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Aiで実現するスマート農業と、現状の農業における課題解決法とは

Aiチョイス編集部Aiチョイス編集部2020/03/10

近年様々なところでのAiの活用がされていますが、農業領域においてもAiを活用が進んできています。

農業は現在、深刻な人手不足に陥っているとされており、このままですと農業に携わる人材が減少し、国内の農業の衰退が進んでしまうともいわれているのです。

そんな、農業における様々な現状の課題をAiが解決できるとすればどのような活用方法があげられるでしょうか。今回は、Aiを活用した農業のスマート化に焦点を当て、課題解決法について言及してまいります。

農業における現状の課題

Aiの活用方法のご説明に入る前に、そもそも農業が抱える現状の課題としてはどのようなことがあげられるのかというところからご解説していきます。

農業従事者の平均年齢は６７歳以上

農業は特に肉体労働や体力を使う作業が多いため、そういった面で若い人でないとなかなかつづけていくのが大変な仕事であるともいえます。しかし、現状日本の農業従事者の平均年齢は６７歳以上となっており、ほかの業界と比べて高齢化が著しいのが課題です。

後継者不足も深刻化

さらに、高齢化と並んで農業を脅かしている課題が後継者不足です。家業を継ぐという意識のない若者や、その他若い人材が都市部へ流出することで、農家を継ぐ人が少なくなってきています。そうすると、既存の農家は廃業せざるを得なくなり、結果として将来の農業生産高の減少につながっていってしまうのです。

農業は『食』という私たちの生活の根幹を支える産業でありますので、農業が衰退すれば海外から輸入する食料への依存度をおのずと高めてしまうことにもなりかねません。

農業における課題はAiが解決できる

このような現状の農家が抱える諸問題において、いかに取り組むかが今後の日本の食生活を左右する大きな鍵となってくるわけです。

そこで、課題解決手段として期待できるのがAiになります。Aiの画像認識技術は人間の目として役割を果たし、それをロボットと組み合わせることで人間と同じように動いて農作業を行うことが可能になります。また、Aiが気温や湿度、水分の量、養分などのそれぞれのデータを分析し、最適な作業のプロセスを開示することができるようになれば、より農業のスマート化を図ることが可能になるわけです。

そのうえ、Aiは電源さえあれば体力を奪われて動けなくなってしまうということもありませんので、不足する労働力をAiで補うことで、農業が抱える人手不足を解決することが期待できます。

と、前置きが少し長くなってしまいましたが、ここからは、実際の農業へのAi活用例をご紹介していきたいと思います。

Ai搭載ロボットで作業の自動化

先ほども少し触れた部分ではありますが、Aiを搭載したロボットを農業に導入することで、人間と同じような作業をロボットが行うことができるようになります。具体的には農家が持つ知識やスキルをAiが学ぶことで、人の手に変わって作物を収穫したりするなどです。

特に、『クボタ』から開発された自動運転のトラクターは、短時間で農作業を効率よく、正確にこなすことができる点から、非常に現在も人気の出ている製品です。高齢化に伴う離農や委託によって台地が広大化していることを受けて開発されました。

Ai搭載ドローンが農薬を散布

更に、害虫の駆除などにおいて欠かせないのが農薬です。しかし、農薬の散布は時間と労力を必要とする作業であり、高齢者の割合が多い農家にとってはこの作業が重荷であることも否めません。そこで、Aiを搭載したドローンを活用することで、人がタンクを担いで人力で農薬を散布する場合と比べて約60倍の速さで農薬の散布を行うことができるようになります。

また、Aiを搭載したドローンでは自動で飛行することや散布の効率化を自動で分析することなどが可能になってきますので、時間と労力のかからない農業の実現が可能です。

ただ、ドローンを活用して農薬散布を行う場合、航空法で定める『物件投下』と『危険物輸送』にあたるため、国土交通省へ事前に申請をしてドローンの利用承認を得る必要があります。

Aiが育成環境を自動管理

Aiが気温や湿度、CO2などといった作物の育成環境におけるデータを収集してクラウド上で分析することで、日照量や水分量などを自動制御することが可能になります。

また、作物の育成状況などもAiカメラなどで常時監視することにより、熟れていないのに収穫をしてしまう、更には熟成させすぎてしまうなどといったヒューマンエラーを防ぐことができます。そして、収穫時期になったものから順番に収穫していくことで、作業の効率化も可能です。

作物の病気をAiが予測

また、Aiカメラは作物の病気などを画像認識機能を活用して認知することもできます。特に、『Bosch』によって開発された病害予測に特化した温室内環境遠隔モニタリングシステムは、ハウス内に設置されたセンサーなどやAiカメラなどを駆使して環境データを計測し、作物の感染リスクを92％の確率で予測することができるといいます。

作物の病気の発生を前もって知ることができれば、早期から対策を打つことができるようになり、病害での農作物の出荷減少を防ぐことにもつながるでしょう。

Aiによる収量予測

このように、Aiを活用して農作物の育成環境を整備したり、病気を未然に防いだり、自動で収穫までできるようになっていっているわけですが、最終的にどのくらいの収穫が見込めそうなのかも農家にとっては気になるところであり重要事項であるといえるのではないでしょうか。

Aiはビッグデータをクラウド上に蓄積することで人間の様々な作業を分析したり解析したりすることができるものです。可能性の話ではありますが、上記のような作業データをすべて収集することで、今後は収穫量の予測もできるようになることが予想されます。

はたまた例年と比べて収穫量がどのように変化していて、その原因は何にあったのかなどを分析できるようになれば、農業はますますスマート化していくのではないでしょうか。

農業にAiを活用するときの課題

とはいえ、現状農業従事者のほとんどが65歳以上の高齢者であることもあり、なかなかこうしたITテクノロジーになじみのない方も多いものです。それだけでなく、このようなスマート農業の導入にあたっては、金銭的、時間的な負担ものしかかってきます。従来までのように、農機を導入すること以上に覚えることが増え、パソコンやスマートフォン、タブレットなどを用いたデータ入力が必要になってくるのです。これらに慣れていない人には非常に難しい問題でもあります。

しかし、金銭面ではスマート農業の導入補助金として最大150万円がを受け取ることができるものや、技術的に不安だという方にも使い方セミナーなどの研修が行われるなどの周辺整備も整えられておりますので、安心です。

農業を次世代に受け継いでいくためにも、若者も一緒になってスマート農業を推進したり、現役農家の方々と研修に参加するなどすると良いかもしれませんね。

まとめ

今回は農業へのAi導入、スマート農業などについてご解説いたしました。

従来までの農業において、なかなかITの介入というのは少なかったのですが、現在ではAiなどの最新テクノロジーを活用することで、農作業における様々な肉体労働が自動化されてきています。

高齢化や人手不足、後継者不足などが脅かされている昨今、Aiなどを活用することによって、あらゆる問題を解決する一歩となっていくのではないでしょうか。

そして、補助金や国が行う研修などに参加しながら『IT×農業』という新しい形で、農業を次世代に残していきたいものです。

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