2026年6月23日、NTTデータCCSは、水稲AI画像診断ソリューション「Growth eye Board®」と、日本農薬の「レイミーのAI病害虫雑草診断」アプリとの連携機能を提供していることを発表した。水稲の生育状況と病害虫・雑草の発生情報を同一プラットフォーム上で可視化し、営農支援組織や生産者の迅速な意思決定を支援する。
生育状況と病害虫情報を一元管理
NTTデータCCSは2026年5月27日から、水稲AI画像診断ソリューション「Growth eye Board®」と、日本農薬が提供する「レイミーのAI病害虫雑草診断」の連携機能を開始した。
Growth eye Board®は、スマートフォンで撮影した水稲画像をAIが解析し、生育ステージや茎数などの情報を地図上で可視化するサービスである。一方、レイミーは病害虫や雑草を画像から診断し、防除に役立つ情報を提供するアプリとして利用されてきた。
今回の連携により、病害虫・害虫・雑草の診断結果や撮影位置情報をGrowth eye Board®上で確認できるようになった。利用者は水稲の生育状況と病害虫発生状況を同じ画面で把握できる。
さらに、レイミーの記録機能で蓄積された作業履歴や訪問記録なども検索・活用可能となる。鳥獣被害や災害情報の共有にも対応し、圃場管理に関するデータを集約できる仕組みが整備された。
背景には、気候変動や日照不足によって水稲の品質管理や収量確保が難しくなっている現状がある。営農支援組織では、生育状況だけでなく病害虫の発生状況を迅速に把握し、適切な対策を講じる重要性が高まっている。
※営農支援組織：農協や農業普及指導機関など、生産者に対して栽培指導や経営支援を行う組織。地域農業の生産性向上や品質管理を支える役割を担う。
農業DX加速に期待も 活用定着が成否を左右
今回の連携によるメリットの一つとして、生育診断と病害虫診断を別々のシステムで管理する手間の軽減が期待される。営農指導員や大規模生産者は圃場全体の状況を俯瞰しやすくなり、対策の優先順位付けや防除計画の立案を効率化できる可能性がある。
また、過去の発生履歴や作業記録が蓄積されれば、地域ごとの病害虫発生傾向の分析や栽培ノウハウの共有にも活用できると考えられる。こうしたデータの蓄積は、農業分野におけるデータ活用の高度化を後押しする要素の一つになり得るだろう。
一方で、データ入力や現場での継続利用が進まない場合、期待される効果が限定的になる可能性もある。AI診断はあくまで意思決定を支援するツールであり、診断結果を活用する際には現場の知見や経験と組み合わせた運用が重要になるとみられる。
今後は気象データや収量データ、防除履歴などとの連携が進めば、農業現場における意思決定支援の精度向上につながる可能性がある。今回の取り組みは、経験や勘に依存してきた農業管理にデータ活用を取り入れる流れを後押しする事例の一つとして注目されそうだ。
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