きゅうり農家が深層学習に挑戦-自作の仕分け機を作るまでの道筋
5月30日、都内でIT・Webエンジニア向け転職サイトのGeekOutが画像認識をテーマにしたイベント「GeekOutナイト」を開催した。今回、取材の機会を得たので、きゅうり農家である小池誠氏の話を紹介する。 “慣れ”が必要なきゅうりの仕分け作業 小池氏は静岡県湖西市できゅうりを栽培しており、年間出荷量は60トンを超える。家業であるきゅうり農家を継ぐ前はエンジニアとして腕を鳴らしていた。 同氏は「近年、農業は機械化されているが、まだまだ手作業に頼ることが多い。特に、きゅうりやピーマン、トマトをはじめとした果菜類は機械化および大規模化が難しいため作業時間が長い」と指摘する。 きゅうり農家の小池誠氏 農林水産省によると、きゅうり栽培における作業別労働時間は収穫作業が全体の39.8%、次いで仕分けなどの出荷作業が22.1%を占める。同氏は、長さ・太さ・曲がり具合・色・ツヤを人間が目視で確認し、9
２８億円メタボ健診システム不備 データ８割活用されず：朝日新聞デジタル
生活習慣病対策で始まった「メタボ健診」の効果を検証するため、厚生労働省が約２７億９千万円かけて導入したシステムについて、最大で入力データの８割が活用されなかったことが会計検査院の調べで分かった。厚労省に改修を求めた。改修にはさらに約２億円がかかるという。 システムは、メタボ健診で保健指導を受けた人とそうでない人との間で医療費に差が出るかを調べるため、２００９年４月に導入された。①メタボ健診を受けた人の健診データを医療機関が入力②病気で受診した際のレセプト（診療報酬明細書）を医療機関が入力③両データを厚労省が突き合わせて関連を分析、という流れで作業する。 検査院が調べたところ、１１年度は健診データ約２３６１万件に対し、突き合わせができたのは１９・０％、１２年度は約２４６５万件の２４・９％だった。 原因は、医療機関が入力する書式の不一致だった。例えば健康保険証の番号をシステムの端末で入力する際
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