農林水産研究推進事業委託プロジェクト研究
人工知能未来農業創造研究
ＡＩを活用した病害虫診断技術の開発
令和３年度

最終年度報告書

課題番号17935051

研究実施期間

平成２９年度～令和３年度（５年間）

代表機関

国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構

研究開発責任者

松村

正哉

TEL

：029-838-8835

FAX：029-838-8484

研究開発責任者
連絡先

植物防疫研究部門

E-mail：mmasa@affrc.go.jp
国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構(野菜花き部門、植物防疫研究部門、農業環境研究部門、農業情報研究センター）
岩手県農業研究センター
茨城県農業総合センター
新潟県農業総合研究所
岐阜県農業技術センター
広島県立総合技術研究所農業技術センター
宮城県農業・園芸総合研究所
栃木県農業試験場
静岡県農林技術研究所
兵庫県立農林水産技術総合センター
香川県農業試験場
長崎県農林技術開発センター
福島県農業総合センター
埼玉県農業技術研究センター
長野県野菜花き試験場
共同研究機関愛知県農業総合試験場
高知県農業技術センター
宮崎県総合農業試験場
群馬県農業技術センター
富山県農林水産総合技術センター
山梨県総合農業技術センター
三重県農業研究所
京都府農林水産技術センター
鹿児島県農業開発総合センター
法政大学
株式会社 ChillStack
株式会社ノーザンシステムサービス
名古屋大学
日本農薬株式会社
株式会社エヌ・ティ・ティ・データ
株式会社エヌ・ティ・ティ・データCCS
新潟県農業総合研究所（専門技術指導員室）
普及・実用化
支援組織

愛知県農業総合試験場環境基盤部病害虫防除室企画普及部広域指導室
三重県中央農業改良普及センター

＜別紙様式３＞最終年度報告書
Ⅰ－１．年次計画
研究年度

担当研究機関・研究室

研究担当者

研究課題
１ ２ ３ ４ ５

機関

研究室

研究開発責任者

農研機構中央農業研究 病害研究領域
センター
虫・鳥獣害研究領域

研究開発副責任者

農業環境研究部門◎

津田新哉（～2019.3）◎ 後藤千枝（～2020.3）
植物防疫研究部門 基 基盤防除技術研究領域 ◎ 松村正哉
（2020.4～）
盤防除技術研究領域
岩崎亘典

農業環境情報グループ

１．トマトの画像データ収 ○ ○ ○ ○ ○ 農研機構野菜花き研究 野菜病害虫・機能解析 〇 中保一浩
集と検証（～2020.3）
部門
研究領域病害ユニット
野菜花き研究部門

１－１．全国のトマトで発生する病害虫被害の検証と電子画像データのファイリング〇○ ○ ○ ○ ○ 農研機構野菜花き研究 野菜病害虫・機能解析部門
研究領域病害ユニット

植物防疫研究部門
野菜花き研究部門

１－２．岩手県のトマト産地で発生する主要病
害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子
画像データの取得と人工知能の実証素材開発グループ上田重文（2020.4～）
中保一浩（～2020.3）
大西 純（～2018.3）
飯田祐一郎（～2020.3）
野見山孝司

病害虫防除支援技術グループ（2018.4～2021.3）
素材開発グループ△ 上田重文（2019.4～）
寺見文宏○ ○ ○ ○ ○ 岩手県農業研究センタ 生産環境研究部病理昆 △ 藤沢巧
虫研究室（旧 環境部（2021.4～）
ー病理昆虫研究室）△ 熊谷拓哉（2019.4～2021.3）

鈴木良則（2019.4～2021.3）△

大友令史（～2019.3）
佐々木裕二（～2019.3）
勝部和則（2021.4～）
加藤真城
中野央子

（2018.4～2021.3）

岩舘康哉
武田純子
（2018.4～2021.3）

佐々木陽菜（2018.4～2020.3）

羽田 厚（2019.4～）1

西村穂花（2020.4～）
中村太紀（2018.4～2019.3）
村上珠利（2021.4～2021.8）

猫塚修一（～2020.3）
名久井一樹（～2020.3）
藤田章宏（2020.4～2021.3）

佐藤千穂子
佐藤美和子
（～2019.3）
吉田雅紀（2019.4～）
石川菜津美（2019.4～2021.3）

田村恵里佳(2020.4～2021.3）

福田拓斗（2019.4～2021.3）

松橋伊織（～2019.3）
１－３．茨城県のトマト産地で発生する主要病
害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子
画像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 茨城県農業総合センタ 園芸研究所病虫研究室 △ 小河原孝司
ー（2019.4～)
高木素紀（～2020.3）
宮本拓也（～2021.3）
窪田直也△ 鹿島哲郎(～2019.3)
林可奈子（～2020.3）
佐藤信輔（2018.9～）
岡田 亮
ワリデビット（～2020.9.15）
岩崎 明（2020.4～2021.3）

秋元拓己（2020.4～）
田中弘毅（2020.4～2021.3）

西宮智美（2021.4～）
井上 麻里子（2021.4～）
角田 隆（2021.4～）
専門技術指導員室2

草野尚雄

１－４．新潟県のトマト産地で発生する主要病
害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子
画像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 新潟県農業総合研究所 基盤研究部

△

前田征之
渡辺喜芳
（～2018.3）
太田沙由理（2018.4～2019.12）

佐藤 徹（2019.4～2020.3）

大峽広智（2020.4～）
廣田早紀（2020.4～）
園芸研究センター
環境・施設科長谷川雅明（～2019.3）
山口吉博（2019.4～）
黒田智久（2019.4～）
棚橋 恵（～2019.3）
堀川拓未（～2020.3）
宮嶋一郎
横山泰之（2018.4～）
土田祥子（2020.4～）

１－５．岐阜県のトマト産地で発生する主要病
害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子
画像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 岐阜県農業技術センタ 病理昆虫部
ー△１－６．広島県のトマト産地で発生する主要病
害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子
画像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 広島県立総合技術研究 生産環境研究部
所農業技術センター△

１－７．熊本県のトマト産地で発生する主要病
害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子
画像データの取得と人工知能の実証△ 水谷信夫○ ○ ○ ○ ○ 農研機構九州沖縄農業 生産環境研究領域
大貫正俊
研究センター
野菜病害虫管理グルー（～2018.3）
プ
北村登史雄（～2020.3）
冨高保弘
田中彩友美
（2018.4～）安達修平（2018.4～）

3

鈴木俊郎（2019.4～）△ 渡辺秀樹杖田浩二
小島一輝（2018.11～）△ 妙楽 崇（～2019.3）

松浦昌平
亀井幹夫
西濱健太郎
（～2020.3）

２．イチゴの画像データ収 ○ ○ ○ ○ ○ 農研機構野菜花き研究 花き生産流通研究領域 〇 佐藤 衛
集と検証（～2019.3）
部門
生産管理ユニット
九州沖縄農業研究セン 畑作物・野菜栽培グル ○ 川部眞登（2019.4～）
ターープ
２－１．全国のイチゴで発生する病害虫被害の検証と電子画像データのファイリング○ ○ ○ ○ ○ 農研機構野菜花き研究 花き生産流通研究領域 △ 佐藤 衛（～2019.3）
部門
生産管理ユニット△ 川部眞登（2019.4～）
九州沖縄農業研究セン 畑作物・野菜栽培グル
ター
ープ
松下陽介
農研機構植物防疫研究 越境性・高リスク病害部門
虫対策グループ

２－２．宮城県のイチゴ産地で発生する主要病
害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子
画像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 宮城県農業・園芸総 園芸環境部病害チー △
ム
合研究所
△

大河原香織
(2021.4～)
近藤 誠(～2021.3)
猪苗代翔太(～2018.3)
鈴木香深（～2019.3）△ 大場淳司関根崇行
格井晶吾（2021.4～）
木村智志（～2021.3）
駒形泰之（2018.4～）
菅原克哉（2021.4～）
佐藤聖一（2018.4～2021.3）

大江高穂（2019.4～）
２－３．栃木県のイチゴ産地で発生する主要病
害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子
画像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 栃木県農業試験場

研究開発部病理昆虫研究室

福田 充（～2021.3）

山﨑周一郎（～2020.3
粂川郁男（～2018.3）
髙橋怜子（～2018.3）
小林 誠（～2018.3）
春山直人（2018.4～）
駒場麻有佳（2018.4～2020.3）

八板 理（2018.4～）
若槻睦子（2020.4～）
山城 都

4

（2020.4～）
田村有紀子(2020.9～2021.8)△ 野沢英之（2021.4～）大野茉莉（2021.9～）２－４．静岡県のイチゴ産地で発生する主要病
害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子
画像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 静岡県農林技術研究 植物保護・環境保全 △
科
所
△

土井 誠
片山晴喜
（～2019.3）
伊代住浩幸
斉藤千温
高橋冬実
（2018.4～）
寺田彩華（2018.4～2021.3）

金原菜見（2021.4～）
鈴木公威（～2019.3）
吉崎涼花（2019.4～）
２－５．兵庫県のイチゴ産地で発生する主要病
害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子
画像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 兵庫県立農林水産技 病害虫部
術総合センター△

２－６．香川県のイチゴ産地で発生する主要病
害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子
画像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 香川県農業試験場△

5

生産環境部門内橋嘉一
西口真嗣（～2020.3）
松本純一（ 2018.4～ ）
岩本 豊
松浦克成
（～2019.3）△ 田中雅也
八瀬順也
吉田和宏（～2020.3）
冨原工弥
神頭武嗣
川口藍乃
（ 2019.4～ ）二井清友（ 2019.4～ ）福井謙一郎（～2019.3）
田中得久（ 2018.4～ ）柳澤由加里（2020.4～）
前川和正（ ～ 2018.3）
佃 晋太朗（2018.4～）
西村文宏
松崎朝浩（2018.4～
2021.3）

佐野有季子（2019.4～）
川田千瑛（2019.4～）△ 中井清裕（～2020.3）
森 充隆（～2019.3）
相澤美里（ ～ 2018.3）
伊藤博紀（ ～ 2018.3、2021.4～ ）２－７．長崎県のイチゴ産地で発生する主要病
害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子
画像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 長崎県農林技術開発 環境研究部門病害虫 △
研究室
センター
△

難波信行
(～ 2021.3）

菅 康弘（ 2021.4～）
高田裕司
吉村友加里
（2021.7～）
永石久美子
柳井瑞帆
菅 伸子
（～2021.7）

３．キュウリの画像データ ○ ○ ○ ○ ○ 農研機構中央農業研究 病害研究領域病害防除 〇 田 中 穣
収集と検証
センター
体系グループ（～2018.3）〇 大西 純（2018.4～
2021.3）
植物防疫研究部門
作物病害虫防除研究領 〇 井上 康宏（2021.4～）
域生物的病害虫防除グ
ループ
３－１．全国のキュウリで発生する病害虫被害の検証と電子画像デー
タのファイリング○ ○ ○ ○ ○ 農研機構中央農業研究 病害研究領域病害防除 △ 田 中 穣
センター
体系グループ（～2018.3）△ 大西 純（2018.4～
2021.3）
久保田健嗣（～2021.3）
井上康宏
植物防疫研究部門
作物病害虫防除研究領(～2021.3）域生物的病害虫防除グループ△ 井上康宏（2021.4～）

３－２．福島県のキュウリ産地で発生する主要
病害虫の被害進行度に応じた電子画像データの取得および人工知能による病害虫診断の実証○ ○ ○ ○ ○ 福島県農業総合センタ 作 物 保 護 科
ー

6

△

岸 正広
（2019.4～
2021.3）△ 梶 和彦（2018.4～）△ 山田真孝(2021.4～)五十嵐秀樹

３－３．埼玉県のキュウリ産地で発生する主要
病害虫の被害進行度に応じた電子画像データの取得および人工知能による病害虫診断の実証○ ○ ○ ○ ○ 埼玉県農業技術研究セ 病 害 虫 研 究 担 当
ンター

３－４．長野県のキュウリ産地で発生する主要
病害虫の被害進行度に応じた電子画像データの取得および人工知能による病害虫診断の実証○ ○ ○ ○ ○ 長野県野菜花き試験場 環 境 部

農業革新支援担当（2018.4～
2021.3）菅野英二（～2018.3）
堀越紀夫(2021.4～)
山内富士男（～2021.3）
大竹裕規（2020.4～）
金丸雄太郎(～2020.3)
松木伸浩（2019.4～）
清田裕司（～2019.3）
三本菅猛（～2019.3）
鎌田拓郎（2018.4～
2021.3）
前原 瞳(2021.4～)
畑 有季（～2018.3）
岡田花音(2021.4～)△ 宇賀博之福勢かおる（2018.4～）
岡山 研（～2021.3）

△

古田 岳
藤永真史

(2018.4～2020.3)

金子政夫(～2021.3)
野口忠久（～2019.3）
山岸 菜穂（～2018.3）
藤永真史（2018.4～）
岩田直樹(2019.4～2020.3)

北林 聡(～2020.3)
矢口直輝(2020.4～）
山岸 希（2021.4～）
３－５．愛知県のキュウリ産地で発生する主要
病害虫の被害進行度に○ ○ ○ ○ ○ 愛知県農業総合試験場 環 境 基 盤 研 究 部 病 害 △ 内田祐太
虫研究室
（2019.4～）内田祐太

7

応じた電子画像データの取得および人工知能による病害虫診断の実証（2018.4～2019.3）

上田直人（2019.4～）
市川耕治（～2020.3）
石川博司（2018.4～）
大橋博子（～2018.3、2018.5.29～
2019.3）大野 徹（2018.4～2019.3）

武山桂子(2018.4～2018.5.28、2020.4～2021.3）

石井直樹（2019.4～）
堀川英則(～2018.3,2021.4～)△

同部病害虫防除室

永井裕史（～2018.3）△ 小出哲哉（2018.4～2019.3）
小出哲哉（～2018.3、2019.4～2019.7）
松崎聖史（2019.8～）
三宅律幸（～2018.3）
中坊昌也（～2018.3）
西本浩之（2018.4～2020.3）

閏間貞雄（2020.4～）
武山桂子（～2018.3）
永井裕史（2018.4～）

普及戦略部戦略統括室

３－６．高知県のキュウリ ○ ○ ○ ○ ○ 高知県農業技術センタ 生 産 環 境 課
産地で発生する主要病害
ー
虫の被害進行度に応じた
電子画像データの取得および人工知能による病害
虫診断の実証△下元祥史（2021.4～）△ 矢野和孝（～2021.3）△ 森田泰彰（～2019.3）
下八川裕（2021.4～）
中石一英（～2021.3）
下元満喜（2020.4～）
朝比奈泰史（～2020.3）
岡美佐子

8

下村文那
（2020.4～）
田村 悠（～2020.3）
米津聡浩（2019.4～）
武藤美樹（2019.4～）
宗石佳奈（2019.4～）矢野和孝（2021.4～）
３－７．宮崎県のキュウリ ○ ○ ○ ○ ○ 宮崎県総合農業試験場 生 物 環 境 部
産地で発生する主要病害
虫の被害進行度に応じた
電子画像データの取得および人工知能による病害
虫診断の実証４．ナスの画像データ収集 ○ ○ ○ ○ ○ 農研機構中央農業研究 虫・鳥獣害研究領域と検証センター
生物的防除グループ

臼井真奈美（～2021.3）△ 竹原剛史小窪正人(2021.4～)
櫛間義幸
中村佐和子
(2020.5～
2021.2)〇

日本典秀（～2019.3）〇 下田武志
（2019.4～2020.3）

植物防疫研究部門

４－１．全国のナスで発生する病害虫被害の検証と電子画像データのファイリング○ ○ ○ ○ ○ 農研機構中央農業研究 虫・鳥獣害研究領域
センター
生物的防除グループ

植物防疫研究部門

４－1．（追加）高知県のナス産地で発生する主要病

生物的病害虫防除グル 〇 光永貴之
ープ（2020.4～）
日本典秀（～2019.3）△ 下田武志（～2020.3）
生物的病害虫防除グル △ 光永貴之
ープ（2020.4～）
長坂幸吉
作物病害虫防除研究領（2020.4～）域
田端 純
海外飛来性害虫・先端（2020.4～）
防除技術グループ○ ○ 高知県農業技術センタ 生産環境課
ー-

害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画像デー
タの取得と人工知能の実証

△

△

下元祥史
（2021.4～）△ 矢野和孝（～2021.3）
下八川裕司（2021.4～）
中石一英（～2021.3）
下元満喜
岡美佐子
下村文那
米津聡浩
武藤美樹
宗石佳奈
矢野和孝

9

（2021.4～）４－２．群馬県のナス産地で発生する主要病害
虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画
像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 群馬県農業技術センタ 病害虫係
ー

△

池田健太郎
（2020.4～）△ 酒井 宏（～2020.3）
星野啓佑（2019.4～）
古澤安紀子（～2019.3）
新井美優（ 2021.4～ ）菊池優以(2020.4～ 2021.3)

三木静恵（～2020.3）
横山 薫（ 2018.4～ ）谷口高大（～2020.3）
吉澤仁志（ ～ 2018.3）
発生予察係

前田宏美
（ ～ 2018.3）
吉澤仁志（ 2021.4～ ）鈴木桃子(2020.4～ 2021.3)

砂原弘子（2018.4～2020.3）

４－３．富山県のナス産地で発生する主要病害
虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画
像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 富山県農林水産総合技 園芸研究所／農業研究 △ 山 口 清 和
所術センター（2019.4～2020.3）
西村麻実（2018.4～2020.3）

△

八重樫 元

(2019.12～2021.3)

西 畑 秀次（2020.4～）△ 金城雄司（2020.4～）
今井 徹(2021.4～)
向井 環（2020.4～）
千嶋宏平（2021.4～）
黒田貴仁（2019.4～2021.3）

青木由美
小池 潤
（2019.4～2020.3）

吉島利則(2018.4～ 2019.3)

△

10

川部眞登
（～2019.3）
守川俊幸(～ 2018.3)

杉山洋行(～ 2018.3)
４－４．山梨県のナス産地で発生する主要病害
虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画
像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 山梨県総合農業技術セ 環境部病害虫科
ンター

△

村上芳照
鈴木雄介
（ 2020.4～ ）４－５．三重県のナス産地で発生する主要病害
虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画
像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 三重県農業研究所

黒田克利（〜2018.3）△ 礒﨑真英農産物安全安心研究課 △（2018.4～2019.3）

△

西野 実
田口裕美
（〜2018.3）
田中千晴（2019.4～）
川上 拓
中嶋香織
笹山哲央

（2018.4～2020.3）

地域農業推進課佐々木彩乃（2020.4～）
安田幸良

三重県中央農業改良普及センター
４－６．京都府のナス産地で発生する主要病害
虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画
像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 京都府農林水産技術センター

農林センター△德丸 晋（～2020.3）
久下一彦（～2020.3）△ 岩川秀行（2020.4～）
岩川秀行（2018.4～2020.3）

生物資源研究センター

橋本典久（～2020.3）
浅井信一（2019.4～）
山村 和（2020.4～）
小宅貴美子（～2019.3）
中島優介（2020.4～）
檜垣誠司（～2018.3）
三村 裕
木村重光（～2018.3）
静川幸明（2018.4～2020.3）

德丸 晋（2020.4～）
伊藤寿美子（～2019.3）

11

北澤勝好
（2019.4～）
伊藤弓佳（～2020.3）
門馬悠介（2020.4～）４－７．鹿児島県のナス産地で発生する主要病
害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子
画像データの取得と人工知能の実証○ ○ ○ ○ ○ 鹿児島県農業開発総合 病理昆虫研究室
センター

