土.事業の概要

3

1．1．

事業の趣昌・目的等

1.1.1．趣旨・目的
農業従事者の高齢化による労働力不足が深刻な課題となって久しい。若い農業従事者が増えない背景には､農作業は重労働というイメージや栽培技術の伝承が難しい､経営が安定的でないなど多様な要因が絡んでいる。

このような農業の課題に対する解決策として進められているのが農業の6次産業化で、農業に技術を活用し、これまでにない高付加価値化を狙ったこの取り組みは農業経営の安定化・向上に結びついている。また、 ロボットや人工知能、 IoT、ビッグデータなどのテクノロジーを活用し、省力化や精密化、高品質生産などを実現するスマート農業も同様で、新しい農業の方向を示している。

今後､農業の6次産業化･スマート化はさらなる発展を遂げていくと見込まれているが、その加速化で重要な役割を果たす技術が人工知能(AI)である。AIは農業生産から加工・流通の各プロセスに対する広範な応用が可能であり、これにより効率化や省力化､最適化等が期待できるためである。
しかしながら現状では、農業分野のIT人材･AI人材が不足しており、その育成が急務となっている。

そこで本事業では､AIを活用して農業の6次産業化・スマート化の促進を担えるAIエン

ジニア育成のカリキュラムの開発と実施を行い、今後の農業の発展に資することを狙いとした。

1.1.2．学習ターゲット・育成する人材像
農業の6次産業化・スマート化で活用される人工知能(AI)やフードテック（農業生産・
流通×IT)等の専門知識・技術を備え、 6次産業化・スマート化の促進を担うAIエンジニ

ア。またその分野を目指そうとする学生・社会人。

4

1．2事業実施の背景■農業をめぐる現状。課題

図表1−1基幹的農業従事者の年齢層別人数・高齢化率推移

農業従事者の高齢化の進行
250.0

Ｇ

０釦
０叩
Ｄ釦
Ｃ０
Ｄ
叩
２１１

題となって久しい。右上グラ

基幹的農業従事者の年齢屑別人数・高齢化率の推移（万人）

既恥蠅蠅蝿眠蠅既
■８
ｇ６
ｏ４
■２
＃０
●８
●６
●
０
７
６６
６６
６５
５

による労働力不足が深刻な課フに示されるように、従事者

ｃ数は年々減少し続けており、

平成22年は従事者205.1万人のうち65歳以上は125.3万人■■■65鏡以上＝15〜64飯雪■＝‑65寵以上の割合（61.1％)であったが､平成29平成22年27年

年には1507万人のうち65歳以上が100.1万人(66.4％）と

28年

29¥

30年

注:30年は鰯数

農林水産省「農業労働力に関する統計」

なっている。若い農業従事者が増えない状況の背景には､農作業が重労働できついというイメージや栽培技術・ノウハウの伝承が難しいなど多様な要因が複合的に絡んでいるものと見られている。

■テクノロジーの活用による解決①農業の6次産業化
このような農業をめぐる状況の中、農業の革新・再興化に向けて現在､各地で行われているのが「農業の6次産業化」の促進である。
農作物の生産だけではなく、加工・製造、流通・販売といった一連のプロセスにテクノロ
ジーを活用し、効率化や省力化に加えて、これまでにない高付加価値化を狙う取り組みである。下グラフに示されるように年々着実に成長しており、農業再興の有効な方策となりつつある。
図表1−2農業生産関連事業の総販売金額の推移
I

農業生産関連事業の総販売金額の推移（100万円）

2,100,000

2,027,512

2,000,000
1,900,000

1,800,000
1,700,000

1，65

1,600,000
1,500,000
平成22年

23年

24年

25年

26年

27年

農林水産省『6次産業化総合調査（平成28年度)』

5

28年

画テクノロジーの活用による解決②農業のスマート化

さらに、6次産業化と同様、農業の現状・課題に対する解決策として進められているのが「スマート農業」である。スマート農業とは、ロボットや人工知能(AI)、IoTなどのテクノロジーを活用し、省力化や精密化、高品質生産などを実現する新しい農業である※'・農林水産省の「スマート農業研究会」 （平成26年）は、スマート農業の将来像を次の5つに集約して示している。

①省力・大規模生産を実現②作物の能力を最大限に発揮③きつい作業、危険な作業からの解放④誰もが取り組みやすい農業を実現⑤消費者・実需者に安心と信頼を提供
その後も農林水産省、内閣府を中心に進められており、現在は｢生産から流通･加工･消費・輸出までデータの相互活用が可能となる新たな「スマートフードチェーン」を創出するための研究開発」により、農林水産業のSociety5.0の実現を加速化する取り組みが志向されている※2。
※1農林水産省『｢スマート農業の実現に向けた研究会」検討結果の中間取りまとめ』※2農林水産省「農林水産省の取り組み（平成30年3月7日未来投資会議構造改革徹底推進会合農林水産省提出資料）

剛「新技術の導入」に意欲的で「経営分析力」を重視する若手農業従事者
次代を担う49歳以下の若手農業従図表1−3今後伸ばしていきたい方向性事者を対象に実施された調査によれ
今後伸ばしていきたい方向「101等新技術の導入」

