アグリビジネス創出フェアin東海
日時： 平成29年11月7日（火）「ICT活⽤農業 事業化・普及プロジェクト」平成26年度〜平成28年度
農林⽔産省・⾰新的技術創造促進事業（異分野融合共同研究）
情報⼯学との連携による農林⽔産分野の情報インフラ構築

イネのe栽培暦の開発と課題
西内 俊策
異分野融合共同研究 ユーザーサービスグループ
名古屋大学 大学院生命農学研究科 助教

本研究は生研センター「革新的技術創造促進事業（異分野融合共同研究）」の支援を受けて行った。

国内農業の現状課題• 気候変動下での米の品質低下(良食味米生産の課題)→環境変動への対応• 「栽培技術情報」 継承の難しさ （世襲制の減少、企業の参入）• 農業システム間連携の難しさ→栽培ノウハウ「勘と経験」の継承方法の確立→データの記述方法の規格化• 離農で増加する委託農地：栽培管理の負担 大→センサー活用による栽培環境のモニタリング

ICT （Information and Communication Technology）
情報や通信に関連する科学技術の総称(IT＝情報技術に通信コミュニケーションの重要性を加味)国内農業の現状課題
栽培暦は、国内稲作における「集団管理」、「品質の均等化」の実現に不可欠＜問題点＞• 環境変動へ適応できない• 過去のデータを参照できない• 個々の農家の蓄積データを有効活用が困難

ICTの利活用のチャンス

静的な「栽培暦」から動的な「e-栽培暦」へ
e-栽培暦はカーナビのようなもの

静的

動的地図

カーナビ

栽培暦

e-栽培暦

環境（気象・植物）情報を考慮し栽培の最適ルートをナビ
蓄積データの未活用

蓄積データを共有・活用！

蓄積データを生かしたユーザー交流・システムの進化

静的な「栽培暦」から動的な「e-栽培暦」へ
過去情報の蓄積

他のユーザーとのデータ共有
環境モニタリングによる省力化の実現

知識と経験
五感予測
判断
作業日誌
作物モデル予測による環境変動への対応

ユーザー

栽培管理情報の標準化

e-栽培暦の特徴

0．農学+情報+工学分野による開発
1. 作物モデルに基づく生育予測
2. データの相互運用性（interoperability）

e-栽培暦の特徴: 農学+情報+工学分野による開発
ユーザーサービスグループ• コンテンツの決定• アウトプット画面の構築

農・情報農・情報情報基盤グル－プ• 標準化情報プラットフォーム構築

農・情報・工学

センシンググループ• センサーネットワークの確立• 高精度・低価格センサー開発• 植物センサー開発

e-栽培暦の特徴: 作物モデルに基づく生育予測「高品質米の安定生産」、には、適期の栽培管理が必須
発育速度（ Developmental Rate; DVR ）モデル
記号
TL
GTh
LcA
B
DVI=0
DVI=1

意味
気温
日長出穂までの最小日数ある日長条件下で発育速度が1/2になる気温
限界日長
温度係数
日長係数
出芽を意味する出穂を意味する

堀江武（1990）「イネの発育過程のモデル化と予測に関する研究 : 第1報 モデルの基本構造とパラメータの推定法および出穂予測への適用」日作紀 59(4)： 687-695

環境変動に応答した発育予測が可能となり「高品質米の安定生産」に必要な適期栽培を支援する

e-栽培暦の特徴: 作物モデルに基づく生育予測
Ø 発育速度モデル
Ø 品質と気象の関係性
Ø 長期的な気象シナリオ
これら3つを組み合わせ、高品質生産に最適な栽培ルートをナビする
栽培ナビ 出穂前 28 日現在

図. 品質と気象の関係性

出穂後20日間の高温・低日射量が予想されます！
着花数を減らすために出穂前1回目の穂肥量を控えてください

鹿児島県農業開発総合センター 若松謙一
https://www.ondanka-net.jp/index.php?category=measure&view=detail&article_id=568

e-栽培暦の特徴

0．農学+情報+工学分野による開発
1. 作物モデルに基づく生育予測
2. データの相互運用性の実現（interoperability）

e-栽培暦の特徴: データの相互運用性
人間側のテキスト

センサー側のテキスト

作業日誌3
システムB社

作業日誌1
システムA社

作業日誌2
システムC社「農作業の名称」や「データ記述方法」に互換性がなく、異なるシステム間で蓄積情報を比較・共有できない

A社

B社

異なる規格のセンサー• 「センサーシステム」に互換性がなくソフトウェア間連携ができない• センサー交換・追加ができないe-栽培暦の特徴: データの相互運用性
センサー側のテキスト

