青ネギは我が国の主要な農産物の一つであるが、生産工程は人手への依存度が高く、生産効率は他の農産物と比べて低い。特に、出荷調整工程は作業時間が長く、労働負荷も大きいことから、現場の大きな課題となっている。このため、出荷調整の省力化および時間短縮が強く求められており、高効率かつ高精度な出荷調整を実現する自動装置の開発が喫緊の課題である。
　本提案課題では、青ネギの出荷調整工程のうち律速過程となっている選別・投函工程に着目し、AIによる高精度な選別機構を実装した自動装置（次世代青ネギ選別システム）を世界に先駆けて開発することを目的とする（図1）。具体的には、青ネギを広視野かつ高精度に撮影可能な撮像系を開発するとともに、良品・不良品を高精度に判別する機械学習アルゴリズムを構築する。さらに、実際に生産される青ネギを用いて学習データの収集・解析を行い、アルゴリズムの最適化を図る。加えて、自動投函機の改良による高速化を通じて、選別・投函工程において1時間あたり2,400本の処理能力および85%以上の成功率の達成を目指す。
　本課題が達成された暁には、出荷調整工程の律速要因であった青ネギの選別・投函工程が一体的に自動化され、出荷調整に要する時間および労働負荷の大幅な低減が実現される。これにより、労働力不足が深刻化する農業現場において、省力化・高効率化を同時に達成するスマート農業の実装が促進される。さらに、本技術は他の農作物や出荷工程への横展開が可能であり、データ駆動型農業の高度化を通じて、食産業全体の生産性向上に貢献することから、その社会的意義は極めて大きいと言える。