病害虫を1週間前に予報するAI、JA豊橋で害虫調査の作業を約9割削減

予測の対象を「今いるかどうか」ではなく「1週間後に発生しそうか」に置いた設計が、この取り組みの要と考えられます。20年分の気象データと発生履歴を突き合わせることで、病害虫が増えやすい気象条件の傾向をつかみ、直近の天候からその条件に近づく兆しを拾う形です。1週間という先読みの幅は、農家が薬剤を準備して散布するまでの段取りに収まる長さであり、「早すぎず遅すぎない」防除の判断を現場で実行できる情報に落とし込んでいます。

平年の常識を当てにしない判定も効いています。開発中の2023〜2024年の冬、低温期には活動が止まるとされるブロッコリーの黒すす病について、AIは局所的な気温上昇を捉えてリスク上昇を知らせました。季節の常識ではなく、その時々の気象から判断する仕組みだからこそ、異常気象で暦が崩れる状況に強いのではないでしょうか。

もう一つは、営農相談員の指導という既存の業務の流れにAI予報を組み込んだ点です。農家一軒一軒にアプリを使いこなしてもらうのではなく、指導する側が予報を根拠に助言する形をとったことで、AIの判断が地域の防除に届く経路がはっきりしました。対応作物を9品目から23品目へ広げたことも、「自分の作物には使えない」という導入時のためらいを取り除き、相談員が扱う作物全体に予報を当てはめやすくしたと考えられます。