# クロロス、AI作物認識の研究成果を2学会で発表　ドローンで探すコムギ異型株と、スマホ動画で予測するイチゴの食べ頃

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- カテゴリ: スマート農業
- 公開日: 2026-10-25
- 更新日: 2026-10-25

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クロロス株式会社は、2026年9月に開催された日本作物学会講演会と日本生物環境工学会で、AIによる作物認識・センシング技術の研究成果を発表しました。日本作物学会では、株式会社山本忠信商店と共同で取り組んできた、コムギ種子生産ほ場での異型株の検出・マッピングと抜取り支援を報告しました。日本生物環境工学会では、スマートフォン動画からイチゴの果数を登熟段階別に計測し、将来の果数を予測する技術を紹介しました。

同社は、AIで作物を「検出」するだけでは終わらせない方針です。撮影・計測から解析、予測、さらに農業現場での作業や意思決定までを、一連の仕組みとしてつなぐことを重視して研究開発を進めています。

![SWALOによるコムギ異型株の検出・マッピングと現地抜取り支援](https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/172640/22/172640-22-4d2f8806ec0e897bc991ae33c0ea78ed-2880x1620.jpg?width=1200&quality=85%2C65&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff)SWALOによるコムギ異型株の検出・マッピングと現地抜取り支援

## コムギ種子生産ほ場で「探して、抜く」作業をAIとスマホで支援

- 発表題目：「ドローン近接撮影・画像解析システムSWALOによるコムギ種子生産ほ場の穂・異型株検出とスマートフォンを用いた抜取り支援の実証」
- 発表者：伊藤 悠一（クロロス株式会社）、山本 マサヒコ（株式会社山本忠信商店）、荒木 勇磨（クロロス株式会社）、相澤 光俊（クロロス株式会社）

コムギの種子生産や品種維持では、種子の純度を守るため、ほ場に混じった異品種や異型株を見つけて抜き取る作業が欠かせません。しかし、広いほ場を作業者が歩きながら異型株を探す従来のやり方には、多くの労力と経験が必要です。

今回の研究では、北海道十勝を拠点とする山本忠信商店との取り組みを通じて、実際のコムギ種子生産ほ場での異型株の判定基準や抜取り作業の実務要件を踏まえました。そのうえで、クロロスのドローン近接撮影・画像解析システム「SWALO」を使った抜取り支援ワークフローを開発しています。ドローンで撮影した高解像度画像から、AIがコムギの穂や異型株候補を検出し、その位置をほ場地図上にマッピングします。検出結果はスマートフォンアプリに連携され、作業者を候補地点まで誘導します。これにより、「撮影 → AI検出 → 地図化 → 現地確認・抜取り」を一続きの工程として結びつけました。

実証では、SWALOによる異型株候補の検出・マッピングと、スマートフォンを用いた現地誘導が機能することを確認しました。今後は、撮影条件や生育ステージが検出性能に与える影響を検証するとともに、異なるほ場や品種での実証を進める予定です。異型株の抜取り支援のほか、育種・品種評価など、作物を一株・一穂単位で観察したり位置情報を必要としたりする用途への展開も想定しています。

![クロロス、AI作物認識の研究成果を2学会で発表　ドローンで探すコムギ異型株と、スマホ動画で予測するイチゴの食べ頃](https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/172640/22/172640-22-650894e41be0ff818f4a29058482c9fc-300x113.jpg?width=1200&quality=85&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff)

## スマホ動画でイチゴを数え、将来の「食べ頃」の果数を予測

- 発表題目：「現場活用を考慮したイチゴ果数計測と登熟遷移予測ソリューションの開発」
- 発表者：伊藤 悠一・荒木 勇磨・相澤 光俊（クロロス株式会社）

観光農園が来園者に十分な量のイチゴを提供するには、「いつ、どの程度の果実が食べ頃になるか」を前もって把握することが重要です。ところが、現在の果実量や登熟状態の把握は、目視や生産者の経験に頼るケースが多く、時期や場所によるばらつきを定量的に捉えることが課題になっています。

そこで開発されたのが、作業者がスマートフォンなどを持ち、栽培ベンチの横を歩きながら撮影した動画から、AIがイチゴを登熟段階別に検出・計数する技術です。物体検出と物体追跡を組み合わせて、動画の中で同じ果実を重複して数えることを抑えています。登熟度は、既存研究で一般的な3〜4クラスよりも細かい6クラスに分類しており、食べ頃に至るまでの過程をより詳しい水準で果実数として捉えます。

さらに、現在の果数を起点に、温度を入力変数とする登熟遷移モデルを構築しました。指定した日数の後に、各登熟クラスの果実数がどう変化するかを予測します。1週間後の予測値と実測値を比較した結果では、クラス間の平均ずれは約11％でした。現在の果実数に加えて将来の「食べ頃」の果実数を把握することで、観光農園の予約枠・集客判断や収穫適期の検討を支援することを目指しています。この技術は、イチゴの果数計測・登熟予測サービス「BerryCast」として提供が始まっています。

## AIによる「認識」から、農業現場での「活用」へ

日本生物環境工学会では、研究発表に加えて、「学生および若手研究者の今後のキャリア形成についての検討・相談」をテーマとしたパネルディスカッション形式のセッションに、クロロスCTOの伊藤悠一氏が登壇しました。セッションでは、企業における研究開発や研究者としてのキャリアなどについて意見が交わされました。同社は、大学・研究機関との技術交流や共同研究、研究人材との交流、農業・AI分野の研究成果の社会実装にも継続して取り組むとしています。

今回の2つの研究は、対象作物も解決する課題も異なります。コムギではドローン画像から異型株候補を見つけ、位置情報をもとに作業者を現地へ導く「探して、抜く」作業の支援を、イチゴではスマートフォン動画から現在の果実数を計測して将来の登熟状態を予測する「数えて、先を予測する」意思決定の支援を目指しています。2025年に設立されたクロロスは、品種・農薬・肥料などの研究開発から種子生産、栽培現場まで、農業のさまざまな観察・評価作業の定量化・省力化を進めており、今後も研究開発で得た技術を現場で使える形へとつなげ、作物の観察・分析基盤の構築を進めていく方針です。なお、各学会で提出した講演要旨は、同社の公式サイトで公開されています。

出典：[クロロス株式会社](https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000172640.html)