シリーズ

情報テクノロジーの進展がもたら す 近 未 来 社 会 の 姿 を 考 え る

AI 農業
神 成 淳 司 慶應義塾大学 環境情報学部教授

内閣官房 情報通信技術（IT）総合戦略室長代理 / 副政府 CIO◆始めに◆
AI農業とはAI農業とは、農業分野における人工知能

日本の農業を取り巻く状況

日本の農業については、農家人口の減少（AI）の活用に関する研究と捉える人が多いや高齢化、あるいは食糧自給率の低下など、のではないだろうか。実際、農業分野におネガティブな面ばかりがメディアにとり上けるAIの活用は多数取り組まれており、トげられることが多い。実際、農林水産省にマトの収穫ロボット、ディープラーニング

よれば、農業分野の就業人口は、平成7年の手法を用いた作物の画像診断、低空ドロー414万人から、平成27年の210万人へと、わンを用いた空撮画像による稲の栽培診断なず か20年 で 半 数 に ま で 減 少 し て き て い る。

ど数え切れない。しかし、AI農業は、これこのままのペースで就業人口が減少するとら多様な農業におけるAI活用について取りしたら、わずか20年後には、農業分野の就

ま と め る も の で は な い。AI分 野 も 含 め た、

業人口が0人という事態に直面しかねない

情報科学の知見を用いた多様な農業分野のほどにこの20年の変化は大きかったことに取り組み全般を指す、農業情報科学（Agri-なる。農業の分野としての存続は、まさにInfoScience）を意味している。そして、その今これからの取り組みにかかっているのだ。

中でも中核となるのが、篤農家とも呼ばれでは、分野としての競争力はあるのだろう

る、熟練農家の栽培ノウハウに着目し、そか。実は、日本の農業の生産性は諸外国のの高度化や次世代への継承手法について検中でも高水準に位置している。特に、篤農討する取り組みである。本稿では、特にこ家とも呼ばれる熟練農家の生産性は際立っの熟練農家のノウハウ継承に関する取り組て高く、年収が数千万円という人も存在しみについてまとめる。ている。また、一般企業では既に引退してシリーズ

A I農 業いる年齢である、70歳を超えた方も現役と業の伝統的な取り組みは、長年の農業経験して活躍している事も農業分野の特徴と言の中で培われるもので、その集大成とも言えるだろう。今後の団塊世代の退職、地域えるのが熟練農家のノウハウである。そのでの再雇用といった事を見据えると、年齢ため、熟練農家の多くが、既に一般的な企を重ねても高収益を上げる事が可能な農業

業では退職にあたる年齢を遙かに超え、引分野の重要性はますます増してくると考え

退 モ ー ド に 入 り つ つ あ る の だ。 引 退 前 に、られる。

ノウハウを次世代に引き継ぐことが出来る

一方で留意しなければならないのは、熟のかが鍵となる。

練農家が高い生産性を誇る傍ら、同じ面積このような状況を踏まえ、農林水産省がの土地で栽培を行っても、その生産性が熟2009年 に 設 置 し た の が「 農 業 分 野 に お け

練農家の数分の一という農家が存在するとる情報科学の活用等に係る研究会」であい う 点 で あ る。 こ う い っ た 農 家 の 中 に は、る。研究会では、高度な農業技術を次世代

気象変化が厳しい年には、平均年収を遙かに円滑に受け渡すための情報科学の活用等に下回る状況に陥る方も少なくない。このについての議論が行われ、同年8月に報告書ように、統計的な平均値だけでは計り知れ「AI（Agri-Informatics） 農 業 の 展 開 に つ いない、いろいろな状況の農家が混在していて」を取りまとめた。同報告書では、AI農業るのが、今の日本の農業の実態である。地

を、「人工知能を用いたデータマイニングな域を支える産業として農業が発展していく

どの最新の情報科学等に基づく技術を活用ためには、熟練農家の高い生産性を次の世して、短期間での生産技能の継承を支援す代に如何に引き継げるかにかかっているのる新しい農業」と定義している。優れた生である。

