【スマート農業指導士育成プログラム】スマート農業における技術要素・演習＜機械学習＞
１０月２８日（水）、アグリイノベーション教育研究センターにおいて、「令和７年度スマート農業指導士育成プログラム」の一環として、「スマート農業における技術要素・演習＜機械学習＞」を実施しました。本年度のプログラムには、農業従事者や行政職員、農業法人・団体など計２４名が参加しています。受講者は、スマート農業を生産現場で実践するために、ロボット技術やICT・IoTなど、スマート農業の普及に関わる幅広い分野について、年間３４科目・計６９.５時間の座学および演習を履修しています。
今回の講義では、システム科学技術学部情報工学科の猿田和樹教授［専門：情報処理学］が講師を務めました。まず、機械学習の基本的な手順を学び、正解率・適合率・再現率などを用いた分類問題による性能評価を、実際に計算を行いながら理解を深めました。その後、気象庁や政府の統計データを用いて、機械学習によるコメの収穫量予測を実践しました。
演習では、参加者がそれぞれ付与されたGoogleアカウントを使用し、Googleが教育・研究目的で提供する「Google Colaboratory」を活用してプログラミングを体験しました。慣れない操作に戸惑いながらも、TA（ティーチング・アシスタント）の学生に質問しながら一人ひとりが課題に取り組み、答えを導き出していました。
最後に、深層学習を用いたトマト画像の認識演習を行いました。サンプルとして用意されたトマトの切り抜き画像データセットを使用し、完熟トマト・半熟トマト・青いトマトの３種類に分類。認識結果の確認からモデルの構築・保存までを一通り体験しました。
今回の演習を通じて、参加者は機械学習の基礎理論と実践的な活用方法を学び、スマート農業の現場で応用できる技術への理解を深めました。
講師の猿田和樹教授