ば、 「今後伸ばしていきたい方向（農「1億円以上」では40.5％となっており、若手農業従事者の側にもテクおり、若手農業従事者の側にもテク一

Ｄ

30.7％、 「5,000〜1億円」は31.1％、

31．1％

●

売金額「3,000〜5,000万円」は

30．7％

︒

いる（右上グラフ)。具体的には、販

40．5鈴

０

金額の大きい従事者ほど多くなって■

等薪持$杼の道入
しす‑ろ向蓉カミ脹諄
等新技術の導入」とする回答が販売（若手農業従事者／販売金額別の回答）

粥％％鮎％
０
０
０
０
０
Ｏ
Ｏ
Ｏ
Ｏ
Ｏ
５
４
３
２
１

業生産)」という問いに対して、 「IoT

0.0％

3,000〜5,000万円

5，〔5,000〜1億円

1但円以上（農林水産省｢平成29年度食料･農業･農村の動向｣）

い−とポノロジーの活用に対して積極的な意向があることがわかる。一方、「農業経営で大切なこと」

う質問では、 「経営分析力」が最多で「栽培・飼養技術」を上回っており、経営面のサトも重要な課題であることが示唆されている。

旧農業の6次産業化・スマート化を加速する人工知能（虹）農業の6次産業化・スマート化は今後さらなる発展を遂げていくものと見込まれているが、その加速化で重要な役割を果たすテクノロジーのひとつがAIである。右下の図に示す

6

ように農業生産・加工・流通の各プロセスに対してAIの応用が考えられ、これにより効率化や省力化、最適化などが期待できる。例えば、栽培管理では病害虫の病兆等の早期発見や各種センシングデータ解析に基づく最適な生育管理､流通・販売では市場予測・生産予測に基づく生産管理や出荷計画の策定、熟練農家の「技・ノウハウ」の移転など、AIが必要とされる場面は多い※3．4．それゆえに、AIは農業の6次産業化・スマート化を加速させる技
術として期待されているのである。

※3農林水産省「スマート農業研究会第5回配付資料「人工知能やIoTによるスマート農業の加速化について（案)」※4農林水産省「スマート農業の実現に向けた取組と今後の展開方向について」■急がれる農業分野のAIエンジニア

テクノロジー活用の取り組みが活発化している農業だが、これからの展開において課題視されているのが､農業現場を理解し生産者の側に立って、そこに潜む課題の発見とテクノ

ロジーによる解決策を具体化できるAIエンジニアの育成である。現状では､AIを専門に学
ぶ学科はあるが、AIを農業分野に適用する専門知識・技術を学ぶ学科は見当たらない。以

下に図示しているように､農業に対するAI応用シーンは多様かつ広範であり、農業分野のAIエンジニアの育成にあたっては、 「農業×AI」を系統的に学ぶカリキュラム・教育プログ
ラムの開発・整備が必要である。

図表1−4農業に対するAI応用シーン（例）【AI応用シーン】○経営・戦略化サポート○市場・顧客分析

事業戦略○需要予測・需要創出＝」など○栽培管理・圃場管理（生育・疾病分析等）■■︒■可ｄａｑｃｑ﹂可呵１︲４■■一日口狛︒

︒〃○遠隔作業支援など○製造管理（品質管理・異常予測等）
加工・製造

，

○遠隔作業支援○高精度のトレーサビリティ

４４

ミーロ手淡ｎ・電熱八二銭雌岬白經篝○生産管理（品質管理・異常予測等）

生産など○商品・在庫管理
流通・販売○店頭対人サービス○オペレーション自動化▼○カスタマージャーニーの創出など

7

1．3．

育成プログラムの概要

今年度事業において策定した「農業の6次産業化・スマート化を担うAI技術者育成プロ
グラム」の概要について報告する。

1． 3 ．1．

カリキュラム策定の基本方針

昨年度（2019年度）の事業においては、2018年度の事業で策定したカリキュラムの見直しを行い、カリキュラムを再定義した。以下は、昨年度の事業成果報告書において報告した

内容だが、カリキュラムの基本指針であることから再掲する。
■カリキュラムの要点①対象となる技術

農業の経営環境改善のキーワードに「6次化」と「スマート化」があがっており、それを加速させるAIエンジニアが必要である。 「6次化」 とは作物に何らかの加工や流通上の工夫を加えることで付加価値を高めることであり、 「加工と流通の融合」を意味している。
一方、 「スマート化」とは農作業の栽培にITを持ち込むことで生産効率や付加価値を向上させることであり、 「栽培の高度化」に相当する。これらは次元が異なる取組であって、それぞれにITAIを応用することが必要である。

②ドメイン知識の獲得

役立つITｿAIを構築するにはI'IYAIに関する技術だけでなく、対象領域やシステムについての「ドメイン知識の獲得」が必要である。さらに農業や食品加工に関する原体験の少ない学生の場合には、 ドメイン知識の獲得の効率をあげるために、 「ドメイン経験」を与え、それを知識で強化する必要がある。

③アナログの組み合わせによる問題解決手法

農業の現場では農業や食品に関するアナログな技術で問題が解決することも多い。農業
AIエンジニアを育成するには、 I'IYAI(デジタル）だけでなく、農業や食品に関するアナロ
グな技術・知識についても教えておく必要がある。
■人材育成の目標とカリキュラム

農業の現場で生産者と共感し、デジタル・アナログを含む様々な解決策を模索し、効果的なところにデジタルAI知識を応用できるエンジニアを育成することが人材育成の目標である。

そのためIT技術者にAI技術（デジタルなAI)を習得させる一方で、できるだけコンパクトな形での農業や食品に関する「ドメイン経験」と「ドメイン知識」を与え、問題解決の手法もデジタル・アナログの両方を教えておく。