△

西 八束
松比 良 邦 彦(～ 2018.3)
西岡一也
中西善裕
(2021.4～ )児玉真一朗（2019.4～）
楠畑勇祐(2021.4～ )池之上祐紀(2021.4～ )西 菜穂子（～2019.3）
柿元一樹(～ 2020.12)
下津文宏（2020.4～2021.3）

湯田達也（～2021.3）
松田 浩(2018.4～ 2021.3)

病害虫防除室松田 浩(2021.4～ )５．病害虫情報データベー ○ ○ ○ ○ ○ 農業環境研究部門
スの構築とオープンデータ化

農業環境情報グループ 〇岩崎亘典

５－１．AI学習用画像データベースの構築および公開○ ○ ○ ○ ○ 農業環境研究部門

農業環境情報グループ △岩崎亘典

５－２．病害虫等情報データベースの構築と公開○ ○ ○ ○ ○ 農業環境変動研究セン 環境情報基盤研究領域 △ 吉松慎一
ター
昆虫分類評価ユニット （～2020.3）

５－３．AI学習用画像データベースの検証と高度化

植物防疫研究部門

越境性・高リスク病害 △ 中谷至伸
（2020.4～）
虫対策グループ
吉武 啓
山迫淳介

農業環境研究部門

革新的循環機能開発グ
ループ

堀田光生

農業環境情報グループ △岩崎亘典○ ○ ○ ○ ○ 農業環境研究部門

農研機構農業環境変動 環境情報基盤研究領域
研究センター
総合評価ユニット

12

大澤剛士(～2018.3)

５－４．病害虫情報デー
タベースの検証と高度化○ ○ ○ ○ ○ 農業環境研究部門
植物防疫研究部門

農業環境研究部門

研究推進部研究推進室 △吉松慎一（～2020.3）
越境性・高リスク病害 △ 中谷至伸
（2020.4～）
虫対策グループ
吉武 啓
山迫淳介（2018.4～）
堀田光生
革新的循環機能開発グ
ループ

６．病害診断のための高精 ○ ○ ○ ○ ○ 法政大学
度人工知能の開発

生命科学部〇

６－１．識別器の構築およ ○ ○ ○ ○ ○ 法政大学
び早期診断を含む精度向
上

理工学部
生命科学部

△

６－２．フィードバック
データ取得のためのサーバ構築の検討

理工学部

彌冨 仁

(株)ChillStack○ ○ ○ 法政大学

鍵和田聡

彌冨 仁
鍵和田聡
西尾 健
大島研郎
石川成寿
廣岡裕吏
（2019.4～）
延原 愛（2019.4～）
小池友香(2018.8～2019.3)

生命科学部

△

谷 洋樹
(2020.4～)
鍵和田 聡

７．害虫診断のための高精 ○ ○ ○ ○ ○ （株）ノーザンシステ 研究開発部
度人工知能の開発
ムサービス

○

和山亮介

７－１．虫害識別器プロ
トタイプの開発○（株）ノーザンシステ 研究開発部
ムサービス

△

和山亮介
小林知愛
中洞友希
（ ～ 2018.10）

７－２．虫害識別器の開発と精度向上○ ○ ○ ○ ○ （株）ノーザンシステ 研究開発部
ムサービス

△

和山亮介
小林知愛
中洞友希
（ ～ 2018.10）
吉田遼太郎（ 2018.11～ ）佐々木 優興(2019.10～)
角舘 大（ 2019.10～ ）

△

和山亮介
小林知愛
中洞友希
（ ～ 2018.10）
吉田遼太郎（ 2018.11～ ）（７－３．虫害識別器作目追加○株）ノーザンシステム 研究開発部
サービス

13

７－４．食害等特徴抽出手法検討○ ○ ○ ○ （株）ノーザンシステ 研究開発部
ムサービス

７－５．位置情報等による ○ ○精度向上手法検討７－６．外識別器４作目対 ○ ○応

７－７．時系列変化や進行 ○ ○
度に応じた精度向上手法（株）ノーザンシステ 研究開発部
ムサービス

△

和山亮介
小林知愛
中洞友希
（ ～ 2018.10）
吉田遼太郎（ 2018.11～ ）△ 和山亮介小林知愛
中洞友希（ ～ 2018.10）（株）ノーザンシステ 研究開発部
ムサービス

△

和山亮介
小林知愛
中洞友希
（ ～ 2018.10）（株）ノーザンシステ 研究開発部
ムサービス

△

和山亮介
小林知愛
中洞友希
（ ～ 2018.10）（株）ノーザンシステ 研究開発部
ムサービス

△

和山亮介
小林知愛
中洞友希
（ ～ 2018.10）

検討
７－８．虫害進行度等の付 ○ ○帯情報による広域脅威度
予想モデル構築

８．植物防疫行政用アプリ ○ ○ ○ ○ ○ 名古屋大学
ケーションの開発

植物病理学研究分野○

竹本大吾

８－１．病害虫発生情報を ○ ○ ○ ○収集するアプリケーシ
ョンの開発

名古屋大学

植物病理学研究室

△

竹本大吾
千葉壮太郎
（ ～ 2021.3）

８－２．病害虫発生情報を ○ ○ ○ ○管理・閲覧するアプリ
ケーションの開発

名古屋大学

植物病理学研究室

△

竹本大吾
佐藤育男
（ ～ 2021.3）

８－３．病害虫発生情報の入力および出力機能の開発○ ○ ○ ○ ○ 名古屋大学

植物病理学研究室△
シミュレーション科学
研究室

竹本大吾
北 栄輔

９．民生用アプリケーショ ○ ○ ○ ○ ○ 日本農薬
ンの開発

経営企画部

○

岡田 敦

９－１．農薬情報データ
ベースの構築および更
新

営業本部

△

矢野博久
米倉浩晋
（ ～ 2021.2）
上畠完（ 2019.4～ ）岡田 敦○ ○ ○ ○ ○ 日本農薬

経営企画部

14

９－２．認証機能の開発○ ○ ○ ○ ○ NTTデ ー タ

第一公共事業部

戦略ビジネス本部

９－３．携帯端末用アプ
リケーションの開発○ ○ ○ ○ ○ NTTデ ー タ CCS△

小林宏之（ ～ 2019.3）
島津志生子（ ～ 2019.3）
太鼓地康正（ ～ 2019.3）
山田健太（ ～ 2019.3）△ 伊勢谷岳志（ 2019.4～ ）内田真之（ 2019.4～ ）齋藤圭尚（ 2019.4～ ）スタートアップ推進室 △

竹本 宏
日置和之
（ 2019.4～ ）掛野仁志（ 2019.4～ ）井上龍一（ 2019.4～ ）三尾有年（ 2019.4～ ）
下城洋人
伊藤瑠之介
（ 2019.10～ ）データサイエンスシス
テム部

井上裕之
（～2019.3）
日比野将（～2019.3）
大高早苗（～2019.3）
小島光博（～2019.3）
谷口鈴子（～2019.3）
佐久間典子（～2019.3）

10．WAGRIを通じたデータ
収集スキームの構築○ ○ ○ 基盤技術研究本部

ＡＩ研究推進室〇

山中武彦

10－１．画像識別器と病
害虫発生モデルを組み合わせた病害虫判別エンジン等の開発○ ○ ○ 基盤技術研究本部
植物防疫研究部門
基盤技術研究本部

ＡＩ研究推進室
ＡＩ研究推進室
ＡＩ研究推進室

△

山中武彦
吉田めぐみ
川口章
越智直
松下陽介
孫 建強
ハルシナ ハバ
ラガムワ

法政大学

15

生命科学部
理工学部

鍵和田聡
彌冨 仁

和山亮介

（株）ノーザンシステ 研 究 開 発 部
ムサービス
名古屋大学

10－２．各種データ収集・活用アプリに利用できる情報送受信モジ
ュールの開発

○ ○ ○ 基盤技術研究本部

日 本 農 薬 （株）（株）NTTデ ー タ
CCS

10－３．統合データベー
スの整備およびWAGRIに接続するためのAPI
等の開発○ ○ ○ 企画戦略本部
基盤技術研究本部

竹本大吾
北 栄輔

植物病理学研究分野
シミュレーション科
学研究室
ＡＩ研究推進室
デ ー タ 研究推進室

△

山中武彦
桂樹哲雄
岡田 敦

科学環境システム事業部
経営企画部
デ ー タ 研究推進室

竹本 宏
△

川村隆浩

ＡＩ研究推進室

山中武彦

デ ー タ 研究推進室

桂樹哲雄
鐘ヶ江弘美
（～2020.3）
稲冨素子（注１）研究開発責任者には◎、小課題責任者には○、実行課題責任者には△を付してください。

16

Ⅰ－２．研究目的
国内で生産される農作物に発生する病害虫は、豊かな自然環境と比例して多様である。特に、近年の環境変動や梅雨時期の長雨、さらに種苗生産の海外移転等により、病害虫による被害状
況も一層多様化している。高齢化する生産者や経験の浅い新規就農者の安定営農を支えるためにも、高度な専門性を必要とする病害虫の診断・防除の充実した支援態勢は欠かせない。
このため、本研究では、
１．トマトの画像データ収集と検証
２．イチゴの画像データ収集と検証
３．キュウリの画像データ収集と検証
４．ナスの画像データ収集と検証
５．病害虫情報データベースの構築とオープンデータ化
６．病害診断のための高精度人工知能の開発
７．害虫診断のための高精度人工知能の開発
８．植物防疫行政用アプリケーションの開発
９．民生用アプリケーションの開発
により、生産現場から要請される病害虫診断依頼の件数が多い指定野菜等を対象に、それらで発生する主要病害虫を生産者等が所有するウェアラブル端末を使って撮影し、それを通信機
能と連係した人工知能（AI）が解析して精度の高い診断結果を回答する生産現場で実現可能な病害虫の画像診断システムの開発を目標とする。
さらに、AIの診断対象を拡大する等の高度化を持続的に推し進めるためには、農業データ連
携基盤（WAGRI）等のプラットフォームを利用し、民間事業者をはじめとするベンダーやユーザ
も含めてデータを収集・蓄積する必要がある。そこで、
１０．WAGRIを通じたデータ収集スキームの構築を実施する。ここでは、病害虫判別エンジンを各事業者が共通に使えるAPIと合わせてWAGRIに実装し、関連サービスの開発を促進するモデルケースを創出することで、多様な農業データを集積する事例の提示を目標とする。また将来の拡張に備えて、重要品目などで手がけられる
作目については、先行して画像収集などに努める。その結果、
１．ウェアラブル端末用アプリケーションとして対象４作目の病害虫の画像診断システム
を無料で公開し、生産圃場で発生する病害虫を早期発見に貢献する。
２．構築した病害虫データベースや病害虫識別AIアルゴリズムを公知化することにより、農業分野にサードパーティの新規参入を誘導し、国内で新たなビジネスを展開する契機を付与する。
３．本事業で開発する診断システムを活用することで、本事業で取り上げていない他作物における病害虫診断システムの開発を加速する。
等が期待される。

17

Ⅰ－３．研究方法（１）トマトの画像データ収集と検証
トマトの重要病害虫や生理障害による被害の初期から後期に至るまでの間で変化する被害様相を日照や温度等を制御した人工恒温機室等を用いて生物学的に検証する。また、病害虫の発生は地域的・季節的・気象的要因等により、その規模や被害等も異なることから、各県のトマ
ト産地において５年程度前から現在まで恒常的に発生する重要病害虫を調査しており、その結果を踏まえて10種類程度を選定する。平成29年度（１年目）～令和元年度（３年目）には、選抜した病害虫のトマトに与える被害（病徴、食害痕等）を時系列的に記録するため、各県研究機
関内等において病害虫を人為的に接種・放虫し、発病・加害させる。トマトの被害を人工知能に教育するための電子画像として接種・放虫初期から後期までの種々の異なる条件で経時的に記録する。また害虫は卵から成虫までの各ステージの外部形態も記録する。これら、全国で取得した重要病害虫によるトマトの経時的被害状況の変遷（病徴や食害痕等）や、害虫の一世代を反映した電子画像データをデータベース化に最適となるようにファイリングし、データベースを構築する共同研究機関に受け渡す。
令和２年度（４年目）～３年度（５年目）には、各県のトマト産地で人工知能による病害虫診断を実用可能にするため、構築された病害虫を診断できる人工知能 の精度を評価するための実証試験を、県内生産者等をモニターとして実施し、開発した人工知能が出した診断結果の正答率を調査する。その調査結果を、開発する共同研究機関にフィードバックすることで、人工知能の更なる精度の向上に寄与する。電子画像については、引き続き、人工知能の学習を高度化できるよう、多数の画像を撮影・ファイリングし、データベースを構築する共同研究機関に受け渡す。
（２）イチゴの画像データ収集と検証
イチゴの重要病害虫や生理障害による被害の初期から後期に至るまでの間で変化する現象を
日照や温度等を制御した人工恒温機室等を用いて生物学的に検証する。また、病害虫の発生は
地域的・季節的・気象的要因等により流行の程度等も異なることから、平成29年度（１年目）に、各県のイチゴ産地において５年程度前から現在まで恒常的に発生する重要病害虫を調査し10種類程度を選定する。
平成29年度（１年目）～令和元年度（３年目）には、選抜した病害虫のイチゴに与える被害（病徴、食害痕等）を時系列的に記録するため各県研究機関内等において病害虫を人為的に接種・放虫する。人工知能に教育するための電子画像としてイチゴの被害を接種・放虫初期から後期までの期間に種々の異なる条件で経時的に記録する。また害虫は幼虫から成虫までの各世代の外部形態も記録する。これら、全国で取得した重要病害虫によるイチゴの経時的被害状況
変遷（病徴や食害痕等）や、害虫の一世代を反映した電子画像データをデータベース化に最適となるようにファイリングし、データベースを構築する共同研究機関に受け渡す。
（３）キュウリの画像データ収集と検証
全国的に栽培され主要な野菜品目であるキュウリの病害虫について人工知能による病害虫診断システムの開発に必要な重要病害虫の電子画像データの収集及び生産現場における人工知能
病害虫診断システムの実証を行なう。生産環境や作型の異なる北日本、関東、甲信越、東海、
中四国、九州の６地域におけるキュウリ主産地ごとに、５年程度前から現在まで恒常的に発生する重要病害虫を調査し10種類程度を選定する。平成29年度（１年目）～令和元年度（３年目）
18

には、それぞれの産地で分離・同定した病害虫の単一種を用いて、試験場内等の管理された圃
場や施設内で人為的に接種し、各地域の生産環境下に即して変遷する被害様相（病徴、食害痕、害虫の外部形態等）を、人工知能の教育に用いる電子画像データとして収集、ファイリングする。
令和２年度（４年目）～令和３年度（５年目）には、各地域のキュウリ産地で、構築された病
害虫AI診断システムの精度を評価するための実証試験を実施し、正答率、生理障害の影響等に関する情報を人工知能開発に取組む共同研究機関にフィードバックし、必要に応じて電子画像
データを追加収集するなどして、更なる精度の向上に寄与する。
（４）ナスの画像データ収集と検証
ナスの重要病害虫による被害の初期から後期に至るまでの間で変化する現象や生理障害を日
照や温度等を制御した人工恒温機室等を用いて生物学的に検証する。また、病害虫の発生は地域的・季節的・気象的要因等により流行の程度等も異なることから、各県のナス産地において５年程度前から現在まで恒常的に発生する重要病害虫を調査し10種類程度を選定する。
平成29年度（１年目）～令和元年度（３年目）には、選抜した病害虫のナスに与える被害（病徴、食害痕等）を時系列的に記録するため各県研究機関内等において病害虫を人為的に接種・放虫する。人工知能に教育するための電子画像としてナスの被害を接種・放虫初期から後期までの期間に種々の異なる条件で経時的に記録する。
また害虫は卵から成虫までの各ステージの外部形態も記録する。加えて、害虫防除に利用される天敵昆虫類と害虫種の識別も重要なことから、天敵昆虫類やその寄主についても記録する。
これら、全国で取得した重要病害虫によるナスの経時的被害状況の変遷（病徴や食害痕等）や、害虫の一世代を反映した電子画像データをデータベース化に最適となるようにファイリングし、データベースを構築する共同研究機関に受け渡す。
令和２年度（４年目）～３年度（５年目）には、各県のナス産地で、構築された病害虫AI診断
システムの精度を評価するための実証試験を実施し、正答率、生理障害の影響等に関する情報を人工知能開発に取組む共同研究機関にフィードバックし、必要に応じて電子画像データを追加収集するなどして、更なる精度の向上に寄与する。
（５）害虫情報データベースの構築とオープンデータ化
共同研究機関が収集した病虫害による作物の被害状況等の画像約10万枚を用いて、AI学習用
画像データベース（DB）を構築する。さらに、農研機構農業環境変動センターが所有する昆虫・微生物等の標本を用いて、生物種約7,000の画像等を含む病害虫情報DBを構築する。構築したデータベースは、運用中のデータカタログサーバを用いてオープンデータとして速やかに公開するとともに、AI学習用画像DBを登録、管理するシステムを構築するとともに、AI学習に活用できるよう、オープンデータとして公開する。
（６）病害診断のための高精度人工知能の開発
キュウリ、トマト、ナスおよびイチゴの４作目の主要な病害を、スマートフォンなどで撮影された画像を用いて診断するためのコアとなる病害識別器を開発する。そのため、小課題１〜４により得られた病害画像をもとに最新の識別モデルを用いて学習させ、キュウリ、トマト、
ナスおよびイチゴの４作物の葉、果実、その他の部位の病害の識別器を構築する。識別精度の評価については、学習画像と異なる圃場で撮影した実際に近い状況の評価値となるように行う。
19

構築した識別器のデモサーバはコンソーシアム内に公開し、実証試験に活用できるようにする。
小課題１〜４にて識別器の検討を行い、そのフィードバック情報を踏まえて、さらに頑健性および精度の向上をはかる。
（７）害虫診断のための高精度人工知能の開発
キュウリ、トマト、イチゴおよびナスの４作目の主要な虫害を、スマートフォンなどで写真を用いて診断ができる技術を開発することを目的とする。達成目標としては、主要虫害に対して平均８割程度を実現する。手法は次の通り行う。中課題１～５により得られた対象作物の画像を、AIを用いて虫害を判定する。識別器には、深層畳み込みニューラルネットワークを活用する。構築されたシステムについて、中課題１～５で行われる各県での実証試験からフィードバックを得る。また、ホコリダニなどの非常に微細な害虫の場合は画像による同定が難しいことが予想される。このため、害虫自体を検出するのではなく、食害痕等、植物体全体の特徴を使用する必要がある。
（８）植物防疫行政用アプリケーションの開発
全国の病害虫発生状況を随時記録し、その情報を共有するシステムを構築する。病害虫発生
情報を記録するアプリケーション、および病害虫発生データを集計・管理し、地図上で閲覧出来るアプリケーションの開発を行い、迅速な病害虫発生予察と合理的な防除対策の立案に利用可能な情報収集の基盤を整備する。情報収集アプリケーションを用いて蓄積したデータを汎用性の高いフォーマットで出力する機能を搭載することで、病害虫調査担当者による必要情報の抽出や、研究者による発生予察プログラムの開発を可能にする。
（９）民生用アプリケーションの開発
スマートフォンの画面上でAI診断機能および診断結果に対して有効な農薬情報提供を行うア
プリケーションを構築する。農環研のAI画像サーバの持つ病害虫画像データ情報と接続し、使用者により直接病害虫を比較し同定できるようにし、害虫が同定された後の利用者へのアクション提案につなげられるようにする。そのため、 （１）農薬情報データベースの構築および更新、（２）認証機能の開発、（３）携帯端末用の開発の課題に分割し、各実行課題間で連携をとりながら１つの民生用アプリケーション向けシステムとして構築する方法とした。期間前半ではAndroid,iOSそれぞれで動作可能なアプリケーションを開発し、その後Web上でも動作可能な
クロスプラットフォーム版へ発展させることとした。その際、利用者へのアンケート調査を行い改善要望を仕様へ反映させることにより、より実用性の高いアプリケーションを目指すこととした。
（１０）病害虫データを例とした農業データアグリゲーションスキームの構築
病害虫の画像診断のような人工知能活用のためのシステム構築が急務であるが、このようなAIの高度化のためには大量のデータが必要とされ、限られた病害虫の専門家だけでは対応が難しい。そこで、WAGRIを核として、事業終了後も継続的に病害虫データが集積する仕組みを創出
し、病害虫診断AIの対象拡大等のさらなる高機能化を図る。これをモデルケースとして提示することで、WAGRIを通じた多様な農業データの利活用を促進する。まず、既存の４作物にくわえ、10作物の病虫害判別器開発に必要な学習用画像を収集する。これに加えて判別器の開発や公開に必要な、サーバ環境、データベース基盤を整備する。収集した画像を用い、追加10作物の判
20

