将来の農業はAiで業務効率化されている？未来をのぞいてみた【農林水産業編】
近年、農業が抱える問題として、「人手不足」「高齢化」「技術継承」などがあり、「生産性の向上」が課題となっています。
特に、1990年代頃から「人手不足」は大きく懸念され始め、あらゆる業種の中でも課題解決としてAi（人工知能）やIOT（モノのインターネット）を活用していく動きが強まってきています。
熟練者不足に関しても技術を継承するものが少なく、今後の農業にも大きなダメージを与えかねません。また、こうした情勢の中で農林水産業が課題解決すべく、Aiを活用した『スマート農場』を推薦していますので、その中から抜粋してのご紹介と、農業においてAiを導入した活用法や活用事例なども交えてご紹介したいと思います。
目次
農業におけるAiの活用法
農林水産省によると、日本における農業の労働従事者は2010年までは260万人でしたが、2017年は181万人、2019年は168万人と年々減少傾向にあり、また、平均年齢は66～67歳と存続危機も懸念されています。このような事態の中、Aiの活用によってどのような影響を与えることができるのでしょう。早速、ご紹介致します。
・Aiで熟練農業者技術を形式知化
先述でも触れたように、人手不足や高齢化に伴い、熟練者による農業者技術の継承が難しい状態にあります。このままでは、日本の農業の未来の存続さえ難しいでしょう。しかし、この深刻な問題解決策として、Aiの学習システムを活用し課題に挑むものがあります。例えば、熟練者の視線や行動を計測し、熟練者の気付きの抽出や収集を行います。これを形式知化し、新規就農者への学習・指導へ利用します。
これによって、長年の経験によって身につけた技術を短期間で習得することができ、品質の向上や収量もアップする、というものです。データとして残しておけることで、継承問題も解決の方向へと向かいます。
・Aiで害虫被害を最小限
生産者にとって大きな痛手となる害虫被害ですが、世界の農業害虫被害額は、年間5400億ドル、被害にあっている食料がなんと40％にも上ると試算されています。しかし、こうした害虫による被害はAiを活用することで、最小限に抑えることができます。
これは、Aiの画像分析を使って病害虫の病徴等を早期に発見し、適切な対処方法を提示するものであり、農業に携わる方のそれぞれの技術や判断・ノウハウなどをデータ化することで、新規就農者の方も利用できるシステムです。
生産農家の暗黙知が見える化されることによって、誰もが取り組みやすい農業を目指します。
・Aiロボットで収穫の効率化
現状、農作業の約50％もの時間を収穫や出荷に費やしており、農作業の向上を目指すには、収穫作業を省力化や効率化させることが重要です。
例えば、みかん農家の場合、熊本県経営指数によると、1年間の作業時間が一人あたり5,175時間に対し、収穫にかかる時間が2,454時間、つまり約47％もの時間を収穫時間に費やしていることが分かります。
この収穫時間を効率化させるため、Aiロボットを導入し収穫量の20％以上の改善と、パート人件費の50％削減を目指す取り組みも始まっています。
では、これまで農業におけるAiの活用法をご紹介してきましたが、次にAiを活用した『スマート農業』についてご紹介致します。
農業でAiを活用した『スマート農業』とは
『スマート農業』とは、ロボットやAi（人工知能）、IOT（モノのインターネット）などの最先端技術を活用する農業のことを指します。これによって生産現場の課題解決を図るというものです。
このスマート農業を行うことで、どのような効果がでてくるのか、上記の「Aiの活用法」にあてはめながら、早速見ていきたいと思います。
・情報共有の簡易化
位置情報と連動した経営管理アプリの活用により、作業の記録をデジタル化・自動化し、熟練者でなくとも生産活動の主体になることが可能になり、これは、Ai活用の「Aiで熟練農業者技術を形式知化」にあたるものです。
経営管理アプリとは、クラウドで利用できるシステムのことです。クラウドで経営管理システムを行うことで、管理などをサポートしてくれますし、情報共有も簡単に行えます。これまでは、熟練者の経験や勘に基づくノウハウが中心だったため、農業に挑戦する若者や未経験者が少なく敬遠されがちでしたが、熟練者でなくともデータ分析にて作業を行うことができます。
・データを元にAi解析
ドローン・衛星によるセンシングデータや気象データをAi解析により、農作物の育成や病害虫を予測し、高度な農場経営を可能にします。
