農業にAIを導入するスマート農業の未来はどうなる？導入事例も紹介

農業にAIやロボットを導入したスマート農業が広がりつつあります。AIでどのように農業が変わるのか、導入していない生産者にとっては気になる話題ではないでしょうか。

そこでこの記事では、農業にAIを導入するスマート農業のメリットや導入事例を紹介します。最後まで読んでいただければ、新たな農業の世界がイメージしやすくなるでしょう。

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農業の現状とAIを活用したスマート農業の未来

まずは、農業が現在抱えている課題をチェックしましょう。AIなどデジタル技術を活用したスマート農業は、従来の農業が抱える課題の解決につながります。スマート農業の概要や、スマート農業が普及した未来予想を解説します。

現在の農業が抱えている4つの課題

農業が抱える現在の課題を一つひとつ解説します。

1.生産者の高齢化
2016年時点で生産者の平均年齢は66.8歳でしたが、2022年には68.4歳と一段と高齢化が進んでいます。

2.人材不足
中山間地域での効率の良い農業が難しいことや収入面などを理由に、後継者の候補となる若い人材が集まりません。農業以外の職業を選び、都市部へと出てしまう傾向が見られます。

3.自然災害による被害
農業は、常に自然環境に左右され、災害の予測や対策が必要です。正確に予測できなければ、農作物に影響を与えてしまいます。

4.農薬の影響
収穫量を確保するには農薬が欠かせませんが、健康や自然環境への配慮も求められます。

これらの課題を解決できるスマート農業を次項で解説します。

スマート農業とは

スマート農業とは、AI（人工知能）やIoT（もののインターネット化）などのデジタル技術を活用した農業のことです。人手に依存した作業からの脱却を実現できます。

例えば、田んぼの水位の遠隔操作です。デジタルデバイスを使い、田んぼから離れた場所でも水位や水温の確認ができます。直接田んぼを見に行く手間や時間を省けます。

また、トラクターやコンバインなどの農業機械の自動化も、スマート農業のひとつです。

AIなどのスマート農業を取り入れた未来予測

高齢化が進んでいる農業の現状に、スマート農業が浸透するのは難しいのではないかと思う方もいるかもしれません。しかし、AIなどを活用したスマート農業への取り組みは以前から始まっており、具体的な未来予測も立てられています。

2019年度、農林水産省がスマート農業の普及を目的としたスマート農業実証プロジェクトを開始しました。2019年時点で、農薬散布ができるドローンや収穫ロボットの市場規模は725億円でした。

今後は徐々に各技術が普及し、2025年には3,885億円、2030年には6,869億円まで市場規模が拡大する見通しです（野村アグリプランニング&アドバイザリー株式会社調べ）。

AIなどを活用したスマート農業の5つのメリット

AIを農業に導入するメリットは、日本の農業が抱えるさまざまな課題の解決につながります。ここでは、日本の農業の現状に触れながら、スマート農業に取り組むメリットを紹介します。

1.食料自給率を高められる

日本は多くの食料を海外からの輸入に頼っており、食料自給率の低さが問題視されています。2021年度の食料自給率は、38％（カロリーベース）です。スイスやイタリア、フランスなどの先進国と比べても低い状況です。

そこで農林水産省は、2030年度までに食料自給率を45％まで上げる目標を掲げています。スマート農業の普及が進んで生産性がアップすれば、食料自給率の目標達成にも近づけるでしょう。

2.人材不足の解消につながる

2022年時点の基幹的農業従事者（個人経営体）は、122万6,000人（65歳以上86万人）です。前年より7万6,000人減少しています。平均年齢も年々上昇しており、農業全体の高齢化が進んでいる状況です。

AIを農業に取り入れれば、さまざまな作業の自動化が可能となります。自動化できた作業で空いた人手は、人にしかできない作業や人手が欲しかった業務などに充てられます。

3.未来の担い手へ継承できる

若い新規就農者が増えて人材不足は解消できても、農業に関するさまざまな技術を習得させなくてはなりません。

農業に関する技術の習得は、一朝一夕でできるものではなく、長い年月がかかります。熟練者の勘や経験に頼ることもあるでしょう。

スマート農業化が進めば、熟練者の勘や経験もデータとして活用できます。そのため、新規就農者でも一定の生産力を早い段階で身に付けられます。

4.品質向上につながる

農作物の品質向上を図るには、熟練者が培ってきた最適な栽培状況や環境、経験に基づく技術を再現しなくてはなりません。

天気や土壌などの環境データに加えて、熟練者が持つ技術や知識は、データとしてAIが学習します。データを蓄積したAIは、適切な判断と対策が打てるようになり、農作物の品質向上につながります。

AIはデータを取り込むほど分析精度がアップしていく仕組みです。栽培に関するデータを積み上げていくほど、品質の高い農作物を安定的に栽培し続けられるでしょう。

5.地球環境保護につながる

従来の農業では、生産性を図る目的で農薬散布を行ってきました。しかし、農薬散布は人の健康や環境に影響があることから、欧州を中心に農薬の使用量を減らす取り組みが進んでいます。

スマート農業が進めば、センサーを使うセンシング技術によって農薬が必要な場所や量の判断も可能です。最小限の農薬散布で済むため、生産性向上と健康・環境への配慮を両立した農業を実現できます。

