AIによるシソの病害虫画像診断

この技術は、愛知県が2021年度から推進する「あいち農業イノベーションプロジェクト」の一環として開発されたもの。国内産出額第1位を誇る愛知県の特産物でありながら、これまでデジタル診断ツールの整備が遅れていたシソに対し、独自の手法を用いることで平均精度94％という極めて高い診断能力を実現した。

農業現場において、病害虫の誤診断は不適切な農薬散布を招き、被害の拡大やコスト増大に直結する。特にシソは、トマトやイチゴなど主要な作物に比べてAI診断技術の開発が進んでおらず、熟練者のスキルに頼る部分が大きいという課題があった。

同技術の開発にあたっては、農業総合試験場や協力農家などから提供され約1万2000枚の被害画像を学習データとして活用。これまでのAI画像診断では1枚の画像から診断を行うものだったが、背景に着目して誤った特徴を抽出してしまう場合や、症状が酷似しており写真だけでは判断がつきにくいなど一定の誤診断リスクが残っていた。

そこで、生産者の求める高精度を実現するために、複数の画像と畑での発生状況等に関する問診情報を組み合わせる手法を開発。問診は人間の専門家が診断時に行う観察、聞き取り内容を再現したもので、画像1枚のみの診断では排除できない明らかな誤診を防ぐことができ、主要な病害虫11種を平均精度94％（従来比16％向上）で診断できるようになった。

画像と問診の融合でプロの眼を再現

生産者はスマートフォンを通じて、撮影した写真や過去の画像をもとに迅速な診断結果を得られるため、病害虫被害の軽減や農薬の適正な使用につなげることが期待される。今後、シソ以外の主力野菜への応用も視野に入れ、さらなる研究開発を進める。

また、ミライ菜園では、同技術を現在提供中の病害虫発生予測AIを搭載する防除支援アプリ「TENRYO（テンリョウ）」へ将来的に統合を計画。「TENRYO」は、AIが病害虫の発生を予測して適切な農薬散布タイミングを知らせたり、適切な農薬を推奨してくれる「AIドクターアプリ」で、キャベツ、ブロッコリーなど愛知県で生産が盛んな野菜のほか、柑橘類など13種の農作物に対応している。

豊川市で行われたアプリの試験

同技術の開発により、「予測」から「診断」、そして適切な「対処」までを一気通貫でサポートする、防除に特化したデジタルプラットフォームの構築を目指す。