8そして、PBLを通じてデジタル・アナログを含む様々な解決策を模索させることをカリ
キュラムの方針とする。

1．3．2．カリキュラム
本育成プログラムのカリキュラムの領域・科目を以下に示す。

1．2年次は、領域「人工知能基礎」及び「フードテック基礎」の基礎科目を学習する。3
年次は専門科目として、 「農業とIT」 「流通とIT」 「6次化スマート農業」 「AI活用プロジェ
クト」の各領域について学習する。

期
期期期
職 期前
期前
後後
年年年年
１１１２

(コードモンキー）

AIプログラミング2 (Python)

57．0

AIプログラミング3 (虹ライブラリ利用）

57．0
213．0

農業・農学の基礎

42．0

栽培装置の基礎57．0

食品・流通の基礎

57．0

人工知能･機械学習入門と虹プログラミング

57．0

期期期期
前後前後
年年年年
１１２２

■フードテック基礎

実 一鯏埼

AIプログラミング1

施

人工知能・機械学習入門

０００■人工知能基礎

和数睡塑塑

基礎科目の領域('･2年次）

間時

図表1−5基礎科目

図表1−6専門科目

専門科目の領域（3年次）

時間数

実施時期

183．0

一

33．0

3年前期

1

42．0

3年前期

農業IT基礎（スマート栽培実習) 2

108．0

3年後期

■農業とIT
農業IT基礎(IoT･ドローン）

農業IT基礎（スマート栽培実習)■流通とIT

339．0

流通IT基礎(POS･データマイニング）

33．0

3年前期

流通実習（飲食店実習）

1

84．0

3年前期

流通実習（飲食店実習）

2

222．0

3年後期

■6次化スマート農業

75．0

6次化演習（取材）

36．0

9

3年前期

スマート農業実習（取材）39.0■AI活用プロジェクト

3年後期

84.0

6次化PBL

42.0

3年後期

スマート農業PBL

42.0

3年後期

カリキュラムの科目内容等については､本報告書の「3.カリキュラム」を参照されたい。

1.4．事業の全体像
1.4.1.3年間の活動（実績と計画）
本事業は、2018年度から2020年度までの3年間で、農業の6次産業化・スマート化を担うAI技術者育成プログラムの開発と実証を実施することを計画し､活動を推進している。
以下に、2018年度と2019年度の活動実績、 2020年度の活動計画の概要を一覧で示す。

図表1−7

3年間の活動（実績と計画）
活動

年度
■調査

○AIを活用したスマート農業･6次産業化の事例調査○開発系AI技術教育の事例調査■カリキュラム開発

2018年度○農業AI人材育成の学習要素の抽出・整理○2018年度版カリキュラムの策定○2018年度版シラバスの作成■教材設計・開発○市販・既存教材の調査○教材の開発（プログラミング教育、農業IT基礎）■実証講座○実証講座（夏期特別講座）の企画・計画○講座シラバスの作成○実証講座の実施
2019年度○実証講座の検証■カリキュラム○実証講座の検証等に基づくカリキュラムの再定義■教材設計・開発○人工知能の教材設計・開発

10■カリキュラム

○カリキュラムの策定○科目指導ガイド○科目シラバスの作成■教材設計・開発○基礎科目の教材設計・開発○専門科目の教材設計・開発■ターゲットセグメンテーション＆マーケティング
2020年度○対象講座のニーズ分析○対象講座のターゲット分析■実証講座○実証講座の実施○実証講座の検証■成果の公開・普及促進○成果報告・Web公開○他校導入支援策の検討

1.4.2．今年度の取り組み（1）「農作物生産性向上ラボ」の実施

年間を通じてスマート農業を具現化するために屋上菜園にて｢農作物生産性向上ラボ」を立ち上げ、 自動潅水システムSoBic水耕栽培プラントにより野菜を育成した。土壌成分．
温度などのセンサーを取り付け「スマート栽培」実習を検証した。
10月以降においては実際に生育状況などのデータを取得して分析した。
このデータを活用してラボに協力いただいた「株式会社次世代産業実践所様」ならびに「ネーチヤーダイン株式会社様」は次年度以降で自動潅水システムSoBicの改良と新たな開発に生かすこととなった。

(2)実証講座の実施
清風情報工科学院在校生（留学生含む） ・一般公募の社会人に対して3か年のカリキュラ

ムから特にコアな部分として「AI/Idl,概論」 「機械学習と画像認識」 「農業の現状と6次化ビジネス開発」の実証講座とワークを行い、カリキュラムの興味・理解度を測り学習ターゲットの新たな設定と実運営できる内容へと継続開発する足掛かりとなった。

また新たな企業・講師を開発することができ既存カリキュラム含め授業内容の幅と厚み11

を増すことが可能となった。

(3)講座実施における仮設検証の実施
仮設として設定したターゲット （専門学校入学希望層）に「AI」 「IoT」 「スマート農業」など対するニーズがどの程度あるか、WEBにてマーケット調査を実施した。
実証講座を行う中で受講生の理解度を図り内容の微調整と内容フィット感を確認していった。

＊①｢農作物生産性向上ラボ｣・｢スマート農業ゼミ」に関しては辻調理師専門学校日本料理専攻学生が参加予定であったが、コロナのため辻調理師専門学校の通常授業自体を優先する必要があったため参加は見送ることとなった。
図表1−8実証講座の概要
実証講座

