広報活動報告

「仕事人秘録」に久間理事長が登場

情報公開日:2021年6月24日 (木曜日)

日本経済新聞社のビジネス専門紙「日経産業新聞」には、様々な分野で活躍する人物を紹介する連載コラム「仕事人秘録」があります(月曜~金曜日の毎日掲載)。
6月23日(水曜日)から「イノベーション生む国へ」と題し、 久間理事長の記事が23回に渡り掲載されました。誕生から学生時代、三菱電機(株)での基礎研究者から副社長までの足跡、内閣府科学技術・イノベーション会議常勤議員時代に科学技術司令塔として果たした役割、農研機構理事長就任後の活動に加え、趣味や人柄がわかるエピソードもあります。是非、ご一読ください。

久間理事長の写真

○ 初回記事(6月23日掲載分) :
https://webreprint.nikkei.co.jp/r/00D516B628AD49299E9230100E24D3CD/

○ 第22回記事(7月27日掲載分) :
https://webreprint.nikkei.co.jp/r/BC62A186AB4C4F559C1CBD03A7569459/

○ 第23回(最終回)記事(7月28日掲載分) :
https://webreprint.nikkei.co.jp/r/5CBB3A31565343EEB1021F60FF6F80A3/

※ 上記以外の回の記事は「日経電子版」へ(有料会員限定です)
(「ビジネス」→「コラム」→「仕事人秘録」)

初回記事関連研究成果の紹介

1 スーパーコンピューター「紫峰」と農研機構統合データベース

○「紫峰」プロモーション動画 : https://youtu.be/30YXZTYHYtg

農研機構は、国内農業系研究機関で初となるAI研究用スーパーコンピューター「紫峰」、および農研機構内に分散して所有管理されている各種の研究データを収集・統合し、農研機構内外の研究者が分野横断的に利活用できるデータベース「NARO Linked DB」の稼働を2020年5月より開始しました。「紫峰」と「NARO Linked DB」の導入により、農研機構の農業情報研究基盤が整備され、データ駆動型農業の一層の推進が期待されます。

○ プレスリリース(2020年6月16日) :

https://www.naro.go.jp/publicity_report/press/laboratory/rcait/135385.html

久間理事長とスーパーコンピューター「紫峰」の写真

2 AIによる温州みかん糖度予測

農研機構は、温州みかんを対象に、前年までに蓄積された糖度データと気象データから、AIによる機械学習を用いて当年の糖度を予測する手法を開発しました。出荷時の平均糖度を7月ごろから地区を単位として高精度に予測できます。本手法により、適切な栽培管理が可能となり温州みかんの品質の向上に役立つと期待されます。

○ プレスリリース(2020年3月6日) :

https://www.naro.go.jp/publicity_report/press/laboratory/rcait/134410.html

第22回記事関連研究成果の紹介

1 ドローン空撮画像による大規模圃場の生育観測

農研機構は、ドローンで空撮した高解像度の画像から、AIも活用して作物の生育状況や病虫害の発生、圃場の状態等を把握する技術の開発を進めています。画像から作物や圃場の3次元情報を復元し、コンピューター上で立体的にそれらを可視化することが可能で、作物の色(反射スペクトル)や3次元情報から株ごとの生育状態が把握でき、また病害虫の発生なども検出することができます。大規模農場での生産管理に役立つと期待されます。

○ 農研機構技報 No. 5(2020年6月1日発行): :

https://www.naro.go.jp/publicity_report/publication/laboratory/naro/naro_technical_report/135031.html

農研機構技報

第23回(最終回)記事関連研究成果の紹介

1 AI病虫害画像診断システムをWAGRIで提供開始

農研機構は、法政大学、ノーザンシステムサービスと共同で、農業データ連携基盤(WAGRI)を通じ、農業情報サービス事業者向けのAI病虫害画像診断システムの提供を開始しました。当システムを利用することで、各事業者は一般ユーザ向けの病虫害画像診断サービスを構築・提供することができます。当システムでは一般ユーザから送られた画像を蓄積して活用し、継続的に診断精度の向上を目指します。第一弾として、トマト・キュウリ・イチゴ・ナスを対象とする病害判別器を公開しました。

○ プレスリリース(2021年3月15日): :

https://www.naro.go.jp/publicity_report/press/laboratory/rcait/138806.html

2 バイオとデジタルの融合でイネの収量や品質を予測

農研機構は、イネ育種研究で蓄積した大量の形質データに加え、多数の品種・系統のゲノム情報(遺伝子情報)を取得し、イネの大規模な統合的データベースを整備しました。このデータを利用して、ゲノム情報から形質を予測する「ゲノム選抜AI」を構築し、収量や玄米品質などを正確に予測できることを明らかにしました。「ゲノム選抜AI」は良食味・高品質と高い収量性を兼ね備えたイネ品種の育成の加速化・効率化に役立つと期待されます。

○ プレスリリース(2021年1月8日): :

https://www.naro.go.jp/publicity_report/press/laboratory/rcait/137940.html