農業IoTソリューション

Dr.Crop 統合型植物シミュレーションシステム 概要

Dr.Cropは、植物そのものを「生きたセンサー」として捉え、その微細な生理的反応を科学的に解釈することで、農業の未来を革新する統合型植物シミュレーションシステムです。熟練栽培者の暗黙知をAIによって形式知化し、データ駆動による精密な栽培管理を実現する。農作業の劇的な効率化、収穫量の最大化、特殊環境における栽培限界の克服を目指します。

開発の背景とビジョン

現代農業は、依然として栽培者の経験や勘に大きく依存しており、病害や生理障害の兆候は、問題が深刻化してから現れることが大半です。既存の環境センサーだけでは、植物自身の「声」、すなわち内的状態を直接把握することは困難でした。

私たちのビジョンは、テクノロジーによって人間と植物の新たな対話を築くことです。植物が発する微弱な生体信号をAIで解読することで、問題が顕在化する数時間から数日前の「予兆」を捉え、持続可能で効率的な次世代の食料生産システムと、植物との深い共生関係を実現します。

システム構成

Dr.Cropは、以下の3つのコアシステムがシームレスに連携することで、他に類を見ない高次元な植物分析・管理能力を提供します。

1. ベース基盤：植物育成管理システム
   栽培に関わる全ての情報をデジタルで一元管理する基幹システム。作業計画、農薬管理、収穫予測といった基本機能に加え、後述する高度な分析システムと連携し、最適なアクションプランを提示します。

2. 拡張機能：葉面積検出システム (特許出願準備中：開発中)
   LiDARセンサー・Lシステム（Lindenmayer Systems）をAIを活用し、植物の3次元形状（葉面積・茎径・節間等）を高精度に計測。光合成能力を正確に算出し、シミュレーションモデルの精度を飛躍的に向上させます。

3. 拡張機能：AI植物コミュニケーションシステム ( 特許出願準備中：開発中)
   本システムの核心であり、植物の「暗黙知」を解読する分析エンジンです。植物が水ストレス下で発する微弱な超音波（キャビテーション音）や、代謝活性を示す酸化還元電位（ORP）など、複数の異なる生体・環境データを統合（マルチモーダル化）。これを深層学習AIが解析及び統計解析から肉眼では見えないストレスや病害の予兆を検知します。

4. 上記データを時系列データとしてAI で解析及びシミュレーションする
   
   

Dr.Cropの技術的優位性

Dr.Cropは、以下の3つの独自技術により、競合との明確な差別化を図ります。

• 対話型・自己進化型AI
  ユーザーが日々の観察を構造化された「作業日報」として記録するだけで、その情報がAIの教師データとなり、システムが自動で再学習します。導入先の圃場や植物種に特化して、使えば使うほど予測精度が向上する「パーソナライズAI」が構築されます。

• コスト効率と危機管理を両立するハイブリッド・アーキテクチャ
  エッジデバイスが現場で自律的に動作。平常時は日次でのバッチデータ送信で通信コストを抑制しつつ、水不足などの異常を検知した際は、即座にクラウドへリアルタイムでアラートを送信。コスト効率と危機管理能力を両立させます。

• 信頼を醸成する説明可能AI
  AIが「水ストレスの可能性」と予測した場合、その判断根拠（例：「ORPの低下」と「キャビテーション音の増加」）をグラフ上に明示します。これにより、ユーザーはAIの判断に納得感を持って、的確なアクション（潅水など）を起こすことができます。

主な機能

基本管理機能:

• 統合データ可視化: 全てのセンサーデータ、AI予測、作業記録を一つのタイムライン上でインタラクティブに表示。

• 構造化された作業日報: UI上で「剪定」「施肥」といった作業内容と観察結果を時系列データに紐付けて記録。これがAIの教師データとなります。

• 潅水・農薬・収穫管理: データに基づいた最適な管理計画を立案・実行。

高度分析・AI機能:

• 状態予測: 植物の現在の健康状態やストレスレベルをAIがリアルタイムに評価する。

• 未来シミュレーション: 「もし今後3日間、気温が35℃で推移したら」といった仮想条件下での植物の状態変化を時系列で予測。

• AIによる判断根拠の提示: AIの予測結果の根拠となったセンサーデータの変動箇所を特定し、可視化。

• 音響信号処理: エッジデバイスが植物の生体音から環境ノイズを除去し、AI分析に適した特徴量（MFCC）を抽出する。

• AI画像診断 (TensorFlow): LINEから送信された画像をAIが分析し、病害虫や栄養状態を診断。

• ベイス推論エンジン；蓄積データよりベイズ推論するデータを自動構成により、病害虫や栄養状態を対話的に診断。

事業展開

本システムの価値を最大限に活用するため、以下の５つのプランを軸に事業を展開します。

1. 共同研究プラン

2. OEM 製品プラン

3. スタンダードプラン
   対応作物を対象に、事前学習済みの高度なAI分析機能をSaaSモデルで提供します。迅速な導入と高いコストパフォーマンスを実現します。

4. 共同開発プラン
   未対応作物の大規模生産者や研究機関とパートナーシップを組み、データ収集基盤としてシステムを提供。現場の知見と私たちの技術を融合させ、未来のAIモデルを共同で構築し、対応作物を拡大していきます。

5. 独自栽培法の実装プラン
   生産者及び研究機関での独自栽培法の実装を行い、データの検証や各種情報を解析するツールとしてご利用いただきます。

1. 植物育成管理システム画面

潅水　　　　　　　　　　　　　　　　　　タスク　　　　　　　　　農薬