農業分野へのAIやIoTの活用事例7選｜導入企業の事例やメリット・デメリットも

最終更新日:2024/03/19

農業分野へのAIやIoTの活用事例7選

「水やり10年」というように、経験がモノを言うとされてきた農業にも、デジタル化の波が押し寄せています。

レタスやトマトなどを管理された工場内で栽培する植物工場の先進国、オランダや韓国ではITを使ったスマート農業がさかんです。農業にITを導入することで、どのようなメリットがあり、どのような効果が得られるのでしょうか。今回は、日本でも普及するスマート農業の事例を詳しく見ていきます。

農業分野へのAIやIoTの活用事例7選

1. 環境モニタリングとAIによる病害予測機能を備えた「プランテクト®」
2. ドローンを活用する「ピンポイントタイム散布」
3. AI搭載のドローンで畑の見守りを行う葉色解析AIサービス「いろは」
4. IoT＋AIの農業クラウドサービス「クレバアグリ」
5. 低コストでシンプルな機能を備えた自動収穫ロボット「L」
6. 生成・土壌状態を見える化できる「Sagri」
7. 圃場管理・作業記録・進捗状況の把握が可能なクラウドサービス「KSAS」

現在、さまざまな業界でAIやIoTは活用されています。農業分野でも同様で、AIやIoTを活用することで効率の良い用作業ができるようになるのです。

それぞれの事例について、詳しく見ていきましょう。

環境モニタリングとAIによる病害予測機能を備えた「Plantect™」

「プランテクト®」は、ハウス栽培向けの病害予測機能を搭載したモニタリングサービスです。センサーを使ってハウス内の環境情報を収集し、AIアルゴリズムによって病害の発生リスクを予測します。この予測に基づいて農薬散布のタイミングや量を最適化できるようになり、コスト削減や品質向上が期待できます。

「プランテクト®」を導入するメリットには、次のようなものがあります。

【「プランテクト®」を導入するメリット】

• どこでもモニタリング…ハウス内の環境をPCやスマホなどのデバイスでモニタリングできるようになる
• 感染リスクの予測…感染リスクをAIが予測して対策ができるようになる
• 環境データを可視化…環境データをグラフ化することで、農作物にとって適度な環境指標を設定可能になる
• 蓄積されたデータの有効活用…モニタリングされた栽植密度や散布農薬などのデータを次の栽培に活用できる
• 状況に応じてセンサーを自由に組み合わせ可能…ハウス内の状況に応じてセンサーを自由に組み合わせできる

ハウス内の状況を一つひとつ確認することは非常に手間のかかることですが、「プランテクト®」はAIとIoTを活用することで、一目で確認ができるようになります。

その結果、作物の病気の予防もできるようになり収穫量アップが期待できるのです。

（参照：ハウス栽培向け 病害予測機能搭載モニタリングサービス「プランテクト®」｜バイエル クロップサイエンス株式会社）

ドローンを活用する「ピンポイントタイム散布」

株式会社オプティムでは、ドローンを活用した「ピンポイントタイム散布」を、中山間地域や平地向け、米・大豆・麦の生産農家向けに提供しています。

簡単に言えば、「適切な時期に適切な場所に農薬を散布する」サービスです。今までの一括散布では、品種の特性に合わせた散布や飛び地への農薬散布は技術的に難しいものがありました。しかし、株式会社オプティムが提供する「ピンポイントタイム散布」では、このような状況にも対応可能です。

「ピンポイントタイム散布」を導入すると、次のようなメリットがあります。

【「ピンポイントタイム散布」を導入するメリット】

• 最適なタイミングで農薬散布…最適なタイミングで散布することにより、農薬の使用頻度や使用量を抑えられるようになる
• 共同防除でも適期散布…共同防除では難しかった細かい品種単位での適期防除も実現可能になる
• 飛び地でも散布…ドローンを活用することで、今まで難しかった飛び地にもピンポイントに散布ができる

