「ロボットがトマトの収穫成功率を予測するモデル」を日本の研究者が構築

農業分野における労働力不足が深刻化する中でロボットの活用が注目される中で、大阪公立大学大学院工学研究科の藤永拓矢助教が、「ロボットがトマトの収穫成功率を予測するモデル」を構築しました。

Realizing an intelligent agricultural robot: An analysis of the ease of tomato harvesting - ScienceDirect
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772375525007695

ロボットがトマトの収穫しやすさを見極める？収穫成功確率を“見える化”する新技術を構築｜大阪公立大学
https://www.omu.ac.jp/info/research_news/entry-20534.html

RoboCrop: Teaching robots how to pick tomatoes
https://phys.org/news/2025-12-robocrop-robots-tomatoes.html

農業分野ではロボットを用いた自動収穫のニーズが高まっていますが、一部の作物はロボットによる自動収穫が困難です。特に、房状に果実が実るトマトのような作物では、熟し具合によって収穫する果実と残しておく果実を見極めたり、果実の周りの構造を考慮したりする必要があるため、高度な意思決定と制御能力が求められます。

そこで藤永氏は、トマト収穫ロボットが左側・正面・右側のうちどの方向から近づけば果実の収穫成功率が高まるのかを、画像認識と統計解析によって定量的に評価するモデルを構築しました。

研究で使用されたトマト収穫ロボットは、ビニールハウス内の植物工場に敷設されたレール上を移動することができ、直線的に動く2本のアームと柔軟に動く4本の関節付きアームを備えていました。アームの先端には3本の指でトマトをつかむ装置があり、トマトやその周囲の画像を撮影できるカメラも搭載されていました。

以下の写真を見ると、両端に収穫されるトマトの列があり、その真ん中にロボットが移動できるレール(中央)が敷設されていることがわかります。

ロボットを使用して100個のトマトを収穫した実験では、81個のトマトを収穫することに成功しました。このうち56個は果実の正面から、16個は右側から、9個は左側から収穫されており、正面だけでなく左右からもアプローチすることで収穫成功率が高まることが示されています。

藤永氏は実験から得られたデータを基に、「トマトの前に障害物がある場合は失敗しやすい」「トマトの上に柄が付いている場合は成功しやすい」といった傾向を定量的に解析しました。さらに、ロジスティック回帰という統計手法を用いて、画像から抽出したデータに基づいて収穫成功率を予測するモデルを構築しました。

新たなモデルの構築により、ロボットは選択的な収穫が可能になり、より確実にトマトを収穫できるようになると見込まれています。藤永氏は今回のモデルについて、従来の「検出／認識」モデルから「収穫容易性推定」に転換するものだと主張。「これは単に『ロボットはトマトを収穫できるか？』という問いを超え、『収穫が成功する確率はどれくらいか？』を考える段階へと進みます。これは現実の農業にとって、より意味のある問いです」と説明しました。