開発系IT学科の専門学校生・留学生・大学生・社会人

の対象者

期

間

(日数・コマ数）
実施手法

AI講座16日間農業講座12日間
スマート農業ラボ6月〜12月○実施形態

集合教育で実施。Zoomでの遠隔受講も実施。
○検証方法
学習成果物・出席率・受講態度
受講者数

50名

12

1．4．3．

実施体制(1)構成機関
本事業の推進主体である実施委員会の構成機関を以下に示す。

図表1−9実施委員会の構成機関
役割等

名称

都道府県名

学校法人清風明育社清風情報工科学院

統括

大阪府

学校法人三橋学園船橋情報ビジネス専門学校

開発・検証

千葉県

学校法人赤山学園九州技術教育専門学校

開発・検証

熊本県

学校法人帝塚山学院帝塚山学院大学

検証

大阪府

学校法人慶応義塾慶応義塾大学

開発

神奈川県

学校法人愛甲学院大阪愛甲農業科学専門学校

検証

大阪府

学校法人辻調理師専門学校

検証

大阪府

検証

東京都

株式会社ワプラス検証

大阪府

養液栽培研究所

開発・検証

兵庫県

株式会社次世代一次産業実践所

開発

大阪府

株式会社HCI開発

大阪府

株式会社三協製作所

開発

大阪府

株式会社リテラル

開発

大阪府

大阪府貝塚市役所

検証

大阪府

さつまいもカンパニー合同会社."fl(2)実施体制■実施委員会
本事業の推進主体として、 連携機関を構成員とする実施委員会を学校法人清風明育社清風情報工科学院に組織した。
実施委員会は重要事項の決定、分科会の活動への指示・管理、事業全体の進行管理等を担
当した。

■分科会

実施委員会の下部組織として、分科会を配置した。構成員は、連携機関の適任者とした。

13

開発分科会は、教育プログラム開発に係る実務を担当した。
実施･検証分科会は､教育プログラム実証講座の実施及び教育プログラムの検証に係る実務を担当 した。
図表1−10実施体制

I

実施委罠会

ＴｌｌｌｌｌｌⅧｒｈｒ

一鋤側

−撒会

ｒ

一 七

１↓
ｊ
分科会
︾

職繍権
一
鵬一

〆︲ＩⅡⅡｒｐＩｌⅡ■６日■９■ｑ巳Ⅱ陸

証
検
・
施
実

I

(3) 各機 関の役割。得られた協力事項等○教育機関
専門学校は各校の開発系IT学科のカリキュラム、教材等に関する情報を提供し、教育プ
ログラムの科目構成・各科目の内容や使用教材の企画・設計に協力した。また、実証講座の企画・計画立案、実施・講座運営、結果検証に協力した。
大学は農学・食品加工／流通等の専門分野、 IT教育・教育工学等の専門分野それぞれの観点から知見や最新動向等の情報を提供し､教育プログラムの科目構成･各科目の内容や使用教材の企画・設計に協力した。
なお、実証講座には辻調理師専門学校の学生が土曜日農業講座に参加予定であったが、コロナのため参加できなかった。
○企業

農業関連企業は業務実績に基づき、農業の6次産業化・スマート化に係る知見や具体的な取り組み内容、ノウハウ等を提供し、教育プログラムの科目構成・各科目の内容の具体化に協力する。また、実証講座の講師として結果検証に協力した。
教育研修関連企業は業務実績に基づき、教材の企画・設計開発、運用に係る知見や具体的な事例、ノウハウ等を提供し､教育プログラムの科目構成･各科目の内容､使用教材の企画・設計に協力した。また､実証講座の企画･計画立案､実施･講座運営､結果検証に協力した。
IT関連企業は業務実績に基づき、農業の6次産業化・スマート化に向けたIT活用に係る知見や具体的な事例、ノウハウ、技術トレンド等を提供し、教育プログラムの各科目の内容の具体化に協力した。また、実証講座の講師として結果検証に協力した。
○行政機関
地域における農業の現状と課題、農業の6次産業化・スマート化の動き、行政機関としての取 り組みや施策、計画等に係る情報を提供した。

14

2.カリキュラム

15

Z｡1．

カリキュラムの全体構成「農業
業 の6次産業化・スマート化を担36次産業化・スマート化を担うAI技術者育成プログラム」 （以下、本育成プログラム）ののカリキュラムの全体構成として、リキュラムの全体構成として、科目構成とその時間数、実施時期を以下に一覧で示す。

2．1．1．基礎科目
1．2年次配当の基礎科目は、ふたつの領域「人工知能基礎」と「フードテック基礎」で構成されている。領域「人工知能基礎」は4科目で構成され、総学習時間数は156時間である。領域「フードテック基礎」も4科目からなり、総学習時間数は213時間の組み立てである。
図表2−1基礎科目

基礎科目の領域（1．2年次）

時間数
156．0

人工知能・機械学習入門

21．0

AIプログラミング1

21．0(コードモンキー）

AIプログラミング2 (Python)

57．0

AIプログラミング3

57．0(AIライブラリ利用）

213．0

農業・農学の基礎

42．0

栽培装置の基礎57．0

食品・流通の基礎

57．0

人工知能･機械学習入門とAIプログラミング

57．0

期期期期
前後前後
年年年年
１１２２

■フードテック基礎

期期期期
前前後後
年年年年
１１１２

■人工知能基礎

実施時期

Zo1o2･専門科目
3年次に設定されている専門科目は4つの領域「農業とIT」 「流通とIT」 「6次化スマ

ート農業」 「AI活用プロジェクト」からなる。
領域「農業とIT」と「流通とIT」はそれぞれ3科目で構成され、総学習時間数は183時間、 339時間という設定である。
領域「6次化スマート農業」を構成する科目は「6次化演習」と「スマート農業実習」の2科目で、総学習時間数は75時間、領域「AI活用プロジェクト」には科目「6次化PBL」と 「スマート農業PBL」が設定され、その総学習時間数は84時間である。

