スマート農業とは？IoT・ICTを活用したスマート農業の導入メリットと課題とは【IoT活用事例】
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☑このページで紹介している内容はIoTの活用案です。
長い間、日本の農業にはいくつかの課題が残されてきました。政府としてもこれを解決するためにさまざまな施策を行ってきましたが、近年の技術革新により、ひとつの光明が見えています。それがスマート農業の導入です。現在、農業従事者にかかる負担を軽減、新規参入ハードルの低下、生産性向上、後継者育成といった効果をもたらすとして期待がされています。ユーピーアールでは、環境測定センサーを含むクラウドシステムのご提供により、スマート農業の導入をサポートします。
スマート農業とは？
スマート農業を一言で表せば、ICTやIoT、ロボティクス技術を活用した農業のことです。
ドローンによる土壌・生育状況・害虫といった情報の収集、自動運転トラクター、センサー管理されたビニールハウスの導入と、例を挙げれば数えきれないほどで、海外ではスピーディに普及が進行。その結果、九州と同程度の国土のオランダが、アメリカに続く農産物の輸出額世界2位になるなど、大きなインパクトを生み出しています。
日本ではどうでしょうか。世界的に見ればやや後発の感が否めませんが、農業人口の減少、高齢化が進む現状を考えれば、必要不可欠なものでしょう。作業記録・田畑の台帳のデジタル化やセンサーで収集した情報のAIによる分析など、徐々に浸透してきていますが、今後はそのスピードが、さらに加速するはずです。
農林水産省が平成26年3月に公表した「『スマート農業の実現に向けた研究会』検討結果の中間取りまとめ」では、スマート農業を以下のように定義しております。
- 「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」
自動運転やデータ分析による改善は、省力化や品質向上に大きく役立ちます。これらをIoTをはじめとしたテクノロジーで実現しようとするのがスマート農業です。以下から、それに伴う課題について解説します。
～農林水産省が研究会を設置～
2013年11月、農機メーカーやIT企業を中心とした研究会を農林水産省が設置。その後、平成29年3月には「農業機械の自動走行に関する安全性確保ガイドライン」が策定され、改訂も進んでいる。
- http://www.maff.go.jp/j/kanbo/kihyo03/gityo/g_smart_nougyo/pdf/setti.pdf
そもそも、なぜスマート農業が現代において必要とされるに至ったのでしょうか？ そのひとつの要因として、農業従事者の減少が挙げられます。
日本の農業従事者の平均年齢は66.6歳。この数字は、平成22年から見てもそこまで変動してはいません。また、新規就農者数についても、49歳以下の数は徐々に増えてきています（※）。しかし、実際には離職者も多く、国内の農家戸数は昭和25年から減少傾向。つまり、離農者の数を新規参入者が超えられない状況が続いており農林水産業における大きな問題となっております。
- ※農業労働力に関する統計
- http://www.maff.go.jp/j/tokei/sihyo/data/08.html(農林水産省)
では、なぜ新規参入者が増加に至らないのでしょうか？ 考えられる主な原因を以下に記載します。
- ～作業自体がきつい～農業のほとんどは手作業に頼ったものであり、危険なものも少なくありません。機械化も進んではいるものの、どうしても体力的にきつい作業が多くなるでしょう。そのため、高齢者は離職し、若者や女性の参入を阻んでしまっています。
- ～雇用労働力の確保が困難～農業は作物を育て、収穫すれば良いだけではありません。選果や加工なども必要な作業のひとつです。しかし、農村地域でこうした作業に従事してくれる雇用労働力を確保するのは難しく、人手不足のために出荷や製造の負担が農業従事者にのしかかっています。
- ～作業面積拡大の必要性～農業従事者が減少している一方で、一人あたりに対しては、従来よりもさらに広い面積で作業することが求められている現状にあります。そのため、何らかの手法を見つけない限りは、限界の打破は難しいと捉えられ、参入障壁のひとつになっていると見られます。
- ～ノウハウ継承の難しさ～農業で使われるトラクターは操作自体が難しく、効果的な運用をするには熟練者の技術力が必要です。しかし、このノウハウを継承するのにも時間と手間がかかるため、若者や女性の参入ハードルを高める一因となっています。
スマート農業の例
現在、世界各地で進められているスマート農業の取り組みは、「ロボティクス」「ビッグデータ」「人工知能」「IoT」の4つの領域にわかれています。
- ロボティクスを活用した例
ロボット技術を農業に活用した例が、農機ロボットの自動操縦です。
