育種選抜とは多数の植物個体からより成長度が高い個体の選抜を繰り返すことで，高品質な作物の開発や生産性の向上を目指す取り組みである．多大な時間と労力をかけて行われる育種選抜を自動化するべく，画像から成長度の高い個体を自動選抜するイチゴ自動選抜システムが開発された．一方で，従来のシステムでは画像から植物の葉領域を正確に抽出することが難しいという課題がある．本研究ではイチゴ自動選抜システムの葉領域抽出部にYOLOのBBOX検出を用いることで正確な葉領域の抽出を行う．また，自動選抜システムによって求めた各個体の選抜確率を正解ラベルとして機械学習を行い，高精度の自動選抜AIの作成を行う．