植物の生体情報を計測・分析・活用するプラットフォームを提供するPLANT DATA株式会社様の、AI生育状況自動調査システムに関する要求・要件定義およびPoC（実現可能性検証）支援の事例を公開しました。
トマトの生産現場では、葉の長さや果実数などの生育調査を担当者が週に一度、手作業で計測しており、計測できる個体数に限りがあることや、収穫量の予測が経験と勘に依存することが課題となっていました。本プロジェクトでは、この生育調査を撮影した映像とAIモデルで自動化する構想を、要件と検証計画に落とし込みました。
eapは、現行の調査業務の分解からAIの要求・要件定義、必要なデータ・撮影条件の整理、画像解析技術の調査、実データによる技術検証の設計と評価、次フェーズの課題整理までを担い、技術検証はAIエンジニアチームと連携して進めました。
事例ページでは、パノラマ化、デプス推定、物体検出、セグメンテーションといった技術要素ごとの検証内容と、そこから明らかになった課題、本開発に向けて整理された論点を、実際の支援アウトプットとあわせてご紹介しています。詳細は下記の記事をご覧ください。