応用編第5節データの利活用営農支援システム「データによる農業」の発展図1ICT（情報通信技術）を活用したスマート農業現在、日本の食料自給率は非常に低い状態となっています。にもかかわロボットによる農業データによる農業らず、農業従事者の減少と高齢化が進み、さらには全国的に農村部も含めた地域経済は疲弊しつつあります。これらの課題を解決する1つの対策として今、推進されているのがスマート農業です。スマート農業は高度なセンシング（観測）技術、自動制御、AI（人工知能）、特にICT（情報通信技術）を使って、農業の合理化・省力化を進めようとするものです（図1）。人類の長い歴史を見てみると、農業は「農作業」と「営農判断」から成り立っています。「農作業」は人力のほかに牛・馬などの畜力が行い、やがてトラクターなどによる機械化が進みました。そして、これからはロボット化へ移行しようとしています。もう1つは、頭を使う「営農判断」です。作物の生育状態や天候などから判断して農業従事者が行う意思決定です。今までは人の経験や勘などに頼っていましたが、これからはデータに基づいた営農判断が行われる時代になると考えられています。このように、今後は農業のICT化が進み、「ロボットによる農業」と「データによる農業」がますます発展していくと見られています。データによる農業の目標は、「熟練農家の知識・知恵をデータ化して継承」「農業の魅力向上と、新規就農の促進」「生産・加工・流通の連携による6次産業化※の促進」などです。営農判断における農業のICT化と、営農支援システムでは、データによる農業とは、どのようなものなのでしょう。従来、意思決定は熟練農家の経験や勘（個々の営農ノウハウ）に頼って行われてきました。しかし、参加しはじめたばかりの新人にこうした経験や勘にもとづく知識を伝えるのは難しいものです。農業のデータ化とは、こうした熟練農家の営農ノウハウを抽出して意志決定のプロセスを解明し、それを外に向かってオープンなものにするものです（図2）。具体的な流れを見てみると、作業中の農機やドローン、人工衛星、圃場※6次産業化：農林漁業（1次産業）だけでなく、製造・加工業（2次産業）とサービス・販売（3次産業）も取り込むことで、農林漁業者の所得（収入）を向上させること。トラクターコンバイン田植機農用車両・機械ドローン各種作業機水田ボート土壌作物生育データ収集気象病害虫衛星・ドローン画像農作業履歴統計解析Web技術データ統合・分析機械学習人工知能センシング自動制御ロボット化（無人化・知能化）人工知能機械学習高度な営農支援省力化・省人化収穫増・品質向上低コスト・高収益環境負荷低減農作業は、今後ロボット化が進み、省力化や省人化、低コストが達成される。一方、営農判断は、ICT化によって地理空間のビッグデータを利活用することで営農支援を行い、収量増加や品質向上、環境への負荷低減が期待できる。その他にも、各農業従事者のさまざまな経営上の課題の解決にもつながる。図2営農ノウハウの抽出・データ化入力●気象情報●環境情報（土壌・雑草・病害虫）●生育情報●生産履歴情報熟練農家（暗黙知）出力農作業情報（テレマティクス）専門家（形式知）時空間ビッグデータからプロ農家の意思決定のプロセスを解明他人に伝えることが困難な知識や知恵、経験などのことを「暗黙知」という。気象情報や環境情報などから熟練農家が意思決定し、作業という形で出力する。この出入力を記録し、専門家の知識も加えて意思決定プロセスを解明する。こうして抽出された営農ノウハウは、誰でも利用できるオープンなものにする。3637

質問: スマート農業化を取り入れる際に、天候や農場のノウハウをAIでカバーできるイメージがわきませんが、どのようにICT化を進めていますか。
解答: 気象情報や環境・生育・生産履歴情報を形式的に出力するほかに、熟練農家の知識や知恵を作業という形で出力・記憶し、だれでも利用可能なオープンなものにすることによってICT化が狙えます。