スマートフォン用アプリケーション「レイミーのAI病害虫雑草診断」について
日本農薬株式会社／経営企画本部経営企画部 経営企画グループ

岡田敦

Atsushi Okada

日本農薬株式会社／国内営業本部
スマート農業推進室

スマート農業推進室一同

本アプリケーション内で診断が完結できることを目

1. はじめに標とした。

弊社内で AI を活用した病害虫雑草診断技術の開発提案がなされたのは 2015 年 4 月である。AI によ（2）ワンストップ機能る診断が圃場管理作業（大面積管理）に貢献し、かアプリケーションは、「撮影→診断→確認→農薬つ近い将来の無人圃場監視システムの柱の一つにな提案→相談可能な農薬販売店紹介→診断履歴自動保りえるとの予測からである。前年の 2014 年には、存」のシーケンスをワンストップで実施可能なデザ安倍内閣が「日本再興戦略」で農業を新たな成長エインとした。

ンジンと位置付け、大規模化、機械化による効率化

特に診断履歴（位置情報・時間情報・診断結果）政策を打ち出している。このような積極的な農業政

自動保存機能は防除上の課題事項を後日マップ上で策の裏には少子高齢化による国内人口の減少、およ確認できる仕様を目標とした。

び農業者数の減少や新規就農者の離農率の高さ、耕作放棄農地の増大、国内需要の減少への対応要請に（3）診断対象作物の設定加え、国内の ICT およびロボット産業の国内需要水稲は全国で栽培され栽培面積が極めて多いこ拡大をも狙ったものであると認識している。と、病害虫雑草の発生時期がほぼ決まっていること

その頃スマート農業の構成技術として開発が開始

から画像収集の難易度が低いと判断し、最初の診断されたものが 2019 年あたりから徐々に普及段階に対象作物とした。次に露地葉物野菜で栽培面積が大到達している。弊社においては 2019 年社内テスト

きいキャベツ、はくさい、レタス、ブロッコリー、を経て、水稲版を 2020 年 4 月に社会実装、その後ねぎ、を診断対象作物とした。植物の形状がほとん

2021 年 1 月に診断対象作物を 5 品目（キャベツ、ど葉で構成されるので、茎・葉・花・果実で構成さはくさい、レタス、ブロッコリー、ねぎ）に拡大し、れる果菜類よりも AI 開発の難易度、または個数が本格普及の基礎を固めてきた。本稿においては AI少なくて済むと判断した。

およびアプリケーションの開発目標設定から、直近上記作物で AI 学習モデル開発の経験値を高め、の普及状況、等について主要な項目について解説しその後他作物への拡大を図ることにした。ていく。
2）期待

2. 開発目標と期待（1）農業への貢献

1）開発目標国内では長期にわたり農業従事者数は減少し、か（1）アプリケーション内で診断を完結

つ高齢化が進んでいる。国内では人口減少と若年労AI の診断の確認および AI 診断の範囲外の対象

働者人口の減少は産業を問わない状況となり、農業に対応できるようカルテ式診断（画像比較による図従事者数は今後も減少が見込まれている。AI によ鑑型検索）機能も同一アプリケーションに装備し、り人手を掛けずに桁違いに効率的で生産性の高い農─ 40 ─

業の実現が期待されるようになってきた。病害虫雑のをコンピューター内に構成し、何らかの情報のイ草管理場面においても AI を活用し防除関連業務（計ンプットに対して処理が行われアウトプットが行わ画・実施・効果検証・改善・記録）の大幅な効率化れる。神経にあたるパーツが多層になっていることが実現されることを期待している。

から「ディープ（深層）」と呼ばれている。ディー
プラーニングが誕生する前の従来型機械学習では、（2）最速の普及とスマート農業の推進

例えば画像で犬と猫を識別させようとした場合、着本アプリケーションのダウンロードおよび使用は目すべき対象の特徴（以下、特徴量）を人間がプロ無料とし、スマートフォンさえあれば「誰でも導入グラムして学習させる必要があった。ところが、できるスマート農業技術」と理解され最速の農家へ

