私たちが生きていく上で必要不可欠な穀物や野菜といった食物を育てる農業。土を耕し、水を活用し、植物という自然の恵みを、気候や天候といった不確実な環境のなかで育むという、高度な知識と技術と経験が求められてきた業界だ。

そんな農業分野に、いまICTやロボット、AIなどを活用した次世代型の農業「スマート農業（スマートアグリ）」が登場し、注目を集めている。


本記事では、スマート農業の定義、目的、事例、メリット・デメリットなどを解説したうえで、日本と世界の事例、導入コストを抑える方法などをご紹介していく。

スマート農業の定義

農林水産省は、「スマート農業」を「ロボット技術やICT等の先端技術を活用し、超省力化や高品質生産等を可能にする新たな農業」と定義している。

このような農業について海外では、

• スマートアグリカルチャー（Smart Agriculture）
• スマートアグリ（Smart Agri）
• アグテック（AgTech）
• アグリテック（AgriTech）

などとも呼ばれており、日本よりも一足先にさまざまな国で導入されている。

・世界に広がる「AgTech」による先進農業の事例

産業機械やIT技術は、私たちの業務や暮らしを劇的に変えてきた。電話は無線の携帯端末に、計算機はパソコンに、さらにパソコンからタブレット端末にと、技術の進歩によって形態も機能もガラリと変化してきた。

そんな中で農業も、くわやすきによる手作業から、耕運機やトラクターといった機械へと力仕事は移行し、収穫した作物の運搬もクルマやコンベアーを使った自動化・省力化は進んだ。しかし、人間が判断しなければならない部分はまだまだ残されており、この部分をこれから「スマート農業」が担っていくと言われている。

「スマート〜」という先進技術を利用した取り組みはさまざまな分野で進められており、製品やソリューションも多々存在する。スマートフォン、スマートウォッチ、スマートスピーカー、スマートホーム、さらにこうしたデバイスを活用したスマートコミュニティという言葉さえも生まれている。

そのなかで農業は、特にこれまでITやICTといった技術とあまり縁がないと思われがちだった分野だけに、導入が難しいとされてきた。それがここ数年の間に一気に加速し、規模の大小を問わず、導入も急速に拡大しつつある。

スマート農業の目的

日本の農業において、スマート農業を導入する目的として、以下のようなものが考えられる。

1. 農作業の省力化・労力軽減

ひとつ目は、農作業における省力・軽労化だ。日本の農業は、個々の農家の高齢化が進み、深刻な労働力不足に陥っている。そんな日本の農業の現場の苦労を、ロボット・ICT・AIなどを活用して支援していくことが求められている。

2. コスト削減

ふたつ目は、農作業のコスト削減の効果だ。圃場を整えたり、種まき、除草、害虫駆除といった作業を、ロボットトラクターやドローンなどを用いてより少人数・短時間で行えるようになる。また、リモートセンシングなどにより、必要な場所にだけ必要な量の肥料や農薬を散布すれば、農業資材のコスト削減にもつながる。

3. 生産性の向上

3つ目は、農作物の生産性の向上だ。家族で頑張っているような中小の農家は限られた人員と季節労働者などに支えられているが、ルーティーンの作業をAIやロボットなどで効率化することにより、少ない人数でもより多くの農産物を収穫できるようになる。

4. 新規就農のしやすさ

4つ目は、新規就農者でも独立できるような、栽培技術力のDX化と継承だ。跡継ぎや農業を継承する人材が不足し続け、家族の継承のなかで培われてきたような農業技術を、スマート農業のシステム化（DX化）によって、新規就農への障壁を和らげ、就農を希望する人に対して継続的に継承していけるようにすることにある。

5. 品質の向上

5つ目は、生産物の品質向上に寄与するという目的だ。品質の向上には、その生産物にとって最適な環境や状況を把握し、栽培のたびに再現する必要がある。こうした作業は長い年月をかけて先人たちが集めてきた知識などにより実現してきたが、スマート農業によって栽培履歴を管理し、それらを気候や土壌の環境データと組み合わせることで、いつでも最適な食味をもつ米や野菜を栽培することが可能となる。

