農業 × 業務効率化

くみき

株式会社スカイマティクス
くみきは、ドローンで撮影した画像をクラウド上でAI解析し、3Dモデルやオルソ画像を自動生成するプラットフォームです。建設現場の土量計算、農地の生育状況分析、インフラの劣化検知などに活用できます。専門知識がなくても、画像をアップロードするだけで高精度な3D点群データや面積・体積の自動計測結果を取得できます。AIによる変化検知機能で、定期的な現場モニタリングも効率化します。建設、農業、太陽光発電、通信イン...
データ分析画像認識

Farmnote Cloud

株式会社ファームノート
Farmnote Cloudは、酪農・畜産経営のためのクラウド牛群管理システムです。乳用牛の搾乳・繁殖成績管理、肉用牛の出荷・肥育成績管理など、すべての経営形態に対応しています。AIが牛個体の行動データから状態を見える化し異常を検知します。 有償契約頭数37万頭を突破し、日本の乳用牛の約10%を管理しています。ウェアラブルデバイス「Farmnote Color」との連携により、発情兆候や疾病の早期発見を自動化します。 最新版ではAI...
データ分析機械学習

KAISEKI

株式会社AGRI SMILE
KAISEKIは、農業ビッグデータの解析を通じて栽培管理を支援するプラットフォームです。選果データ・肥料・農薬・土壌・環境データを相互連携し、AIによる施肥量の最適化や生産履歴の一元管理を実現します。 農学博士がデータサイエンティストと共に解析チームを構成し、農学とデータサイエンスの両面から産地ニーズに合わせた分析を行います。営農指導員と連携した持続的な栽培改善を支援します。 全国150以上のJA(農業協同組...
データ分析予測分析

AGRISTロボット

株式会社AGRIST
AGRISTロボットは、ビニールハウス内のワイヤーを走行しながらAIカメラで収穫適期のピーマンやきゅうりを自動検出・収穫するロボットです。収穫対象の判別にAI画像認識を活用し、熟度や大きさを瞬時に判定します。 吊り下げ式のユニークな構造により、既存のビニールハウスに大掛かりな改修なしで導入できます。24時間稼働可能で、深刻な農業の担い手不足に対応します。 RaaSモデルで提供しており、初期投資を抑えた導入が可能...
ロボティクス画像認識

inaho AI収穫ロボット

inaho株式会社
inahoのAI収穫ロボットは、画像認識AIで収穫適期の野菜を自動判別し、ロボットアームで収穫する自動収穫システムです。アスパラガスやミニトマトなど、従来は手作業でしか収穫できなかった選択収穫型の作物に対応しています。 カメラとAIが作物の色・形・大きさをリアルタイムで判定し、収穫基準を満たした個体のみを正確に収穫します。夜間でも稼働可能で、農業の人手不足問題に直接的な解決策を提供します。 RaaS(Robot as a...
ロボティクス画像認識

SAGRI

株式会社Sagri
SAGRIは、衛星データとAIを組み合わせた農地分析プラットフォームです。人工衛星で撮影した広域の農地画像をAIが解析し、土壌の状態、作付け状況、収量予測などの農業情報を可視化します。農地の遊休地判定や作物分類を自動で行い、農業委員会の農地パトロール業務を大幅に効率化します。土壌分析機能により、化学肥料の適正使用量を算出し、環境負荷の低減にも対応しています。インドやアフリカなどグローバル展開も進めており...
データ分析画像認識

GRASP EARTH

株式会社Ridge-i
GRASP EARTHは、衛星データとAI技術を組み合わせて地球上の変化を直感的な操作で発見できるWebアプリケーションです。衛星画像のAI解析による変化検出、世界規模でのデータ可視化、リアルタイムな衛星データへのアクセスといった機能を提供します。市場調査担当者、インフラ管理者、防災関係者を主な対象としており、調査コストの削減とリスク管理の最適化を実現します。
深層学習画像認識

カテゴリ解説

農業で使えるAIサービス

農業向けAIサービスは、圃場画像、衛星データ、ドローン、センサー、気象、作業記録、出荷データなどを活用し、生産から流通までを支援します。生育診断、病害虫検知、収量予測、灌水・施肥支援、選果、農作業記録、販売予測など、農業経営の効率化に使われます。

主な活用シーン

  • 作物の生育状態や病害虫の兆候を画像から把握する
  • 気象やセンサーデータをもとに収量や作業時期を予測する
  • 灌水、施肥、防除、収穫などの判断を支援する
  • 選果、出荷、販売計画、作業記録を効率化する

比較時に見るポイント

  • 対象作物、栽培方法、地域条件に対応できるか
  • ドローン、センサー、スマート農機、既存システムと連携できるか
  • 現場で使いやすい端末、通信、サポート体制があるか
  • 導入コストと効果を農業経営に合わせて検証できるか

農業AIは現場環境や作物ごとの違いが大きいため、実証と運用支援が重要です。AI CATALOGでは、農業向けAIサービスを、対象作物、データ連携、現場運用の観点から比較できます。

本データベース「AI CATALOG」の利用にあたって

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