清水秀樹は2025年3月、「Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBE」での集中開発を経て、Azure Machine Learningを活用した収量予測モデルのML Ops（学習・評価・デプロイの自動化基盤）をわずか1週間で構築しました。農場データを取り込んで定期的に自動再学習・評価を行い、精度が基準を満たした場合のみモデルを更新する仕組みにより、常に高精度な収量予測を維持できる体制を実現しています。VPoEエンジニア統括最高責任者を務める清水は、「Azure Machine Learningを活用することで、モデルの学習、評価、デプロイがシームレスにつながり、常に高精度を維持できる仕組みを構築できました」。