産技能、すなわち熟練農家のノウハウとは、いわゆる「匠の技」であり、古くから日本◆の伝統産業を含む多くの分野を支えてきた。

熟練農家のノウハウへの着目～ AI農業～

この経験に基づく熟練者のノウハウは、一般的には言語化する事が難しく、指導書な

しかし、この熟練農家の高い生産性を支どを読んでも学べるものではなかった。学えるノウハウの多くは、失われようとしてぶためには、実際に熟練者に弟子入りをし、いる。
「水やり10年」とも言われる我が国農「師匠の背中を見て盗む」というような、長年の経験に基づく習得がなされてきたので生じれば、そこに記載された「作業」を実ある。農業においては、弟子入りではなく、施すればよいのであるが、実際にその通り親やその上の世代と若年層が一緒に暮らし、に作業をしてみても、期待される結果がも農作業を実施する中で数十年というタイムたらされるとは必ずしも限らない。それは、スパンで継承してきたのである。ところが、作物の生育には様々な要素が関係してお現在の日本は、「核家族化」とも言われるより、記載されている環境や作物の状態だけうに二世代三世代同居の大家族は減り、親では把握しきれない場合があるということの世代とは独立して生計をたてることが当だ。また、その瞬間にたまたま環境や作物たり前となっている。
「水やり10年」と言わの状態が一致していても、その前後の状況れるような、一人前になるのに10年かかるが異なれば、同じ状況とは言えない。作物という状況では、跡継ぎになろうという人は生き物であり、農地に同じ品種の作物をも減り、ノウハウは継承されずに失われよ

植えて、同じ環境で育てても、育ち方はそうとしているのだ。

れぞれ異なる。見た目が同じだと思っても、では、どのように継承するのか。実は、AI必要とされる農作業は異なる可能性は否定

農業が提唱される以前より、農林水産省や出来ないのである。地域が違えば、あるい

多くの研究機関は、熟練農家のノウハウ継は土壌が違えば、同じ作物であっても、気承を検討してきた。具体的には、ノウハウをつけなければいけない事象は異なる。そのマニュアル化である。しかし、マニュア

れら異なる事象全てをマニュアルに記載しルを読むだけでは、ノウハウは身につかず、ようとすれば、そのマニュアルは膨大な分壁にぶち当たっていた。それは何故なのだ量となるだろうし、そもそもそのようなマろうか。そこにAI農業の鍵がある。

ニュアルを作成するのにも、さらにそれら

マ ニ ュアルに記載される内容の多 く は、手引きである。このような環境、あるいは内容を把握するだけでも膨大な時間を要してしまう。

作物の状態であれば、どのように熟練農家

それに対し、AI農業が着目するのは、個々は「作業」をするのか。このような際にはの「作業」を実施する際に、「どのような状どのような「作業」が必要かという点が記態を把握」し、「どのような判断をしたのか」述される。もちろん、そこに記載された環に着目する。
「作物に水をまく」という作業境、あるいは作物の状態と全く同じ事象がは、「作物や土壌の状態」を把握し、「水が足シリーズ

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農 業りないから散水が必要だ」という判断に基

成長過程の温州みかんの実を間引く作業でづいている。このように、多くの農作業にある。温州みかんの樹にはたくさんの実がは、その起因となる「状態把握」と「判断」なるが、全ての実をそのまま成長させると、に基づいており、個々の農家の作業が異ないずれの実も小ぶりで、糖度も一定以上はるのは、「状態把握」と「判断」に差異が生上がらない。いわゆる、「すっぱくて」「小じているからなのだ。すなわち、熟練農家さな」みかんを収穫することになる。
「荒摘のノウハウ継承は、熟練農家の「状態把握」果」を的確に実施する事で、「甘くて」「大きと「判断」を如何に継承できるか、なのでな」みかんの収穫が見こまれる。適切な量ある。の実を間引くことで、残された実は大きくなり、糖度も高くなる。間引く数が少なけ◆れば、荒摘果の効果はあまり期待できない。