別器開発をすすめる。さらに、農林水産省有害動植物発生予察事業で集積された病虫害データを基に、病虫害発生予測モデルを構築し、元施策４作目画像判別器に統合する。また、既存４作物のWAGRI-APIと、APIをWAGRIから接続するデモアプリの試験公開を開始する。さらに追加１０作物の判別器を順次公開し、民間業者のサービスインを促して一連のデータアグリゲーショ
ンを試行する。これにより、農業データアグリゲーションの社会実装を実現する。
Ⅰ－４．研究結果（１）トマトの画像データ収集と検証
学習用画像は、各機関が撮影した電子画像データについて、平成30年度より被害程度等の基準を決定し共通化を図った。また、病害・虫害ともに不足画像の収集に努めた。その結果、５年間で合計226,859枚（病害110,624枚、虫害53,187枚、上記区分外34,913枚、健全及び生理障
害28,135枚）をファイリングし、データベースを構築する小課題５の参画機関に受け渡した
また、学習用画像データを基に開発された病害虫診断アプリを用いて実証試験を行った。令和２年度には9,747件の実証試験を行った。令和３年度には21,651件の実証試験を行い、トマト
葉表の検証結果では、病害についてはVesion6(V6)で、すすかび病を除いた8病害で80％を越える適合率を示した。虫害についてはV4で、アザミウマ類、コナジラミ類、オンシツコナジラミ、
ハモグリバエ類について高い適合率を示した。葉裏の検証結果では、病害についてはV6でうどんこ病、灰色かび病、黄化葉巻病が、虫害についてはV4でアブラムシ類、コナジラミ類、タバココナジラミ、ハモグリバエ類、ハスモンヨトウが高い適合率を示した。
（２）イチゴの画像データ収集と検証
プロジェクト開始年度に、17種の対象病害虫の選定と被害程度の共通認識化を行い、画像収
集データの回収を始めた。その後、実際の圃場での発病頻度も考慮に入れ、診断システム構築の効率化を行うため、電子画像データを取得するための優先順位を策定した。その優先順位をもとに、各県から送付された電子画像データのうち不完全なデータを除いたものをデータベース化に最適となるようにファイリングし、データベース構築する共同研究機関に渡した。現在、合計で149198枚の電子画像データを送付した。また、22000枚以上の画像を用い、構築された各バージョンの診断システムの実証試験を行った結果、葉表、葉裏および果実で100～50％の再現率と100～33％の適合率を示した。
（３）キュウリの画像データ収集と検証
AI診断の対象となる病害として、うどんこ病、灰色かび病、炭疽病、べと病、褐斑病、つる枯病、斑点細菌病、モザイク病（CMV、PRSV、WMV、ZYMV）、退緑黄化病（CCYV）、黄化えそ病（MYSV）、
虫害として、アザミウマ類、コナジラミ類、ハダニ類、チャノホコリダニ、アブラムシ類、ハス
モンヨトウを選抜し、これらの画像収集を行った。その結果、病害として86,353枚、虫害として46,803枚、対照となる健全植物を51,976枚、その他の重要な害虫や複数の病害虫の混発など
3,668枚の計188,800枚の画像を教師用として提供した。
共同研究機関の開発した人工知能による病害虫識別器の精度を調べるため、令和２年度は病害識別器のバージョン１～４に対して葉表の病害を延べ約14,500枚、葉裏の病害を約76枚、健全植物の葉表を約1,800枚、虫害識別器のバージョン１～３に対して葉表の虫害を延べ約5,600
枚、葉裏の虫害を延べ約3,100枚、健全植物の葉表を延べ約1,600枚と葉裏延べ約360枚を検証した。さらに令和３年度は最新の識別器のバージョンに対して、病害では葉表5,612枚、葉裏83枚、21

健全葉表299枚、虫害では葉表1,824枚、健全葉表895枚、葉裏4,413枚、健全葉裏488枚を用いて精度検証を行うと共に、前年度の識別器バージョンに対しても精度検証を行った。識別の精度
は最新のバージョンにおいて、病害では再現率36～93％、適合率41～100％、虫害では再現率24～89％、適合率43～100％であった。２年間の精度検証は、病害識別器において延べ34,111枚、虫害識別器において延べ19,489枚であり、バージョン毎の検証精度を明瞭に示すことができた。
以上により、本課題では教師用画像の取得及びＡＩの精度検証ともに達成目標以上に実施することができた。
（４）ナスの画像データ収集と検証
研究対象となる病害虫は、病害が８種、虫害が16種選抜された。これらについて加害部位別に画像収集を行った。その結果、病害では総計73,280枚(内有効画像44,536枚)、虫害では総計
49,043枚（内有効画像43,813枚）、合計122,323枚(内有効画像88,349枚)が取得され、共同研究機関に提供された。加えて、対照となる健全画像について総計42,334枚（内有効画像24,973枚）を提供した。
開発された人工知能による病害虫識別器の精度を検証するために、令和２年度から病害識別器（開発ver.1〜3、ただし葉裏はver.1）及び虫害識別器（開発ver.1〜4）に対して正解のわかっている被害葉の画像を判別させ、その再現率および適合率を調べた。識別精度は識別器のバージョン及び病害虫種によって違いはあるが、最新のバージョンでは葉表で概ね50〜99%、あるいは45〜99%となった。これらの結果について共同研究機関に受け渡すことにより、フィードバックに寄与した。以上のことから、本課題ではその研究目的を達成することができた。
（５）害虫情報データベースの構築とオープンデータ化
2017年度には、作物、病害虫名、撮影対象部位など、AI学習用画像に付与するメタデータを決定した。被害画像に誤りなくメタデータを付与するために、登録項目を含むQRコードを作成するアプリケーションを開発し、これらの情報を画像に付与するプログラムをScript言語であるPythonを用いて開発した。これらの画像を管理する病害虫被害画像管理システムのプロトタ
イプを構築した。また、病害虫情報データベースに収集する情報を決定し、種情報の収集を開始した。2018年度には病害虫被害画像管理システムへ画像の登録を進めるとともに、システムやソフトウェアの改修を行った。2019年度には、メタデータに付与された作物、撮影対象部位、病害虫名に基づいてファイルを分配した画像について小課題６・７へと提供するともに、フォルダ構成に基づいて静的Webページを作成し、オープンデータとして公開した
また、Web APIを変換する中間サーバを構築し、小課題９において開発した民生用アプリケー
ションから、小課題６が開発した病害診断AIと小課題７が開発した虫害診断AIを接続可能とした。2020年度には、当該年度より始まった現地実証に対応し、診断に用いる画像と対象病害虫のメタデータが入ったCSVファイルを登録することで、一括して精度検証を行うWebサイトを開発した。本サイトはPRISMの予算を用いて構築しており、これにより精度検証の効率化が可能となった。2021年度には上記の中間サーバの機能を活用し、現地ほ場等で得られた精度検証用画
像をリサンプリングし、複数回の精度検証を実施することで、各モデルの識別精度の95%信頼区間を算出した。
以上により、AI学習用画像としてトマト、イチゴ、キュウリ、ナスについて、それぞれ約 19.1
万、15.6万、17.6万、17.6万、合計約70万枚の学習用画像を提供した。また、病害虫情報データ
ベースには、昆虫種約6,000種、微生物約1,000種、合計7,000種の種情報、画像、DNAバーコー
22

ド情報等を収集した。
（６）病害診断のための高精度人工知能の開発
小課題１〜４により得られた病害画像をもとに最新の識別モデルを用いて学習させ、キュウ
リ、トマト、ナスおよびイチゴの４作物の葉、果実、その他の部位の病害の識別器を構築した。
構築に際しては、各年度、最新の識別モデルを応用した上で、頑健性および精度を向上させる
ため、過学習を抑える様々なシステム検討・開発して応用した。これらの識別機は最終的に、学習画像と異なる圃場で撮影した実際に近い状況の評価において、主要病害に対して平均８割の識別精度を実現した。さらに、作製した識別機についてデモサーバを構築してコンソーシア
ム内に公開し、実証試験に活用できるようにした。そこで得られた精度評価のフィードバック
情報も加味して、さらに精度向上につなげた。
また、病害識別器の構築を通じ、AIを用いた画像診断技術の開発に当たり、以下の点に留意する必要があることを明らかとした。

1. 学習用画像と評価用画像の完全な分離の必要性
2. 識別対象領域の抽出による深層学習器の精度向上
3. 深層学習による超解像および画像生成を用いた学習データ拡張手法の活用
4. 物体検出型識別器の導入による頑健性の向上（７）害虫診断のための高精度人工知能の開発
平成29年度はInception-ResNet v2をベースモデルとし、病害虫画像データベースが作成途中のためインターネットから収集した画像で学習し平均識別率92%を達成した。また、上記識別機が画像中のどこに注目しているのか可視化した注目マップを出力し、どのような特徴を持った
画像がどのような結果になるのかを分析し、害虫診断における知見を得た。
平成30年度はデータセットの作成方法を検討し、１種別当たり1,000枚以上の画像がない場合は精度がかなり低下することを確認した。また、微細害虫に関して注釈を用いたクリッピング
による物体認識手法であるMaskRCNNを用いてリサイズによる特徴損失を防ぐため画像を分割し、原寸大の画像で学習したところ、微細害虫及び生活痕の抽出における平均分類精度92.1%(IoU≧
0.5、確信度≧0.9)を達成し、微細害虫に関しては注釈を用いることで微細害虫および生活痕を十分に識別できることを確認した。
平成31年度は平成30年度で微細害虫に関して有効であることは判明した物体識別手法を検証したが、画像全体に及ぶ食害痕の精度が悪く、背景に関して食害痕であると誤認識が多いことを確認した。この結果から画像を分割した場合に広域の特徴をとらえきれなかったためと推測された。以上の検証から広域と詳細を両方一つの識別機で学習することは難しいことが予想され、広域識別機と詳細識別機に分けて２段階で識別する手法を検討した。前景除去モデル（UPSNet）と虫害分類モデル（EfficientNet）のモデルを組み合わせることで、虫害分類モデ
ルを被害部位に注目させたところ平均精度89.4%を達成し、２段階識別が有効であることを確認した。
令和２年度は前景抽出機の精度向上手法により葉や果実の精細な形状切り出しと葉及び果実が複数映り込んでいる場合に、単体毎に抽出できる技術を確立した。また、注釈を半自動生成する手法を確立し、注釈作業の大幅な簡略化を達成した。これらの前景抽出器の精度向上により背景が存在しない学習データを使用して学習/推論時に都道府県の重複がないデータセットを用いてより実地に近い条件下においてキュウリ、イチゴ、ナス、トマトにおける14種に関し
23

て平均分類精度86.7％の識別率を持つ識別機を開発した。
令和３年度は前景抽出モデルについては、データの追加や補正を行った結果、従来のモデル
では背景と誤検知されていた虫体や生活痕が、葉や果実などの一部として正しく検出されるようになったことを確認した。虫害識別モデルについては、従来型モデルと比べて改良型モデルのほうが初期病徴や微小害虫の検出性能が高いという結果が得られた。このモデルに性能向上策を適用して、４作物３部位、合計47種の害虫で学習した結果、評価データでの平均識別精度
83.1％の識別率を持つ識別機を開発した。
（８）植物防疫行政用アプリケーションの開発
病害虫発生情報を収集するアプリケーションの開発を行い、ログイン機能（ユーザー認証、情報へのアクセス制限など）、調査設定機能（位置情報取得、地図表示-写真-Map切替）、調査
結果入力機能（野帳書式対応）、病虫害の写真撮影機能、調査結果閲覧機能（調査結果数値、写真）、病害虫参考画像閲覧機能、ユーザーヘルプ機能などを搭載したアプリケーションを完成した。また、病害虫発生情報を管理・閲覧するためのWebアプリケーションの開発を行い、ログイン機能（ユーザー認証、情報へのアクセス制限など、）、設定機能（調査地点、対象植物および病虫害、調査員、調査野帳フォーマット）、モニタリング機能（病虫害発生データ地図表示、
病虫害発生データ詳細表示、気象データ連携）、病害画像閲覧機能、調査結果データ閲覧機能（調査結果グラフ表示、CSVファイルデータエクスポート、過去の発生履歴の表示、調査結果との比較）などを搭載したアプリケーションを完成した。病害虫発生情報の入力および出力機能の開発では、過去の病害虫調査のデータをアプリケーションに取り込む機能、過去データを気象情報と連携させ、機械学習に活用できるフォーマットで出力する機能を開発した。
本研究で開発した病害虫発生情報を収集するモバイル端末のアプリケーション、および病害
虫発生情報を管理・閲覧するためのWebアプリケーションは、農林水産省植物防疫課へと譲渡することで公開を行った。
（９）民生用アプリケーションの開発
研究期間前半では、Android,iOSそれぞれで動作可能なスマートフォン向けアプリケーションを開発し、実際に現場で利用してもらうことによりフィードバックを受けた。また、バウンデ
ィングボックスの追加など、研究期間中に発生した識別器の改良についても、アプリケーショ
ンで機能を提供できるよう他小課題と連携し機能改修を実施した。
スマートフォンアプリケーションとしてのみではなく、Webやタブレットでの利用要望があったことを受け、令和２年度にはクロスプラットフォーム版の開発を実施した。その際、GoogleFormを利用した現場アンケートを実施し、意見要望を仕様に反映させた。また、得られた意見要望や現場での活用にあたっての課題等は、それそのものも今後の病害虫診断アプリケーション改善にとって有用なものであり、研究成果である。
最終年度である令和３年度は、利用者要望を受けた機能改修の他、社会実装に向けた具体的検討を進め、エンドユーザが本研究の成果を用いて作成したAI病害虫識別機能を利用可能な状態とした。
（１０）病害虫データを例とした農業データアグリゲーションスキームの構築
PRISM追加10作目（ジャガイモ・タマネギ・ピーマン・エダマメ・カボチャ・ブドウ・モモ・
キク・ラナンキュラス・トルコギキョウ）の約70病虫害対象について、学習用画像収集を行う
24

のと同時に、自然発生する病虫害を記録した検証用画像収集を行った。検証用画像については、
元施策作目を含めて収集を行った。一部、COVID-19蔓延による出張規制の影響で十分な枚数が撮影できなかった作目（トルコギキョウ・ラナンキュラス）があったが、概ね予定通り画像収集できた。その結果、農研機構が単独で使える追加10作目の学習用画像13万枚以上を取得した。
また、６千枚以上の検証用画像を収集した。上記学習用画像を元にトルコギキョウ・ラナンキ
ュラスを除く８作目について、深層学習アーキテクチャCNN-VGG16を使って画像判別器を構築したところ、10分割交差検証法による検証精度が概ね９割を超える判別器開発に成功した。さらに、元施策４作目（トマト・キュウリ・イチゴ・ナス）を対象に、都道府県発生予察事業の現況報告データを基に病虫害発生予測モデルを構築し、画像AI判別器と組み合わせて統合判定結果を返す統合モデルを開発した。2021年３月にプレスリリース「AI病虫害画像診断システムを
WAGRIで提供開始」を行い、元施策４作目判別器を中心にWAGRIから民間事業者向けに無償公開を開始した。2022年度中に追加10作目の判別器と統合した「農研機構AI病虫害画像診断WAGRIAPI」として商用利用可能なAPIとして整備を進め、民間事業者に積極的なサービスイン要請を行う。これまで５つの民間事業者がAPIの利用を開始しており、２社が利用の検討を行っている。
なお、本プレスリリースは、2021年度農林水産研究10大ニュースにも選定された。
2021年3月にプレスリリースにあわせて、WAGRI-APIと接続してiPhoneもしくはAndroid端末で利用可能なデモアプリを公開している。デモアプリについては、６つの民間事業者と８つの地域農協が試験利用してシステムの評価を行っている。デモアプリを通じて民間事業者や地域農協と連携するICTベンダーにWAGRI-APIの利用を促している。
データアグリゲーションを実現するためには、病害虫画像を含む種々なデータを持続的に収集するためのストレージが必要であるため、農研機構内にペタバイト級の容量を確保できる農研機構統合DBを構築した。農研機構統合DBに格納された種々のデータからいくつかの重要デー
タを選択し、データ間の関係性に基づいたグラフ解析を実行できるデータベース群、効率的な機械学習を可能にするAIスーパーコンピューター（紫峰）、AIクラスターを整備した。さらに
WAGRI-APIとして公開するための公開用サーバ、認証システム、ファイアーウォールなどを構築した。
さらに、AI病虫害画像診断データアグリゲーション管理システム（NARO-ADAMS）を構築し、一般から広くクラウドワーカを募集して教育し、教師のついていない画像に対してアノテーシ
ョン作業を行うためのクラウドソーシング実行環境を整えた。研究担当者が作成したインスト
ラクションPDFを基に、一般のクラウドワーカが病虫害画像のアノテーション作業を行い、一定数の作業後、研究担当者がチェックを行う。これにより大量のアノテーション作業が効率化される。さらに、デモアプリから送られてくる正解付病虫害画像による検証作業と組み合わせることで、データアグリゲーションスキームの実証が可能となった。
Ⅰ－５．今後の課題
本委託事業の実施の成果として、主に以下の成果が得られた
１． トマト、イチゴ、キュウリ、ナスの４作物の主要病害虫 48 種を対象とした、病害虫
被害画像データベース。
２． 上記四作物の約 90 の部位（トマト:27、イチゴ:21、キュウリ:25、ナス:15）および病害虫に対応した病害虫画像識別器
３． 上記の画像データベースおよび病害虫識別器を活用した、民生向けの病害虫診断アプリおよび植物防疫向けアプリケーション
25

