ポテトドクターは、ディープ・ラーニング技術（機械学習の一種）を用いた画像解析ソリューションです。
開発経緯・目的
日本の食卓を守る
2024年主要野菜の小売価格は、平年比で115％から最大191％の範囲で上昇しており、大根や白菜といった冬野菜にも顕著な値上がりが見られ、家計や外食産業、健康など、社会のさまざまな側面に影響を与える社会問題になっています。
日本の農業を守る
国内生産で需要をまかなえない食料・生産資材の安定的な供給を確保するため、その調達に係るサプライチェーンの強靭化を図ることが重要です。食料の安定供給を確保し、食料不足や食料の価格高騰などの危機に備えるため、作物の生育障害や品質低下、病害虫・雑草の発生量や分布域の拡大、栽培時季の短期化、栽培適地の変化などのっ不安定要素を速やかに検知、分析、情報収集・統計、対応策を測定、実行の必要があると考えられます。
プロトタイプ（試作品）のプレビュー
・アプリのホームページにて植物の葉っぱを画像撮影、または画像アップロードします。
・プロトタイプでは植物の健康度（Healthy）が測定されます。
これから
ポテトドクターの商品化に向け、様々なご支援をいただきたく存じます。
ディープ・ラーニング技術の特性上、測定の精度をより高めるため、学習データのボリュームが求められています。
農作物や植物の病気の写真をお持ちの方、ぜひご連携いただければ幸いです。
また、農業学科、植物学、造園科学、森林総合科学、生産環境工学が設置されている学校や教育機関などの共同開発も弊社の技術者チームとともに期待しております。