第４回環境研究機関連絡会研究交流セミナー
環境ビッグデータとその活用
2022年12月1日

農研機構農業環境研究部門

岩崎亘典

※

農研機構（のうけんきこう)、は、国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構のコミュニケーションネーム（通称)、です。

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NARO

人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集

人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集
自動• 環境ビッグデータの整理

人工衛星による環境ビッグデータ• データ取得とメタデータの付与• ビッグデータ活用はメタデータ整備が必要

沿岸環境
ビッグデータ
環境関連データ• メタデータ：データのデータ• 収集したデータの対象、収集方法、使用機器、単位、ライセンス、etc…

• 必用なメタデータは、データや利用目的により異なる

自動

メタデータの付与
防災

ビッグデータ

手動

生態系サービス
評価

生物多様性
ビッグデータ

手動

病害虫被害画像
ビッグデータ

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都市気候モデル

建築物データ

データの取得• 発表者の理解の範囲なので、誤りはご容赦ください

地球温暖化予測等の気候データ

環境DNA

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人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集• 農水省委託プロ「ＡＩを活用した病害虫診断技術の開発」（H29～R3）として実施• 環境の変化• 多様な環境と営農形態、病害虫被害• 種苗等の輸入拡大、温暖化等による新規病害虫の増加• 農業に関わる社会情勢• 病害虫診断効率化の必要性→ 非熟練者でも可能な、病害虫診断技術の開発が急務• 農家の高齢化と新規就農者の増加• 法人経営による非熟練作業者の増加• 植物防疫担当者の二極化• 深層学習 (Deep Learning) による病害虫診断AIを開発

多様な営農形態、環境、病害虫
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高齢化や新規就農者割合の増加等により、防除技術の円滑な継承が困難

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人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集• 病害虫識別AIの開発と病害虫被害ビッグデータの課題• 汎用的な画像識別AIでは、病虫害診断が困難• 深層学習用画像ビッグデータが整備されていない• 対象、枚数が限定的。「図鑑」とは異なる情報の収集が必要• 深層学習には大量かつ多様な画像ビッグデータが必要

出典：https://www.google.com

コナジラミの識別例。一匹であれば識別できるが、二匹になると不可

出典：https://plantvillage.psu.edu/

公開されていたデータベースの例。
現在ダウンロードできない。運用コストの問題

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出典：http://www.nousou.jp/zukan/

既存のWeb図鑑の例。人にとって利用しやすい情報が整備されていが、AIの学習には適さない

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人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集• プロジェクトの概要：以下の4つのテーマについて実施• ビッグデータ収集、AIの開発、民生用アプリの開発• R1年度より内閣府PRIMS予算にて社会実装を促進

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4人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集• 接種試験による被害画像の収集• 深層学習では「正しい」被害画像が必要• 誤った画像では、誤った結果を学習する• 接種試験または同定を行い、被害画像を収集• AIの学習に必要な多様な環境・作物・病害虫の被害画像を収集• 被害発生初期から末期まで、時系列でデータを取得
農研機構撮影高知県撮影

日本国内における主な野菜の生産額（単位・億円)、研究実施道府県および対象作物

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農研機構撮影キュウリへMYSVを接種した場合の初期から末期までの被害写真

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人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集• 撮影対象となる重要病害虫の選定• 各地で問題となる重要病害虫を四作目累計で病害36、虫害34• 画像収集対象の決定• 被害が発生しやすい病虫害・部位を選定：トマト 49、イチゴ 38、キュウリ 47、ナス 52• 虫害については、虫体、被害・生活痕の両方の画像を収集• 5年間で累計 71.3 万枚の画像を収集• 全てにメタデータを付与する必用がある

作物別の画像収集枚数
病害

虫害

健全合計

トマト

98,43157,75237,377

196,072

イチゴ

44,68656,26651,057

156,851

キュウリ

80,35149,67847,379181,461ナス

61,15769,515

43,106

178,779

合計

284,625

233,211

178,919

713,163

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人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集• 管理および学習に必要なメタデータを検討• 項目が多い方がいい• 気象条件、周囲の病虫害の発生、過去の履歴、etc…
• メタデータではないが、Bounding box（bbox）も学習に有効• 多すぎるとメタデータ付与が負担となる• 撮影枚数の減少が懸念。必要最低限を選定。
学習用画像に付与したメタデータ

bboxの付与イメージ
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人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集• メタデータ付与の効率化・自動化• 手入力は「必ず」エラーが起こる• 表記揺れ、別名表記、省略、etc…。