ドローンを活用することで、今まで難しかった細やかな農薬散布が可能です。また、防除をデジタル化することで、農業の効率化や生産性アップが期待できるようになります。

（参照：ドローン適期防除サービス「ピンポイントタイム散布」｜株式会社オプティム）

AI搭載のドローンで畑の見守りを行う葉色解析AIサービス「いろは」

「いろは」は、ドローンを活用して圃場の様子を上空から撮影し、作物の育成状況を把握することができるサービスです。ドローンで撮影した画像をAIで解析することで、収穫量の予測を行ったり、除草剤を散布すべきポイントを可視化したりすることができます。

農業において天候は極めて重要な要素となるわけですが、特に露地栽培の場合は天候が栽培環境に大きな影響を与えます。そのため、作物の育成状況を確かめるのが難しい傾向にあったのです。

しかし、「いろは」を活用すれば、ドローンで効率的に状況確認を行えるため、圃場の巡回時間を大幅に削減することが可能です。むしろ、ドローンであればより正確に育成状況を確認することができます。近年は特に人手不足が深刻化していますので、こういったサービスによって業務効率化を実現できることには大きなメリットがあると言えます。

「いろは」は、ドローンを活用して圃場の様子を上空から撮影し、作物の生育状況を把握できるサービスです。ドローンで撮影した画像をAIで解析することで、収穫量を予測し、除草剤が必要なポイントを可視化できます。
「いろは」を導入するメリットは次のとおりです。

【「いろは」を導入するメリット】

• 農地を画像データに変換…ドローンで撮影した農地を画像に変換し状況を可視化できる
• Web上で農地管理…農地に行かなくても、ドローンが撮影したデータをWeb上で確認できる
• 農地の状況を共有可能…農地のデータを関係者に共有できる
• 農地画像の解析…画像データに変換された農地を解析し、わかりやすい情報に変えて表示する

「いろは」を活用することで、人の目で一つひとつ圃場を確認するよりもより正確に生育状況を把握できるようになります。また、ドローンが圃場を巡回するので、巡回時間も大幅に削減可能です。

このようなサービスによって業務効率化を実現できることは、大きなメリットがあると言えます。

（参照：葉色解析サービス「いろは」｜株式会社スカイマティクス）

IoT＋AIの農業クラウドサービス「クレバアグリ」

近年はさまざまな業界でAIを活用したクラウドサービスが登場していますが、実は農業の分野においてもクラウドサービスが提供されています。その代表例として挙げられるのが、IoTとAIを活用した農業クラウドサービスの「クレバアグリ」です。

「クレバアグリ」は、CO2センサーや温湿度センサーなどを活用して収集した環境データをクラウド上で機械学習し、「水分量」や「日光量」などを適切な量に制御することができます。

また、大きな特徴として、日本と中国にデータセンターを有しているクラウドサービスの「Alibaba Cloud」がクレバアグリのシステムにも利用されているという点も挙げられます。観測データはクラウド上に蓄積されていき、その都度機械学習の精度も向上されていくため、継続的に利用することで自動制御のレベルはどんどん高まっていくというわけです。

クラウドサービスであるため、日本だけでなく中国などでも生産支援ノウハウを展開することができます。そのため、さまざまな国の圃場環境データが蓄積されていき、より高い精度でアドバイスを行うAIに成長していく可能性も十分に考えられます。

農業分野でもAIを活用したクラウドサービスが登場しています。その代表例である「クレバアグリ」は、IoTセンサーで収集した環境データをクラウド上で機械学習し、水分量や日光量などの制御を行います。

「クレバアグリ」を導入するメリットは次のとおりです。

【「クレバアグリ」を導入するメリット】

• IoT＋AIによる農業生産支援…各種センサーからIoT基盤を活用して収集したデータを元に農業生産支援を行う
• 農業経営支援…農業経営における最適な作業スケジュール管理やリソース計画を作成して生産性向上を支援する
• 農業金融支援…各種データを元に収益性評価を実施し、融資や資金調達を可能にする

