。
病害虫や雑草の早期発見
- 画像処理を通じて、その内容を識別するAI技術「コンピュータビジョン」とドローンの組み合わせは、農場の状態を素早く判定し、病害虫管理の優先順位を付けることに役立つ。
「精密農業」の実現
- 精密農業は、データを駆使して農場や農作物の状態をきめ細かく管理する農業管理手法のことだ。AI技術により、土壌の水分、光、湿度の継続的な監視が容易になる。
利益の向上
- 生産者は、どの作物の需要が高まっているかをAI技術で分析することにより、作物の選択を簡素化するとともに、最も利益率が高い農産物を特定できるようになる。
リスクの最小化
- 収穫量に対するAI技術の予測は、現実との誤差を減らし、不作のリスクを最小化する可能性がある。
天気の予測精度の向上
- AI技術を活用して、生産者は気温を予測し、農作物の収穫量を予測できる。降雨量の予測に基づき、最適なかんがいパターンを特定することにも、AI技術が役立つ。

　後編は、農業におけるAI技術活用の将来を探る。

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この記事の著者

Lisa Morgan

技術ジャーナリスト。St Mary's college卒、Monterey College of Law法学博士号取得。ITの技術解説やそれらがビジネスや社会に与える影響について執筆や講演をしている。米国電気電子学会（IEEE）の「Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems」（自律インテリジェントシステムの倫理に関するグローバルな取り組み）プログラムにおける委員も務めている。