農林業機械・農薬・資材についての動向を紹介する

農研機構はこのほど、大豆の生育障害（青立ち及び裂皮粒）を予測するAIモデルを開発した。
　近年、気候変動に伴う高温や干ばつなどの影響により、大豆の収穫期に見られる「青立ち」や「裂皮粒」といった障害が日本各地で多く報告されている。これらの障害は、気候変動に加えて、気象や土壌、播種時期や品種の違いなど、様々な条件が重なって発生すると考えられている。青立ちにより収穫作業の効率低下や汚粒が発生、裂皮粒により品質が低下する等、様々な問題が生じている。
　こうしたことから、農研機構では、寒冷地から暖地の4カ所での16年分の約500事例の大豆の栽培データと気温や土壌水分のデータを用いてこれらの障害の発生を生育中の環境条件から予測できるAIモデルを開発した。対象とした品種は、「エンレイ」「フクユタカ」「リュウホウ」「サチユタカ」「里のほほえみ」の5品種。研究ではこれらの品種名に加え、夏から初秋の開花の少し前から開花後の約2カ月間までの気温と土壌水分の情報を用い、機械学習で青立ちや裂皮粒の起こりやすさを0から5のスコア（数値が大きいほど被害が大きい）で予測するモデルを開発。その結果、青立ちや裂皮粒の予測スコアを、決定係数と相対誤差で評価したところ、実測スコアとの対応が確認できた。このモデルは過去の気象データや天気予報、将来の見通しなどと組み合わせることで、栽培前の段階から青立ちや裂皮粒の発生リスクの工程を見通すための手がかりとなり、今後の栽培管理や品種選びに役立つと期待される。