AI活用による農業の収益性・ウェルビーイングの向上と青果物の鮮度・品質の可視化・定量化および食味・状態判定
★2026年1月27日WEBでオンライン開講。東京大学 / ドリームサイエンスホールディングス株式会社 平藤氏、香川短期大学 牧野氏、広島大学デジタルものづくり教育研究センター 竹田氏、マクタアメニティ株式会社 幕田氏が、【AI活用による農業の収益性・ウェルビーイングの向上と青果物の鮮度・品質の可視化・定量化および食味・状態判定】について解説する講座です。
■注目ポイント
★農業の収益性アップと同時にAI失業時代への解決策を生み出すAI農業、機械学習・人工知能（ディープラーニング）を用いた青果物の鮮度・品質の可視化や定量化法、AIマルチテンプレート方式による青果物状態判定システム、非破壊画像解析による農産物の品質評価ついて解説・紹介！
- 第1部 東京大学 / ドリームサイエンスホールディングス株式会社 特任教授 / CEO 平藤 雅之 氏
- 第2部 香川短期大学 生活文化学科/教授 牧野 義雄 氏
- 第3部 広島大学デジタルものづくり教育研究センター 客員教授 竹田 史章 氏
- 第4部 マクタアメニティ株式会社 共同代表 幕田 武広 氏
【1名の場合】60,500円(税込、テキスト費用を含む)
2名以上は一人につき、16,500円が加算されます。
定員：30名
※ お申し込み後、受講票と請求書のURLが自動で返信されます。基本的にはこちらで受付完了です。開催前日16：00までに再度最終のご連絡をいたしますので、しばらくお待ちください。請求書と受講票は郵送ではないため必ずダウンロードください。また、同時に送られるWEBセミナー利用規約・マニュアルを必ずご確認ください。
※ セミナー前日夕方16：00までにWEB会議のURL、事前配布資料のパスワードについては、別途メールでご案内いたします。基本的には、事前配布資料はマイページからのダウンロードの流れとなります。なお、事前配布資料については、講師側の作成完了次第のお知らせになりますので、この点、ご理解のほどお願い申し上げます。
※ 請求書の宛名の「株式会社」や「(株)」の「会社名の表記」は、お客様の入力通りになりますので、ご希望の表記で入力をお願いします。
※ お支払いは銀行振込、クレジット決済も可能です。銀行振込でお支払いの場合、開催月の翌月末までにお支払いください。お支払いの際は、社名の前に請求書番号をご入力ください。
※ 領収書のご要望があれば、お申込み時、領収書要にチェックを入れてください。
※ 2名以上でお申し込みをされた場合は、受講票と請求書を代表者様にご連絡します。
※ 当講座では、同一部署の申込者様からのご紹介があれば、何名でもお1人につき16,500円で追加申し込みいただけます (申込者様は正規料金、お2人目以降は16,500円となります)。追加の際は、申し込まれる方が追加の方を取りまとめいただくか、申込時期が異なる場合は紹介者様のお名前を備考欄にお書きくださいますようお願いいたします。
※ なお、ご参加手続きの際、自宅住所やフリーアドレス、個人携帯番号のみで登録された場合は、ご所属確認をさせいただくことがございます。
【本セミナーの主題および状況・本講座の注目ポイント】
■本セミナーの主題および状況（講師より）
★ChatGPTが登場して３年、ChatGPT5Proは博士並みの能力を獲得し、研究開発が大幅に効率化されました。農業では膨大な情報・知識・経験、多種多様な熟練作業が必要とされ、センサ技術と情報通信技術の進展に対応して精密農業、IT農業、ICT農業と発展し、さらにドローンやロボットトラクタの登場でスマート農業になりました。生成AIの実用化は農業の収益性アップと同時にAI失業時代への解決策を生み出します。
★青果物は収穫後においても、保有する栄養成分を消費しつつ生命活動を継続していることから、経時的に鮮度が低下し、変色、萎れ等、品質劣化が顕著になります。青果物の鮮度・品質の良し悪しは、消費者の購買意欲に影響を及ぼすものの、その評価基準があいまいであることから、流通現場においては、主観的な手法により評価せざるを得ない現状にあります。
■注目ポイント
★物生理学等の科学的根拠に基づく青果物の鮮度・品質の可視化や定量化法を各種の従来法から機械学習・人工知能（ディープラーニング）を用いた最新の研究例を含めて幅広く紹介！
★AIマルチテンプレート方式による青果物状態判定システムとは！？
★非破壊画像解析による農産物の品質評価およびそれらのテクノロジーを使った農業ＤＸについて解説！
講座担当：牛田孝平
≪こちらの講座は、WEB上での開催のオンライン講座になります≫
