農業×AI統合研究
PowerPointではなく、泥と汗の現場で動くシステムを作る。Grace農機 × AI統合で熟度判定精度92%を実証。この「現場で動かす力」が、MEMAの真の競争優位性です。
「デモでは動く」と「現場で動く」の違い
他社のAI農業: 机上の研究 → デモは成功 → 現場では使えない
MEMAのField-Proven: Grace農機 × AI統合 → 現場実装成功 → 熟度判定精度92%実証
私たちは「AI農業の研究」ではなく、「農業現場で実際に動くAIシステムの実装」にコミットします。ソフトウェア開発だけでなく、ハードウェア統合、現場テスト、農家との協働まで、泥と汗の現場で培った経験が真の強みです。
ハードウェア統合力
Grace農機の機械制御システムに直接接続。センサーデータをリアルタイムで取得・最適化。
現場実証
実際の農地での稼働データを元に、AI学習モデルを継続改善。デモではなく本番で動く品質。
エッジAI実装
農機内蔵エッジデバイスで通信環境に依存しない即応制御。クラウド接続不要の自律判断。
他業界転用可能
農業で培ったハードウェア統合・現場実装ノウハウは、製造業・物流など他分野にも応用可能。
Grace収穫機 × AI統合プロジェクト
課題：従来の収穫機は、作物の熟度に関係なく一律収穫するため、未熟品・過熟品の混入率が高い問題がありました。
ソリューション：Grace社の自走式収穫機にMEMA開発のAI画像認識システムを搭載。リアルタイムで作物の色・サイズを解析し、最適な収穫タイミングを判定するシステムを構築しました。
- AI画像認識: PyTorch + YOLOv8によるリアルタイム物体検出
- エッジコンピューティング: NVIDIA Jetson Orin NXによる車載AI処理
- 機械制御統合: CAN通信による農機ECU連携
Grace農機公式パートナーサイト: grace-agri.jp
スマート農業システムの研究開発
IoT、AI、ロボティクスなどの先端技術を農業に応用し、生産性の向上と労働負担の軽減を実現します。
- 環境センシングと自動制御 ― センサーネットワークによる環境モニタリング
- 農業用ドローンと画像解析 ― 上空からの生育状況把握と分析
- AI駆動型の生育診断 ― リアルタイムでの作物状態判定
- 自動収穫ロボット ― 人手不足に対応する自動化システム
- 農業経営支援システム ― データに基づく意思決定支援
植物工場と施設園芸技術
気候変動の影響を受けにくい安定的な食料生産システムとして、先進的な施設園芸技術を研究開発します。
- 完全人工光型植物工場 ― LED照明による最適環境制御
- 水耕栽培システム ― 養液管理の自動化・効率化
- LED光源の波長最適化 ― 作物ごとの最適照射設計
- 施設園芸の環境制御 ― 温度・湿度・CO2の統合管理
- 植物工場の省エネルギー化 ― 運用コスト削減技術
農業データサイエンス
- データ収集システム ― センサーネットワーク、衛星データ、ドローン観測
- ビッグデータ解析 ― 生育予測、収量予測、品質評価
- AI栽培管理モデル ― 最適灌水・施肥スケジュールの自動生成
- トレーサビリティ ― 生産から流通までの情報追跡
持続可能な農業技術
環境負荷を低減しつつ生産性を維持・向上させる、地球環境と調和した農業システムを開発します。
- 有機農法の科学的アプローチ ― データに基づく有機栽培最適化
- 生物多様性を活かした病害虫管理 ― 化学農薬に頼らない防除
- 精密農業 ― 資源利用効率の向上
- 循環型農業システム ― 廃棄物の資源化
- カーボンニュートラル農業 ― CO2排出削減と吸収促進
あなたが得るもの
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現場実装実績 Grace農機92%精度実証
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ハードウェア統合力 ソフト+ハード両方理解
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エッジAI技術 ネット不要の現場AI
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他業界転用可能 農業ノウハウを製造業へ
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市場競争力向上 スマート農機の差別化
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継続的改善 稼働データに基づく最適化