近年、AIやロボット技術の発展に伴い、農作業の省力化や精密化、生産性の向上を目指すスマート農業が注目されている。トマトの施設栽培においては環境制御，作業の自動化や収穫量・収穫時期のAI予測が行われている。しかしながら、近年の温暖化により異常気象，病害虫が発生し，収量減少となり生産性が落ちている．そこで，本研究では温暖化前後の環境・収量データを用いて例外的な収量変動につながる病害虫発生リスクの分析を行う．（株）いわて若江農園との共同研究を実施し，機械学習により収量予測モデルおよび病害虫発生予測モデルを開発し，例外的な収量変動につながる病害虫発生リスクの分析を行い，早期の警戒・対策を可能にする．