この野菜の市場価格を予測するアルゴリズムは、植物工場の野菜の廃棄や販売機会の損失を削減し、栽培事業者が需要を予測することを助けるというもの。植物工場は天候に左右されずに野菜を生産でき、露地野菜に比べて狭い耕地での生産が可能なため、近年生産量が伸びている。露地野菜の供給量の変動に大きく左右されるため、生産した野菜の廃棄や販売機会の損失が問題となっていた。2018年度から生産・流通・販売の各段階における現場データを活用した需要予測システムと、その予測結果を生産現場にフィードバックする成長制御システムの研究開発を実施。パイマテリアルデザイン株式会社とともに、月単位での需要予測および成長制御システムの基本設計を完了させた。同事業の中で価格と植物工場野菜の販売量のデータを相関分析することにより、植物工場で生産される野菜の需要は市場流通している野菜の価格に大きく依存していることを解明。これにより、東京都大田市場のレタスの価格と植物工場のレタスの需要量の相関関係がかなり高いことを見出した。今回開発したアルゴリズムは、野菜のこれまでの市場価格などをAIが機械学習し解析することで1、2カ月先のレタスの市場価格を高精度に予測。これにより栽培事業者における需要の予測精度が高まり、野菜の廃棄や販売機会の損失削減効果が期待できるとしている。ファームシップは11月下旬から、大田市場のレタスの市場価格を予測して配信するサービスを栽培事業者向けに開始する予定。利用希望者はファームシップのHPにアクセスしユーザー登録をすれば、大田市場のレタスの市場価格の予測をメール配信により入手できる。12月分の予測から配信開始予定で、サービスの利用は無償。卒業後は農学研究に技術面で従事。