1カ月ほど前、果樹の大きな産地でスマート農業について講演した際、会場からこんな質問をもらった。

「労働力不足の問題が深刻なので、スマート農業はぜひやってみたい。でも、果樹ではまだ実用化されているサービスや製品は非常に少ないから実践できない。どうしたらいいのか」

農林水産省に取材した限り、果樹にかかわるスマート農業で特筆すべきものは防除と防草を一台でこなせる自動走行ロボットの開発がなされているくらい。

しかもそのロボットは、改植、つまり果樹の植え直しを前提にしている。


果樹について詳しくない方のために説明すれば、果樹の仕立て方は品目ごとに違うだけではなく、同じ品目でも地域や農家個々によって異なる。ある園地で使えるロボットを造ったところで、別の園地ではまるで使えないということが起こりうる。だから古い樹を伐採して新たに果樹を植え直し、走行や作業の邪魔をしない樹形にする必要に迫られる。

しかしそれでも問題は残る。果樹を植え直すことで今度は果実が実るまでの5年以上の歳月を要し、その間は収益を望めないからだ。

もちろん、そのようなロボットを活用できる環境が実現できるのは、果実が成る5年以上先の話。では、メーカーがロボットを発売するまで待つしかないのかといえば、そんなことはない。私は先の質問に対してこんなふうに答えた。

「技術の壁は低くなっているから、どうしても必要であれば、自分でつくってみるのも手なのではないか」

事例として挙げたのは、静岡県湖西市の農家・小池誠さんが開発しているキュウリの自動選果機。元システムエンジニアの小池さんは、ディープラーニングを使って、専門家の手を借りずに選別機を作ってしまったのだ。

キュウリ農家がグーグルのAI技術を活用して選別機を製作

キュウリの選別は厄介だ。長さと太さ、色つやや質感、凹凸や傷、病気の有無といった組み合わせで9つの等級に分けねばならない。キュウリを見て一瞬のうちにどの等級かを判断するのは、ベテランの仕事領域。小池家ではこの道30年の母親の仕事となっている。しかも、その作業時間はといえば、繁忙期には8時間にも及ぶ。


そこで小池さんはこの選別作業を機械に任せようと考えた。利用したのが、グーグルが2015年11月に誰もが機械学習を好きなように使えるようにしたことで世界中を驚かせたソフトウェアライブラリー「Tensor Flow（テンサーフロー）」。テンサーフローの登場によって、関心のある人であれば誰しもがAIを活用してさまざまなシステムを構築できるようになった。

小池さんはこのテンサーフローを使って、キュウリの等級ごとの写真を一万枚も撮影。その画像をディープラーニングで選別機に半年かけて覚え込ませ、キュウリの仕分けに関してベテランのレベルにまで引き上げようとしている。

「農家が人工知能を使いこなして、野菜の選別をつくれる時代はもうきています」

これからは農家自らがスマート農業に取り組める時代に

これは一例に過ぎない。自分でセンサーやクラウドサービスを使って、独自の収穫予測システムを構築している農家はいる。キャベツのコーティング種子選別機を3Dプリンターで造った研究者もいる。

そもそも農業は市場が小さい。マイナーな品目に至ってはメーカーの開発意欲が薄いのは当然だ。座して待つよりほかないのか。

やるか、やらないか――。キュウリの事例は、スマート農業が待っているだけでは始まらないことを教えてくれている。


＜参考URL＞
Tensor Flow（テンサーフロー）