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日本農学会シンポジウム

コロナ禍のその先へ～農学のチャレンジ～ICT 等情報の高度化による野菜のスマート生産技術
安東赫*〔キーワード〕：施設園芸，生産性向上，環境制御，による周年・計画生産技術である植物工場が言われ収量予測，WAGRIるようになったのは，約 10 年前のことである．そ1．はじめにの後，施設園芸分野では企業による参入や法人経営による大規模化も増え，ヘクタール規模の施設生産

近年，農業分野は，担い手減少および生産年齢のが多くみられるようになったため，今まで以上に，上昇によって国内の安定生産および技術継承のリ

環境制御の高度化や計画生産，生産効率向上が重要スクが高まっている．生産効率の面から見ると，施視されるようになった．環境・生育情報の収集・制

設園芸の先進国であるオランダと比べて，トマトの御技術や作業の自動化など，いわゆる「スマート技

場合，10a 当たり平均収量は 10.1t とオランダ（65術」は施設生産にとって必須になりつつある．近年，トン）の 1/6 の水準であるにも関わらず，10a 当た

ICT やロボット技術を活用した新たな農業の実現をり平均労働時間は 1,154 時間とオランダ（785 時間）目指し，スマート農業を推進するプロジェクトも多に比べて多い．トマト 1t を生産するための労働時

く実施されている．

間に換算すると，オランダの 12.1 時間の約 10 倍の114 時間にもなる（農水省，2021）．すなわち，国内

3．環境の見える化（環境計測技術）の施設生産では労働生産性が低いことが課題であ

日本では‘グリーンハウス’を‘温室’と言うより，収量を増やすと同時に，労働時間を削減するこ

うに，生産施設は主に温度を調節するものであった．とによる大幅な生産効率向上が必要である．一方，そのため，温度センサによる換気窓の開閉や暖房機，ICT，IoT，ロボット，AI，センシング技術など，他カーテンの操作など，温度調整だけは古くから自動産業の技術が急速に進歩しており，農業分野での活化が進んでいる．しかし，多くの生産者はデータの用が期待されている．データ駆動型農業が推奨され確認や分析ができておらず，安定した生産を実現すており，Society 5.0 の実現に向けて農業分野でもこるためには，長年の試行錯誤が必要であった．環境れらの先端技術の迅速な適用が求められている．

制御技術も，その効果を定量的に評価することがで

本稿では，今までの経験と勘による生産から，きず，普及が困難であった．施設栽培において生産データに基づいたスマート生産への転換に関する性を向上させるためには，まず，生産環境条件がど取り組みや，野菜生産における情報を活用した生産うなっているか，いわゆる「環境の見える化」が必技術について紹介する．

須であり，適切な解析による改善が伴うべきである．

2．スマート農業への進化

近年，施設生産において環境モニタリングシステムの導入事例が増え，クラウドサービスを利用する野菜生産において生育や収量を向上するための生産者も多くなっている．ICT 技術の進歩により，研究は多いが，新たな技術の導入による生産現場で遠隔から生産環境の確認や環境設定の変更，情報のの収量向上の代表的な事例としては，養液栽培の普共有などが可能になっている．生産性の高い生産者

及があげられる．これは養水分管理の自動化を利用の場合，常に施設の環境条件を確認し，設定を調節し地下部環境の改善によるものであった．その後，する，収集されたデータを分析するなどの共通点が光合成の重要性が認識され，CO2 施用や温湿度の自ある．さらに，クラウドサービスツールを用いて他動制御など，地上部環境の改善による大幅な収量向の生産者と情報共有しながら改善を図るところも上事例が見られるようになった．環境制御の高度化多くなっている．これらは環境の見える化なしでは*農研機構 野菜花き研究部門（Dong-Hyuk Ahn）

0369-5247/22/\500/1 論文/JCOPY

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農業および園芸

第 97 巻第1号（2022 年）

産を実現している（図 1）．

できなかったことである．
4．生産の見える化（生育・収量予測技術）

5．施設生産における自動化技術

施設生産では，施設の構造や立地条件，品種，作他産業に比べると，農業分野での自動化技術の進型など，生産条件が多様であるため，同じ設定でも，歩はかなり遅れている．中小規模の生産が多く，生環境や生育は設定値通りにはならない．また，生育産環境の多様性や過酷さによって機械化や自動化状況によって好適とされる環境条件は変動するたが困難であることがその背景にある．複雑な環境下め，完全に密閉された環境下で人工的に同じ条件をでのセンシングや処理能力の限界も重要な要因で作らない限り，再現はできない．環境条件に加え，あった．しかし，コンピューター・センシング技術作物の応答を定量的に捉える必要がある．計画生産の発展や ICT・AI 技術の進歩により，処理能力が著を実現するためには，生育や収量を正確に予測し，しく向上したため，ロボット化への期待が高まって適切にコントロールすることが重要である．生育・いる．露地生産ではドローンの活用技術開発が急増

収量予測が可能になると，生産管理，労務管理，販しており，施設生産では，接ぎ木ロボットや収穫ロ売・流通管理の戦略が立てやすく，収益向上につなボット，摘葉ロボット，自動運搬ロボット，センシがる．

