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
栽培・労務管理の最適化を加速するオープンプラットフォームの整備
令和３年度

最終年度報告書

課題番号17935610

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
野菜花き研究部門

研究開発責任者

施設生産システム研究領域 上級研究員 黒﨑 秀仁
TEL ：029-838-8909

研究開発責任者
連絡先

FAX ：029-838-8538

E-mail：kurosaki@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（農業機械研究部
門、農業ロボティクス研究センター）
国立研究開発法人 産業技術総合研究所
株式会社三菱総合研究所
バイエルクロップサイエンス株式会社
共同研究機関国立大学法人千葉大学
国立大学法人東京大学
株式会社誠和宮城県農業・園芸総合研究所
小林クリエイト株式会社

＜別紙様式３＞最終年度報告書
Ⅰ－１．年次計画

研究課題

担当研究機関・研究室

研究年度
H29 30R1

２ ３ 機関

（注１）

研究室

◎黒﨑秀仁
（2021.4～）
究部門◎岡田邦彦（～2020.3）◎太田智彦（ 2020.4 ～2021.3）
農 研 機 構 ・ 革 新 工 学 高度施設型作業ユニ ○太田智彦
農研機構野菜花き研 -研究開発責任者

１

研究担当者

人工知能に利用で ○

○

○

○

センター

きる作業管理データセ

ット

ット構築

１－１－Ａ作業データ ○○○〇 農 研 機 構 ・ 農 業 機 械 施設園芸生産システ 〇黒﨑秀仁（2021.4～）
研究部門
ムグループ
○ ○ 農 研 機 構 ・ 革 新 工 学 高度施設型作業ユニ △太田智彦
センター （ ～入力デバイスの開発と作業データの解析およ ○○○ット（～2021.3） 、○ 〇 2021.3）、農業ロボテ 施設ロボティクスユ 内藤裕貴

び利活用方法の研究

ィ ク ス 研 究 セ ン タ ー ニット（2021.4～）（2021.4～）

○

○

○

○

○

○ 〇 農研機構・革新工学セ 高度施設 型 作業ユンター(～2021.3)、

ニット(～2021.3)、

農研機構 ・ 農業機械 施設園芸生産システ〇○

研究部門(2021.4～)

深津時広
吉永慶太
(～2019.3)
坪田将吾(2019.4～
2021.3)山田哲資(2020.4～
2021.3)黒﨑秀仁(2021.4～)
中山夏希(2021.4～)

ムグループ(2021.4～)

〇〇

○
○

深井智子
(2021.4～)○

農 研 機 構 ・ 革 新 工 学 労 働 環 境 技 術 評 価 ユ 菊池 豊(～2018.3）
センター
ニット

○
○

○ ○ 小林クリエイト(株)自動車推進部

自 動 松林和幸

車企画課(～2020.3)
アグリ事 業 部(～2020.4)

1

作業技術 チ ーム△髙橋正明(～2020.3)

生産工学 ユ ニット

小池修(～2020.3）△(2020.4～)
神崎正明

○

○

○

ける各種作業、生育、環 ○

○

○

○

○

○

○○

○

○

○

○○

金子壮

○○

菅野秀忠
（2020.4～）
丸尾 達(～2018.3）

１－１－B

宮城農園研

大規模生産法人にお境、エネルギーデータ等の効率的収集手法の確立、情報管理およびオー
プンプラットフォーム
データベースの構築○○

施設野菜 チ ーム

千葉大学

○

○

〇

〇

〇

〇

〇

〇

大学院園芸学研究科

農 研 機 構 ・ 野 菜 花 き 生産工学 ユ ニット
研究部門

△岩崎泰永
(～2020.3)

杉山智美(2018.4～
2021.3)
江口雅丈(2018.4～
2020.3)篠原洋太(2018.4
2020.3)△礒﨑真英(2020.4～
2021.3)
施 設 野 菜 花 き 生 産 △小田篤
(2021.4～)
管理システムグル

〇

〇

〇

～

ープ
山浦寛子
(2021.4～)
施 設 野 菜 花 き 生 育 菅野圭一
(2021.4～)
制御グル ー プ

〇
〇
１－１－B

○

○

大規模生産法人にお○○ ○ 農研機構・革新工学セ 高度施設 型 作業ユ○○ンター(～2021.3)、農 ニット(～2021.3)、施 坪田将吾
(2019.4～2021.
業 機 械 研 究 部 門 設園芸生産システム
3)(2021.4～)
グループ(2021.4

ける各種作業、生育、環境、エネルギーデータ等の効率的収集手法の確○○～)立、情報管理およびオー
プンプラットフォーム

○

○

○

山田哲資
(2020.4～)

中山夏希(2021.4～)
深井智子○(2021.4～)
下元耕太○(2021.4～)○ ○ 農 研 機 構 ・ 革 新 工 学 高度施設型作業ユニ △太田智彦○

データベースの構築△深津時広センター （ ～2

ット（～2021.3） 、

○

○

○

○ 〇 2021.3）、農業ロボテ 施設ロボティクスユ 内藤裕貴
ィ ク ス 研 究 セ ン タ ー ニット（2021.4～）（2021.4～）

１－（２）作業データの ○

○

○

〇

産業総合技術研究所

人工知能への適用技術の開発(～2021.3)

知 能 シ ス テ ム 研 究 〇永見武司(～2020.3)
部門(～2020.3)、
人 工 知 能 研 究 セ ン △小島一浩(～
2019.4)ター(2020.4～)

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○

２．人工知能を活用した ○○○△(2020.4～)
増田健(～2021.3)
小林匠(～2021.3)
渡辺顕司(～2021.3)
中坊嘉宏(～2021.3)
角保志(～2021.3)
藤原清司(～2021.3)○岡田邦彦(～2020.3)〇小田篤(2020.4～)

農研機構・野菜花き研
究部門

作業計画策定による作業効率化
２－（１）作業計画策定 ○○農研機構・野菜花き研 施設生産ユニット
究部門に活用可能な生育予測
モデルの開発

○

○

○
○
○

〇

○

○

○

○○

○

○

○

○○

○

○○

△東出忠桐

(～2019.3)
安 東赫(～2019.3)
河崎 靖(～2018.3)
斉藤岳士(～2018.3)
中野有加(2019.4
2020.3)
施設生産ユニット(～ 菅野圭一
2021.3)、施設野菜花き生育制御グループ(2021.4～)
村松幸成～

施設生産ユニット(～ △小田 篤
2021.3)、施設野菜花 (2018.4～)
き生産管理システム
グループ(2021.4～)〇

施設野菜花き生育制 筧

雄介

御グループ

〇

農 研 機 構 ・ 農 業 情 報 農業 AI 推 進室
研 究 セ ン タ ー (2020.4～2021.3)

3△イ ウンソク(2020.4～
2021.3)イスラム(2020.4～
2021.3)
髙地伸夫〇(2020.4～
2021.3)
農研機構・革新工学セ 高 度 施 設 型 作 業 ユ △吉永慶太(～2019.3)
ンター
ニット(～2021.3)○ ○ 農研機構・革新工学セ 高度施設型作業ユニ △ (2019.4 ～2021.3)ンターット（～2021.3）、施 内藤裕貴（～2021.3）、
設ロボティクスユ○ ○ 農 業 ロ ボ テ ィ ク ス 研 ニット（2021.4～） 太田智彦〇

２－（２）着果モニタリ ○ングシステムの開発

○

○

○

○

○

○

○

究 セ ン タ ー （ 2021.4
～）

○

○

○

○ 農研機構・革新工学セ 高 度 施 設 型 作 業 ユ △下元耕太(2021.4～)
ンター(～2021.3)、
ニット(～2021.3)、
施設園芸生産システ 深津時広
○ ○ 農業機械研究部門○○(2021.4～)○○○○
２－（３）人工知能を活 ○○○○ ○ ボッシュ（株）(～2020.12)用した栽培環境制御に

ムグループ(2021.4～) 坪田将吾
(2019.4～
2021.3)山田哲資(2020.4～)
中山夏希(～2021.4)
深井智子(～2021.4)
FUJIプロジェクト(～ 伊藤 聖
2018.3)

よる病害管理システム

アグリカルチャービの構築

ジネスユニット(2018.4～2020.12)

○

○

○

○

○

○ ○ バイエルクロップサイ デジタルインキュベー
エンス（株）

タージャパン(～2021.1)(～2021.1)

盛

朝子

日下裕之
(～2018.5)
山本雅康(2018.4
2021.3)劉珂(2018.4
2020.12)
△伊藤保

○

○

○

○

○

○

○

○

○

○ ○ (株)三菱総合研究所

地域創生事業本部

○

○

○

○○

イ ノ ベ ー シ ョ ン 開 発 濱田美来
本部

○

○

○

○

経 営 イ ノ ベ ー シ ョ ン 水野友美
本部

○

○

○

(～2021.3)
山本奈々絵(～2021.3)

○
4

～

～

○

○○

地域創生事業本部岸紘平(2019.4～)

た生育モニタリング技

木村元則(2020.4～)
知 能 シ ス テ ム 研 究 部 △永見武司(～2020.3)
門(～2020.3)、人工知術の開発

能 研 究 セ ン タ ー○○
1-(4)人工知能を活用し ○○○産業総合技術研究所(2020.4～)

○

○

○

○○

３．作業性を考慮した栽 ○○○○ ○ 千葉大学

大学院園芸学研究院△(2020.4～)
増田健
〇後藤英司

○

○

○ ○ 千葉大学

大学院園芸学研究院

△後藤英司

○

○

○

○○

○

○

○

培管理最適化と人工知
能利用（１）作業・生育・環境・ ○エネルギーのデータの解析・利用技術の開発

彦坂晶子
石神靖弘
(～2020.3)○○

吉田英生(2020.4～)（２）人工知能親和性の ○○○○ ○ 東京大学

大学院農学生命科学

高い新たな環境制御最 ○

○

○

○○

研究科

△富士原和宏松田 怜

適化手法の開発○○○○ ○ (株)誠和

研究開発 部

陣在ゆか り

○

○

○

○○

（３）栽培環境データの ○○下田和則
産業総合技術研究所

人工知能への適用技術の開発

知 能 シ ス テ ム 研 究 部 △永見武司(～2019.3)

門

○

○

中坊嘉宏
(～2019.3)

○

○

○

○

○

○

角保志

○

(～2019.3)
藤原清司(～2019.3)
渡辺顕司(～2019.3)○ ○ 農 研 機 構 ・ 革 新 工 学 高 度 施 設 型 作 業 ユ △太田智彦(2019.4～)
センター
ニット(～2021.3)、(～2021.3)、
農業ロボティクス研 施 設 ロ ボ テ ィ ク ス
究センタ ー

