「判断の根拠」を示すAIを開発 農研機構：農作物の病気診断向けに開発

農研機構は、判断の根拠を示すAIを開発した。ジャガイモの葉の画像から95％以上の精度で病気を診断でき、病気の根拠となる画像部分を示すという。

[＠IT]

　農研機構は2020年1月23日、農作物の病気診断時に、その根拠となる画像の特徴を表示するAI（人工知能）を開発したと発表した。これまでのAIの多くは、学習した特徴や学習に基づく判断の根拠が、利用者には分からない。農研機構は、AIの判断を人間の意思決定の参考にする場合などその根拠が必要となるケースが次々と出てきており、判断の根拠を説明可能なAIへの社会的要請が強まっているとしている。

健全か病気かを判定

　開発したAIは、ジャガイモの葉の画像から病気を診断する。健全な葉の画像と病気の葉の画像をそれぞれ学習させ、健全、病気、共通部分という3つの領域の特徴を抽出する。そして、オートエンコーダーを用いて病気診断の根拠となる特徴を可視化する。

開発したAIの概念図（出典：農研機構）

　オートエンコーダーは、ニューラルネットワークを用いたデータ圧縮手法。入力データをニューラルネットワークによって符号化した後、出力データが元のデータと同じ次元になるようニューラルネットワークによって復号する。入力データが画像ならば、出力データも同じ大きさの画像になる。その際、入力画像と出力画像の差が小さくなるように学習させることで、中間層に次元圧縮したデータ（特徴）が生成される。例えば病気の葉の画像を学習に用いれば、病気の特徴が中間層に蓄えられる。