クロロス、SDSの水稲除草剤試験にAI画像解析基盤を提供

クロロスは、株式会社エス・ディー・エス バイオテックの水稲用除草剤試験に、AI画像解析基盤「SWALO Nest」を提供しました。
同社は、ドローン画像と雑草検出AIを使い、圃場全体の雑草発生状況を解析・マッピングします。
稲穂検出AIも活用し、除草剤処理による雑草抑制効果と収量への影響を評価する予定です。

記事の概要

クロロスは、SDSの営業部が行う水稲用除草剤のフィールド試験で、SWALO Nestの試験運用を開始しました。
昨年度にクロロスが受託開発した雑草検出AIを、今年度からSWALO Nest上で活用します。
試験では、30a〜60a規模の圃場を対象に、雑草の発生状況を解析して分布を可視化します。
ドローン向け飛行ルート生成システム「SWALO Pathfinder」で、低空・高解像度の撮影を支援します。
2025年5月22日には、移植後19日の圃場でSD製剤_Aを処理し、画像による経過観察と調査を実施しました。
SDSでは、1〜2名の社員が5〜10ha規模の圃場を管理し、雑草の発生状況を調査・記録しています。
今回の取り組みでは、目視調査の負担軽減や評価の標準化、再現性の向上が期待されています。

記事のポイント

1. 圃場全体を解析： ドローンで撮影した画像を雑草検出AIで解析し、圃場全体のノビエの発生分布を可視化します。
2. 評価業務を標準化： 目視中心の調査を画像データに基づく評価へ広げ、調査者による結果のばらつき低減を目指します。
3. 収量影響も評価： 稲穂検出AIを組み合わせ、除草剤による雑草抑制効果と水稲の収量への影響を分析する予定です。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 導入を検討する企業は、目視調査の省力化だけでなく、圃場全体の把握や評価の再現性をどこまで高められるかを、自社の試験条件で見極める必要があります。
• 同業サービス提供者： 同業のサービス提供者は、撮影、雑草検出、分布の可視化に加え、収量への影響まで一連で扱えるかが、導入先への提案力を左右する可能性があります。
• 農薬試験業界： 農薬試験の担当者は、経験に依存した目視評価から画像データを併用する運用への移行を検討し、調査品質と現場負担の両立を図ることが求められそうです。

このニュースの背景

SDSでは、1〜2名の社員が5〜10ha規模の圃場を管理し、雑草の発生状況を調査・記録しています。
目視中心の調査は時間と労力を要し、調査者の知識や経験によって結果にばらつきが生じる可能性があります。
加えて、高温・強日射環境下での屋外作業による負担や、農業分野の高齢化・担い手不足も課題となっています。
こうした状況を受け、ドローン撮影とAI画像解析を組み合わせ、定量的なデータを取得する取り組みが進められています。

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