ユニット(2021.4～)(2021.4～)○○ ○ 小林クリエイト(株)自動車推進部
車企画課(～2020.3)、

5

自 動 松林和幸(2019.4～)

アグリ事 業 部
(2020.4～)※略称可（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。

6Ⅰ－２．研究目的
日本の施設園芸生産は気候や生育状態により、作業時間が年間で大きく変動する。大規模施
設では季節によって作業量が異なり、雇用者数を調整する必要があるなどの問題があり、規模を拡大する上での大きな制約条件となっている。また、人件費はランニングコストとして全経費の３～５割程度の大きな割合を占めている。現在大規模生産ハウスでは経験的に作業内容を割り当て、作業者配置を決定しており、作業管理の効率化、平準化、低コスト化が求められている。商工業分野ではAIの利用による作業支援・効率化が始められているが、農業分野では、
AIを利用するための作業・労務管理に関するデータプラットフォームがなく、早急な整備が求められている。また、防除作業に掛かる多大な労力も問題であり、防除作業の効率化には、的
確な病害発生予測が欠かせない。慣行の防除は、生産者の勘と経験に多くを依存しているが、AIを活用した病害発生予測システムの開発が必要である。栽培環境最適化については、オラン
ダなどとは異なる高温・強日射、かつ、多様な気候・施設条件という我が国の施設園芸条件下
で、年間作業量の平準化による作業性向上という観点からの環境制御の高度化が必要である。
本研究は、参画研究機関が有する次の技術に基づき進めた。①作業技術、②産地での環境・生育データ共有・指導技術、③生育センシング技術、④生育予測技術、⑤環境制御技術。本研
究は①人工知能に利用できる作業管理データセット構築、②人工知能を活用した作業計画

策定による作業効率化、③作業性を考慮した栽培管理最適化と人工知能利用の小課題からなる構成とした。研究は栽培・労務管理に関連するデータを５年以上整備するとともに、雇用
労働力の最適配置等、労働時間の平準化や短縮を可能とする人工知能技術を３種以上開発し、オープンプラットフォームを整備することを目標として取り組んだ。
その結果、大規模施設園芸での作業のデータを効率的に収集できる入力デバイスを開発し、収集データが人工知能アプリケーション開発に利用できるようにする。太陽光利用型植物工場など、複数の施設園芸施設において、作業データ、および、環境、生育データなどを５年間収集する。これら作業データなどのフォーマットを規格化する。
・トマト、キュウリ、イチゴにおいて主要病害に対応する病害予測システムを開発し、実用化を目指す。
・上記作物の病害予測が可能になることに伴う、早期対応が可能になることによる労働時間削減等の波及効果を定量化する。
本課題は大規模施設園芸の安定高収益化を図るため、栽培・労務管理にAIを活用できるオー
プンプラットフォームを整備する目的で進めた。今年度は次に挙げる労務管理・栽培データ入力システムの開発を進め、施設園芸の作業・栽培・環境データを研究期間中、5年間継続して収集しつつ、AI技術である着果モニタリングシステム、病害予測システムの2件の開発を行い、さらに、葉面積AI測定技術を開発した。したがって、研究期間内の目標が達成された。
その結果、下記の効果が期待される。
１．施設園芸生産者から提供されるデータを活用できるオープンプラットフォームの確立により 、ソフトウェアベンダーなどが作業効率化のためのソフトウェアを開発可能となり、生産者は労働生産性が向上するとともにゆとりのある作業を行うことが可能となる。
２．AI を活用して開発した技術である病害発生予測システムはすでに複数病害で実用化され、農薬散布回数を減らすことが可能となり、生産者の作業負担を軽減し、減農
薬栽培に寄与する。着果モニタリングシステム、葉面積センシング技術は高精度な収量予測を可能とし、生産物の計画生産、安定出荷が可能となる。
7

Ⅰ－３．研究方法（１）人工知能に利用できる作業管理データセット構築
効率的に作業データを収集できるシステムとして、タグを用いた作業データ入力システ
ムを開発する。さらに、慣行作業の作業毎の作業時間を解析し、作業管理にAI を用いる有効性を調べる。施設園芸において、人工知能技術を利用して労務管理・栽培技術などを最適化できるようにするための基盤技術を目指し、各種取得情報を効率的に取り扱うことができるオープンプラットフォームとして「栽培労務管理OPF」を構築する。宮城県内大規模生産３法人の環境、生育、収量、作業情報の各種データを収集し、オープンプラットフ
ォームに搭載しやすい方式に編集・加工した。
（２）人工知能を活用した作業計画策定による作業効率化
施設内の温度、日射、CO2濃度から乾物生産を連続的に算出することができる「生育・収量予測ツール」を活用して、将来の収穫量を予測し、予測された収量から収穫作業に必要な人員と作業時間を算出する。効率的な栽培管理モデル策定に貢献できるよう、レール間
畝移りを自動化する自律走行台車と、自律走行台車に搭載する着果モニタリングシステムを開発する。環境データ、栽培管理データ、発病イベントデータの収集を行い、当該データを用いた病害発生予測人工知能の開発、精緻化を行った。病害予測がもたらす社会的、経済的効果についてロジックツリーを用いて整理し、評価体系を構築した。構築した評価体系に基づきKPIを設定し、協力農家へのアンケート調査および統計データ、実際の農家の防除行動の変化に基づき、社会的経済的効果の定量化と、実際に営農上もたらされた効果について評価を行った。生育モニタリングシステムのモデルシミュレーションの時間的精度を向上させる技術と作業計画策定に必要とされるサブモデルモジュールの研究開発を行う。生育予測モデルのために収集されたデータや画像データから、群落特性などの生育状態を推定する技術を開発する。
（３）作業性を考慮した栽培管理最適化と人工知能利用
太陽光型植物工場で収集するデータを活用して、作業・生育・環境・エネルギーのデー
タの解析を行い、環境制御、生育制御、栽培管理、作業管理、労務管理、資源・エネルギー
利用計画の統合的管理運用モデルを開発する。また、その作業管理シミュレーション等の精度検証、および実装プログラムの検証を行う。人工知能親和性の高い新たな環境制御最適化手法の一つとして、温室へのCO2施用の費用対効果を判断する上での「コア」情報であるCO2施用速度－温室内植物個体群純光合成速度（以後、Pn）応答曲線（以後、CP曲線）
をリアルタイムで推定する方法を開発する。AI に活用するため、作業データと合わせて環境データ、生育データを記録できる作業入力システムを開発する。
Ⅰ－４．研究結果（１）人工知能に利用できる作業管理データセット構築
タグを利用して効率的にハウス内で作業時間を記録できる3種類の作業データ入力シス
テム（バーコーダ型、QRコード型、RFID型）を開発した。慣行の作業データを解析した
結果、収穫時間は収穫量と相関が高く、AI を利用せず作業時間を推定できると考えられたが、芽かきなどの生育管理作業時間は不規則に変動することから、収穫量のみでの推定精度は低かった。今後、AI を活用し、作業時間を推定可能となれば作業時間の平準化、短縮に有効であると考えられた。オープンプラットフォーム(OPF)に関しては、大規模施設で
8

の各種データを整理し、さまざまな施設園芸生産現場で取り扱うデータを包括的に取り扱
える標準データ体系を策定した。標準データ体系では、日々蓄積されるデータとして、環境情報、作物情報、農作業情報、収穫物情報および汎用情報の５つに大別して整理するとともに、これらの詳細を説明するメタデータとして、各生産現場固有の基本情報と多くの生産現場で共通の基本項目として設定した。標準データ体系に準拠したエクセルによるオ
フラインデータ入力シートと、これを栽培労務管理OPF上のデータベースに取り込む支援
アプリケーションの開発も行った。大規模生産法人の環境、生育、収量、作業情報、の各
種データを収集し、OPFに搭載しやすい方式に改善しつつデータの蓄積を研究期間中行った。
（２）人工知能を活用した作業計画策定による作業効率化
宮城県の実証施設におけるトマト栽培について、年間にわたる収量予測予測を行った結果、３か年３作で、予測精度が7.3％から15.4％の範囲に収まることが明らかになり、開発した方法の精度が確認できた。開発した自律走行台車（レール間畝移り装置）は、着果モ
ニタリングシステムの作業レール間畝移りの自動化を可能にし、本システムが施設全体をくまなく巡回可能であることを実証試験により確認した。トマトを対象とした着果モニタ
リングシステムの実証試験では、低段栽培条件で188果のうち178果(95.2%)を検出し、長期多段栽培試験で1,089果のうち1,022果(93.8%)を検出するなど、高精度な果実検出が可能であった。AI を活用した病害発生予測について、平成30年にはトマト葉かび病、令和元年
度にはキュウリうどんこ病の予測AI を開発・実用化した。令和元年度にトマトの灰色かび病と葉かび病については蓄積データを加えて精緻化し、予測AI を新しいバージョンに更新・実用化した。
令和元年度と令和２年度にはそれぞれトマト灰色かび病およびキュウリうどんこ病のリスク予測機能について、実際の圃場における病害防除および薬剤散布への効果などについて検証する試
験を行い、慣行防除区と比較して、リスク予測に従って薬剤散布するAI 予測防除区で薬剤散布回数が少ない結果となった。農家の日頃の農作業に対する負担軽減等の効果については、最終的に病害発生量、農薬散布回数等で「減っている」という回答が過半数を占めた。実際の農薬散布回数に基づく分析では、病害の発生率に対する農薬散布率において、2016年の2.0から、2019年で0.6、2020年で0.7に減少し、病害の発生に対して効率的に農薬散布されるようになることが確認できた。経済効果についての試算では、最大で、農薬コストの削減効果についてはトマトで1.1億円、キュウリで0.6億円、イチゴで1.0億円、労働コストの削減効果についてトマトで0.6～1.3億円、キュウリで0.5億円、イチゴで0.6～1.4億円という結果が得られた。AI を用いた群落中のトマト葉面積のセンシングについては、RGBDセンサーを用いた葉面積センシング技術を開発し、Leave-one-out交差検証法により、葉の点数との間で線形当てはめによる葉面積推定の評価を行った。その結果、相関係数約0.8、誤差約20%の結果を得た。
（３）作業性を考慮した栽培管理最適化と人工知能利用
統合的管理運用モデルの構成要素である栽培環境モデル、生育モデル、資源・エネルギ
ーモデル、作業管理モデル、経営モデルの５つのモデルを開発し、５つのモデルを連結させた統合的管理運用モデルを商用シミュレーションソフトウェア「TRNSYS」で作成した。
温室の４作の実証データを用いてシミュレーションを行い、モデルの妥当性を検証した。
モデルの精度を確認後、モデルを改良し、年間収量を最大、ある季節の収量を最大、年間の収益性を最大にするために必要な資源・エネルギー・作業量の試算ができるモデルを開9発した。CO2施用速度－温室内植物個体群純光合成速度（以後、Pn）応答曲線（CP曲線リ
アルタイム推定プログラム）を開発し、過去のデータ抽出における環境要素レベル範囲設
定の合理的な決定法および純光合成速度補正法の改良を行った。これらの改良の結果、CP
曲線リアルタイム推定法は、換気回数の変動を抑制できる強制換気温室に対しては適用が可能なレベルに達した。作業データ入力システムを改良し、環境データ、生育データを同じシステム上で記録できるシステムを開発した。環境データは環境制御システムで記録した温湿度、二酸化炭素、養液濃度のデータをCSVファイルで入力可能である。生育データ
は茎径、葉数など設定したデータを画面上から手動で入力できる。
Ⅰ－５．今後の課題
本研究ではAI を施設園芸生産の効率化のために活用ためのオープンプラットフォーム、および、データ標準化技術を開発した。今後は、開発技術に基づいてソフトウェアベンダーなどがデータを活用して効率化のためのソフトウェア開発が行える環境を整備する必要がある。さらに、AIを活用したサンプル技術である着果モニタリング技術、病害発生予測システム、葉面積
センシングシステムを開発し、これらは一部実用化されたが、メーカーへの技術移転により生産者に活用できる技術開発を行う必要がある。