16

図表2−2専門科目

専門科目の鎮域（3年次）

実施時期

時間数

一

■農業とIT

183.0

農業IT基礎(IoT･ドローン）

33．0

3年前期

1

42．0

3年前期

農業IT基礎（スマート栽培実習)

2

108．0

3年後期

339．0

一一

■流通とIT

流通IT基礎(POS・データマイニング）33．0

流通実習（飲食店実習）

1

84．0

流通実習（飲食店実習） 2

222．0

期期期
前前後
年年年
３３３

農業IT基礎（スマート栽培実習)■6次化スマート農業

75．0

6次化演習（取材）

36．0

3年前期

スマート農業実習（取材）

39．0

3年後期

■AI活用プロジェクト

84．0

6次化PBL

42．0

3年後期

スマート農業PBL

42．0

3年後期

フ｡。。

科目の学習内容

2.2.1．基礎科目の学習内容
以下に基礎科目の学習内容を示す。

図表2−3基礎科目の学習内容
明

預域

学習内容

1

．．−

説

人工知能・機械学習入門（理論・ツールを使って画像認識）*AIに関する基礎知識・基礎体験
AIプログラミング1
人工知能(コードモンキー）*Pythonの基礎としてコードモンキーを使ってアルゴリズムを学
ぶ

基礎

AIプログラミング2 (Python)*Pythonの言語の基礎、データ処理の基礎を学ぶ
AIプログラミング3(AIライブラリ利用）*tensornowなどのAIライブラリを使ってAIプログラムを学ぶ

17

農業・農学の基礎（理論・栽培実習）＊植物･光合成･栽培･士壌･肥料･品種等を学ぶ．栽培体験する.SoBic
を活用し土・肥料等の数値を集約し最適値を求める

栽培装置の基礎（理論・工作実習）
フードテック＊ハウス・溶液士耕・水耕栽培・植物工場等を学ぶ工作体験する

基礎

食品・流通の基礎（理論・調理実習）＊食品加工・味・発酵・保存・流通・ブランド化などを学ぶ調理体験する

人工知能・機械学習入門とAIプログラミングを兼ねた内容
時系列データの扱いについて学ぶ（非プログラマー向け）

2｡2｡2｡専門科目の学習内容
以下に専門科目の学習内容を示す。

図表2−4専門科目の学習内容

領域

吟

I

箏習内容
農業IT基礎(IoT･ドローン）＊座学十実習の講義

農業とIT(IoTとドローンの実習）

農業IT実習（スマート栽培実習)

1

農業IT実習（スマート栽培実習)

2＊援農に行っているか、学内農場で作業している

流通IT基礎(POS･データーマイニング）＊座学の講義マーケティングとデータに基づいたビジネスについて
学ぶ
流通とIT

流通実習（飲食店実習）

1

流通実習（飲食店実習）2*ARUTOBaseのようなところで、飲食サービスと食品加工の作業をしている
6次化演習（取材）
6次化
スマート農業

スマート農業実習（取材）＊フィールドワーク現地見学に行って、記事・動画にまとめる。前半
は近場に全員で行って要領を学び、後半は希望地を探して遠隔地に代表取材しオンラインで授業。

AI活用

6次化PBL(企画提案・商品デザイン･Webアプリケーション）18

スマート農業PBL(企画提案･IoT画像認識･Webアプリケーション）

プロジェクト＊卒論/卒業進級制作ゼミ形式で自分のプロジェクトを考える。(実力別内容選択）

開発教材

Z･ヨ。

カリキュラムに対応した教材を開発した。開発したのは、農業6次化ビジネス、AI&IoT懇をテーマとする教材である。また､農業(栽培の基本)に関する参考資料も整備した｡また、
ｌ

悟畢鹿・

銅且調

実証講座の講義を収録しeラーニング教材化した。
農業6次化ビジネステキストの構成は以下の通りである。

1．

農業の展望

2．

農業ビジネスモデルスタート戦略と拡大戦略

3．

農業ビジネスモデル検討すべき事項1

4．

農業ビジネスモデル検討すべき事項25．

農業ビジネスモデル検討すべき事項36．

農業ビジネスモデルサンプル例

AI&IoTのテキストの構成は以下の通りである。

●２
●３
●４
●５
■
１

AI&IoT概論
機械学習と画像認識
最終プレゼンテータ−1
最終プレゼンテータ−2
最終プレゼンテータ−3

図表2‑5AI&IoT概論の一部
AIARPA,IOTの違い
沁･IIPﾑ､IoTの画？
。､、

而 一

g" "

敵対的生成<GAN)

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RPA(ﾛポ認ｸス合如ｾｽ･尤冒ﾄﾒｰｼｮｼ）
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3.実証講座実施報告︲！■凸■１１１■！

１１■Ｉ１ｌＩＪｌⅡｌｌＩｌｌｌｌ１ｌｌ１ｌｌ日１１20

3．1．今年度の取り組み
3.1.1．

「農作物生産性向上ラボ」の実施

年間を通じてスマート農業を具現化するために屋上菜園にて｢農作物生産性向上ラボ」を立ち上げ、自動潅水システムSoBic水耕栽培プラントにより野菜を育成した。土壌成分．
温度などのセンサーを取り付け「スマート栽培」実習を検証した。
10月以降においては実際に生育状況などのデータを取得して分析した。
このデータを活用してラボに協力いただいた「株式会社次世代産業実践所様」ならびに「ネーチヤーダイン株式会社様」は次年度以降で自動潅水システムSoBicの改良と新たな開発に生かすこととなった。

