AIの機械学習のためのデータ収集

農業分野におけるデジタル活用の件、最近はAIを使うことが多い。AIは機械学習のためのデータを必要とする。たとえば病気や害虫の診断AIには、病気や害虫の被害を受けた作物や葉の写真が学習に使われる。写真は原則として著作権を保護されるので、勝手にコピーできない。学習のための写真は数が必要なので、大勢の生産者等が協力して、このために提供している。もちろん、これらの写真も保護される必要があることは言うまでもない。

高価な農業機械を利用可能にするシェアサービス

農業分野におけるデジタル活用の件、昨日紹介したキャベツ収穫機のように、収穫を自動化する例は多いが、使用時期が短いので、大きな機械の場合はなかなか採算が合わない。そこで、シェアというサービスがある。農業機械を利用する時期に借りて、終わったら返す。業者は、返却されたらメンテナンスをして、季節を追いかけて別の地域の農家に貸し出す。借りる費用は所有するより安く、メンテナンスにより農作業中の故障は少ない。
参考：ＪＡ三井リース「農機シェアリース（大型コンバイン）」

AIによりキャベツを識別するキャベツ収穫機

農業分野におけるデジタル活用の件、自動的にキャベツを収穫する「キャベツ収穫機」が実用化されている。キャベツ畑を走りながらAIでキャベツを識別して、その位置に刃物を合わせて刈り取り、まわりの余分な葉を落として、丸いかたまり（売る部分）だけを車上の籠に収納する。運転は無人でできるが、籠へのキャベツの収納は人が補助したほうがよさそうだ。ところで、年に一時期しか使わない農業機械にどれほど投資できるのだろうか。

参考：オサダ農機株式会社「キャベツ収穫機」 

AIによるブドウ収穫等の作業支援

農業分野におけるデジタル活用の件、経験のない人でも熟練者と同等の作業を可能にするアプリがある。ブドウ収穫作業で掛ける眼鏡だ。収穫時期になった房を見分けてくれて、未経験者でも熟練者と同等のスピードで収穫できる。収穫した房の秀品率は熟練者を上回るという。ブドウの花が咲き始めたころに、房の形を整えるために余分な花を切り落とす作業や、実の粒を大きくするために余分な実を間引く作業を支援する機能もあるという。
参考： 「⾼品質シャインマスカット⽣産のための匠の技の「⾒える化」技術の開発・実証」ＪＡフルーツ山梨

AIによる病気・害虫の診断サービス

農業分野におけるデジタル活用の件、経験のない就農者の助けになるケースはある。たとえば、農作物の病気や害虫の診断をするサービスは、スマホで病気・虫食いの葉の写真などを元にAIで原因の病気や虫を診断してくれる。それが分かれば対策を打てる。対象の作物はトマト、ナス、キュウリ、イチゴに限られるが、グローバル化により病気・害虫が多様化し、熟練生産者が高齢化して新規就農者に技術を伝える時間がない中での解決策だ。
参考：「AIを活用した病害虫診断技術の開発」㈱ノーザンシステムサービス

農業分野におけるAI活用を考えてみる

農業分野におけるデジタル活用について議論する機会があり、デジタルを活用した新たなサービスを創出してみようという話題になった。出てきた案には、経験のない就農者が自分の圃場（田畑）で栽培する作物や品種を選ぶ際にAIで最適案を提供する案や、農作業計画をAIで策定する案があった。これらは年のサイクルでの機械学習になるので、私はこれらを「できっこない」と一蹴してしまった。では、どこまでならできるのだろうか。

テレビ局はどこへ行くのか

「迷惑系Youtuber」という言葉がある。Youtubeの視聴者を増やすために迷惑行為を繰り返す輩である。しかし、迷惑系はYoutuberの中では一部である。一方、テレビ局はどうだろうか。迷惑系はいる。いや、押しなべて迷惑系のように私には見える。より多くの広告収入を得るために、刺激的な内容を追い求めることになり、Youtuberもテレビ局も迷惑系になるのだ。Youtuberには淘汰があるが、テレビ局にはない。それが問題かもしれぬ。

フジテレビ問題というよりテレビ局の体質か

昨今のコンプライアンスを語るなら、フジテレビの問題は取り上げるべきだろう。あの件は、他局を含めて中居くんの問題のように報道しているが、彼はとっくに相手との示談が成立しており、問題は終わっている。残っているのはフジテレビの問題だ。フジテレビの従業員が何をしたのか知らないが、何かしたとしても不思議ではないと思われている時点で、企業のコンプライアンスとしては問題だ。その点では、どのテレビ局も大同小異か。