#420：キャンナビスとマシンラーニング、ジョイントベンチャー

キャンナビス栽培者と販売者はマシンラーニングで大もうけ

規模に関係なく、キャ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ます。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制限にも対処しなければなりません。通常の事業運営やサプライチェーン運用に加えて、この新興市場は依然として法的、経済的、そして気候的な面で不確実性が残っています。 その結果、キャンナビス製品会社や農業業界全体は、将来の農業技術のために予測、最適化、分析能力を持つマシンラーニングに注目しています。

アグテックとキャンナビス業界の課題

キャンナビスベースの生産者は複雑な農業上の問題に取り組まなければなりません：

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
• 出力を最適化しながら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
• 多州税制と規制

栽培の運用面に対処するため、また販売のマーケティング面に対処するため、キャンナビスベースの企業は強力なデータを活用できるようになりました。 このデータは、予測可能なソフトウェアを動かすマシンラーニング能力を備えたもので、現代のアルゴリズムやデータ処理アーキテクチャによって 未来を予測 することができます。

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推進しています：

• 情報抽出用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りました。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す。

• 計算およびストレージリソースがますます安価になった

  • クラウドベンダーの競争は低コストでの革新と開発を促進しています。十分なデータにアクセスできれば、誰でもクラウドでマシンラーニングソリューションを構築、展開できます。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に支払うことができます。
    

• 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になった

  • データ収集から分析までの多くのタスクは、クラウドベースのツールで簡単に更新、自動化できます。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適用することで再利用できます。

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、農業における最も厳しい課題に対する実用的で費用対効果の高いマシンラーニングソリューションを作り出しています。 これが理由で、データ駆動型の最適化が現在、キャンナビス農業を超えて全農業分野を変革しています。

以下は、キャ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するいくつかの簡単な方法です。

栽培者向け：運用改善のための予測モデル

効能

キャンナビス植物の化学的組成を正確に理解することは、規制措置を尊重する上で重要な必要性です。 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、キャンナビス品種をラベル付けできます。 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キャンナビス品種を医療用、レクリエーション用、組み合わせ、工業用などのカテゴリにクラスタリングすることができました。 これらのモデルは、サプライチェーンのすべての段階でキャンナビスの効能をよりよく理解できるだけでなく、最終消費者にとっての品質と安全性の保証としても機能します。

収穫量予測

作物からローカライズされたリアルタイムデータ（湿度、温度、光）を収集することは、人工的および自然な栽培環境の両方を理解するための第一歩です。ただし、 何を植えるか、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す。さまざまなデータソースを組み込んで、土壌の種類や降雨量、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ます。 モデルは、農家が最適な投資収益率を得るための 最適化されたソリューション を出力する数値的な収穫量の見積もりを提供します。

脅威予測

過去の作物のパフォーマンスは、将来の脅威や病気の信頼できる指標ではありません。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の両方で作物を常に監視できます。 脅威予測モデルは、画像認識から天候の時間シリーズデータの分析まで、さまざまな技術を使用します。 これにより、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できるように支援します。 遅すぎる前に対策を講じることで、農家は損失を最小限に抑え、作物の品質を最大化できます。

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歴史的顧客データの活用

顧客生涯価値

顧客生涯価値（CLTV）は、セールスとマーケティング努力に影響を与える重要な尺度の1つです。現代の予測アルゴリズムはすでに、個々と企業の将来の関係を予測できるようになっています。 これらのアルゴリズムは、顧客を低支出、 高支出、 中支出などのクラスターに分類することができます。 あるいは、顧客の将来の支出の量的見積もりを予測することもできます。 このような顧客とその支出習慣の微妙な理解は、販売者が高価値顧客を特定し、育てるための手段を提供します。

顧客セグメンテーション

セグメンテーションは、ターゲットを絞ったマーケティング努力の基盤にあります。事前構築されたソリューションやカスタムアルゴリズムは、顧客の特性を数百個識別できます。 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、ソーシャルメディアアクティビティなどのさまざまな内部および外部データソースからエンジニアリングできます。 このデータは、顧客を共有する特性に基づいてグループ化することになります。 これにより、マーケティング努力をマイクロターゲット化し、配送チャネルの効率も向上します。

キャンナビスとマシンラーニングのジョイントベンチャーは、煙を吹いているのか？

どのような農業事業でも、キャンナビスのような作物を栽培、販売することは、さまざまな課題を伴います。 マシンラーニングは、効率的な生産と配送の障壁を取り除いています。企業は、運用パフォーマンスに関わる制約とパラメータを分析するために、手動分析を見直しています。彼らは努力を最適化するためにマシンラーニングに切り替えています。 同時に、キャ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います。 これは、ビッグデータの力を導入する別の呼びかけです。 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より激しくなっています。 これらのすべての分野における将来の不確実性を予測、異常検出、多変量最適化などのマシンラーニングの能力で除去することは、キャンナビス企業が巨額の利益を上げるのに役立っています。

私たちは、データがすべての業界で革命を引き起こす世界に生きています：公共部門、医療、製造、サプライチェーン。 農業部門の開発も例外ではありません：データ駆動型のソリューションが、農家が最も厳しい決定を下すのを支援することで、革新を推進しています。 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するために使用されており、 運用プロセスから不確実性の恐怖を取り除いています。 データ駆動型の 農業最適化は、すでにキャンナビス業界全体を変革しています。