AIによるスマート農業の進化は、これまでの農業の在り方を大きく変革しました。作目の違いや規模の大小を問わず、多くの農家がその技術を導入し成果を上げています。本記事では、農業現場におけるAI技術活用の最新事情について、豊富な事例を含めて解説します。

show999/ PIXTA(ピクスタ)

急速に発展を続けるAIは、連日のようにメディアにも取り上げられ、すっかり身近な存在となりました。その技術は社会の中でさまざまに応用され、各業界から注目が集まっています。

農業も例外ではなく、国が推進しているスマート農業の発展には、AIの技術が欠かせません。大規模経営農家や農業法人だけでなく小規模な個人農家まで、農業経営や農作業にAIを使ったスマート技術を導入し、成果を上げる事例が各地で増えています。

とはいえ、AIは誤った情報や知識をもとに安易に導入してしまうと、思うような成果が得られず、膨大なコストがかかってしまうリスクもあります。

AIを適切に導入し高い成果を上げるためには、AIとはどのようなもので、農業にどのような変化をもたらすのかについて、最新の情報を正しく知ることが重要です。

そこで本記事では、現場におけるスマート農業の今について、AI技術の活用に絞ってメリット・デメリットに触れながら解説します。

人工知能の活用により、スマート農業は“一歩先の未来”へ

日本の農業では長い間、担い手不足や高齢化、それを補うための作業の効率化や省力化などが重要な課題とされてきました。それらを解決する有力な方法として、国はスマート農業への取り組みを推進しています。

農林水産省の定義によれば、スマート農業とは

のことです。


このうち、ロボットとはセンサーや知能・制御の要素を持った機械のことをいい、IoTとは「Internet of things」の略で、「モノのインターネット」と訳されます。つまり、農機や施設設備などの「モノ」が、インターネットにつながって通信することです。

これらの技術は、農業では自動走行できるトラクターや田植機、水田の水管理を遠隔または自動で制御できる水管理システムなどとして実用化されています。

こうしたロボットやIoTのしくみに欠かせないのが、AI技術です。AIとは「Artificial Intelligence」の略で、日本語では「人工知能」を意味します。

自動走行するトラクターが道幅や障害物を認識したり、危険を検知して緊急停止させたり、走行ルートを覚えて安全に自動で作業したりできるのは、このAIの働きによるものです。

AIは世界中で進化・変化を続けている技術であり、確立した明確な定義はありませんが、人間の脳と同じような思考プロセスで動作するコンピューターシステム、または情報処理技術などと、幅広く捉えられています。

AIは膨大な情報を蓄積し、それをもとに自ら学習することも可能です。例えば、ニンジンとジャガイモの画像を大量に入力することで、やがて両者を識別できるようになります。

こうした能力を「機械学習」と呼び、近年はその中でも、膨大なデータを時間をかけて多層的に学習させる「ディープラーニング（深層学習）」が注目されています。

農業へAI技術を生かす具体的なメリット・デメリット

AI技術を使ったスマート農業の導入によって、これまで人力で行っていた作業を自動化でき、人手不足の解消や作業の大幅な効率化が実現します。

さらに、施肥や病害虫防除、除草においては、適期の判断や施肥量・農薬散布量を最適化できるため、資材の使用を必要最小限に抑えられるメリットもあります。

作業上のメリットだけでなく、従来は熟練の農家にしかできなかった判断や技術をAIが学習し、短期間で的確に実行できるため、技術の継承にも役立つと期待されています。

デメリットとしては、主に導入コストがかかることが挙げられます。高性能の機器やシステムであるほど高額になるため、導入に当たっては目的を明確にし、必要な機能を絞って導入する必要があります。

また、いくらAIの能力が高くても、経験を通して人間が判断しなければならない場合もあることや、最終的な責任は人が負わなければならないことを忘れてはいけません。便利だからとAIに頼りすぎてしまうと、思わぬ失敗や損害につながる可能性もあります。

K@zuTa/ PIXTA(ピクスタ)

