AI活用事例データベース AI活用事例データベース
About ログイン curated by Arcana Technology
13件の事例 / 全1942件 定量効果あり

ヤマハ発動機

2025

精密農業を新たな成長事業に位置づけ、AIデータ解析のThe Yield社(豪州)とロボティクスのRobotics Plus社(NZ)を買収。米国に統括新会社「Yamaha Agriculture」を設立。

豪州・NZの2社を買収、米国に新会社設立、精密農業を将来のコア事業に位置づけ
製造業農業・畜産 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

ファームノート

2025

AIが酪農経営を変革するプラットフォーム「Farmnote Cloud Platform V3」を発表。AIによる収益性シミュレーション・業務自動組立で「自律型牧場経営」を実現。契約頭数37万頭(日本の乳用牛の約10%)。

契約頭数37万頭(日本の乳用牛の約10%)、ウェアラブルデバイス総出荷18万台、ゲノム検査国内シェア50%
農業・畜産 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 需要予測・数値予測AIエージェント異常検知・予兆検知

オプティム(OPTiM)

2025

AIドローンによる「ピンポイントタイム散布サービス」を全国展開し、26府県133市町村・約26,000ヘクタールの農地で利用。AI適期散布により品質を平均約60%向上させ、スマート農業のインフラを構築。

26府県133市町村・約26,000ha・約11万圃場で導入、品質平均約60%向上、継続利用意向94%以上
IT・通信農業・畜産 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

KSAS×xarvio(水稲可変施肥)

2024

クボタのKSASとBASFデジタルファーミングの「xarvio FIELD MANAGER」が連携。衛星センシングデータに基づく可変施肥マップを利用し、クボタの田植機で水稲の可変追肥を実現。JA全農も参画し2024年3月からサービス提供開始。

衛星データに基づく圃場内の最適施肥を実現
農業・畜産 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

鳥取県(スマート農業梨栽培実証)

2024

鳥取県中部地区でNTT西日本や地域パートナーとスマート農業の社会実装に向けた共同実証を実施。気象データを活用した病害虫予測・抑制とデジタル営農記録の作成により、梨の生産拡大と作業効率化を推進。

梨の病害虫予測精度向上、デジタル営農記録の自動化
農業・畜産 品質管理・検査需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測異常検知・予兆検知

高知県(IoPクラウドSAWACHI)

2024

高知県が産学官連携でIoP(Internet of Plants)プロジェクトを推進。IoPクラウド「SAWACHI」でナス・ピーマン等の施設園芸データを一元管理し、約1,150農家が活用。環境制御技術の導入率は主要品目で約60%に到達。

約1,150農家が利用、主要品目の環境制御技術導入率約60%
農業・畜産自治体・公共 最適化・シミュレーション生産管理・設備保全 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

ミライ菜園

2024

AIで病害虫の発生を予測する防除DXアプリ「TENRYO」がJA豊橋に導入決定。20年分の気象データと発生履歴をAI分析し、ブロッコリー農家で収量15%増を実証。

ブロッコリー収量15%増、キャベツ収量4%増、農薬使用量削減
IT・通信農業・畜産 最適化・シミュレーション需要予測・在庫管理 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

双日

2024

タイの農業DXプラットフォーム事業にAI技術を導入。さくらインターネットのGPUクラウドとデガスのAIで土壌・病害データを分析し、キャッサバ農家への肥料提案を実現。

2030年度までに110万農家のデータ獲得目標
農業・畜産 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

AGRIST

2024

宮崎県発のディープテック企業が、AIとロボットを活用したピーマン・キュウリの自動収穫ロボットを開発。収量予測AI「AGRIST Ai」と組み合わせ、農業の自動化と収量最適化を実現。農水省の中小企業イノベーション事業にも採択。

埼玉県の農業生産法人へキュウリ収穫ロボット2台導入、農水省中小企業イノベーション事業採択
IT・通信農業・畜産 需要予測・在庫管理生産管理・設備保全 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

笑農和(えのわ)

2024

IoT水田管理サービス「paditch」にNTTデータCCSのAI画像診断技術を連携。水位・水温の自動制御に加え、中干し最適化など高度な水管理を実現。導入圃場では収量16.4%増加。

水管理労力80%削減、導入圃場で収量16.4%増、全国約1,455台導入
農業・畜産 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

サグリ

2024

衛星データとAI技術を活用した土壌診断アプリ「Sagri」を開発。月額数千円で精密な土壌分析をスマートフォンで提供し、アフリカ等の発展途上国にも展開。

従来の土壌分析より圧倒的に低コスト(月額数千円)、アフリカ・東南アジアへも展開
農業・畜産 最適化・シミュレーション 画像認識・外観検査需要予測・数値予測

NTTアグリテクノロジー

2023

NTTアグリテクノロジーは農研機構・NTT東日本と共同で、AIとIoTを活用した遠隔営農支援プロジェクトを秋田県で開始。新規就農者の収量向上を専門家の遠隔指導とデータ分析で実現する。

新規就農者の収量を2〜3t/10aから4t/10aへ向上目標
IT・通信農業・畜産 最適化・シミュレーション 需要予測・数値予測最適化・シミュレーション

カゴメ

2022

カゴメは独自のビッグデータとAI解析技術を組み合わせた生鮮トマトの収量予測システムを開発し、大型菜園に導入。5週先までの収量をAIが予測し、廃棄ロス削減に貢献している。

5週先までの収量予測を実現、廃棄ロス10%削減目標
飲食・食品農業・畜産 需要予測・在庫管理 需要予測・数値予測