ディープラーニングでは大量の教師データを学習さの普及を期待している。

せることにより、AI が自ら特徴量を見出して識別

本技術の普及により多くの農業従事者の方々がス能力を獲得する。形状等が複雑な対象を識別させた

マート農業技術に関心を高め、自分に合ったスマー

い場合に適した応用力のある技術といえるものであト農業技術を導入し、生産性の高い農業が実現される。

ることを期待している。
（2）教師データの収集（3）新しいコミュニケーションツール

ディープラーニングでの基本的課題として、‘ 大

本アプリケーションはユーザーの課題解決型アプ量の教師データ ’ が必要になるという点がある。今リケーションである。無料で全国どこでも・いつで回の場合、自然界に存在する病害虫雑草が対象であも・誰でも診断・防除薬剤提案・診断履歴確認等がり、撮りたいものを計画したとしてもその対象ができるようになる。

行った場所で都合よく発生しているかどうかという農薬メーカーの視点からは、365 日、本システムのエンドユーザーの課題解決に貢献できる無人のシ問題があり、撮影機会の確保が課題の１点目として挙げられる。

ステムとなり、エンドユーザーと繋がる従来と異なまた発生している対象をまずは人間が識別して撮る新しいコミュニケーションツールを得ることとならなければならない。間違えた画像を学習させるとる。農薬メーカーとエンドユーザーの距離が現在よ

当然間違えた識別しかできない。犬の画像を「これりも縮まることを期待している。

は猫だよ」と学習させると犬の画像に対して「猫」（一方、開発コストは継続的に少なからず発生する。

だとアウトプットする AI に育つことになる。つま使用料無料で継続的な作物拡大と機能能強化を行う

り撮影には対象識別の専門性が必要というのが２点ためには、弊社にとっても採算性のあるビジネスモ目の課題である。これについては社内外の専門家のデルであることが求められる。この課題については協力体制が必要となる

IT 企業の事業モデルを導入することで解決できると考えている。
）

次にどのような画像を収集すればよいのか。大量の画像が必要といっても例えば連写感覚で類似している画像ばかり収集して学習させると、過学習といわれる、いわゆる過去問は解けるが応用問題は解け

3. AI 識別モデルの開発ないといった現象につながりかねない。時間、環境

1）ディープラーニング技術と基本的課題と共に変化していく生物的特徴（生育、病徴の変化（1）ディープラーニング（深層学習）等）、光具合、背景等々、いかにバリエーションの次に AI 診断の核となる AI 識別モデルの開発に豊富さを捉えていくかが極めて重要となる。どのよ

ついて述べる。

うな画像をどれだけ収集すればいいのか正解にたど使用した AI 技術は、いわゆる機械学習といわれりつくのは難しい。

るものの中で最近流行りのディープラーニング（深層学習）である。ディープラーニングでは脳の神経

2）AI 識別モデル開発の基本的流れ回路を模したニューラルネットワークといわれるも（1）AI 学習と検証の基本的流れ

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農業新時代

第 2 号 （2021）

図1

AI 識別モデル開発の基本的流れ

図2

システム構成図 1 に AI 学習と検証の基本的流れを示した。AIテ ィ ン グ す る 立 場 の 共 同 開 発 者 で あ る 株 式会社

開発はまず教師データの収集から始まる。画像撮影

NTT データ CCS との密な協議と試行錯誤によりには複数種のスマートフォンや安価なコンパクトデPDCA サイクルをいかに回していくかだと考えてジカメを用い、実際想定される使用現場を考慮した。

いる。

「美しい」画像を得ることが目的ではないため一眼レフ等の高級カメラを使用することは避けた。撮影

4.‌システム全体像とアプリケーションの使い方概要

現地では周囲の明るさやモニター画面の大きさから、撮影画像の確認が難しい場合も多く、撮影行為1）システムの全体像に集中し持ち帰ってから画像選別を行った。

（1）システム構成（図 2）

AI 学習用画像はシステムの特性上、そのまま AIにインプットするのではなく学習対象が収まるよう本システムは、スマートフォン用のアプリケーに正方形に切り出し学習に用いた。診断用アプリでション以外にはそれと連携する情報提供用データもユーザーが撮影した画像から対象部位を正方形内ベース（病害虫雑草画像、生態情報、農薬情報）、ユーに収めることができる仕様にしている。