10

Ⅰ．研究の進捗状況等
本課題は大規模施設園芸の安定高収益化を図るため、栽培・労務管理にAIを活用できるオー
プンプラットフォームを整備する目的で進めた。今年度は作業データ入力システムを改良し、作業・栽培・環境データを入力できるようにした。施設園芸の作業・栽培・環境データを、5年間継続して収集しつつ、試行オープンプラットフォームを改良し、作業・栽培・環境データを格納、AIに活用できるよう改良した。AIサンプル技術として着果モニタリングシステムを改良し、トマト以外にパプリカに対応した。さらに、病害予測システム、栽培データ取得のための葉面積AI測定技術を開発した。
１．人工知能に利用できる作業管理データセット構築（１）AIに活用できる作業データを収集するシステムを開発する目的で、RFID型作業デー
タ入力システムのハウスでの利用試験を行い、ユーザーインターフェースを向上する改良を行った。慣行作業データの解析の結果、芽かき・誘引など生育に影響される管理作業時間、および管理作業時間を含む合計作業時間の予測でAIを活用する有効性が認められた。生産法
人の生育、環境、作業に関する情報を５年間継続して収集し、生育、作業データの標準化形式を策定した。データプラットフォーム構築のため、標準化データフレームを試作した。
２．人工知能を活用した作業計画策定による作業効率化（１）収量予測モデルの予測収量から推定される作業時間を予測収量に応じて補正可能な方法を考案した。（２）収穫作業時間を推定するために、レール上を自動走行し、動画から、
AI により、トマトの収穫果実数を検出する着果モニタリングシステムを改良し、パプリカを検出可能とした。（３）病害発生予測システムについて、イチゴ灰色カビ病、キュウリうどんこ病のデータを蓄積し、これまで開発したシステムを改良し、AI で予測できるようにした。
農家へのアンケート調査結果より、病害予測の導入により、病害発生量、農薬散布回数で「減った」という結果が過半数を占め、作業時間削減に対して一定の効果が確認できた。（４）RGB-Dセンサーにより、葉をセンシングし、三次元点群をAIにより葉面積計測を行う技術を改良し、精度が70%から80%に向上した。
３．作業性を考慮した栽培管理最適化と人工知能利用（１）生育、エネルギー、環境を統合した計算プログラムを改良し、統計の環境データから、生育、エネルギー、作業時間を推定することが可能となった。（２）CO2施用速度から植物個体群純光合成速度を推定するシステムについて、ナスの光合成速度推定試験を行い、光合成量と収量の関係を調べた。（３）作業データ入力システムを改良し、スマホなどのハウス内端末により栽培データ、画像を入力可能とし、作業・栽培・環境データを取扱性良く、AIに活用可能とした。

11

Ⅱ．小課題ごとの研究目的等

小課題

平成29～令和３年度

小課題番号

１

小課題名

１．人工知能に利用できる作業管理データセット構築

研究期間（１）作業データ収集技術の開発とデータ解析
実行課題名

Ａ.作業データ入力デバイスの開発と作業データの解析
および利活用方法の研究

農研機構・農業機械研究部門・施設園芸生産システムグル
小課題
代表研究機関・研究室・研究者名 ープ・黒﨑秀仁
実行課題
代表研究機関・研究室・研究者
名

農研機構・農業ロボティクス研究センター・施設ロボティ
クスユニット・太田智彦

１）研究目的AI に活用できる作業データをハウス内で効率的に収集できる入力システムを開発する。

また、慣行作業データの解析により、作業データのAI へ利活用する有効性を調べる。
２）研究方法
効率的に作業データを収集できるシステムとして、タグを用いた作業データ入力システ
ムを開発する。さらに、慣行作業の作業毎の作業時間を解析し、作業管理にAI を用いる有効性を調べる。
３）研究結果タグを利用して効率的にハウス内で作業時間を記録できる3種類の作業データ入力シス
テム（バーコーダ型、QRコード型、RFID型）を開発した。バーコーダ型は、無線LANによりデータを転送し、作業データを記録可能であり、簡易な構造で安価に製作可能であり、中規模の生産者で利用可能と考えられた。QRコード型、RFID型は、クラウドを利用し作業データを記録する。作業管理のためのソフトウェアを同時に開発しており、大規模の生産者で活用できると考えられた。さらに、RFID型は課題３-３と連携し、生育データ、環境データを作業データと合わせて同じソフトウェア上で入出力、記録できるようにした。
慣行の作業データを解析した結果、収穫時間は収穫量と相関が高く、AI を利用せず作業時間を推定できると考えられた。一方、芽かきなどの生育管理作業時間は不規則に変動することから、AI を活用することによって作業時間を推定できると考えられた。
４）成果活用における留意点
開発した作業データ入力システムの実用化、利用にあたっては施設規模に応じた型式の選定を必要とする。
５）今後の課題
作業データの標準化を進め、標準化データを活用して、ベンダーなどによりAI による作
業管理システムが開発することが望まれる。

12

小課題

小課題番号

１

小課題名

１ 人工知能に利用できる作業管理データセット構築

実行課題名

研究期間

平成29～令和３年度（１） 作業データ収集技術の開発とデータ解析
B 大規模生産法人における各種作業、生育、環境、エネル
ギーデータ等の効率的収集手法の確立、情報管理およびオー
プンプラットフォームデータベースの構築

農研機構・農業機械研究部門・施設園芸生産システムグル
小課題
代表研究機関・研究室・研究者名 ープ・黒﨑秀仁
実行課題
代表研究機関・研究室・研究者
名

農研機構・野菜花き研究部門・施 設野 菜 花き 生産 管 理 シ ス
テムグル ー プ・小田 篤

１）研究目的
施設園芸の大規模生産において、人工知能技術を利用するための生産現場のオープンプ
ラットフォームデータベースを構築する。また、データ(作業・生育・環境)を効率的に収集・保存・管理・解析・提供可能なしくみを構築する。
２）研究方法宮城県内大規模生産３法人の環境、生育、収量、作業情報の各種データを収集し、オー
プンプラットフォームに搭載しやすい方式に編集・加工した。
３）研究結果
大規模生産法人の環境、生育、収量、作業情報の各種データを収集し、オープンプラッ
トフォームに搭載しやすい方式に改善しつつデータの更なる蓄積を図る一方、蓄積したデータをコンソーシアムメンバーと共有した。
４）成果活用における留意点
作業者名等の個人情報が漏洩しないように、データを適切に取り扱うこと。
５）今後の課題
なし

13

小課題

平成29～令和３年度

小課題番号

１

小課題名

１．人工知能に利用できる作業管理データセット構築

研究期間（１）作業データ収集技術の開発とデータ解析
実行課題名

B 大規模生産法人における各種作業、生育、環境、エネ
ルギーデータ等の効率的収集手法の確立、情報管理及びオープンプラットフォームデータベースの構築

小課題
農研機構・農業機械研究部門・施設園芸生産システムグル
代表研究機関・研究室・研究者名 ープ・黒﨑秀仁
実行課題
代表研究機関・研究室・研究者
名

農研機構・農業機械研究部門・施設園芸生産システムグル
ープ・深津時広１）研究目的
施設園芸の各種作業を人工知能による効率化を目指すためのオープンプラットフォームを構築する。また人工知能に利用できる形態のデータセット化や、効率的な収集方法の確
立、収集データフォーマットの標準化・規格化を進める。
具体的には、データ連携基盤対応の労務管理・栽培技術の効率化を支援する施設園芸用
オープンプラットフォームを開発する。また、全国の大規模施設（次世代施設園芸拠点）の環境・作物・作業データを収集・解析し、データ連携基盤へ対応可能なデータ変換技術、データ連携基盤対応の支援アプリケーションを開発し、人工知能を利用するための技術開発を行う。
２）研究方法
施設園芸において、人工知能技術を利用して労務管理・栽培技術などを最適化できるよ
うにするための基盤技術を目指し、各種取得情報を効率的に取り扱うことができるオープ
ンプラットフォームとして「栽培労務管理OPF」を構築する。
まず、宮城県内のトマト大規模施設法人（次世代施設園芸拠点）で取得されている環境・
作物・作業データを収集・解析し、施設園芸のさまざまな現場で取得される、形式・定義・項目などが異なる各種データを統一的に取り扱うことができる、標準的なデータ体系を定義する。また、これらのデータをクラウドデータベース上で効率的にやりとりできるプラットフォームを構築し、そのための各種APIの設計・開発を行う。また、農業データ連携基盤(WAGRI)との連携を目指し、労務管理・栽培技術の効率化を支援するシステムを開発するとともに栽培労務管理OPFの改良を行う。
３）研究結果これまでに取得した大規模施設での各種データを整理し、さまざまな施設園芸生産現場で取り扱うデータを包括的に取り扱える標準データ体系を策定した。標準データ体系では、
日々蓄積されるデータとして、環境情報、作物情報、農作業情報、収穫物情報および汎用情報の５つに大別して整理するとともに、これらの詳細を説明するメタデータとして、各生産現場固有の基本情報と多くの生産現場で共通の基本項目として設定した。
14

