TOP >
農業 > グリーンとヤマタネ、AIが生育ステージを自動で判定する収穫適期予測アプリ「e-kakashi LITE」の実証実験を開始
グリーン株式会社と株式会社ヤマタネは資本提携し、協業の第一弾として、グリーンの収穫適期を予測するアプリ「e-kakashi LITE(イーカカシライト:仮称)」の実証実験を、2024年9月より開始する。
「e-kakashi LITE」は、センサやハードウェアの設置を必須とせず、衛星マップからほ場を指定することができ、従来よりも少ない条件設定で収穫適期を予測することができるアプリだ。
過去の生育記録を入力することで、ユーザごとに最適な目標積算温度を自動で計算するほか、過去の出穂日や収穫日が不明でも、おおよその栽培期間を月単位で入力することで、AIが生育ステージを自動で判定し、最適な目標積算温度を計算する。
「e-kakashi LITE」の利用イメージ
今回の実証実験では、「e-kakashi LITE」による出穂日から収穫日の予測精度を検証し、実際の登熟状況とのマッチングを図る。
将来的には、定植から収穫日まで予測範囲を拡大させることや、病気や害虫のアラート機能を追加することも計画しているという。
さらに、従来の農業用IoTソリューション「e-kakashi」のセンサデバイスと連携させることで、より予測精度を向上させ、品質の向上や収穫量の増加、生産者の収益性向上につながるような機能の開発を目指すとしている。
IoTに関する様々な情報を取材し、皆様にお届けいたします。
企業向けAI活用虎の巻
AIによって「優秀な人材」の定義が変化したことを、どうみるべきか —AI時代の人材採...
まだ、生成AIのチャットボットで消耗しているの? ー自律的に動くAIエージェントが働...
AI時代の「中間管理職クライシス」 —部下がAIに相談する時代、上司の価値はどこに残...
AIに仕事を頼む技術 —なぜ「営業資料を作って」と頼むと失敗するのか?
生成AIは、使い手の「言語化能力」を暴く、リトマス試験紙
AIに「ゴミ」を食わせるな ーAIエージェントが賢くなるデータ、バカになるデータ
AIで業務を自動化する方法とは ーなぜ、ChatGPTを配っても仕事は減らないのか?
なぜあなたの会社で、生成AIが活用されないのか?どこで活用すべきか?
生成AI活用ガイド
フィジカルAI「10の誤解」とは?ガートナーの指摘から考える現場データを貯めた先の次...
「24時間働く分身AI」に何を任せるか?Muse・dotsに見るパーソナルエージェン...
AI導入の成果は効率化にとどまっていないか?「売上の方程式」で描く攻めのAIの地図
AIが攻撃に使われるとき防御側のAIは動くのか?NVIDIAら「オープンAI連合」に...
今更聞けない生成AIの選び方、自分の優先軸で選ぶための4つのチェックポイント
フィジカルAIが可能にする柔軟なロボットアームとは?製造業にとって現実的な選択肢にな...
フィジカルAIはどこまで来ているのか?導入判断の前に見るべき「現場データ」
AnthropicやOpenAIのAIが起こした事故に学ぶ、自社点検のための視点
熟練工の「勘」をAIに継がせるには ?「誰が」「どう」進めるかを5つのステップで整理...
シャドーAIという見えないリスク、現場の効率化と統制の溝をどう埋めるか