４． 農業データ連係基盤（WAGRI）を通じた病害虫識別 API の提供と、データアグリゲー
ションスキームの構築
これらの成果の社会実装については、病害虫被害画像データベースはオープンデータとして公開され、独自の識別器の構築や、病害虫診断の資料等に活用されている（ https://agripick.com/2492、http://www.agrishot.com/など）。病害虫識別器については、得られた知見が民生向けの病害虫診断アプリの開発に活用されるとともに、PRISM課題により実装されたWAGRIの病害虫診断APIとして活用され、アプリケーションに実装されている。民生用
病害虫診断アプリの機能は、日本農薬から公開されているの「レイミーのAI病害虫雑草診断」に事業期間内の2022年３月中には実装される。植物防疫向けアプリケーションについては、研究成果をオープンソース化し、農林水産省消費・安全局植物防疫課へ提供し、同課で実施中の事業に活用されることとなった。WAGRIを利用した病害虫診断APIの提供は、2021年３月より開始され、民間事業者6社により利用され、データの集積も進んでいる。また、Web APIを活用することにより、病害虫診断アプリのみでなく、営農管理アプリ等、別の目的のアプリケーショ
ンの機能の一部としても活用されることが期待される。
以上の通り、本事業は所期の目標を達成し、社会実装も着実に進んでいるが、今後、病害虫防除に人工知能による画像診断を活用するには、以下のような課題に取り組む必要がある。
１． 高精度、高品質の画像収集体制の確立
本事業では、専門家による接種試験や同定を行うことで、主要果菜類４作目の重要病害虫について、病害虫の被害画像を収集することができた。また、小課題 10 において構築したデータアグリゲーションスキームにおいて、一般のユーザを含めて、大量の画像を収集することが可能となった。一方で、こうした一般ユーザから収取した画像を活用するためには、精度の保証された高い品質のデータが必要となる。今後、本委託事業の参画機関をはじめとする公設試験場等と協働することで、こうした高品質のデータを拡充する手法の開発や、体制の確立が必要となる。
２． 効率的な識別器開発手法の開発
現在の識別器の開発には、作物・部位・病害虫毎に、最低 1,000 枚、さらに高い識別性を得るためには数千枚の画像が必要となる。これでは、新規病害虫や侵入害虫等、早急な対応が必要とされる場合に、十分な学習精度を得ることが困難である。そのため、本事業で収集した画像データや深層学習を活用した教師用画像拡張手法、さらには識別に用いる深層学習モデルを改良することにより、1,000 枚以下の画像であっても、高精度の識別機を開発する手法の開発が必要である。
３． 植物防疫現場で活用可能な技術体系の確立
本事業では、民間向けの病害虫診断アプリの提供と、植物防疫行政に関わる情報収集を行うためのアプリケーションの開発を行った。これらの基となる人工知能学習用の病害虫被害画像データと人工知能を構築するためのアルゴリズムは、それぞれオープ
ンデータ、オープンソースとして公開され、活用が可能である。一方、これらの成果を用いて公設試験場等が独自に病害虫診断サービスを行うには、技術的にも、計算リソー
ス的にもハードルが高いのが現状である。また、AI による画像診断は、それぞれのア
ルゴリズムでの識別結果を提示するものの、営農現場で正確に診断するための撮影技
術や、結果を適切に活用するための防除体系については、検討が不十分である。また、
26

診断結果の活用方法についても、熟練者と経験の少ない者では異なるだろう。農業者や普及員を対象としたアンケート調査でも、そうした意見が多く聞かれた。病害虫診断 AI
を普及させるためには、これらの課題を解決し、植物防疫現場で活用可能な技術体系の確立が不可欠である。
2021年には、「みどりの食料システム戦略」が決定され、高い生産性と両立する持続的生産体系への転換が目標とされているが、人工知能を活用した病害虫診断技術は、適切な防除、農薬使用料の削減を通して、上記の目標に貢献することができるだろう。また、同じく2021年に決定されたデジタル都市国家構想では、地域がそれぞれの特徴を生かした形での成長戦略が求められている。上記の課題に取り組むことにより、これらの目標へ貢献することが今後、必要
とされる。

27

小課題

小課題番号

１

小課題名

１ トマトの画像データ収集と検証

研究期間

平成29～令和３年度

小課題
農研機構野菜花き研究部門 野菜花き育種基盤研究領域・
代表研究機関・研究室・研究者名 素材開発グループ・上田重文
Ⅱ．小課題ごとの研究目的等
１）研究目的
トマトで発生する主要病害虫を生産者等が所有するウェアラブル端末を使って撮影し、それを通信機能と連係した人工知能（AI）が解析して精度の高い診断結果を回答する生産現場で実現可能な病害虫の画像診断システムを開発するため、主要野菜で発生する重要病
害虫による時系列被害の電子画像取得とデータベース構築に取り組み、病害虫の画像診断システムを公開し、生産圃場で発生する病害虫の早期発見に貢献する。
２）研究方法
電子画像の収集については、人工知能の学習を高度化できるよう、病害虫の被害画像及び健全、生理障害画像等を多数撮影・ファイリングし、データベースを構築する共同研究機関に受け渡す。平成29年度より病害11種、虫害８種、９部位を選定し画像収集を開始した。2、3年度目には、被害画像の収集を行った。また、令和２年度（４年度目）以降では病害12種、虫害12種に対象を広げるとともに、不足画像の収集を中心に行った。特に、トマト黄化病については、新たに愛知県も参画し被害画像並びに生理障害画像の収集を行った。
また、トマト生産現場で人工知能による病害虫診断を実用可能にするため、４、５年度目において、構築中の病害虫診断アプリを評価するための実証試験を、各参画機関と連携し行い、診断結果の正答率を調査した。
３）研究結果
学習用画像は、各機関が撮影した電子画像データについて、平成30年度より被害程度等の基準を決定し共通化を図った。また、病害・虫害ともに不足画像の収集に努めた。その結果、５年間で合計226,859枚（病害110,624枚、虫害53,187枚、上記区分外34,913枚、健全及び生理障害28,135枚）をファイリングし、データベースを構築する小課題５の参画機関に受け渡したまた、学習用画像データを基に開発された病害虫診断アプリを用いて実証試験を行った。
令和2年度には9,747件の実証試験を行った。令和3年度には21,651件の実証試験を行い、ト
マト葉表の検証結果では、病害についてはVesion6(V6)で、すすかび病を除いた8病害で80％を越える適合率を示した。虫害についてはV4で、アザミウマ類、コナジラミ類、オンシツ
コナジラミ、ハモグリバエ類について高い適合率を示した。葉裏の検証結果では、病害についてはV6でうどんこ病、灰色かび病、黄化葉巻病が、虫害についてはV4でアブラムシ類、
コナジラミ類、タバココナジラミ、ハモグリバエ類、ハスモンヨトウが高い適合率を示した。

28

表1 トマト葉表（病害）の検証結果
V1

V2

V3

検証枚数 再現率 適合率

検証枚数 再現率 適合率

検証枚数 再現率 適合率

うどんこ病

591

71.9

90.7

248

87.9

90.8

591

91.5

87.2

灰色かび病

250

87.2

96.9

207

95.2

88.8

207

94.7

51.2

すすかび病

381

18.4

72.9

174

46.6

85.2

381

31.0

77.6

葉かび病

37

89.2

71.1

37

89.2

78.5

37

35.1

86.7

V4

V5

V6

検証枚数 再現率 適合率

検証枚数 再現率 適合率

検証枚数 再現率 適合率

うどんこ病

711

86.2

99.0

591

96.3

92.2

1561

94.7

93.2

灰色かび病

357

84.9

71.8

207

92.3

72.6

996

85.0

81.7

すすかび病

381

86.6

78.9

381

44.4

75.8

1575

86.7

77.3

葉かび病

432

80.3

87.6

37

64.9

86.1

714

62.0

85.6

疫病

651

62.8

91.9

673

76.4

91.6

82

90.2

86.0

輪紋病
褐色輪紋病
半身萎凋病
青枯病
かいよう病

358

50.6

95.9

79

65.8

87.8

118

83.9

84.1

269

98.9

99.8

356

99.7

91.0

黄化病
黄化葉巻病

表2 トマト葉表（虫害）の検証結果
V1

V2

V3

V4

検証枚数 再現率 適合率

検証枚数 再現率 適合率

検証枚数 再現率 適合率

検証枚数 再現率 適合率

アザミウマ類
コナジラミ類

42

69.0

100

42

85.7

100

265

0

0

773

87.7

89.3

42

85.7

89.0

220

70.9

97.0

94

74.5

100

オンシツコナジラミ
ハモグリバエ類

43

0

0

2121

82.2

94.1

トマトサビダニ

78

2.6

29.6

0

171

0

オオタバコガ64

00

ハスモンヨトウ

565

50.4

50.7

表3 トマト葉裏（病害、虫害）の検証結果
V6

V3

V4

検証枚数 再現率 適合率

検証枚数 再現率 適合率

検証枚数 再現率 適合率

うどんこ病

132

94.7

95.7

アブラムシ類

34

70.6

89.7

灰色かび病

40

95

90.5

コナジラミ類

980

86.9

98.9

すすかび病

269

64.3

53.9

タバココナジラミ

74

83.8

100

葉かび病

201

2.5

28.2

ハモグリバエ類

6

100

100

黄化葉巻病

87

100

99.5

ハスモンヨトウ

16

56.3

99.9

４）成果活用における留意点
特になし
５）今後の課題
特になし

29

17

100

98.2

小課題

小課題番号

２

小課題名

２ イチゴの画像データ収集と検証

研究期間

平成29～令和３年度

小課題
農研機構九州沖縄農業研究センター暖地畑作物野菜研究領
代表研究機関・研究室・研究者名 域畑作物・野菜栽培グループ 川部 眞登
Ⅱ．小課題ごとの研究目的等
１）研究目的イチゴで発生する主要病害虫を生産者等が所有するウェアラブル端末を使って撮影し、それを通信機能と連係した人工知能（AI）が解析して精度の高い診断結果を回答する生産現場で実現可能な病害虫の画像診断システムを開発するため、主要野菜で発生する重要病
害虫による時系列被害の電子画像取得とデータベース構築に取り組み、病害虫の画像診断システムを公開し、生産圃場で発生する病害虫の早期発見に貢献する。
２）研究方法
画像収集対象病害虫として、参画機関のアンケート調査によりイチゴで問題になっている病害虫を調査し、10種程度を選定する。画像データは温室、人工光室、グロースチャン
バー、現地圃場など異なる環境条件下において、病害および虫害の発生を経時的に撮影をし、画像データ収集を行う。構築された診断システムの改善に必要と考えらえる電子画像
データは、部位別・程度別に整理し、必要に応じて取得する。さらに、構築された診断シ
ステムの精度を調査するために、現地圃場などで研究者、普及員、農業従事者等により診断システムの現地実証を行い、結果をまとめる。
３）研究結果プロジェクト開始年度に、17種の対象病害虫の選定と被害程度の共通認識化を行い、画像収集データの回収を始めた。その後、実際の圃場での発病頻度も考慮に入れ、診断シス
テム構築の効率化を行うため、電子画像データを取得するための優先順位を策定した。その優先順位をもとに、各県から送付された電子画像データのうち不完全なデータを除いたものをデータベース化に最適となるようにファイリングし、データベース構築する共同研
究機関に渡した。現在、合計で149198枚の電子画像データを送付した。また、22000枚以上の画像を用い、構築された各バージョンの診断システムの実証試験を行った結果、葉表、葉裏および果実で100～50％の再現率と100～33％の適合率を示した。
４）成果活用における留意点
現在構築されている診断システムを使用をする際には、診断対象部位および病害虫によって再現率や適合率が低い場合もあることを考慮に入れる必要がある。
５）今後の課題
現行の診断システムを今後も長期間使用できる形とする必要がある。また、診断システ
ムの今後のバージョンアップやブラッシュアップを行う予算などが必要。
30

小課題

小課題番号

３

小課題名

３．キュウリの画像データ収集と検証

研究期間

平成29～令和３年度

小課題
農研機構植物防疫研究部門作物病害虫防除研究領域生物的代表研究機関・研究室・研究者名 病害虫防除グループ 井上康宏
Ⅱ．小課題ごとの研究目的等
１）研究目的
全国的に栽培され主要な野菜品目であるキュウリの病害虫について人工知能による病害
虫診断システムの開発に必要な重要病害虫の電子画像データの収集及び生産現場における人工知能病害虫診断システムの実証を行なう。キュウリの重要病害虫10種類程度を選定、人工知能の教育に用いる電子画像データを収集、ファイリングし、データベースを構築する共同研究機関に受け渡す。
各地域のキュウリ産地で、収集した画像データを元に構築された病害虫AI診断システムの精度を評価するための実証試験を実施し、正答率、生理障害の影響等に関する情報を人工知能開発に取組む共同研究機関にフィードバックし、必要に応じて電子画像データを追加収集するなどして、更なる精度の向上に寄与する。
２）研究方法
生産環境や作型の異なる北日本、関東、甲信越、東海、中四国、九州の6地域におけるキュウリ主産地ごとに、５年程度前から研究開始までの期間で、恒常的に発生する重要病害虫を調査し10種類程度を選定する。平成29年度（１年目）～令和元年度（３年目）には、それぞれの産地で分離・同定した病害虫の単一種を用いて、試験場内等の管理された圃場や施設内で人為的に接種し、各地域の生産環境下に即して変遷する被害様相（病徴、食害痕、害虫の外部形態等）を、人工知能の教育に用いる電子画像データとして収集、ファイリン
グする。
令和２年度（４年目）～令和３年度（５年目）には、各地域のキュウリ産地で、構築された病害虫AI診断システムの精度を評価するための実証試験を実施し、正答率、生理障害の影響等に関する情報を人工知能開発に取組む共同研究機関にフィードバックし、必要に応じて電子画像データを追加収集する。
３）研究結果AI診断の対象となる病害として、うどんこ病、灰色かび病、炭疽病、べと病、褐斑病、つる枯病、斑点細菌病、モザイク病（CMV、PRSV、WMV、ZYMV）、退緑黄化病（CCYV）、黄化えそ病（MYSV）、虫害として、アザミウマ類、コナジラミ類、ハダニ類、チャノホコリダニ、アブラムシ類、ハスモンヨトウを選抜し、これらの画像収集を行った。その結果、病害として86,353枚、虫害として46,803枚、対照となる健全植物を51,976枚、その他の重要な害虫や複数の病害虫の混発など3,668枚の計188,800枚の画像を教師用として提供した（表１）。
共同研究機関の開発した人工知能による病害虫識別器の精度を調べるため、令和２年度
は病害識別器のバージョン１～４に対して葉表の病害を延べ約14,500枚、葉裏の病害を約
31

76枚、健全植物の葉表を約1,800枚、虫害識別器のバージョン１～３に対して葉表の虫害を
延べ約5,600枚、葉裏の虫害を延べ約3,100枚、健全植物の葉表を延べ約1,600枚と葉裏延べ約360枚を検証した。さらに令和３年度は最新の識別器のバージョンに対して、病害では葉表5,612枚、葉裏122枚、健全葉表299枚、虫害では葉表1,824枚、健全葉表895枚、葉裏4,413
枚、健全葉裏488枚を用いて精度検証を行うと共に、前年度の識別器バージョンに対しても精度検証を行った。識別の精度は最新のバージョンにおいて、病害では再現率36～93％、適合率41～100％、虫害では再現率24～89％、適合率43～100％であった（表２）。２年間の精度検証は、病害識別器において延べ34,111枚、虫害識別器において延べ19,489枚であり、バージョン毎の検証精度を明瞭に示すことができた。以上により、本課題では教師用画像の取得及びＡＩの精度検証ともに達成目標以上に実施することができた。

表１．病害虫種とキュウリ部位別のAI学習用画像データ収集実績
うどんこ病

葉（表）

葉（裏）

花

果実

つる

茎

茎頂部

地際部

全体

7149

33

―

―

―

―

―

―

―

灰色かび病

426

31

1519

533

―

57

―

―

12

炭疽病

4504

27

―

―

―

―

―

―

―

べと病

10856

2662

―

―

―

―

―

―

―

褐斑病

8132

1860

―

―

―

―

―

―

―

つる枯病

1698

72

―

―

―

3271

―

―

―

斑点細菌病

9669

2601

―

―

―

―

―

―

―

モザイク病

9274

―

―

1596

―

―

―

―

―

CCVY

2102

―

―

―

―

―

―

―

―

MYSV

14845

347

―

2978

―

―

31

―

68

アザミウマ類

7778

3641

211

32

―

―

12

―

―

コナジラミ類

1626

4499

―

―

―

―

5

―

―

ハダニ類

4463

4788

―

―

―

―

―

―

―

チャノホコリダニ

1230

―

―

―

―

―

―

―

―

アブラムシ類

3093

6440

2414

2611

4

53

1633

―

42

オオタバコガ

346

―

15

―

―

5

10

―

―

ハスモンヨトウ

1706

520

2

―

―

―

―

―

―

トマトサビダニ

―

―

―

―

―

―

―

―

―

ワタヘリクロノメイガ

47

65

―

―

―

―

12

―

―

ウリキンウワバ

131

1095

―

―

―

―

4

―

―

トマトハモグリバエ

1284

―

―

―

―

―

―

―

―

健全

25058

10758

4231

5219

―

3663

3037

―

10

上記以外

398

182

7

0

0

67

0

0

0

緑色ならびに水色は、各病害虫種において優先的に画像データを収集した植物部位．緑色：被害が発生しやすく診断の必要性が高いと考えられる部位．水色：診断の必要は高いが被害の特徴が現れにくい部位．―は収集対象外の病害虫の部位を示す．

32

表２．病害虫診断システムの各バージョンによる精度検証（全期間の結果）
検証枚数

判別対象

再現率

Ver. 1 Ver. 2 Ver. 3 Ver. 4

Ver. 5適合率Ver. 1 Ver. 2 Ver. 3 Ver. 4

Ver. 5

Ver. 1 Ver. 2 Ver. 3 Ver. 4

Ver. 5

葉表
うどんこ病

1023

1578

1317

2360

1450

47.9% 66.7% 91.2% 91.2% 88.4%

76.8% 93.2% 93.7%

93.7% 96.1%

べと病

1410

1733

1469

2265

1408

60.9% 66.2% 89.2% 88.0% 93.2%

64.3% 66.1% 85.1%

82.7% 76.4%

褐斑病

748

912

411

1148

949

61.8% 76.2% 71.3% 80.7% 51.0%

68.8% 60.4% 65.3%

71.6% 80.5%

つる枯病

192

216

122

212

215

6.5% 45.1% 10.8% 85.1%

13.0% 65.5%

24.5% 42.4%

264

36.5%

66.3%

622

582

43.2% 52.2%

44.5% 58.3%

斑点細菌病
モザイク病
CCYV

251

251

251

465

415

29.5% 33.1% 43.4% 60.9% 63.9%

45.4% 41.9% 67.3%

81.6% 88.6%

MYSV

1283

1530

1519

1860

531

40.8% 50.8% 57.3% 61.3% 45.2%

51.8% 67.8% 87.5%

78.4% 48.5%

アザミウマ類

1878

1973

2692

1249

66.5% 82.0% 82.9% 89.0%

93.9% 94.4% 92.5%

79.7%

コナジラミ類

69

69

69

38

63.8% 84.1% 60.9% 86.8%

48.9% 56.9% 33.6%

63.5%

ハダニ類

141

141

512

343

42.6% 78.0% 71.1% 82.5%

29.9% 52.9% 84.5%

86.0%

チャノホコリダニ

64594

37.5% 45.6%

31.2% 100.0%

アブラムシ類

50298

48.0% 78.9%

49.0%

52

61.5%

ハスモンヨトウ
健全：病害識別器

617

617

429

768

健全：虫害識別器

795

696

1149

895

299

92.2%
50.8%

64.5% 49.8% 74.6% 77.2% 78.9%

45.7% 32.9% 44.1%

49.5% 41.0%

86.0% 75.3% 81.7% 78.7%

59.3% 68.1% 65.2%

63.7%

葉裏
べと病

45

66.7%

75.0%

褐斑病

77

85.7%

81.5%

アザミウマ類

573

573

718

750

15.0% 33.9% 43.9% 57.2%

76.8% 91.1% 74.1%

83.1%

コナジラミ類

671

558

1441

1249

71.4% 88.9% 85.1% 89.2%

69.4% 82.0% 85.3%

89.3%

ハダニ類

318

318

1167

944

22.3% 47.2% 78.8% 76.0%

37.0% 56.8% 83.7%

90.2%

320

24.1%

1459

71.1% 87.3% 89.8% 89.3%

55.2% 83.8% 94.9%

83.5%

179

84.9%

488

77.2% 67.9% 71.2% 88.7%

チャノホコリダニ
アブラムシ類

592

573

1541

ハスモンヨトウ
健全：虫害識別器

267

168

323

80.0%
31.1% 22.4% 29.8%

43.1%

４）成果活用における留意点
学習用画像データはオープンソースとして利用できるが、診断器については事業終了後には機能を限定した専用機器による利用のみ可能となる。
５）今後の課題
特になし。

