AIの主要な機能の一つに「分類（Classification）」と「パターン認識（Pattern Recognition）」があります。トマト収穫機の選別も、まさにこのプロセスを踏んでいます。
トマト収穫機が行っている選別作業は、特に最新の技術を搭載したものでは、AIの仕事と非常に似ていると言えます。具体的に、どこがAIの仕事に似ているか見てみましょう。
- データの入力（Perception）：
- トマト収穫機: カメラやセンサーを使って、流れてくる物体（トマト、葉、茎、土、石など）の色、形、大きさ、場合によっては密度などの情報を「見る」または「感知」します。
- AI: 画像データ、音声データ、テキストデータなど、様々な形式の情報を入力として受け取ります。
- 特徴の抽出と分析（Feature Extraction & Analysis）：
- トマト収穫機: 入力された情報から、「これは赤くて丸いから熟したトマトだ」「これは緑色だから未熟なトマトだ」「これは細長いから茎だ」といった特徴を識別し、分析します。
- AI: 入力データから、何が重要で、何を判断するための基準とすべきかという「特徴量」を自動的に、または人間が定義した方法で抽出します。
- 意思決定と分類（Decision Making & Classification）：
- トマト収穫機: 分析結果に基づいて、「これは合格品だからコンベアに乗せる」「これは不良品だから吹き飛ばす/捨てる」といった判断を下し、それぞれのカテゴリーに分類します。
- AI: 抽出した特徴量と学習済みのモデル（またはルール）に基づいて、入力データを特定のカテゴリーに分類する判断を下します（例: 「これは猫の画像だ」「これはスパムメールだ」）。
- 行動の実行（Actuation）：
- トマト収穫機: 意思決定に従って、エアノズルを噴射したり、コンベアの経路を切り替えたりといった物理的な動作を行います。
- AI: 分類結果に基づいて、推奨事項を表示したり、特定のプロセスを自動実行したりします。
特に、現代のトマト収穫機に搭載されている**光学センサー（色彩選別機）**は、まさに機械学習やAI技術の応用です。カメラで捉えたトマトの画像をAIがリアルタイムで解析し、「最適な熟度」の色や形を判断して選別を行っています。これにより、人間が手作業で行っていた選別作業を、はるかに高速かつ正確に行うことが可能になっています。
つまり、トマト収穫機は「目」を持ち（カメラ）、それを「脳」で判断し（AIアルゴリズム）、その結果に従って「手足」を動かす（エアノズルやコンベア）という点で、AIが現実世界の問題を解決するために行うプロセスと共通していると言えますね。
