岡山大学，京都大学，東京農工大学，国際農林水産業研究センター，岐阜大学，東北大学は，AIを用いた画像解析によって，イネの収量を高い精度で推定する技術を開発した（ニュースリリース）。
イネは，わが国を含む多くの国の主食として欠かせない作物。今後予想される食料需要の増大や気候変動を踏まえると，イネを安定的に増産していくことが，ますます重要になってくると考えられる。そのための基本データとして，生産現場において土地面積あたりのイネの収穫量（収量）を正確に把握することが求められる。
これまでイネの収量を測定するためには，一部のイネを刈取り，乾燥させたのち可食部（籾や玄米）の重量を実際に測定する方法が主流。これには多大な時間と労力が必要であり，様々な理由により刈取り調査自体が不可能な場合もある。そのため，イネの生産現場において収穫前に収量を把握することは容易ではなかった。
研究グループは，AIを用いた画像解析によって，イネの収量を高い精度で推定する技術を開発した。高性能のAIを構築するためには，良質かつ大量のデータを収集し，AIに学習させる必要がある。この研究ではまず，イネ研究者の国際的なコンソーシアムを構築し，様々な品種，地域，栽培環境でのイネの画像と，その画像に写った範囲のイネ収量データを世界各地で収集した。
その結果，400以上の品種，日本やアフリカなど7か国・20の地域，20,000点以上のイネ画像からなる膨大なイネ収量-画像データベースを構築することができた。この大規模データベースをAIに学習させることで，イネの画像のみから収量を推定するモデルを開発することに成功した。完成したモデルは，日本やアフリカなど多様な環境で栽培されたイネ収量を，R2=0.69という高い精度で推定できることが分かった。
この技術を用いれば，可視画像，すなわち市販のデジタルカメラやスマートフォンで撮影する「写真」のみからイネ収量の推定が可能。その際，他の高価な機材や専門知識は一切必要ない。そのため誰にとっても非常に使いやすい，汎用的な技術だとする。
研究グループは，この技術を基盤としたイネ生育収量推定用スマートフォンアプリケーション「HOJO」が，iOSおよびAndroidにおいて公開されており，今後の利用拡大が期待されるとしている。
