NTT西日本・愛媛大学・青空がドローン空撮画像解析で野菜の生育状況を見える化し農作物生産をコントロールする共同実験

NTT西日本・愛媛大学・青空がドローン空撮画像解析で野菜の生育状況を見える化し農作物生産をコントロールする共同実験

NTT西日本グループは7月5日、愛媛大学、農家の契約栽培の支援などを行う青空と共同で、廉価な汎用ドローンと空撮画像の解析を活用した「圃場分析技術」による農作物生産コントロールの実証実験を開始すると発表した。低コストなデジタル活用により圃場内の農作物の生産品質・収量の安定化、余剰生産による廃棄ロスを抑止し生産性の高い農業を実現する。

現在国内農業は、農業就業人口や農家数の減少により、少数の大規模農家が多数の圃場(ほじょう:畑、水田、牧草地など耕作地の総称)を管理して生産を行う形に移行しつつあるという。しかし広大な圃場では、エリアによって作物の育成にばらつきが出る。少ない労力ではきめ細かい管理が行き届かず、さらに天候不順の影響による収穫量の増減を吸収しようとすれば、常に余剰生産を行うことになり、大量の廃棄ロスが生じてしまう。生産の安定化と廃棄ロスの削減を実現するには、既存の手法では高価な機材を導入せざるを得ない。

そこでNTT西日本グループは、同社ドローン・ソリューションとクラウド基盤と、愛媛大学が開発した抵コストで導入できる圃場分析技術(特許出願中)とを組み合わせた農作物の育成状況を分析する仕組みを構築。圃場分析の結果に基づく施肥による、生産量と品質の安定化を目指した実証実験を行うことになった。

今回の実験には、「生産の安定性に向けた実証」と「廃棄ロス抑止に向けた実証」の2つの要素がある。生産の安定性では、岡山県真庭市にある青空のレタス圃場を廉価な汎用ドローンで空撮し、その俯瞰画像データからSPAD値(植物の葉の葉緑素含有量)を分析。レタスの葉緑素の推定濃度から生育状況を可視化し、それに基づき、必要な箇所に必要な量の施肥を(可変施肥)行うことで、生育、品質のばらつきの抑制を目指す。

廃棄ロス抑止では、レタスの生育状況の分析データ、天候データ、青空の栽培ノウハウを活かし、収穫可能時期と収量の予測から、需要に対する余剰量を早期に予測し、余剰分の販売先を事前に確保という、収益性に優れた営農手法の確立を目指す。

それぞれの役割分担は、NTT西日本がクラウド基盤の提供(分析環境)と収量予測モデルの作成、NTTビジネスソリューションズがビジネス性評価とドローン自動化撮影、愛媛大学が葉緑素推定アルゴリズムの提供と圃場葉緑素分布マップの作成、青空が圃場葉緑素分布に基づく可変施肥の実施、農作物品質および収量評価、収量予測ノウハウの提供となっている。2021年6月から2022年3月まで行われる。

NTT西日本グループでは、2022年度の「農業生産DXソリューションの事業化」を進めると話している。

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高精度かつ安価に踏切遮断中の異常検知、オプテージの「踏切AI監視カメラソリューション」を山陽電気鉄道が本格導入

  1. 高精度かつ安価に踏切遮断中の異常検知、オプテージの「踏切AI監視カメラソリューション」を山陽電気鉄道が本格導入

格安スマホ「mineo」などの通信事業を展開するオプテージは6月30日、遠隔監視とAI画像解析技術による「踏切AI監視カメラソリューション」が、山陽電気鉄道、山電情報センターに本格採用されたことを発表した。

このシステムは、従来のレーザーレーダー方式の障害物検知装置と機能面での遜色がなく、既設の光センサー式障害物検知装置に増設することでそれ以上の性能が発揮でき、しかも安価に導入できるというもの。2020年8月から、山陽電気鉄道、同社内システムの管理運用を行う山電情報センター、最先端技術と企業とのマッチングを行うK4 Digitalと実証実験を行ってきたが、その結果、既存の保安装置を組み込んで、運転士や運転司令室に警報を出すなどの統合的運用、歩行者以外にも車椅子やベビーカーに付き添う人の高精度な検知、交通量の多い踏切での適切な動作、誤動作の大幅な低減などが確認できた。またこれには「検知した異常を回避する仕組み」も採り入れられている。山陽電気鉄道によると、AI画像解析技術による人検知と信号保安装置を連動させたシステムの実運用は国内初とのこと。

今後は、交通量調査、駅のホームでの事故防止、支援が必要な人を見つけるといった応用を検討してゆくという。

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豚の個体数や体重・健康状態を把握できる養豚農家向けAIカメラシステム「PIGI」がベータ版公開

