クロロス、AIでコムギ異型株検出とイチゴ登熟予測の研究成果を発表

クロロスは2026年9月、日本作物学会講演会と日本生物環境工学会でAI作物認識の研究成果を発表しました。
コムギ種子生産では、ドローン画像から異型株候補を検出し、スマートフォンで抜取り地点へ誘導する仕組みを示しました。
イチゴでは、スマートフォン動画から果実数を計測し、温度を基に将来の登熟状態を予測する技術を報告しました。

記事の概要

日本作物学会では、山本忠信商店と共同でコムギ種子生産ほ場の異型株検出と抜取り支援を発表しました。
クロロスの画像解析システム「SWALO」が、ドローンの高解像度画像からコムギの穂や異型株候補を検出します。
検出結果をほ場地図にマッピングし、スマートフォンアプリで作業者を候補地点へ誘導する工程を構築しました。
実証では、異型株候補の検出・マッピングと、スマートフォンによる現地誘導が機能することを確認しました。
日本生物環境工学会では、スマートフォン動画からイチゴを登熟段階別に検出・計数する技術を発表しました。
物体検出と物体追跡を組み合わせ、登熟度を既存研究の3〜4クラスより細かい6クラスに分類しました。
1週間後の予測値と実測値を比較した結果、クラス間の平均ずれは約11％でした。
この技術は、イチゴの果数計測・登熟予測サービス「BerryCast」として提供を開始しています。

記事のポイント

1. コムギの抜取りを支援： ドローン画像で異型株候補を検出し、地図化とスマートフォン誘導で抜取り作業を支援します。
2. イチゴを6段階で計測： スマートフォン動画から果実を重複計数せず、6クラスの登熟段階別に計測します。
3. 1週間後を予測： 現在の果数と温度を基に、指定日数後の登熟クラス別の果実数を予測します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する農家： コムギでは広いほ場を歩いて探す工程を候補地点の確認へ置き換え、イチゴでは予約枠や収穫時期の判断材料を得られるため、導入側は撮影条件と現場運用を含めて評価する必要があります。
• 農業サービス提供者： 作物認識サービスを提供する企業は、検出精度だけでなく、地図・スマートフォン誘導や将来予測まで含む業務フローを設計できるかが、導入先への提案力を左右する可能性があります。
• 農業研究機関： 6段階の登熟計測や一株・一穂単位の位置情報化は、作物ごとの観察データを蓄積する土台になり、研究機関は異なる品種・ほ場での再現性検証を進めることになりそうです。

このニュースの背景

コムギの種子生産では、異品種・異型株の発見と抜取りに多くの労力と経験が必要とされていました。
イチゴでは、現在の果実量や登熟状態の把握が目視や生産者の経験に依存し、時期や場所によるばらつきを定量的に捉えることが課題でした。
今回の研究は、画像から対象を検出するだけでなく、地図化や現地誘導、将来の果数予測までつなげることを重視しています。
イチゴでは、現在の果数と温度を基に登熟状態を予測するモデルが構築され、1週間後の予測値と実測値の比較も行われました。

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