• ヒューマンエラーは「0」にはならない• 手入力を最小限にし、自動化する必要がある

表記ゆれ

別名表記誤字（モモアカカブラムシ）

プロジェクト初期に見られエラーの例

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区分できない8人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集• 専用アプリを用いメタデータの付与• データの手入力を避け、人為的ミスを減らす

QRコードをメタデータに画像に付与するスクリプトを生成
XMP領域にメタデータを付与

QRコードを画像と同じフォルダに配置
Androidアプリでメタデータを含むQRコードを生成
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DB登録用CSVファイルを生成人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集• 被害画像ビッグデータの管理/公開• 画像管理用DB：内部向け。プロジェ
クト期間のみ運用• 公開用ページ：外部向け。静的Webページとして公開• ライセンスはCC BY 4.0 国際

病害虫被害画像管理DB

Licensed under a Creative Commons 表示4.0国際ライセンス• “as is”での公開• 既存ツールでフォルダ単位のデータをWebページへ変換• システムの寿命とデータの寿命• 持続可能な運用を優先• 公開にコストをかけない• https://habs.rad.naro.go.jp/damage/#!index.md

病害虫被害画像公開用Webページ

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人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集• データベースの活用事例• プロジェクト参画機関による病害虫診断アプリの開発（日本農薬：レイミーのAI病害虫雑草）• 行政機関の文書等での利用•

農林水産省 R2地球温暖化適応策関係レポート• 民間事業者等による独自識別器も開発。AI開発のためのコンテンツとしても利用• 間違いの報告、要望等について、以下にて受付中• E-mail：ai_pest_contact@ml.affrc.go.jp• Github：https://github.com/ai-pest/image_db_open•

issueとしてご報告ください。

レイミーのAI病害虫雑草診断
https://www.nichino.co.jp/products/aiapp/index.html

アグリショット株式会社での活用例

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クラウドサービスを用いた画像識別AI開発のサンプルデータでの使用例

https://papasensei365.com/powerplatform-custom-vision/

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人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集
自動• 病害虫被害画像収集の課題

人工衛星による環境ビッグデータ• 新規収集画像のビッグデータ化• PRISM課題にてシステムを構築• 農業データアグリゲーションス
キーム• 過去の蓄積のビッグデータ化• 大学、行政、研究機関、個人等により所有• 利用できない大量のデータが存在• 多分野で共通の課題

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都市気候モデル

自動

メタデータの付与
防災ビッグデータ

手動

生態系サービス評価

この領域のデータ（過去データを含む）をど生物多様性う収集し，利用可能とビッグデータ
するか 病害虫被害画像
ビッグデータ

建築物データhttps://commons.wikimedia.org/wiki/File:Iceberg_of_Webs.svg

手動• データが遺失する前の取り組みが必要• 分野横断的検討が必要

沿岸環境
病害虫被害画像
ビッグデータビッグデータ

データの取得• 「Deep Web」と同様• 現在は「Surface Web」領域のみ

環境関連
データ

地球温暖化予測等の気候データ

環境DNA

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人工知能学習のための病害虫被害画像ビッグデータの収集• 謝辞• 本研究は、農林水産省委託プロジェクト研究「ＡＩを活用した病害虫診断技術の開発」JP17935051の補助を受けて行った。
• 本研究は、官民 研究開発投資拡大プログラム （ PRISM） 予算 を活用 して行った。

• 以下の参画機関の皆様のご協力、ご尽力にも、心から感謝します。

• 岩手県農業研究センター、宮城県農業・園芸総合研究所、福島県、茨城県農業総合センター、栃木県農業試験場、群馬県農業技術センター、埼玉県、新潟県農業総合研究所、富山県、山梨県、長野県野菜花き試験場、岐阜県農業技術センター、静岡県農林技術研究所、愛知県、三重県、京都府農林水産技術センター、兵庫県立農林水産技術総合センター、広島県立総合技術研究所、香川県、高知県、長崎県、宮崎県総合農業試験場、鹿児島県農業開発総合セン
ター、国立大学法人名古屋大学、学校法人法政大学、株式会社ノーザンシステムサービス、株式会社ＮＴＴデータ、株式会社ＮＴＴデータＣＣＳ、日本農薬株式会社、農研機構・植物防疫研究部門、野菜花き研究部門、農業環境研究部門
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