6. 食料自給率の向上

6つ目の目的は、日本の食料自給率対策への貢献だ。日本の食料自給率（カロリーベース）は2023年度で38％と、輸入が自国生産を大幅に上回っており、適切なバランスが保てているとは言いがたい。前述のような人材不足のなかで収量を上げるなどして日本の食料安全保障を維持するためには、少ない人員で農産物を確実に育てるうえで、センサーやロボットによる自動化、植物工場といった仕組みが欠かせなくなる。

7. 環境保全

7つ目は、日本よりも世界で大きく叫ばれているが、肥料や農薬、農業関係の資材による環境への悪影響を防ぐことだ。農業において必須と思われている化学肥料や農薬だが、近年はSDGsや地球環境保護の観点などから、欧州を中心に使用を制限する動きが加速している。スマート農業により、こうした化学肥料や農薬の使用量を削減したり、場合によってはまったく使わずに栽培することも可能になる。生産性を維持しつつ、環境保全にも役立つ農業を実現することもできる。

 

スマート農業の主な取り組み

では、スマート農業の取り組みとは、いったいどのようなものなのだろうか。例を挙げてみよう。

ロボット技術×農業

農業ロボットが、人間が行ってきた作業を自動で行えるようになりつつある。

例えば、ロボットトラクターは人間が搭乗し操作しなくても、カメラやセンサーにより自動的に判断して、米などの種まきや、レタスやキャベツなどの自動収穫などを行えるものがある。手作業の軽減という意味では、人間が行ってきた収穫した作物の選果や箱詰めをするロボットや、人間では運べない重い荷物を運搬するロボットなど、さまざまな目的と用途がある。

また、決められたルートに沿って自動飛行する農業用ドローンも、農業ロボットの代表格と言える。圃場のカメラ撮影による生育分析、病害虫の診断などのセンシングのほか、大量の薬剤を搭載して自動で農薬や肥料を散布することもできる。

このようなロボットの最大のメリットは、人間と異なり、24時間365日、さまざまな作業させられること。天候や体調などに左右されず、決められたタイミングで確実に作業してくれることで、生産性の向上、ひいては市場規模の拡大も見込める。究極的には、人間が行う作業をすべてロボットが肩代わりするという世界も実現できる。

世界的にも高齢化が進む農業界において、こうしたスマート農業によるロボット技術の活用と導入が進められている。

＜事例＞
・ヤンマーの無人自動走行スマートトラクター／ヤマハ発動機の除草剤散布ボート
・ドローンによる画像解析を実現したアメリカ／巨大ビニールハウスの自動制御システムを国レベルで実現したオランダ

ビッグデータ×農業

圃場の状況を撮影したり、センサーで計測したりして集めたビッグデータを解析し、効率的に栽培管理する方法を提示する農業も進められている。これらは「精密農業」とも呼ばれている。

たとえば、生育状況や病気、日照などの状況による変化が、データ解析により誰でも手軽にわかるようになる。野菜の収穫可能時期は一定濃度の炭酸ガス（CO2）の量によりある程度予測することができるが、炭酸ガスの量などを測定することで、収穫／出荷時期を予測することができれば、ニーズがあるときに適切な量の野菜などを収穫・出荷できるようになり、食品ロスの低減にもつながる。

さらに、気象データや人工衛星による圃場のビッグデータを解析していけば、栽培に関する現状把握やリスク予測も可能になる。過去のデータから生育の傾向を導き出し、確実に成熟した作物の収穫に結びつけることができる。

天候は人間がコントロールするのは難しいが、不足している水分や日照などを他の方法で賄うことはすでに行われている。これらをIoT機器やロボットと結びつけることで、人間の作業がなくとも収穫まで行える農業も実現可能だ。

＜事例＞
・センシングデータと気象データからブドウの品質を向上した事例（信州ワインバレー構想）
・シャインマスカットのハウス管理でデータを活用した事例（山梨県アグリイノベーションLab）

AI×農業

AIを活用した農業では、新規就農者向けの技術やノウハウをシステム化して提供することにも活用できる。AIを活用するために必要なのは、人間の手で行われてきた農作業や、データ化しにくい経験と勘などのノウハウだった。それらをAIが深層学習することで、農業の経験や知識がない人でも、農業に従事できるようにして、人材不足の解決につなげることができる。

