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アナログな印象がある農業ですが、一部ではデータを活用して農業を効率化、または自動化する、という動きが活発になっています。意外に思えるかも知れませんが、実は農業とITは基本的に相性が良いのです。ただし、うまくデータを収集し、それを活用することができれば、という前提は付きます。

農業の場合、データを収集するだけでも大変な場合が多々あります。測定に使用するIoTデバイスも、過酷な農業現場での連続稼働に耐えうるものが必要です。その上、電源やネットワークの手配といった問題も。コンビニで売上データを集めるのとはまだ次元が違う難しさがそこには存在しています。

PLANT DATA株式会社は、データを活用して植物を育てる、という研究を行なっている会社で、植物の生体情報計測技術の開発を行っています。いわゆる研究のための研究ではなく、ビジネスとして植物を栽培するプロの農業生産者が生産現場で使えることにこだわっています。同社は、生育異常や病虫害の早期検知、労務管理や環境制御の自動化・最適化を目的とした植物の計測や分析、その活用に関するサービスを提供している愛媛大学発のベンチャー企業で、将来的にはあらゆる関連業務を自動化していくことを目的の1つとしています。

今回は、農業の現場でどのようなデータを収集するのか、またそのデータがどのように活用されているのかについて、PLANT DATA株式会社の代表取締役 北川寛人氏に話を伺いました。

PLANT DATA株式会社 代表取締役 北川寛人 氏

PLANT DATAについて

資料提供:Plant Data

現在、日本では愛媛大学と千葉大学と大阪府立大学の3校が、経産省と農水省の予算で植物工場の研究を行なっています。PLANT DATAは愛媛大学を拠点とし、同大学の農学部内にオフィスを構え、植物生態計測技術の開発を進めています。同大学は、1970代以後、植物の状態をデータ化することで栽培管理を合理化する、という「スピーキングプラントアプローチ」という基礎概念を提唱し、その概念に沿った要素技術が研究されて来ました。

今は主に3つのサービスラインを展開しています。1つはクロロフィル蛍光画像計測。これは光合成能力の測定を行うものです。植物が発するクロロフィル蛍光を画像計測することで、光合成機能障害を検出します。

2つ目は光合成計測チャンバー。これは光合成と蒸散(葉から出る水分量)がどのくらい行われているのかを実測する装置です。この装置は、10分間隔で植物の光合成速度と蒸散速度をリアルタイムで計測します。クロロフィル蛍光画像計測は植物のスペックを調べるもので、光合成計測チャンバーの方は実際のパフォーマンスを調べるものだと言えるかと思います。二酸化炭素濃度が高い場合や日差しが強い、などの好条件が揃った場合、光合成能力が低い場合でも、実際の光合成速度は高くなることがあります。

3つ目は生育スケルトン。これは実際の植物の形状をインフォグラフィック化することで、生育バランス(草勢・樹勢)を見える化するものです。これはテープメジャーを使ったアナログな手作業になります。簡易的な植物の計測値に強調変数をかけてインフォグラフィック化することで、生育バランス(草勢・樹勢)を見える化します。

植物栽培で最も大切なのは光合成です。なので、光合成自体を見える化することも大事ですが、実際植物というものは光と水と二酸化炭素を使って炭素化合物(例えば、ショ糖やデンプンなどといった糖分)を作り出す、という機関なため、植物の果実、例えば、トマトの場合はトマトの実の部分にその作り出された炭素化合物が転流しなくては意味がありません。草勢や樹勢の調査はそのバランスを見るためにもともと世界中で取られていたデータですが、うまく活用されていないのが現状です。この手の農業が最先端だと言われるオランダでも単にデータを記録して終わっていたのです。

このデータをどうやって実用的に使うかというと、例えば、JAに卸している農家の場合、JAの品質標準に沿った作物を作る必要があります。その標準に合わせるための方法がこのデータを見える化することにより非常にわかりやすくなる、というわけです。

農業におけるデータ活用の現状

農業の効率化、という意味では先進国と言われるオランダでもまだまだ伸びしろがある状態だと思います。100点満点で言えば、もしかしたらまだ30点くらい、かも知れないですね。データをうまく活用することによって、例えば、現状5点しか取れていない農家が10点取れるようになるのであれば、それだけでも大きな進歩だと言えるのではないでしょうか。

植物生態計測をなぜやるかというと、植物が育つ過程のどこで問題が起きているのかを突き止めるためです。例えば、最先端の技術を導入しているアジア最大規模の農場では1平米辺り70キロのトマトを採ることができます。これはオランダと比較しても遜色のない収穫量ですが、施設のスペックと気候条件を加味して考えると、計算上は200キロくらいのトマトの栽培がシミュレーションできます。では、70キロと200キロの採れ高の違いがどこにあるかというと、人間の目で見ても認識できない環境ストレスが植物にかかっていることが原因の1つだと考えられます。もし、その環境ストレスを取り除くことができればシミュレーション上の最大収量に近い生産物が収穫できるかもしれません。例えば、その環境ストレスが何か、というのを見極めるためにデータの活用を試みているのです。何かを改善するためには、そもそもの今の状態を理解する必要がありますから。

収穫ロボットが働く無人現場!?

