Jay Schroeder、CNHのCTO – インタビューシリーズ

Jay Schroederは、CNHの最高技術責任者（CTO）として、同社のグローバルな研究開発事業を担当しています。彼の責任には、技術、イノベーション、車両および実装、精密技術、ユーザーエクスペリエンス、パワートレインなどの分野の管理が含まれます。シュローダーは、同社の製品ポートフォリオと精密技術の能力を強化することに重点を置いています。目標は、全ての機器のラインナップに精密ソリューションを統合することです。また、CNHの代替推進オファーの拡大にも携わっています。さらに、製品開発プロセスに対するガバナンスを提供し、同社の製品ポートフォリオが高品質と高性能の基準を満たすことを保証しています。

CNHは、農業機械や建設機械を製造・販売しています。AIやコンピュータビジョン、機械学習（ML）、カメラセンサーなどの先進技術が、これらの機器の運用方法を変革しています。例えば、AI搭載の自走式トラクターが登場し、農家が複雑な作業に取り組むのを支援しています。

CNHの自走式トラクターは、ディープニューラルネットワークでトレーニングされたモデルとリアルタイム推論によって動作します。この技術が、農家が極めて精密な作業を行うのを支援する方法と、他の業界での自動運転との比較について説明してください。

自動運転車が注目を集める一方で、農業業界は20年以上前から自動運転革命の先頭に立っています。CNHのような企業が、テスラよりも先に自動運転ステアリングとスピードコントロールのパイオニアとなりました。現在、CNHの技術は単に運転に止まらず、作業全体を高度に自動化・自走化しています。種子を正確に植える、作物を効率的に収穫する、土壌を適切に処理するなど、自動運転農業は自動運転車を上回っています。農業の未来は、すでにここにあります。

さらに、CNHの将来に備えたテクノロジースタックは、自走式農業を自走式車以上のものにします。ソフトウェア定義アーキテクチャは、幅広いテクノロジーをシームレスに統合し、農業タスクの自動化を可能にします。アーキテクチャの相互運用性により、農家がCNHのオープンAPIを介して高度なテクノロジーを追加できます。クローズドシステムとは異なり、CNHのオープンAPIにより、農家が機械をカスタマイズできます。例えば、作物と雑草を区別するカメラセンサーが、必要な時にのみ活性化します。一方、車両は自走しています。この適応性と、厳しい地形や多様なタスクに対する対応能力は、CNHのテクノロジーを際立たせます。テスラやウェイモが進歩を遂げる一方で、真の自動運転イノベーションの最前線は、道路ではなく農地にあります。

「植物のMRIマシン」という概念は魅力的です。CNHが合成画像と機械学習を使用して、作物の種類、成長段階、ターゲット作物栄養を識別する方法について説明してください。

CNHは、AI、コンピュータビジョンカメラ、そして大量のデータセットを使用して、作物と雑草を区別し、植物の成長段階を識別し、作物の健康状態を認識するモデルをトレーニングしています。例えば、Augmenta Field Analyzerというコンピュータビジョンアプリケーションは、機械が通過するフィールドの前方をスキャンし、作物の状態を評価して、どの区域が処理される必要があるか、またどの程度の処理が必要かを判断します。

このテクノロジーにより、農家は問題が発生している正確な位置を知ることができ、全フィールドに処理を施すのではなく、必要な植物のみに正確にスプレーします。テクノロジーは、必要な化学薬品の正確な量を決定し、作物の健康を維持するために必要な正確なスポットに適用します。作物の中に生えている雑草のみを識別してスプレーすることで、化学薬品の使用を90%削減することができます。化学薬品は、必要な個々の脅威に対処するためにのみ使用され、全フィールドに処理を施すのではなく、必要な量のみが使用されます。

