ブリヂストンは12月23日、電通国際情報サービス（ISID）と共同でAI画像診断を用いた「パラゴムノキ」の高精度病害診断技術を開発したと発表した。
2050年には自動車の保有台数は24億台を超え、タイヤ生産に必要な材料の量が増えていくと予想されている。現在、タイヤ原材料となる天然ゴムは、パラゴムノキから生産されている。しかし、産地が東南アジアに集中していることから、病害リスクや熱帯雨林の減少が課題になっており、ブリヂストンでは、パラゴムノキの病害リスク低減による天然ゴム資源の持続的な安定供給に向けた研究開発に取り組んでいる。
パラゴムノキの根白腐病は、根に発症して見分けにくく、放置すると木が枯れてしまうため、天然ゴムの収量への影響が大きい病害であり、有効な対策がなく拡大する傾向にある。これまでの病害診断は、根白腐病の罹病木に表れる葉のつき方や色味など「葉群」の特徴を同社農園スタッフの「暗黙知」で総合的に判断し、罹病木と判定されたものを掘り起こして実施されるため、個々のスタッフのスキルによって診断精度のバラつきがあった。
今回開発した高精度病害診断技術は、同社農園スタッフの「暗黙知」である「葉群」に注目した判定を学習させたISIDの画像解析AIにドローンで空撮した農園の俯瞰画像を取り込み、根白腐病の罹病木を広域な農園内から迅速かつ高精度に見つけ出すことを可能にする。本診断技術は、現地自社農園で運用試験を開始しており、これまで農園スタッフの熟練度によって精度にバラつきのあった罹病有無の判定を品種や樹齢に関係なく約90％の精度で実施可能であることを確認。これにより、収量に影響が出る前の早期に根白腐病の罹病木に手当てでき、ゴム農園の生産性向上に貢献する。