ザーデータベース（ユーザー情報、撮影画像、診断

正方形に調整したデータセットを学習用と検証用結果）および分類機能（AI 識別モデル、以下 AI）にランダムに一定の割合に分け、学習とベース検証によって構成される。これらのデータベースに掲載を行った。学習時には、さらに画像バリエーションされる情報はセンタアプリを介して AI と連携し、の増幅を目的として、画像の回転・水平・垂直移動

Application Programming Interface（API）によっ等を加えている。てアプリケーション上で利用者に適切・適時な情報提供を行う。

順次、新規の撮影画像も加えながら以上のプロセスにて学習、ベース検証を繰り返した結果、2019年春段階で対象の水稲病害虫雑草に対して平均で約（2）搭載機能（2021 年 1 月時点）90% の認識正解率が得られた。

本アプリケーションには 2021 年 1 月時点で主に以下の機能が搭載されている。今後ユーザーの利便

しかし、どのような環境下でどのように撮影されるか全くわからない未知の画像に対する反応等々、性が向上する追加機能の開発を検討している。

今後改善していく余地はまだまだあると考えている。また、AI による診断にも限界があるだろうこ①病害虫雑草診断機能とから、より有効な情報をユーザーに提供するため‌ 作物に発生した病気や害虫、圃場に発生した雑にはどのようなデータや技術を組み合わせるのがよ草などをスマートフォンで撮影（またはギャラいか等、検討すべき課題は山積している。

リーから選択）し、画像データを基に診断を行う。

また、改善を図っていく上での重要点として、生診断結果については撮影物の識別、生態情報が掲物主体サイドの我々と、システムを直接オペレー載された病害虫雑草のミニ図鑑が提示される。

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図3

アプリケーションポータル

図6

図4

作物選択

図5

診断モード選択

写真撮影、画像選択②防除薬剤提案機能

アプリケーションのポータルは利用者環境を考慮‌ 診断結果にもとづき、防除に有効な薬剤の一覧し、一目で機能が一覧できるようボタンを大きく配を表示する。薬剤を選択すると詳細情報を確認で置している。アプリケーション全体として直感的にきる。選択した薬剤をお気に入り登録して保存、利用可能なインタフェースを目指して開発を行ってポータル画面から確認することができる。

いる。
（2）‌画像診断から薬剤情報閲覧までの画面遷移‌③診断結果保存機能‌ 診断結果は履歴として一定期間保存され、後でまとめて確認できる。写真を撮った場所と診断を行った場所をマップ上に表示することができる。

（診断ボタンをタップ後）①作物選択（図 4）‌ 現在の対応作物である水稲、キャベツ、はくさい、ブロッコリー、レタス、ねぎの６作物から選択する。過去に選択した作物を履歴から選択する④天気予報といもち病発生予測機能‌ スマートフォンの位置情報から現在地の天気予こともできる。今後は対応可能な作物を随時追加報や、気象状況を基にしたいもち病の発生予測情していく予定である。

報の結果を見ることができる。
②診断モード選択（図 5）‌ 病害、害虫、雑草の中から目的の診断モードを⑤お知らせ機能‌ 運営側からユーザーに有効なお知らせが定期的選択する。なお、害虫の食害は病害と判別が困難に配信され、後で確認できる。

である場合もあることから病害と同じ診断モードに分類している。

2）アプリケーションの使い方（1）アプリケーションポータル（図 3）③写真撮影、画像選択（図 6）─ 43 ─

農業新時代

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図 7A

診断

図 7B

診断

‌ AI 診断をタップするとその場で自動診断を行うことができる。（図７A中央）。カルテ式診断は様々な写真ギャラリーと比較しながら自身で診断を行う（図 7A

右）。

‌ AI 診断はギャラリーから 5 枚まで写真を選択することにより、一度に自動診断することも可能である（図 7B）。
図8

診断結果

⑤診断結果（図 8）‌ AI 診断モードの場合、診断結果は AI の自信‌ 写真はアプリ上で写真を撮影するか、ギャラ度（%）を伴って複数表示される。上部のタブをリーから写真を指定するか選択することができタップすることでそれぞれの結果を確認できる。

