作物の撮影から解析まで顧客環境での内製化を支援、作物画像解析ソリューション「SWALO」提供開始

2026.03.17 07:00

文● ASCII

　クロロス株式会社は3月10日に、作物画像解析ソリューションを刷新し、作物撮影からAI推論、検出結果の集計・マッピングまでを顧客環境で実行可能にする「SWALO（スワロー）」の提供開始を発表した。提供開始時期は2026年4月を予定しているという。

　同システムによって、品種開発や農薬・肥料等のフィールド試験、種子生産の品質管理で活用されてきた画像解析作業を、顧客環境で内製化できるとのこと。作業効率と評価再現性の向上に加え、研究データの管理体制強化にも貢献するとしている。

　また、水稲、小麦、とうもろこし、ナス、いちご、ブドウなどの各種作物の検出・解析に対応した事前学習済みAIモデルの提供も開始する。初期導入コストや運用負荷を抑えることで、作物画像解析AIを多様な農業現場で活用できるようにするという。

「SWALO」は、以下の機能を統合した作物画像解析システム。これらを統合することで、撮影計画の作成からAI推論、結果の集計・可視化までを、一貫して実行できる環境を提供するという。
・Pathfinder （パスファインダー）：近接ドローン撮影のための飛行経路生成ソフトウェア
・作物画像解析AI：作物や生育状況を画像から検出・解析するAIモデル
・SWALO Scanner （スワロースキャナ）：検出・解析結果の集計および地理空間上での可視化・マッピング機能

　従来は、撮影後の解析工程の一部を同社で実施していたが、「SWALO」では撮影からAI推論、結果の集計、可視化までを顧客自身の環境で完結できる体制を実現したという。実行環境はオンプレミスおよびクラウドの双方に対応しており、研究機関や企業のデータ管理方針に応じて柔軟な運用が可能とのこと。これにより、研究データを外部に送信することなく解析を行え、知的財産や研究データの保護に配慮した運用を図る。

　主なアップデートとしては、事前学習済みAIモデルの提供とPathfinderの機能強化とのこと。事前学習済みAIモデルの提供では、水稲、小麦、とうもろこし、ナス、いちご、ブドウなどに対応した事前学習済みAIモデルを提供。ユーザーは独自にAIモデルを開発することなく、短期間で画像解析AIを活用できるとのこと。対応作物は今後順次拡張予定。また、少量の追加データによるモデル改善にも対応し、研究用途や生産管理用途に応じた運用が可能だという。