スマート農業を成功させるノウハウを露地とハウスで体系化 「スマート農業のワンストップサービス」とは?

2020年10月26日~27日に開催されたオンラインイベントOPTiM INNOVATION 2020」。新型コロナウイルス(COVID-19)が世界的に猛威を振るう現況において、「感染拡大を防ぎながら、経済活動を活発化させるためにAIIoTができること」は何かというテーマのもと、さまざまな角度から検討が行われた。

農業×ITのウェビナー、「スマート農業のワンストップサービス 〜世界の農業を持続可能にする技術創造を目指して〜」では、スマート農業の導入における課題抽出から技術導入までを一貫したビジョン、プロジェクトにおける進め方と事例が、株式会社オプティム マネージャーの中坂高士氏、リーダーの小林健史氏から紹介された。


コンサルから展開まで「スマート農業のワンストップサービス」


農業関係者の方々はオプティムの名前を聞くと、IoT・AI・ドローンなどを活用し、「ピンポイント農薬散布テクノロジー」のようなスマート農業技術を独自に開発しているエンジニアリングの会社というイメージがあるかもしれない。

しかしそれ以外に、開発で培われた知見を生かして、クライアントが実現したい農業技術のサポートをコンサルテーションから導入までワンストップで実現する事業にも取り組んでいる。それが「スマート農業のワンストップサービス」だ。

ひとことで言えば、スマート農業を成功させるために、コンサル、実証、普及・展開までオプティム1社で行うというものだ。いち生産者というよりは、企業や研究機関との共同開発やサポートを行う事例が多い。そんなオプティムが考える技術体系と、「スマート農業のワンストップサービス」の露地栽培ハウス栽培での事例が紹介された。


オプティムが目指す栽培技術体系


オプティムがスマート農業で目指している栽培技術体系の中で最も重視にしているのが、「健康な栽培環境の整備」だ。土壌環境の物理性、化学性、生物性、さらに周辺環境を整えることが、栽培を行う上で不可欠なのは、農業を営む人であれば当たり前のことだろう。

もうひとつが、センシング技術を使ったモニタリング。オプティム自身もドローンによるセンシングを活用した技術などを開発しているが、これらはあくまで「対処」的なアプローチと言える。

そもそも適切な生育環境がなければ、どれだけスマート農業のセンシングを行っても、収量アップや食味アップといった成果に結びつかない。オプティムはこの「センシング」に特化した栽培技術だけの企業ではないが、ともするとスマート農業だけに取り組んでいる企業と思われがち。オプティムとしてはあくまでトータルで栽培技術を考えている点を強調していた。


スマート農業による栽培技術を具体的に実現するために、オプティムは、①現地のデータを収集し方針を検討する「コンサルテーション」、②収量や品質などの課題を達成するためのモデル作成などを行う「実証実験」(PoC)、③より広い地域への「普及・展開」という3つのステップに沿って、迅速な現場導入を目指している。


この中でも、①コンサルテーションは、普段の栽培での悩みを整理する部分で最も大切だという。この「ワンストップサービス」は大規模法人や企業などが手掛けることが多いが、よくあるのが経営者と現場の課題感の違い。その部分をしっかり明らかにして、現場で実際に役に立つものにするための優先順位をつけるという作業が重要だ。

例えば、「AIによる画像解析」という技術の導入を検討する場合、それを実現するために画像をどう集めるか、どれくらいのコストがかかるのかを考えずに、便利と言われている技術だけを求めてしまうと、現場では使いものにならないことになってしまう。

これまでのさまざまなスマート農業の開発経験などを踏まえてサポート・提案できるところが、オプティムの強みと言える。

圃場データの見える化から出荷予測まで「Agri Field Manager」


スマート農業技術は、栽培する品目、圃場の広さや地域、生産者ごとにさまざまな目的・用途があり、必要とされる技術は個別に異なる。こうした違いを吸収し、多様な機能をカスタマイズして利用可能にするツールが、オプティムが自社開発したクラウド型の圃場管理システム「Agri Field Manager」(AFM)だ。


「AFM」では、クラウド上にドローンなどの画像を蓄積し、AIによる解析や分析、生育診断、病害診断などを行い、アウトプットまで行う。たとえば、「ピンポイント農薬散布テクノロジー」などで使われているドローン画像からAIで雑草や病害虫を解析する機能や、ドローンによる散布の請負サービス「DRONE CONNECT」などは、この「AFM」を用いて運用されている。

