農業のAI化に必要な知識とは？メリットやデメリット、実用事例を紹介

最近スマート農業が注目されています。しかし、スマート農業を詳しく知らない方もいるのではないでしょうか。

スマート農業とは、農業とAI・ロボット・情報通信技術（ICT）などの先端技術を組み合わせたものです。AI導入により、業務の効率化・農業技術の伝承・食料自給率の向上・環境保全・品質改善などさまざまな問題を解決できます。

この記事では、農業をAI化するための基礎知識、導入のメリット・デメリット、成功事例を紹介します。また、AIの導入に活用できる補助金も紹介しますので、自社のAI導入にぜひ役立ててください。

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農業のAI化に必要な知識

日本の農業では多くの作業がいまだに人間の力と専門的な技術を必要とし、大きな課題となっています。そこで注目されているのが、最新技術を駆使したスマート農業です。

スマート農業の定義と、導入する目的・取り組みを解説します。

スマート農業とは

スマート農業は、情報通信技術（ICT）などの先進技術を活用した農業のことです。ロボット・AI・IoTを使ったスマート農業は、米国をはじめ海外でも取り入れられています。

例えば、自動運転のトラクターです。人間が農機具を運転せずに済むため、効率化が図れます。また、施設栽培・水田の水管理に自動制御システムやスマートフォンを使った遠隔操作が導入されることで、農作業が遠くからでも行えます。

応用技術も進化しており、ドローンや人工衛星で農地全体の状況を撮影し、AIによる画像分析が可能です。この情報を基に、肥料の施し方を計画する技術も開発されています。

農業はITと縁遠い分野でしたが、生産現場の課題を解決させるために近年導入が急速に進んでいます。

導入する目的

スマート農業の導入には、以下のような目的があります。

・労力削減と効率化
・農業技術の伝承
・食料自給率の向上
・環境保全
・品質の改善

スマート農業は、高齢化が進む日本の農業労働者に代わり、ICTやロボット技術を活用して効率的な農業を実現します。そして、技術継承の手助けとなり人手不足を解消する役割を果たします。また、労働力不足の中で収穫量を増やして自給率を高めるには、AIによる自動化が不可欠です。

環境面では、農薬使用量の削減が目的です。これにより、健康と環境に配慮した農業を実現できます。品質面では、生産物の最適な環境を再現し、気候・土壌データを使い品質を向上できます。

スマート農業の主な取り組み

ロボット技術などの先進技術が、農業の効率化・品質向上・省力化・環境保全などの目的で活用されています。主な取り組みは以下のとおりです。

・ロボット技術
ロボットの導入で生産性が向上し、市場規模拡大が期待できるでしょう。AIと組み合わせることで、より高度な農業作業もロボットに任せられます。

・ビッグデータ
大量のデータは農業の効率向上に役立ち、精密農業とも呼ばれています。データ解析を活用し、収穫時期とリスク予測が可能です。また、loT機器と組み合わせることで人間の作業を減らし、効率化も図れます。

・AI
AIは、新規就農者への技術提供に活用されています。収穫時期の予測や判断、画像解析による病害虫の早期発見が可能です。また、人材不足の解決につながることが期待されています。

・loT
loTは市場の動向を把握し、ニーズに合った産物の生産を実現します。これにより需要予測が可能となり、効率化が図れます。

スマート農業実証プロジェクト

農林水産省が行っているスマート農業実証プロジェクトは、先端技術を活用して農業の効率化と持続可能性の向上を目指す事業です。ロボット・AI・loTなどの最新技術を使って農業現場での実証実験を行い、その成果を社会に広めることで普及を促進しています。

このプロジェクトは2019年から始まり、実証が行われているのは全国217地区です。また、技術導入による経営上のメリットも評価し、農業従事者に対して情報提供をしています。

『「スマート農業実証プロジェクト」について｜農林水産技術会議』

農業にAI導入が必要な理由

日本の農業は、さまざまな問題に直面しています。その中でも、従事者の高齢化・人手不足の深刻化・自然災害の増加・農薬問題の4つは、早急に取りかからなくてはならない課題です。AIの導入は、これらの問題を解決に導くと期待されています。

従事者の高齢化

2022年の農林水産省の調査結果によると、農業労働者の平均年齢は68.4歳です。日本の農業労働者が高齢化しており、平均年齢は年々上昇しています。

農業は肉体的に厳しい仕事のため、年齢を重ねるにつれ続けるのが難しくなります。AI技術を利用して労働負担を軽減し、高齢者でも農業を継続できるシステムの確立が重要です。

『農業労働力に関する統計｜農林水産省』

人手不足が深刻

若い世代が都市部へ移り住むことで農家を継ぐ人が減少し、後継者不足が深刻化しています。後継者が不足すると、長年の経験から得られた技術が受け継がれず、失われてしまう可能性があります。農産物の品質が低下する恐れもあるでしょう。

