ICT・ロボットなどを活用したスマート農業

国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構(農研機構)
農業技術革新工学研究センター(革新工学センター)
高度作業支援システム研究領域長
八谷 満 氏

慢性的な担い手不足など、日本の農業は多くの懸案を抱えているが、そうした課題解決のトリガーとして期待されているのがICTである。IIJでもICTを活用し水田の水管理を効率化する実証事業を農研機構などと行なっている。今回は、農研機構の八谷満氏に農業分野におけるICT活用の現状についてご寄稿いただいた。

目次
  1. 農業情報とICT農機の連携による営農改善
  2. ロボット農機の社会実装化
  3. 期待されるAI活用
  4. 今後の課題

2015年11月に発表されたTPP関連政策大綱には「輸出力の強化」「マーケティング力の強化」「生産現場の体質強化」「付加価値の向上」など力強い文言が並んでいますが、生産現場が直面する人手不足の問題解決なくして、何一つ解決できません。

農業に関する調査(農業センサス)などを見ても、この10年ほどで高齢農業者の離農などが主要因となって農地が流動化し、地域農業の担い手への農地集約が急速に進んでいます。受け手となる担い手経営は、経営規模の拡大とともに広域に分散した圃場を管理する必要に迫られ、従来型の経験則に頼った生産管理がむずかしくなると同時に、経営・生産を担う人材や後継者の確保・育成も大きな課題となっています。

こうした問題に対して、農業ICTを活用して経営や生産の可視化を進め、従来の経験則に裏打ちされた農業者技術や経営管理ノウハウをデータ化・マニュアル化して、人材確保・育成や技術継承に役立てることが期待されています。

農業情報とICT農機の連携による営農改善

現在、圃場生産管理に関する多くのソフトやサービスが存在しています。この3年のあいだにクラウド(WEBアプリケーション)型の営農情報管理システムが数多く商用化され、農業機械メーカも自社製品(農業機械)の監視・見守りサービスに加え、営農情報管理サービスを展開しています。特に後者は、ICT・GIS(地図情報システム)を活用し、農機の稼働情報と農家の圃場・作業・作物といった情報を連携させ、さまざまなデータを一元的に〝見える化〟して、農業経営を改善するシステムです。

こうしたシステムと連動する農業機械の例として、コメの収穫時に、収量・タンパク質含有率・水分含有率を測定するセンサを搭載したコンバインが出現しています。これによりコメの品質や収量を明確な数値データとして把握でき、それをもとに施肥量をはじめとする翌年の栽培計画=PDCAサイクルを廻すことで、圃場毎のばらつきを減らし、高収量・良食味生産と合わせて、農作業の効率化に大きく貢献するものと期待されます。いわば〝データにもとづく新しい農業経営の実現〟です。

ロボット農機の社会実装化

人に代わる労働力として、超省力・高生産のスマート農業モデルの象徴の一つと期待されているのが、トラクタ・田植機・コンバインなど主要な農業機械のロボット化です。これらは、農業経営の規模拡大に際して、農業機械の大型化ではなく、複数の農作業ロボットを管理して、同時作業するマルチロボット作業システムにより大幅な省力化を目指しています。

2016年3月に総理大臣官邸で行なわれた第4回「未来投資に向けた官民対話」において、安倍総理は「2018年までに圃場内での農機の自動走行システムを市販化し、2020年までに遠隔監視で無人システムを実現できるよう制度整備などを行なってまいります」と述べました。それに呼応して、いくつかの農機メーカが市販化に向けた動きを加速化させ、農林水産省は2017年3月に「農業機械の自動走行に関する安全性確保ガイドライン」を策定しました。このガイドラインに従って、効果的なリスク低減に努めるとともに、ロボット農機自体の安全性については統一的な安全基準に沿った第三者機関による評価の実施と、その結果にもとづいた認証などの付与が必要になります。

なお、短期的・中間的アウトカムとしては、有人・無人の協調作業型に適用できるシステムが挙げられます。また、ロボット作業に不可欠な衛星測位システム(※1)は、基準局が不要となり、低コスト化が見込まれる準天頂衛星の利用が想定されます。

(※1)衛星測位システムは、衛星からの電波を受信して受信機に到達するまでの時間を求め、電波の速度を掛算して距離を計算する。東西方向、南北方向、高さの三次元位置に加え、受信機時計を未知数として計算するため、計4機の衛星が必要となる(ただし、衛星配置による測位誤差は8機以上で改善するとされる)。現在、国内各地点で見えるGPS(米国が運用するシステム)衛星は約6機と不足しているが、日本によって打ち上げられ、今年度から運用が開始される準天頂衛星システム「みちびき」4機体制とGPSとの連携により、安定した測位が可能となり、高精度な位置情報を得て精密な農作業を行なうことが期待されている。

これら無人作業システムの将来像は、作物の局所的な位置情報と併せて生育状態を認識し、最適な処方箋にもとづいた管理作業などを行なえるスマートロボットです。また、現在、ロボット農機自体の障害物・人検出能力を上げ、ロボット農機からの異常警報情報などにより、人が遠隔で行なう監視作業を補助・補完する技術をも構築中です。

期待されるAI活用

情報通信ネットワーク、AIおよびこれを実装するスマートマシンなどICT分野における同時並行的かつ加速度的な技術革新にともない、農業現場を取り巻くICTの知性が大幅に向上し、ICTと農業生産現場との連携を進めていく可能性が高まっています。

AIの重要な応用分野である乗用車の自動運転技術に見られるように、農業分野への積極的利活用により、①人手に頼っていた作業を自律ロボット化により大幅に省力化、②病虫害や家畜疾病などの早期判定といった篤農家のノウハウを短期間で学べるシステムの提供、③生産予測や市場予測にもとづく生産管理・出荷計画の策定など、ロットと安定供給を求める〝マーケット・イン型〟の農業への転換を通じた経営効率化が期待されます。

ただし、AI活用に向けた開発研究においては、導入先にどれだけの正規化された〝教師データ〟が存在するのかが重要ですが、仮に利用可能な状況になければ、正解のデータを効率的かつ大量に収集する仕組みから構築しなければなりません。

例えば、積算温度と収量のデータは1年に1回しか得られませんが、気温と生長量の時系列データであれば、作物の特性に関するデータを大量に得ることができます。その代わり、空間的に大規模な実時間計測が必要となります。

今後の課題

昨年夏に「農業データ連携基盤協議会」(通称:WAGRI)が発足し、生産の工程管理や改善を進めるための情報の蓄積や提供を図ることとしています。ITベンダ各社のシステムにはオープン/クローズな部分があるので、そこに配慮しながら連携可能にする、あるいはパブリックデータを提供する。そうしたさまざまな農業データを広く使える環境整備を進め、センシング技術を活用した栽培管理や、流通・消費の効率化などにつなげていけると考えています。今後は〝儲かる農業〟に向けた、フードバリューチェーン全体としてのデータ連携基盤の構築が重要になります。

(イラスト/高橋 庸平)

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※IIJグループ広報誌「IIJ.news vol.146」(2018年6月発行)より転載」