同実証実験は、山梨県が推進する「TRY!YAMANASHI!実証実験サポート事業」に採択されたプロジェクト。農場に設置した環境センサーによるセンシングデータ（温度、湿度、日射量、CO2濃度など）とカメラによる農作物の画像解析データをクラウドに集約し、AIで解析することで、2週間程度先の収穫量を精度高く予測する。これにより、農産物の出荷予測の精度向上、物流の効率化、フードロス削減を目指す。

AGRISTは、同実証実験を行うにあたり、栽培から出荷までサイクルが早い葉物野菜を栽培している事業者を探したところ、山梨県北杜市の農場で葉物野菜の生産を行っている農業法人NXアグリグロウの協力を得ることができた。

NXアグリグロウでは、気温や天候などの栽培環境変化により週間収穫量が出荷計画量に満たない場合に、やむを得ず翌週収穫分の「前倒し収穫」を実施。「前倒し収穫」の拡大や長期化は収量の大幅減に直結することから、契約栽培においては出荷計画量と収穫量の乖離が大きな課題となっている。今回の実証では、AIを用いた高精度な収量予測によって、最適な出荷計画を立てることで、物流課題や社会課題の解決に貢献することを目指している。

AGRISTは、AIやロボット技術を活用したスマート農業ソリューションを提供することで、農業の効率化と収益向上に貢献。一方、NXアグリグロウは葉物野菜の栽培において大規模生産を行っている。

AGRISTは、ICTを活用した農業経営支援システムの開発・提供を通じて、NXアグリグロウの生産性向上と経営の安定化を支援。同本実証実験を通じて得られた知見を活かし両社は、より高精度な収量予測システムの開発を進め、山梨県内だけでなく全国の農家への展開を目指す。また、将来的には、収量予測データと市場価格データを連携させることで、より収益性の高い農業経営を支援するシステムの構築を目指す。

◎実証実験の内容
・環境センサーとカメラを設置し、センシングデータと画像データを収集
・AGRISTのAI技術を活用し、収集したデータを解析
・2週間程度先の収穫量を予測
・予測データに基づいた出荷計画の作成と物流の最適化