ドローンとAIで規格外野菜を減らす ―畑全個体のサイズを自動計測し、最適な収穫日を推定―

　東京大学大学院農学生命科学研究科郭威准教授、Haozhou Wang大学院生、Tang Li大学院生、西田えり佳大学院生（当時）、加藤洋一郎教授、千葉大学大学院園芸学研究院の深野祐也准教授らによる研究グループは、ドローン空撮と深層学習を用いて、畑で栽培している数千個体のブロッコリー花蕾の大きさを自動で推定するシステムを開発しました。また、このシステムを用いて収穫日を決定することで、規格外野菜の割合を最小化し生産者の収入を増やす可能性を示しました。開発したシステムを検証するために、圃場で2年間にわたってブロッコリーを栽培すると同時にドローン空撮をおこないました。その結果、開発したシステムを使うと、ブロッコリーの花蕾が高精度（多くが2-3cm以内の誤差）で推定でき、気象データと組み合わせることで約10日後まで予測できることが分かりました。さらに、ブロッコリーの全個体のサイズ変化と、サイズごと（S, M, L, LL）の出荷価格を組み合わせ、全個体を収穫したと仮定したときの総出荷価格（＝生産者の収入）を日毎に計算しました。すると、収穫日が1日変わるだけで規格外が最大約5%増加し、収入が最大約20%減額することがわかりました。この成果は、全個体の大きさを測定するというシンプルな技術が、規格外野菜を減らし、収入の向上と環境負荷の低減という一挙両得につながることを示唆しています。このシステムは、キャベツやハクサイなど様々な露地野菜に応用可能です。今後、このシステムを発展・実装することで、持続的な農業に貢献することが期待されます。