スマートフォン搭載AI、アボカド熟成を予測

March, 2, 2026, Corvallis--オレゴン州立大学の研究者たちは、アボカドの熟度や内部の品質を正確に予測するスマートフォンベースの人工知能システムを開発した。

Luyao Ma OSU准教授は「アボカドは熟しすぎて世界的に最も無駄にされている果物の一つである」と述べている。「われわれの目標は、消費者や小売業者がアボカドの使用や販売のタイミングについてより賢明な判断を下せるツールを作ることだった。」
オレゴン州立大学(OSU)とフロリダ州立大学の科学者で構成される研究チームは、ハス種アボカドの1,400枚以上のiPhone画像を使ってAIモデルを訓練した。システムは熟度の重要な指標である硬さをほぼ92%の精度で予測し、内部の品質(新鮮か腐ったか)も84%以上の精度で予測した。

研究チームは、モデルにより多くの画像を追加することで、これらの精度は向上できると考えている。また、この技術が他の種類の食品の熟度や品質を評価する可能性も指摘している。

チームは、消費者が自宅でアボカドを食べる最適なタイミングを判断できるように技術をさらに発展させ、切ってみたら茶色い斑点があったという失望を避けたいと考えている。

また、チームはアボカド加工施設での応用の可能性あると考えており、この技術は果物の選別や等級の向上に活用できるとも考えている。例えば、システムがより熟したアボカドを検知した場合、遠くの小売店ではなく近隣の小売店に出荷することができる。小売業者は同様に、熟度に基づいてどのアボカドを最初に販売すべきかをこの技術で判断することも可能である。

これらの発見は、画像や機械学習技術を用いて食品の品質を評価する先行研究に基づいている。しかし、以前の研究は手動の特徴選択や従来の機械学習アルゴリズムに依存しており、予測性能が制限されていたと、Maと共に研究した博士課程の学生であるIn-Hwan Leeは話している。

「これらの制約を克服するために、形状、質感、空間パターンなど幅広い情報を自動で捉える深層学習手法を用いて、アボカド品質予測の正確性と堅牢性を高めた」(Lee)。

アボカドは市場価値が高いが廃棄されるものが多いため、Maはその作物に注力することを選んだ。また、同氏の個人的な同期も関わっている。Maは、アボカドトーストをよく食べるが、アボカドが完璧に熟している時期が分からず、切ってみたら熟しすぎていたということにしばしば苛立ちを感じていた。

この研究は、世界的に大きな課題である、食料生産の約30%が無駄になっているという食品ロスに取り組んでいる。この課題に対応して、米国農務省と環境保護庁は2030年までに食品ロスを50%削減する国家目標を設定した。

「アボカドは始まりに過ぎない。この技術はより広く応用でき、消費者、小売業者、流通業者がより賢明な判断を下し、廃棄物を減らすのに役立つ」(Ma)。

調査結果は、Current Research in Food Scienceに公開されている。