CNHは、写真のようにリアルな合成画像を生成し、データセットを迅速に改善するために、生理学的プロセッサーモデルを使用しています。これにより、必要なスケールで画像をキャプチャする時間を節約しながら、数百万の画像を迅速に作成および分類できます。合成データは、実際の画像を補完し、モデルトレーニングと推論のパフォーマンスを向上させます。例えば、さまざまな照明条件や日中に変化する影をシミュレートすることで、モデルをトレーニングするためのさまざまな状況を作成できます。プロセッサーモデルは、パラメータに基づいて特定の画像を生成し、さまざまな条件を表すデータセットを作成できます。

このテクノロジーの精度は、従来の農業方法と比較してどうなりますか。

農家は1年を通じて数多くの重要な決定を下しますが、その結果は収穫時まで見ることができません。農家の平均年齢は上昇しており、ほとんどの農家が30年以上の間、農業に従事しています。ミスの余地はありません。種子が植えられた瞬間から、農家は作物が繁栄するために必要なすべてのことを行う必要があります。彼らの生活は、それに依存しています。

私たちのテクノロジーは、農家の作業から多くの推測を取り除き、作物の世話をするための最良の方法を決定する際に農家に余分な時間を与えます。最終的には、農家は大規模なビジネスを運営しています。彼らは、最も効率的、生産的、且つ利益を上げるためにテクノロジーに頼っています。機械が生成するデータにより、農家はより良い、より情報に基づいた決定を下し、より良い結果を得ることができます。機械自身の高度な自動化と自走化により、人間が行うよりも優れた作業が可能になります。スプレー機は、人間の目に見えるよりも、数千エーカーの作物の中で問題スポットを見つけることができ、正確に脅威に対処できます。自動化された耕作は、人間の作業者よりも正確性と効率性をもって、厳しい作業を実行することができます。伝統的な方法では、人間の操作による機械が、運転者による疲労、ナビゲーションの一貫性の低下、位置の精度の低下により、結果の変動が大きくなります。

収穫シーズン中、CNHの結合機はエッジコンピューティングとカメラセンサーを使用して、リアルタイムで作物の品質を評価します。この迅速な意思決定プロセスはどのように機能し、AIは収穫を最適化して無駄を減らし、効率を向上させる役割を果たしますか。

結合機は、刈り取り、脱穀、収穫という複数のプロセスを1つの連続した作業で行う複雑な機械です。CNHの結合機は、20秒ごとに数百万の迅速な決定を下し、エッジで処理します。カメラセンサーは、収穫された作物の詳細な画像をキャプチャして処理し、各作物の品質を決定します。機械は、画像データに基づいて最適な機械設定を自動的に調整して、最適な結果を得るために設定を変更します。私たちは現在、バーレー、米、麦、トウモロコシ、ソイビーン、カノーラに対応しています。将来的には、ソルガム、オーツ、フィールドピース、サンフラワー、エンドウ豆にも対応する予定です。

エッジでのAIは、作物の状態のパターンを認識するためにトレーニングされたディープラーニングモデルを使用することで、このプロセスを最適化する上で非常に重要です。これらのモデルは、調整が必要な収穫の領域を迅速に識別できます。例えば、結合機の速度を変更したり、脱穀設定を変更したりして、穀物をより効率的に分離することができます。このリアルタイムの最適化により、作物の損傷を最小限に抑え、高品質の作物のみを収穫することで、無駄を減らし、効率を向上させます。また、機械がデータに基づいて意思決定を行うことで、農家の収穫量を最大化し、運用のストレスとコストを削減することができます。

精密農業は、AIとMLによって入力の無駄を減らし、収穫量を最大化することを約束しています。CNHのテクノロジーが農家のコストを削減し、持続可能性を向上させ、労働力不足に打ち勝つための農業の課題に対処する方法について、詳しく説明してください。

