AI（人工知能）農業ロボット開発などを手掛けるAGRIST（アグリスト、宮崎・新富町）は3月25日、米マイクロソフト（MS）が運営するAIなどの開発支援拠点「Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBE」を活用し、MSのクラウド機械学習プラットホーム「Azure Machine Learning」を利用した「ML Ops（機械学習オペレーションズ）」の構築に成功したと発表した。
同社では「ML Ops」の利用し、一週間で、収量予測モデル「AGRIST Ai（アグリストエーアイ）」の進化を自動化する仕組みを実現した。具体的には、モデルの学習から評価、デプロイまでを一元管理するパイプラインを「Azure Machine Learning」に構築。その上で、AGRISTが持つ農場データを取り込み、定期的に自動学習とモデル評価を行う仕組みを作り上げた。
同時に、「AI Co-Innovation Lab」での集中開発を通じ、エンジニアリング支援やベストプラクティスを即時に反映することで、短期間で効率的に「ML Ops」を実装し、今後の農業AI開発の迅速化に向けたノウハウを蓄積した。
同社では今回の取り組みを活用することで、正確な収量予測が可能になり、収穫時期や人員配置を最適化し、人的リソースの節約と収穫ロスの削減が見込めるという。また、データ収集と学習サイクルを自動化することで、AIモデルを常に最新状態に保ち、予測精度を維持と向上につながるとしている。
アグリストはAI搭載の野菜収穫ロボットや収量予測モデル「AGRIST Ai」を開発する。一方で、精度の高い収量予測を行うには、モデルの定期的な更新や再学習を円滑に行う運用体制が不可欠なことから、「Azure Machine Learning」を活用し「ML Ops」の体制構築に着手した。
今後は、構築した「ML Ops」の運用を継続的に改善しながら、精度向上や他品目への展開に取り組む。同時に、マイクロソフトなどとの連携を深め、国内外の農業での導入を目指す。
