Crop AI
事前学習済みモデル(Crop AI)
AIモデルを"作る"から、"育てる"へ
事前学習済みモデルは、単なる初期モデルではありません。
データ収集・アノテーション・学習・評価・運用をつなぐ、継続的な改善サイクルの中で価値を発揮します。
クロロスは、作物画像解析AIを効率的に構築・運用するための基盤を提供します。
AI Development Cycleデータから運用までをつなぐ
データから運用までをつなぐ
AI開発サイクル
事前学習済みモデルは、このサイクル全体を通じて価値を発揮します
継続的に改善されるAIモデル
1データ収集(Pathfinder)
ドローン撮影により、圃場の高品質な画像データを取得
2アノテーション(LabelBoxer)
事前学習済みモデルによる自動アノテーション補助により、効率的に教師データを作成
3モデル学習(Webアプリ(開発中))
自社データを用いてモデルを学習・チューニング
4モデル評価
精度検証と改善によるモデル品質の向上
5運用・可視化(SWALO Scanner)
解析結果の可視化・活用を通じて現場に展開
Detection Examples
対応モデルと検出例
作物・生育・病害など、さまざまな対象に対応した事前学習済みモデルを提供しています。
穂検出(稲・小麦)果実検出(ブドウ・ナス など)熟度判定(イチゴ など)病害・食害検出(いもち病 など)生育・個体検出(トウモロコシ など)
事前学習済みAIモデルによる検出例
水稲(穂)小麦(穂)ブドウ/マスカット(果実)イチゴ(熟度)いもち病異形株トウモロコシ(株)ナス(果実)
対応作物・対象は順次拡張しています。
Why Pre-trained Models
事前学習済みモデルで、AI開発をシンプルに
作物画像解析AIの開発・運用を、より速く・より確実に進めるための基盤
開発のスタートを高速化
ゼロからモデルを構築するのではなく、ベースモデルから開発を開始することで、初期開発の負担を大幅に削減します。
データとともに進化
新たに取得したデータを活用し、モデルを継続的に改善・最適化します。現場の変化にも柔軟に対応できます。
運用まで一体化
開発から現場運用までを一貫して回すことで、実用的なAIシステムを構築します。
事前学習済みモデルは"固定されたモデル"ではなく、
データとともに進化する基盤です。
本ワークフローは、AIシステムの継続的な改善・運用を支える設計思想 (MLOps) に基づいています。
技術的な複雑さを意識させることなく、現場での価値創出に集中できる環境を提供します。