33

小課題番号

４

小課題名

４

小課題
研究期間

平成29～令和３年度

ナスの画像データ収集と検証

小課題
農研機構植物防疫研究部門・作物病害虫防除研究領域・生代表研究機関・研究室・研究者名 物的病害虫防除グループ 光永貴之
Ⅱ．小課題ごとの研究目的等
１）研究目的
全国的に栽培され我が国の主要な野菜品目の一つであるナスの重要病害虫による被害の初期から後期に至るまでの間で変化する現象や生理障害を日照や温度等を制御した人工恒温機室等を用いて生物学的に検証する。また、病害虫の発生は地域的・季節的・気象的要因等により流行の程度等も異なることから、各県のナス産地において５年程度前から現在まで恒常的に発生する重要病害虫を調査し、病害および虫害をそれぞれ 10 種類程度選定する。選定された病害虫について人工知能の教育に用いる電子画像データを収集、ファイリ
ングしたのち、人工知能やデータベースを構築する共同研究機関に受け渡す。
また、各県のナス産地において、構築された病害虫 AI 診断システムの精度検証をするための実証試験を実施し、再現率や適合率、生理障害等の影響を検討する。これらの情報を共同研究機関にフィードバックすることで人工知能の更なる精度向上に寄与する。
２）研究方法
生産環境や作型、栽培品種等の異なる関東、中部、北陸、東海、近畿、九州の６地域におけるナスの主要産地ごとに研究開始５年前から開始時までの期間で恒常的に発生する重要病害虫を病害・虫害別に 10 種程度を選定する。平成 29 年度（１年目）～31 年度（３年目）には、選抜した病害虫のナスに与える被害（病徴、食害痕等）を時系列的に記録するため
各県研究機関内等において病害虫を人為的に接種・放虫する。人工知能に教育するための電子画像としてナスの被害を接種・放虫初期から後期までの期間に種々の異なる条件で経時的に記録する。また害虫は卵から成虫までの各ステージの外部形態も記録する。加えて、害虫防除に利用される天敵昆虫類と害虫種の識別も重要なことから、天敵昆虫類やその寄主についても記録する。これら、全国で取得した重要病害虫によるナスの経時的被害状況
変遷（病徴や食害痕等）や、害虫の一世代を反映した電子画像データをデータベース化に最適となるようにファイリングし、データベースを構築する共同研究機関に受け渡す。
令和２年度（４年目）～３年度（５年目）には、構築された病害虫を診断できる人工知
能の精度を評価するための実証試験を各県で実施し、開発した人工知能が出した答えの再現率や適合率を調査するとともに、生理障害等の情報についても取得する。これらの結果
を人工知能の開発に携わる共同研究機関にフィードバックすることで、更なる精度の向上に寄与する。さらに電子画像については、引き続きＡＩの学習が高度化できるよう、多数の画像を撮影・ファイリングし、データベースを構築する共同研究機関に受け渡す。
３）研究結果研究対象となる病害虫は、病害が８種、虫害が16種選抜された（表１）。これらについ34

て加害部位別に画像収集を行った。その結果、病害では総計73,280枚(内有効画像44,536枚)、
虫害では総計49,043枚（内有効画像43,813枚）、合計122,323枚(内有効画像88,349枚)が取得され、共同研究機関に提供された。加えて、対照となる健全画像について総計42,334枚（内有効画像24,973枚）を提供した。
開発された人工知能による病害虫識別器の精度を検証するために、令和２年度から病害識別器（開発ver.1〜3、ただし葉裏はver.1）及び虫害識別器（開発ver.1〜4）に対して正解のわかっている被害葉の画像を判別させ、その再現率および適合率を調べた（表２、３）。
識別精度は識別器のバージョン及び病害虫種によって違いはあるが、最新のバージョンでは葉表で概ね50〜99%（病害）、あるいは45〜99%（虫害）となった。これらの結果について
共同研究機関に受け渡すことにより、フィードバックに寄与した。以上のことから、本課
題ではその研究目的を達成することができた。

35

４）成果活用における留意点
学習用画像データはオープンソースとして利用できるが、診断器については事業終了後には機能を限定した専用機器による利用のみ可能となる。
５）今後の課題
特になし。

36

小課題番号

５

小課題名

５

小課題
研究期間

平成29～令和３年度

病害虫情報データベースの構築とオープンデータ化

小課題
農研機構農業環境研究部門・土壌環境管理研究領域・農業
代表研究機関・研究室・研究者名 情報グループ 岩崎亘典
Ⅱ．小課題ごとの研究目的等
１）研究目的共同研究機関が収集した病虫害による作物の被害状況等の画像約 10 万枚を用いて、AI 学
習用画像データベース（DB）を構築する。さらに、農研機構農業環境変動センターが所有する昆虫・微生物等の標本を用いて、生物種約 7,000 の画像等を含む病害虫情報 DB を構築する。構築したデータベースは、運用中のデータカタログサーバを用いてオープンデータ
として速やかに公開するとともに、AI 学習用画像 DB を登録、管理するシステムを構築するとともに、AI 学習に活用できるよう、オープンデータとして公開する。
２）研究方法2017 年度および 2018 年度については、病害虫による被害の種類、程度といった AI を用いた病害虫診断に必要になる情報（メタデータ）を選定し、被害画像に効率的に付与する手法を検討した。また、メタデータにもとづき AI 学習用画像データベースを設計するとともに、それらを管理する病害虫被害画像管理システムの設計、開発を行った。開発した病
害虫被害画像データベースに、小課題１から４において収集された病害虫被害画像を登録するとともに、病虫害識別 AI を開発する小課題６および７学習用に最適化された形で画像を提供する。これらの病害虫被害画像の正確性を保証するための病害虫情報データベース
設計を設計し、データの登録手法を構築するとともに、種情報及び DNA バーコード情報等を登録する。これらの被害画像について、オープンデータとして公開するための手法を開発する。
2019 年度以降は、病害虫被害画像データベースへの画像登録、小課題６・７への学習用
画像の送付、病害虫情報データベースへの情報の登録を進めるとともに、開発した人工知
能を小課題 9 が開発する民生用アプリケーションから利用するための中間サーバを構築する。さらに 2020 年度以降は、現場ほ場調査等により得られた病害虫被害画像について、複数枚の検証を同時に実行するための機能を、中間サーバに実装する。
３）研究結果2017 年度には、作物、病害虫名、撮影対象部位など、表１に示す項目について AI 学習用
画像に付与するメタデータを決定した。被害画像に誤りなくメタデータを付与するために、登録項目を含む QR コードを作成するアプリケーションを開発し、これらの情報を画像に付与するプログラムを Script 言語である Python を用いて開発した。これらの画像を管理す
る病害虫被害画像管理システムのプロトタイプを構築した（図１）。また、表２に示す項目について病害虫情報データベースに収集することとし、種情報の収集を開始した。2018年度には病害虫被害画像管理システムへ画像の登録を進めるとともに、システムやソフト
37

ウェアの改修を行った。
2019 年度には、メタデータに付与された作物、撮影対象部位、病害虫名に基づいてファ
イルを分配した画像について小課題６・７へと提供するともに、図２に示すように、フォルダ構成に基づいて静的 Web ページを作成し、オープンデータとして公開した。
表 1

病害虫被害画像に付与したメタデータ一覧

図 1

病害虫被害画像管理システムの動作画面

38

表 2

病害虫情報データベースに格納した情報

また、Web API を変換する中間サーバを構築し、小課題９において開発した民生用アプ
リケーションから、小課題６が開発した病害診断 AI と小課題７が開発した虫害診断 AI を接続可能とした。2020 年度には、当該年度より始まった現地実証に対応し、図３に示すよ
うに診断に用いる画像と対象病害虫のメタデータが入った CSV ファイルを登録することで、一括して精度検証を行う Web サイトを開発した。本サイトは PRISM の予算を用いて構築しており、これにより精度検証の効率化が可能となった。2021 年度には上記の中間サーバの機能を活用し、現地ほ場等で得られた精度検証用画像をリサンプリングし、複数回の精度検証を実施することで、各モデルの識別精度の 95%信頼区間を算出した。その結果、多様な画像を準備できれば、50 枚程度の検証で、精度の変動が小さくなることを確認した。
以上により、表３に示すように、AI 学習用画像としてトマト、イチゴ、キュウリ、ナス
について、それぞれ約 19.1 万、15.6 万、17.6 万、17.6 万、合計約 70 万枚の学習用画像を提供した。また、病害虫情報データベースには、昆虫種約 6,000 種、微生物約 1,000 種、合計 7,000 種の種情報、画像、DNA バーコード情報等を収集した。

図 2 公開用病害虫被害画像データベース
図 3 被害画像一括診断機能の実行例
39

表 3

学習用画像として送付した病害虫被害画像枚数

４）成果活用における留意点
本課題において開発した、精度検証のためのサーバは、2022 年度一杯、運用する予定である。また、公開用の被害画像については、作物、部位、病害虫名等の学習に必要な最低限の情報は付与されているが、人工知能の学習に用いるためには、精査が必要である。
５）今後の課題
本課題および小課題１～４の実施通して、主要果菜類４作目の重要病害虫について、病
害虫の被害画像を収集することができた。また、小課題１０において構築したデータアグ
リゲーションスキームにおいて、一般のユーザを含めて、大量の画像を収集することが可能となった。一方で、深層学習による画像識別においては、精度の保証された高い品質のデータが必要となる。
今後、本委託事業の参画機関をはじめとする公設試験場等と協働することで、こうした高品質のデータを拡充する手法の開発が必要となる。

40

小課題
研究期間

小課題番号

６

平成29～令和３年度

小課題名

６ 病害診断のための高精度人工知能の開発

小課題
法政大学・生命科学部・鍵和田 聡
代表研究機関・研究室・研究者名
Ⅱ．小課題ごとの研究目的等
１）研究目的キュウリ、トマト、ナスおよびイチゴの４作目の主要な病害を、スマートフォンなどで撮影された画像を用いて診断するためのコアとなる AI 技術の開発を目的とする。主要病害に対して平均８割程度の識別精度を実現することを達成目標とする。
２）研究方法
小課題１〜４により得られた病害画像をもとに最新の識別モデルを用いて学習させ、キュウリ、トマト、ナスおよびイチゴの４作物の葉、果実、その他の部位の病害の識別器を構築した。識別精度の評価については、学習画像と異なる圃場で撮影した実際に近い状況の評価値となるように行った。構築した識別器のデモサーバはコンソーシアム内に公開し、実証試験に活用できるようにした。小課題１〜４にて識別器の検討を行い、そのフィードバック
情報を踏まえて、さらに頑健性および精度の向上を図った。頑健性が高く精度の高い識別器を構築するために、（１）過学習抑制のための手法（前処理、学習アルゴリズムなど）の開発、（２）識別部位ごとに対象の特徴の考慮、および必要に応じた対象を統合(例：果柄+葉柄+ランナー→茎部)した識別器の構築、（３）広域からの領域抽出を含む多段階識別を中心に行った。
３）研究結果
平成29〜令和３年度にかけて、小課題１〜４により得られた病害画像をもとに最新の識別モデルを用いて学習させ、キュウリ、トマト、ナスおよびイチゴの４作物の葉、果実、その他の部位の病害の識別器を構築した。構築に際しては、各年度、最新の識別モデルを応用した上で、頑健性および精度を向上させるため、過学習を抑える様々なシステム検討・開発して応用した。これらの識別機は最終的に、学習画像と異なる圃場で撮影した実際に近い状況の評価において、主要病害に対して平均８割の識別精度を実現した。
平成31〜令和３年度おいては、作製した識別機についてデモサーバを構築してコンソー
シアム内に公開し、実証試験に活用できるようにした。そこで得られた精度評価のフィー
ドバック情報も加味して、さらに精度向上につなげた。
多くの信頼できる画像データの提供を受け解析する研究活動を通じて、キュウリ、トマ
ト、ナス、イチゴの４作物の葉、果実、その他の部位の病害の識別器を開発する過程で、直接的、間接的、双方の多岐にわたる成果を得た。以下の６つが挙げられる。
A．学習用画像と評価用画像の完全な分離の必要性の発信41

画像を用いた植物病の自動診断は、診断の根拠となる病徴があいまいかつ多様であることから、一般的な画像認識タスクと異なり、病害間の違いより画像の撮影環境の違いの方が結果に大きな影響を及ぼす事例が多いことが明らかになった。このことから病害識別器の構築と評価には、それぞれ異なる圃場で撮影された画像を用いることの重要性と必要性を訴えた[1,2]。そして、これまで世界的に学術論文で公表されている植物病自動診断成果のほとんどが学習データと評価データを明示的に分離していない事に起因する過学習状態で、本質的な性能は公表されている数値より大幅に低いことを指摘した[3]。このことは、診断システムの評価という根幹にかかわる極めて重要な成果であり、世界的に大規模な高品質画像データの提供を受け、解析できたからこそ実現できた成果である。
B. 病変に注目させることで深層学習器の精度を向上させる技術の開発
深層学習の代表的な画像認識技術である畳み込みニューラルネットワーク（以下CNN）は、学習が容易である一方、画像の拡大・縮小に対して頑健性がないため、多様な画角の画像の診断に適切に対応できない。診断システムの入力には多様な画像があり、病変を含む領域が極めて小さい場合も少なくない。こうした状況に対応すべく、病変部位を含む重要領域の抽出手法を構築し、様々な部位で診断精度の向上を確認した[4,5]。
C. 高精細な学習データの「生成」による診断精度向上技術の開発
高精度な深層学習器の構築には、多くの正しい教師ラベルつきの学習データが必要である。プロジェクトより、多くの病害画像が提供されているが、病害種によってはその数が十分ではないものもある。我々は、近年のデータ生成技術を応用し、疑似的に高精度な学習用
画像を生成する技術を開発した[6,7]。手法[6]は、病害画像の特徴を健全画像に自然に転移させることで学習に用いることのできる病害画像を大幅に増やすことができ、[7]はさらに発展させ、疑似的な健全画像も生成しそこに転移させることで事実上限りなく学習画像を生成できる。これらの技術は見た目に自然な病害画像ならびに健全画像を生成することができ、CNNによる病害診断能（macro F1-score）をそれぞれ平均7.4%, 9.4%向上させることを確認した。
D. 対象までの撮影距離差に頑健なBB型識別器の開発とその改良
前述のようにCNN識別器は、カメラ-被写体間の変化（識別対象の拡大・縮小）に頑健性がないため、学習画像と大きく画角が異なる画像に対する性能が得られにくい。こうした背景
から、主に広域診断を目的に病変の抽出とその識別が同時に行え、画像の拡大・縮小に頑健なBoundary Box型（以下BB型）のモデルの適用を行ってきた[1,2]。また、各作物で識別対
象の病害種類が多い葉領域の診断については、世界最高峰のBB型モデルであるYOLOv5[8]をベースとした診断モデルを構築した。BB型モデルは、病変の部位も明示的に示すことができるため結果に対するユーザの解釈性が高く、また従来の畳み込みニューラルネットワーク（以下CNN）の欠点である距離の変動に対して頑健であるという長所がある。しかしBB型のモデルは、健全症例を明示的に学習できない欠点があり、病害の過検出が課題となっていた。
そこで独自の学習方法であるHard sample training法を開発・適用し、過検出を抑え、大幅な精度向上（キュウリ：66.5%→79.9%、トマト：70.3%→79.1%、ナス：79.0％→84.6％、イ
チゴ：79.1%→88.8% 、いずれもmacro-F1スコア）を達成した。
42

E. 診断精度向上に貢献する植物を対象とした超解像手法の開発
また、植物病害の自動診断において高い精度を実現するには、これまで想定していた以上に高い解像度が必要であることが研究で明らかになった。2018年当時最先端であった学習型超解像技術(ESRGAN[9])をベースに、独自の超解像技術（LASSR）を開発した。ESRGANは、
植物画像の超解像を得る際に特異的なノイズ(artifact)が生成されてしまうが、提案手法
はそれらの発生を大幅に抑制し、超解像化した画像で学習した識別器はそうでないものに比べて平均約20％、ESRGANをベースにしたものより約２％高い識別能を実現した[10]。
F.

上記技術を適用した各作物、各部位の識別器の構築と、プロジェクトへの公開

上記の成果を利用して、キュウリ、トマト、ナスおよびイチゴについて葉や果実など識別対象部位の病害識別器を構築し公開した。特に診断病害の種類の多い葉領域に対する識別器には、前述のように独自のhard sample training法を適用したYOLOv5を用いることで、誤検出を大幅に低減している。また葉裏、果実を対象とした識別器には2019年５月に画像認識精度で世界一を実現したCNNモデルであるEfficientNet[11]に、同様に極めて優れたdata
augmentation(= 学 習 す る 画 像 を 疑 似 的 に 増 加 さ せ る 手 法 ) 効 果 が 報 告 さ れ て い る
RandAugment[12]手法を取り入れ、さらに診断対象に注目が向くように工夫したモデルで構築した。過学習の影響を極力排除し、学習画像と異なる圃場で撮影した実際に近い状況の評価において、一部を除き概ね80%以上の識別率を得ている。CNN型で開発し、公開作業中の全体、茎、茎断面、根の部位の識別器については準備が整い次第公開する。
４）成果活用における留意点
今回、４作物の病害については主要なものについてのみ選定し識別器を構築したため、その他の病害については識別ができないことについて留意する必要がある。
５）今後の課題
一部の病害については、識別精度が80%に満たないものもあったため、今後さらに精度を向上させる必要がある。現在、より精度の高い識別器の実現のため、CNN型とBB型双方のメリットを生かす、注目領域の検出と診断を分離した2段階の識別技術を開発し、その効果を確認している。引き続き開発を続け、よりよいモデルの公開を続けていく。また、実際の使用者の利便性を考慮し、部位を特定しなくても検索が可能なシステムを作成する必要がある。
＜引用文献＞[1] Katsumasa Suwa, Quan Huu Cap, Ryunosuke Kotani, Hiroyuki Uga, Satoshi Kagiwada, andHitoshi Iyatomi, “A comparable study: Intrinsic difficulties of practical plant
diagnosis from wide-angle images,” Proc. IEEE BigData2019, pp. 5195-5201, Dec. 2019.
[2] Huu Quan Cap, Katsumasa Suwa, Erika Fujita, Satoshi Kagiwada, Hiroyuki Uga, andHitoshi Iyatomi, "An end-to-end practical plant disease diagnosis system for wideangle cucumber images," International Journal of Engineering & Technology, vol.7,
no.4.11, pp.106-111, 2018.
[3] Shogo Shibuya, Quan Huu Cap, Shunta Nagasawa, Satoshi Kagiwada, Hiroyuki Uga, andHitoshi Iyatomi, “Validation of Prerequisites for Correct Performance Evaluation of43

Image-based Plant Disease Diagnosis using Reliable 221K Images Collected from Actual
Fields,” Proc. AAAI conference on artificial intelligence, Feb. 2022 (accepted).
[4] Takumi Saikawa, Quan Huu Cap, Satoshi Kagiwada, Hiroyuki Uga, and Hitoshi Iyatomi,“AOP: An Anti-overfitting Pretreatment for Practical Image-based Plant Diagnosis,”

Proc. IEEE BigData2019, pp. 5177-5182, Dec. 2019.
[5] 塩田大河、鍵和田聡、宇賀博之、彌冨 仁、茎部に発生する植物病害自動診断装置の提案、情報処理学会 第82回総合大会論文集, pp.523-524, 2020年3月[6] Quan Huu Cap, Hiroyuki Uga, Satoshi Kagiwada and Hitoshi Iyatomi, “LeafGAN: An
Effective Data Augmentation Method for Practical Plant Disease Diagnosis”, IEEE Trans.

