植物病害は収穫量減少や商品価値低下につながるため、画像解析による自動診断システムの研究が近年多く報告されている。しかし従来研究の多くは、多くの病害判定可能な葉を対象とし、実際の商品である果実を対象にした研究は数少ない。また評価用画像が、学習画像と同じ圃場で撮影されているため、識別器は過学習状態で、実際の精度は大幅に低下する。我々は連携する24府県の試験場で撮影された4作物の果実の植物病害画像に対し、近年提案されている深層学習モデルやデータ拡張手法を利用して頑健で実用的な識別器を構築した。本稿ではその詳細と、圃場で利用できるよう24府県にweb公開したことを報告する。