水稲の栽培管理のためのアプリケーションを開発した北栄輔教授は、情報学の最新の研究成果を農業分野に生かしたいと意気込む。

スマート農業のツールを「使える」レベルに高めていくには、大量のデータが必要だ。最新の研究には、データの不足を補えるものもある。

北栄輔（きたえいすけ）
名古屋大学大学院情報学研究科教授


――e-栽培暦を作るためのデータ分析に、どういう手法を使ったのでしょうか。

北：当時は、ディープラーニングではなく、統計的な手法を使いました。水稲は果樹や野菜に比べてデータが蓄積されているとはいえ、データ量が少なかったので。

今はほかの方法を使って分析しています。農業のデータでは、時々抜けているときがあるんですね。圃場でセンサーでとっているけれども、センサーの不備などで一部かけているとか。そういう時でも、比較的精度が高く予測できる方法を使っています。

※e-栽培暦のイメージ（北教授提供）

情報学の最新研究を農業に

北：農業現場で、画像判別をするためのAI「機械学習」がよくされますね。画像判別の場合、数千枚といったデータが必要で、この写真の枚数をどれだけ少なく抑えられるかという手法が研究されています。そういう成果を農業に使いたいですね。

今後、農業分野で「教師なし学習」を応用したいと考えています。今、よく使われて知られているのは「教師あり学習」。最初に「これは刈り入れていい稲だ」とか、「これは花だ」とか、そういう情報のついた写真を使います。

教師なし学習だと、こういうデータが少なくて済みます。全く教えないということは難しいと思うんですけれども、教える数をいかに少なくするかについて、いくつか研究成果があります。これから試そうと思っているところです。

――今はどんな研究をされているのですか。

北：植物工場でデータを分析し、栽培モデルを設計しようとしています。植物工場と言っても、オランダの最新鋭のガラス温室とかではなく、よくある比較的安価なビニールハウスで、農作物のデータを集めて分析したり、栽培モデルの設計をしたり、e-栽培暦のようなウェブシステムに応用するといったこともやっています。

――どんなふうに農業を変えていけたらと思っていますか。

北：予測するという技術ができた後に、理想的な状態を実現したい。農家に「こういう時はこうしたらいいですよ」「今日はその作業をしなくてもいいですよ。ただ、明後日にやった方がいいですよ」とかアドバイスできるようになりたいですね。作業が減っても、農作物の品質が変わらないということができればと。これは夢ですけれども、ウェルビーイング（身体的・精神的・社会的に良好な状態）が実現できればいいなと、思っています。

農家に指示を出せるようなシステムのプロトタイプは、近いうちには出てくるのではないでしょうか。ただし、それが精度が良く、皆が納得できるものになるには時間がかかるでしょうね。データも大量に必要です。

ロボットについては、今は研究していません。ただ、今後ロボットについても始めるかもしれません。やることは、いろいろあります。

スマート農業使った拡大再生産を

――スマート農業の普及には何が必要でしょうか。

北：一番は費用対効果だと思います。当たり前ですけれど。費用を払うのに見合うだけの効果があると証明されていて、どんな効果があって、どのくらいの期間で投資を回収できるかわからなければ、農家は買わないでしょう。

水稲の場合は、農家があまりお金を出したくない、そういう技術を入れても効果が少ないと考えておられると感じました。それに比べ、ビニールハウスなどの施設栽培農家の方が、もう少し積極的な印象ですね。

――日本農業にどうなってほしいですか。

北：今よりは規模の大きくなった農家が、ITなりを使って世界に伍してやっていく。日本の果物や野菜など農産物に対する評価は高い。それをいかに競争力のある値段で売っていくかが大事になります。国内は人口が減るので、国外に輸出できるものを作ってほしい。

海外にどうやってマーケットを取りに行くか。そのためには、おいしさだけ追求するのではなく、費用対効果を考えることも必要でしょう。品質をいくらか下げても、量をたくさん作るとか、収入が多くなる品種を試すといった具合に。そのためには、アメリカ農業のように大規模農業で、今よりは手間を少なく栽培するというのもアリだと思います。

日本の場合、品質の追求と、規模の追求の間をうまくとっていくことが必要ではないでしょうか。

そのためにIT技術が役に立つ、必要になることもあるんじゃないですか。

＜参考URL＞
北栄輔 | 名古屋大学