Automation Science and Engineering, Dec. 2020
[7] Satoi Kanno, Shunta Nagasawa, Quan Huu Cap, Hiroyuki Uga, Satoshi Kagiwada, andHitoshi Iyatomi, “PPIG: Productive and Pathogenic Image Generation for Plant Disease
Diagnosis,” Proc. IEEE IECBES2020, pp.554-559, Mar. 2021.
[8] Raphaël Couturier, Hassan N. Noura, Ola Salman and Abderrahmane Sider, “A Deep
Learning Object Detection Method for an Efficient Clusters Initialization, “ arXiv

pre-print: 2104.13634.
[9] Xintao Wang, Ke Yu, Shixiang Wu, Jinjin Gu, Yihao Liu, Chao Dong, Yu Qiao, Chen
Change Loy, “ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks, “ Proc.

ECCV workshop, 2018.
[10] Quan Huu Cap, Hiroki Tani, , Satoshi Kagiwada, Hiroyuki Uga and Hitoshi Iyatomi,“LASSR: Effective Super-Resolution Method for Plant Disease Diagnosis", Computers andElectronics in Agriculture, 187, 106271,2021.
[11] Mingxing Tan and Quoc Le, “EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional
Neural Networks,” Proc. ICML 2019.
[12] Ekin Dogus Cubuk, Barret Zoph, Jon Shlens and Quoc Le, “RandAugment: Practical
Automated Data Augmentation with a Reduced Search Space, “ Advances in Neural

Information Processing Systems, 33 (NeurIPS), 2020.

44

小課題番号

７

小課題名

７

小課題
研究期間

平成29～令和３年度

害虫診断のための高精度人工知能の開発

小課題(株) ノーザンシステムサービス・研究開発部・和山亮介
代表研究機関・研究室・研究者名
Ⅱ．小課題ごとの研究目的等
１）研究目的キュウリ、トマト、イチゴおよびナスの４作目の主要な虫害を、スマートフォンなどで写真を用いて診断ができる技術を開発することを目的とする。達成目標としては、主要虫害に対して平均８割程度を実現する。手法は次の通り行う。中課題１～５により得られた対象作物の画像を、AIを用いて虫害を判定する。識別器には、深層畳み込みニューラルネ
ットワークを活用する。構築されたシステムについて、中課題１～５で行われる各県での実証試験からフィードバックを得る。また、ホコリダニなどの非常に微細な害虫の場合は画像による同定が難しいことが予想される。このため、害虫自体を検出するのではなく、食害痕等、植物体全体の特徴を使用する必要がある。さらに、害虫単体ではなく、それが媒介する形でのウイルス起因の病症等、画像からのみでは判別が難しい場合も考えられる
ため、同定に必要な付帯情報（気象情報、位置情報等）を学習時及び同定時に追加することでより、実環境下における精度の向上を目指す。
２）研究方法
平成29年度はインターネット上の虫害画像を収集し、虫害識別モデルのプロトタイプを開発した。また、特定地点における実際の過去１年分の気象データを天気予報サイトより取得し、シーケンシャルなテキストの気象データ（気温、湿度、気圧）から多次元配列に変換する入力データ変換器を開発した。
平成30年度は微細害虫に関して既存CNNでは入力画像サイズの関係で識別が原理的に難しいため、注釈を用いたクリッピングによる物体認識手法を検証した。リサイズされた場
合には微細害虫の特徴が失われるため、大きなサイズの画像を1024pxで分割し、特徴が損
なわれないように前処理を行うことで微細害虫と生活痕に関して高い識別率を持つモデルを開発した。
平成31年度は注釈を用いた物体認識手法で虫害12クラスを検証したが葉全体に及ぶような食害痕等の広域特徴を持つ場合に精度が下がることが確認できたため、前景抽出をした
上で画像識別を行う２段階識別を開発した。
令和２年度は２段階で識別することで精度が向上することが平成31年度の研究で判明したため、それぞれの精度を上げる手法を検討した。
まず、前景抽出機の精度向上としてマスク形状が正確に検知できるShapeMaskを検証した
ところ、未知の画像に関しても一定の検出性能が発揮できることを確認した。また、注釈を半自動生成する手法を確立し、注釈作業の大幅な簡略化を可能とした。
次に画像識別の精度向上に関して検討した結果下記の項目で効果があることが判明した。
１．高解像度（1024px程度）、２．モデルの複雑性（B1→B6）、３．被害程度0画像除外、
45

４．作物によらずに共通特徴を持つ害虫種（コナジラミ等）を統合、５．特徴が類似する害虫種別を統合（例：オンシツコナジラミ、タバココナジラミ→コナジラミ類）、６．未成
熟果実除外、７．共通特徴をもつ害虫種で部位横断（葉と果実）。これらの精度向上手法
をすべて適用した部位・作物横断学習を行い、AIが着目している領域を確認したところ視認しづらい産卵痕や食害痕の特徴もよくとらえており、判定根拠に一定の信頼がおける識
別機平均分類精度86.7％の虫害識別機を開発した。
令和３年度は虫害識別器の構成は前年度と同様に前景抽出モデルと虫害識別モデルを組み合わせたものとした。前景抽出モデルについては、葉縁付近に存在する生活痕を背景と誤検知する例が多かったため、新規に撮影したデータの追加、不正確な抽出例の補正を行
い、切り出し性能の向上を図った。虫害識別モデルについては、前年度のモデルの改良型を使い、初期病徴・微小害虫の検出性能が向上するかどうか検証した。また、転移学習元
モデルや入力画像サイズが識別精度に与える影響を測定し、性能向上策を検討した。
３）研究結果平成29年度はInception-ResNet v2をベースモデルとし、病害虫画像データベースが作成
途中のためインターネットから収集した画像で学習し平均識別率92%を達成した。また、上記識別機が画像中のどこに注目しているのか可視化した注目マップを出力し、どのような特徴を持った画像がどのような結果になるのかを分析し、害虫診断における知見を得た。
平成30年度はデータセットの作成方法を検討し、１種別当たり1,000枚以上の画像がない
場合は精度がかなり低下することを確認した。また、微細害虫に関して注釈を用いたクリッピングによる物体認識手法であるMaskRCNNを用いてリサイズによる特徴損失を防ぐため
画像を分割し、原寸大の画像で学習したところ、微細害虫及び生活痕の抽出における平均
分類精度92.1%(IoU≧0.5、確信度≧0.9)を達成し、微細害虫に関しては注釈を用いること
で微細害虫および生活痕を十分に識別できることを確認した。
平成31年度は平成30年度で微細害虫に関して有効であることが判明した物体識別手法を検証したが、画像全体に及ぶ食害痕の精度が悪く、背景に関して食害痕であると誤認識が多いことを確認した。この結果から画像を分割した場合に広域の特徴をとらえきれなかったためと推測された。以上の検証から広域と詳細を両方一つの識別機で学習することは難しいことが予想され、広域識別機と詳細識別機に分けて2段階で識別する手法を検討した。
前景除去モデル（UPSNet）と虫害分類モデル（EfficientNet）のモデルを組み合わせることで、虫害分類モデルを被害部位に注目させたところ平均精度89.4%を達成し、２段階識別が有効であることを確認した。
令和２年度は前景抽出機の精度向上手法により葉や果実の精細な形状切り出しと葉及び果実が複数映り込んでいる場合に、単体毎に抽出できる技術を確立した。また、注釈を半自動生成する手法を確立し、注釈作業の大幅な簡略化を達成した。これらの前景抽出器の精度向上により背景が存在しない学習データを使用して学習/推論時に都道府県の重複がないデータセットを用いてより実地に近い条件下においてキュウリ、イチゴ、ナス、トマ
トにおける14種に関して平均分類精度86.7％の識別率を持つ識別機を開発した。
令和３年度は、前景抽出モデルについてデータの追加や補正を行い、従来のモデルでは背景と誤検知されていた虫体や生活痕が、葉や果実などの一部として正しく検出されるようになったことを確認した。虫害識別モデルについては、従来型モデルと比べて改良型モデルのほうが初期病徴や微小害虫の検出性能が高いという結果が得られた。このモデルに
46

性能向上策を適用して、４作物３部位、合計47種の害虫で学習した結果、評価データでの平均識別精度83.1％の識別率を持つ識別機を開発した。
さらに、最終年度の研究で得られた識別器に評価データを加えて再学習し、テストデー
タ（各小課題において識別精度測定に用いた画像。学習・評価データとは異なる画像からなる）で成績評価を行ったところ、平均識別精度は90.7%であった。
なお、本小課題において開発した前景抽出器および虫害識別器の学習・評価プログラム
は、オープンソースソフトウェアとしてインターネット上で公開している(https://github.com/ai-pest/efficientnet、https://github.com/ai-pest/shapemask) 。
４）成果活用における留意点
令和３年度までで達成している識別精度に関しては学習データには含まれない実地圃場
における識別精度を算出しており十分な実用精度を達成している。しかしながら撮影方法の違いにより精度に影響があるため、新たに学習、推論する場合には病害虫画像データベースに登録されている撮影画像を参考にする必要がある。
５）今後の課題
平均精度に関しては向上しているが、健全との見分けが難しい初期症状や微細なごみなどを誤検知する例があり、考慮する必要がある。

47

小課題番号

８

小課題名

８

小課題
研究期間

平成29～令和3年度

植物防疫行政用アプリケーションの開発

小課題名古屋大学大学院生命農学研究科・植物病理学研究分野
代表研究機関・研究室・研究者名 ・竹本大吾
Ⅱ．小課題ごとの研究目的等
１）研究目的
全国の病害虫発生状況を随時記録し、その情報を共有するシステムを構築する。病害虫
発生情報を記録するアプリケーション、および病害虫発生データを集計・管理し、地図上で閲覧出来るアプリケーションの開発を行い、迅速な病害虫発生予察と合理的な防除対策の立案に利用可能な情報収集の基盤を整備する。情報収集アプリケーションを用いて蓄積したデータを汎用性の高いフォーマットで出力する機能を搭載することで、病害虫調査担
当者による必要情報の抽出や、研究者による発生予察プログラムの開発を可能にする。
２）研究方法
本小課題では、上記の研究目的を達成するため、（１）病害虫発生情報を収集するアプ
リケーションの開発（平成29-令和２年度）、（２）病害虫発生情報を管理・閲覧するアプ
リケーションの開発（平成29-令和２年度）、および（３）病害虫発生情報の入力および出力機能の開発（平成29-令和３年度）に取り組んだ。（１）の課題では、病害虫防除所の発生予察調査と連携して、病害虫発生の程度、発生地点、時期等の情報を入力・収集するア
プリケーションの開発を行った。愛知県病害虫防除所と共同で、タブレット端末を用いて病害虫被害の画像、発生地点、被害程度、などのデータを収集するアプリケーションのデザインと開発を行い、現行の発生予察調査に準拠し、調査の自動・簡便化を目的として開発を進めた。（２）の課題では、（１）で開発した病害虫発生情報用アプリケーションと連動して、病害虫防除所で得られた病害虫発生データを一括管理し、地図上で閲覧出来るWeb
アプリケーションの開発を進めた。各県の病害虫防除所で収集した情報を、該当の県内で集計・閲覧し、得られた情報が現場で使いやすい形で出力できる機能の搭載を行った。
（３）の課題では、（１）および （２）で開発した情報収集アプリケーションで得られた情報を活用するため、収集した調査結果を集計する機能、病害発生情報を位置情報や気象情報とリンクさせ必要情報を出力する機能の開発を行った。蓄積したデータを発生予察プログラムの開発に活用することを可能とするため、収集した病害虫発生情報、発生地点の気象状
況等を機械学習で用いることのできる汎用性の高いフォーマットで出力する機能を開発した。
３）研究結果（１）病害虫発生情報を収集するアプリケーションの開発を行い、ログイン機能（ユーザー認証、情報へのアクセス制限など）、調査設定機能（位置情報取得、地図表示-写真Map切替）、調査結果入力機能（野帳書式対応）、病虫害の写真撮影機能、調査結果閲覧機
能（調査結果数値、写真）、病害虫参考画像閲覧機能、ユーザーヘルプ機能などを搭載し48

たアプリケーションを完成した（図１）。また（２）病害虫発生情報を管理・閲覧するためのWebアプリケーションの開発を行い、ログイン機能（ユーザー認証、情報へのアクセス制
限など、）、設定機能（調査地点、対象植物および病虫害、調査員、調査野帳フォーマット）、モニタリング機能（病虫害発生データ地図表示、病虫害発生データ詳細表示、気象
データ連携）、病害画像閲覧機能、調査結果データ閲覧機能（調査結果グラフ表示、CSVファイルデータエクスポート、過去の発生履歴の表示、調査結果との比較）などを搭載した
アプリケーションを完成した（図１）。（３）病害虫発生情報の入力および出力機能の開発では、過去の病害虫調査のデータをアプリケーションに取り込む機能、過去データを気象情報と連携させ、機械学習に活用できるフォーマットで出力する機能を開発した。アプ
リケーションの開発は、平成29-30年度に主にアプリケーションのデザイン、モック版およびプロトタイプを作成と試用をおこない、令和元-２年度には主にアプリケーションの機能を完成させ、公開用の配布マニュアルを作成した。また平成29-令和3年度に病害虫発生情報の入力および出力機能、機械学習用フォーマットへの変換機能の開発を行った。
本研究で開発した病害虫発生情報を収集するモバイル端末のアプリケーション、および病害虫発生情報を管理・閲覧するためのWebアプリケーションは、農水省 植物防疫課への譲渡することで公開を行った。

図１. 病害虫発生情報を収集するモバイル端末のアプリケーションの機能例
49図２. 病害虫発生情報を管理・閲覧するためのWebアプリケーションの機能例
４）成果活用における留意点
本小課題で開発したアプリケーションは、農水省植物防疫課へと譲渡するかたちで公開した。今後、農水省植物防疫課で開発したアプリケーションと統合する形で活用される計画である。
５）今後の課題
本小課題では、病害虫発生状況を記録し、共有するシステムとして、病害虫発生情報を収集するモバイル端末のアプリケーション、および病害虫発生情報を管理・閲覧するためのWebアプリケーションの開発を行い、農水省植物防疫課への譲渡することで公開した。今後、開発したアプリケーションの機能が広く有効活用されるためには、全国の病害虫防除
所での試用を重ね、現場で求められる機能を必要十分に備えた汎用アプリケーションに洗練させていく必要がある。また、本小課題では病害虫調査記録に気象情報を付与し、機械学習によって発生予察プログラムを開発するための基盤となるパイプラインを確立した。
しかし、より有効な発生予察プログラムの開発には全国の病害発生情報を活用することが不可欠である。しかし過去に行われた各県の病害虫調査の評価方法が多様であるため、提供を受けたデータを本課題で開発したプログラムにより用いられるフォーマットに変換する対応が必要である。本小課題で開発した病害虫発生情報を収集するアプリケーションが広く普及されれば、全国での病害虫調査の評価方法が画一化され、得られたデータを一律に利用することが容易になると期待される。

50

小課題

小課題番号

９

小課題名

９．民生用アプリケーションの開発

研究期間

平成31～令和３年度

小課題
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
代表研究機関・研究室・研究者名 プ 岡田 敦
Ⅱ．小課題ごとの研究目的等
１）研究目的
スマートフォンの画面上でAI診断機能および診断結果に対して有効な農薬情報提供を行うアプリケーションを構築する。農環研のAI画像サーバの持つ病害虫画像データ情報と接続し、使用者により直接病害虫を比較し同定できるようにし、害虫が同定された後の利用者へのアクション提案につなげられるようにする
２）研究方法
実行課題を(１) 農薬情報データベースの構築および更新、(２)認証機能の開発、(３)携帯端末用の開発の３つに分け、各実行課題間で連携をとりながら１つの民生用アプリケーション向けシステムとして構築する方法とした。期間前半ではAndroid,iOSそれぞれで動作可能なアプリケーションを開発し、その後Web上でも動作可能なクロスプラットフォーム版へ発展させることとした。その際、利用者へのアンケート調査を行い改善要望を仕様へ反映させることにより、より実用性の高いアプリケーションを目指す。また、研究成果を活かし、アプリケーションを社会実装するための方式についての検討も開発と並行して実施する。
３）研究結果
研究期間前半では、Android,iOSそれぞれで動作可能なスマートフォン向けアプリケーシ
ョンを開発し、実際に現場で利用してもらうことによりフィードバックを受けた。また、バウンディングボックスの追加など、研究期間中に発生した識別器の改良についても、ア
プリケーションで機能を提供できるよう他小課題と連携し機能改修を実施した。
スマートフォンアプリケーションとしてのみではなく、Webやタブレットでの利用要望があったことを受け、令和２年度にはクロスプラットフォーム版の開発を実施した。その際、GoogleFormを利用した現場アンケートを実施し、意見要望を仕様に反映させた。また、得られた意見要望や現場での活用にあたっての課題等は、それそのものも今後の病害虫診断
アプリケーション改善にとって有用なものであり、研究成果である。
最終年度である令和３年度は、利用者要望を受けた機能改修の他、社会実装に向けた具体的検討を進め、エンドユーザが本研究の成果を用いて作成したAI病害虫識別機能を利用可能な状態とするための準備を実施中である。
４）成果活用における留意点
本研究の成果は、日本農薬社提供の「レイミーのAI病害虫雑草診断」アプリケーション
にて、令和３年度中に対象４作物の病害虫診断機能を実装し公開する形で活用する。機能51

公開にあたっては、研究目的で追加した正解情報送信機能をはじめとした複数の仕様は反映しないものとしている。それらも含めた本アプリケーションそのものの基本仕様部分については小課題10のWAGRI版サンプルアプリとして引き継がれる他、認証機能や農薬提案部
分を除いたRaspberry Pi上で動作するクライアントアプリケーションとして配布可能な形式とする見込みである。
５）今後の課題
利用者アンケートで得られた意見要望の中には、研究期間内で実現することが難しく断念した要望もあった。農業従事者向けのアプリケーションは利用場面や利用者の特性等に特化した仕様が求められるものであり、継続的に利用者からのフィードバックを得てアプ
リケーションの改善を行う仕組みづくりが課題の一つだと認識している。
本小課題で作成したアプリケーションの仕様として、民生用アプリケーションの公開に際して反映しきれていない仕様もあるため、アンケートからの意見要望も含めて今後の改善に活かしていく。

