全国農業協同組合連合会（全農）は、人工知能（AI）を活用した米の収穫量予測システムを開発したと発表した。気象データや衛星画像、過去の収穫実績などを解析し、高精度な予測を実現する。
システムの概要
新システムは、機械学習アルゴリズムを用いて、気温や降水量、日照時間などの気象データと、衛星画像から得られる植生指数や土壌水分量を分析。さらに、過去の収穫実績を学習データとして組み合わせることで、収穫量を高い精度で予測する。
実証実験の結果
全農は2025年に全国の主要産地で実証実験を実施。その結果、従来手法と比較して予測誤差を約30%削減することに成功した。特に、異常気象が発生した年でも安定した予測精度を維持できることが確認された。
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- 気象データ：気温、降水量、日照時間
- 衛星画像：植生指数、土壌水分量
- 過去実績：収穫量、作付面積
期待される効果
このシステムの導入により、農家は収穫量の見通しを早期に把握できるようになり、出荷計画や在庫管理の最適化が可能となる。また、全農は需給バランスの調整や価格安定化にも役立てる考えだ。
全農は今後、システムの精度向上を図りながら、他の作物への応用も検討する。さらに、農業従事者の高齢化や担い手不足が進む中、AI技術の活用で生産性向上を目指す。