従来、作物の収穫や選果・箱詰めを行うロボットは、大規模な農場でしか導入されていませんでした。近年は農機ロボットの低コスト化が進んでおり、小規模な農家でも導入する事例が増えています。
また、作業者の負担が大きい農薬散布なども、ドローンを活用することで自動化する試みがはじまっています。
ゆくゆくは24時間365日、無人での農作業が可能となり、農業分野の労働力不足の解消や、生産性の向上につながると考えられています。
労働力をより付加価値の高い業務に集中させることで、新たな顧客や市場の開拓にもつながります。
- ビッグデータを活用した例
最近は、農場にWebカメラやセンサーデバイスを配置し、ビッグデータを農業分野で活用しようとする動きも出てきました。
ビッグデータを分析すれば、勘や経験によらない、統計モデルや科学的知見に基づく判断が可能になります。
たとえば、ビッグデータを使えば、野菜の収穫可能時期を正確に判断できます。
野菜が収穫可能になると、炭酸ガス（CO2）の量が一定の濃度に達します。炭酸ガスを検出できるセンサーデバイスを設置し、基準値を超えたら知らせることで、収穫すべき時期や出荷すべき時期の判断が容易になります。
また、作物の過去の生育データを分析することで、特定の作物を育てる際のリスクも知ることが可能です。
気象データを合わせて解析することで、日照り、水分不足などの天候が作物に与える影響を予測し、前もって対策することもできます。
1人あたりの作地面積が少ない日本では、ビッグデータを活用して作物の生育を効率化し、単位面積当たりの収穫量をコントロールすることが欠かせません。
- 人工知能（AI）を活用した例
人工知能（AI）もビッグデータと同様、人間の知覚能力に頼った判断ではなく、客観的な判断を可能にする技術です。
新しく農業をはじめた方でも、人工知能を使って、作物の生育状況や収穫時期について正確な判断ができなります。そのため、農業分野の労働力不足を解消し、新規参入者を増やすことが期待されています。
人工知能の中でも、とくに農業分野に適しているのが画像解析技術です。たとえば、野菜の色や形状を機械学習モデルを使って解析することで、収穫時期を判断し、選果作業を効率化します。
きゅうりの選果に画像解析技術を応用した事例では、Googleの提供するオープンソースのAIエンジンを活用し、自動選果システムの実用化に成功しました。
また、人工知能を応用して、土壌管理システムを構築した事例もあります。
画像解析によって、農作物の表面の病害虫を早期発見することで、食害を受ける前に迅速な対処が可能になります。人工知能は農作業の生産性を大幅に効率化させる可能性を持っています。
- IoTを活用した例
農業分野におけるIoT技術は、センサーデバイスを使い、ビッグデータを集めるうえで役立ちます。
作物の生育データや、気温・湿度・雨量といった気象データを定期的に収集することで、農場内の状況把握が容易になります。日照りによる水分不足や、湿度の上昇によるカビ増加を防ぎ、農作物を24時間365日守ることができます。
また、これまでは従業員が行っていた農場の監視を自動化することで、従業員のワークライフバランスも大きく改善しました。
従来は紙ベースで管理していた台帳や作業日報も、IoTソリューションによってデジタル化し、作業時間の短縮に成功しています。
これまで、休日が取得しにくいのが農業分野の慣例でしたが、働き方改革を成功させ、休日や有給休暇を確保しやすくなった農園が増加しています。
新規参入のハードルを低下させ、若者や女性にとって、より魅力ある働き方ができる場所になりつつあります。
スマート農業のメリット
スマート農業のメリットは、「労働力不足の解消」と「生産性の向上」の2点です。
従来、農業分野にはきつい・汚い・危険の3Kのイメージが根強く、新規就農者の数を離農者の数が上回る状況がつづいていました。とくに若者や女性の新規参入者の確保が課題でした。
農業をスマート化し、農機ロボットで農作業を自動化すれば、従業員の負担を大きく軽減できます。
収穫、選果、箱詰めといった作業はもちろん、荷物の積み下ろしのような身体的負荷が大きい作業も、アシストスーツなどを使って負担軽減が可能です。
また、農業経験のすくない人でも、ビッグデータや人工知能の知見を活用することで、生育状況や収穫時期の判断が可能になり、新規参入のハードルが大きく下がります。
3Kのイメージがつきまとう農業分野をクリーンなイメージに変えて、若者や女性が魅力を感じられる職場を実現するのが、スマート農業のメリットの1つです。
スマート農業は農作業の生産性を向上させ、市場規模の拡大につながります。
ビッグデータや人工知能、IoT技術を組み合わせることで、24時間365日、統計モデルや科学的知見に基づく合理的な農場管理が可能です。
農機ロボットによって収穫作業や選果作業を自動化すれば、人件費を減らし、利益アップにもつながります。
労働力をコア業務に回すことで、新たな顧客の開拓や、新規サービスの開発に集中させ、より付加価値の高い農場経営が可能になります。