農業分野におけるAI技術の最新活用事例や導入事例には、次のようなものがあります。

・人工衛星センシング画像と田植機を連携させた「可変施肥」システム
・ロボットトラクターによる自動運転
・AI搭載ドローンによる農薬散布と施肥
・ドローン空撮画像解析で離れた場所からも生育状況を把握
・露地栽培キャベツの自動収穫・調整作業
・施設栽培のノウハウをAIが学習し、適切な自動制御によって作物の高品質な生育に寄与
・施設内のデータに基づきAIが収量や時期を予測し、人員配置を最適化
・AIによる施設野菜の病害予測で作物の品質・収量アップ
・中小規模ハウス向けの低コスト環境制御システム

以下、それぞれの事例について詳しく解説します。

【稲作・畑作】蓄積された土壌データ×AIが可変施肥を可能に（JA・クボタ・BASF）

「xarvio」のデータを「KSAS」に取り込む
画像提供：BASFジャパン株式会社

JA全農と株式会社クボタ、BASFデジタルファーミング社、BASFジャパン株式会社の4つの組織によって、栽培管理支援システム「xarvio® FIELD MANAGER（ザルビオ® フィールドマネージャー）」と、営農・サービス支援システム「KSAS（クボタスマートアグリシステム）」の連携をする実証試験が行われています。

「xarvio」と「KSAS」の連携 実証実験の様子
画像提供：BASFジャパン株式会社

この実証試験では、ザルビオが人工衛星センシング画像を分析して作物の生育状況を見える化し、それをもとに「可変施肥マップ」を作成します。そのデータを、KSASを経由して田植機に取り込み、データをもとに自動で施肥作業を行います。

この実証実験を経て、AIによる生育予測、病害・雑草の発生予測を行い、最適な栽培管理を提案・支援するシステムの完成をめざしています。

▼PR TIMES掲載 BASFジャパン株式会社 プレスリリース（2023年5月15日）
JA全農、クボタ、BASFが営農支援システム連携の実証試験～BASFの人工衛星センシング画像を使い、クボタの田植機の施肥作業を制御～

【稲作・畑作】ロボットトラクターによる自動運転で大規模化を後押し（ヤンマー）

北海道大学とヤンマーホールディングス株式会社などは、ヤンマーが開発した自動走行トラクターを使って、無人による耕うん整地と有人による施肥播種を連携して行う「有人-無人協調作業」を実施しました。このトラクターは2018年に市販化しています。

この技術によって、一人当たりの作業可能面積が拡大し、大規模経営の効率化を実現しています。また、タブレットを使った遠隔操作も簡単にできます。

ヤンマーホールディングス株式会社「ロボットトラクター」

【稲作・畑作】「ドローン×AI」が実現する、ピンポイントな農薬散布と施肥（オプティム）

株式会社オプティムが基本特許を取得している「ピンポイント農薬散布・施肥テクノロジー」は、必要な場所にピンポイントで農薬散布や施肥ができるシステムです。

ドローンや無人航空機でほ場を上空から撮影し、その画像をAIが解析して病害虫被害などの発生箇所を判定します。そして、自動でその場所にドローンや航空機を移動させ、ピンポイントで必要な農薬散布や施肥を行います。

この機能により、防除作業や施肥作業の省力化や、大幅なコストカットが実現できます。

株式会社オプティム「テクノロジー AI・IoT・Roboticsを最大活用するための先進技術」

【露地野菜】AI画像解析で、農地へ行かずに生育状況を把握（いろは）

株式会社スカイマティクス「葉色解析サービスいろは」に実装された「ブロッコリーの生育診断」
出典：株式会社PR TIMES（株式会社スカイマティクス プレスリリース 2021年5月26日）

株式会社スカイマティクスが提供する「葉色解析サービスいろは」は、作物の葉色や生育状況、発生している雑草の種類まで特定できる高解像度のドローン画像を使い、AIが画像解析することで作物の生育状況を管理するシステムです。

画像や解析結果のデータはクラウド上にアップされるので、農家は直接ほ場に行かなくても、手もとのデバイスでいつでも、どこにいても生育状況や病害虫の発生を知ることが可能です。画像をチェックして気になるところがあれば、必要に応じて個別に解析もできます。

株式会社スカイマティクス「AI画像解析で農地管理をスマートに」

【露地野菜】キャベツの自動収穫機で、収穫作業を大幅に省力化（ヤンマー）

ヤンマーアグリ株式会社「キャベツ収穫機 HC1400」
画像提供：ヤンマーホールディングス株式会社（2019年11月26日 ヤンマー株式会社 プレスリリース）

立命館大学とオサダ農機株式会社、ヤンマーアグリ株式会社は、キャベツの自動収穫・運搬技術開発に向け、2019年から滋賀県や静岡県、北海道の農家などで実証試験を重ねています。