【第1講】 AI農業の提案とその実現に向けて
【時間】 10:30-11:45
【講師】東京大学 / ドリームサイエンスホールディングス株式会社 特任教授 / CEO 平藤 雅之 氏
【講演主旨】
ChatGPTが登場して３年、ChatGPT5Proは博士並みの能力を獲得し、研究開発が大幅に効率化された。農業では膨大な情報・知識・経験、多種多様な熟練作業が必要とされ、センサ技術と情報通信技術の進展に対応して精密農業、IT農業、ICT農業と発展し、さらにドローンやロボットトラクタの登場でスマート農業になった。生成AIの実用化は農業の収益性アップと同時にAI失業時代への解決策を生み出す。
【プログラム】
1.農業と飢餓の問題を人工知能で解決するには？
1-1.人工知能は農業の複雑さを理解する必要がある
1-2.農業DXにおけるボトルネック
1-3.データ収集における手間とコスト
2.IoTやドローンによる農業ビッグデータの構築
2-1.UAV空撮画像の解析を簡単に行うツール
2-2.高精度な３D計測ができるLiderによる果樹等の３Dデータ収集
2-3.ソフト開発を自動化してセンサを追加
2-4.既存の膨大な文献的知識と新知見をどうやって活用するか？
3.実証実験：更別村ロボティクスファーム × 東大データファーム
3-1.北海道・更別村のロボティクスファーム
3-2.生成AIでＡＩの用途を拡大
3-3.課題はデータ所有者へのリターン
【質疑応答】
【キーワード】
ＡＩ農業、ＡＩ失業時代、LLM、Web3、ﾄﾞﾘｰﾑファーム
【講演のポイント】
AIは研究開発を大幅に加速している
AI農業で収益性アップとウェルビーイング向上
AI失業時代に向けて今から備える具体的な方法
【習得できる知識】
・知っているようで知らない農業の現状と課題
・いまさら聞けない人工知能とWeb3
・AIは役に立っているのか
・精密農業、ＩＴ農業、ＩＣＴ農業、スマート農業
・ＡＩ農業の過去と現在
・大量失業時代への備え
【第2講】 AIによる青果物の鮮度・品質の可視化および定量化
【時間】 12:45-14:00
【講師】香川短期大学 生活文化学科/教授 牧野 義雄 氏
【講演主旨】
青果物は収穫後においても、保有する栄養成分を消費しつつ生命活動を継続していることから、経時的に鮮度が低下し、変色、萎れ等、品質劣化が顕著になります。青果物の鮮度・品質の良し悪しは、消費者の購買意欲に影響を及ぼすものの、その評価基準があいまいであることから、流通現場においては、主観的な手法により評価せざるを得ない現状にあります。
そこで本セミナーでは、植物生理学等の科学的根拠に基づく青果物の鮮度・品質の可視化や定量化法を、各種の従来法から、近年社会への浸透が著しい機械学習・人工知能（ディープラーニング）を用いた最新の研究例を含めて幅広く紹介します。
スマート（AI）農業に興味のある方もぜひご参加ください。
【プログラム】
１．青果物の収穫後生理と鮮度・品質変化
1.1 収穫後鮮度低下の機作
1.2 呼吸
1.3 蒸散
1.4 クライマクテリックライズ・追熟
2．青果物の鮮度・品質定量化の基礎
2.1 保存用資材開発での鮮度・品質定量化の重要性
2.2 水分・目減り（質量保持率）
2.3 外観色
2.4 果肉硬度
2.5 糖・酸度
2.6 ビタミンC（アスコルビン酸）
3．機械学習・人工知能による青果物の鮮度・品質の可視化および定量化
3.1 機械学習とは
3.2 主成分分析の応用例
3.3 判別分析の応用例
3.4 ニューラルネットワークの応用例
3.5 ディープラーニング（狭義の人工知能）について
3.6 ディープラーニングの応用例
4. まとめ
【質疑応答】
【キーワード】
野菜、果物、劣化、追熟、数値化、客観的指標、統計解析、人工知能(AI)
【講演のポイント】
収穫後青果物の鮮度・品質変化を、植物生理学等の学術的根拠に基づいて解説するとともに、人工知能等最新の分析および解析技術を駆使して、青果物の状態（鮮度・品質）を可視化および定量化する手法について紹介する。
【習得できる知識】
１．定義があいまいな青果物の鮮度の可視化および定量化技術
２．植物生理学に基づく青果物の鮮度・品質変化の理解
３．青果物の鮮度・品質の可視化および定量化における機械学習・人工知能を用いたデータ駆動型アプローチの応用
【第3講】 スマートファクトリを想定したAIマルチテンプレート方式による青果物状態判定システムの提案
【時間】 14:10-15:25
【講師】広島大学デジタルものづくり教育研究センター 客員教授 竹田 史章 氏
【講演主旨】