IoT導入によりスマート農業が解決できる問題とは？
こうした背景もあり、2013年11月、農林水産省は農機メーカーやIT企業を中心とした「スマート農業の実現に向けた研究会」を設置しました。この研究会では、スマート農業の将来像と実現に向けたロードマップが敷かれるほか、ロボット技術にかかわる安全性の確保や公的研究機関、異分野の民間企業とのアライアンスなどが検討課題としてあげられました。
その後、平成29年3月には「農業機械の自動走行に関する安全性確保ガイドライン」が策定され、改訂も進んでいる状況にあります。以下は、研究会が目指す日本の農業の将来像です。
- ～超省力・大規模生産を実現～
トラクター等の農業機械の自動走行の実現により、規模限界を打破 - ～作物の能力を最大限に発揮～
センシング技術や過去のデータを活用したきめ細やかな栽培（精密農業）により、従来にない多収・高品質生産を実現 - ～きつい作業、危険な作業から開放～
収穫物の積み下ろし等重労働をアシストスーツにより軽労化、負担の大きな畦畔等の除草作業を自動化 - ～誰もが取り組みやすい農業を実現～
農機の運転アシスト装置、栽培ノウハウのデータ化等により、経験の少ない労働力でも対処可能な環境を実現 - ～消費者・実需者に安心と信頼を提供～
生産情報のクラウドシステムによる提供等により、産地と消費者・実需者を直結
出典：「スマート農業の実現に向けた研究会」検討結果の中間とりまとめ
このように、スマート農業の実現は作業効率化による生産性工場につながります。その結果、作業にかかわる負担が軽減されるほか、新規参入者のハードルも下がるでしょう。加えて、流通の流れもスムーズになることで収入の安定化も図れます。
農業のスマート化普及における課題とは
前項「スマート農業が解決できる問題とは？」で挙げた将来像が実現できれば、日本の農業の効率や生産性は飛躍的に高まると考えられています。一方で、スマート農業の普及には導入費にかかわる課題もあると考えられています。
また、環境データの収集に関わるデバイスの購入とその設置費用。加えて、収集データをどのように解析していくかも、簡単には解決できません。必要なデータを観測できるデバイスの選定は、IoTに対する知見がなければ難しいでしょう。また、広大な敷地にデバイスを有線で設置するとなれば、配線だけでも膨大なコストが必要です。
これらをクリアした後は、データ解析をどのように行うかという課題も生まれます。アプリケーションを自社で開発するとなればさらにコストがかさむでしょう。また、操作性の部分についても、それぞれの農家によってニーズは異なるはずです。スマート農業の普及を加速するうえで、これらの問題をどう捉えるかが喫緊の課題と言えるでしょう。
- ユーピーアールは農林水産業に従事する皆様が抱えている問題を解決するためのご提案をさせていただきます
要素技術・役割分担
当社では、環境測定センサーとネットワーク、クラウドといったシステムを一括してご提供することにより、スモールスタート可能なスマート農業支援を行っています。以下から、具体的な導入技術についてご紹介します。
～さまざまなデータを収集する環境測定センサー～
スマート農業においては、“作物の能力を最大限に発揮”するための精密農業が将来像として組み込まれています。ここで必要になるのが「データ」です。大気の温度が変化することで、土壌の温度・水分量がどのように変化しているか？ こうしたデータをリアルタイムに測定し、ログを分析することで農業の“見える化”が実現できます。当社の環境測定センサーは、以下のデータ収集が可能です。
- 大気温度・湿度
- 土壌温度・水分量
- 日照量
- CO2
なお、環境測定センサーに用いられる電力は太陽光パネルから供給されます。別途電源を引く必要もなく、設置が容易でスピーディーな点も特徴です。
～広域でも利用できる無線LANの提供～
- 環境測定センサーからデータを取得する際には、無線LANを用いたワイヤレス通信が用いられます。しかし、広大な敷地で行われる農業の場合には、一般的に提供される無線通信網では全範囲をカバーできないケースも少なくありません。
- そこで当社では、指向性があり長距離伝送が可能な広域無線LANをご提供しています。遠距離であってもデータを確実かつスピーディーに取り込める点や、大規模な配線が不要になる点なども大きな特徴です。
～リアルタイム監視＆統計データ解析をクラウドで～
- 環境測定センサーが観測したデータはクラウドシステム上に集められます。アップロードはリアルタイムなので、農場の現状をどこでも確認可能。さらに、閾値を超えた際にはアラートを発信するような設定もできます。問題が現在どこで発生しているのかを察知できるとともに、そのデータを解析することで、トラブルを事前に避ける方法を見つけるヒントにもなるでしょう。
ユーピーアールの強み
- Case Study～環境データの見える化～