ングロボットの開発が急ピッチで進んでいる．また，最近では，画像解析や AI を活用した予測技術の選果ロボットについては，重量やサイズだけではな開発が活発になっており，生産の見える化を可能にく，品質の選別も可能となっており，付加価値の向する取り組みが多くみられる．農研機構では環境情上に活用されている．

報および生体情報から生育や収量を予測する技術

6．農業データ連携基盤（WAGRI）を開発した．本技術は生理学に基づいた生育モデルおよびアプリケーション活用を使用しているため，環境条件や管理方法による生育・収量の変動を定量的に評価することができる．

農業分野での ICT 化が進んでいる中，様々なシス現在，トマト，パプリカおよびキュウリの予測を可テムが開発されている．しかし，それぞれ独自の規能にしているが，実際に，この技術によって生育・格で開発されているため，製造元が異なる製品から収量の見える化を可能にし，大規模生産法人を含む得られたデータの共有は困難である．例えば，環境実証試験で，全国平均を大きく上回る高品質多収生計測装置は，異なるメーカの制御システムには使え

気温

栽植密度
個葉面積葉数

日射CO2
果実分配率

吸光係数

葉面積指数積算受光量 × 光利用効率

総乾物生産量増加案探索収量変更案A

図1

変更案B
現状設定

生育・収量予測技術を活用した生産性向上
出展：https://www.naro.go.jp/project/results/juten_fukyu/2018/juten06.html

果実乾物率

乾物果実重量収量

安：ICT 等情報の高度化による野菜のスマート生産技術

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ない場合が多い．制御装置間の互換性がなく，制御ICT ベンダーのようなサービス提供者は，研究開発情報が共有できず，それぞれのセンサや制御盤を使側と契約し，新たなコンテンツとしてサービス展開用するケースも多い．クラウドサービス情報を共ができる．様々なサービス提供者が多様な方法で予有・利用するためにも，メーカごとに指定された規測技術をサービス化できることもメリットである．

格に合わせる必要がある．

生産現場で得られる環境データと生育調査データ

近年，データプラットフォームを構築し，データを入力すると，生育モデルによって計算された生の連携・共有・提供が可能にする仕組みとして「農育・収量の予測情報が出力され，アプリに表示され業データ連携基盤（WAGRI）」が提案された（図 2）．

る仕組みである．今後，色んな研究成果の API 化が今後，気象・地図・統計・作物情報など農業に係る予定されており，生産現場での新技術利用が簡便にデータの連携が期待されている．

なることが期待できる．

前述した農研機構の生育・収量予測技術も API化し，WAGRI を介して計算結果を提供できるよう

7．これからの施設園芸になっている（図 3）．生産者はサービス提供者から

施設園芸では，農業分野の中で環境制御といったのアプリを利用し予測情報を得ることができる．

自動化技術活用が先行したものの，コンピューター

図2

農業データ連携基盤におけるデータフロー
出典：https://wagri.net/ja-jp/wagriapi/aboutwagri

図3

WAGRI を介した開発技術のサービス提供

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農業および園芸

第 97 巻第1号（2022 年）に接続されたセンサから得られた情報を基に，内蔵

8．さいごにされた専用のプログラムの計算結果によって制御される．そのため，高度な制御を行うためには，高ICT 技術を含め，様々な先端技術の開発によって価な製品の利用が必要であり，製造元の改良なしでデータが自動で収集されるようになり，ビックデーは新たな技術の導入は困難であった．センシング技

タ解析や AI 活用など，データ活用に関する期待が術や ICT の発展に伴い，様々な情報の利用が簡便に高まっている．しかし，実際にはデータのほとんどなっている．特に，予測情報を基に制御することで，は環境データであり，肝心な作物の生育データが圧これまでできなかった新たな制御が可能である．研

倒的に不足している．莫大な環境データがあっても究開発された技術は API 化を通じて単独，あるいは生育データが 1 つであれば，データセットの数は 1API 間の連携により，その相乗効果は極めて大きい．

つにすぎない．そのため，生体情報のセンシング技

また，様々な場面で収集されたデータは AI などに術の発展に期待したい．なお，データ駆動型スマー

よって解析され，新技術として適用されていく（図ト農業の発展には，データの信頼性維持が最も重要4）．今後，施設生産では，計画から生産，販売・流であり，正しいデータ収集やクレンジング手法の確通まで，一連の工程がスマート化され，真のデータ立が並行して行う必要がある．

駆動型農業による生産性の最大化が実現できる日は，それほど遠い未来のことではなくなった．

施設園芸分野のみならず，農業分野においてハードウェアの発展は著しい．スマート農業の発展においてソフトウェアの部分がボトルネックにならないようにすることが重要である．
参考文献
農林水産省，2021，施設園芸をめぐる情勢．

センシング

ネットワーク

制御装置
計測装置

データ・情報

API

WEB
IoT
記録・分析・演算

管理情報
制御情報 アプリケーションツール
によるサービス
予測情報

⾃動化・省⼒化
図4

環境・⽣育・制御情報などの共有

API(環境・⽣体）⽣産性の最⼤化

ICT

先端技術を活用したスマート生産

流通
販売

成果反映

研究・開発