このように、「クレバアグリ」は、農業の生産性向上や効率化に貢献する可能性を秘めたサービスです。今後も、データの蓄積と機械学習の進化により、さらなる高度化が期待されます。

（参照：クレバアグリ株式会社）

低コストでシンプルな機能を備えた自動収穫ロボット「L」

AGRIST（アグリスト）株式会社が開発した自動収穫ロボット「L」は、AIが収穫に適した作物を判断し、人の手で行うような収穫作業が可能です。ハウス内がぬかるんでいたり障害物があったりしても、ハウス内に設置したワイヤーによリ走行可能なのも魅力の一つと言えます。

自動収穫ロボット「L」を導入するメリットは次のとおりです。

【自動収穫ロボット「L」を導入するメリット】

• 人手不足解消…自動収穫ロボット「L」は導入した時点から高いパフォーマンスのフル稼動ができる
• 人件費の削減…ロボット導入にはランニングコストがかかるが、人件費よりは安く、コスト削減につながる
• 病気の早期発見…ロボットに搭載されたハウス内巡回機能により、農作物の病気を早期発見可能

自動収穫ロボット「L」は、1日12時間、夜間でも稼動ができるため効率よく収穫できます。また、AIも搭載されているため、収穫に適した農作物を判断して収穫可能です。

自動収穫ロボット「L」を導入すると、ますます深刻化する農業分野での人手不足解消が期待できます。

（参照：自動収穫ロボット「L」｜ AGRIST（アグリスト）株式会社）

生成・土壌状態を見える化できる「Sagri」

「Saguri」は、衛星データを活用した、生育状況・土壌解析データを用いて圃場の状態を見える化する圃場管理アプリです。土壌解析結果をもとに、生育状況の把握、適正施肥、コスト削減などが期待できます。

「Saguri」を導入するメリットは次のとおりです。

【「Saguri」を導入するメリット】

• 生育状況を地図上で把握…地図上で生育状況を把握できるため、優先的に作業しなければならない場所が一目でわかる
• 土壌解析データの活用…土壌解析データを適正設肥・可変設肥に活用できる
• スマホやPCなどで手軽に閲覧…一度圃場を登録すれば、PCやスマホから状況を手軽に閲覧できる

生育状況や土壌解析を人の目で見て判断するのは手間がかかることです。それらを「Saguri」が代わりに行うことにより、農作業の効率化につながります。

また肥料も適正設肥ができるようになるため、コスト削減も期待できます。

（参照：「Saguri」｜サグリ株式会社）

圃場管理・作業記録・進捗状況の把握が可能なクラウドサービス「KSAS」

「KSAS」とは、株式会社クボタが提供する営農支援システムです。圃場の場所や日々の農作業の記録をPCやスマホなどで簡単に管理できるほか、食味・収量、生育状況の把握に役立ちます。

「KSAS」を導入するメリットは次のとおりです。

【KSASを導入するメリット】

• 圃場の管理を効率化…圃場の場所や状況を可視化し、PCやスマホで簡単に管理できる
• 食味や収量の把握や改善…食味・収量センサー付きコンバインで得た刈取り結果を元にして、改善が必要な圃場を把握できる
• 生育状況の確認と可変追肥…センシング用ドローンで撮影したデータを元に、ドローンの可変追肥が可能になる

「KSAS」を導入すると、圃場の全体的な状況や生育状況が「見える化」され改善ポイントが把握できるので、農業経営の効率化や生産性アップが期待できます。

（参照：営農支援システムKSAS｜株式会社クボタ）

スマート農業の導入に成功した日本の企業事例3選

スマート農業の導入に成功した日本の企業事例を3つ紹介します。

• 奥野田ワイナリー
• 株式会社 Happy Quality
• 株式会社デンソー

「スマート農業」と一口に言っても方法はさまざまです。事例を参考にして、どのようなものを取り入れるのか検討してみてはいかがでしょうか。

奥野田ワイナリー

たとえば、カビなどは農園に大きなダメージを与えるため、一刻も早く発見しなければなりません。それを解決するため、奥野田ワイナリーでは富士通が開発したネットワーク機器を設置しました。