―Bさんは東北地方で野菜農家を営んでいます。この農場は父親から受け継いだものです。継承後は父親からのアドバイスを受けて作業を行っていたものの、その内容はベテラン農家である父親の勘に頼ることが多く、ノウハウのすべてを受け継ぐのには時間がかかると見込まれていました。
―しかし、経験を積むことで作業自体は従来通りに行えるようになりますが、収益の落ち込みという問題もBさんは抱えています。
―現状維持のままでは、将来的に農業の継続が難しい可能性も出ていました。これを打破するための課題として挙げられていたのが不明瞭な市場動向です。どの作物に需要があるのかが現状では掴みきれず、ロスが起こることも少なくありませんでした。こうした問題の解決のために、Bさんは当社へとご相談にいらっしゃいました。
- 農作物の品質向上・均等化により価値が向上
―環境測定センサーとクラウドシステムの導入により、農場の現在が“見える化”。これによって、農作物の生産と具体的な環境データの比較検討ができるようになりました。
―そこで見えた改善案を基にビニルハウス内をより適切な環境へ安定させたところ、生産効率が向上。
―さらに、品質面についても均一化が図れるようになったため、出荷時のロスも少なくなり収益の安定にもつながりました。
- 農業に必要なノウハウの習得
―父親から伝承された独自ノウハウがどのような意味を持つのか——行動とデータが紐付くことでそれらが根拠となり、さらに効率的な生産活動の変革へと生かせるようになりました。
―また、データを基にした作業のマニュアル化は、農業従事者・継承者の教育にも役立ちます。
作業員として雇い入れを行った場合にも、任せられる作業範囲が広くなることで、Bさんの負担軽減にもつながります。
- 高精度な収穫時期・量予想と需要予想
―クラウド上で保管・分析できるのは環境測定データだけではありません。生産高や売上データを蓄積することで、収穫時期・量予想と需要予想の精度が高まります。
―どの時期に何の作物がどれくらい収穫できて、これまでにどれだけの量が売れたのか。これらを総合して分析することで、売上の伸ばすとともに、作物のロスも低減できます。
―結果として、利益率の改善にもつながりました。
スマート農業普及に取り組んでいる企業：3つの事例
①ドローンを利用したスマート農業
ドローンは農薬散布のために農家の間で普及が広がっています。広い畑に人力で農薬を散布するのに比べると格段に省力化できます。ただし、機器の費用がかさばるため、個人農家では近隣の農家同士で共同購入することもあるようです。
また、ドローンは農薬散布だけでなくＡＩによる画像解析と組み合わせて「収穫量の予想」を行ったり遠隔監視システムの補助的な機器として利用されているケースもあるようです。
②スマート農業を利用した「働き方改革」
とあるワイン農家では、ワイン農園にセンサーネットワークの機器を設置することで、農園内の①気温、②温度、③雨量を数分～10分程度で常にモニタリングできるようにしました。また小型カメラの設置によりリアルタイムで実際の映像で農園を確認できるようにしました。
この、「農園内の確認」という作業に数時間、時間がかかるときは丸一日を要して行っていた作業でした。また、この作業を行わないと温度の急激な上昇・下降を見逃しカビ被害等を防ぐことができない、といったケースがあったため「農園内の確認」を絶えることなく続ける必要がありました。
遠隔監視システムの導入により、上記のような被害を防ぐとともに、対応も迅速に行えるようになりました。そのため作物の品質安定化にもつながっております。
スマート農業は農家における「働き方改革」を実現でき、今後の農家の従事者の動向も大きく変わる可能性があります。いまは、日々休みが無く現場作業の多い職業である、というイメージかもしれませんが大規模な事業者がパートタイマーを雇って、そこまでの作業負荷を強いることなく安定した農業生産を行う時代が来るかもしれません。
③太陽電池駆動機器を利用したスマート農業
農業用の灌漑設備（灌漑…水路を作って田畑に必要な水を引き、土地をうるおすこと）は従来、大掛かりな動力が必要であるため発動機等を利用して動力を得て、それによって田畑に水をひきこんでいましたが、ディーゼル燃料費用が常に掛かる上、大気汚染やCO2排出量拡大につながる点が懸念されておりました。
近年では、太陽光発電の効率があがり2次電池の性能も向上したため、灌漑設備を太陽光発電で行うのを実現している企業もあるようです。また、設備自体も簡略化されたため、太陽光灌漑設備を搭載した車両をスポットで呼び、費用は電子決済などで済ますことができるようになっています。
また、遠隔監視システムにおいても田畑の立地によっては電源工事自体に大きな費用がかかるケースがありましたがLPWAなどの低消費電流による通信が実現したため、太陽光発電による電力供給のみでも継続的な遠隔監視が実現しているケールもあります。
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