これは、Aiによる分析によって、機械が過去の傾向を元に今後予想される状況を予測してくれるもので、Ai活用の「Aiで害虫被害を最小限」にあたります。
予測できることで、対策も立てやすくなります。
・作業の自動化
Aiによるレーザーや超音波で人や障害物を感知しながら、ロボットトラクタやスマホで操作する水田の水管理システムなどを活用することで、作業を自動化し人手を省くことが可能となり、Ai活用の「Aiロボットで収穫の効率化」にあたります。
例えば、トラクターに乗車することなく、スマホやタブレットにて近距離での監視下の元作業を行います。まるで、大きなラジコンを扱うかのような夢もあり、楽しみながら作業ができそうです。
更に、有人機と合わせることで2つの作業を同時に行うこともでき、効率的に作業をこなすことができる、というものです。
このように、『スマート農業』を取り入れることで、これまでの困難な作業を簡易化するだけではなく、Aiによる今後の予測など、熟練者ではない経営者も生産活動の主体として作業に打ち込みことができ、経験不足や若年者による担い手にも期待が高まります。
農業にAiを活用した事例
では、ここで農業にAiを導入した事例をご紹介致します。それぞれの課題に対しAiをうまく取り入れ、課題解決に挑んでいます。
・農業生産法人「（株）エア・ウォーター」
ガラス室温で生鮮野菜作りをしている農業生産法人「（株）エア・ウォーター」は、2009年11月に農園を設立し、生鮮野菜作りをスタートさせました。
ガラス室温の野菜作りは、天候に左右されることなく、年間通して安心・安定した野菜を供給しています。これは、Aiによる自動制御システムを活用しており、ガラスの温室外の天候データや室温内の環境データを計測し、野菜の生育ステージに合わせ、温室内の温度・湿度・太陽光量・潅水・炭酸ガス濃度などを自動制御しています。
また、収穫の際にはAiによる画像認識やアラーム制御を行い、ロボットによるトマト収穫を行い、人手不足解消や生産性の向上を目指します。
・「株式会社アグリ鶴谷/福島県」
「みちびき（準天頂衛星システム）」活用による新たなスマート営農ソリューションの稲作経営対応をしている「株式会社アグリ鶴谷/福島県」は、Aiによる生育診断・追肥等を行っています。
「生育診断」とは、圃場をスマホで撮影した画像から、Aiが水稲の生育ステージを診断するものです。この生育ステージ診断には、熟練者の経験に基づく判断が必要としますが、この生育診断を行うことで、まだ経験の浅い営農者でも、適切なタイミングで施肥などの作業が行える、というものです。適切なタイミングで施肥を行うことで、収益性の向上にも貢献しています。
・静岡県湖西市の農家「小池誠氏」
農業を始める前は、自動車部品メーカーでソフトウェアエンジニアリングとして努めており、その経験を活かしキュウリの仕分けを行うAiが搭載された機械を自作し活用しています。Aiに搭載されているディープラーニングによる画像認識技術を活用することで、膨大な時間を要する仕分け作業を自動で選別できるようになります。
これは、熟練者が仕分けたキュウリの画像をデータとしてAiに学習させ、Aiがキューリの等級を見分けてくれる、というものです。使い方は、アクリル板の上に乗せたキュウリを自動でカメラが撮影し、そのデータから解析して出荷基準を判別していきます。Aiによる選別は、現状、８割の正解率と、作業効率は約4割高まっています。最終的な判断は小池氏によるものですが、サポート役として活用しており、今後、蓄積データが増えるに従ってAiの正解率も上がるのでは、と期待が高まります。
Aiを活用することで、人手不足の解消や収益の向上・高齢化による技術継承問題も解消されつつあります。それぞれの課題によってAiのサポートが重要な役割を果たしているようです。
まとめ
さまざまな課題を抱える日本の農業ですが、テクノロジーの進化に伴い、農業にもAiを導入させることで課題解決へと導いています。
また、今後起きるであろう問題に対しても、柔軟な動きでAiが介入し問題解決をサポートしてくれるのでは、と期待も高まったかと思います。
人間と協働するからこそ、新たな発見もあり、そしてこれからの農業を支えてくれるのでしょう。
Aiチョイスでは、こうしたAiの活躍をあらゆる視点から見ることができ、普段の生活においてヒントにできるものもありますので、参考にされてみるのも良いでしょう。