この試験では、既存のキャベツ収穫機を改造し、AIと、カラー画像を撮影しながら距離の計測ができる「RGB-D カメラ」を搭載しています。

収穫機を自動運転しながらAIが画像を解析し、次に収穫すべきキャベツの列を検出します。収穫する部分も画像で的確に認識し、自動で収穫を行います。

AIの進化により、収穫適期の作物を判断したり、繊細な力加減が可能になったりしており、キャベツのほかにもトマトや玉ねぎなどさまざまな作物で、自動収穫ロボットの開発が進んでいます。

農研機構 生物系特定産業技術研究支援センター「各分野の研究委託事業｜革新的技術開発・緊急展開事業｜人工知能未来農業創造プロジェクト｜研究成果」所収「露地野菜の集荷までのロボット化・自動化による省力体系の構築」の項 所収「キャベツ自動収穫・運搬技術の開発（立命館大学、オサダ農機株式会社）」
ヤンマーホールディングス株式会社「キャベツ収穫機開発グループが「農業技術開発功労者 名誉賞状」受賞（ヤンマー株式会社）」

【施設】農業ノウハウをAIが学習。高品質な作物の生育に寄与（クレバアグリ）

クレバアグリ株式会社では、日本と中国にデータセンターを持つクラウドサービス「Alibaba Cloud」を活用して、施設栽培作物における農作業・技術の発展や継承をサポートしています。

具体的なしくみとしては、まず施設内に設置した各種センサーが温度・湿度などを感知し、IoT基盤を通してそのデータをクラウド上に蓄積します。それをAIが機械学習し、施設における作物の最適な生育シナリオを作ります。

そのシナリオに基づいて、AIが水分量や日照量などを適切に自動制御することで農業経営を支援し、生産性や品質を大幅に向上させます。

クレバアグリ株式会社「IoT＋AIによる農業の専門家のための農業クラウドサービス開始〜農業が抱えるさまざまな課題の解決をトータルに支援するクラウドサービス〜（2018年03月01日 プレスリリース）」

【施設】収量や出荷時期をAIが予測。最適な人員配置を支援（オプティム）

株式会社オプティムの「Agri House Manager」は「AI・人工知能EXPO」でも注目された。画像は、走行型ロボットが撮影したハウス内の画像を分析し、トマトの熟度を判定した結果
出典：株式会社PR TIMES（RX Japan株式会社 プレスリリース 2018年3月12日）

株式会社オプティムが開発したハウス管理サービス「Agri House Manager」では、施設内のセンサーによって収集した環境データの多角的な分析や、施設内を映した動画データの解析を、AIが行います。

その分析・解析結果から、病害虫リスクの診断をしたり、作物の収量や収穫・出荷時期の予測をしたりします。その予測によって、収穫時期に合わせた適切な人員配置などが可能になります。

株式会社オプティム「ハウス管理サービス Agri House Manager」

【施設】AI病害予測がハウス野菜の品質・収量アップに貢献（バイエル クロップサイエンス）

プランテクトの温度湿度センサー
出典：株式会社PR TIMES（バイエルホールディング株式会社 プレスリリース 2022年5月25日）

ボッシュ株式会社は2017年、AIによるモニタリング機能を搭載したハウス栽培向けの病害予測モニタリングシステム「Plantect TM（プランテクト）」を発表しました。本システムは現在、2020年10月の事業買収によりバイエルクロップサイエンス株式会社の提供となっています。

このシステムでは、センサーによるほ場のモニタリング機能で、温湿度やCO2濃度、日射照度、露天湿度、飽差などを計測してデータを蓄積します。

そのデータをもとにAIが病害感染リスクを予測したり、その病害に登録のある農薬の情報を提示したりします。2023年5月時点で確認できる病害は、トマト・ミニトマト、きゅうり、イチゴの主な病害である「灰色かび病」や「葉かび病」「うどんこ病」などです。