これにより、農園内の気温や湿度、雨量といったデータを10分ごとに取得できるようになっています。こういった形で、より素早く正確なデータを取得できるようにしたことで、農園内に生じたトラブルを素早く察知できるようになったのです。

そして何より、これまで必要としていた農園内の状況確認を行うための人員が必要なくなったため、人手不足という問題も改善することができているといいます。

（参照：Okunota Winery オフィシャルサイト奥野田葡萄酒醸造株式会社）

株式会社 Happy Quality

株式会社 Happy Qualityでは、トマト「ハピトマ」にIoTやAIを活用しています。AIによって植物の生育状態を把握し、水やりをコントロールする技術を確立しているのです。さらに、糖度計測は従来の抽出による計測ではありません。近紫外線を照射し計測する「光センサー選果機」を使用して、一粒ずつ糖度やリコピンなどを全量計測、選別し、厳しい基準をクリアしたものだけがお客様の手に届くのです。

「ハピトマ」はテクノロジーを駆使した、多様化する消費者ニーズに応えるトマトと言えます。

（参照：商品紹介｜株式会社 Happy Quality）

株式会社デンソー

株式会社デンソーでは、果実生産の省力化に向けた作業用機械の自動化・ロボット化および機械化に適した樹形の開発を、農研機構・立命館大学とともに進めています。

たとえば、次のような開発を行っています。

• レーザーレーダーを使用して樹木を認識し、自動走行可能な車両
• けん引型草刈り機およびけん引型薬剤散布
• AIを活用し収穫適期の果実を収穫する自動収穫ロボット

自動走行車両および収穫ロボットの活用により、労働時間を30％以上削減することに成功しました。3者の研究は、果実生産の担い手の減少や高齢化問題の解決が期待されています。

（参照：果実収穫ロボットのプロトタイプを開発｜株式会社デンソー）

スマート農業の必要性

少子高齢化が進む中、農家では後継者不足が深刻化しています。農業人口は、1960年には約1,454万人だったものの、2010年時点で約261万人にまで減少しているのです。また、農業に対して「収入が少ない」「大変そう」といったイメージを持つ人も決して少なくありません。こういったイメージも、農業人口の減少に影響していると考えられます。

とはいえ、日本全体の人口が減少している昨今において、これから農業人口を一気に回復させていくというのは現実的ではありません。だからこそ、より効率化を図り、生産性を向上していくことに目を向けていく必要があるのです。

農業にAIやIoTを活用するメリット

農業にAIやIoTを活用するメリットを4つ紹介します。

• 農作業を効率化できる
• 作業者の負担を軽減できる
• 農作物の品質が向上する
• 後継者を育成しやすくなる

どのようなことなのか、詳しく見ていきましょう。

農作業を効率化できる

農業にAIやIoTを活用すると、農作業を効率化できます。

効率化できる理由には、おもに次のようなものが挙げられます。

• 作業の自動化…AIやIoTを活用したロボットの活躍により、人の手による作業を自動化できる
• データ活用による最適化…AIやIoTを活用してデータを収集・分析することで農作業を効率化できる
• 新しい技術の活用…ドローンを利用して圃場の状況を画像で共有できるように、新しい技術は農業の新たな可能性を切り開く

農業を効率化することで、作業効率の向上や新しい農業の可能性が期待できるのです。

作業者の負担を軽減できる

農業にAIやIoTを活用すると、次のようなことから作業者の負担を減らせます。

• 作業の自動化…水やりや肥料散布、収穫などの作業を自動化することで、作業者の負担を軽減できる
• データの活用…AIやIoTが人に代わってデータを収集・分析するので、圃場巡回や生育状況のチェックなどの手間が省けるようになる

