人工知能は「長年の経験と勘」の代わりになるか？　レモンの名産地・広島で、未来を変える挑戦

ここ数年、レモンブームに沸く日本列島――。

そんな状況をうれしく見つめているのが、レモンの国内生産量日本一を誇る広島県。なかでも、瀬戸内海に位置する大崎下島は、レモン生産の盛んな地域として有名だ。

ところが、である。

レモン生産者の実情に目を向けると、深刻な高齢化や後継者不足に悩まされている。なによりも、農作業は、けっこうな重労働だ。

そこで、広島県では以前から、県の実証実験プロジェクト「ひろしまサンドボックス」を通じて、レモン栽培で最先端のAI／IoTを活用していこうと、さまざまな実証実験に取り組んできた。

その派生的なプロジェクトとして今回、レモンの品質を判定する人工知能（AI）に関する、データ分析コンペティションがおこなわれた。

この取り組みは、広島県のレモン生産の現場に、どんなイノベーションをもたらすのだろうか？

長年の経験と勘に頼る作業を、デジタル化できれば...

未来を変えようとする試みは、どこかで、誰かが、少しずつ始めているものだ――。

「2年前の2019年3月、大崎下島のレモン生産者を取り巻く、地域課題（生産者の高齢化や後継者不足など）を、技術の力で解決できないか――。そのためのアイデアを出し、プロトタイプ（試作機）をつくって実用性などを競い合う、合宿形式の参加型イベント『とびしまハッカソン』が開催されました。
参加した約40人が即席で数人のチームを組んで、最終日には試作機とともにプレゼンに臨みました」（真鍋さん）

こう話すのは、「とびしまハッカソン」（主催：広島県）優勝チームのメンバーの一人で、ふだんは一般企業に勤めるソフトウェアエンジニアの真鍋一成さんだ。同イベントでは、プランナーとして手腕を発揮した氏見真由美さん（会社員）ら5人で、チームを組んだ。

氏見さんは、レモンにまつわる課題の視察をおこなうなかで、レモンの「分類作業」に注目した。

「話を聞くと、従来はレモンの収穫後、サイズ、傷や黒点などの有無から、レモンの品質を等級ごと（A級、B級、C級など）に判別し、分類する作業を人手でおこなっていました。
長年の経験や勘に頼られているこの作業が、デジタル技術で一部代替できれば、後継者不足の課題解決に貢献できるのではないか。たとえば、経験が浅い若い人でも、判別がラクになる。知識がない人でも、すぐに代わってあげられる。あるいは、ベテランが新人に教えやすいツールがつくれないかな、と考えました」（氏見さん）

そこで提案したのが、レモンの「等級分類」をAI（人工知能）に判別させる「AI判定装置」だ。ソフトウェア開発を手掛けた真鍋さんは「最終日のプレゼンではうまく作動しなくて、頭が真っ白でしたけれど」と苦笑いだったが、実用的な点が高く評価された。

AI判定装置のソフトウェアには、機械学習やディープラーニング（深層学習）の技術が盛り込まれている。今回でいえば、大量のレモンの画像データをコンピューター（プログラム）に読み込ませて学習させることで、自動で「等級分類」ができるようになる。ただし、判定の精度は、プログラミングされたソフトウェアの性能に左右される。

「ハッカソン終了後、有志のメンバーが今後に向けて話し合う場があり、関係者一同、AI判定装置には可能性を感じてくれました。ただ、当時の試作機は、判定の精度が不十分。
精度を上げる改善を続けて、ゆくゆくは現場で役立ててもらえたらいいね、と。
私は引き続きソフトウェアを改良し、半年後には70％程度の精度を達成しました」（真鍋さん）

真鍋さんの努力の甲斐あって完成した、改良版「AI判定装置」は、中にレモンを置くと、その場で百貨店に並ぶような「A級」、スーパーで売られるような「B級」......などの結果が出る。

装置を「ぜひお披露目したい」と考えた氏見さんは関係者に呼びかけ、地元のカフェに展示。利用客の間で話題を集めている。

こうして、レモンにまつわる一連のプロジェクトは、成功裏に幕を閉じ......なかった！

レモン「AI判定装置」の成果に、注目した人がいた！

レモンの「AI判定装置」の成果を聞きつけた広島県商工労働局イノベーション推進チームが、同チームの主導するAI人材育成プロジェクト「ひろしまQuest」（※）との親和性の高さに注目したのだ。

（※）ひろしまQuestは、日本最大級のデータサイエンスプラットフォームを手掛ける企業「SIGNATE」とのコラボレーションでおこなわれているプロジェクト。
参加者同士が与えられた課題に対するデータの予測精度を競い合う「データ分析コンペティション」や、AI学習のための「eラーニング」「ハンズオン講習会」などを実施。

というのも、真鍋さんがおこなっていた「AIによる等級判定の精度を上げる」作業は、「AI予測モデルの作成」と呼ばれるもの。

専門家であるデータサイエンティストたちは、なんらかのテーマ（問題）のもと、AI予測モデルを開発するため、あるいはその精度を上げるため、仕事として、またはデータ分析コンペティションの場に参加して、日々挑戦を続けている。