次に、標準データ体系のフレームワークとして、各現場では取得しているデータをできるだけそのまま登録できる柔軟なものとし、代わりに各データの内容を把握できるメタデータを付与できるものとした。一方利用者側からは、これらのデータを標準化データに変換・補間・推定して出力する枠組みを策定した。
これらのシステムを実現するため、クラウド上(AWS）にデータベース、データをやり取りするためのAPI群、これらを利用してサービスを提供するWebアプリケーションサービ
ス、利用者への情報提供をおこなうポータルサイトなどをまとめた、栽培労務管理OPFを構築した。栽培労務管理OPFでは農業データ連携基盤(WAGRI)との連携を視野に、REST
型設計モデルで作成しHTTPメソッドでやり取りするよう設計した。あわせて多様なデー
タの共有・利用・連携が行えるよう、各種APIを開発・用意した。また開発したAPIを利用し、労務管理・栽培技術を効率化する共通サービスとして、作業量計算サービスアプリケーションと収量予測サービスアプリケーションを作成した。作業量計算サービスアプリケーションでは、データベースに蓄積された作業履歴情報や関連する基本情報に基づいて、各作業項目に対し作業者の平均作業能率を提示するとともに、この平均作業能率を利用し、指定した作業量をこなすのにどのメンバーだとどれくらい時間が必要かを提示する機能を備えた。収量予測サービスアプリケーションでは、気温・日射量・CO2濃度・花房数から果実収量を推定するモデルを利用し、APIを通じて施設内の環境情報や栽培の基本情報などを取得して、指定した日付の収量予測結果を提示する機能や、データベースから実際の収穫量が取得してモデル結果と実測結果を同時にグラフ表示して比較できる機能を用意した。
また、農業データ連携基盤(WAGRI)と連携するうえで必要な、各APIやデータへの利用
制限を簡単に行うための認証機能や、データ利用時に異常値や欠損値などの不適切なデータを検出・除去するためのデータクレンジング機能を実現するためのAPIを開発した。あわせて栽培労務管理OPFを効率的に利用できるよう、標準データ体系に準拠したエクセルによるオフラインデータ入力シートと、これを栽培労務管理OPF上のデータベースに取り込む支援アプリケーションの開発も行った。
４）成果活用における留意点
策定した標準データ体系については、その詳細をガイドラインとしてまとめWeb上にて公開・更新を行っている。また開発した栽培労務管理OPFは現在クラウドサービスとして公開範囲を限定して運用を行っている。作業量計算サービスアプリケーションや収量予測サービスアプリケーションおよび各種APIについては、農研機構の職務作成プログラムとして登録されており、利用については農研機構の規定に沿う。
５）今後の課題
本研究課題では、施設園芸における多様なデータの共有・利用・連携を可能にするプラットフォームを整備するにあたり、栽培労務管理OPFを開発した。本プロジェクト終了に伴い、開発したプラットフォームがあるクラウドサービスの契約が終了するため、今後どのように運用・維持させるか現在検討中である。

15

小課題

平成29～令和３年度

小課題番号

２

小課題名

２ 人工知能を活用した作業計画策定による作業効率化

実行課題名(１)作業計画策定に活用可能な生育予測モデルの開発

研究期間

小課題
農研機構・野菜花き研究部門・施設野菜花き生産管理シス
代表研究機関・研究室・研究者名 テムグループ・小田 篤
実行課題
代表研究機関・研究室・研究者
名

農研機構・野菜花き研究部門・施設野菜花き生産管理シス
テムグループ・小田篤

１）研究目的作業計画を策定するために、生産性向上を意図した生育モデルを策定する。
２）研究方法
施設内の温度、日射、CO2濃度から乾物生産を連続的に算出することができる「生育・収量予測ツール」を活用して、将来の収穫量を予測し、予測された収量から収穫作業に必要な人員と作業時間を算出する。さらに、予測収量から算出した予想作業時間と実際の作業時間とを比較し、予測値の精度を確認する。
３）研究結果宮城県の実証施設におけるトマト栽培について、2017年度夏定植型の作型の施設内の温度、CO2濃度と日射量を「生育・収量予測ツール」に入力し、年間にわたる予測収量の算出を行った結果、年間収量のシミュレーション値が39.6t/10aとなった。この予測値と2018
年度夏定植型の作型で実際に収穫された収量の間で、比較的収量の少ない2018年11月28日～2019年1月22日で平均絶対誤差率（MAPE）が21.3％、比較的収量の多い2019年4月3日～2019年5月28日でMAPEが8.0％となった。予測された収量から収穫時間を予測し、実際の収穫に要した時間と比較すると2018年11月28日～2019年1月22日でMAPEが18.4％、比較的収量の多い2019年4月3日～2019年5月28日でMAPEが55.6％となった。一方で、2017年度作の実際に収穫に要した時間を解析すると、収穫量が増加すると収穫作業の効率が向上することが分かった。収穫作業時間を目的変数、収量を説明変数とした非線形回帰式を作成し、この回帰式を適応して予測された収量から収穫時間を予測し、実際の収穫に要した時間と比較すると、2018年11月28日～2019年1月22日でMAPEが12.1％、比較的収量の多い2019年4月3日～2019年5月28日でMAPEが7.3％となり、予測精度が向上した。さらに、2019年度作と、2020年度作について、予測された収量から収穫時間を予測し、実際の収穫に要した時間と比較すると比較的収穫量の少ない2019年11月29日～2020年1月23日、2020年11月27日～2021年1月21日で予測精度（MAPE）がそれぞれ10.7％、15.4％となり、比較的収量の多い2020年4月3日～2020年5月28日、2021年4月2日～2021年5月27日ではMAPEがそれぞれ15.1％、8.7％となった。３か年の独立した３作で、予測精度が7.3％から15.4％の範囲に収まることが明らかになり、開発した方法の精度が確認できた。
16４）成果活用における留意点
本研究は宮城県の実証施設におけるトマト栽培について行った事例であり、別の事例に適応するには栽培環境や労務環境、品目の違いによる予測計測の係数を設定する必要がある。
５）今後の課題
栽培環境や労務環境、品目の違いにも対応できるよう予測計測の係数を設定することで、様々な事例についても作業時間を予測する技術として発展させる必要がある

17

小課題

小課題番号

２

小課題名

２ 人工知能を活用した作業計画策定による作業効率化

実行課題名(２)着果状況モニタリングシステムの開発

研究期間

平成29～令和３年度

農研機構・野菜花き研究部門・施設野菜花き生産管理シス
小課題
代表研究機関・研究室・研究者名 テムグループ・小田 篤
実行課題
代表研究機関・研究室・研究者
名

農研機構・農業機械研究部門・施設園芸生産システムグル
ープ・下元耕太

１）研究目的栽培・労務管理を効率化するには対象となる作物の生育状態も詳細に把握する必要がある。そこで着果状態などの栽培施設内における生育情報を、時空間的に取得・蓄積して効
率的な栽培管理モデル策定に貢献できるよう、レール間畝移りを自動化する自律走行台車と、自律走行台車に搭載する着果モニタリングシステムを開発する。
２）研究方法
自律走行台車は、作業用レール手前に専用の短い誘導レールを敷設し、そのレールに沿って横移動する方式を考案し開発した。
着果モニタリングシステムの開発では、トマトやパプリカ等を対象作物として、光量差を利用した撮像機構を採用することにより、撮影時に手前の植物体（株）のみ明瞭に写る画像を収集することが可能な技術を開発した。また、深層学習を用いた物体検出技術により画像上の果実検出を行い、検出された果実画像に含まれる画素ごとの色情報から果実の成熟度を評価・分類し、撮影列（エリア）の収穫可能な果実数を推定するシステムの開発を行った。
実証試験を通じて明らかとなった課題について装置の改良を行い、数か月間の運用試験を実施して、労働時間の平準化効果についても評価した。
３）研究結果開発した自律走行台車（レール間移替装置）は、着果モニタリングシステムの作業レール間畝移りの自動化を可能にし、本システムが施設全体をくまなく巡回可能であることを実証試験により確認した。
トマトを対象とした着果モニタリングシステムの実証試験では、低段栽培条件で188果のうち178果(95.2%)を検出し、長期多段栽培試験で1,089果のうち1,022果(93.8%)を検出するなど、高精度な果実検出が可能であった。なお、学習用に計測対象とした栽培温室とは異なる温室で栽培されているトマトの果実検出においても高い検出精度を示し、汎用的な果実検出が可能であることが示唆された。
GUI機能等システムの改良により操作が容易となり、計測からデータのオンラインスト18

レージへのアップロードまで、現地生産法人の職員自身で全て運用することが可能となった。パプリカ生産温室での運用試験において、検出された果実数を用いて翌週の収穫作業時間を予測した場合、予測した４つの週のうち２つの週の予測誤差（絶対パーセント誤差、APE）は10％以下であった（平均絶対パーセント誤差（MAPE）は11.2%）。0.6ha栽培エリ
アの収穫における各週の総作業時間と総作業人数を５週間調査したところ、週単位で計算された各収穫日の１人あたりの収穫作業時間は最長で144min、最短で51minであった。同栽
培エリアの１日あたりの各作業者の収穫作業時間を120min一定と平準化した場合で計算したところ、作業時間予測に基づく作業人数の最適化による削減可能な作業人数は、５週間で約15人（週あたり平均３人）であった。これは、１年あたり及び１haあたりに換算すると約52万円（年間人件費を3000万円/haとすると約1.7%）の人件費削減に相当する。
４）成果活用における留意点
１．本成果は、栽培面積が概ね1ha 以上の大規模な施設園芸生産者から数十aの中規模の施設園芸生産者での活用に適する。
２．本システムの自律走行台車は、操舵装置を持たない簡易な走行機構（電動）で自動走行するため、高所作業車等が走行するための作業用レールが施設内の畝間に敷設されている必要がある。自律走行台車（レール間移替装置）は、専用の短い誘導レールに沿って横移動するため、作業用レール手前に複数の誘導レールを敷設する必要がある。本装置は、(有)吉岡鐵工に製作を委託しているものである。
３．本計測システムは、他用途の画像解析（着花計測、病虫害・生理障害株検出、植物体の計測に基づく葉面積計測など）のための自動走行機能付き画像入力装置としても、利用可能である。
４．作業管理システムと組み合わせることで、収穫可能な果実数から作業に必要な時間・作業人員数を予測し、適切な作業計画策定、労働時間の平準化や短縮に資することが期待される。
５）今後の課題
今後は、果実検出の対象作物の拡大、着花計測等の検出対象部位の拡大、収穫量及び作業時間の予測適応期間の拡大が求められる。

