茶生産者の管理面積の増加により，簡易な摘採適期を判断する技術が求められている。本研究では，安価な撮影機器で撮影した生葉画像から，深層学習モデル (VGG16) を用いて生葉熟度の指標である全窒素 (TN) 及び中性デタージェント繊維 (NDF) を推定する技術を開発した。‘やぶきた’ 一番茶を対象に生葉の撮影画像から成分を推定するモデルを構築・検証し，TN推定が可能であることを確認した。撮影回数や生葉量の影響についても検討し，撮影枚数は4枚以上とし，撮影する生葉量は約60-250gが適当であることを明らかにした。今後は萎凋葉や ‘やぶきた’ 以外の品種，一番茶以外の茶期の生葉，NDFの推定にも適応可能な汎用性の高いモデルを開発し，現場に普及することが望まれる。