52

小課題番号

小課題名

小課題
研究期間

10

平成29～令和３年度

10．病害虫データを例とした農業データアグリゲーション
スキームの構築

小課題
農研機構・農業情報研究センター・AI研究推進室・山中武代表研究機関・研究室・研究者名 彦
Ⅱ．小課題ごとの研究目的等
１）研究目的WAGRIを核として、事業終了後も継続的に病害虫データが集積する仕組みを創出し、病害
虫診断AIの対象拡大等のさらなる高機能化を図る。これをモデルケースとして提示することで、WAGRIを通じた多様な農業データの利活用を促進する。
２）研究方法
病害虫のAI画像診断システムの開発が急務ではあるが、このようなAIの高度化のためには大量のデータが必要とされ、限られた病害虫の専門家だけでは対応が難しい。
そこで、本小課題では、
１．病害虫画像識別器と発生モデルを組み合わせたデータ判別エンジン等の開発
２．病害虫画像等のデータ収集を実証するアプリケーションの開発
３．病害虫画像等の持続的収集に対応したデータベースの整備および各種モジュール等の開発を実施し、農業分野におけるデータアグリゲーションの実証を行う。
このうち、2019年度は、追加10作目病虫害判別器開発に必要な大量の学習用画像を収集する。これに加えて判別器の開発や公開に必要な、サーバ環境、データベース基盤を整備する。2020年度は、追加10作目判別器に必要な画像収集を継続し、判別器開発をすすめる。
さらに、農林水産省有害動植物発生予察事業で集積された病虫害データを基に、病虫害発生予測モデルを構築し、元施策4作目画像判別器に統合することを検討する。また、元施策
４作目のWAGRI-APIと、APIをWAGRIから接続するデモアプリの試験公開を開始する。2021年
度は、PRISM追加10作目判別器を順次公開し、民間業者のサービスインを促して一連のデー
タアグリゲーションを試行する。これにより、農業データアグリゲーションの社会実装を実現する。
３）研究結果PRISM追加10作目（ジャガイモ・タマネギ・ピーマン・エダマメ・カボチャ・ブドウ・モ
モ・キク・ラナンキュラス・トルコギキョウ）の約70病虫害対象について、学習用画像収集を行うのと同時に、自然発生する病虫害を記録した検証用画像収集を行った（図１）。
検証用画像については、元施策作目を含めて収集を行った。一部、COVID-19蔓延による出張規制の影響で十分な枚数が撮影できなかった作目（トルコギキョウ・ラナンキュラス）があったが、概ね予定通り画像収集できた。その結果、農研機構が単独で使える追加10作
目の学習用画像13万枚以上を取得した。また、６千枚以上の検証用画像を収集した。

53

学習用画像収集状況

検証用画像収集状況

30000

1600

25000

1400

棒の色の違いは場所の違い

1200

20000

1000

15000

800
600

10000

400

5000

200
0

0

図１．学習用画像・検証用画像収集状況（2022年１月現在）
上記学習用画像を元にトルコギキョウ・ラナンキュラスを除く8作目について、深層学習
アーキテクチャCNN-VGG16を使って画像判別器を構築したところ、10分割交差検証法による検証精度が概ね9割を超える判別器開発に成功した（図２）。

モデル
ジャガイモ-病虫害-葉表
ピーマン-病虫害-葉表＋裏
カボチャ-病虫害-葉表判定カテゴリ数
5 病虫害（ナストビハムシ、オオニジュウヤホシテントウ、夏疫病、疫病、モザ
イク病（PVY））

6 病虫害（ミカンキイロアザミウマ、斑点病、うどんこ病、モザイク病（PMMoV）、えそ病（TSWV）、黒枯病）

6 病虫害（ウリハムシ、ハモグリバエ類、うどんこ病、モザイク病（CMV・WMV・ZYMV））

ブドウ-病虫害-汎用

3 病虫害

モモ-病虫害-葉表

４病虫害

タマネギ-病虫害-葉表

4 病虫害

キク-病虫害-葉表＋裏

3 病虫害（根頭がんしゅ病、べと病、褐斑病）（カンザワハダニ、せん孔細菌病、生理障害、薬害（薬斑を含む））（ネギコガ、ネギアザミウマ、ネギハモグリバエ、べと病）（ミカンキイロアザミウマ、えそ病（TSWV）、白さび病）

学習画像枚数精度※

判別器作成者

1.0万枚

96.5%

ハバラガムワ（山中代行）

1.3万枚

94.7%

山中

1.2万枚

88.9%

吉田め

0.3万枚

97.9%

川口

1.3万枚

95.7%

川口

0.8万枚

98.3%

桂樹

1.0万枚

98.6%

松下

2.2万枚

91.6%

越智

11 病虫害ダイズ-病虫害-葉表（ダイズクロハモグリバエ、フタスジヒメハムシ、ハダニ類、ハスモン
ヨトウ、コガネムシ類、ウコンノメイガ、べと病、褐紋病、黒根腐れ病、モザイク病、細菌性病害）

図２．追加10作目判別器の開発状況（2022年１月現在）．精度は学習用画像による10分割交差検証法を使って算出した
さらに、元施策４作目（トマト・キュウリ・イチゴ・ナス）を対象に、都道府県発生予察
事業の現況報告データを基に病虫害発生予測モデルを構築し、画像AI判別器と組み合わせて統合判定結果を返す統合モデルを開発した。この統合モデルでは、開発初期段階などで
画像AI判別器の判別精度が高くないとき、病害虫発生予測モデルの推定結果を両方組み合
わせて重みづけをして判定を下すため、画像AI判別器の判定対象に含まれていない病虫害についても結果を返すことができる（図３、４）。そのため開発初期段階などで画像AI判
別器の対象が少ない時でも、現況報告で記録がある病虫害については、精度が低いながら判定することができる。

54

図３．統合モデルの構造．

図４．統合モデルにより最大5ポイントほどの精度向上が見られた（検証精度は交差検証法により計算）ダイズ・モモ・キクについては、収集された検証用画像を使って実運用精度の検証を行う。またナス・イチゴ・トマト・ダイズ・モモ・キクについては、統合モデルの精度検証を行う。
2021年３月にプレスリリース「AI病虫害画像診断システムをWAGRIで提供開始」を行い、元施策４作目判別器を中心にWAGRIから民間事業者向けに無償公開を開始した。2022年度中に追加10作目の判別器と統合した「農研機構AI病虫害画像診断WAGRI-API」として商用利用可能なAPIとして整備を進め、民間事業者に積極的なサービスイン要請を行う。これまで５つの民間事業者がAPIの利用を開始しており、２社が利用の検討を行っている。
2021年３月にプレスリリースにあわせて、WAGRI-APIと接続してiPhoneもしくはAndroid
端末で利用可能なデモアプリを公開している（図５）。デモアプリについては、６つの民間事業者と８つの地域農協が試験利用してシステムの評価を行っている。デモアプリを通じて民間事業者や地域農協と連携するICTベンダーにWAGRI-APIの利用を促している。
55

追加10作目の入り口を作成病虫害の基本情報を提供する（国際競争力プロWAGRI
病虫害小図鑑）図５．デモアプリの開発状況.10作目判別器追加に対応.また判別結果に対しては基本情報が付与される（病虫害情報については本プロジェクトとは別に国際競争力プロで開発中）
データアグリゲーションを実現するためには、病害虫画像を含む種々なデータを持続的に収集するためのストレージが必要であるため、農研機構内にペタバイト級の容量を確保できる農研機構統合DBを構築した。農研機構統合DBに格納された種々のデータからいくつかの重要データを選択し、データ間の関係性に基づいたグラフ解析を実行できるデータベ
ース群、効率的な機械学習を可能にするAIスーパーコンピューター（紫峰）、AIクラスターを整備した。さらにWAGRI-APIとして公開するための公開用サーバ、認証システム、ファイアーウォールなどを構築した（図６）。
Internet

Oracle IDCS 認証基盤
WAGRI
Oracle WAF

Oracle CloudDSプライベートクラウド
画像DB

FireWall

画像ポータルサイト

VM(NSS虫害判別器+法政大
判別器)
占有GPU(パススルー)

DCS AppGW

Gateway

農研機構病虫害API

FireWall

WAF

統合DB

図６．継続的なデータアグリゲーションを実現するために構築された農研機構内データベー
ス群、公開用サーバ、認証システム、ファイアーウォール
これらのDB、計算機リソースと連動する「収集画像集計ポータルサイト」を運営し10作
目の病虫害画像の管理を実践した（図７）。収集画像集計ポータルサイトは、農研機構内
56

職員が画像を自由に閲覧、抽出して柔軟に機械学習に利用できるだけではなく、画像収集を実施した都道府県担当者もログイン認証によってポータルサイト内の収集状況や画像サ
ムネイルを閲覧できるように設計されている。
要約情報

スパコン

画像一覧

自動反映

画像判別器

スパコン・データベースに登録された画像情報およびモデル情報はポータルサイトに自動的に反映される。

図７．収集画像集計ポータルサイト
さらに、AI病虫害画像診断データアグリゲーション管理システム（NARO-ADAMS）を構築
し、一般から広くクラウドワーカを募集して教育し、教師のついていない画像に対してア
ノテーション作業を行うためのクラウドソーシング実行環境を整えた（図８）。研究担当
者が作成したインストラクションPDFを基に、一般のクラウドワーカが病虫害画像のアノテーション作業を行い、一定数の作業後、研究担当者がチェックを行う。これにより大量のアノテーション作業が効率化される。さらに、デモアプリから送られてくる正解付病虫害
画像による検証作業と組み合わせることで、データアグリゲーションスキームの実証が可能となった。

図８．クラウドツールを活用したデータクレンジングと検証の仕組み
57４）成果活用における留意点
本課題で開発されたWAGRI-APIは、B-B-Cモデルを基本とし、農業サービスを展開する民間事業者向けAPIとして提供される。農業現場における実際の病虫害判別サービスの展開は、サービスインする民間事業者に委ねられており、本コンソーシアムもしくは農研機構から、
エンドユーザ向けのサービス展開の実施を予定していない。また、APIの精度評価用のデモ
アプリの公開と利用はプロジェクト実施期間内のみに限定される。
５）今後の課題
令和３年度末に10作目中８作目で判別器開発が完了する予定だが、一部作目（トルコギ
キョウ・ラナンキュラス）については令和４年度以降に開発が持ち越される見込みである。
＜引用文献＞
山中武彦、孫建強、岸茂樹「病虫害診断装置、病虫害診断方法、病虫害診断プログラム、
モデル生成装置、モデル生成方法、及びモデル生成プログラム（特願2020-207867）」58

Ⅲ 研究成果一覧 【公表可】

個別課題番号

17935051

課題名

ＡＩを活用した病害虫診断技術の開発

報道件
数

発表会
の主催 アウト
普及しうる（シンポ リーチ活
成果
動
ジウム・
セミナー

成果等の集計数
学術論文
課題
番号17935051

学会等発表（口頭またはポスター）

和文

欧文

国内

国際

5

11

30

8

国内特許権等
出版
図書

国際特許権等

PCT

出願

取得

出願

取得

出願

0

1

0

0

0

9

（１）学術論文
区分：①原著論文、②その他論文
整理番
タイトル
区分
号

著者

機関名

17

5

掲載誌

Quan Huu Cap,
Proc. IEEE Signal
法政大学、埼玉県埼玉
Katsumasa Suwa,
Processing and its
県農業技術研究セン
Applications (IEEE
Erika Fujita,
ター
CSPA 2018)
Satoshi826

掲載論文のDOI

発行 発行 巻掲載
年
月 （号） ページ1①

A Deep Learning Approach for on-site Plant Leaf
Detection

2①

Practical plant diagnosis system for field leaf images
and feature visualization

Fujita E., et al.

法政大学・埼玉県

International Journal
10.14419/ijet.v7i4.1
of Engineering &2018
1.20687
Technology

7
10 （4.11 49-54）

3①

An end-to-end practical plant disease diagnosis
system for wide-angle cucumber images

Cap HQ., et al.

法政大学・埼玉県

International Journal
10.14419/ijet.v7i4.1
of Engineering &2018
1.20784
Technology

7
10 （4.11 106-111）

4②

植物病害自動診断技術の動向と課題

彌冨 仁

法政大学

日本神経回路学会誌 in press

2019

12

26
in press（4）5②

深層学習を用いた病害虫識別技術の開発

岩崎亘典

農研機構農業環境変動
植物防疫
研究センター

なし

2019

6

76
374-380（6）

6①

New record of Cophinopoda chinensis (Diptera:
Asilidae) from the Miyako Islands, the Ryukyus

Yamasako J、
Kuroda K

農研機構、愛媛大学

なし

2020

10

57

13-15

7

①

農業環境変動研究センター所蔵の外国産ミバエ科（昆 山迫淳介、末吉昌 農研機構、森林総合研
農研機構研究報告
虫綱：ハエ目）標本目録
宏
究所

10.24514/0000477
2020
5

11

5

21-30

8

①

Leptogaster humeralis (Hsia, 1949) (Diptera:
Asilidae: Leptogasterinae) New to Japan

12

26
(2)

344-347

Yamasako J、
Kuroda K

農研機構、愛媛大学

1

Fauna Ryukyuana

2018Japanese Journal ofなし
Systematic
Entomology

2020

3

118-122

9

①

10

②

Quan Huu Cap,
LeafGAN: An Effective Data Augmentation Method for Hiroyuki Uga,
法政大学、埼玉県
Practical Plant Disease Diagnosis
Satoshi Kagiwada
and Hitoshi Iyatomi
Quan Huu Cap,
Hiroki Tani,
LASSR: Effective Super-Resolution Method for Plant
法政大学、埼玉県
Hiroyuki Uga,
Disease Diagnosis
Satoshi Kagiwada,and Hitoshi Iyatomi

IEEE Trans. on
10.1109/TASE.202
Automation Science2020
0.3041499
and Engineering

12

ArXiv pre-print(https://arxiv.org/ab なし
s/2010.06499)

2020

10

10.1016/j.compag.2
2021
021.106271

8①

LASSR: Effective super-resolution method for plantdisease diagnosis

Quan Huu Cap,
Hiroki Tani, ,Satoshi Kagiwada, 法政大学、埼玉県
Hiroyuki Uga andHitoshi Iyatomi

12②

Validation of Prerequisites for Correct Performance
Evaluation of Image-based Plant Disease Diagnosis
using Reliable 221K Images Collected from Actual
Fields

Shogo Shibuya,
Quan Huu Cap,
Shunta Nagasawa,
法政大学、埼玉県
Satoshi Kagiwada,
Hiroyuki Uga, andHitoshi Iyatomi

13①Model-based forecasting of twig cankers incidence of 川口 章・七海隆
bacterial spot of peach in Fukushima Prefecture
之農研機構・福島県

Journal of General
Plant Pathology

doi:
10.1007/s10327021-01032-7

14①Model-based forecasting of bacterial black node ofbarley by hierarchical Bayesian model

農研機構

Journal of General
Plant Pathology

15②

Achieving Explainability for Plant Disease
Classification with Disentangled Variational
Autoencoders

16②

深層学習を用いた病害虫識別アプリの開発

17②

深層学習による病害虫画像識別技術の開発と将来展
岩崎亘典
望

11

川口 章

Computers andElectronics inAgriculture

Proceedings of the
AAAI conference on accepted
Artificial Intelligence

HABARAGAMUWA
Harshana, OISHI
農研機構
arxiv.org
Yu, TANAKA
Kenichi
岩崎亘典，山中武農研機構、法政大学、
彦，鍵和田 聡，彌ノーザンシステムサービ 光技術コンタクト
冨 仁，和山亮介，ス、NTTデータCCS
下城洋人
農業環境

2

植物防疫

1-10

187

106271

2022

2

2021

9

88

41-47

doi:10.1007/s10327
2021-021-01035-4

9

88

48-54

2021

10

2021

8

59(8)

2021

12

75(1
652-658
2)

arXiv:210
2.03082

4-13

（２）学会等発表（口頭またはポスター）
整理番
タイトル
号

発表者名

機関名

学会等名

発行
発行月
年

1

A basic study on leaves detection with deep learning features

Huu Quan CAP, Erika
Fujita, Katsumasa Suwa,
Satoshi Kagiwada,
Hiroyuki Uga, and Hitoshi
Iyatomi2

画像マスクによる植物病害自動診断システムの過学習抑制の試み犀川 巧、藤田恵梨香、鍵法政大学、埼玉県埼玉県農業技術 電子情報通信学会総合大和田聡、宇賀博之、彌冨 研究センター
会
仁

2018

3

3

複合感染の可能な植物病害自動診断システムの試み

谷洋樹、藤田恵梨香、鍵和田聡、宇賀博之、彌冨仁

法政大学、埼玉県埼玉県農業技術 電子情報通信学会総合大研究センター
会

2018

3

4

Super-Resolution for Practical Automated Plant Disease
Diagnosis System

Cap HQ., et al.

法政大学・埼玉県

2019

3

5

Diagnosis of Multiple Infections of Cucumber with Convolutional
Tani H., et al.
Neural Networks

法政大学・埼玉県

6

Practical plant diagnosis system for field leaf images andfeature visualization

Fujita E., et al.

法政大学・埼玉県

7

2段階転移学習によるナス病害自動診断システム開発の試み

田邉ら

法政大学・埼玉県

第81回情報処理学会全国大会 201938

背景多様性の疑似拡張によるトマト自動診断への影響の調査

小田桐ら

法政大学・埼玉県

第81回情報処理学会全国大会 201939

合成画像を用いたイチゴ葉病害自動診断システム開発の試み

菅野ら

法政大学・埼玉県

第81回情報処理学会全国大会 2019

3

10
11

深層学習器を用いた植物病害の画像診断システムの開発と評
小池ら
価研究機関からの話題提供「AIを活用した病害虫早期診断技術の
堀川拓未
開発」

法政大学、埼玉県埼玉県農業技術 第16回情報科学技術フォー
2017
研究センターラム

Proc. Conference on
Information Sciences andSystems (CISS2019)

Proc. IEEE Applied Imagery
Pattern Recognition (IEEE2018
AIPR 2018)
Proc. International Symposiumon Computational Intelligence 2018
and Application (ISCIA2018)

平成31年度日本植物病理学会
2019
大会
新潟県農業総合研究所園芸研究セ 園芸作物病害虫防除検討会
2019
ンター（野菜部門）新潟県病害虫防除
農研機構農業環境変動研究セン
Tsukuba Global Science Week 2018
ター（社）日本植物防疫協会シンポ
農研機構農業環境変動研究セン
ジウム「スマート農業時代の植 2019
ター
物防疫を考える」

法政大学・埼玉県

12

農業にSociety 5.0やAIって必要なの？

岩崎亘典

13

画像解析を利用した病害虫の同定

岩崎亘典

14

AOP: An Anti-overfitting Pretreatment Method for Practical
Image-based Plant Diagnosis

15

A comparable study: Intrinsic difficulties of practical plant
diagnosis from wide-angle images

Saikawa T, Kagiwada S, Uga
H, and Iyatomi H.
Suwa K, Cap HQ, Kotani R,
Uga H, Kagiwada S, andIyatomi H.

