ワイは都内のベンチャー企業でAIエンジニアとして働いてる20代の男や。
普段は画像認識とか自然言語処理のモデルを組んだり、データの前処理に追われたりしてる。
まあ、仕事は好きやけど、正直、プライベートでAIの知識が役立つことなんて滅多にないと思ってたんよ。
でも、ある日、ほんまに「AIやっててよかった…！」って思う出来事があったんや。
ワイには付き合って2年になる彼女がおるんやけど、彼女の実家は地方で農業を営んでる。
ある年の夏、彼女に誘われて実家に遊びに行ったんや。
のどかな田園風景に囲まれて、都会の喧騒を忘れられるええ場所やった。
でも、彼女の父親がちょっと困った顔しててな。
「最近、作物の病気が増えてて、原因がようわからん。農協に相談しても、対応が遅くてな…」って言うんや。
ワイは「それ、画像認識でなんとかなるかも」と思って、ちょっと興味が湧いた。
仕事で植物の病害識別モデルを触ったことがあったから、スマホで畑の写真を撮って、病気の葉っぱを分類するモデルを組んでみることにした。
まずは、病気の葉の画像を集めるところから始めた。
ワイはオープンソースの植物病害データセットを使って、トマト、ナス、キュウリなど、彼女の実家で育ててる作物に絞って学習させた。
PyTorchで簡易CNNモデルを組んで、スマホで撮った画像を即座に判定できるようにした。
次に、ワイはWebアプリを作って、彼女の父親のスマホでも使えるようにした。
畑で葉っぱを撮ると、「うどんこ病の疑いあり」「早急に防除してください」みたいな診断結果が出るようにしたんや。
これが思いのほか好評でな。彼女の父親は「これ、農協より早いやん！」って感動してくれて、近所の農家にも紹介してくれた。
気づいたら、地域のLINEグループで「AI診断アプリ」が話題になってて、ワイはちょっとしたヒーロー扱いやった。
その後、彼女の父親から「お前さん、うちの農業を継がんか？」って冗談半分で言われたけど、ワイは「いや、ワイは都会でコード書いてる方が性に合ってますわ」って笑って返した。
でもこの経験で、ワイは「AIって、都会のビジネスだけやなくて、地方の暮らしにも役立つんやな」って実感した。
それ以来、農業×AIの可能性に興味が湧いて、趣味で農業関連の論文を読むようになったんや。
こんな感じで、AIエンジニアのスキルが意外な場面で役立つことって、結構あるんやで。
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