背景・課題
牧草の状態評価を自動化し、酪農・畜産現場の意思決定を支援するAIモデルを開発。
作品紹介
スマートフォンなどで撮影した牧草地の画像から、生草・クローバー・枯草などの構成成分や牧草量を推定するAIモデルを開発しました。SigLIPとDINOv3を組み合わせたハイブリッド構成を採用し、画像内の特徴を多面的に分析。参加3,803チーム中160位（上位4.2%）の成績を達成し、放牧管理の効率化やスマート農業への活用可能性を示しました。
支援スタッフより
画像認識AIの実装だけでなく、農業分野の課題や専門知識を理解したうえでモデル開発に取り組まれている点が印象的です。複数モデルを組み合わせたアンサンブル構成や精度向上の工夫にも挑戦し、短期間でコンペティション上位入賞レベルの成果を実現されました。技術力と課題解決力の両方が伝わる作品です。
