ソリューション
スマート農業
農業分野においては、実験や現地試験から得られたデータに対して、AIを活用した解析が非常に有力なツールとして注目されています。しかしながら、全ての環境条件や作物の成長パターンを網羅的に試験することが難しい場合や、発生頻度が極めて低い病害虫や気象災害などの現象に対するデータ解析においては、多くの課題が存在しています。本稿では、そのような農業分野に特有の課題に焦点を当て、Multi-Sigma®を活用した解決策をご紹介いたします。
1. 農業界における課題
a. 農業データの複雑性と難解なモデリング
現代の農業は、気象変動などの影響があり、作物の栽培条件を最適化するためには、多数の圃場試験や制御環境下での実験が求められます。しかしながら、農業試験の実施には広大な面積、長い栽培期間、人的・資金的コストが必要であり、異なる品種や施肥条件、栽培技術を網羅的に試験することは極めて困難です。また、気象や土壌の空間的・時間的ばらつきにより、試験結果の一貫性や再現性を確保することも難しい課題です。さらに、ドローンや衛星によるリモートセンシング、環境センサから得られるデータも簡単には処理ができず、多様な環境因子を反映した農業モデリングには高い専門性が求められます。
b. メカニズムの不透明性
農業現場においては、収量や品質のばらつきを引き起こす要因が多岐にわたり、日々の作業管理、気象条件、病害虫、土壌状態などが複雑に絡み合っています。特に、病害虫の発生や気象異常などは頻度が低く、経験に頼った対処が主流であるため、異常の予兆検出や要因分析を統計的に行うことは困難です。環境への配慮やコスト効率を確保しながら、高品質な農産物を安定的に生産することは、極めて高度な判断と制御を必要とする課題です。
c. 収量・品質の予測精度不足による経済的損失
農業経営においては、収穫量や作物の品質を事前に正確に予測することが、販売計画の立案や契約出荷、価格交渉、資材調達に至るまでの経営判断に大きな影響を及ぼします。しかしながら、気象条件、病害虫の発生、施肥・潅水管理、土壌のばらつきなど、複数の不確定要因が収量や品質に複雑に作用するため、予測は容易ではありません。その結果、予想外の不作や品質低下により販売価格が下落したり、契約数量を満たせずに取引機会を失ったりといった、経済的な損失が発生するリスクが常に存在します。また、過剰な収穫により作物を廃棄せざるを得ない状況も、経営の不安定要因となります。このように、農業における予測の不確実性は、生産性だけでなく経済的持続性にも直結する深刻な課題です。
2. 農業界でMulti-Sigma®が解決できること
a. 少数データから高精度予測モデルの構築
一般に統計分析を行うには、厳格な基準に基づいた実験計画の立案が不可欠です。そのような計画を経ずに得られた既存の実験データだけを用いて統計分析を行おうとすると、信頼性の高い予測を得ることは非常に困難です。実際には、仮に統計的な設計に基づいて実験を実施したとしても、現実の現象が非線形性・相互作用・外れ値・データの偏りなどの影響を強く受ける場合、従来の統計手法ではその複雑さを十分に捉えることができず、予測精度が低いことがあります。特に、複数の説明変数が同時に影響し合うような複雑系の問題においては、要因間の高次の相互作用や非線形性が解析を難しくする大きな要因となります。一方、一般的に精度の高いAIモデル（機械学習モデル）を構築するためには、大量のデータが必要であるとされています。これに対し、Multi-Sigma® では、少数のデータからでも高精度な予測モデルを構築できる独自技術を搭載しており、従来のデータ量の制約を克服します。この機能により、限られた実験回数からでも収穫量や品質を高精度に予測できるモデルの構築が可能となり、時間・人員・資金といったリソースの大幅な削減に貢献します。さらに Multi-Sigma® には、AIモデル構築に最適な実験条件を提案する機能もあり、少ない実験回数でも従来以上の予測精度を実現することが可能です。加えて、従来の統計モデルでは説明変数の数を極力絞る傾向がありましたが、Multi-Sigma® のAIモデルでは最大200種類の説明変数を扱うことができます。これにより、従来は重要でないと判断されていた因子が、実は重要な予測要素であった場合にも柔軟に対応できる点が大きな特長です。
b. 要因分析とデータの偏り補正