そして、「レモンの等級判定」のテーマはまさしく、ひろしまQuest主催のデータ分析コンペティションに、ぴったりな「問題」でもあった。

そこで、2021年2月から3月にかけて、「画像データを使ったレモンの外観分類AI開発コンペティション」がおこなわれることになる。通称、「レモンコンペ」だ。

広島県と協働して主催するSIGNATEのシニアデータサイエンティスト・高田朋貴さんは、レモンコンペのねらいについて次のように説明する。

「データ分析の世界では『問題』の解き方は無数にあり、どれがよいかは試してみないとわからないことがほとんどであるため、さまざまな角度から試してみることが重要です。
コンペは多くの人が知恵を絞り、競い合うことにより、たくさんの分析が行われますので、AIの判定精度を高める最もよい解き方を見つける手段として大変有効です。レモンコンペは、生きた地域課題の解決にお役立ちできる教材としても、ぴったりなものでした」（高田さん）

呼びかけに応じて、初心者からベテランまで、最終的に800人近くが参加した。

参加者は、「AI予測モデル」を作成後、コンペ専用サイトに投稿する。期間中、1日3回を上限に、何度も投稿することが可能で、全部で6000件近いモデルが集まった。

データ分析コンペには、常連も多い。優勝者の米田信之さんもその一人だった。

「これまで、仲間や個人で、SIGNATEなどのデータ分析コンペに参加していました。
なかでも画像を扱うテーマに興味があり、いつか自分ならではのアプローチというか、アイデアをカタチにしたいな、とも思っていて。それが高じて、AIに関する外部講座や資格試験などにも挑戦し、次の腕試しにと参加したのがレモンコンペでした。
学んだことを生かせる場になりそうだ、とワクワクしました」（米田さん）

思いつきやひらめきは、手を動かしてやってみる！

今回のコンペで具体的に求められていたのは、レモンの4つの等級――「優良」「良」「加工」「規格外」を自動で判断できる「AI予測モデル」をつくることだ。奮い立つ思いで参加した米田さんだったが、開発プロセスでは地道な作業が続く。

「まずはシンプルなアプローチでモデルを投稿しましたが、サイト上に表示される精度や参加者内での順位は、全然でした（苦笑）。
そこで、自分なりにどんな工夫ができるか。どうしたらスコアが伸びるか。仮説を立てながら作業していくのです」（米田さん）

米田さんの工夫のひとつは、画像に対してエフェクトをかけたこと。データ拡張と呼ばれる手法だ。

プログラミングで指示を出し、与えられたレモンの画像に、左右反転や回転を加えたり、明度や彩度を変更したり、背景を削除してレモンだけを切り抜いたりする。こうして加工した画像が、等級判定に役立つのだ。

「代表的な手法をひたすら試しました。しらみつぶし作戦です。
だいたい30種類くらい、1つあたり1～2時間かかります。ひとつひとつ調べて、予測精度の変化を検証し、コンピューター（プログラム）がレモンの等級を自動で判断するポイントをつかまえるのに、効果的な画像処理は何かを探りました。
また、これとは別にもうひとつ、専門的には『回帰』と呼ばれる、数値の傾向に注目したアプローチも取り入れています」（米田さん）

自分ならではの工夫を考えることは「AI予測モデル」開発の面白さでもある。そして、米田さんはデータサイエンティストとして、こんな信念を抱いている。

「思いつきやひらめきは、先入観なく、手を動かして試すようにしています。やってみると、やっぱりダメだったり、意外とうまくいったり......その繰り返しですね。
思うような結果がすぐに出なくても、試行錯誤によって最適解に一歩ずつ近づいていく気がします。だから、何事も決めつけないでやってみる――そんな姿勢を大事にしています」（米田さん）

実用性への意識が、本当に役立つモノを生む

優勝者である米田さんの作成した「AI予測モデル」は、70％を超える精度に到達した。そして、運営側による追加検証でも、同程度かそれ以上の精度が出ることもわかっている。実用化に向けて、一歩近づいたといえそうだ。

SIGNATE・高田さんは「重要なのは現場で本当に役立つかどうか」だとして、レモンコンペの成果には手ごたえを感じている。

「現場では当然、初めて（コンピューターに）見せる画像に対して、精度よく予測できるかが大切です。米田さんほか入賞者のみなさんは、それぞれの観点で実用性を強く意識して、モデル作成に挑戦されていました。それが、入賞という結果にもつながったと思います」（高田さん）

広島県商工労働局イノベーション推進チームの平河直也さんも、データサイエンティストの育成に注力する広島県として胸を張れる今回の成果を喜んでいた。

「ひろしまQuestのカリキュラムは現在、広島工業大学で必修として利用されるなどの動きもあります。
さらに今年度、新たな試みとしてコミュニケツール『Slack』内に、会員同士が学び合える『sunaba』というコミュニティーを開設しました。若い人はもちろん、AIを学びたい人の学習の場として活用してほしい」（平河さん）

思いをもって誰かが始めたことは、必ず誰かが気づいて、つながりをつくる――。

広島県・大崎下島のレモン生産の現場では、人の気持ちの輪が連なって、イノベーションが起きようとしている。