[市場動向]

2026年5月21日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　キヤノンマーケティングジャパン（キヤノンMJ）と子会社のキヤノンITソリューションズ（キヤノンITS）は2026年6月、農家の作業判断をAIで支援するサービスの実証実験を愛媛県内で始める。農地の画像データや気象・土壌などの環境データをAIで解析し、経験の浅い農家でも灌水や防除などの栽培管理やそのタイミングを判断できるようにする（図1）。

図1：農家の作業判断をAIで支援する実証実験の概要（出典：キヤノンマーケティングジャパン、キヤノンITソリューションズ）
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　この取り組みは、愛媛県のデジタル実装加速化プロジェクト「トライアングルエヒメ2.0」に2025年度に続き採択されたものである。

　2025年度の実証では、農地に設置したネットワークカメラや各種センサーで取得した画像と環境データを一元的に蓄積・可視化し、遠隔地からでも作物や農地の状況を把握できる環境を構築した。また、ウェアラブルカメラで映像・音声を共有し、遠隔地から状況確認や作業指示を行えるようにした。AI画像解析基盤にはキヤノンITSの「Bind Vision」を使った。

　これらの取り組みにより、熟練者が現地に赴かなくても状況判断や指導が可能になった。2025年度の実績では、実証先である「相原バラ園」において、オーナーの労働時間を3カ月で約300時間削減し、バラの収量は前年同期比14%増、歩留まり率も9ポイント改善した。別の実証先である「日高農園」では、里芋の収量が33%、ミニトマトが36%増えた。

　6月から始める2026年度の実証実験では、Bind Visionに、農家の作業判断を支援するAIを新たに実装する（写真1）。取得した画像や環境データに加えて、灌水や防除などの栽培管理記録や栽培マニュアルなどをもとに、判断に必要な情報を自然言語による質問で簡単に呼び出せるようにする。これにより、現場での作業判断を支援する。

写真1：AI画像解析基盤「Bind Vision」の利用イメージ（出典：キヤノンマーケティングジャパン、キヤノンITソリューションズ）
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　対象作物は、2025年度に実施したバラ・里芋の露地栽培、トマトのハウス水耕栽培に加え、新たにアスパラガスのハウス土耕栽培を加える。幅広い農業環境において有効性を検証し、地域や圃場の特性に応じた支援の精度を高める。