竹本　人工知能の進歩により、画像解析は現在、さまざまな分野で活躍しています。例えば自動車の自動運転技術では、カメラが捉えた映像から周囲の自動車や歩行者の姿を割り出してそこまでの距離を算出し、停止したり、避けたりといった次の操作の判断を下しています。この「周囲の対象物を割り出す」「対象物の距離を算出する」という部分が画像解析技術に相当するわけです。

竹本　NTTデータCCSは「NTTデータCCSのあゆみ」にもあるように、元々石油類の精製・油田開発を行っていた企業から誕生しました。そのため古くから油田探査のための地質解析を目的とした、画像解析技術を研究してきました。おかげで画像解析の中でも特に地形を読み取る技術に優れていて、月面や海底の探査に技術を活用したり、カメラをドローンに載せて地図会社さんのお手伝いをしたり、といった業務も手がけてきました。昨年からは顧客である茨城県さんの要請を受け、稲作での活用を模索し始めています。

竹本　田植えの後、稲に追加で肥料を与える作業を“追肥”と呼びます。これはお米の収穫量と品質を高める上で非常に大切な作業なのですが、この追肥は稲が穂を出す10日前に行うのがベスト。おいしいお米を作ろうとしたら、このベストのタイミングを正確に見極める必要があります。
追肥のタイミングは「稲がピンと立った頃」「稲がうっすら銀色に見える頃」といわれ、見極めが難しいため、これまでは熟練の農家の目に頼っていました。しかし、人があぜ道に入るのは大変な上、田んぼに入れば稲を傷めてしまったり、稲の病原菌を媒介させてしまったりするおそれがあります。そこで県では、省力化が図れ、他にデメリットがないドローンによる撮影と画像解析で代替できないか検討が進んでいました。

竹本　技術としては、“ドローンで上空から田んぼを撮影し、画像から「茎数」「稲の高さ」「稲の色味」を解析して、稲と田んぼの状態を探る”というものです。「稲の高さ」に関しては地形の探査と同じように視差角を利用。「稲がピンと立つ」様子も捉えられて、高いご評価をいただいています。

竹本　画像解析としては、技術の幅を広げてフォローできる範囲を広げていきたいと考えています。追肥では、ビッグデータを組み合わせて、撒くべき肥料の量まで通知できるシステムを作りたいですし、さらに農作物につく害虫の検知やその対策法の照会まで行えるような、トータルソリューションを提供していきたい。さらに農業クラウドと連携すれば、物流まで含めたトータルサポートが実現するでしょう。そうなれば農業人口の減少という社会課題の解決につながるかもしれません。
また、ドローンを活用した画像解析は伸びしろがあり、さまざまな展開が期待できます。今後、画像解析の用途を広げるにはさらに精密かつ正確な解析が必要ですが、そのためには深層学習により解析精度を高めていかなければいけません。
NTTデータCCSの強みを活かすとともに、グループ内外含めた連携により、社会課題の解決に努めていきます。