豚の個体数や体重・健康状態を把握できる養豚農家向けAIカメラシステム「PIGI」がベータ版公開

IoT技術とAIを活用し養豚の「地産地消エコシステム」確立を目指すコーンテックは6月15日、豚の成長管理が可能な養豚農家向けAIカメラシステム「PIGI」(ピギ)のベータ版を公開したと発表した。養豚施設に設置したカメラの映像解析から豚の個体数を特定、さらには体重を判別し、これらの推移データを出荷予測などに活用可能だ。

従来の畜産業界ではアナログな業務管理が多く、体重測定・管理方法では豚を1頭ずつ体重計に乗せて計測したり、目視で計測したものを台帳に記入したりなど、人が介在し多くの時間をかけてきた。しかしコーンテックによると、人材確保が難しくなっている昨今の労働背景や防疫の観点から、人の介在を減らすことが重要となっているという。

PIGIは、養豚農家向けに豚の成長管理をサポートするために開発された。監視カメラやセンサーを施設導入することで人の目を代替し、コーンテック独自開発AIにより豚の行動を解析。独自の解析データに基づき豚の個体数や体重測定・健康状態を把握できるほか、施設の気温・湿度の監視などのデータ管理やアラート通知が可能になるという。新規の施設建築や大きな設備投資をしなくても、IoT・AIを活用した家畜管理が行えるとしている。豚の個体数や体重・健康状態を把握できる養豚農家向けAIカメラシステム「PIGI」がベータ版公開
コーンテックは、勘と経験に頼らず、人の介在を減らす畜産DXをサポートするとしている。

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群衆カウント技術のセキュアが既存監視カメラで人数計測可能な混雑状況配信サービスをALSOKと共同開発

セキュアは6月14日、綜合警備保障(ALSOK)とライセンス契約を締結し、AI画像解析により混雑度のリアルタイム計測が可能な「SECURE群衆カウントソリューション」(群衆カウント)の技術を提供し、「ALSOK混雑状況配信サービス」の共同開発を行なったと発表した。

セキュアの群衆カウントとは、既存の監視カメラで人物のカウント計測を可能にし、エリアの混雑度を可視化するクラウド型ソリューションだ。

従来のカウントシステムは、専用の人数計測器の設置、あるいは専用の解析サーバーの現地設置といった必要があったため、導入コストが課題となっていた。これに対して群衆カウントでは、先進のAI画像解析技術、および世界最速級Deep Learning推論エンジンをクラウドに実装することで、既存監視カメラの設置角度で人物をカウントすることを実現。サブスクリプションサービスとしての提供を可能とした。

そして今回、群衆カウントの技術をベースにALSOKと共同開発を行い、「ALSOK混雑状況配信サービス」として6月11日よりサービスの提供を開始した。

ALSOK混雑状況配信サービスでは、事務所から総合施設・イベント会場まで小規模から大規模の環境をサポート。撮影映像から人数をカウントし、あらかじめ設定した設定値に従い混雑状況を5段階で配信する。また1カメラあたり最大4エリアまで分割可能となっており、必要な場所を測定することも可能だ。映像解析はクラウド側で実装しており、カメラ映像をセキュアクラウドサーバーに送信することで、サービスを利用可能となる。

なお2020年6月30日から、イベント時最大収容人数約2000人の新宿住友ビル 三角公園において、ALSOK混雑状況配信サービスを利用しイベントの混雑状況モニタリング実証実験を実施中だ。広場に対して検知エリアを複数箇所設定しており、密を検知すると係員に即時アラームを発する。管理担当者は、リアルタイムでの混雑状況の把握と、係員の業務負荷の軽減を評価しているという。

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レクサス製造ラインの熟練工の技を人とAIが協働し伝承、TRIARTとトヨタが「不良予兆感知システム」の試行開始

レクサス製造ラインの熟練工の技を人とAIが協働で伝承、TRIARTとトヨタが「不良予兆感知システム」の試行を開始

ITや情報デザインを手がける「総合ソリューション企業」TRIART(トライアート)とトヨタ自動車九州は6月9日、トヨタ九州宮田工場のレクサス製造ラインにおいて、「熟練工が感覚的に発見するような超微細な不良を、人とAIとの協働で未然に検出」する不良予兆感知システムの試行を開始すると発表した。

今回の取り組みは、鋼板のプレス加工によりパネルを作る際に、ごくわずかな形状のズレや鋼板の伸長度の差を、プレス機内部に設置したサーモカメラの画像から検出するというもの。成型後のヒビ割れやその他の不具合を招きかねないこうした不良の発見は、これまで熟練工の感覚と経験に依存してきた。