ノウハウの継承に向けて一方、間引いた数が多ければ、残された実は大きく、糖度も高くなる事が期待される

AI農業に関する取り組みは、国内の十数が、収穫量が減少するため、農家の収益はカ所で実施されている。そのうち、静岡県減少する。単にたくさんの実を間引けばよにおいて慶應義塾大学が連携して実施していわけではない。さらに、「どの実を間引くいる内容を踏まえ、AI農業の具体的な内容か」によって、残った実がどの程度甘くなについて紹介したい。

るか、大きくなるかが異なるのだ。すなわ

静 岡 県 において対象としている作 物 は、ち、熟練農家と経験が浅い農家が、間引く柑橘（温州みかん）とイチゴである。そし数を同じにしたとしても、間引く実が異なて、取り組みの特徴として、スマートフォ

れば、収穫する実の甘さや大きさは異なるンやタブレットを用いたe-learningによりこのである。まさに、熟練農家のノウハウがれら作物における熟練農家のノウハウ継承重要な要素となる作業である。

を実現している点があげられる。図1に、実「荒摘果」向けの学習コンテンツは、前述

際にe-learningにおいて受講者に提供しての「状態把握」と「判断」の二点から検討いる、温州みかん向けの学習コンテンツをしている。まず、「状態把握」である。どの示す。この学習コンテンツは、「荒摘果」作ようなところを見て「状態把握」をしてい業を対象としたものである。
「荒摘果」とは、るかを探るために、アイカメラという特殊な眼鏡型の計測装置を用いる。アイカメラ

定 す る。 次 に、
「 判 断 」 で あ る。 図1に は3は、装着者の眼球の動きをトレースするこ枚の写真が提示されている。左端の写真はとで、装着者の視点を計測する装置である。

「荒摘果」作業前の樹木の写真である。当然

荒摘果作業中の熟練農家にアイカメラを装の事ながら、前述の「状態把握」の検討を着すると、荒摘果作業を始めてから終える

踏 ま え、 作 成 し た 写 真 で あ る。e-learning

まで、その熟練農家がどこを見ながら作業の受講者は、最初にこの左端の写真を眺め、をしているかが明らかになる。このデータ

摘果すべきと受講者自身が考える実をマウを分析し、「荒摘果」作業中に、状態把握すス等の入力デバイスを用いて選択する。選べき範囲を特定している。データから読み択した実には、赤い○がつけられる（図1の取れるのは、「荒摘果」作業の判断において真ん中の写真）。全ての選択を終えたと受講は、樹木以外の状況（例えば土壌の様子な者が判断した場合、結果の確認プロセスにど）は不必要であるという点、及び「樹木進む。熟練農家が摘果すべきと判断した実のどの程度の範囲を把握することが荒摘果が青い○で表示され、受講者の回答との比に必要とされるか」という点である。この較が可能だ（図1の右端の写真）。この事例

分析に基づき、荒摘果を実施する際にどのでは、両者にいくつかの差異があることが範囲の樹木の写真を撮影し提示するかを決示されている。このような問題を、実際に

図1

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「荒摘果」を実施する前に繰り返し学習するば、問題形式も異なる事になる。実際、こ事で（問題はランダムに出される）、熟練農の温州みかんを対象とした取り組みにおい家と受講者自身との違いを具体的かつ複数ては、年間を通じて実施される多様な温州のパターンで学んでいただく事が狙いであみかんの農「作業」のうち、「荒摘果」も含る。図1を見ていただくと分かるように、仕めた5つの作業を熟練農家のノウハウを継承