すでに、作物の形状や色から成長度合いを解析し、収穫時期を予測・判断するプログラムなどが開発され、実用化している例もある。また、過去数十年の気候情報や、圃場の情報などを組み合わせて、どのような土地でも最適な栽培を行えるようにもなるだろう。

AIによる農業の分野で特に最近増えているのが、ドローンによる圃場の画像から生育状況を判断したり、病害虫の場所を検知して対処するというものだ。オプティムの特許技術「ピンポイント農薬散布テクノロジー」では、検出した病害虫がいるポイントにだけ農薬を散布し、農薬散布の労力軽減、散布する農薬のコスト削減、そしてなにより自然環境や農作物への影響を必要最小限に抑える。また、この技術は大規模農家はもちろんのこと、小規模な圃場しか持たない中小農家でも実現可能な点で、後継農家や新規就農者を支える技術になっていくかもしれない。

＜事例＞
・GoogleのオープンソースAIエンジンできゅうりを自動選果した事例（静岡県湖西市・小池誠さん）
・ドローン×AIで農薬散布量の削減を実現した事例（北九州のスマート米栽培農家）
・AIで土壌を管理して潅水・施肥を行う「ゼロアグリ」の事例（ルートレックネットワークス）
・「ピンポイント農薬散布テクノロジー」が農家にもたらす3つのメリットとは？（オプティム）

IoT×農業

IoTにより市場の動向や消費者のニーズを把握でき、ニーズに合った産物の生産が可能になる。需要予測が成り立てば、必要とする人に確実に野菜などを届けることもできる。より規模が大きいレベルでは、生産・流通・販売を連携させることで、輸送コストを低減し、効率化を図れる。

日本で最も多く栽培されている稲作で言えば、トラクターでの走行時に土壌を分析したり、収穫時にどれくらい乾燥させればいいのかを判断するIoTトラクターやコンバインの普及が始まっている。さらに、農業従事者の作業記録などをスマートフォンなどを使って確認することも、スタッフの仕事負担の軽減や健康上の問題の早期発見にもつながる。

＜事例＞
・トヨタの生産方式「カイゼン」のノウハウを農業に取り入れたソリューション「豊作計画」の事例

・富士通のセンシング・ネットワーク技術を活かしたブドウ農園の事例
・大量離農で拡大する農地を「KSAS」で管理──株式会社RICEBALL

スマート農業の導入で得られるメリット

ここまで述べたような技術を導入することで、農業のあり方も働き方も大きく変わるだろう。それでは、農家自身がスマート農業を導入することによるメリットには、どんなものが挙げられるだろうか。

省力化による圃場の拡大・収量アップ

たとえば、人が操作しなくても自動で作業可能なロボットの登場により、長時間の作業が可能になれば、これまで人員的に広げられなかった圃場の規模を拡大することもできるだろう。また、複数の作業が行えることで生産量自体も増加する。人件費を抑えつつ、従来よりもきめ細やかな栽培が実現できる。

＜事例＞
・農家が開発した水口監視IoTシステムで見回り頻度を減少──五平農園
・大量離農で拡大する農地を「KSAS」で管理──株式会社RICEBALL
・農家目線で開発された開水路用の自動給水機の現地実証──横田農場

肉体への負担の軽減

農業＝きついというイメージは、スマート農業が本格的に導入されれば払拭されていくだろう。作業の自動化は、きつい作業や危険な作業から人間を解放してくれる。また、人力でしかまかなえない収穫作業や積み下ろしなどの作業も、重い荷物の運搬をサポートしてくれる「アシストスーツ」などを使うことで、肉体への負担を軽減する方法もある。

