🌱 スマート農業人材育成カリキュラム
🔸 第1フェーズ：基礎知識（3ヶ月）
1-1. 農業の基礎知識（座学＋実習）
- 作物の生育サイクル
- 土壌・水・気候の理解
- 農業機械の基礎（トラクター・ドローンの概要）
1-2. ITスキルの基礎
- コンピューターの仕組み
- ネットワーク基礎（IoTの理解に備える）
- プログラミング基礎（PythonまたはJavaScript）
🔸 第2フェーズ：AI×農業応用スキル（4ヶ月）
2-1. IoTとセンサー技術（前半2ヶ月）
- マイコンボード入門（Raspberry Pi / Arduino）
- センサー（温度・湿度・土壌水分）の設置とデータ取得
- 自動データ収集・クラウド連携（Firebase, AWS IoTなど）
- 通信技術の基礎
- LoRa / Wi-Fi / LTEの使い分け
- MQTTプロトコルの理解と実装
- 可視化と簡易システム構築
StreamlitやNode-REDでリアルタイムモニタリング画面を作成
🌾 第3フェーズ：AI農業技術と応用（5〜6ヶ月）
AIに特化した農業活用スキルを体系的に育てるフェーズ。
**「基礎 → データ処理 → 数値AI → 画像AI → 実践」**という流れで、実務に耐えるスキルと発想力を磨きます。
🔹 3-1. データサイエンス基礎（1ヶ月）
✍️ 内容：
- Pythonでのデータ分析（NumPy / pandas / matplotlib / seaborn）
- センサーデータや気象データの前処理（欠損補完、正規化）
- 農業におけるデータの特性理解（時間軸、季節性、ローカル変動など）
🛠 演習例：
- 温室内の気温・湿度の異常値検出
- 日照量と生育記録の関係を可視化
🔹 3-2. 数値系機械学習（Regression / Classification）（1.5ヶ月）
✍️ 内容：
- 教師あり学習（線形回帰・ロジスティック回帰・決定木・XGBoost）
- 時系列予測（ARIMA / LSTMなど）
- モデルの評価指標（精度, F1, MAEなど）
🛠 実践テーマ例：
- 作物収量予測（過去の気象＋施肥データ）
- 肥料投入と品質の関係を分析
- 異常気象時の予測精度の変動比較
🔹 3-3：画像処理の基礎（1ヶ月）📸
✍️ 学習内容：
- 画像データの基本（RGB, グレースケール, 解像度）
- OpenCVを使った基本操作
- 画像の読み込み・表示・保存
- 色変換（RGB⇄HSV、グレースケール）
- 平滑化・エッジ検出（Gaussian Blur / Canny）
- 形状検出（輪郭・面積・重心・矩形/円検出など）
- データ拡張（回転・反転・切り抜き）と前処理
🛠 実践課題例：
- トマトの輪郭抽出＋面積計算
- 葉の画像から虫食い面積の検出
- カメラ映像のリアルタイムフィルタ処理（OpenCV + Webcam）
🔹 3-4：農業への画像AI応用（1.5ヶ月）🌾
✍️ 学習内容：
- CNN（Convolutional Neural Networks）の基礎理論
- Keras / TensorFlowを用いた画像分類モデルの構築
- 軽量モデル（MobileNet, EfficientNet）とFine Tuning
- 自前データセットの作成（Roboflow等の活用）
- モデルの評価と可視化（Confusion Matrix, Grad-CAM）
🛠 実践農業テーマ：
- 病害虫の識別（例：うどんこ病 / 斑点病など）
- 果実の成熟度分類（例：いちご・トマト）
- ドローン画像による作物の健康状態検知
- 不良果の自動選別アプリ
💡 応用ステップ：
- YOLOv5 / YOLOv8による物体検出（例：収穫物の自動カウント）
- モデルのエッジデバイス展開（Raspberry Pi / Jetson Nano + カメラ）
🔹 第4フェーズ：AIプロジェクト制作（1〜1.5ヶ月）
✍️ 内容：
- 現実的な農業課題をもとにチームでAIプロジェクト
- 要件定義 → データ収集 → モデル構築 → 評価 → 発表
🎯 テーマ例：
- 「病害診断アプリ＋LINE通知連携」
- 「ハウス内環境 × AI異常検知＋自動換気制御」
- 「ドローン空撮×画像解析で圃場管理支援」
👥 成果発表：
展示会・企業向けピッチ・地域農家向けワークショップなどで発表
🧰 活用ツール一覧
- 分野 ツール/技術
- 分析 Google Colab / pandas / seaborn
- 機械学習 Scikit-learn / XGBoost / LightGBM
- 画像処理 TensorFlow / Keras / Roboflow / OpenCV
- 可視化 Streamlit / Dash / Gradio
- エッジ実装 Raspberry Pi / Jetson Nano / TensorFlow Lite
- 画像処理基礎 OpenCV / NumPy / matplotlib
- 画像分類 TensorFlow / Keras / Roboflow
- 軽量化・実装 MobileNet / TensorFlow Lite
- データ拡張 Albumentations / ImageDataGenerator
- 物体検出（発展） YOLOv5 / YOLOv8
🧑🌾 AInoフェーズの学びのゴール
- データから農業課題を読み取り、モデルで解決アプローチを考案できる
- 画像AIの基本と応用がわかり、フィールド実装への足がかりを得られる
- 実際に農家や地域での課題に応じたプロトタイプが提案・構築できる
- OpenCVを使って農業画像を前処理・解析できる
- CNNを使って画像AIモデルを構築・応用できる
- 農作物の視覚的な情報から自動判断・分類ができる
- 将来的に現場に応用可能なエッジAIにもチャレンジできる
これにより、応用フェーズで AIの基礎理論・ツールの実践・農業データでの応用 が体系的に学べる構成になります。
✅ 補足教材・ツールの例
【AI画像認識】Teachable Machine / Roboflow / TensorFlow Lite
【分析環境】Google Colab + Kaggle
【農業用データソース】WAGRI / 気象庁API / 農業気象オープンデータ