農業現場に取り入れられてきている IPM （総合的病虫害管理） が効果を発揮するためには，現場の害虫発生量を精密に監視する必要がある．この作業を日常業務内で迅速に低コストで行うことは，現場作業者のスキルに大きく依存しているという課題がある．本報告では，携帯端末で捕虫シートの写真を撮影するだけで，簡便に害虫発生量を監視できるクラウドサービスを提案し，実際に植物工場で集めた画像に対し，捕獲した数百匹の害虫数を手動計測した正解データを用意し，画像処理の有効性を評価したので報告する．単純なアルゴリズムながらも多地点でのデータ収集に十分活用できることがわかった．画像認識クラウドサービスによりデータ収集を容易化しマッピングデータを得ることができれば，大規模施設における局所的な収量差の改善や，外部からの病害虫の侵入予察など，有益な知見が得られる可能性を示した．今後，広域かつ時系列の画像データ収集を行い，異常発生の兆候検出が可能であるかを検討したい．The integrated pest management (IPM) is widely-used methodology among agri-food industries, but the common problem is that its effectiveness strongly depends on the skills of the operators working in the field. In this study, we propose a system for monitoring the pest population by taking a photo of a trap sheet and recognizing it automatically. Our system is used to collect detailed monitoring data over the fields without requiring the operators' skill and time-consuming work. As experimental data set, sheet images were collected in the real agriculture field, then the image processing engine to recognize the number of trapped pests was tested. The proposed system makes it practical to collect detailed mapping data of pest population in and around the field. The implementation of the system is future work, but our analysis of the manually collected data extracted the valuable information,,such as the local differences in the plant environments and the forecasts of invading pests from outside.