組みそのものは非常に単純であり、誰でもすることが望ましいものとして抽出し、総取り組めるものとなっている。

計440問のe-learning用学習問題を作成した。

「判断」を問題として実装する際には、「状現在、この成果は、静岡県内の複数の拠点

況判断」に必要な範囲が撮影された果樹のにおけるみかん生産者において活用が進め

写真について、熟練農家が荒摘果すべき実られている。

をチェックすることで正解を作成している。
熟練農家のノウハウは、人により異なる場◆合もあり、いずれを正解とするかについてノウハウの保護

は、熟練農家の栽培手法の違いや温州みかんに関する作物生理に関する知見などを踏熟練農家の方とノウハウの継承について

まえて選択をしている。この「荒摘果」にの取り組みを進めている際、常に念頭にあ関する問題作成に際し、33本の荒摘果作業るのは、「ノウハウの流出」にどのように対の動画データ（アイカメラの映像等）、685応するかという点である。実際、栽培ノウ枚の果樹の写真データを記録。これらデーハウの流出は、我が国農業においても以前タの解析に基づき、新規就農者を含む経験より深刻な問題として捉えられている。海が浅い農家向け問題として92問を作成した。

外諸国への栽培ノウハウ流出がメディアをまた、ある程度経験を積んだ農家向けには、賑わしたことを記憶されている方もいるだ

熟練農家の特徴的なノウハウを継承するたろう。

めに、異なる形式で複数の問題を作成してこの点については、システム面とルールいる。このように、学習対象者が異なれば面の両面から取り組みを実施している。シ

継承するノウハウも異なり、それに伴い問ス テ ム 面 に つ い て は、 前 述 のe-learningシ

題 形 式 も 大 き く 変 わ る 場 合 が あ る。 ま た、

ステムにおけるセキュリティやユーザ認証当然ながら、対象とする「作業」が異なれによる流出阻止である（ちなみに、本稿で提示した図1の資料などについては、予め静個々の学習コンテンツの修正や新たな問題

岡県より、AI農業の普及を目的とした活用作成などのアップデート作業は、個々の生という事で許諾をいただいている）。ルール

産現場で取り組むことが可能だ。どのよう面については、規約や関連ガイドラインのな写真を撮影すべきか。どのように問題を整備であり、こちらについては農林水産省作成すべきか。これらの点について、実証を中心に検討が進められている。具体的に期間中に、個々の現場側に我々からノウハは、ノウハウも含めた農業分野における知ウを提供し、必要な問題作成ノウハウの地的財産の在り方の検討会が農林水産省内に元への定着と普及のための体制作りを進め設立された。既に活発な議論が行われておている。

り、年内には取りまとめと公表が予定されこれら取り組みが、今後の我が国の農業のている。我が国農業の発展を支える重要な発展に少しでも資することを祈念している。

取り組みであり、早期に発表される事を期待したい。

◆最後にデータプラットフォームへの展開

本稿では、AI農業の概略を具体的な事例も交えまとめた。各地において熟練農家の高齢化と引退が懸念される状況もあり、本稿で紹介した静岡県以外にも、国内各地にお い てAI農 業 に 関 す る 多 様 な 取 り 組 み がプロフィール…………………………………………………
しんじょう・あつし 1996年慶 應 義 塾 大 学 大 学院 政策・メディア研究科修士課程、2004年岐阜大学大学院進められ、既に多くの成果が供出されてい工学研究科 博士後期課程修了。博士（工学）。IAMASる。対象となる農作業を取捨選択し、状態（岐阜県立国際情報科学芸術アカデミー）、岐阜県情報技術顧問等を経て、2007年慶應義塾大学着任。現在把握と判断をモデル化するためには多くのに至る。2017年より、農業データ連携基盤協議会 会長。

労力と検討が必要とされるが、取り組みを専門は、情報科学（産業応用、知識情報科学）、農業終えてしまえば、その後の利用に際して必要なものはスマホかタブレット端末である。

情報科 学、サービスサイエンス、情報政 策。著書に、「AI農業（日経BP 2017）」、「計算不可能性を設計する（Wayts 2007）」他。