農研機構、法政大学、株式会社ノーザンシステムサービスの3者は、農業データ連携基盤「WAGRI」向けのAI病虫害画像診断システム「AI病虫害画像判別WAGRI-API」を開発した。

「AI病虫害画像判別WAGRI-API」は、農業情報サービス事業者を対象に病虫害画像診断サービスを構築するために必要な技術を提供する、「WAGRI」向けのオープンAPIである。現在は、法政大学開発のトマト・キュウリ・イチゴ・ナスの4品目を対象にした葉表病害判別器の提供が開始されている。

出典：農研機構｜「（研究成果） AI病虫害画像診断システムをWAGRIで提供開始」
日本の農業は高齢化による熟練者の減少等、高度な専門性を必要とする病虫害の診断・防除に関する支援が欠かせないという。一方で、AIによる画像判別技術の精度は2010年以降から急速に加速しているということもあり、手軽で安価な病虫害診断サービスの開発が求められている。

農業現場でのAI病虫害画像診断システムの実用化へ

今回提供を開始した葉表病害判別器は、うどんこ病、灰色かび病、すすかび病、かいよう病、べと病、炭疽病等に罹患している確率を計算する画像診断システムである。研究では、各病害1種類あたり数百から約6000枚の学習画像を使用して、さまざまなシチュエーションに応じた画像を人為的に合成し画像枚数を増やすことで72.6%～89.2%の実用精度を達成。

さらに、現在WAGRIへ搭載準備中の、ノーザンシステムサービスが開発した葉表・葉裏を対象とするAI虫害画像判別器の実験では、実用精度で82.1%～85.4%を達成。2021年4月に公開を予定している。

公開から約1年の期間はWAGRI会員(有料)を対象に無償提供を行うほか、「農業データ連携基盤協議会」の会員は無料でデモアプリを体験することができる。また、活用を検討する民間事業者を対象に、農家等への診断サービスを実現するアプリケーションソフト（デモアプリ）の試用を無償で提供する。

出典：農研機構｜「（研究成果） AI病虫害画像診断システムをWAGRIで提供開始」

この開発は、農林水産省が実施する人工知能未来農業創造プロジェクト「AIを活用した病害虫診断技術の開発」にて行われたもの。「AI病虫害画像判別WAGRI-API」を通じて一般ユーザから送信された画像は、農研機構の統合データベースに蓄積・管理された後、データの精査や専門家による再ラベリングを実施して、判別器の精度向上に利用される予定だ。

WAGRI利用申請
http://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/rcait/wagri/index.html

農業データ連携基盤協議会登録・問い合わせ
https://prd.form.naro.go.jp/form/pub/naro01/research
農研機構
http://www.naro.affrc.go.jp/
法政大学
https://www.hosei.ac.jp/
株式会社ノーザンシステムサービス
https://www.nssv.co.jp/