19

小課題

平成29～令和３年度

小課題番号

２

小課題名

２ 人工知能を活用した作業計画策定による作業効率化

実行課題名

研究期間

(３）人工知能を活用した栽培環境制御による病害管理シス
テムの構築

小課題
農研機構・野菜花き研究部門・施設野菜花き生産管理シス
代表研究機関・研究室・研究者名 テムグループ・小田篤
実行課題
代表研究機関・研究室・研究者
名

バイエルクロップサイエンス（株）・デジタルインキュベータージャパン・伊藤

聖１）研究目的①病害予測人工知能の開発
病害発生予測人工知能について、開発、精緻化を進め、適用作物や対応病害の拡大を目指す。
②病害予測システムの波及効果
病害予測がもたらす社会的、経済的効果についてロジックツリーを用いて整理し、評価体系を構築した。構築した評価体系に基づきKPIを設定し、協力農家へのアンケート調査
および統計データ、実際の農家の防除行動の変化に基づき、社会的経済的効果の定量化と、実際に営農上もたらされた効果について評価を行った。
２）研究方法
①病害予測人工知能の開発
環境データ、栽培管理データ、発病イベントデータの収集を行い、当該データを用いた病害発生予測人工知能の開発、精緻化を行った。すでに実用化済みのリスク予測システムを用い、作物栽培圃場において病害防除および薬剤散布への効果などについて検証する試験を行った。
②病害予測システムの波及効果
病害予測がもたらす社会的、経済的効果についてロジックツリーを用いて整理し、評価体系を構築した。構築した評価体系に基づきKPIを設定し、協力農家へのアンケート調査お
よび統計データ、実際の農家の防除行動の変化に基づき、社会的経済的効果の定量化と、実際に営農上もたらされた効果について評価を行った。
３）研究結果①病害予測人工知能の開発
きゅうり・いちごの病害予測人工知能の開発に必要なデータ収集にについて、主に研究期間の前半で、協力農家を順次増やしてデータ収集の地域・規模を広げ、全研究期間を通してデー
タ収集を継続的に行った。収集したデータをもとに、平成30年にはトマト葉かび病、平成31年にはキュウリうどんこ病の予測AI を開発・実用化した。トマトの灰色かび病と葉かび病については蓄積データを加えて精緻化し、平成31年に予測AI を新しいバージョンに更新・実用化した。新規病
害（キュウリ灰色かび病、キュウリ菌核病、イチゴ灰色かび病）については、予測AI の開発にむけ
20

て準備を進め、イチゴ灰色かび病については試作版の開発と精度の検証に着手した。キュウリ灰色かび病およびキュウリ菌核病については、予測AI 開発のためのデータ量が十分でないと判断されたため、開発を見送った。
令和元年度と令和２年度にそれぞれトマト灰色かび病およびキュウリうどんこ病のリスク予測機能について、実際の圃場における病害防除および薬剤散布への効果などについて検証する試験を行った。どちらの試験においても、慣行防除区（７～10日間隔で薬剤散布）と比較して、AI 予
測防除区（リスク予測に従って薬剤散布）で薬剤散布回数が少ない結果となった。
②病害予測システムの波及効果
農家の日頃の農作業に対する負担軽減等の効果については、最終的に病害発生量、農薬散布回数等で農家の実感として「減っている」という回答が得られた。特に使用履歴が長い農家からは、年変動の影響が大きいものの「年によっては病害をかなり減らすことができた」との自由回答が得られており、病害被害とそれに伴う営農活動の効率化に一定の効果があるものと考えられる。
実際の農薬散布回数に基づく分析では、病害の発生率に対する農薬散布率において、2016
年の2.0から、2019年で0.6、2020年で0.7に減少し、病害の発生に対して効率的に農薬散布
されるようになることが確認できた。
経済効果について試算を実施したところ、最大で、農薬コストの削減効果についてはト
マトで1.1億円、キュウリで0.6億円、イチゴで1.0億円、労働コストの削減効果については
トマトで0.6～1.3億円、キュウリで0.5億円、イチゴで0.6～1.4億円、病害被害の低減についてはトマトで39億円、キュウリで20億円、イチゴで35億円という結果が得られた。
４）成果活用における留意点①病害予測人工知能の開発実用化した病害予測AI は、病害発生・農薬散布記録を入力しない状態でも利用可能であるが、入力されると感染リスク予測の計算に用いられ、より正確なリスク表示になる。このことについてユーザーに周知し、感染リスク予測を有効活用してもらえるよう、普及の際などに注力していきたい点である。
②病害予測システムの波及効果
社会的、経済的効果の試算結果については、今回実験にご協力いただいた農家、地域での結果であること、また病害発生においては年ごとの変動も大きく、その影響を受けていることに留意されたい。
５）今後の課題①病害予測人工知能の開発
キュウリ灰色かび病、キュウリ菌核病については、全研究期間を通して協力農家からデータの提供を受けたが、他の病害と比較して発生頻度が低く、病害予測AI 開発に必要となるレベルまでのデータを収集するのに時間がかかった。発病頻度の低い病害については、今後も継続してデータ収集が必要である。また、ユーザーからはトマト・キュウリ・イチゴ以外の作物での病害予測
AI や、害虫予測の要望もあり、今後の課題といえる。

②病害予測システムの波及効果
病害予測の導入により、農家の労働負担や農薬散布において、一定の低減効果が見られ、それらに基づく経済効果を確認することができた。一方で、農家の使用歴によって効果に差があることが想定され、今後効果的な使い方を含めた情報提供が必要であると考えられる。
21

小課題番号

小課題

２

研究期間

平成29～令和３年度

小課題名

２

実行課題名

(４)人工知能を活用した生育モニタリング技術の開発

人工知能を活用した作業計画策定による作業効率化

農研機構・野菜花き研究部門・施設野菜花き生産管理シス
小課題
代表研究機関・研究室・研究者名 テムグループ・小田篤
実行課題
代表研究機関・研究室・研究者 産総研・人工知能研究センター・増田健
名１）研究目的
生育モニタリングシステムのモデルシミュレーションの時間的精度を向上させる技術と作業計画策定に必要とされるサブモデルモジュールの研究開発を行う。生育予測モデルのために収集されたデータや画像データから、群落特性などの生育状態を推定する技術を開発する。また、作業データ管理活用プラットフォームを拡張し、生育モニタリングに活用
可能な予測機能を有する人工知能を開発する。
２）研究方法
施設栽培作物の生育モニタリングの具体的な研究課題として、太陽光型植物工場でのトマト栽培における葉面積推定を設定した。現状では葉面積の計測は破壊検査で行われており、作業に非常に手間と時間がかかるため、一部の株に対してしか行うことができない。
この計測を非破壊化できれば、計測データを増やすとともに農作業の労務の軽減化に寄与することができる。
トマトの葉は複雑な形状の複葉であり、また、植物工場においてトマトは密な群落として植えられており、隣接する株の葉が交錯している。一つの栽培ベンチに二列で植えられており、栽培ベンチ間の通路にしかセンサーを設置できず、それぞれの株を一方向からしか計測することができない。
本研究では各画素について色情報とともに奥行値も計測することができるRGB-Dセン
サーを用い、センサーが上下に移動するような装置を用いて通路側から株をスキャンして
RGB-D画像系列を取得し、これを位置合わせ・統合してボクセル化された点群を生成する。
この点群には対象株の他に、隣接株や植物ではない物体（クリップ、フック、ケーブル、機器類）も含まれている。点群データの各点に４クラスのラベル（茎、葉、実、他）を付与
したアノテーションデータを作成し、このデータを用いて学習を行い、点群データをこの４クラスにセグメンテーションする。
それぞれのデータで茎と認識された部分点群に対して、人手で指定した初期値から曲線当てはめを行い対象の株の茎を特定する。葉の点群をクラスタリングし、指定された株の茎の周囲のクラスターの点数を、別途その株を破壊検査することによって得られた葉面積の真値と照合することで、葉面積推定手法の検証を行う。
３）研究結果22

点群データのセグメンテーション手法としてPointNet++を用い、145の点群データについてラベルづけを行った。破壊検査により葉面積の真値がわかっている24個体について、Leave-one-out交差検証法により、葉の点数との間で線形当てはめによる葉面積推定の評価を行った。統計学的外れ値を除去した23個体について、相関係数約0.8、平均絶対値パーセ
ント誤差（MAPE）約20%の結果を得た。植物工場で栽培されている群落中のトマトを通路からRGB-Dセンサーでスキャンして生成した点群データを用いて20%程度の精度で葉面積が計測できることがわかった。
４）成果活用における留意点
本研究では限られたデータしか使用しておらず、さまざまな環境での一般性については検討が必要である。非常に葉が密でどこからでも茎が見えないような状況には対応が困難である。
５）今後の課題本手法では栽培現場で用いられる葉面積の簡易的な推定手法に近い精度が得られているとはいえ、より多くのデータを用いて学習を行い信頼性の高い評価を行う必要がある。実用を視野に入れると、他の環境での一般性も検証した上で、計算量や操作性の改善も必要である。この研究では点群データを使用したが、画像等の他のデータや生長モデル等の事
前知識と組み合わせるとさらに改善が得られる可能性がある。
＜引用文献＞[1] Charles R. Qi, Li Yi, Hao Su, and Leonidas J. Guibas. Pointnet++: Deephierarchical feature learning on point sets in a metric space. In Proceedings of the 31st

Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA,

USA, 2017.
[2] Takeshi Masuda: Leaf Area Estimation by Semantic Segmentation of Point Cloudof Tomato Plants, 7th workshop on Computer Vision in Plant Phenotyping andAgriculture (CVPPA 2021), In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference

on Computer Vision (ICCV) Workshops, pp.1381-1389, 2021.