AI技術で農業のノウハウを効率的に管理・運用すれば、労働力が不足している状態でも農業の継続が実現できます。農業を始める難易度が下がり、農業に興味を持つ人も増加するでしょう。

自然災害の増加

近年、大型台風や豪雨、豪雪などの自然災害が増えています。事前と関わりの深い農業はその影響を大きく受けるため、早期の予測・対策が必要です。

AIを使って気象データと収穫量の関係を分析すれば、収穫量の正確な予想ができるようになります。

自然災害の被害を最小限に抑えるには、気象データと収穫量データの連携・活用が不可欠です。

農薬の問題

病害虫から作物を守り、安定した収穫を確保するためには農薬が必要です。しかし、人が手作業で農薬を散布すると散布量に偏りが生じたり、必要以上に広範囲に散布されたりします。また、農薬散布は作業者の健康と環境にも悪影響を与える恐れがあります。

AIで農薬の使い方を改善し、正確かつ必要量の散布で済めば、作業者・環境への影響を最小限に抑えられるでしょう。

農業のAI化を実現するメリット

農業のAI化は急速に進み、革新的な技術として注目されています。AIの活用で得られるメリットはさまざまで、農業の発展に大きく寄与するでしょう。

農業にAIを取り入れることで得られる主なメリットは5つです。それぞれを詳しく紹介します。

作業の自動・効率化

農業にAIを導入すると作業の自動化と効率化が図れ、労働負担の軽減が期待できます。農作物は特定の時期に一斉に収穫するため、ピーク時は多忙となります。AIを導入すれば、収穫作業が自動化され労働時間が短縮されるでしょう。

さらに、AI技術はセンサーを使って作物の成長状況を把握し、最適な水やりと収穫時期の予測が可能です。農家の負担が軽減され、農業が効率的に行えるようになります。

収穫量の予測

一定量の出荷が求められる農業では、収穫量の予測が重要です。AIを活用すれば正確な収穫量の予測ができます。取引先へ確かな納品ができれば、信頼関係もより深まるでしょう。

センサーと大量のデータ解析による最適な作物管理は、収穫量の管理だけでなく品質向上も期待できます。

効率的な品種改良

品種改良は、時間と労力を費やす作業です。近年注目されている「ゲノム情報」を農業に取り入れることで、品種改良を効率化させます。ゲノムとは、生物の遺伝情報が含まれているDNAの配列です。AIを利用したゲノム情報の解析により、特定のタンパク質が植物の成長にどのように関与しているかを理解できます。

この情報を使って、AIは特定品種の改良プロセスを効率化して新たな特性を持つ植物の開発ができます。また、従来の手法よりも迅速かつ効率的な品種改良が可能です。

農薬量の調整

従来の農薬散布は畑全体に行われるため、必要のない場所への散布・環境への影響・作業者への健康被害が心配されていました。

AIを利用して病害虫が出現している場所を正確に特定できれば、農薬の使用量を最小限に抑えられます。散布は必要な場所のみになるため、作業効率も上がります。

後継者の育成

農業では、過去の経験から培われた知識や技術が生かされます。そのため、後継者の育成にも時間がかかります。AIを導入すれば、蓄積されたノウハウの可視化が可能です。これにより、経験の浅い人へも技術を共有できるようになります。

また、AIの導入により農業分野への進出が容易になり、農業に興味を持てなかった人たちが農業に取り組むきっかけを作れます。

農業のAI化にはデメリットもある

さまざまな面で農業の効率化が期待できる農業のAI化ですが、メリットばかりではありません。導入を進める前に、デメリットへも目を向けておくことで、リスクヘッジにつなげられます。

初期コストがかかる

AI技術の導入には高い初期投資が必要です。家族経営の農家にとって、導入にかかるコストが懸念事項となっています。

初期費用の問題に対処するために、国と地方自治体では助成金制度を設けています。また、近隣の農家と機器を共有し、初期投資と運用コストを抑制する取り組みも進んでいます。

知識や技術が必要

AI技術は先端技術のため、AIの知識とドローンなどの機器を操縦できるスキルが求められます。デジタル関連になじみがない場合、AI技術の活用と機器の操作を覚えるまでに時間がかかるでしょう。

また、機器の扱いをサポートする人材も必要です。このような人材育成の面がAI導入の障壁となっています。

農業でAI導入が成功した事例を紹介

農業分野でAIが用いられ、従来の手法に比べて効率化・高品質化を実現しています。技術革新によって農業の未来が期待できるでしょう。

農業でのAI導入はすでに実現しており、成果を上げている事例が数多く存在します。農業分野でのAI活用による成功例を紹介します。

野菜を自動収穫：株式会社デンソー

自動車メーカーである株式会社デンソーが開発したのは、AIを搭載した自動野菜収穫ロボットです。

通常、収穫期は農家にとって忙しい時期であり、大規模な収穫をするほどコストが増加します。そこで、デンソーは24時間休みなく収穫する自動ロボットを作り出しました。農家の作業負担を大幅に削減し、効率化を実現しました。

