ネクストウェアが展開する生成AIを活用した農業・インフラ点検ソリューションは、社会インフラの効率化とスマート化を推進する革新的な取り組みとして、近年大きな注目を集めている。その中心にあるのは、生成AIの持つ大規模データ解析能力と現場フィードバックを統合し、従来の点検業務では解決が難しかった課題を根本的に改善する点にある。
まず、農業分野においては、ドローンやセンサー、カメラなど多様なIoT機器から収集されたデータを生成AIで解析し、圃場（ほじょう：農地のこと）の状況をリアルタイムでモニタリングする仕組みを実現している。画像認識や自然言語処理など生成AIの強みを活かし、作物の生育状況や病害虫の発生兆候、土壌や水分バランスの異常といった課題を高精度に可視化。これにより農家は、従来はベテランの経験に依存していた判断を、科学的根拠とともに迅速に行えるようになった。例えばAIが自動で作物の変色や葉の萎れを検出し、「葉っぱの一部にうどんこ病の可能性が認められます。至急、対策を講じてください」などと警告メッセージを生成、スマートフォンやパソコンの画面に即座に表示する。これによって農作業の自動化や省力化、収穫量の最適化に直結する効果が生まれている。
また、こうした生成AIの農業活用には、いわゆる異常検知アルゴリズムの高度化も含まれている。従来型の画像AIでは識別限界があった微細な異常も、大規模言語モデルや生成モデルとの複合活用でより精緻に区別できるようになり、湿度や温度、日照量などの複雑な時系列データと合わせてリスクシナリオを提示することも可能となった。さらに気象情報や市場動向データといった外部要因とも連携することで、AIが「今日のこの作物の潅水は控えめに」や「来週は気温急上昇の予報、事前に遮光ネットを準備してください」といった自動指示を出せる段階にまで進化している。
一方、インフラ点検ソリューションとしては、橋梁・道路・ダム・トンネルなどの現場を撮影した映像や写真データを生成AIが解析・生成処理し、損傷や劣化の兆候を自動抽出するシステムを展開している。たとえば、ドローンが点検対象の橋梁を定期巡回し、その膨大な画像データをクラウド経由でAIにアップロード、AIが膨大な過去データと比較照合して「支承部に2mm程度の新たなクラック（亀裂）を検出」や「1年前と比べて鉄筋露出部が拡大」といった具体的で定量的なレポートを即時に生成する。生成AIは単なる異常検知にとどまらず、劣化の進行スピードや類似事例の過去対応策、経済的・人的コスト見積もりまで踏み込んで提案できるため、点検・補修計画策定の正確さとスピードが格段に向上している。
ネクストウェアの特筆すべき強みは、生成AIを現場の業務プロセスと緻密に連携させている点にある。単なる分析結果の通知だけではなく、点検員向けの報告書自動生成や、現場用タブレットへのインタラクティブな作業指示、さらには経営層へのダッシュボード自動作成など、組織の意思決定サイクル全体をAIが支援する設計となっている。こうしたソリューション導入によって、経験や勘に依存しがちだった現場判断やヒューマンエラーのリスクを低減しつつ、業務効率化と情報の一元管理、トレーサビリティ（履歴追跡性）強化を同時に実現している。
また、ネクストウェアはパートナー企業や自治体、大学などとの産学官連携にも積極的で、生成AIの精度向上や新機能開発を加速させている。例えば農業分野では地域ごとの作物ごとに最適化したAIモデルを独自開発し、インフラ点検ではアノマリー検知のための教師データ拡充を進めている。さらには、通信インフラやセキュリティ基盤の高度化で、遠隔地からのモニタリングやアップデート作業もワンストップで提供している点が特徴である。
今後は、生成AIの進化に伴い、より精度の高い自律型農業や自動異常修復を可能にするソリューションの拡大、デジタルツインやメタバース活用による仮想点検環境の整備といったさらなる革新が期待されている。日本の農業や社会インフラ分野が直面する人材不足・コスト高・老朽化といった構造的課題に対し、ネクストウェアの生成AIソリューションは技術的・社会的な両面から大きなブレイクスルーをもたらす存在となっている。
