農業ドローン×AI開発｜撮影から収量予測まで一社で
農業のAI活用が止まる理由は、AIの精度ではなくインフラです。圃場には安定した電源も通信もありません。当社は茨城県のDX事業で、ドローン撮影から画像解析・収量予測までを一つの流れとして開発しました。機体を自社で扱えるからこそ、撮影の設計からAIまでを一体で作れます。
作物と知りたいことを相談する（無料） 資料や図面があれば、contact@revot.jp へメールでお送りいただいても構いません。
「クラウド前提のAI」が農業現場で使えない理由
農業のAI活用が止まる典型的な理由は、AIの精度ではなくインフラです。圃場には安定した電源も通信もありません。クラウドにデータを送って解析する前提のシステムは、この時点で選択肢から外れます。
| 現場の制約 | クラウド前提だと | 現実的な設計 |
|---|---|---|
| 通信が不安定・圏外がある | データが送れず解析が止まる | 撮影と解析を分離し、通信は結果だけ送る |
| 電源がない | 常時稼働の機器が置けない | バッテリー・間欠動作を前提に設計 |
| 大量の画像データ | 通信費が跳ね上がる | 現場で処理して差分だけ送る |
| 天候・季節で条件が変わる | 学習時と本番で精度が変わる | 現地の画像で追加学習する前提の運用 |
実績：茨城県DX事業での農産物収量予測
当社は茨城県のDX事業で、ドローンで農産物を撮影し、画像から収量を予測するシステムを開発しました。機体の運用、撮影計画、画像処理、予測までを一つの流れとして構築しています。
- 撮影：ドローンで圃場を計画的に撮影（同じ条件で撮り続けることが精度の前提）
- 画像処理：撮影画像から対象を検出し、生育状態を数値化
- 予測：数値化したデータから収量を予測し、出荷計画に使える形で出力
ポイントは「撮影の設計」にあります。AIの精度は学習データの質で決まりますが、農業の場合その質は撮影の一貫性で決まります。高度・時刻・角度がばらつくと、同じ畑でも別のデータになってしまいます。機体を自社で扱える当社は、撮影計画からAIまでを一体で設計できます。
農業・屋外現場で作れるシステム
| 用途 | 作るもの |
|---|---|
| 生育・収量の把握 | ドローン撮影＋画像解析＋予測。出荷計画・契約数量の根拠に |
| 異常の早期発見 | 病害・生育不良の兆候を画像から検出し、場所を特定して通知 |
| 圃場の記録 | 撮影データを時系列で蓄積し、年をまたいだ比較を可能に |
| 屋外設備の監視 | 電源・通信が乏しい場所の設備を、間欠動作のカメラ・センサーで見守る |
| 作業記録の自動化 | いつ・どこで・何をしたかを、現場の負担なく記録に残す |
「ドローン会社」と「AI会社」に分けて発注すると起きること
農業×AIの案件は、撮影（ドローン）と解析（AI）の間に深い依存関係があります。分けて発注すると、この境界で必ず揉めます。
- AI会社「画像の撮り方が悪くて精度が出ない」／ドローン会社「指定どおり撮った」——責任の所在が消える
- 撮影条件を変えたくても、契約が別なので調整に時間がかかる
- 精度改善のたびに、撮影計画と学習の両方をまたぐ変更が必要になる
当社は機体・撮影・画像処理・AIを一社で設計するため、この境界がありません。精度が出なければ、撮影側とAI側のどちらを直すべきかを自社内で判断して即座に変えられます。
費用と期間の目安
| 範囲 | 費用の目安 | 期間 |
|---|---|---|
| 実証（1圃場で撮影→解析まで） | 150万〜400万円 | 2〜4か月 |
| 画像解析・予測モデルの構築 | 300万〜800万円 | 3〜8か月 |
| 撮影から予測まで一貫システム | 500万〜1,500万円 | 6〜12か月 |
金額は税別、補助金を使わない場合の総額です。
農業分野は補助金・交付金の対象になりやすい領域です。株式会社revotは、技術要件の整理、見積書、開発計画の資料づくりを担当します。申請書の作成と提出は申請する会社が行い、必要な場合は行政書士などの専門家と進めます。採択を保証するものではありません。
農地でのドローン運用に特有の制約
- 飛ばせる時間が短い：風の弱い早朝に集中します。1日で回れる面積が、機体の性能より天候で決まります
- 季節で見えるものが変わる：同じ圃場でも生育段階によって撮れる情報が違います。何をいつ撮るかの計画が要ります
- 通信が弱い：山間部では携帯回線が届きません。機体内に保存して後で転送する設計が現実的です
- 散布と計測は別の機体：農薬散布用と撮影用は要求が違います。兼用は妥協になります
- 法令：農薬散布は機体の登録や操縦者の技能が問われます。撮影のみでも飛行区域の確認は要ります
「AIで判定する」の前に決めること
農業でのAI活用は、判定した結果を誰がどう使うかが決まっていないと投資が回収できません。
| 判定したいこと | その結果で何をするか | 成立条件 |
|---|---|---|
| 生育のばらつき | 追肥の量を場所ごとに変える | 可変施肥ができる機械があるか |
| 病害の発生 | その区画だけ防除する | 発生初期に見つけられる解像度で撮れているか |
| 雑草の分布 | 除草の優先順位を決める | 作物と雑草を撮影条件下で区別できるか |
| 収穫適期 | 収穫の順番を決める | 過去データと突き合わせられるか |
「見える化」で止まると効果が出ません。見えた結果を反映する作業（追肥・防除・収穫順）まで繋がって初めて価値になります。相談時は、そこまで含めて設計します。
ご相談時にうかがうこと
- 何を知りたいか――収量か、異常か、記録か。ここで設計が変わります
- 対象の作物と圃場の規模――撮影計画の前提になります
- 現場の通信・電源事情――クラウド併用か現場処理かの分岐点です
- 誰がデータを見るか――現場か、事務所か、取引先か
作物の知見は皆さまのほうが深いはずです。私たちは「それを数値にする仕組み」を作ります。
よくある質問
農業向けのAI開発で何が一番難しいですか？
AIの精度そのものより、圃場のインフラ制約です。安定した電源も通信もない場所で動く設計（撮影と解析の分離、間欠動作、現場処理）が先に必要です。また精度は撮影の一貫性で決まるため、高度・時刻・角度を揃えた撮影計画の設計が重要です。
収量予測はどのように行うのですか？
ドローンで圃場を計画的に撮影し、画像から対象を検出して生育状態を数値化し、そのデータから収量を予測します。当社は茨城県のDX事業でこの一連のシステムを開発した実績があります。
ドローン会社とAI会社に分けて発注してはだめですか？
可能ですが、撮影と解析の間には深い依存関係があり、精度が出ないときに『撮り方が悪い』『指定どおり撮った』と責任の所在が消えがちです。当社は機体・撮影・画像処理・AIを一社で設計するため、どちらを直すべきかを自社内で判断して即座に変えられます。
費用はどのくらいかかりますか？
1圃場での実証（撮影から解析まで）が150万〜400万円で2〜4か月、画像解析・予測モデルの構築が300万〜800万円、撮影から予測までの一貫システムが500万〜1,500万円で6〜12か月が目安です。農業分野は補助金・交付金の対象になりやすく、制度選定から実績報告までサポートします。
初回のご相談と概算のご提示は無料です。営業日1〜2日以内に、代表の鋤先から直接ご返信します。
資料や図面があれば、contact@revot.jp へメールでお送りいただいても構いません。