収穫ロボットは、収穫作業に加え雑草除去機能の搭載も計画しており、作業効率のさらなる向上が期待されています。

収穫時期を判別：株式会社Happy Quality

農業スタートアップの株式会社Happy Quolityは、AI技術を活用しておいしいトマトを栽培しています。カメラとセンサーを利用して、トマトの葉の状態・気温・湿度・日射量などの情報を収集し、AIがデータを分析します。AIが最適な水やりのタイミングを学び、熟練農家のようにトマトの甘さを最適化できるようになりました。

AIの導入により、他の作業に時間を充てられるようになっただけでなく、経験に依存しないおいしいトマト栽培を実現しています。

農業経営でAIを活用した事例を紹介

現代の農業は、テクノロジーの進歩とともに変革を遂げています。特にAIは、農業経営をより効率的で持続可能なものにするための鍵です。AI技術が農業経営に革新的な変化をもたらす事例も増えています。

データから育成計画を予測：クレバアグリ株式会社

IoT・AIで農業の生産支援をしているクレバアグリ株式会社では、AIを使い農作物の成長を詳細に調べ、そのデータを基に環境を最適化させています。

また、状況を科学的に評価して、生育プロセスを最適化しました。さまざまなloTセンサーを使って、CO2濃度・温湿度・照度・水位などのデータを収集し、AIで解析します。このデータを利用して、農作物の品質を向上させました。

さらに、収集されたデータを基に効率的な作業のスケジュール・資源計画を作成しています。作業記録はクラウド上に保存されるため、認証に必要なデータ収集のサポートが可能です。

客観的なデータが得られることで、資金調達・融資にも役立つことが期待されています。

データやノウハウを可視化：株式会社クボタ

農業機械の国内大手である株式会社クボタは、スマート農業サービス「KSAS（KUBOTA Smart Agri System）」の提供を始めました。

このサービスは、最新技術を駆使して農業の効率を向上させます。具体的には、農業ロボット、情報通信技術（ICT）、地理情報システム（GIS）を組み合わせて、農作業に関するさまざまな情報を一元管理して効率向上につなげます。

クボタが目指しているのは、単なる農業機械製造・販売にとどまらない、スマート農業の推進を通じた農業業界の革新です。

『いろは』を使った葉色の画像解析：株式会社スカイマティクス

株式会社スカイマティクスの葉色解析サービス『いろは』は、ドローンを使って撮影された画像をAI分析し、収穫量を正確に予測できます。これを使うことで、農家は取り決めた農産物を小売業者・個人に提供できるようになります。

従来、収穫量の予測は農業従事者の経験に基づいて行われていました。しかし、『いろは』を使って作物の育ち具合を的確に理解し、収穫量をより精密に予測できるようになりました。農家は適切な計画を立てやすくなり、効率的な経営が可能になります。

農業にAIを導入する場合は補助金も活用できる

スマート農業の導入にはコストがかかるため、普及が遅れています。大規模農家・資金力のある企業が先行して取り入れていますが、小さな農家が取り残されない支援が求められます。

そこで国や自治体は「スマート農業総合推進対策事業」などの補助金制度を実施して導入コストの軽減を支援しています。人手不足を解消するためには、補助金制度を利用した農業AIの導入が効果的です。AIは大量の農業データを短期間で学習し、農業の人手不足問題を解決します。

AIを用いたスマート農業は急速に進化し、実用化が進んでいます。補助金制度を活用して、スマート農業の実装を検討しましょう。各農家が無理なくスマート技術を取り入れることで、農業全体の活性化につながります。

『UMWELT』で農業へAIを導入しよう

農業分野でのAI活用により、業務が効率化して生産性が向上します。しかし、高い導入コストと技術的なハードルが課題となり、AI導入は特に小規模農家にとっては負担です。そこで、専門的な知識・技術が不要なノーコードAIが注目を集めています。

TRYETINGが開発したノーコードAI『UMWELT』は簡単な設定で自動解析ができ、専門知識が不要です。データ前処理やシステム間データ結合など難しい作業をノーコードで実現し、農業業務の効率化に役立ちます。UMWELTで農業へのAI導入をスムーズに実現しましょう。

まとめ

農業のAI化は、作業の効率化・収穫量の予測・効率的な品種改良・農薬量の調整・後継者の育成など多くのメリットがあります。しかし、高い導入コストと高度なスキルが課題となり、AIの導入は容易なことではありません。

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