農業の領域でAIの活用が進んでいます。
例えば、オランダではワーヘニンゲン大学らの研究チームが開発している世界初のパプリカ収穫ロボット「スウィーパー」が温室の中を自律的に走行し、パプリカの収穫を自動化しています。
そして、他にも植え付けや育成管理など他のあらゆる部分でのAI活用が進んでいくと期待できます。
そこで今回は、AI×農業の新しい取り組みに関してご紹介していこうと思います。
目次
農業では人手不足が深刻化
農業従事者の平均年齢は67歳
農業は肉体労働や体力を使う作業が多いため、若い人でないとなかなか続けていくのが大変な仕事だと言えます。しかし、農業は従事者の平均年齢が67歳と他の業界に比べて高齢化が深刻なのが特徴です
そのため、このままだと農業に携わる人材が減少してしまい、国内の農業の衰退が進んでいます。
後継者不足も深刻化
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。
若い人材が都市部へ流出し、農家を継ぐ人が少なくなっています。
農家の後継者がいなくなってしまう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繋がります。
優れた技術も継承困難に
農業は日本に古くから伝わる産業であるだけに、勘と経験から形成される優れた技術が存在することも事実です。そして、そのようなノウハウが日本の農産物の高い品質を支えている面もあります。
しかし、後継者不足により農家が廃業してしまうとそのようなノウハウの継承が困難になります。その結果として、国産農産物の質の低下に繋がります。
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、農業が衰退すれば海外から輸入する食料への依存度を更に高めることになります。
そのため、農業が抱える諸問題にいかに取り組むかが今後の日本の生活を左右する大きな鍵となります。
農業が抱える課題はAIで解決できる
上記のような課題を解決する手段として期待できるのがAIです。
画像認識機能は人間の目としての役割を果たし、ロボットと組み合わせれば人間と同じように動いて作業を行えます。
またロボット以外にも、気温や湿度、水分の量そして養分の量などのデータを活用するのも有効です。ビッグデータを瞬時に分析し最適解を出せるようになれば、より効率的に農産物を生産することが可能になります。
また、AIであれば人間のように疲れたり休息をとったりする必要がなく、電力さえあれば基本的に24時間働くことができます。
そのため、不足する労働力の分をAIで補うことで農業が抱える人手不足を解決できると期待できます。
また、AIは熟練労働者が持つ勘と経験のノウハウを学習して人から切り離した形で保存し、誰でも使えるようにすることができます。
経験豊富な農家が持つ知識やスキルをAIが学ぶことで、技術の継承を可能にします。
スマート農業の発展
農業のあらゆる作業がAI搭載ロボットで自動化
農業分野でAIを活用しようとする動きをスマート農業と言います。
従来、農業はホワイトカラーの仕事に比べてITの介入が少なく、ほとんどの仕事を人の手で行う肉体労働がメインでした。
しかし、現在農業の仕事は次々とAIによって自動化されています。
具体的には、AI搭載ロボットが人の手に代わって作物を収穫したり、農薬の散布をドローンで自動化したりするなどどれも画期的な取り組みです。
これからは農業の作業は人の手ではなく、AIの力を使うのがメインになるかもしれません。
IoTの台頭もスマート農業を後押し
Plentyの栽培ハウス（ https://www.plenty.ag/より引用）
近年話題になっているIoTもスマート農業の発展を後押ししています。
例えば、AIで生育スピードや味をコントロールした野菜を栽培するPlentyはハウス内のあらゆるデータをセンサーで集めて分析し、95％の節水と無農薬、最大約350倍の収穫性を実現しています。
農業で大切なのは気温や葉色といった現場からの情報です。
IoTにより農業現場のあらゆる場所にセンサーやカメラが取り付けられるようになれば、そういった現場からのデータが集まりやすくなるのではないでしょうか。
そして、IoTで収集したデータをAIが分析し農作物にとって最適な選択を行えるようになればスマート農業にとっても大きな後押しとなります。
農業で活躍するAIまとめ
AI搭載ドローンが農薬散布「オプティム」
https://www.sbbit.jp/article/cont1/34035より引用
農薬の散布を自動で行うドローンです。
自動航行で畑の上を飛び回り、画像認識で害虫を特定すると舞い降りて農薬を吹きかけます。
必要な所に必要な分だけ農薬を使うため、環境にも人の体にも優しいのが特徴です。
画像認識で葉色を解析「いろは」
https://smx-iroha.com/analytics_case/より引用
ドローンで畑の上から作物を撮影し、葉の色を画像認識で分析することで作物の育成状況を分析します。
分析した結果から、作物の収穫量を予測したり、除草剤を散布したりします。
広い畑を人が巡回して状況を細かく把握するには多大な時間を要します。
ドローンで作業を自動化できれば農家にとって、大幅な業務負担の削減になります。
自動運転のトラクター「アグリロボトラクタ」
クボタによって開発された自動運転のトラクターです。
高齢化に伴う離農や委託によって農地が広大化していることをうけて開発されました。
短時間で農作業を効率よく、かつ正確にこなすことができます。
人の力だけでは重労働である耕耘を自動化できるという点で農家には嬉しい製品です。
AIが育成環境を自動管理「クレバアグリ」
https://clevagri.com/#productsより引用
気温や湿度、CO2といったデータを収集してクラウド基盤上で分析し、日照量や水分量などを自動制御します。
システム管理には「Alibaba Cloud」が使われ、大量の観測データがクラウド上にどんどん蓄積され機械学習の制度が向上します、
圃場の状態を一目で確認「みどりクラウド」
https://info.midori-cloud.net/production/monitor/より引用
気温や湿度、CO2濃度から土壌水分までハウス内のありとあらゆる状態が一目で確認できる温室内環境遠隔モニタリングシステムです。
また、AIによるデータ分析で収穫時期予測や病害虫発生原因の推定、収量予測精度の向上といった新サービスが導入される予定です。
作物の病気をAIで予測「Plantect」
http://www.bosch-plantect.jp/about.htmlより引用
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です。
ハウス内に設置されたセンサーなどのIoTを駆使して環境データを計測し、病気の感染リスクを92%の確率で予測します。
作物の病気は農家にとって日々の生活に関わる大きな脅威です。病気の発生を予測し前もって対策を打てるようになれば、大変助かるのではないでしょうか。
AI搭載ロボットが作物を自動収穫「inaho」
https://inaho.co/より引用
作物を自動で収穫するロボットです。
画像認識技術で収穫に最適な時期の作物を選択肢、収穫対象をcm単位で設定できるロボットアームで収穫します。
.初期費用とメンテナンス費用が完全無料で収穫高に応じて利用料を支払うので初期投資のリスクがありません。
1回2時間の充電で最大6時間連続稼働し、ハウス間の移動や夜間の稼働も可能なため、収穫作業の負担が大きく減少します。
まとめ
高齢化や人手不足、後継者不足などあらゆる問題を抱える日本の農業を助けるために１つの鍵となるのがAIです。
今まで人が担っていた作業の大部分を精度の高いAIで代替できるようになれば、業務負担を大幅に削減できるようになります。
また、農業にAIが活用できるようになれば、人件費といったコストの削減に繋がります。そのため、今までよりも低い価格で農産物を販売できるようになるので消費者としても嬉しいことだらけです。
スマート農業は日々進歩しています。
将来的には農作業はほとんどすべてをAIが担うようになっているのではないでしょうか。
慶應義塾大学商学部に在籍中
AINOWのWEBライターをやってます。
人工知能（AI）に関するまとめ記事やコラムを掲載します。
趣味はクラシック音楽鑑賞、旅行、お酒です。