農業現場の自動化は着実に進んでいて、実際にトマトの収穫ロボットは人間の半分の速度で、かつほぼ同様の作業品質でトマトの収穫を行うことができます。つまり、これまで10人で行っていた作業と同じことをロボット20台で賄うことができます。ロボットに投資する資金がある事業主はどんどんロボットを導入し、現場はどんどん無人化していく、と予測されています。それにより農業の属人性は下がり、より安定した農業が実現すると考えられています。3年後には最先端の現場の一部で無人化が始まるだろうと言われています。

流れとして、栽培規模もどんどん大規模化しているため、ある程度以上の規模になると人が観察して回るのは現実問題として難しくなってきます。実際、100ヘクタールを超える大きさの栽培設備も出てきています。アメリカではすでに大規模化が進められていて、グリーンハウスのトマトの67%は上位4社が生産しています。また人工光による栽培の場合、植物の成長状態に個体差が出ることは望ましくありません。そうなってくると、人が目視確認をするよりも、センサーを使ってデータを集めた方が効率的だと考えられています。

究極は宇宙空間での栽培!

テスラおよびSpaceXのイーロン・マスクがアメリカで宇宙開発を現在行っていますが、それが当初想定されていたよりも早く実用化されそうな見通しとなっています。

ロシアのソユーズとアメリカのNASAは、宇宙空間における葉物の栽培の研究を行っています。一方で、日本のJAXAはいちごやじゃがいもの栽培に着眼しています。イーロン・マスクは火星でじゃがいもを栽培する、というプロジェクトに意欲的なようです。国際宇宙ステーションでは、葉物の栽培の他に実際にいちごを作る、という実験が行われているそうですが、これは狭い空間でいかに生産性を上げるかの究極の例ではないでしょうか。

もちろん、今の段階では、味は重要視されておらず、とにかく食べることができる作物を作ることに焦点が当てられています。実際に人が火星に行くとなれば、たどり着くまでに9ヶ月程度かかるため、宇宙船の中での食糧生産は必須です。実はこの研究は30年以上前から行われていたのですが、イーロン・マスクの影響で、最近またこの分野にも関心が向けられています。

また、この技術は土地の少ない都心部で効率よく野菜を栽培する場合にも応用可能な極めて有益な技術だと言えるでしょう。

宇宙へとつながるアナログ技術

光合成を数値で測定してデータ化する、という一見、地に足着いたように見える作業がふたを開けてみるとこの分野はイーロン・マスクの宇宙開発にまで繋がっている、というのが今回の話では垣間見え、非常に興味深い内容でした。データのじかんでも、今後の進展にも注目していきたいところです。

201847日には、日本農業情報システム協会(JAISA)主催のスマートアグリシンポジウムが愛媛大学で開催されます。今回、話を伺った北川氏もディスカッションのモデレーターとして参加予定となっていますので、PLANT DATAの事業内容に興味を持った方、ITIoT、ディープラーニングと農業、またはデータ駆動型農業に興味がある方は参加してみてはいかがでしょうか?

スマートアグリシンポジウム

 プログラム

総合司会 愛媛大学発ベンチャー PLANT DATA(株) 稲葉一恵
1.13:00-13:05 開会の挨拶
2.13:05-13:45
  講演① 「植物生体情報を用いた太陽光植物工場における農作物生産」
  高山 弘太郎氏 愛媛大学大学院農学研究科教授
3.13:45-14:00 休憩
4.14:00-14:40
  講演② 「ディープラーニングの種類と活用における選定基準」
  篠崎 隆志氏 脳情報通信融合研究センター(CiNet)研究員)
5.14:40-15:20
  講演③「データ駆動型農業生産への数理モデルのアプローチ」
  西原 立氏  PwCあらた有限責任監査法人Director
6.15:20-15:40 ディスカッション
  司会:北川寛人 氏 PLANT DATA(株) 代表取締CEO、日本農業情報システム協会 四国支部長
  ・高山弘太郎 氏
  ・篠崎隆志 氏
  ・西原 立 氏
7.15:50-16:30 植物工場研究センター見学
JAISA 日本農業情報システム協会 URL https://jaisa.org/
参加希望者は、このリンクからフォームにご記入のうえ、お申し込みください。

(データのじかん編集部)

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