3

8

10

7

3
1
8
1

法政大学、埼玉県

IEEE BigData2019

2019

12

法政大学、埼玉県

IEEE BigData2019

2019

12

16
17

Super-resolution for practical automated plant diseasediagnosis system
2段階の画像生成を活用した偏りのあるデータセットに対する実践的なdata augmentation

Cap HQ, Tani H, Uga H,
Kagiwada S, and Iyatomi H.
菅野怜、長澤駿太、鍵和田聡、宇賀博之、彌冨仁
小田桐海翔、 鍵和田聡、宇賀博之、彌冨仁澁谷将吾、 鍵和田聡、宇賀博之、彌冨仁塩田大河、 鍵和田聡、宇賀博之、彌冨仁法政大学、埼玉県

IEEE BigData2019

2019

12

法政大学、埼玉県

情報処理学会20203

法政大学、埼玉県

情報処理学会20203

法政大学、埼玉県

情報処理学会20203

法政大学、埼玉県

情報処理学会

2020

3

18

同一被写体の多様性に対する制約variational lossの提案

19

中央領域に注目する Center Attention による頑健性の高い植物病害診断装置の構築

20

茎部に発生する植物病害自動診断装置の提案

21

深層学習を用いた作物部位ごとの植物病害画像診断システムの構築と早期診断モデル系による評価

延原愛, 金井勇樹, 上村駿介,
松坂朱莉, 廣岡裕吏, 大島研
法政大学、埼玉県郎, 石川成寿, 宇賀博之, 彌冨仁, 鍵和田 聡

植物病理学会

2020

3

22

深層学習器を用いたキュウリ斑点細菌病の初期病徴における画像診断システムの開発と評価

鈴木順也，谷洋樹，小池友香，延原愛，廣岡裕吏，石川法政大学、埼玉県
成寿，彌冨仁，鍵和田聡，大島研郎

植物病理学会

2020

3

23

病虫害発生を記録するアプリケーションの開発

竹本大吾

東海植物病学研究会

2019

12

24

深層学習を用いたトマト葉上のコナジラミ類成虫の識別

亀井幹夫

25

トマト退緑ウイルスが感染するとトマトの果実収量は減収する

上田重文・寺見文宏

名古屋大学

広島県立総合技術研究所農業技術 第65回日本応用動物昆虫学会
2021
センター
大会
令和３年度日本植物病理学会
農研機構野菜花き研究部門
2021
大会

Satoi Kanno, Shunta
Nagasawa, Quan Huu Cap,
Hiroyuki Uga, Satoshi
Kagiwada, and Hitoshi
Iyatomi土方 悠, 鍵和田聡, 彌冨仁

33

法政大学、埼玉県

IEEE EMBS Conferences on
Biomedical Engineering andScience

2021

3

法政大学

情報処理学会 第83回全国大
2021
会

3

彌冨 仁

法政大学

インベントリー研究会

2020

11

深層学習を用いたトマト葉上のコナジラミ類成虫の識別

亀井幹夫

広島県立総合技術研究所農業技術 第65回日本応用動物昆虫学会
2021
センター
大会

3

30

AIによる病害画像診断と将来展望

鍵和田聡

法政大学

JICAブラッシュアップ研修

2021

7

31

AIを活用した病害虫画像診断技術の開発

鍵和田聡

法政大学

植物病理学会関東部会

2021

9

32

AIを活用した病害虫の自動診断

彌冨仁

法政大学

33

実践的な植物病害自動診断のための画像生成技術

彌冨仁

法政大学

34

機械学習技術を用いた画像に基づく植物病自動診断の実際

彌冨仁、鍵和田聡

法政大学

農研機構シンポジウム

2021

11

35

複数部位の画像を用いた実践的な植物病自動診断システムの 伊藤大貴，澁谷将吾，鍵和
提案と課題
田聡，彌冨 仁法政大学

情報処理学会第84回全国大会 2022

3

26

PPIG: Productive and Pathogenic Image Generation for Plant
Disease Diagnosis

27

果実に対する頑健な植物病害自動診断システム開発の試み

28

植物病害画像診断における技術的課題と進捗

29

4

公益財団法人報農会第36回シ
2021
ンポジウム
粉体工学会 2021年度秋期研
2021
究発表会

9
10

36
37
38

物体検出・認識技術を効果的に組み合わせた2段階の植物病害 岩野滉平，澁谷将吾，鍵和
法政大学
診断法の検討田聡，彌冨 仁Explainable Plant Disease Classification with Variational
HABARAGAMUWA Harshana,
農研機構
Autoencoder
OISHI Yu, TANAKA Kenichi
Shigeki KISHI, Jianqiang
Integrating AI-based image diagnosis of pest damages andSUN, Akira KAWAGUCHI,
農研機構
model prediction of pest occurrences
Sunao OCHI, Megumi（３）出版図書区分：①出版著書、②雑誌（学術論文に記載したものを除く、重複記載をしない。）、③年報、④広報誌、⑤その他
整理番
著書名（タイトル）
著者名
区分号

情報処理学会第84回全国大会 2022

3

第79回農業食料工学会年次大
2021
会

9

NARO-FFTC International
Symposium 2021

9

機関名

出版社

2021

発行
発行月
年

1

④

にいがた植防だより第152号（AIを活用した病害虫診断について）宮嶋一郎

新潟県農業総合研 新潟県植究所園芸研究セン 物防疫協
会
ター

2019

1

2

①

ハモグリバエ 防除ハンドブック: 6種を見分けるフローチャート付

德丸 晋

京都府農林水産技 農山漁村
術センター
文化協会

2018

7

3

④

「ながの植物防疫」2020年１月号（ＡＩを活用した病害虫診断技術開発への取り組み）

金子政夫、古田岳（一社）長長野県野菜花き試
野県植物
験場
防疫協会

2020

1

4

④

AIを活用した病害虫識別技術の開発と今後の展望

岩崎亘典

農研機構

植物防疫
所

2020

11

5

④

研究情報「AIによるイチゴ病害虫の診断」

伊代住浩幸

静岡県農林技術研 http://www.agriexp.pref.shizuoka.jp 2021
究所
/news00064.html

6

6

⑤

愛知県植物防疫協会60周年記念誌

内田祐太

愛知県

2022 10月頃

7④

園研ニュース Vol.16(スマート農業技術の確立にむけた取り組み AIを活用した病害
金城雄司他
虫早期診断技術の開発）

富山県農林水産総合技術センター園芸研究所

2021

8

8

④

農研ニュース Vol.33(スマート農業への取組み AIを活用した病害虫早期診断技術
の開発)

向井 環他

富山県農林水産総合技術センター農業研究所

2022

1

9

④

判断の根拠を説明できるAI を開発 －⽣産者も納得の病害診断に活⽤－大石優・ハルシナ・ハバラガムワ

農研機構

2021

8

研究所HP

5

農研機構
2021環境
報告書

（４）国内特許権等
区分：①育成者権、②特許権、③実用新案権、④意匠権、⑤回路配置利用権
権利者
整理番
特許権等の名称
発明者
区分（出願人等）号1②

病虫害診断装置、病虫害診断方法、病虫害
山中武彦、孫建診断プログラム、モデル生成装置、モデル
強、岸茂樹
生成方法、及びモデル生成プログラム

機関名

国立研究開発法人 国立研究開発法人農農業・食品産業技 業・食品産業技術総合術総合研究機構 研究機構

（５）国際特許権等
区分：①育成者権、②特許権、③実用新案権、④意匠権、⑤回路配置利用権
権利者
整理番
発明者
特許権等の名称
区分（出願人等）
号

機関名

出願番号

出願年月日

特願2020-207867

2020/12/15

出願番号

出願年月日

取得年月
日

取得年月
日

出願国

該当無し

（６）報道等
区分：①プレスリリース、②新聞記事、③テレビ放映、④その他
整理番
記事等の名称区分
号

機関名

掲載紙・放送社名等

長野県野菜花き試
信濃毎日新聞験場
長野県野菜花き試
信毎wｅｂ
験場

1

②

キュウリ病害虫ＡＩ診断 県試験場など開発着手

2④

キュウリ病害虫ＡＩ診断 県試験場など開発着手

3④

農研機構 AIを活用した技術を開発中

4

①

5

①

6

②

7

②

8

②

農研機構など、ＡＩ活用しスマホで病害虫診断

9④AIが診断！農作物の病害虫

10④

病気から動植物を守る／最新技術で病気から守る スマートフォ
農研機構
ンの画像で病害虫を識別

農業共済新聞

農研機構

ＡＩを活用した病害虫診断をお試し頂けます －アグリ・ビジネス・農研機構
ジャパン 2019にてプロジェクト成果を発表－
判断の根拠を説明可能なAIを開発－農作物の病害虫診断等で農研機構の活用に期待－「マグロも豚も AIで守れ AIで1次産業を効率化 水揚げ監視／
農研機構
くしゃみの音判別」
病虫害症状 AI学習中 農研機構などのグループ スマホ診断ア
農研機構
プリ開発 撮影、即座に判明 まずキュウリから掲載
年月日
2018/1/20

2018/1/20 （掲載期間はおよそ２週間程度）
2018/11/7
2019/9/4
2020/1/23

日本経済新聞2019/9/29

日本農業新聞2019/9/13

農研機構

農機新聞

2019/9/13

農研機構

農林水産技術ニュース 2019/11/11
農林水産省「あふ」6

備 考2020/2/1

https://www.naro.affrc.go.jp/publicity_report/pr
ess/laboratory/niaes/132025.html

令和１年１
１月号（11
月1日発
行）

11

④

ＡＩプロ（イチゴグループ）令和１年度中間検討会及び現地検討会
栃木農試広報誌（農試
栃木県農業試験場の開催
ニュースNo.389）

12④

ＡＩを活用した病害虫診断技術の開発

https://www.pref.miyagi.jp/soshiki/res_center/t
宮城県農業・園芸 宮城県農業・園芸総合
2020/11/26
総合研究所
研究所Webページ
opicsr2-7.html

13④

スマート農業と野菜花き試験場の取り組み～ＡＩを活用した病害虫診断技術の開発「信州の農業」（長野県
長野県野菜花き試
農薬卸商業協同組合
験場
発行）

14

④

AIを活用した病害虫早期診断技術の開発を進めています。（病農研機構、岐阜県 岐阜県農業技術セン
理昆虫部）～農林水産省委託プロジェクト研究「人工知能未来農
農業技術センター ターニュース Ｎｏ .49
業創造プロジェクト 」～

15④

ＡＩを活用した病害虫診断技術開発への取り組みについて

宮城県農業・園芸
植物防疫みやぎ総合研究所

2021/7/30

16②「農研機構AI病虫害診断サービス」

農研機構

2021/8/1

17①「農研機構AI病虫害画像診断WAGRI-APIを公開―対象作物を追加し、病虫害小図鑑を合わせた新サービス―」

農研機構

日刊工業新聞

2020/11/1

2021/12/1 https://www.g-agri.rd.pref.gifu.lg.jp/2022/3/28（７）普及に移しうる成果
区分：①普及に移されたもの・製品化して普及できるもの、②普及のめどがたったもの、製品化して普及のめどがたったもの、③主要成果として外部評価を受けたもの（複数選択可）。
普及（製品化）整理番
主な利用場面
普及状況
機関名
成果の名称
区分
年月
号
新規就農者、農業法人就労者等による病虫害 2022年3月に公表されたので、今後、人工知能(AI)を活用し、画像データで病害虫 京都府農林水産技
1
②
2022
3
の診断
普及する見込みを診断する技術を開発
術センター
新規就農者、農業法人就労者等による病虫害 2022年3月に公表されたので、今後、
ナス病害虫の人工知能(AI)による簡便で迅 富山県農林水産総
2
②
2022
3
の診断
合技術センター
普及する見込み
速な診断技術宮城県農業・園芸
新規就農者、農業法人就労者等による病虫害 2022年3月に公表されたので、今後、ＡＩを活用した病害虫画像診断アプリの利用
3
②
2022
3
総合研究所
普及する見込みの診断
新規就農者、農業法人就労者等による病虫害 2022年3月に公表されたので、今後、いちごで発生する重要病害虫を診断する人
栃木県農業試験場 2022
4②
3
工知能の現地実証の診断
普及する見込み
新規就農者、農業法人就労者等による病虫害 2022年3月に公表されたので、今後、
スマートフォンカメラ撮影画像から病害虫を三重県農業研究所 2022
5
②
3
の診断
普及する見込み識別できる病害虫診断AI

7

（８）発表会の主催（シンポジウム・セミナー等）の状況
整理番
発表会の名称
号
1
2

機関名

開催場所

宮城県農業・園芸 宮城県植物防疫協
会 研修会
総合研究所
令和元年度生物資源研究センター試験研究成績報告 京都府農林水産技 京都府生物資源研
会
術センター
究センター

ＡＩプロ（イチゴグループ）の概要の紹介

3

第10回農業環境インベントリー研究会「AI・スマート農 農研機構、法政大オンライン開催
学
業のための病害虫基盤情報の活用」

4

AIを活用した植物病害虫診断技術の開発と展望

5

農薬懇談会

6

愛知県農業経営士協会豊田・みよし支部視察研修会 愛知県

7
8

年月日

参加者
数

2019/12/5

68

2020/3/13

100

2020/11/2

150

https://www.naro.affrc.go.jp/event/list/2020/11/137216.h
tml

300

https://www.naro.go.jp/event/list/2021/10/144292.html

農研機構植物防疫
Web配信
2022/11/9
部門
郡山市南東北総合
2022/11/26
卸センター
農業総合試験場

京都府農林水産技
Web配信
術センター
令和3年度生物資源研究センター試験研究成績報告 京都府農林水産技
Web配信
会
術センター
令和3年度農林センター試験研究成績報告会

備 考

20名

2022/1/19

25

2022/2/2200

http://www.pref.kyoto.jp/nosoken/

2022/3/16

200

http://www.pref.kyoto.jp/shigenken/（９）アウトリーチ活動の状況
区分：①一般市民向けのシンポジウム・講演会及び公開講座・サイエンスカフェ等、②展示会及びフェアへの出展・大学及び研究所等の一般公開への参画、 ③その他（子供向け出前授業
整理番
参加者
機関名
開催場所
主な参加者
備 考
アウトリーチ活動
区分
年月日
号
数
1

②

イノベーション・ジャパン2017

法政大学

東京ビッグサイト

2017/8/31

大学関係者、研究機
25000人 関研究者、企業担当
者、行政等

2

②

成果発表会「キュウリ病害の画像診断システムの開発」

法政大学・埼玉県
農業技術研究セン 東京ビッグサイト
ター

2018/2/2

235

スマートアグリソリューション2018

農研機構、埼玉
県、宮城県、法政大学、（株）ノーザ
ンシステムサービス

東京ビックサイト

2018/7/11～
40,0002018/7/13

大学関係者、研究機
関研究者、企業担当
者、行政等

東京ビックサイト

2018/11/20～
2018/11/22

大学関係者、研究機
関研究者、企業担当
者、行政等、生産者、
地方自治体担当者

3

4

②

②

アグリビジネス創出フェア2018

農研機構

8

38,000

農業者、関係団体職員

①

第16回環境研究シンポジウム「スマート社会と環境～豊かな暮らしと環境への配慮の両 農研機構
立を目指して」6①

農業環境インベントリー研究会 「AI・スマー 農研機構農業環境
エポカルつくばト農業のための病害虫基盤情報の活用」
変動研究センター

7③

京都先端科学大学
第11回京都先端科学大学バイオ環境学部・ 京都府農林水産技
亀岡キャンパス（京 2020/3/5
京都府農林水産技術センター研究交流会 術センター
都府亀岡市）

8①

農研機構サイエンスカフェ 第17回「AIってな農研機構にがわかるの？ 人工知能を利用した病害
つくば市
虫識別について」

9②

アグリ・ビジネス・ジャパン2019

農研機構、法政大学、（株）ノーザンシ 東京ビックサイト
ステムサービス

筑波会議委員会、農研機構農業環境
つくば国際会議場
変動研究セン
2019/10/2
EPOCAL
ター、農業情報研究センター

5

一橋大学一橋講堂 2018/11/13

つくば市役所300

2020/2/28

100

大学関係者、研究機
関研究者、企業担当
者、行政等
国公立研究開発機
関、行政部局、大学、民間、農家・農業法人
京都先端科学大学教員、京都府農林セン
ター職員

2018/2/20

一般市民

2019/9/11～13 46,138

会社員、学生、行政等

10②

筑波会議２０１９11③

広島県立総合技術 広島県立総合技術
広島県園芸振興協会トマト部会ワーキング
研究所農業技術セ 研究所農業技術セ 2020/6/23
会議
ンター
ンター

http://59.106.234.214/index.html
http://59.106.234.214/pdf/Report_2019.pd
f

大学関係者、学生、約５０名 関連企業、公設研究 https://tsukuba-conference.com/sessi
機関

35

県普及指導員，県内JA担当者
農業者、農業関係団
体・組織、農機メー
カー、公的関係機関・
団体

12

②

京都スマート農業祭2020

京都府農林水産技
京都府農林水産技術センター（亀岡 2020/11/13・ 2000
術センター
14
市）

13

①

アグリビジネス創出フェア2020出展

農研機構

オンライン開催

行政、農業者.研究機
2020/11/11https://agribiz-fair.maff.go.jp/
9.8万ＰＶ 関、民間企業等
13

14

①

農業技術革新・連携フォーラム2020出展

農研機構

オンライン開催

2020/12/1428

15

16

②

AIを用いた病害虫識別技術の開発

農研機構

オンライン開催

2010/12/28②

令和２年度東北農業試験研究推進会議生
産環境推進部会・病害虫研究会 「病害虫被害画像のデータベース化とAIを活用した
病害虫診断技術の開発」

農研機構

オンライン開催

2021/1/21

9

行政、農業者.研究機
関、民間企業等

15

行政、農業者.研究機
関、民間企業等

研究機関

https://sentannogyo.jp/renkeiforum202

17①

岐阜県農業技術センター・岐阜大学応用生
農研機構、岐阜県 オンライン（Ｚｏｏｍ
物科学部共催 令和３年度 研究成果発表
2022/2/22
農業技術センター ウェビナー）
会

約100名

行政、学生、会社員
等

18③

広島県立総合技術 広島県立総合技術
広島県園芸振興協会トマト部会ワーキング
研究所農業技術セ 研究所農業技術セ 2020/6/23
会議
ンター
ンター

35

県普及指導員，県内
JA担当者

19

①

オンラインシンポジウム「AIを活用した植物病害虫診断技術の開発と展望」

243

民間企業，生産者，
県公設試・病害虫防https://www.naro.go.jp/event/list/202
除所など

広島県立総合技術研究所農業技術セ オンライン
ンター

2021/11/9

1/10/144292.html

丸亀市綾歌総合文香川県農業試験場
160名
化会館アイレックス 2021/7/19
ＷＥＢ掲載（You
農研機構等
2021/11/3～
tube）

農業生産者、行政、会社員、学生

ポスター発表一般市民

https://m.youtube.com/watch?v=PxcIX

2022/1/20

農業関係者

http://www.biotech-tokai.jp

20①

令和３年度かがわスマート農業推進大会

21③

試験場公開デー

22②

アグリビジネス創出フェアin東海に出展

三重県農業研究所 AP名古屋

2022/1/14

80

農業者、農業関係団
体・組織、農機メー
https://www.agr-k.or.jp/nbc-kyoto/con
カー、公的関係機関・団体

2022/3/3

100

JA、富士通プロパー

2021/9/17

580

都道府県植物防疫関https://jppa.or.jp/wpsite/wp-content/u
係者、民間企業

名古屋植物防疫所 オンラインセミナー 2022/2/920名古屋植物防疫所職員

23②

京都スマート農業セミナーin亀岡

京都府農林水産技 農林センター
術センター
Web配信（併用）

24①

WAGRIやPRISM病害虫診断などの取組み
内容について紹介

FUJITSU JA ICT
セミナー

25

①

日本植物防疫協会シンポジウム「新しい時代に向けた病害虫の診断と発生予察を考え 日本植物防疫協会 Web配信
る」

26

①

名古屋植物防疫所ゼミナール

オンライン録画10