＜事例＞
・高齢の農家をサポートするさまざまなスマート農業デバイス事例
・inahoのアスパラガス自動収穫ロボットの仕組み──inaho株式会社

農業ノウハウのデータ化＆活用

個人の頭の中にだけあった農業のノウハウや技術をデータ化することで、経験のない人でも農作業が可能になる。AIが農作業の調整や計算・予測などを行ってくれるため、経験によるノウハウは必要なくなり、誰でも品質や収益性の高い農作物を栽培できる世界になる。人間の作業がなくなることはないが、農業というきつい仕事への認識の転換や、「きつい・汚い・危険」といったマイナスイメージのあった農業からの脱却も、スマート農業の普及がカギを握っている。

＜事例＞
・スマートグラスを活用した新規就農農家への柿栽培技術継承の事例（株式会社パーシテック）

持続可能な社会を実現するための有機栽培・農薬使用量削減の推進

従来の農業＝慣行栽培では、収穫量を増やし、農作業を軽減するために、雑草や病害虫の防除を行ってきた。しかし、環境にとっても人体にとっても、農薬のような薬剤は使用しない方がいい。そこで、必要な場所にだけ必要な量の農薬を使用することで、農薬にかけるコスト自体を減らし、使用量を削減もしくは不使用とするような

＜事例＞
・丹羽篠山地域での黒枝豆へのドローンによるAI画像解析とピンポイント農薬散布の事例

世界のスマート農業の導入事例

ここまで語ってきたようなスマート農業は、決して理想だけを追い求めた夢物語ではない。一般の農家まで普及するのには時間がかかるが、すでに世界中でスマート農業の導入事例がある。

オランダの例
〜安定して栽培できる作物に特化し、国を上げてハウス栽培を実現

スマートアグリ先進国と言われるオランダは、スマート農業を語るときに必ず挙げられる先駆者だ。

オランダは耕地面積は日本の4分の1、農業人口は43万人と日本の7分の1以下の規模ながら、農業輸出額は米国に次ぐ世界第2位の農業大国。そんなオランダの農場では、スマートフォンやタブレットによるインフラが整備され、作物の発育状況を24時間把握できるようになっている。

また、各種センサーによるセンシング技術＝IoTによるネットワーク技術、さらには再生可能エネルギーも活用されているなど、最先端技術を駆使した農業が展開されている。

＜事例＞
・オランダ北部の完全制御ビニールハウス「アグリポートA7」の例

日本の例（1）
〜農業用ドローンで圃場の生育＆病害虫を分析

日本では農業用ドローンの普及が著しい。圃場情報の収集や種子・農薬の散布などに活用されており、従来使われてきたヘリコプターに比べて、GセンサーとGPSによるホバリングの安定感の高さと操縦の簡単さも手伝って、各社から農業用ドローンが登場。小回りも利き、操縦性・安定性ともに優れている。

それだけでなく、本体に搭載したカメラを用いて、空撮で生育状況を把握でき、農耕面積が広くてもピンポイントで農薬を投入できるなど、大規模農場から個人の農場まで、今後必須のシステムとなっていくだろう。

＜事例＞
・農薬散布やデータ解析に活躍する農業用ドローン

日本の例（2）
〜自動走行トラクターによる人員削減

北海道のような広大な農地を持つ地域では、GPSを搭載したトラクターなどが開発されており、自動走行や夜間作業、ひとりの運転者で複数台同時走行といったかたちで、大規模化・低コスト生産が実現されている。

＜事例＞
・ヤンマーと北海道大学が共同開発するスマートトラクター

日本の例（3）
〜稲作におけるドローンによる直接播種栽培

農業におけるドローンの活用事例として、大幅な労力軽減、コスト削減を実現できる技術として期待されているのが、ドローンによる直接播種だ。

日本の主食である米は、国を上げた重要農産物だが、苗を作り、それを圃場に植え、水を張り、生育を確認しながら雑草や病害虫にも対応し、さらに稲穂を収穫して米粒を分けるという膨大な作業を必要とする。その中でも大きなコストがかかっていたのが、育種〜移植の作業だった。

そこで、日本ならではの丁寧な作業をできるだけ再現するべく、ドローンにより直接圃場に種籾を打ち込み、育種から播種までの作業を一度に行う「ドローン直播」の技術が確立されてきている。播種後の苗立ちや栽培作業をやりやすくするための条を再現するといった開発は続けられているが、数年の間に育種による栽培からドローン播種へと大変革をもたらすかもしれない。

