カゴメ

生鮮トマトの生産では、収量の変動が大きく正確な出荷計画の策定が困難だった。熟練の技術者に依存した収量見込みは属人的で、廃棄ロスや欠品の原因となっていた。

カゴメが長年蓄積してきた栽培技術・管理データ（十数年分の菜園週次レポート、100以上の特徴量）を基に、深層学習を用いた収量予測モデルを構築。2022年2月よりカゴメブランドの生鮮トマト大型菜園に実導入した。

長年蓄積した現場データがAIの精度を大きく左右する。農業特有のデータ（気温、日射量、生育段階など）の体系的な蓄積が、予測モデルの競争力の源泉となった。