アグリ事業として、水耕栽培の植物工場などを運営しており、安定品質、安定供給を実現すべく、進めている状況です。AI自社開発や、筑波大学を含むコンソーシアムとも連携したオープンイノベーションに向けた取り組みなどを実施しています。野菜の生育状況などを自動で判別するAIのリリースは2022年１月を考えています。

実は昨年にPoCは終えておりました。今は本開発のフェーズに入り、実運用が可能な精度が見えて、着地するところが見えている状況です。

はい、そうですね。

出来、不出来の判別とともに、出荷予測までの対応を考えています。

羽生農園でつくっているようなリーフレタスです。

同じような課題を抱える農園は多いと思いますので、ゆくゆくは展開したいと考えています。われわれはゼネコンとして、農園を建てることもできますので、すべて含めたソリューションということです。

外部のリソースも含め、約十何人が動いています。

プレーイング・マネージャーという形で、プロジェクトのQCD（品質・コスト・納期）を確保しながら、一部、AIに関する部分のソースコードを担当しています。自社にとって抑えなければならない部分の特許化なども実施しています。

全員がAIをやっているわけではありません。このソリューションは、かなりハードウエアに関わる部分が多いので、機構設計も含めて約十数人です。

AIありきで始めたのではなく、どうすればより低いコストで効果を最大限発揮できるかという基礎検討部分に時間がかかりました。AIやハードウェアも含め最適解を出すところが少し時間がかかりました。

AIだけ詳しくても、ビジネスだけ詳しくても駄目というところで、両軸を持って、スキルがないとなかなかできないというところが、苦労したところです。

一つ目は、今の物理的に確認が難しいところを解決するということです。二つ目は、ベテランが持っているノウハウを駆使しなければ判断できないところをAIにできるようにするということです。

可能であれば即戦力がほしいのですが、正直、ビジネスとAIを組み合わせて対応できる人材はなかなか市場に出てきません。基本的にはOJTで育てている状況です。

各事業部に最低１人以上のビジネスで利益を上げられるAI推進ができる人材がほしいと考えています。

正直に言うと、特定の教育プログラムを使っているわけではありません。あくまで、実際にプロジェクトをやってもらいながら、わたしが適宜、フォローしながら進めている状況です。AIをビジネスで効果的に活かすためにはあらゆるテクニカルスキルが必要と考えていますので、スキルマップなどを用いながら、皆が個人的に、自分に足りないところを自分で探してきて、勉強してもらっています。

そして、われわれのように事業会社としてAIをビジネスに展開するうえでは技術的な知見だけでなく、ビジネス面の知識・経験や総合的な人間力、目的志向でプロジェクトを進めるマインドセットなど、非常に多岐にわたる範囲をカバーする必要があると感じていますので、スモールスタートでも良いので、やはりOJTで一通り経験する機会を与えてあげることが重要だと思います。