3.1.2．実証講座の実施
清風情報工科学院在校生（留学生含む） ・一般公募の社会人に対して3か年のカリキュラ

ムから特にコアな部分として「AI/Idl,概論」 「機械学習と画像認識」 「農業の現状と6次化ビジネス開発」の実証講座とワークを行い、カリキュラムの興味・理解度を測り学習ターゲットの新たな設定と実運営できる内容へと継続開発する足掛かりとなった。
また新たな企業・講師を開発することができ既存カリキュラム含め授業内容の幅と厚みを増すことが可能となった。

3.1.3．講座実施における仮設検証の実施
仮設として設定したターゲット （専門学校入学希望層）に「AI」 「Idr」 「スマート農業」など対するニーズがどの程度あるか、WEBにてマーケット調査を実施した。

実証講座を行う中で受講生の理解度を図り内容の微調整と内容フィット感を確認していった。

＊①「農作物生産性向上ラボ」・「スマート農業ゼミ」に関しては辻調理師専門学校日本料理専攻学生が参加予定であったが、コロナのため辻調理師専門学校の通常授業自体を優先する必要があったため参加は見送ることとなった。

上記の活動の実施のフローを以下に図示する。

21

図表3−1実証講座実施のフロー②第3期実証講座概要③講座実施における仮説検証

2019年度作成した3か年カリキュラムを実証講座を通じて内容の精査を図る・対象者は以下として集客施策を実施
守般募集十清風1年生（編入クラス）＋グローバルITコース｜

I＜第2期プレセッション＞①﹁農作物生産性向上ラボ﹂スマート農業を具現化しビジネスとしての出口を追求すべく屋上菜園運営』

AI&IOTに関して現受講生の興味度・理解度測定

4月7日（清風生デザイン専攻特別講演）①IOTに関して理解･興味は現状なし

鋪「ジョブ理論について」｜ ②ジョブを解決するだめの顧客分析と．ビジネス講師株式会社Momo大津直人代表

プランニングに関しては興味を示す
田

■■■

I

I

i‐

＜第2期＞

ポスティ･ング阿倍野・天王寺エリア3,000世

4月11日（土）〜7月4日（土）全12回

仁 帯ポステイングコロナの影響あり反応0件「スマート農業ゼミ」9：20〜12：00

第一期15名で実施「AI&IOT講座」

実証講座に辻調理師専門学校生が4月〜参加予

13

00〜16 : 10

1弓I

定もコロナのため参加できなかった。
ロ＜補講授業＞

マ

7月4日（土）〜10月4日（土）全10回
清 風1年生（編入クラス）3名に前期実証講座の補3名に前期実証講座の補 講を実施

①7月4日（土）〜7月25日（土）全4回

アルディーノをプログラミングしセンサーを稼働

１１１②9月5日（土）〜10月10日（土）①アルデイーノを使ってのセンサープログラミ

幹

ングの内容には理解．応用力あり②Pythonプログラミング難易度高いもマスター

全6回

Pythonプログラムを覚えシューティングゲーム作成
I

＜第3期＞

京阪神エリアにWEB広告露出8月〜10月

10月17日（土）〜1月 23日（土）全12回｢都市型農業ゼミ」

９枢３ １

一般15名×2クラス＋清風1年生
1年生（編入クラス）3名
20〜12:00｢農作部物生産性向上ゼミ」｢AI&IOTゼ ミ」

00〜13:00「都市型農業ゼミ」

15名集客

苛嚇欝 "鱸

30〜16: 10

第2期の内容を修正し・さらに講師をプラスして実施−▼＜特別授業＞と.．ゴェ△−−．−−

11月25日グローバルITコースベトナム人留学生10名に

F 子
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｜

昼蹴襄懸葦震鴬

スマート農業のコンテンツどの程度留学生 にフ

12月16日（水）屋上水耕栽培プラント作成〜定植〜栽培までを実施

22

ックするかを確認することも目的として実施

満足度も高くかつ積極的に取り組む

１１

11月11日（水）実証講座では､｢AI/IoT概論｣｢機械学習と画像認識｣｢農業の現状と6次化ビジネス開発」
に関しては、別途授業用資料を作成した。これに対応している科目は「人工知能・機械学習入門」 「AIプログラミング2」 「AIプログラミング3」 「人工知能・機械学習入門とAIプロ
グラミング」 「6次化PBL」である。

また､年間を通じて「農業とIT(スマート栽培実習)1」 「農業とIT(スマート栽培実習）2」を検証すべく、校舎屋上菜園にて「農作物生産性向上ラボ」を実施した。これに対応しているのは「農業とIT(スマート栽培実習) 1･2」 「6次化演習」 「スマート農業実習」で
ある。

3画2．

本育成プログラムの検証

3．2．1‐ 検証実施の基本方針
本育成プログラムの「有効性」 「汎用性・柔軟性」の確認、及びこれらの結果に基づく育成プログラムの改善を目的として、教育プログラムの実証講座を実施した。

有効性とは、育成プログラムが当初の目的や設定した学習目標に対して、有効な内容・水準であったという観点からの検証であった。また、 「汎用性・柔軟性」とは、他校・他地域での本育成プログラムの導入・利用のしやすさという観点からの検証で、これは事業終了後の成果の普及促進を見据えての取り組みであった。

3.フ≦ 2 ． 検証の対象
本育成プログラムを構成する以下の各要素について、有効性と汎用性・柔軟性の観点か
ら検証をおこなった。
①教育内容等
教育内容等で実施した検証の対象は、以下の通りである。
○カリキュラム○シラバス・コマシラバス○教材（テキスト、 eラーニング）②指導手法等