る。写真選択後、簡易編集画面に遷移する（ギャ診断結果に掲載される多数の写真、また発生消長ラリーからは最大 5 枚の選択が可能）。写真のズーや生態情報などを参考に結果の吟味を行うことがムイン、回転など、診断対象をよりクローズアッできる。自身で最終的な診断を行い、「診断を確プすることができる。写真の中央になるべく大き定する」をタップして確定する。診断結果の対象

く対象を配置することが診断精度向上のコツであ物を防除したい場合は画面下部の「この対象物をる。

防除する」と書かれた赤いボタンをタップすると登録を有する農薬情報を閲覧できる。

④診断（図７）‌ 得られた診断結果は保存されており、ポータル

‌ 選択した写真は AI 診断かカルテ式診断の 2 つの「診断履歴」から確認可能である。また、画面のモードから診断を行うことができる。

右上のボタンをタップすることで撮影場所と診断

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図9

農薬情報閲覧

図 10

天気予報・いもち病発生予察

ンを行えない状況を勘案すると順調に普及していると判断している。
農家と農協関係者の合計は約 12,500 で、農薬流通・指導機関および農薬メーカーの DL 数も多く本アプリケーションへの関心の高さがうかがえる。
なお診断時には、対応農薬提案および詳細解説表示機能も活用されているものと推測する。現在は日本農薬（株）の他、スマート農業を普及させるために連携している日産化学株式会社、日本曹達株式会社、および三井化学アグロ株式会社の 3 社が販売す図 11

アプリケーションの属性別 DL 数る製品の情報を提供している（販売会社別の農薬表示機能を搭載）。

場所の位置情報をマップ上で確認できる。
2）課題⑥農薬情報閲覧（図９）‌ 対象物に対して有効な（登録を有する）農薬が開発側で想定した、診断可能条件下（画像・診断一覧表示される。タップすることで詳細な情報をモード）での診断は 2 割であった。この 2 割を対象得ることができる。また、「お気に入り」ボタンとした平均正解率（AI が回答した複数候補を含む）をタップすることでポータルから簡単に閲覧できは 80% 程度であった。対象によって正解率に差がる。

あり今後改善すべきものが明確になった。また、使用者の撮影傾向と診断モードの誤操作の内容も明確（3）天気予報・いもち病発生予察（図 10）になった。これらのことは社会実装しなければわか使用した端末の GPS 情報から地域の天気予報をらないことであった。今後は浮かび上がった課題を確認できる。
また、当該地域における過去の気象デー

しっかりと整理して、より使いやすく信頼性の高いタからいもち病の感染リスク評価を行い提示する機システムに改良していく。

能も有している。

6. おわりに（今後の目標）

5. 社会実装後の状況AI による病害虫雑草診断は緒に就いたばかりで1）普及状況解決・改善すべき点は多く、現場での使用環境に即アプリケーションのダウンロード数（以下 DL 数）した AI とアプリケーションの改良を実施し、よりは 1 月 8 日時点で約 31,200 であり、その属性別構多くの農家の方々の必須ツールに成長させ防除業務

成は図 11 のとおりである。新型コロナ禍により農の効率性向上に貢献できるようにしたい。

業関連機関・組織・企業、等への人的プロモーショ

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これからは診断対象作物の拡大と並行し、さらに農業新時代

第 2 号 （2021）

アプリケーション機能の強化を図る予定である。
また中長期的課題としては圃場の自動モニタリン
グシステムを活用し、病害虫雑草の自動管理システ法人）日本植物調節剤研究協会の多大なるご指導ご支援を賜ることで実現し社会実装に至りました。関
係機関の皆様に謝意を表します。
なお、本事業は農林水産省の「農業界と経済界のムへ発展させていくことを目標としている。

謝辞

連 携 に よ る 生 産 性 向 上 モ デ ル 農 業 確 立 実 証事業（2018~19 年度）」の対象です。

本事業は株式会社 NTT データ CCS の事業参加と、（一般社団法人）日本植物防疫協会、（公益財団今後も多くの方々のご支援をお願い申し上げます。

web でも詳しく紹介しています─ 46 ─