AIなどを活用したスマート農業のデメリット

AIを導入すればスマート農業が進み、農業の未来が明るくなると期待されています。スマート農業化に取り組んで良かったと思えるよう、メリットと併せてデメリットを把握しておくことも大切です。

導入コストが高い

デジタル技術の導入に当たって、コスト面が心配という方もいるかもしれません。世に多く出回っている農業機械に比べ、AIを搭載した機種は価格が高いのが現状です。

導入コストの課題を乗り越えて購入できても、AI機能を使いこなす知識やデータ管理システムがなくてはなりません。

また、費用対効果の予測がしづらい点にも注意が必要です。導入はしたものの思うような結果が出なかった、といった生産者がいることも覚えておきましょう。

AIなどを活用できる人材の育成が必要

AIを搭載した機械を導入しただけでは、その力を十分に発揮できません。これまでの農業に必要な能力と、スマート農業に求められる能力が異なるためです。

AI導入による多くのメリットを実感するには、AIに関する知識や使いこなせる人材が欠かせません。生産者の高齢化も進んでいることから、新たな人材確保が必要になる可能性があることも覚えておきましょう。

農業にAIを導入した事例を紹介

スマート農業が進んだ未来は、数値を用いて具体的に予測されているだけではありません。実際にスマート農業に取り組み始め、成果を出している生産者もおり、新聞などのメディアにも掲載されています。

ここでは、AIを農業に導入した事例を3つ紹介します。

AI搭載ドローンによる田んぼへの農薬散布

無人航空機のドローンを、農薬散布へ活用した事例があります。AIを搭載したドローンを使い、高い位置から田んぼ全体を撮影した画像から、病害虫を検知します。

ドローンで必要な場所のみに農薬散布できるだけでなく、最小限の農薬散布量で済ませられることから、特別栽培米としての販売もできるでしょう。

AIによる収穫時期の判断

糖度の高いトマトの栽培にAIを活用した事例もあります。AI導入前は、トマトの最適な収穫時期を見極めるために、葉のしおれ具合を判断材料としていました。しかし、細かな判断には熟練の生産者の知識が欠かせません。

収穫用ロボットに取り付けられたカメラでトマトを撮影し、撮影画像とAIが持つ糖度の高いトマトと見極める情報を照らし合わせることで、安定的に生産できるようになった事例もあります。

農作物の選別

農作物の収穫は、農作業の中でも時間・知識どちらも求められる作業です。

例えば、キュウリは収穫する際に傷の具合・品質を見極め、9つの等級に分類します。収穫以外にも細かな選別作業が必要であり、生産者にとって大きな負担です。AIの画像認識を活用して等級別のキュウリを認識し、選別作業を自動化する取り組みが実現しています。

スマート農業に活用できるAI以外の技術

スマート農業を進められるデジタル技術は、AIだけではありません。AI以外にも、IoTやロボットを活用すれば、スマート農業化はさらに加速するでしょう。ここからは、農業で活用可能なIoTとロボットを紹介します。

IoT

IoTとは、あらゆるものをインターネットとつなげるデジタル技術です。農業では水やり作業に生かされています。例えば、スプリンクラーやポンプをインターネットとつなげて制御する、水やりデバイスの自動化です。

任意の時間に水やりをするだけでなく、センサーから得た温湿度などの情報を判断した水やりもできます。センサーで得られたデータを蓄積すれば、害虫の予防や肥料を与えるタイミングの予測にも活用が可能です。

ロボット

農作業にロボットを導入すると、人材不足の解消や省力化が期待できます。AIを組み合わせたロボットなら、農業者の長い経験や判断力を生かした自動収穫が可能です。

他にも農業で活躍するロボットには、さまざまな種類があります。例えば、除草作業を行うロボットです。アルゴリズムによって雑草と作物を見極め、ロボットが判断して除草します。

人が着用して使用するパワーアシストスーツもスマート農業化につながるものです。パワーアシストスーツは、上向きや中腰姿勢での作業をサポートします。

『UMWELT』ならいつものデータを簡単にAI化できる

「AIを活用できる人材がいない」「もっと気軽に農業へAIを導入したい」と考える生産者様もいるのではないでしょうか。

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UMWELTを使った需要予測は簡単です。需要予測に必要な情報は、例えば日付や商品の品番、受注実績数の3つがあればAIが予測受注数を出力します。

決められたソフトに入れ直す作業は不要で、Excelのデータをそのまま利用可能です。欠損値の処理など手間のかかるデータクレンジング作業も、自動で行えます。日常業務で使うデータを簡単に活用したい生産者様におすすめです。

ノーコードAIだから専門知識が要らない

UMWELTはノーコードAIです。ノーコードAIは、ソースコードの記述をはじめとした専門知識が要りません。誰でも簡単に利用でき、業務効率化を図れる点が魅力です。

また、UMWELT導入後のカスタマーサクセスによるサポートも充実しています。UMWELTの使い方だけでなく、AIに関する講座の受講も可能です。

まとめ

AIやIoT、ロボットなどのデジタル技術を農業に導入することを、スマート農業と呼びます。

スマート農業化が進めば、トラクターやコンバインの自動運転も可能となり、生産者の負担軽減や農作物の品質向上の効果も期待できるでしょう。

AIをはじめとしたデジタル技術を農業に活用するには、導入コストや専門知識の習得などのデメリットもあります。TRYETINGのUMWELTなら、誰でも簡単に農業へのAIの活用が可能です。お気軽にお問い合わせください。

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