TRIARTは、同社が開発し実績を積んできた、画像データを基にした感性情報処理技術「コンポジットAI『4CAS』」を使い、サーモカメラの画像からパネルの基準形状となるマスター画像を生成して、生産されたパネルとマスター画像との差異を算出することで、5秒に1枚作り出されるすべてのパネルの評価を行えるようにした。これにより、「どのような事例が現れると次に不良が発生するか」という法則性が得られ、「熟練工の精度」での不良予兆感知が可能になるという。

このシステムの最大の特徴は、「画像を生成するタスクをAIの学習のみに依存せず、途中で作業員が大まかな形状指定を行い、再びAIの演算に戻す」というフローだ。AIで全自動化するのではなく、作業員の技能や人の判断のほうが優れている場面では、人の力を活用してAIが補完という考えだ。こうしたフローをデザインすることが「多くの課題解決を迅速化させる」と同社は信じている。

TRIARTのコンポジットAI「4CAS」は、前後の文脈から画像や音声などの情報の意図を読み取る人の脳と同じように、複数のAIの相互作用、相互制御によって対象データの中から意味や性質の「まとまり」を抽出し、高精度の結果を得るというユニークなシステム。コンポジットは「複合」を意味し、4CADSは「認識と知覚のための」という意味を持つ。

トヨタと共同開発した今回のシステムは、コンポジットAI「4CAS」のAIプロセスをブラックボックス化しない構成を活かし、「製造業というフィジカルな現場で人とAIが台頭に協働する好例」だという。

この試行は、トヨタ九州宮田工場で行われる。ここはレクサスの製造拠点であり、各工程に世界トップレベルの熟練工が揃っている(アメリカの調査会社J.D.パワーの2016年「日本自動車初期品質調査」で1位など)。「今回のような新しい生産技術が熟練工にさらなる技能とセンスを磨く余力を作り出し、より魅力的な製品をご提供する糧となることを期待しています」とTRIARTは話している。

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カテゴリー:人工知能・AI
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コーンテックがAIカメラで養豚の体重・体格・肉質を計測する実証実験を開始

コーンテックがAIカメラで養豚の体重・体格・肉質を計測する実証実験を開始

IoT技術とAIを活用し養豚の「地産地消エコシステム」確立を目指すコーンテックは、NTT東日本神奈川事業部、神奈川県の養豚場臼井農産と共同で、AIカメラを使った養豚の体重、体格、肉質測定の実証実験を行うと発表した。実施期間は2021年6月7日から2022年3月末まで(予定)。

神奈川県の調べでは、養豚業者が減少する一方で、業者1戸あたりの飼育頭数は2019年には1300頭を超えており、飼育の効率化が求められているという。そこでNTT東日本は、2019年より神奈川県養豚協会、神奈川県畜産技術センターと連携して、既存設備に導入可能なIoTを活用した「養豚環境の見える化」、つまり温湿度データや豚の衛生環境などの監視システムの構築に取り組んできた。また2021年4月からは、臼井農産と連携し、品質と生産性向上のための適切なCO2濃度の維持管理方法を見極める実証実験を行っている。そして今回、コーンテックの深度センサー付きAIカメラを用いた実証実験を開始することになった。

コーンテックのAIカメラは、最大で50頭の体重、体格、肉質を同時に計測・推定算出できる。実証実験では、豚舎管理用の温湿度、CO2濃度の計測も行う。計測したデータはクラウド上のサーバーに蓄積され、飼育や出荷の判断などに活用する。また、計測データと、飼育出荷判断のデータの相関性を導くことで、熟練作業員のノウハウを可視化し、その知見の継承にも役立てるという。

今後、臼井農産では最高品質の豚肉の提供を、NTT東日本とコーンテックは、神奈川県内の養豚行へのIoTサービス導入のサポート、各種連携による養豚業の発展に向けた仕組み作りをそれぞれ目指してゆくとのことだ。

各社の役割

  • コーンテック:AIカメラによるデータ収集・蓄積、体重・体格・肉質の解析・精度向上、実体重との差異確認および教師データ化、機器検証情報の提供
  • NTT東日本:通信機器の設置・管理、実証実験の遂行における総合的な支援
  • 臼井農産:実験フィールドの提供、豚衡機計測による肥育豚体重情報提供、AIカメラ利用評価、体格(肉質)に関する評価・アドバイス

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既存防犯カメラで来店客の店内行動を解析可能なエッジAI端末を提供する「AWL」が20億円調達

エッジAIカメラで来店客の店内行動を安価に解析する北海道大学発スタートアップ「AWL」が20億円調達

実店舗での客や従業員の動きを分析し、生産性の向上と業務の効率化に寄与するエッジAIソリューションを提供するAWL(アウル)は6月2日、シリーズBラウンドにおいて、第三者割当増資による総額20億円の資金調達を発表した。引受先は、楽天キャピタル(楽天グループCVC)をリード投資家に、i-Lab4号投資事業有限責任組合、サツドラホールディングス、中国電力。累計調達額は26億6000万円となった。

