#420: カンナビスとマシンラーニング、共同事業

カンナビス栽培者と販売者はマシンラーニングで大きな利益を上げている

規模に関係なく、カンナビス栽培者と販売者は特に厳しい環境で事業を営んでいる。彼らは不断に変化する規制措置に対処するだけでなく、複雑な労働遵守問題や銀行取引の制限にも対処しなければならない。通常の事業運営やサプライチェーン運用の上で、この新興市場は依然として法的、経済的に不安定であり、気候の変動も深刻化している。結果として、カンナビス製品会社や農業業界全体が、将来の農業技術のための予測、最適化、分析のためのマシンラーニングの能力に注目している。

アグリテックとカンナビス業界の課題

カンナビスベースの生産者は複雑な農業問題に取り組まなければならない:

栽培者:

• 害虫や病気を管理する
• 効率的な栄養計画を設計する
• 理想的な環境条件を確保する
• 出力を最適化し、経費を最小限に抑える
• 法的規制遵守

販売者:

• 複雑な配送プロセスを理解し、組織化する
• 製造元、農家、ブランド、顧客需要を調整する
• 将来の成長と拡大のための決定を下す
• 多州の税制と規制

栽培の運用面や販売のマーケティング面で、カンナビスベースの製品会社は強力なデータを活用できるようになった。このデータは、モダンなアルゴリズムやデータ処理アーキテクチャを通じて、将来を予測することができるマシンラーニング対応ソフトウェアを動かす。

クラウドベースのエコシステムの以下の特性がマシンラーニングソリューションを支えている:

• 情報を抽出するためのセンサーとハードウェアが安価になった

  • IoTソリューションの普及と成功により、スマートデバイスの広範なネットワークを展開、接続、確立することが可能になった。このローカライズされたストリーミングデータは、予測データモデルの精度のための重要なコンポーネントである。

• コンピューティングとストレージリソースが安価になった

  • クラウドベンダーの競争は低コストでのイノベーションと開発を促進する。誰でも十分なデータがあれば、クラウドでマシンラーニングソリューションを構築、展開することができる。さらに、すべてのクラウドプロバイダーは従量課金制を使用しているため、顧客は使用するリソースのみを支払うことができる。

• アルゴリズムとデータ処理フレームワークが広く利用可能

  • 多くのデータ処理タスク（収集から分析まで）は、クラウドベースのツールを使用して簡単に更新、自動化することができる。同様に、事前トレーニング済みのマシンラーニングモデルやニューラルネットワークアーキテクチャは、古い知識を新しい問題に応用することができる。

ツール、フレームワーク、安価なデータ収集デバイスの豊富なエコシステムが、農業におけるマシンラーニングを、最も厳しい課題に対する実用的で費用対効果の高いソリューションに変えた。驚くことではないが、データ駆動型の最適化が現在、カンナビス栽培を超えて、全農業分野を変革している。

以下は、カンナビス栽培者と販売者が予測モデリングソリューションを適用している、いくつかの簡単な方法である。

栽培者向け: 運用改善のための予測モデル

ポテンシー

カンナビス植物の化学組成を正確に理解することは、規制措置を遵守する上で重要である。予測モデルは、分光法、X線イメージング技術、マシンラーニングを組み合わせて、カンナビノイドを正確に識別し、カンナビス品種をラベル付けすることができる。利用可能なデータが不足している場合でも、研究者は、化学的特性に基づいてカンナビス品種を医療用、レクリエーション用、組み合わせ、工業用などの明確なカテゴリにクラスタリングすることができた。こうしたモデルは、サプライチェーンのすべての段階でカンナビスのポテンシーをよりよく理解するだけでなく、最終消費者にとっての品質と健康の保証となる。

収穫量予測

作物（湿度、温度、光）からのローカライズされたリアルタイムデータの収集は、人工的および自然な栽培環境を理解するための第一歩である。ただし、どの作物を植えるか、栽培中にどのような措置を講じるかを知るだけでは不十分である。さまざまなデータソースを組み込んで、土壌タイプ、降雨量、葉の健康状態などの数百の特性を考慮した複雑なモデルを構築することで、予測モデルの精度を向上させることができる。モデルは、農家が最適な収穫量を得るための最適化されたソリューションを提供する、数値的な収穫量の推定を出力する。

脅威予測

過去の作物の実績は、将来の脅威や病気の信頼できる指標ではない。代わりに、自動化された予測モデルを使用して、自然および人工的な環境で作物を常に監視することができる。脅威予測モデルは、画像認識から天候時系列データの分析まで、さまざまな手法に依存する。したがって、システムは将来の脅威を予測し、異常を検出し、農家が早期の兆候を認識するのを支援する。事前に措置を講じることで、農家は損失を最小限に抑え、作物の品質を最大化することができる。

販売者向け: マーケティングとサプライチェーン最適化のための過去の顧客データを活用

顧客生涯価値

顧客生涯価値（CLTV）は、販売とマーケティング努力に影響を与える重要な指標である。現代の予測アルゴリズムはすでに、個人と企業の将来の関係を予測することができる。这些アルゴリズムは、顧客を低支出、 高支出、 中支出などのさまざまなクラスタに分類したり、将来の支出の数量的推定を予測したりすることができる。顧客とその支出習慣についてのこのような微妙な理解は、販売者が高価値の顧客を簡単に特定し、育てることができるようにする。

顧客セグメンテーション

セグメンテーションは、的を絞ったマーケティング努力の基礎にある。事前構築されたソリューションやカスタムメイドのアルゴリズムは、顧客の特性を数百も区別することができる。これらの特性は、ウェブアクティビティデータ、過去の購入履歴、さらにはソーシャルメディアアクティビティなどの内部および外部データソースからエンジニアリングすることができる。このデータにより、顧客は共有する特性に基づいてグループ化される。これにより、マーケティング努力のマイクロターゲティングと配送チャネルの効率化が可能になる。

カンナビスとマシンラーニングの共同事業は、煙幕を張っているのか？

どのような農業事業にも共通するように、カンナビスの栽培と販売にはさまざまな課題が伴う。マシンラーニングは、効率的な生産と配送の障壁を除去している。企業は、手動分析から運用性能に関わる制約とパラメータを分析するためのマシンラーニングに移行している。同時に、カンナビスの販売のマーケティング側面は、ますます複雑でデジタル化されており、マシンラーニングの力を導入するもう一つの呼び声となっている。消費者の味はますます洗練されており、製品の種類や競争はますます激化している。予測、異常検出、多変量最適化などのマシンラーニングの機能を使用して、これらのすべての分野の将来の不確実性を除去することで、カンナビス企業は巨額の利益を上げている。

私たちは、データがすべての業界で革命を起こしている世界に住んでいる：公共部門、医療、製造、サプライチェーン。農業分野の開発も例外ではない：データ駆動型のソリューションが、農家が最も困難な決定を下すのを支援することで、イノベーションを推進している。予測ツールは、ローカライズされたリアルタイムデータを活用して、運用プロセスから不確実性を除去する。デジタル、データ駆動型の農業最適化は、すでにカンナビス業界全体を変革している。