近年，根白腐病は天然ゴムの原料となるパラゴムノキに大きな被害を与えている病気であり，その被害は大きい．しかし，現在の現場での診断手法は葉を目視で確認し，感染が疑われる木の根を掘ることによって行うため，コストが高く、また感度が低い．そのため，根白腐病に感染したパラゴムノキを迅速かつ正確に診断するための自動診断手法の開発が求められている．本研究ではドローン空撮画像から最先端の物体検出技術であるYOLOv7を用いて根白腐病に感染している木の自動検出手法を提案する．実際のパラゴムノキ11圃場の計1,312枚のデータセットを用いた実験により，提案手法はF1値で80.9%を確認した．