＜事例＞
・稲の直接播種に利用できる専用ドローン

スマート農業のデメリット、これからの課題

いいことづくめに思えるスマート農業だが、当然これからスマート農業を導入しようと思うと、いくつかのデメリットも存在する。

イニシャルコストが割高

まず、導入にあたってのイニシャルコストが、通常の農機と比べて割高だ。いかに開発コストを低く抑えるかは、メーカーの手腕が問われる。

たとえ導入できたとしても、操作する人の作業スキルによっては、農業分野で活用が始まったばかりのICTやロボットは費用対効果の見通しが立てにくいという側面もある。結局うまく活用できずに途中で使用を断念した、という農家も多い。

個々の機器のデータ形式のバラツキ

ICT機器やロボットはメーカーごとに特色のある製品のため、どうしても問題となるのがソフトウェアやデータ形式のばらつきだ。OSやミドルウェア、農業関連データなどは、長期的な視点でデータの保存や管理、移行まで視野に入れておく必要が、将来的には必ず出てくる。独自のシステムや規格に分かれていては相互運用ができないからだ。

ただし、これらのOSやミドルウェアの開発は、市場シェアを獲得するべく企業や団体などの機関が単独で開発していることが多いため、なかなか標準化が進まないというジレンマに陥っている。

スマート農業実施者の不足と育成

農家の高齢化は裏を返せば、スマート化のための人材育成という視点も必要になってくる。高齢化した農業従事者にとって、このようなスマートデバイスをすぐに活用できる人は少ない。スマート機器を使いこなすためのサポート体制や、ITに精通した人材の育成が、農業の分野の中で急務とされている。

農家への新たな作業負担

スマート農業の導入にあたっては、導入する農家側にも、金銭的・時間的・技術的な負担がのしかかる。従来までのように農機を導入すること以上に覚えることが増え、パソコンやスマートフォン、タブレットなどを用いたデータ入力や、データの分析などは慣れない人には非常に難しいだろう。

スマート農業で育てた農産物の食味

忘れてはならないのが、農作物の味だ。いかにスマート農業で効率が上がり、収量が上がったとしても、そもそもおいしい農作物でなければ消費者は選んではくれない。たとえば、オランダの植物工場のように、安定的に一定の収量が得られる取り組みも大切だが、LEDなどの人工光を受けた植物工場の野菜は、太陽光をいっぱいに受けて育った露地栽培の野菜よりもおいしさの面では劣ると言われている。

スマート農業は、私たちの農作業の負担などを軽減してくれることは間違いない。しかしそれは、おいしい野菜などを作るための“手段”であって“目的”ではない。栄養価が高く、おいしい野菜を育てるための方法がスマート農業であるという点を忘れないことも大切だ。

初期コストをかけずにスマート農業を導入する方法

これまで述べてきたような課題を解決するために、農林水産省による補助金や、実証実験などに協力する代わりに導入コストを抑えられる方法などもある。

株式会社オプティム
〜最先端のスマート農業ソリューションを無償で導入

高額な農機具を購入してもその代金の回収には何年、何十年とかかってしまうが、オプティムの「スマートアグリフードプロジェクト」では、無償で最先端のスマート農業技術を導入・運用することができる。

たとえば、ドローンにより圃場を撮影し、学習済みのAIによって病害虫の発生箇所を予測し、最小限の農薬のみで栽培する「ピンポイント農薬散布テクノロジー」や、トマトなどの生育状況をクローラータイプの移動式カメラで撮影し、AI分析して生育状況を判別したり、収穫時期を予測したり、病害虫を発見したりする画像解析技術、メガネタイプのスマートグラスを活用し、熟練農家の経験とカンを収穫者に伝えてベテラン農家の知識と技能を継承する、といった様々な取り組みが全国各地で行われている。

＜事例＞
・ハウス栽培の野菜の生育や病害虫のAI画像分析＆管理「Agri House Manager」
・圃場の生育状況や病害虫をAI画像で検知「Agri Field Manager」