農家は、熟練した労働力を見つけるのに大きな障壁に直面しています。特に、土壌を冬のために準備するために必要な耕作は、多くの農場で重要なステップです。精密性が極めて重要です。CNHの自動化された耕作テクノロジーは、農家が高度なスキルを持ったオペレーターを手動で耕作機を調整する必要性を排除します。ボタンを押すだけで、システムは全プロセスを自動化し、農家が他の重要なタスクに集中できるようになります。これにより、生産性が向上し、精密性が保たれ、燃料が節約され、作業がより効率的に行われます。

作物の維持については、CNHのスプレー技術は、125以上のマイクロプロセッサで構成されており、フィールドの状態を分析して、水、栄養素、除草剤、殺虫剤の使用を最適化します。これらのプロセッサは連携して、栄養素を適用する必要のある場所とタイミングを決定し、化学薬品の過剰使用を30%、将来的には90%削減します。ノズル制御バルブにより、機械はスプレーの速度に基づいて自動的に調整し、作物への正確なドロップレットの供給を可能にします。これにより、スプレーを頻繁に補充する必要が減り、農家は1日あたり1回の補充で済むようになり、水と化学薬品の節約につながります。

同様に、CNHのカート自動化は、結合機の運転を簡素化し、ストレスの高い作業です。精密性が重要です。結合機のヘッダーと穀物カートが、数時間にわたって何インチも離れていない距離で運行するため、衝突を避ける必要があります。また、作物の損失も減らす必要があります。カート自動化により、ロードオンザゴープロセスがシームレスになり、結合機が作業を継続するために停止する必要がなくなります。CNHの生理学的テストでは、この支援テクノロジーが、結合機のオペレーターへのストレスを約12%、トラクターのオペレーターへのストレスを約18%軽減することが示されています。これは、収穫シーズン中にこれらのオペレーターが機械に乗っている時間が16時間に及ぶ場合には、重要な違いとなります。

CNHブランドのニューホランドは、最近、自走式トラクターキットのためにブルーホワイトと提携しました。この提携は、CNHの農業における自走化の拡大に対するより広範な戦略にどのようにフィットしていますか。

自走化はCNHの未来です。私たちは、顧客の最も重要なニーズに応えるために、自走化テクノロジーの開発に、意図的で戦略的なアプローチをしています。私たちの内部エンジニアは、大規模農業顧客セグメント、つまり大規模なフィールドで作物を栽培する農家向けの自走化を開発に集中しています。もう1つの重要な顧客セグメントは、果樹園や葡萄園で作物を栽培する農家です。ブルーホワイトと提携することで、自走化ソリューションを大規模農業および果樹園・葡萄園の顧客セグメントに提供するためのスケールと市場への速さを得ることができます。ブルーホワイトと協力して、果樹園・葡萄園で完全に自走式トラクターを提供し、オーケストレーションおよび葡萄園の元の機器メーカーとしての地位を確立しています。

私たちの自走化へのアプローチは、顧客が自走化を必要とするタスクとジョブに最も重要な課題を解決することに重点を置いています。自走化された耕作は、私たちの内部ジョブ自走化開発の先頭に立ちます。なぜなら、耕作は時間のかかる作業であり、年間の厳しく制約された期間中に発生するからです。機械は人間のオペレーターよりもこの作業を優れて行うことができます。果樹園や葡萄園の農家も、労働力不足に直面しており、自走化された機械がギャップを埋める必要があります。これらのジョブでは、トラクターが1シーズンに1本の果樹または葡萄園の行を20〜30回通過し、重要な作業を行います。例えば、木に栄養素を与えたり、草を刈ったり、雑草を除いたりします。

多くのCNHのソリューションが果樹園や葡萄園のオペレーターによって採用されています。これらの環境は、自走化された機械やAI駆動の機械にとって、どのようなユニークな課題を提起しますか。CNHは、これらの特殊なアプリケーションに対してテクノロジーをどのように適応させていますか。

