NTTグループ、遠隔イチゴ収穫の成功率を約80%に高めた通信遅延対策の実証

通信品質を3段階に分けて操作者とロボットの双方に伝える設計が、最も効いた要因だと考えられます。遅れが大きくなると映像上に品質が表示され、同時にアームが減速または停止します。人には「いまは慎重に」という判断材料を、機械には誤差を広げない動きを与える二重の手当てで、遅延そのものを消せなくても操作の精度を保てる形にしています。遅れを技術で完全に抑え込むのではなく、遅れを前提に人と機械のふるまいを合わせるという発想の転換が、この実証の核と言えそうです。

もう一つの工夫は、処理時間を画像処理アプリの外から測れるようにした点です。従来はアプリ側に専用機能を足して連携していましたが、汎用的な画像フレームのヘッダを手がかりに、データの通過時間から処理時間を割り出す方式に改めています。収穫適否を判定するAIに手を加えずに済むため、判定モデルを入れ替えたり別の用途に転用したりする際の負担が軽くなります。ネットワーク側の制御技術とアプリ側のAIを疎につなぐこの設計は、農業以外への展開を見据えた判断だと読めます。

役割分担が明確だったことも見逃せません。NTTが制御技術の実装と有用性検証、NTT東日本が通信環境の提供と遠隔営農支援のビジネス化の検討、NTTアグリテクノロジーが圃場の提供とスマート農業としての有用性検証を担っています。技術・通信・現場の3つの視点を最初から組み合わせたことで、実験室ではなく実際の圃場と実際の回線で検証できたのではないでしょうか。