しかも、これらのスマート農業を活用して栽培した作物は、オプティムが市場価格で全量を買い取ってくれる仕組みになっている。買い取った作物は「スマートアグリフーズ」という、安全・安心・高品質な作物としての価値を上乗せして販売される。さらに、その利益分の中からも、生産者に対してレベニューシェアというかたちで還元されるというシステムだ。

たとえば、AIによる画像解析で病害虫を検知し、農薬散布などを極力行わない＝栽培期間中農薬不使用で栽培した「スマート米」「スマート米 玄米」は全国にその実施生産者を拡大しており、年々取り扱う米の量も増加している。さらに、その販売も公式サイトの「スマートアグリフード」のほか、Amazonや楽天などでも購入可能となっている。

＜事例＞
・「スマート黒枝豆」の店頭販売事例
・「スマート米」「スマート米 玄米」の直販サイト（スマートアグリフーズ直送便）
・「スマート米」「スマート米 玄米」の直販サイト（Amazon内）
・農業×ITが当たり前の世界へ──「スマート米 玄米」に込められたオプティムの思い

オプティムが取り組む理念は「儲かる農業」。これまで否応なくかかっていた厳しい労働力をICTの力で解決し、作業の省力化により収量や販路の拡大、品質の向上などに時間を使えるようになり、魅力的でやりがいのある農業を実現したいと考えている。

そのために、「スマート農業アライアンス」という仕組みを設け、一般の農家から農業法人などの大規模農家までさまざまな営業形態の農家に門戸を開いている。

他にも多数の企業がスマート農業で農業事業に参加

他にも、今後多くの企業が農業分野に参戦してくることが見込まれている。すでにNTTドコモは法人向けにIoTソリューションを展開しており、ソフトバンクやauといった通信・電話会社、昔ながらの農機具メーカーのクボタ、ヤンマー、イセキなども、スマート農業に対応するサービスやハードウェアの開発を進めている。

サービス面では、大学発のベンチャー企業なども農業向けのユニークな製品を開発しており、栽培だけでなく販売や流通面で生産者をサポートするサービスもある。地方の銀行などからも、スマート農業への投資は拡大し続けている。

＜事例＞
・NTTドコモの法人向けIoT農業ソリューション事例
・ソフトバンクがオプティムと進めるドローン×AI×農業の実証実験

・クボタのスマート農業

・ヤンマーが考えるスマート農業
・みちのく銀行とオプティムによる合弁会社の事例

まとめ・スマート農業により、日本の農業は持続可能になる

日本における農業従事者は高齢化の一途を辿っている。このこと自体は残念であり、危機感を持っている農業関係者は多い。

その一方で、農家一人当たりの生産量は拡大しつづけており、ネガティブなだけではない。高齢農家の離農により余ってしまった圃場や、後継者不足で担い手がいないままに耕作放棄地になってしまった土地をうまく活用したいと考えている企業も多く、日本としての農業生産量を増やせる可能性は大いにある。

また、日本だけを見れば人口は減少傾向だが、世界的には人口は増加し続けており、世界の食料は足りなくなっていくとも言われている。地球温暖化や世界各地で起きている紛争、それに伴う輸出入の制限などは、日本にとっても無視できない問題となってきている。

今後は安全で食味のいい日本の農産物や、付加価値の高い日本ブランドの農作物の輸出なども必ず求められるようになっていくだろう。

そんな時代に向けて、日本の農業がいま抱えている問題を解決するための方法のひとつが、スマート農業だ。労働力不足や高齢化、技術の継承といった現在直面している課題を克服し、ビッグデータやAIによる未来予測で農業を安定的に運用できる産業とすることは急務であり、それはスマート農業の活用とさらなる発展をもってすれば十分に実現可能だ。

折しも、国連サミットで「SDGs」（持続可能な開発目標）が採択され、様々な産業分野で未来を見据えた働き方や技術の活用が叫ばれるようになってきている。農業分野はSDGsの取り組みの最たるものと言われており、スマート農業の活用が、そのSDGsの取り組みにも不可欠なものとなりつつある。

スマート農業は、日本の未来の農業を持続可能でさらに魅力的で稼げる農業へと変えてくれるだろう。

（最終更新日：2024年8月15日 公開日：2018年4月24日）