指導手法等で実施した検証の対象は、以下の通りである。
○指導体制・方法○学習成果の評価方法等

23等

3.2.3.検証で使用したデータ等
検証で収集・利用したデータは、以下の通りである。
①受講生から収集するデータ○実証講座受講生の学習成果物○実証講座の出席率○受講生の満足度・学習成果等のヒアリング②講師・オブザーバーの意見○実証講座担当講師の意見・評価○実証講座オブザーバーの意見・評価等

3.フ.4． 検諦体帝・リ方法
実施委員会の指揮の下、実施・検証分科会が検証の実施と取りまとめ作業を担当した。
検証は、実施・検証分科会のメンバーに、講座担当講師・教育プログラム開発担当者・講座運営担当者・講座オブザーバーなどを加えて、上記の「検証で使用したデータ等」を参照し実施。有効性検証、汎用性・柔軟性検証し、その定量的評価・定性的評価を組み合わせ、結果を取りまとめ、来期以降の募集実施に当たっての方向性を決定した。

24

s､3。実証講座と本育成プログラムのカリキュラムの関連
3.3.1.基礎科目との対応関係
本実証講座とカリキュラムの基礎科目との対応関係を以下に示す。

図表3−2基礎科目との対応関係
基礎科目1．2年次

｜

識師
：卿

実証授業名

概要

人工知能基礎AIにおける働き方

IT業界からAIまでを積間的に知り､学習の(株)リテラル

機械学習入門や教育手法の変化

着地を具現化する船越隆之

日付■人工知能基礎10/17

実例からAI･IT･スマート農業の理解を図る。
人工知能基礎

画像認識授業

機械学習入門

AIライブラリーを活用して画像認繊技術シュミ(株)FLAG

5/306/66/13

レーション

WWING

6/20

ﾗｲプﾗﾘｰとビジネス企画を融合させてAII=

6ﾉ28

ジネス企画
■｡

人工知能基礎

アルデイーノによる

アルデイーノをプログラミングしてセンサーを稼

溶液栽培

7/47/11

機械学習入門プログラミング某礎

働研究所

7/187/25

プログラミングが実際に稼働することでJobを

北田祐

解決
AIプログラミング
コードモンキーAIプログラミング2

PythonPythonプログラミングマスターとPythonを使(株)FLAG

10/2410/31(Python)

プログラミングった研究をリサーチライブラリー･コンペ等か

WAVING

11/8

ら画像認識の実例を学ぶ
AIプログラミング

Python

清風1年生にPythonのプログラミングをマス

KMD

9/59/12(Python)

