AIで散布時期を最適化、米の品質約60%向上に寄与したドローン防除DX

散布対象を地番単位で正確に特定するデジタルマップを出発点に置いた設計が、この取り組みの土台になっていると考えられます。注文書に書かれた地番が実際にどの田んぼを指すのかをAIで突き合わせておけば、補助者が現場で指差し確認をしなくても誤散布を避けやすくなります。立ち会い不要という運用は、この地図の精度があって初めて成り立つものでしょう。

次に効いているのは、パイロットのシフトと散布ルートを同時に最適化する仕組みです。数万枚の圃場と限られた人員・機体をどう組み合わせるかは、18万パターン以上の演算が必要になるほどの組み合わせ問題で、ここをAIに任せたことで「適期に撒く」という理想を実際の作業計画に落とし込めるようになったと読めます。適期を判断できても、その日に人と機体を回せなければ意味がないからです。

さらに、画像診断で適期を科学的にフィードバックし、当日の進捗を遠隔で可視化する流れまでを一続きにした点も見逃せません。判断・計画・実行・確認を一つのサービスの中で回す構造が、年度ごとの改善材料を蓄積する役割も果たしていると考えられます。