農研機構が開発したＡＩは"学習"した特徴を可視化できる。
写真はジャガイモの葉の画像の病気診断の例。
元画像から「病気」の葉の画像と、「健全」な葉の画像を生成しており、
ＡＩが正しく学習できていることがわかる。

　農研機構は2018年10月に農業情報研究センターを開設し、ＡＩとビッグデータを活用した農業研究を本格化させている。その研究成果として、画像の特徴を可視化できる新しいＡＩを開発した。農作物の病害虫診断などでの活用が期待できる。

　現在のＡＩ開発で使われる"深層学習（ディープラーニング）"のほとんどは、ＡＩが学習した特徴や、学習に基づく判断の根拠を説明できないブラックモデルとなっている。

　ＡＩの利用場面が拡がる中で、人間の意思決定の参考にする場合などでは判断の根拠が必要となるケースが多数あり、判断の根拠を説明可能なＡＩについて社会的要請が強まっている。

　今回農研機構が開発したＡＩは判断根拠となる画像の特徴を可視化できる。例えば、図のようにジャガイモの葉の画像の病気診断では、元画像から「病気」の葉の画像と、「健全」な葉の画像を生成することができ、生成した「健全」な葉の画像からは"病徴"が消えていることで、ＡＩが病気の特徴を正しく学習できていることが確認された。

　農研機構では、このＡＩをプログラム化し、病気株の検出が特に重要となる、ジャガイモの原原種（元だね）ほ場などへの導入を検討している。また、イネの重要害虫であるウンカ類の種類別計測への適用を試みている。

　今回開発したＡＩは、今後、農業分野をはじめ、根拠が説明できるＡＩが必要な広い分野での活用が期待される。