23

小課題番号

小課題名

実行課題名

小課題

３－(１)

研究期間

平成29～令和３年度

３ 作業性を考慮した栽培管理最適化と人工知能利用(１)作業・生育・環境・エネルギーのデータの解析・利用技
術の開発

小課題
千葉大学大学院・園芸学研究院・後藤英司
代表研究機関・研究室・研究者名
１）研究目的
作業管理データプラットフォームを拡張して生育・栽培・環境・エネルギーのデータセットの収集基盤を整備し、これらを統合して作業管理・栽培管理等を解析して最適運用管理を行うシステムを開発する。
２）研究方法
太陽光型植物工場で収集するデータを活用して、作業・生育・環境・エネルギーのデー
タの解析を行い、環境制御、生育制御、栽培管理、作業管理、労務管理、資源・エネルギー
利用計画の統合的管理運用モデルを開発する。また、その作業管理シミュレーション等の精度検証、および実装プログラムの検証を行う。
３）研究結果統合的管理運用モデルの構成要素である栽培環境モデル、生育モデル、資源・エネルギ
ーモデル、作業管理モデル、経営モデルの５つのモデルを開発した。生育モデルについて
は、一作のシミュレーションの過程で実栽培の葉面積、LAI等のデータを用いて成長量を補正するサブプログラムを作成した。具体的には、栽培期間中の葉面積とLAIを画像処理により非破壊でモニタリングする方法を開発した。この５つのモデルを連結させた統合的管理
運用モデルを商用シミュレーションソフトウェア「TRNSYS」で作成した。温室の4作の実証データを用いてシミュレーションを行い、モデルの妥当性を検証した。
モデルの精度を確認後、モデルを改良し、最終的に「年間収量を最大、ある季節の収量を最大、年間の収益性を最大、にするために必要な資源・エネルギー・作業量の試算や、収量1単位（1 kg/m2）に必要な資源（水、CO2ガス）を最小、同エネルギー（熱、電気）を最小、同農作業量を最小などの条件を満たす作型（定植日と栽培終了日を指す）やその温室に合う栽培管理を提案できるモデル」を開発した。また、利用者がローカルで試験利用できる実行形式の配布版をEXCELで作成した。
４）成果活用における留意点
本モデルは、対象立地の気象データさえあれば、収量予測、コスト試算、収益推定をすることができる。そのため、現在使用中のトマト菜園では、次作の収益増加のための作型の策定、省エネ・労務量削減の戦略の検討、施設の環境制御機器類の追加・機能強化などに活用できる。また、今後新規の菜園を建築・導入する際に対象立地の気象データさえあ
れば、収量予測、コスト試算、収益推定をすることができる。さらには、海外に温室を建24

設する場合にも、気象データさえあれば、同様な推定ができる。
生育モデルにはトマトの品種ごとに設定する品種パラメータ（群落吸光係数、最大葉面積、最大果実重など）が４～６個ある。主要な品種であればそれを使用できるが、新品種の場合
は、長段取りならば１年、低段栽培ならば数作の栽培データからパラメータを求める必要がある。作業管理モデル、経営モデルについては、応用場面毎に、栽培方式や価格などの経営データを更新して入力することが必要である。
５）今後の課題
イチゴ、パプリカ、キュウリなどの周年生産が行われる果菜類において、生育モデルを開発し、トマトの生育モデルと入れ替えれば、同様なシミュレーションが可能である。

25

小課題番号

小課題名

実行課題名

小課題

３

研究期間

平成29～令和３年度

３ 作業性を考慮した栽培管理最適化と人工知能利用(２) 人工知能親和性の高い新たな環境制御最適化手法の開発

小課題
千葉大学大学院・園芸学研究科・後藤英司
代表研究機関・研究室・研究者名
実行課題
代表研究機関・研究室・研究者 東京大学・生物環境工学研究室・富士原和宏
名１）研究目的人工知能親和性の高い新たな環境制御最適化手法の一つとして、温室へのCO2施用の費用対効果を判断する上での「コア」情報であるCO2施用速度－温室内植物個体群純光合成速度（以後、Pn）応答曲線（以後、CP曲線）をリアルタイムで推定する方法を開発するとともに、その手法の実用規模温室への適用を可能とすることを目的とする。
２）研究方法
CP曲線のリアルタイム推定法を開発し、それをキュウリおよびトマト栽培中の強制換気
小型モデル温室に適用して問題点の抽出を行い、推定法の改良・修正を行った。また、ある程度の改良・修正が完了した時点で、イチゴおよびナス栽培中の試験温室に適用し、問題点の抽出を進めた。同時に、自然換気温室の換気回数をリアルタイムで推定する方法の開発も実施した。さらに、CP曲線リアルタイム推定法の中心的技術である温室内植物個体
群純光合成速度推定法を実用規模温室に適用した場合の問題点と効果を検討した。
３）研究結果CP曲線リアルタイム推定プログラムを開発し、その後、おもにデジャブ･データ抽出における環境要素レベル範囲設定の合理的な決定法および純光合成速度補正法の改良を行った。
これらの改良の結果、CP曲線リアルタイム推定法は、換気回数の変動を抑制できる強制換
気温室に対しては適用が可能なレベルに達したといえる。自然換気温室の換気回数をリア
ルタイムで推定する方法の開発も行ったが、CP曲線リアルタイム推定法を自然換気温室に適用できるほどの高い推定精度は得られなかった。また、温室内植物個体群純光合成速度
推定法の適用試験で得られた知見を基に、令和５年の公開を目指して商品開発を進めている。
４）成果活用における留意点
CP曲線リアルタイム推定法を適用できる温室は、現時点では、換気回数の変動をある程度抑制できる温室あるいは換気回数をある程度の精度で推定できる温室に限定される。
５）今後の課題
CP曲線リアルタイム推定法の社会実装を促すには、まずその推定法の中心的技術である
温室内植物個体群純光合成速度推定法の利用効果の周知とその普及を進める必要がある。

26

小課題番号

小課題名

実行課題名

小課題

３

研究期間

平成29～令和３年度

３ 作業性を考慮した栽培管理最適化と人工知能利用（３）作業・栽培・環境データの人工知能への適用技術の開発

小課題
千葉大学大学院・園芸学研究科・後藤英司
代表研究機関・研究室・研究者名
実行課題
代表研究機関・研究室・研究者
名

農研機構・農業ロボティクス研究センター・施設ロボティ
クスユニット・太田智彦

Ⅱ．小課題ごとの研究目的等
１）研究目的AI に活用するため、作業データと合わせて環境データ、生育データを記録できる作業入力システムを開発する。
２）研究方法
課題１－（１）―Aと連携し、その課題で開発した作業データ入力システムを改良することにより環境データ、生育データを同じシステム上で記録できるようにする。
３）研究結果課題１－（１）―Aで開発した作業データ入力システムを改良し、環境データ、生育デー
タを同じシステム上で記録できるシステムを開発した。環境データは環境制御システムで記録した温湿度、二酸化炭素、養液濃度のデータをCSVファイルで入力可能である。生育データは茎径、葉数など設定したデータを画面上から手動で入力できる。
４）成果活用における留意点
広く活用するためには作業、環境、生育データの標準化が必要である。
５）今後の課題
作業、環境、生育データの標準化を進め、標準化データを活用して、ベンダーなどによりAI による作業管理システムが開発することが望まれる。

27

Ⅲ 研究成果一覧 【公表可】

17935610

個別課題番号
課題名

栽培・労務管理の最適化を加速するオープンプラットフォームの整備

成果等の集計数
学術論文
課題
番号17935610

学会等発表（口頭またはポスター）

和文

欧文

国内

国際

1

8

31

11

出版
図書

3

国内特許権等

国際特許権等

PCT

出願

取得

出願

取得

出願

4

0

0

0

0

（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

発表会
の主催
アウト
報道件 普及しう （シンポリーチ活
数る成果 ジウム・
動
セミナー
等）
11

4

掲載誌

①

Development of LAI and fruit load estimation method
Takahashi Mら
using a three-dimensional shape measurement sensor

宮城県農業・園芸総Acta Horticulturae
合研究所

2

①

Comparison of neural network models withaerodynamic and empirical models toward real-time
estimation of the number of air exchanges per hourof a naturally ventilated greenhouse.

Matsuda, R.らJournal of
東京大学・（株）誠和 Agricultural
Meteorology

3①

センサーデータとAIを活用した病害感染リスク予測

盛朝子

ボッシュ株式会社

4①

Estimation of the light environment inside a tomato
canopy in a greenhouse by using the ray tracing
methodY. Ohashi, Y.
Ishigami and E.
Goto

5

①

Monitoring the Growth and Yield of Fruit Vegetables
Yuta Ohashi,
in a Greenhouse Using a Three-Dimensional Scanner.
Yasuhiro Ishigami,
Sensors 2020, 20(18), 5270;
Eiji Goto
https://doi.org/10.3390/s20185270 - 15 Sep 2020

6①

Yuta Ohashi, Taiki
Estimation of the light interception of a cultivated千葉大学
tomato crop canopy under different furrow distances Torii, Yasuhiro
Ishigami, Eiji Gotoin a greenhouse using the ray tracing.

①

Intraseasonal and interseasonal applicability of aneural network model for real-time estimation of the
Matsuda, R.ら
number of air exchanges per hour of a naturally
ventilated greenhouse

1

7

25

掲載論文のDOI

掲載
発行 発行 巻
ペー
年
月 （号）
ジ
2019

https://doi.org/10.
2480/agrmet.D2019
19-00009

1075(4) 172

植物防疫

2019

6

73(6) 386

千葉大学

Acta Horticulturae(in press)

2020

千葉大学

Sensors

https://doi.org/1
0.3390/s2018527 2020
0

9

20

5270
(18pp
)

J. Agric. Meteorol.

https://doi.org/1
0.2480/agrmet.D 2020
-20-00030

1077188193

2021

1

77(1)

Journal of
東京大学・（株）誠和 Agricultural
Meteorology

1

4

166–

381-

8

①

Temporary Reduction and Control of Female Flower
Expression in Cucumber (Cucumis sativus L.) by
Application of 1-methylcyclopropene

Oda Aら

農研機構 野菜花き
Hort. J.
研究部門

9

①

Light-Intercepting Characteristics and Growth ofTomatoes Cultivated in a Greenhouse Using a
Movable Bench System

Y. Ohashi, M.
Murai, Y. Ishigami
and E. Goto

千葉大学（２）学会等発表（口頭またはポスター）
整理番
タイトル
発表者名
号
栽培・労務管理の最適化を加速するオープンプラットフォームの
岡田 邦彦
1
整備

Horticulturae

機関名https://doi.org/10.
2021
2503/hortj.UTD307
https://doi.org/10.
3390/horticulturae 2022
8010060

1

学会等名

8

60

発行 発行
年
月

農研機構野花研

人工知能未来農業創造プロジェ
2018
クト公開シンポジウム

2

2

次世代施設園芸拠点へのAIプロジェクトの展開

小田 篤・東出 忠桐

農研機構野花研

人工知能未来農業創造プロジェ
2018
クト公開シンポジウム

23

AIとWAGRIによるトマト収穫・出荷量モニタリングとデータ利用

深津 時広・内藤 裕貴

農研機構革新研

人工知能未来農業創造プロジェ
2018
クト公開シンポジウム

24

宮城県大規模生産ハウスにおけるAI活用のための取り組みと
展望

岩崎 泰永

農研機構野花研

人工知能未来農業創造プロジェ
2018
クト公開シンポジウム

25

AIを活用したきめ細やかな栽培環境を目指して

石井 雅久

農研機構農工研

人工知能未来農業創造プロジェ
2018
クト公開シンポジウム

2

6

作業計画策定を想定したトマト着果検出モデルの精度評価

内藤 裕貴, 太田智彦, 深津 農研機構農業技術革新工学研
農業情報学会時広, 東出 忠桐, 村松 幸成 究センター

2018

5

7

着花情報を利用したイチゴの早期収量予測法の検討

内藤 裕貴, 太田智彦, 深津 農研機構農業技術革新工学研
農業環境工学関連5学会
時広, 坪田将吾, 吉永慶太 究センター

2018

9

8

一連のAI精緻化の取組みも含む病害予測AI開発全般について、口頭発表を予定。

伊藤聖

ボッシュ株式会社

関東東海北陸エリア 病害虫担当者 現地検討会

2018

10

9

一連のAI精緻化の取組みも含む病害予測AI開発全般について、口頭発表を予定。

盛朝子

ボッシュ株式会社

関東東海北陸エリア 病害虫担当者 現地検討会

2018

10

10

トマト生育モデルの太陽光型植物工場の統合的管理への応用

後藤英司、村井美郷, 大森渉, 石神靖弘, 彦坂晶子

千葉大学

農業環境工学関連5学会

2018

9

11

太陽光型植物工場における日本品種用のトマト生育モデルの開発

後藤英司、、彦坂晶子、後藤
千葉大学
英司

日本生物環境工学会

2018

9

12

Real-time response curve estimation of the canopy net
photosynthetic rate to the CO2 supply rate in a ventilated
greenhouse.

