農学の世界でも様々な用途でAIの技術が使われ始めています。
しかしながら、農業はデータが集まりにくい、という点に課題があります。
特に植物の生育データは、対象が生き物であることから、たった一件のデータの収集に一年以上かかってしまうこともあります。一方、例えばディープラーニングが得意とする画像解析の世界では、何百万件といった規模のデータがすでに用意されていますし、それだけのデータがあって初めてディープラーニングの真価が発揮できると言われています。少ないデータでいかに工夫をして新しい知見を見出すか、そこが農学におけるAI利用の課題だと思っています。

e-kakashiでは、AIなどの情報科学技術に植物生理学のエッセンス、つまり既知の事実に関する情報を取り入れることで、少ないデータでも有意義な予測を生み出すことができる分析技術を開発しています。これによりハウスの栽培環境データと生育データなどから、例えば収量や収益を増加させるための環境制御方法が提案可能になりました。
さらに、何十年分といった大量の過去データは必要なく、導入一年目からその機能を実感できます。また、e-kakashiの分析技術は、大量のセンサデータ、そして新たに発表される植物生理に関する知見を取り入れながら、日々進化しています。