AI収穫予測

AI収穫予測とは、過去の栽培データや現在の生育状況（画像データ等）、環境データを人工知能（AI）に分析させ、将来の収穫時期や収穫量を高精度に予測する技術です。植物工場経営において最も難しく、かつ重要な「需給調整」を支援します。

仕組みと効果

定点カメラで撮影した植物の画像から、葉の面積や色、茎の太さなどをAIが解析し、成長曲線を算出します。

• 経営の安定化：「２週間後にこれだけ穫れる」と正確にわかれば、事前に販売先にのコミットメントが可能になり、廃棄ロスや機会損失を減らせます。
• 労務管理の最適化：収穫量に合わせてパートスタッフのシフトを最適化でき、人件費の無駄を削減できます。

サプライチェーン全体への波及

（未来像：工場の外へ）
AI収穫予測のデータは、工場の中だけで閉じるものではありません。物流会社や小売店とデータを共有することで、トラックの配車計画を最適化したり、スーパーの特売計画と連動させたりといった、サプライチェーン全体の効率化（スマートフードチェーン）に繋がります。

精度の向上

予測精度はデータの量と質に依存します。運用年数が長くなり、データが蓄積されるほど、AIは賢くなり、予測のズレ（誤差）は小さくなっていきます。

関連リンク

• 農林水産省 スマート農業