Multi-Sigma® では、最大で200種類の説明変数を取り扱うaことが可能です。これにより、収穫量や品質といった予測対象に影響を及ぼす因子を、非常に広範な候補の中から網羅的に分析することができます。従来の手法では、限られた変数に絞って解析を行うケースが多く、見落とされていた可能性のある要因にも着目できる点が大きな特長です。さらに、Multi-Sigma®では、各因子が収穫量などに与える影響を単に増加・減少のどちらかに分類するのではなく、正負両方向の関係性を定量的に捉えることが可能です。これにより、変数間の複雑な相互作用や非線形な影響も適切に表現でき、専門家による因果解釈や戦略立案をより高度に支援します。また、発生頻度の低い稀少事例に対しても、データの偏りを補正する機能が備わっており、それを活用することで、異常の予兆検出や希少因子の影響評価といった従来困難とされていた課題にも対応可能です。
c. 利益向上を実現するAI活用
Multi-Sigma®を用いて少量のデータから高精度な予測モデルを構築することで、将来の収穫量や品質を、ビジネス活用に耐える水準で事前に予測することが可能になります。これにより、農業経営における意思決定を事前に最適化することができ、直接的な利益向上に寄与します。たとえば、当初の想定よりも多くの収穫が見込まれると早期に分かった場合、その期間内に適切な卸先を確保することで、過剰在庫による廃棄リスクを低減できます。逆に、品質の低下が予測された場合には、事前に取引先と調整や共有を行うことで、信頼関係を損なうことなく安定した取引を継続することが可能です。さらに、収穫量や品質をあらかじめ把握しておくことは、物流の最適化や販売戦略の立案にも大きな利点をもたらします。加えて、収穫や品質に影響を与える要因が特定できていれば、それらの変動に対する予防的な対策を講じることで、リスクを最小化することも可能です。このように、高精度なAIモデル（機械学習モデル）の構築は、単なる予測手段にとどまらず、農業分野におけるビジネス全体の利益改善を実現するための中核的な技術となり得ます。
Multi-Sigma®を導入するメリット
a. 必要最小限のデータから深層学習
Multi-Sigma®は少ない実験データからでも解析が可能となっており、実験の労力を最小限にして、研究開発に取り組むことができます。これにより、あらゆる分野で研究開発のサイクルタイムを大幅に短縮することができます。
b. 非常に高い予測精度
Multi-Sigma®は、世界最高水準の精度で予測、要因分析、最適化が行えるツールです。これにより、実験データに基づいた現実的かつ、効果的な解析に取り組むことができます。
c. 多目的最適化
複数の競合する目標を同時に達成するための最適な解を見つけることは研究において非常に重要です。Multi-Sigma®は世界で唯一、100個のアウトプットを満たす200個のインプットを探索できるツールです。この類まれな機能により新しい材料の開発や製造プロセスの効率化などにお役立ていただけます。
d. 説明できるAI（xAI）
Multi-Sigma®はノーコード、つまりは専門的なプログラミングスキルなしでご利用いただけるツールとなっています。操作画面は非常に分かりやすく、ボタンを押していくだけで、どなたでも解析が可能です。またクラウド上のアプリケーションとなっており、不具合の修正はもちろん、新たな機能についてもユーザー様のお声を頂きながら、頻繁に追加しています。
e. ノーコードでクラウドプラットフォーム
Multi-Sigma®では、複数のAIサロゲートモデルを連携させて解析を行う「AI連鎖解析」が可能です。たとえば構造、流体、熱など異なる物理領域のモデルをつなげて最適化を行うことで、試行錯誤の手戻りを最小化できます。さらに、モーターとそれに接続されたファンのように、複数部品の設計因子と性能を学習させたモデルを連結することで、システム全体の性能を考慮した統合設計が可能になります。
f. 連鎖解析
連鎖分析は、プロセス改善と最適化のための強力な機能です。一般的に製品を作り上げるためには多くのプロセスを経ています。Multi-Sigma®は、製品作成に関わる複数のプロセスにおけるインプットとアウトプットをリンクさせることで、複数のAIモデルを連鎖させ、包括的な分析を行うことができます。これにより、AIの保守性能が格段に向上し、各々のプロセスのメカニズム解明に役立てることが可能です。