収穫のウィンドウは変化し、熟練した労働力を見つけることはより困難になっています。気候変動により、季節はより予測不可能になりました。農家が収穫可能な作物に対して、精密性と効率性を提供するテクノロジーを用意することは、使命 критです。果樹園や葡萄園では、収穫は1エーカーの作物ではなく、個々の植物や木に対して行われます。CNHの自動化システムは、各植物の高さ、地面のレベル、必要なピッキングスピードに適応して、作物の品質を維持するために、機械が安全に作物を通行します。また、非生産的または死んだ木を回避して、不要な入力を節約します。ロボット機械は自動的に植物に沿って移動し、作物を木や葡萄から慎重に除去します。オペレーターは、ピッキングヘッドの高さを設定し、機械は地形に関係なくその設定を維持します。さらに、果物の場合、最適な収穫時は、糖分がピークに達した夜の場合があります。赤外線技術を備えたカメラは、最も暗い条件下でも作物を収穫するために機能します。

自走式農業機器がより広く導入されるにつれて、CNHはこれらのAI駆動システムの安全性と規制遵守を確保するために、どのような措置を講じていますか。特に、多様な世界的な農業環境においてはどうですか。

安全性と規制遵守は、CNHのAI駆動システムの重要な側面です。したがって、CNHは、地域の当局と協力して、自走化システムを地域の要件、安全基準、環境規制、およびデータプライバシーローに適合させることができます。CNHは、認識された基準と要件を満たすために、規格組織にも積極的に参加しています。

例えば、自走化安全システムには、リアルタイムの監視に使用されるカメラ、LiDAR、レーダー、GPSなどのセンサーが含まれます。これらのテクノロジーにより、機器は障害物を検出し、自動的に停止することができます。機器は、複雑な地形を航行し、環境の変化に反応することができ、事故のリスクを最小限に抑えることができます。

農業におけるAI駆動テクノロジーの広範な採用に対する最大の障壁は何ですか。CNHは、農家がこれらの新しいシステムに移行するのを支援し、その価値を示すためにどのようにしていますか。

現在、最も重大な障壁は、コスト、接続性、および農家のトレーニングです。

しかし、より良い収穫、減少した費用、減少した肉体的ストレス、改善された時間管理を通じて、より高度な自動化により、総所有コストを相殺することができます。小規模農場は、フィードシステムやアフターマーケットのアップグレードキットなどの限定的な自走化ソリューションから利益を得ることができます。

特に農村地域では、不十分な接続性が課題を提起します。AI駆動テクノロジーには、常にオンの接続性が必要です。CNHは、インテルサットとの提携を通じて、また、フィールドレディな接続性を提供するユニバーサルモデムを通じて、この課題に対処しています。ユニバーサルモデムは、wi-fi、セルラー、または衛星ネットワークに接続することで、遠隔地の顧客に接続性を提供します。多くの顧客は、CNHの市場リーディングなグローバルモバイル仮想ネットワークを介して、このインターネット接続のニーズを満たしていますが、既存のセルタワーは、包括的な接続を可能にしません。

最後に、AIテクノロジーに関連する学習曲線は、圧倒的なものに感じられるかもしれません。これは、従来の慣行からの転換であり、農家の心構えの変化が必要です。したがって、CNHは、顧客がテクノロジーに慣れ、システムの全ての利点を得られるように、顧客と密接に協力しています。

今後10年で、CNHのAIと自走化ソリューションはどのように進化すると思いますか。

CNHは、限られた資源を使用してより多くの食料を生産するために、世界規模の課題に対処するために、最先端のテクノロジーを開発しています。私たちの焦点は、農家の生活とビジネスを改善するための革新的なソリューションを提供することです。データ収集、センサーのコスト、接続性、コンピューティングパワーの向上により、AIと自走化システムの開発が加速されます。これらのテクノロジーは、精密農業、自走化された運用、予測メンテナンス、データ駆動の意思決定の進歩を推進し、最終的に私たちの顧客と世界に利益をもたらします。

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