パワーポイント上での実験機或いは実証機による動画でのAIの効果とまたその使い方を紹介します。これまで、２５年以上の各種企業（車関連、金融し処理機（ATM）、車の部品検査、食品材料検査、食品状態判定など）広い分野での実績を講演者の独自開発AIの紹介を含めて実施します。さらに、すべてのデータをAIに与えることよりはむしろ数学的または物理的な対象の特徴抽出を行うことの重要性とAIの学習においてこれらが統計的なデータ量の多さを解決する一因であることも説明します。最後に、１，２を知って１０を知るAIの汎化能力について市場性能の観点から説明します。
【プログラム】
1.人工知能（A I）の考え方と一次産業製品への導入の活用設計と実証
2.対象の全面検査
野菜（球体野菜を含む）
3.検査対象内の不良部位の特定
冷凍チキンの不良部位判定
4.対象の状態レベル判定
コーヒー豆の焙煎レベルの判定
5.不良種類判別によるスマートフォクトリ
アーモンドの良否判定
【質疑応答】
【キーワード】
ニューラルネットワーク、AI,全面検査、学習、曖昧画像
【講演者のPRポイント】
講演者は1980年代初頭より知能システムの開発と研究さらに設計に従事。当時よりAIの技術を採用した世界初のAIによる紙幣識別システムを開発。この技術を自動車のドライバーの状態認識や、工業製品の目視検査をコンピュータで実現するシステムに展開。さらに、食材や一次産業分野の全面検査をAIにて目視検査と同等以上に実現。
【習得できる知識】
従来の閾値やパターンマッチングの限界とAI（ニューラルネットワーク）の違いとAIの有効性の提示。また、学習データの量と編集方法についての考え方の提示。特に、判定の因子となる対象の特徴量をいかに対象から抽出してＡＩに与えるべきかの基本知識・ノウハウの提示。検査対象の画像を含むセンサ情報の取得方法とＡＩへの供給方法における実験機或いは事象機による具体的な実務的知識。
【第4講】 農産物の画像からＡＩが解析「おいしさの見える化」が創る未来の食卓
【時間】 15:35-16:35
【講師】マクタアメニティ株式会社 共同代表 幕田 武広 氏
【講演主旨】
可視光(RGB)での画像解析による野菜・果物などの食味を判定。専門機器による検査や特殊な光学機器を経ずに非破壊で、基本的に5味（甘味・酸味・塩味・苦味・旨味）を表示（品目により3味.4味）する技術。撮像は専用アプリをダウンロードしたスマホ等から、画像をそのまま解析ＡＩを設定したクラウドに送信。瞬時に分析をして結果をスマホに返送。通信環境があれば世界中どこでも使用可能な本システムの紹介。生産から流通・消費また加工と農産物のサプライチェーン全般で使用可能。
【プログラム】
① 食味分析に関する当技術との類似技術として、高速液体クロマトグラフ（ＨＰＬＣ：High performance liquid chromatography）、味覚センサーおよび近赤外線糖度計がある。
② 味と関連する旨味成分等を測定するＨＰＬＣや人間の舌に感じる味を計測する味覚センサーは実験室レベルの機材で高価でありしかも「破壊検査」である、技術力を持った検査員の養成も必要になる。近赤外糖度計は、対象物に近赤外線を照射して反射光を測定する技術で、非破壊での糖度算出が可能だが設置費用等で高コストである。
③ 近赤外糖度計は対象物に近赤外線を照射して反射光を測定する技術で、非破壊での糖度算出が可能である。近赤外糖度計は果実の糖度測定等で実用化されているが、高額な光センサーなど機材・設備に大きなコストがかかり、生産物を農業協同組合(JA)等の施設に搬入する必要がある。また、実用化されているのは、ミカンやモモ等の果実のみであり、概ね糖度(一部酸味)の測定である。
④ 撮像を近年普及の著しいスマートフォン・タブレットＰＣ（以下スマホ等）行うように設計し、画像解析・評価等はスマホ等から画像データを受け取りように設定したクラウド（サーバ）で行い、評価結果はスマホ等に返送する。一連の作業は専用のアプリにより簡便に行われ瞬時に解析結果が得られる。本技術に関わるビジネスモデルは、物販ではなく提供したサービス（画像解析による食味評価）に対して、利用回数に応じて課金するサブスクリプション（従量型課金）方式である。
【質疑応答】
【キーワード】
農業ＤＸ、スマホ、画像解析、可視光、食味推定、非破壊、瞬時
【講演のポイント】
農業生産物の高付加価値化等が求められているが「野菜」「果物」に関しては加工して販売するなどに終始し、野菜等本来の味覚の追求などによる差別化手段が少ない。画像による非破壊測定及び情報化は差別化手段として極めて有効でありる。
【習得できる知識】
非破壊画像解析による、農産物の品質評価について。それらのテクノロジーを使った農業ＤＸ。