セミナーの趣旨
（セミナー案内より引用です）
ドラマ「下町ロケット」では無人走行トラクターが大雨の中を走り回るシーンが放映され、農業のスマート化の進展を一般にも知らしめる機会となりました。大規模な水田農業を対象としたロボット化、無人化についての技術をわかりやすくドラマ化をしていましたが、施設園芸や植物工場分野でも、スマート農業は最近のキーワードとして取り上げられ、技術開発や現場導入の加速化が求められています。
本セミナーでは、この分野における生産性向上と経営向上を目的として、各種ICT機器やデータサービスの導入や活用、AI利用などを中心に、スマート農業に関する最近の動向について情報提供をいたします。また最近は生産現場において様々なデータを利用が可能になる一方で、それらをどう活用したらよいか悩む声も聞かれるようになっています。本質的なデータの活用の考え方をお示しし、ICT化の正しい方向性について情報提供をいたします。
本質的なデータ活用とは？
上記のセミナーの趣旨で、あえて「本質的なデータの活用の考え方」と記載をしました。これは、データがあふれかえる世の中になり、それをどう活用するかの悩みが現場には多いことから、答えをお示しする必要があると考えたためです。データを得ることは目的ではなく、あくまで手段であり栽培や販売、経営に生かしてこそ価値が生まれてきます。つまりデータを価値に変えることが本質的なデータ活用になる、ということです。私が考えるデータ活用は、次の「安定化のためのデータ活用」と、「改善と向上のためのデータ活用」の２つです。
安定化のためのデータ活用
これはベーシックなデータ活用のひとつで、栽培管理や生産管理の指標や範囲を定め、その中で実際の生産活動が行われているかを管理するものです。生産活動が安定化するためには、各種の指標が正しく管理される必要がありますが、これは意外にされていないことかと思います。
植物の栽培では積算温度や温湿度の適正範囲、水分量や養液濃度の適正範囲など、いくつかの指標があり、瞬時値ではなく、ある期間の平均値や積算値で表されるものです。植物は瞬間の環境変化には追随せず、1日単位や週単位などの長い期間の環境変化に影響を受けるものです（急な日射による葉焼けなどの強いストレスは除く）。
一定期間での栽培環境の安定化をはかることが植物栽培の基本であり、そこに問題があると何をやってもうまく行かないことになります。ICT機器を使ったモニタリングや制御の出口として指標にもとづく環境の安定化が求められると考えます。
改善と向上のためのデータ活用
次にデータ活用の応用編として、改善活動でのデータ活用があると考えます。安定化のためのデータ活用が日常的なモニタリングによるのに対し、改善と向上のためのデータ活用は週単位や月単位、年単位での振り返りによるものとなります。ここには植物の生育や収穫物と環境に関するデータがあり、また画像処理や目視、感覚によって感じ取る植物の状態もあると思います。異常な状況を改善するために、また良い状況をさらに良くするためにどうするかをデータをもとに分析し、対策を検討することです。
ここでも改善や向上のための指標が必要となります。主要な指標として生産性に関するものがあり、例えば労働生産性、エネルギー生産性、施設生産性といったものがあります。労働生産性は収穫物1t当たりの総作業時間などで表され、トマト1tを生産するために農場の従業員が延60時間働いているとすれば、これをオランダの15時間並みにするにはどうすれば良いか、各種データから課題を見つけ改善をはかることになります。
ここでは収量を増加させるための環境要因の改善の他、生育が良好になり収量も増加した場合の作業量の増大など、複数要因の検討が必要な場合が多くなるでしょう。いわば意思決定のためのデータ活用とも言えますが、従来は手作業でデータを集計分析することが多く、非常に手間のかかる業務であったと思います。ここをICTの機能や能力により、より楽により早く進めることが可能になっていると思います。
これからのスマート農業とは
２つの切り口をお示ししましたが、これからは農業・施設園芸の分野でも人間しかできないことと、機械にまかせて良いことが、明確化されると思います。人間にしかできないことでも、ICTを上手に活用し、なるべく短時間での判断や意思決定が求められることになると思います。これからのスマート農業はデータを上手に活用して、こうしたインテリジェントな農業を実現する分野になるものと考えます。