このようなデータが蓄積されていくことで将来的な出荷予測なども可能になったり、分析だけでなく生育管理や出荷管理に活用できる機能も備えている。


露地栽培のスマート農業具体例


具体的な事例として、ブロッコリーを高度150mから撮影したオルソー画像の例が紹介された。圃場の中での欠株や生育不良の株などを診断し、出荷予測に結びつけるなどの活用方法が可能だ。データが複数年蓄積できれば、生育ムラなどの情報も考えられるようになる。


そして、このように「見える化」を続けることで、分析のためのアルゴリズム化も行えるようになる。たとえばほうれん草の例では、個体検知をすることで、生育途中の被植率などを精度の高い情報として確認できるという。


さらに、マルチスペクトルカメラなどを使ったNVDI画像で、生育状況に応じて窒素要求量を予測し、必要な場所にだけ葉面散布するといった活用方法も紹介された。


ハウス栽培でのスマート農業


ここまでの説明は露地栽培がメインだったが、もちろん施設園芸、いわゆるハウス栽培に関しても同様だ。こちらは自動灌水システムや環境制御システムなどと組み合わせることで実現している。


長崎県壱岐市でのアスパラガスの栽培事例では、ハウス内の環境データを分析し、その結果を自動灌水システムなどと連携させたり、自動施肥や収量・収穫時期予測などに役立てた。


こうしたワンストップサービスの導入事例として、バナナ・パイン農園、キャベツ農家などの例も紹介された。海外ではベトナムの国営通信グループVNPTとスマート農業に関して業務提携も結んでおり、現地でのドローン普及、新たなブランド作物の創出などにもにも取り組んでいる。

※ ※ ※

スマート農業という言葉からは、技術やサービスというイメージだけが抜き出されてしまうことが多い。しかし、そういった技術の側面だけでは「本当に使えるスマート農業」は実現できないことは、オプティム自身が研究開発や「スマート農業のワンストップサービス」のようなサービスを運用していく中でも実感している。

ドローン・AI・IoTなどを活用したスマート農業の先駆者として、コンサルティングから実際の導入まで多様な経験を持つオプティムだからこそ、メーカーや生産者に寄り添ったかたちでのアドバイスが可能になっている。自社開発のサービスだけでなく、今年発表されたルートレック・ネットワークスとの協業をはじめ、さまざまな企業との関係も増えてきている。

ゆくゆくは一般の生産者でも利用可能になるような、スマート農業のサービスの開発・展開につながっていくはずだ。


OPTiM INNOVATION 2020
https://www.optim.co.jp/innovation2020/
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WRITER LIST

  1. 山田正美
    大阪工業大学大学院修了。福井県職員として、農業試験場研究員、専門技術員、農業技術経営課長、農林水産部技幹を経て退職。現在、日本生産者GAP協会常務理事、日本農業サポート研究所主席コンサルタント。
  2. 福田浩一
    ふくだこういち。東京農業大学農学部卒。博士(農業経済学)。大学卒業後、全国農業改良普及支援協会に在籍し、普及情報ネットワークの設計・運営、月刊誌「技術と普及」の編集などを担当(元情報部長)。2011年に株式会社日本農業サポート研究所を創業し、海外のICT利用の実証試験や農産物輸出などに関わった。現在は主にスマート農業の実証試験やコンサルなどに携わっている。http://www.ijas.co.jp/
  3. 中村圭佑
    なかむらけいすけ。明治大学農学部卒業後、日本農薬株式会社に約7年勤務。その後、大手経営コンサルティング会社を経て、FOOD BOX株式会社を2019年7月に起業。Facebook:https://www.facebook.com/foodboxjp/、Instagram:https://www.instagram.com/foodbox_jp/
  4. 百花繚乱
    趣味は料理、漫画、読書のミドルの男です。商社勤務で全国や海外を転々しているうちに、故郷に哀愁を覚え、約10年前に地元の農業関連会社にとらばーゆ。
  5. さわちん
    2児の父。あるきっかけにより農業のイメージを変えたいと考え、16年間のサラリーマン生活にピリオドを打つことを決意。2020年春、家族で田舎に移住し、新規就農を目指す。自身が「移住×就農のモデルケース」となるために、いろんな方面へ向けて奮闘中。