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2025年9月25日
10:00 — 18:00（英国夏時間）
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人工知能には、さまざまな応用例があります。ほとんどの産業は、今日この技術がもたらすあらゆる利点を容易に享受できます。最も重要なものの一つである農業に焦点を当てて、詳しく見ていきましょう。
すべては、リソースの適切な配分にかかっています。
機械学習アルゴリズムは、センサー、衛星、ドローンから収集された大量のデータを分析して、パターンと関連性を明らかにします。これにより、水、肥料、農薬などの資源の最適化された使用が可能になります。
作物の監視と管理は、以下のような多くの利点をもたらします。
雑草の識別も、AIが農業に貢献できる分野の一つです。
この技術は、作物と雑草を区別することができ、広範囲な除草剤の散布を必要とせずに、的を絞った効率的な雑草防除を促進します。
この利点は、露地栽培だけでなく、温室農業にも当てはまります。
人工知能ビジョンは、家畜の健康状態を監視し、病気の初期兆候を検出し、迅速な獣医医療を保証するために応用できます。
さらに、この技術は、他の多くの問題を引き起こす可能性のある盗難や異常な活動を防ぎます。
この技術のもう1つの用途は、品質管理です。アルゴリズムは、農産物の品質を評価し、高品質の製品のみがサプライチェーンに入るようにすることができます。これは、廃棄物の削減と顧客満足度の向上に直接つながります。
しかし、これは新しいことではありません。複数の業界にわたる複数の定評のある企業が、すでに時代を先取りしています。
Audiの生産計画、自動化、およびデジタル化の責任者は、マシンビジョンとAIの統合により、これらの検査に関連する人件費が30〜50パーセント削減されたと述べました。
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人工知能は、気象パターンに関連する視覚データを分析します。これにより、農家は変化する気候条件に適応するために、植え付け時期や作物の選択について情報に基づいた意思決定を行うことができます。
気候変動と研究の観点から、AIはすでに「私たちのために汚い仕事をしている」とアンナ・リルジェダール博士は述べています。彼女の専門的な事例を詳しく説明すると、彼女は気候モニタリングを使用して、北極圏の季節的なタイムスケールで永久凍土の予測を行っています。
データに基づいた意思決定は、生産性と収益性を向上させます。
AIは、大量のデータを分析できるため、農家は複数の分野（植え付け、収穫、および全体的な農場管理など）でより良い意思決定を行うための洞察を得ることができます。
さらに、アプリケーションは特定のケースのニーズに合わせて調整できます。一部のユーザーは害虫の駆除に関心があるかもしれませんが、土壌に関するより詳細な情報を好むユーザーもいるかもしれません。
平均して、世界中で消費される水の約70％が農業に使用されています。そして、その70％のうち、なんと40％が不適切な水管理によって失われています。
農家は、視覚データを分析して土壌の水分レベルを判断することで、灌漑システムを最適化し、効率的な水利用を確保できます。
さらに、漏水検知を自動化することで、過剰な水の使用箇所を特定するのに大いに役立ちます。
結局のところ、自然がなければ農業は成り立ちません。モニタリングのおかげで、AIビジョンは、農業慣行が周辺の生態系に与える影響を分析することにより、生物多様性の保全を支援できます。
最後に、未来に向けて構築することです。農業におけるAI技術の開花は、農村地域のスキル開発に貢献し、経済成長と持続可能性を促進します。
長期的には、これは現在世界規模で人口が減少している農村コミュニティの強化につながる可能性があります。FWDによると、米国の農村部の郡の77％は、20年前よりも労働年齢人口（15歳から64歳）が少なくなっています。
世界人口は増加の一途をたどり、2030年（あるいはそれ以前）には90億人に達すると推定されています。新たな課題には新たなソリューションが求められ、テクノロジーが重要な役割を果たします。
フォーブス誌によると、AIや機械学習を含むスマート農業への世界的な支出は、2025年までに3倍に増え、153億ドルに達すると予測されている。
AIビジョンを活用することで、農業は効率の向上、環境負荷の軽減、および全体的な持続可能性の向上から恩恵を受けることができます。
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