一枚の写真。AI がイチゴの病気を教えてくれる。

主要な数字
- 2 hr → <10 sec
- 巡回時間
- 1 photo
- 写真1枚で診断
- AI
- 病害の種類と位置を特定
要点
台中・新社の有機イチゴ農園。園主は毎日2時間かけて畝を巡回し、病害虫を経験だけで判断していました — 照合できる情報はありませんでした。今はスマホで一枚撮るだけ。10秒以内に AI が病害の位置と種類を示し、写真とデータは自動で収集・保管されます。

一枚の写真。AI が10秒以内に病害を枠で囲む。
楊さんが見る画面はひとつだけ。PWA を開いて一枚撮ると、AI が病害を枠で囲んで種類を示し、照合データと防除の提案まで添えます。アプリのインストールも、入力も、別システムへのアップロードも不要です。
インタラクティブ demo · クリックで開始 · 音声切替を内蔵
ここで NEXUPIRA が行うこと
楊さんは YOLO や Workflow Engine が何かを知る必要はありません。写真を撮れば答えが返る、それだけです。その裏では NEXUPIRA のフルスタックが動いています。分光計が稼働すれば、同じ Workflow にステップをひとつ足すだけで統合できます — システムの作り直しも、プラットフォームの乗り換えも不要です。
- Vision モジュール
YOLO 物体検出で、病害の種類と位置を特定します。
- Event Bus
検出結果がイベントを発火し、異常を自動で通知します。
- Workflow Engine
撮影 → 通知 → データ保管まで、ひとつの DAG が自動で走り切ります。
- Google Cloud
すべてがクラウド上で動き、農家はスマホだけで操作できます。
AI はどのように病害の見分け方を学んだか。
「10秒以内の判定」の裏側には、伝統的な ML パイプラインがあります。圃場で実際に撮影してイチゴの病害サンプルを集め、Roboflow で一枚ずつ種類と位置をアノテーションし、mAP が約90%に収束するまで YOLO モデルを学習させ、PWA へデプロイする。以下は実際の作業画面です。
フェーズ
- ✓ 稼働中
PWA で撮影し、イチゴと葉の病害を10秒以内に判定します。
- ◎ 進行中
NCIR(国家儀器科技中心)と連携し、スペクトル解析を追加 — 実を摘まずに糖度と残留農薬を測定します。
スペクトルのイメージ
パートナー
- スペクトル技術 NCIR — National Center for Instrumentation Research, NIAR
- 圃場検証 石見イチゴ農園
- 観光農業の認証 新社区観光農業ガイド発展協会
技術
- YOLO
- Roboflow
- NEXUPIRA Workflow Engine
- Google Cloud
- LINE