プログラミング

ターしシューティングゲームを作成

竹居直哉

9/199/26(補講）

10/310/10

AIプログラミング

AI深層学習AI&深層学習の基本を理解(株)FLAG

11/2111/28(ライブラリー利用）

Python汎用ソフトを利用して画像認誠プログラムを稼WWING

12/512/12

AIライブラリー

働させる

農業理論I

農作物育成の必須ポイントを科学的･生物的

大阪府大

11/28

に理解する。

阿部一郎■フードテック基礎
農業･農業の基礎

25

戦培装置の基礎

農業理論Ⅱ

育成方法･土壊･肥料･害虫対策等に関しての大阪府大

基礎知識を持って効果的にかつ｢おいしい野

阿部一郎

12/5

菜｣ができる知識を身に付ける
食品･流通の基礎

味噌･しょうゆ等の発酵食品の製造工程と商品

発酵食品

平岡よりか

6/20

西園誠一郎

6/13

11/14

化プランニング
食品･流通の基礎

屋上菜園野菜を使い新しい食品を企画･開発

商品企画

プランニング
人工知能

AI業界の未来

最新AI活用ビジネスレポート(ロボット×AI業

カワサキ

機械学習入門とデザインシンキング

界）

ロボット

ﾛポｯﾄを活用した生涯件向上デザインシンキ

サービス(株）

AIプログラミング

ング

ロボットSirビジネスの理解

3．3．2。 専門科目との対応関係
本実証講座とカリキュラムの専門科目との対応関係を以下に示す。

図表3−3専門科目との対応関係①
専門科目3年次

実証授業名

概要

1

｜

講師
鱗師

日付

竃農業とIT

農業IT基礎

施設栽培とSoBic(IoT･ドローン）

自動潅水システムSoBicによる新しい栽培方

次世代一次

法の理解

産業実践所

IoTシステムを使い土壌成分ごとに野菜栽培

高谷俊彦

10/17

(ラボ連動）
農業IT基礎

若手起業家演習

若手農業起業家ケーススタディ

溶液栽培(IoT･ドローン）

M式水耕栽培プラ

M式水耕栽培プラント作成と定植

研究所

ント作成

10/24

北田悠

農業IT基礎

水耕ボックスプラント

水耕栽培プラント･自勤潅水システムSoBicに

愛甲農業科

4/184/25(スマート栽培実習）

作成･栽培技術定植

学専門学校

5/95/16

成長記録

生育状況を比較上杉恭一

5/236/27

10月〜12月(野菜栽培の基本知識を合わせて習得）

農業IT基礎

温水水耕栽培グローバルITコース･ベトナム人留学生に特溶液栽培(スマート栽培実習）

プラント作成・別授業としてスマート農業栽培実習を実施

研究所
北田悠

成長記録
農業IT基礎農作物生産性向上

屋上菜園にて自動潅水システムSoBicならび

26

次世代一次

4月〜12月一●琴(スマート栽培実習）

フホにセンシングシステム｢アグリパレット｣を活用

産業実践所

し､土壊分析･土壌成分別の野菜の生育状況

高谷俊彦

を比較
■流通とIT

流通IT基礎口(POS
データーマイニング）

流通IT基礎(飲食店実習1）
流通IT基礎(飲食店実習2）

図表3−4専門科目との対応関係②
専門科目3年次

｜

実証授業名

概要

I

一

｜

識師
鱗師

日付

■6次化スマート農業
6次化演習(取材）

6次化演習(取材）

地域活性化ビジネス鳥取県米子市で30年間途絶えていた小麦を

山陰農業

立ち上げ

復活させ高級食パンブームに合わせて地域活研究所｢大山こむぎ」

性化を行ったストーリーの共有

笠谷信明

特色栽培と6次化｢大山こむぎ｣を復活させる中で農協との関係

山陰農業(高付加価値生産）

販促方法について共有

研究所

5/30

11/14

笠谷信明
6次化演習(取材）

地域活性化と淡路島にて若手就農家のコミニュティを形成

ビオアグリ

農法研究

し､自然農法とIOTを組み合わせて生産管理

柏木大樹

6/6

と流通システムを構築する。
(都会でのマルシェ開催）
6次化演習(取材）

スマート農業(取材）

スマート農業(取材）

6次化PBL

6次化PBL

6次化ビジネスとスモールビジネスからの農業ビジネス立ち上げ

七彩ファームコミニュティ形成

ケーススタディ就農普及活動について

川崎祐子

6次化ビジネスと生産性向上･コミニュティを形成する仕組みを

ビオアグリ

コミニュティ形成

アジア各国まで広げた実例を共有

柏木大樹

観光農園と

ITビジネスからの起業化ケーススタディ

ブルーベリー

養液栽培

ポット養液栽培システム･顧客開発マーケティ

ファーム

ング手法共有成子年男

ジョブ理論とジョブ理論とは(4/7清風デザイン科授業）

株式会社

4/74/18

IOTプログラミング

ジョブ理論･センシングプログラム

Momo

4/255/9

センシングを使ったビジネス企画

大津真人

5/165/23

ジョブ理論

株式会社

12/1912/26

ジョブ理論

27

11/21

12/26

11/7

ビジネス企画

スマート農業PBL｜

ITベンチャー立ち上げ手法〜ビジネス企画立Momo

1ﾉ91ﾉ16

案

大津真人

1/23

農業経営学

スモールビジネス立ち上げにおける経営的発

アグリ

12/1212ﾉ19

ビジネス

想の醸成

プロデュース

プランニングコンセプトメイキング･ペルソナ設定

浅野禎彦

経営計画立案

28

4’

4.成果の活用方針

●

手法

29

事業の成果物（アウトプット）

4．1．

図表4−1事業の成果物
＜農業＞
○参考資料

0栽培の基本（参考資料）○農業6次化ビジネステキスト
1農業の展望2農業ビジネスモデルスタート戦略と拡大戦略
3−1農業ビジネスモデル検討すべき事項1
3−2農業ビジネスモデル検討すべき事項2

3．3農業ビジネスモデル検討すべき事項3
3−4農業ビジネスモデルサンプル例○実証データ4−1植物・土壌調査
4−2ラボデーター1<AI&IUI,＞

5‑1AI&IOT概論

5−2機械学習と画像認識資料
5−3最終プレゼンデータ−1
5−4最終プレゼンデータ−2

5−5最終プレゼンデータ−3

4.Z･活用方針・手法
4.2.1．農業×AI(IT)という学びの分野の周知
テクノロジーの農業への活用は技術的にも先進的で、将来的な発展の可能性も見込める、
エンジニアにとって魅力的な活動領域であり、産業界の動きも年々活発化している。

30

Iしかしながら、多くの専門学校入学希望者にこの専門分野の魅力が届いていないのが現状である。若年者の農業そのものに対する日常的な距離感もさることながら、そこに先端テクノロジーが応用されつつあり、今後はさらなる発展が見込まれているという状況を知る
機会が少ないためである。

そこで、専門学校入学希望者(IT系学科）やIT系学科に在籍する学生・留学生への当該領域の魅力の周知を目的とする活動を継続実施する。

4.2.2．新規導入カリキュラムとして継続開発
2021年4月からの履修科目として設定する「グローバルIT専攻･IT就職コース」における月一回土曜日授業を年間履修科目として設定する。

また、 IT系学科の在校生については、当該領域に従事する現役エンジニアを招いた講演会・セミナーなどを実施する他、知識フレーム部分を強化して既存授業への反映と、2021
年4月入学生の2年次の選択コースAI&IOTコースを追加することで準備する。

土曜日講座として募集を行ったAI農業分野の社会人コースに関しては､さらに社会課題に対する解決･｢DX｣など今後開発が進むデジタル部門の新コースの開講などさらに社会人
マーケットの講座カリキュラムを反映させて収支モデルとして運用することを目指す。

4.2.3･他校・他地域への展開
他校･他地域への展開という点については､今回の取り組みを通じて専門部門の枠を超えた広い見地を身に付けることを目指していきたい。具体的には他校との社会課題の解決を

AI/IOTを使って行うような問題解決プログラムする能力を身に付けたり、新規ビジネスを企画・開発するような能力を身に付ける特別授業などを分野横断型で展開していきたい。
具体的には夏休み･春休み期間等における特別授業での実施・ビジネスコンペへの取り組

みを分野・学校横断型で手掛けていくことからスタートしたい。

31