人間側のテキスト●共通農業語彙の確立
作業日誌3
Ø農業語彙の辞書作り
作業日誌1
システムB社

システムA社●データの記述方法の規格化
Ø 栽培管理データ A社
B社
Øセンサーデータ

作業日誌2
システムC社「農作業の名称」や「データ記述方法」に互換性がなく、異なるシステム間で蓄積情報を比較・共有できない

異なる規格のセンサー• 「センサーシステム」に互換性がなくソフトウェア間連携ができない• センサー交換・追加ができないe-栽培暦の特徴: データの相互運用性●共通農業語彙の確立●データの記述方法の規格化
人間側のテキスト

センサー側のテキスト
e-栽培暦• データ加工と整理• 計算して表示• 「見える化」

作業日誌3
システムB社

作業日誌1
システムA社

Fix-pms
作業日誌2
システムC社

システム項目データの共有 ・ 比較が可能

データを標準化するクラウドA社

B社
E社

C大学

D社

ソフトウェア互換性の確立
センサシステムの追加・交換も容易に

農業データのシステム間連携が可能にe-栽培暦の特徴: データの相互運用性
気象センサー無しでも最新の測定値・予測値を利用可能
アメダス（AMeDAS)

農業環境技術研究所
モデル結合型作物気象データベース改訂版（MeteoCrop DB Ver.2）
AMeDASの確率予測資料（異常天候早期警戒情報）や季節予報を組み合わせ利用することも可能に。

無償の気象情報を活用できるe-栽培暦の状況: プロトタイプの完成

2016年3月末
e-栽培暦プロトタイプの完成

一部研究途上の機能を含むがカスタマイズや試用が可能

e-栽培暦の開発方向性
現在までに完成

今後の開発目標と課題

e-栽培暦の普及• 気象ステーションの活用• センサーネットワークの確立• データの相互運用性の実現• 出穂日の予測• マップ表現 ・ アーカイブ機能の実装• 長期的な気象シナリオの準備• 地域ごとの最適化を実現• 最適な栽培ルートナビの実現• 画像データの活用• 実データによる収量・品質予測モデルの改良• 畑作物への展開の実現• 双方向コミュニケーションツールとしての活用• 植物センサーの活用（植物の健康診断）

e-栽培暦の課題: 収量・品質予測モデルの改良
JAあいちの協力のもと、農業法人毎に予測精度評価を行った
予測誤差と田植え日-コシヒカリ6

出穂日誤差 (日)4

現場の希望ライン ±2日以内

2
0 4月10日
-2

法人A
法人B
4月15日

4月20日

4月25日

4月30日

5月5日

5月10日

5月15日

法人C
法人D

-4
-6

法人間のバラツキについて原因検証とモデルへの組み込みが必要

e-栽培暦の課題: 収量・品質予測モデルの改良
JAあいちの協力のもと、農業法人毎に予測精度評価を行った
予測誤差と田植え日-あいちのかおり、大地の風5

予測誤差(日)

0
5月15日

5月20日

5月25日

5月30日

6月4日

6月9日

6月14日

6月19日

6月24日

-5

法人B
-10

法人C
法人D

-15-20-25

6月田植えの誤差が顕著→モデル作成時のデータの不足が影響？

e-栽培暦の課題: 収量・品質予測モデルの改良
愛知と岐阜での利用を想定しモデルを開発するも、予測モデルの精度が想定より出ないという問題が発生。
データ駆動型(機械学習)モデルではその傾向が顕著。
1．現場の育苗情報、施肥情報などデータの質的な不足
2．現場の品種別、移植時期別のデータの量的な不足
3．植物生育の記述に特化したモデル開発の必要性
現状の予測精度では現場のニーズに応えることが出来ないと判断。
⇒予測モデルの精度向上に必要な、情報の質、量の確保と、モデルの改良を行っている

e-栽培暦の今後
現在、プロジェクト終了後も研究開発を継続している。
1．予測モデルの改良
2．気象データサービスへの対応拡大
ICT技術を基幹としたスマート農業サービスの発展のためには、以下の3項目が大事だと考えています。
1．課題について開発者(研究者)と現場とで擦り合わせを行う。
2．地域性、多様性への対応を前提として必要な連携を行う。
3．開発者(研究者)側が専門領域の外に積極的に進出し、必要な技術の取捨選択を行う。
本研究は生研センター「革新的技術創造促進事業（異分野融合共同研究）」の支援を受けて行いました。また本日の発表内容は参画した14機関によって成された研究の一部であることをここに記します。