Fujiwara, K., Y. Ohshima

東京大学

GreenSys 2017, 北京, 中国

2017

8

富士原和宏,川島崇志,大嶋勇樹,松田 怜東京大学

日本農業気象学会75周年記念
大会
2018

3

早野康太,松田怜,八木聡,富
士原和宏

東京大学

日本生物環境工学会

9

13
14

CO2施用速度–温室内植物個体群純光合成速度応答曲線のリ
アルタイム推定法（2）—デジャブ・データ抽出によるヒューリス
ティックな推定法の構築ニューラルネットワークを用いた自然換気温室の換気回数の推
定

2

2018

15

CO2施用速度–温室内植物個体群純光合成速度応答曲線リア
ルタイム推定法の改良

川島崇志･富士原和宏・松田
東京大学
怜

2018

11

16

AI 利用のための施設園芸用作業管理システムの開発－作業実態の調査とデータ入力システムの試作－

太田智彦・内藤裕貴・深津時
2019年 農業食料工学会・農業
農研機構農業技術革新工学研
広・坪田将吾・山田哲資・東施設学会・国際農業工学会第6 2019
究センター
出忠桐
部会 合同国際大会

9

17
18
19

作業管理システムおよびセンシング機器を用いたトマト作業情
高橋正明・小池修
報の取得
Development of LAI and vigor estimation method using a threeTakahashi Mら
dimensional shape measurement sensor
Transition of leaf area index of tomato in large scale
greenhouse and study of easy estimation method of leaf area
Kaneko Sら
index

日本農業気象学会 北陸支部･
関東支部2018年度合同例会

宮城県農業・園芸総合研究所 平成31年度農作業学会

2019

3

宮城県農業・園芸総合研究所 greensys2019

2019

6

宮城県農業・園芸総合研究所 greensys2019

2019

6

20

Yield and Harvesting Time Prediction by Deep Learning based
Automated Tomato Fruits Monitoring System

内藤 裕貴, 深津時広, 坪田 農研機構農業技術革新工学研
Greensys 2019
将吾, 太田智彦
究センター

2019

6

21

AIによるトマト果実着果モニタリングシステム－自動着果計測に基づく収穫作業時間予測の試み－

内藤裕貴, 村松幸成, 東出忠
2019年 農業食料工学会・農業
農研機構農業技術革新工学研
桐, 深津時広, 坪田将吾, 山
施設学会・国際農業工学会第6 2019究センター
田哲資, 太田智彦
部会 合同国際大会

922

内藤裕貴, 村松幸成, 東出忠
深層学習を活用した自動着果計測による収穫作業時間予測の農研機構農業技術革新工学研 日本生物環境工学会2019年千桐, 深津時広, 坪田将吾, 山
2019
検討
究センター
葉大会
田哲資, 太田智彦

923「CO2施用速度–温室内植物個体群純光合成速度曲線推定法の 川島崇志・大嶋勇樹・松田
怜・富士原和宏
小型ガラス温室への適用」

24

日本農業気象学会

20193「ニューラルネットワークを用いた自然換気温室の換気回数のリ 早野康太・富士原和宏・松田
東京大学・（株）誠和
アルタイム推定法の検討」
怜

日本農業気象学会

2019

3

25

「Improvement of the real-time response curve estimation of
Kawashima, T., Matsuda, R.,
the canopy net photosynthetic rate to the CO2 suplly rate in a
Fujiwara, K.
ventilated greenhouse」

米国園芸学会

2019

7

26

「自然換気温室のリアルタイム換気回数推定の試み: ニューラ
松田 怜・早野康太・八木聡・
ルネットワークモデルと空気力学的モデルおよび経験的モデル
東京大学・（株）誠和
富士原和宏
との比較」

園芸学会

2019

9

27

「CO2施用速度–温室内植物個体群純光合成速度曲線のリアル 川島崇志・松田 怜・富士原
和宏
タイム推定プログラム開発」

東京大学

日本農業気象学会関東甲信越
2019
支部

11

28

3D Shape Reconstruction of Plant Roots in a Cylindrical Tank
Takeshi Masuda
From Multiview Images

産総研

The 2nd Workshop on 3D
Reconstruction in the Wild
2019
(3DRW2019) in conjunction withICCV 20191029

Estimation of the light environment inside a tomato canopy in a Y. Ohashi, Y. Ishigami and E.
千葉大学
greenhouse by using the ray tracing method
GotoGreensys2019（国際園芸学会） 2019630

レイトレーサー法を用いたトマト群落内光環境の推定

日本生物環境工学会2019年千
2019
葉大会

9

大橋雄太、後藤英司 、石神
靖弘

3

東京大学

東京大学・（株）誠和

千葉大学

31

Development of an integrated greenhouse management modelfor tomato production

Eiji Goto, Ayumu Omori and
Yasuhiro Ishigami

千葉大学

AGHPF2019（日中韓施設園芸
国際会議）

2019

11

32

労務管理や栽培技術の効率化を支援する施設園芸用共通プ
ラットフォームの設計

深津時広、太田智彦、内藤
裕樹、坪田将吾

農研機構

農業情報学会2020年度年次大
2020
会

5

33

強制換気温室におけるCO2施用速度–植物個体群純光合成速度曲線のリアルタイム推定システムの開発

日本農業気象学会

2020

3

34

IoTとAIを活用した病害感染リスク予測システム

川島崇志、松田怜、富士原東京大学和宏
佐々貴洋、伊藤聖、盛朝子、
ボッシュ株式会社
清水佐知子

令和２年度日本植物病理学会
関東部会

2020

9

35

Development of an integrated greenhouse management modelfor tomato production

千葉大学

2020 Korea-Japan JointWorkshop on Plant Factory（韓日植物工場ワークショップ）

2020

12

7th workshop on Computer
Vision in Plant Phenotyping andAgriculture (CVPPA 2021),
Proceedings of the IEEE/CVF 2021
International Conference on
Computer Vision (ICCV)Workshops, pp.1381-1389

10

Eiji Goto

36

Leaf Area Estimation by Semantic Segmentation of Point Cloud増田健
of Tomato Plants

産業技術総合研究所

37

大規模施設園芸における作業管理システムの開発と導入

農研機構農業ロボティクス研究
園芸学会
センター

38

Real-time response curve estimation of the canopy net
photosynthetic rate to the CO2 supply rate in a ventilated
Fujiwara, K.
greenhouse — A novel concept for greenhouse CO2 enrichment—.

39

トマト収量予測実現に向けたAI技術およびデータ利用基盤技術
深津時広、内藤 裕貴の開発

40

労務管理や栽培技術の効率化を支援する施設園芸用共通プ
ラットフォームの設計

太田智彦

2021

9

東京大学・（株）誠和

2021 International Forum on
2021
Protected Horticulture （中国）

4

農研機構

人工知能未来農業創造プロジェ
2019
クト公開シンポジウム2

深津 時広、太田 智彦、内藤
農研機構
裕貴、坪田 将吾

農業情報学会2020年度年次大
2020
会

5

41

栽培労務管理オープンプラットフォーム・データベースのための 深津 時広、太田 智彦、坪田
農研機構
施設園芸用標準データ体系
将吾、内藤 裕貴、山田 哲資

農業情報学会2021年度年次大
2021
会

5

42

施設園芸におけるデータ共有・利活用の実現に向けた栽培労務
深津時広
管理OPFの概要

植物工場先端技術シンポジウ
ム

11

農研機構

4

2021

（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
著者名
著書名（タイトル）
区分
号

機関名

出版社

発行 発行
年
月

1

④

病害予測 トマト葉かび病(6/24)

伊藤聖

ボッシュ株式会社

日本農業
新聞

2019

6

2

④

病害予測 オプション トマト葉かび病

田口仁美

ボッシュ株式会社

Web広告 アグリ
2019
ジャーナル

7

「最新AIで施設園芸の作業効率化が実現」

アグリジャーナル
アクセスイ（https://agrijourna
太田智彦、内藤裕貴、八谷 満
ンターナ
l.jp/renewableener
ショナル
gy/53701/）3⑤（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
1

②

台車

2

②

列間移替装置3②

列間移替装置4②

温室内環境推定方法、温室内環境推定装
置及びコンピュータープログラム

吉永慶太、太田智彦、深津時広、内 農研機構
藤裕貴

農研機構農業技術
革新工学研究セン
ター

農研機構農業技術
革新工学研究セン
ター
農研機構農業技術
内藤裕貴, 太田智 農研機構, 吉岡鐵
革新工学研究セン彦, 吉岡豊工ター
内藤裕貴、太田智
農研機構
彦

下田和則、陣在ゆ誠和
かり誠和（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
特許権等の名称
発明者
区分（出願人等）
号
1

機関名

該当無し

5

出願番号

出願年月日

2020

6

取得年月
日

特開2020-789780 2018/11/12

特開2021-95027 2019/12/18

特開2021-95027 2019/12/18
特開2021-114968 2020/1/28

機関名

出願番号

出願年月日

取得年月
日

出願国

（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
機関名
区分
号
タイトル、AIによるトマト葉かび病サービスを開始した（本プロジェクト開始前にトマトの灰色かび病の予測サービスは ボッシュ株式会社
1①
発売済みなので、サービス対象病害の追加）