AWLのエッジAIカメラソリューションは、画像処理端末「AWLBOX」を中心に構成されている。エッジAIとは、クラウドサーバーではなく端末の近くでAI処理を行うシステムのこと。AWLBOXの場合であれば、大容量になりがちな店舗内の撮影映像データをクライド側に送る必要がなく、クラウド側には個人を特定しない形で年齢・性別などの匿名化データのみが保存される。またこれにより、来店客のプライバシーを守ると同時に、個人情報を不用意に設置企業側社内に置くことがなくなる。AWLBOXは、来店客の属性分析、売り場や商品棚への立ち寄り、商品接触などの店内行動、さらに従業員の業務や働き方を可視化して分析することで、生産性と効率性の向上に役立てることができる。

AWLBOXは、店舗にすでに設置されている防犯カメラなどを利用して画像処理を行えるので、カメラを新設する必要がほとんどない。対応するカメラは2021年5月末時点で1万500種類。同社によれば「類似サービスと比較して1/10程度の費用感での導入が可能」だという。

現在、「数百店、数千店舗を展開するチェーンストア数社」も導入を検討しているとのこと。また、宿泊施設、交通機関、工場、建設現場といったさまざまな空間でのAI解析による可視化サービスも本格的に着手している。

AWLは、2016年に設立された(当時の社名はエーアイ・トウキョウ・ラボ)、北海道大学発のスタートアップ企業。世界17カ国から映像解析、機械学習、SaaSビジネスなどに優れた人材を集め、その多様性と技術力でAIの社会実装を目指している。今回調達した資金は、AWLBOXシステムと、小規模店舗向けのAWL Lite(ライト)の新機能開発、映像解析および機械学習技術に関する研究体制の拡充強化に使われる。また、事業拡大に向けた人材採用、大規模導入に対応するオペレーション・サポート体制の強化、映像解析技術を応用した新規事業開発も進めてゆくという。

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衛星データで耕作放棄地の把握や土壌解析を行い農業課題解決に取り組むサグリが約1.55億円調達

衛星データで農業分野における課題解決に挑むサグリが、 リアルテックファンドをリード投資家として、みなとキャピタル池田泉州キャピタル広島ベンチャーキャピタルひょうご神戸スタートアップファンド、他エンジェル投資家等を引受先として総額約1億5500万円を調達した。今回の調達で、投資家である地域金融機関とも連携しながら、全国における市町村のユーザー獲得・導入を目指す。

耕作放棄地をデジタル地図で確認できる「ACTABA」

耕作放置地である可能性が赤色の濃淡で確認できるACTABA

同社は、自治体や農業委員会向けに「ACTABA(アクタバ)」という耕作放棄地把握アプリを提供。日本では農業従事者の高齢化等にともない耕作されなくなった農地が増えているが、その把握は、自治体職員が行わねばならない。ACTABAでは、Planetの衛星データを使用し、農地の荒れ具合を人工知能(AI)が判断、耕作放棄地とみられる土地を、可能性の強弱に応じて赤色の濃淡で表示し、職員の作業を軽減する。耕作放棄地の判定精度は現状でも9割を超える正答率であり、また全国の自治体で広く使われることでACTABA自身が学習し、アプリの精度が高まっていくという。

区画形成の自動化でデジタル地図の作成を容易にするAIポリゴン

区画形成データは、より高解像度なMaxer Technologiesの衛星データを用い、独自のAIポリゴン技術によって加工し、提供しているという。料金は農地面積に応じる。

東南アジアにプレシジョンファーミング(精密農業)を

同社は、衛星データによる土壌解析技術を使って、施肥量適正化による肥料コスト削減や植生解析による収量増加、土壌より生じる「温室効果ガスの把握と削減」など「地球環境改善」と「農家の収益改善」の二軸を求めていく考え。対象は東南アジアとしており、タイ、インドにはすでに進出している。

代表の坪井俊輔氏は横浜国立大学理工学部在学中に、子どもたちが未来に夢を感じられていない状況を危惧し、教育事業の「うちゅう」を創業。日本のみならず海外の子どもたちの様子も知るため、2016年にルワンダへ行くが、若年労働がほぼ義務化されている状況にあり、同じく子どもたちが夢を追いかけられない現状があることを知った。子ども達を労働から解放するため、まず途上地域の農業DXを進めようと、サグリを設立。坪井氏は「当初は営農アプリ開発をはじめ、途中でメディア事業へピボットするなど、試行錯誤して今があります。資金調達を経て、改めてパートナーのみなさまと事業を大きくしていきたいと感じています」と語った。

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