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

【施設】中小規模ハウス向けの低コストな環境制御装置（システムクラフト）

株式会社システムクラフト「ネット＆ファンクーリングコントローラー」のしくみ
画像提供：株式会社システムクラフト

東京都農林総合研究センターと株式会社システムクラフトは、小規模ハウスを多棟管理する農家向けに、低コストで導入できるハウス側窓開閉装置や灌水装置などを開発しています。2023年3月には、「ネット＆ファンクーリングコントローラー」の受注生産販売をスタートしました。

「ネット＆ファン」とは、換気扇と細霧冷房を組み合わせた装置で、ハウス内の換気をしながら帰化冷却された空気を送ることで、ハウス内温度を下げるシステムです。

自動制御によって、ハウス内の温度が20℃を超えると、側窓開閉から細霧冷房まで段階的に稼働します。小型の装置で、既存の施設に後付けできます。

東京都農林総合研究センター「東京型スマート農業プロジェクト｜IoT・AIの活用：小型コンピュータによるハウス環境制御」
株式会社システムクラフト「ネット＆ファンクーリングコントローラー」

AI技術を農業に導入する際の大きな課題となるのが、コスト面です。その課題を解決するためのアイデアを2つ紹介します。

補助金・助成金を申請

Sqback / PIXTA(ピクスタ)

国や自治体はスマート農業の導入を積極的に推進しており、2023年現在もさまざまな補助金や助成金があります。2023年現在、農林水産省の助成では、以下のものをスマート農業の導入に活用できます。


・新規就農者であれば「就農準備資金（準備型）」「経営開始資金（経営開始型）」「経営発展支援」
・産地全体で収益力強化に取り組む場合は「産地生産基盤パワーアップ事業」

詳しくは、以下の農林水産省のサイトを参照してください。

就農準備資金・経営開始資金（農業次世代人材投資資金）
経営発展支援事業
産地生産基盤パワーアップ事業

このほかにも、各自治体で独自に行っている助成もあるので調べてみましょう。

また、農業に限らず、業種や業態を問わずに事業主が利用できる助成制度もあります。農業にも適用できる制度としては、以下のようなものがあります。

・「ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金」

中小企業庁が行う支援で、「一般型」「グローバル展開型」「ビジネスモデル構築型」の3つのタイプがあります。

全国中小企業団体中央会「ものづくり補助金総合サイト」

・「IT導入補助金」

中小企業庁と中小機構の監督のもと、一般社団法人 サービスデザイン推進協議会が運用する補助金です。ITツール導入経費の一部を補助します。

一般社団法人サービスデザイン推進協議会 運営「IT導入補助金2023」

リースやコントラクターの活用

AIを搭載した最新のスマート農機やスマート農業技術は高額なものが多く、個人経営農家では導入が困難な場合があります。その場合は、必要な機器をリースしたり、「コントラクター」という農作業の請負事業者を活用したりするのもよい方法です。

近年は、農家数件でシェアリングしながらリースできるサービスもあり、よりコストを抑えられます。コントラクターを利用すれば、農機を持たずに最新機器を使った作業ができ、作業時間を大幅に削減できます。

リースを行う業者には、「JA三井リース株式会社」や、北海道にある建機レンタルの「株式会社共成レンテム」などがあります。

JA三井リース株式会社「農林水産事業者向けサービス」
株式会社共成レンテム「農業機械レンタル」

コントラクターは、前出の共成レンテムや静岡県の「株式会社鈴生」など、地域にサービスを行う企業がある場合もあるので、調べてみましょう。

株式会社共成レンテム「コントラクタ」
農研機構「スマート農業実証プロジェクト｜令和3年度｜実証経営体一覧｜スマート商流｜(株）鈴生（静岡県静岡市）」

▼農機のリース・レンタルについては、こちらの記事もご覧ください。

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農機具のリースはお得？ 購入・レンタルとの違い、導入メリットを解説

スマート農業は、AI技術の発展に伴って急速に進歩しています。現在では、大規模経営農家や農業法人向けだけでなく、個人農家が利用できる技術も多く開発され、小規模なほ場でも導入しやすくなっています。

また、近隣農家と共同での導入やリースなど、コストを抑えて導入できるサービスも広まっています。

人材不足や収量の伸び悩みなど、解決できない問題がある場合は、スマート技術を導入することで改善できるかもしれません。