AIいちご収穫ロボットで労働時間6割減を見込む実証実験、栽培棚ごとの環境制御

収穫適期の判断を10段階の熟度評価という細かい目盛りに置き換えた設計が、自動化の入り口を開いたと考えられます。摘むか摘まないかの二択ではなく段階で捉えることで、どこから先を収穫対象とするかを後から調整できる余地が生まれます。走行も高度な自己位置推定に頼らず、ハウスに張ったトラロープをガイドにして事前設定のルートをたどる方式で、既存の設備を案内役に転用した割り切りが見て取れます。判断はAIに任せ、位置決めは現場の構造物に預けるという役割分担です。

もう一つの柱は、特許を取得した果実収穫ハンドに象徴される、物理的な扱いの作り込みでしょう。いちごは触れ方ひとつで商品価値が変わる作物ですから、正しい実を見つけられても、摘む動作が乱暴なら実用にはなりません。認識の精度と手先の優しさを別々の課題として同時に詰めた点に、この取り組みの現実感があります。

そして最も応用の幅が広いのは、1メートルほどの小分けの栽培棚ごとに水、液肥、土壌温度、補光を制御するという、管理単位を細かく割り直した発想です。これは全滅リスクを分散するだけでなく、棚ごとに実の成長速度を調整できることを意味します。収穫の山を意図的にずらせるなら、ロボットが一定のペースで働き続けられる状態を栽培側から作り出せる。ロボットを現場に合わせるのではなく、ロボットが動きやすいように栽培そのものを設計し直した点が、この手法の核心だと編集部は見ています。