掲載紙・放送社名等

備 考

掲載
年月日
2018/6/6

2④

オプション 病害予測 キュウリうどんこ病

ボッシュ株式会社

Plantect商品パンフ
レット

3

④

オプション 病害予測 キュウリうどんこ病

ボッシュ株式会社

日本農業新聞 広告 2019/12/5

4④

オプション 病害予測 キュウリうどんこ病

ボッシュ株式会社

会社案内

2019/7/1

5④

オプション 病害予測 キュウリうどんこ病

ボッシュ株式会社

web2019/6/30 Webサイトに掲載http://www.bosch-

2019/9/1

ボッシュ株式会社 Plantect®（プランテクト）の公式
plantect.jp/about.html
6④AIを活用したトマト栽培における適正作業の自動立案

小林クリエイト(株) パンフレット

7④

トマト葉かび・灰色かび病、きゅうりうどんこ病についての紹介

ボッシュ株式会社

プランテクト 新パンフ
2020/1月
レット

8④

トマト葉かび・灰色かび病、きゅうりうどんこ病についての紹介

ボッシュ株式会社

プランテクト 広告向
けページ

9

④

10

④

11

④

2019/9/1

2020/6月「Plantectはじめてガイド」にて、データや病害予測AIの活用を促
プランテクト専用アプ
進するとともに、トマト葉かび・灰色かび病、きゅうりうどんこ病の ボッシュ株式会社
2020/9月
リケーション内病害予測AIについての紹介
https://cropscience.bayer.jp/ja/home/plante
バイエルクロップサ プランテクト専用アプ
Plantect取扱説明書
2021/4月
イエンス株式会社 リケーション内
ct/assets/pdf/Plantect_guide_Ver.2.pdf
バイエルクロップサイ
https://www.youtube.com/c/BayerCropScien
バイエルクロップサ
エンスYoutubeチャン 2021/12月
イエンス株式会社
ceJapanネル

ユーザーインタビュー動画（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）。

整理番
号

区分

成果の名称

1

①

プロファインダークラウド 光合成推定コン
テンツ

2

①

3
4

機関名

普及（製品化）年月

主な利用場面

普及状況

2023

4

プロファインダークラウドでの推定純光合成量表示生産者試験 5か所実施中

病害予測システム（トマト葉かび病、キュウ バイエルクロップサ
リうどん粉病）
イエンス

2021

3

病害予測

自社製品に組み込み①

列間移替装置

農研機構

2021

10

着果モニタリングシステムなどの列間移動

受注販売中（メーカーへ実施許諾）①

収量予測API

農研機構

2021

4

トマト収量予測

受注販売中（企業へ実施許諾）

株式会社 誠和6

（８）発表会の主催（シンポジウム・セミナー等）の状況
整理番
参加者
開催場所
備 考
発表会の名称
機関名
年月日
号
数
農研機構人工知能未来農業創造プロジェクト公開シ
ンポジウム
農研機構野花研 一橋大学一橋講堂 2018.2.12
1
300― AIを利用した施設園芸・植物工場の未来へ向けて―一連のAI精緻化の取組みも含む病害予測AI開発全般
ボッシュ株式会社
土葉会
2
2018/12/8について発表。
一連のAI精緻化の取組みも含む病害予測AI開発全般
ボッシュ株式会社
スマート農業時代の植物防疫を考える
3
2019/1/22について発表。

4

共催：（一社）日本
施設園芸協会、愛媛大学、愛媛大学
AIを活用した栽培・労務管理の最適化技術の開発成
植物工場研究セン オンライン
果と社会実装に向けた展望
ター、ai tomato、栽
培労務管理OPFコンソ

2021/11/30

190

http://igh.agr.ehime-u.ac.jp/pdf/sympo1_20211130.pdf（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（子供向け出前授業等）

整理番
号

区分

アウトリーチ活動

機関名

開催場所

年月日

参加者
数

主な参加者

備 考

1

①

AIによるトマト生産の効率化－AIを活用した
農研機構農業技術
栽培・労務管理の最適化技術の開発－（プロジェクトの内、AIによる果実検出、作業 革新工学研究セン 東京ビックサイト
管理システム、データプラットフォームに関 ター
する概要説明）

2①

農研機構農業技術
AIによるトマト生産の効率化- ＡＩを活用した栽培・労務管理の最適化技 革新工学研究セン
ター術の開発 -

2018/7/11

GPEC スマートアグリ・ソリューション
2018 農研機構展示ブース内

3①

農研機構・農業技
施設園芸における I0 T、AI、ロボット活用な術革新工学研究セ
どスマート化について
ンター

2018/10/12

第3回農業電化シンポジウム「最新のスマート農業におけるIoT、AIの応用」①

タイトル、AIによるトマト葉かび病サービスを開始した（本プロジェクト開始前にトマトの灰色かび ボッシュ株式会社
病の予測サービスは発売済みなので、サービス対象病害の追加）

2018/5/21

プレスリリースなど、特段の公表を行うことなく、追加サービスを実装したものであ
る。

4

7

2018/7/11

施設園芸・植物工場展

①

AIによるトマト葉かび病サービスを開始した（本プロジェクト開始前にトマトの灰色かび
ボッシュ株式会社
病の予測サービスは発売済みなので、サービス対象病害の追加）

2018/9/30

カタログ掲載、展示会における表示②

AIによるトマト生産の効率化－AIを活用した
農研機構農業技術
栽培・労務管理の最適化技術の開発－（プロジェクトの内、AIによる果実検出、作業 革新工学研究セン 東京ビックサイト
管理システム、データプラットフォームに関 ター
する概要説明）

2018/7/11

施設園芸・植物工場展

7②

AIによるトマト生産の効率化－AIを活用した栽培・労務管理の最適化技術の開発－
農研機構農業技術（プロジェクトの内、AIによる果実検出、作業 革新工学研究セン 東京ビックサイト
管理システム、データプラットフォームに関 ター
する概要説明）

2018/11/20

アグリビジネス創出フェア

8②

農研機構農業技術
シンポジウム発表「施設園芸における IoT、革新工学研究セン 東京大学
AI、ロボット活用などスマート化について」ター

2018/10/12

第3回農業電化シンポジウム「最新のスマート農業におけるIoT、AIの応用」

9②

農研機構農業技術
セミナー発表「施設生産におけるＡＩ活用促
革新工学研究セン 愛媛大学進に向けた取組の紹介」
ター

2019/1/30

愛媛大学植物工場先端技術セミナー「ICT/IoT/AI世代の植物工場技術：実装
可能な生体情報計測とモデル化」

10②

いわてスマート農業祭トリニティ(主催：岩手 農研機構農業技術
岩手県産業文化セ
生産者、行政関係
2019/8/23-4 未公表
県）
革新工学研究センンター「アピオ」
者、企業関係者
着果モニタリングロボット試作機を展示
ター

11

②

12

①

13

②

14

②

15

②

5

6

第9回産業振興フェア in いわた(主催：磐田 農研機構農業技術
商工会議所）、レール間移動台車試作機を 革新工学研究セン アミューズ豊田
展示
ター
施設園芸のスマート化に関する講演（東北
農研機構農業技術
地区農電現地研修会 主催：東北農業電化
革新工学研究セン パレスへいあん協会、講演題名：施設園芸における最新のター
スマート農業について）
アグリビジネス創出フェア2019(主催：農林 農研機構農業技術水産省）着果モニタリングロボット試作機を 革新工学研究セン 東京ビッグサイト
ター
展示
スマート農業・畜産業体験フェア(主催：福島
農研機構農業技術
イノベーション・コースト構想推進機構、福島
飯舘村交流セン
革新工学研究セン県）
ター ふれ愛館
ター
着果モニタリングロボット試作機を展示
2019国際ロボット展(主催：一般社団法人日 農研機構農業技術
本ロボット工業会、日刊工業新聞社）着果モ 革新工学研究セン 東京ビッグサイト
ニタリングロボット試作機を展示
ター

8

未公表

企業関係者、行政関係者、学生2019/11/14 未公表

生産者、行政関係者、企業関係者

2019/11/20 -22 約36,000生産者、企業関係者、行政関係者

2019/11/29 未公表

生産者、行政関係者、企業関係者

141,133

企業関係者、行政関係者、学生、生産者

2019/11/8-9

2019/12/18 - 21

アグロ・イノベー
ション2019（東京
ビックサイト）16②

講演「太陽光型植物工場の環境・収量・資源・収益を推定する統合モデルの開発」

17①

Web講演会での講演「施設生産におけるAI
アグリジャーナル
活用に向けた取り組み」

18②

アグリビジネス創出フェア出展

バイエルクロップサ 東京ビッグサイト
イエンス株式会社 青海展示棟

19②

2019/11/20

40

施設園芸事業者

https://agrijournal.j 2020/10/10より
p/－

生産者、専門家、
一般市民

2021/11/24-26－

生産者、企業、関係機関など

https://agribiz.maff.go.jp/

広島県スマート農業フェア出展

バイエルクロップサ 広島市中小企業会
2021/12/9
イエンス株式会社 館－

生産者、企業、関係機関など

https://www.pref.hiroshima.lg.jp/uploaded/attachment/411163.pdf

植物工場先端技術シンポジウム

バイエルクロップサ
オンライン
イエンス株式会社

100

一般市民、学生、関係機関などhttps://xn--ehime-u4b9kx39jec3co14a.ac.jp/wpcontent/uploads/2021/11/20211122_shokubutsu.pdf②

施設園芸・植物工場展 (GPEC) 出展

一般社団法人 日
本施設園芸協会

愛知県国際展示場 2021/7/14～16

学生、大学教員、メーカー、商社、研 https://www.gpec.jp/2021/pdf/repo
16,288
究機関職員、農業 rt2021_JP.pdf
生産者、行政等

22①

スマートアグリ ジャパン主催者セミナー 講 スマートアグリコン
愛知県国際展示場 2021/7/16
演
ソーシアム

－

学生、大学教員、メーカー、商社、研 https://www.gpec.jp/2021/pdf/repo
究機関職員、農業 rt2021_JP.pdf
生産者、行政等

23②

アグリビジネス創出フェア2021 出展

2021/11/24～26－

学生、大学教員、研究機関職員、農 https://agribiz.maff.go.jp/
業生産者、行政等

24①（一社）日本施設園
芸協会、愛媛大
学、愛媛大学植物
AIを活用した栽培・労務管理の最適化技術
工場研究セン
オンラインの開発成果と社会実装に向けた展望 講演
ター、ai tomato、栽
培労務管理OPFコンソ

2021/11/30

190

学生、大学教員、
http://igh.agr.ehime研究機関職員、農業生産者、行政等 u.ac.jp/pdf/sympo1_20211130.pdf

25①

温室環境シミュレーションとトマト生育モデ
ルを結合した統合的管理運用モデルの開発

植物工場先端技術
シンポジウム（愛媛 2021/11/30
大学、オンライン）

190

施設園芸事業者

20

21

①

千葉大学

農林水産省

千葉大学

東京ビッグサイト
青海展示棟

92021/11/30