①植物生体情報・環境情報センシングシステム、②自動運転トラクタ、③人工知能による最適化システム等

• 自動運転トラクターの導入により、約23%(26分/10a→20分/10a)の時間短縮が可能となった。また、施肥・畝立てマルチャーの導入により、作業時間は約53%削減(73分/10a→34.5分/10a)するなど労働時間が短縮できた。
• 加工工程の変更により6日保証を達成し鮮度保持日数を延長できた(キャベツ1.2倍)。また、タマネギの大型乾燥施設において、コンテナ内の通気性が不十分で、また雨天日が多かったが、最適な乾燥温度制御の適用により、乾燥3ヶ月後の腐敗率は80%から20%に低減できた。
• ドローン技術を用いた追肥診断により、12時間以内に各ほ場の追肥要否を判定する仕組み(追肥マップ)を確立し、慣行ほ場と比較してキャベツの単収が16%向上した。
• 過去の収量や作業時間、価格等のデータをもとに生産計画を最適化するWebアプリを開発・実装した。当該生産計画に基づく栽培を開始した結果、慣行の生産計画と比較してシミュレーションベースで売上高6.8%の増加が見込まれている。

• ドローンによる生育診断については、今後生産者に小型ドローンを導入してもらうことやドローンの資格取得を推奨するとともに、愛媛大学では企業と共同で実用化に向けた調整を行うなど、短時間で正確な生育状況の把握が可能となる体制を確立する。
• 生産計画最適化で実装したWebアプリについては、今後データを蓄積することで、更なる精度の向上や高度化を図る。
• タマネギ乾燥については、最適な乾燥温度制御法が効果的に適用できるように、大型乾燥施設の改善を目指す。