AGRISTとNXアグリグロウ、葉物野菜の収量をAIで予測–物流の効率化へ – ZDNET Japan

AGRISTとNXアグリグロウがAIを活用し、葉物野菜の収量を高精度で予測する実証実験を開始しました。
この取り組みは、物流の効率化やフードロス削減に貢献することが期待されており、農業の生産性向上にも寄与する可能性があります。
全国展開を視野に入れた収益性の高い農業支援が注目です。

記事の概要

AGRISTとNXアグリグロウは、山梨県でAIを使った葉物野菜の収量予測の実証実験を開始しました。
このプロジェクトは、温度や湿度、日射量、CO2濃度などのセンシングデータと農作物の画像解析データをAIで分析し、2週間先の収穫量を高精度で予測することを目的としています。
現在、NXアグリグロウでは収穫量が出荷計画に満たない場合、前倒しで収穫を行っていますが、これは収量の減少を引き起こす可能性があります。
今回の実証実験により、収量予測を基にした最適な出荷計画が立てられることで、物流課題やフードロスの解決が期待されています。
将来的には、全国の農家に向けて収量予測システムを展開し、市場価格データと連携させ、収益性の高い農業経営を支援する計画もあります。

記事のポイント

1. AIによる収量予測： AGRISTとNXアグリグロウがAIを用いて葉物野菜の収量を高精度で予測する実証実験を開始しました。
2. 物流の効率化： 収穫量を正確に予測することで、出荷計画の最適化を図り、物流課題やフードロスの解決に貢献することを目指しています。
3. 全国展開の計画： 高精度な収量予測システムを開発し、今後は全国の農家に展開する計画があります。

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