AIやIoTを活用した農業は、作業者の負担を減らすだけではなく、作業者が危険に晒されるリスクの軽減にもつながります。

たとえば、重たいものを運んでケガをする・刃物を扱って手を切るなどのリスクも、代わりにAIを搭載したロボットが担うことでリスクを下げられるのです。

農作物の品質が向上する

AIやIoTで圃場のモニタリングができるようになると、農作物に病気が発生した場合でも早期発見ができるようになり、被害を最小限に留められるようになります。

また、生育状況や気象情報などのデータを分析することで、最適なタイミングで水やりや肥料散布が可能になります。

その結果、農作物の品質が向上し、農家の収益アップも期待できるのです。

後継者を育成しやすくなる

AIやIoTの活用は、後継者の育成にも役立ちます。なぜなら、日々の作業やこれまでのノウハウをAIが学習することにより、後継者に引き継ぎしやすくなるからです。

今まで積み上げてきたベテラン農家の「経験と勘」は農業にとって財産とも言えます。

その貴重な農業技術をAIが記憶し後継者が学ぶことで、スムーズな農業技術の継承が可能になります。

農業にAIやIoTを活用するデメリット

農業にAIやIoTを活用する際には、デメリットもあるので注意が必要です。

• 導入コストが高い
• ITスキルやAIの知識が必要

デメリットの詳細について、次項より詳しく説明します。

導入コスト

農業に限らず、AIやIoTを搭載した機器は全体的に導入コストが高い傾向があります。本体価格はもちろん、維持費や修理費用、メンテナンス料も考慮しなければなりません。

たとえば、農業用のドローンやロボット農機（ロボットトラクター・ロボット田植機など）の相場はこのようになっています。

• 農業用ドローン…100～300万円
• ロボット農機…1,000～1,500万円

AIやIoTを活用できる機械の購入は大きな負担になります。そのため、購入時には補助金制度を利用することがおすすめです。

農林水産省では、さまざまな農業支援サービスを行っています。この制度を上手く利用すると、購入金額の1/2の補助が受けられることもあるので、金銭的な負担を大きく軽減できるようになるのです。機械の購入を検討している方はチェックしてみましょう。

補助金制度の詳細については、下記のサイトをご覧ください。
農業支援サービス関係情報｜農林水産省

ITスキルやAIの知識が必要となる

農業にAIやIoTを活用するためには、特定の知識やスキルが不可欠です。
たとえば、次のようなスキルや知識です。

• ドローンを運転するためのスキル
• データサイエンス（データの収集・分析・活用に関する学問分野）
• AIにデータから直接判断させるためのルールなどを覚え込ませる技術

AIやIoTを搭載した機械は高度な技術が取り入れられているため、ITスキルや知識を持つ人がいない場合は、使いこなすのが難しいと思われます。

しかし、勉強しながら機械を使い続けることで慣れてくるケースも多く見られるので、使い方がわからない場合は、農機メーカーやサービス提供会社に問い合わせてみましょう。

AIやIoTを使いこなせる人材を育成するためのセミナーも開催されているので、利用してみるのも一つの手です。また、農機メーカーやサービス提供会社も、誰でも使いこなせるような機械やサービスの開発を進めています。

スマート農業を活用して高齢化や後継者不足の克服を

人の手で行ってきた農業分野にも、AIやIoTを活用する動きが加速しています。AIやIoTの活用は、担い手不足や高齢化問題の解決が期待されていますが、導入費用が高い・使いこなすにはITスキルやAI知識が必要などのデメリットもあるので注意が必要です。

AIやIoTを農業に活用していくことで、作業効率の向上や生産性のアップが期待できます。

現在の営農状況やこれからの展望を確認した上で、AIやIoTを活用していくか検討してみましょう。

AIsmiley編集部

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