KSK-GR4-5

新事業創出の枠組み
令和４年度 機械産業新事業創出支援事業報告書
暫定版

令和 5 年 3 月

一般財団法人 機械振興協会 技術研究所

新事業創出の枠組み
令和４年度 機械産業新事業創出支援事業 報告書
――

目

次

――

１．はじめに…………………………………………………………………………………………………1
２．新事業創出の枠組み 総論
2.1 新事業創出の枠組み 総論の構成 ……………………………………………………………………1
2.2 ソリューション指向の開発プロセス…………………………………………………………………2
2.3 EAR-Model ………………………………………………………………………………………………3
2.4 サービス・ドミナント・ロジック……………………………………………………………………4
2.5 「モノコト」「コトモノ」 ……………………………………………………………………………6
３．新事業創出の枠組み 開発事例 ………………………………………………………………………7
3.1 概要………………………………………………………………………………………………………7
3.2 「モノコトの開発事例」………………………………………………………………………………7
3.3 「コトモノの開発事例」 ……………………………………………………………………………14
４．おわりに ………………………………………………………………………………………………24
参考文献 ……………………………………………………………………………………………………25

- i -

＜研

究＞

新事業創出の枠組み
令和 4 年度 機械産業新事業創出支援事業 報告書
木村利明 ※1，藤塚将行 ※2，櫛田隆 ※2，森川千秋 ※2，後藤ナツ ※2

A new business creation framework

Toshiaki KIMURA, Masayuki FUJITSUKA,
Takashi KUSHIDA, Chiaki MORIKAWA, Natsu GOTO

１．はじめになどの情報収集から着手することになり，多くの工数を要することがある．さらに，うまく新市場

製造業は，事業環境の変化に対応するため，製を開拓できたとしても，中小製造業の持続発展可品開発，製造及び製販一体化に関わる洗練技術を能な製品開発のためには，単なる物としての製品

取り入れ，デジタルなどの最新技術も駆使して，を供給するばかりではなく，顧客との継続的な関顧客や社会のニーズに対応した製品やサービスを係を構築して，顧客のビジネスとして本質的にや一早く開発し，顧客に提供できるようにする変革

りたいことや目的（以下，「コト」という）に資する力が求められている．例えば自動車産業では，する手段を提供する必要がある．中小製造業は，昨今の自動車の EV 化により，自動車部品の種類が顧客の「コト」実現のための貢献に視点を置いた変わり，部品点数も減少している．これにより従「コト」起点の新事業創出や製品開発が重要とな

来のピラミッド型のサプライチェーンが変革しつり，これらの枠組みや事例に関する情報が必要でつあり，この影響で自動車関連部品を提供していある[1][2]．

た中小製造業は，新製品開発や新たな市場開拓が必要になっている．

そこで，中小製造業の新事業創出や製品開発を支援するため，本機械産業新事業創出支援事業を

中小製造業は，自社製品を有する自社製品型の行った．本事業では，「コト」起点の製品開発の企業，高度な工程設計や加工技術などによる試作ための手順や方法を検討して「新事業創出の枠組

加工型の企業及び大手製造業などへの部品供給をみ 総論」として取りまとめ，その「新事業創出の主とした下請型の企業など，様々な業務形態があ枠組み 総論」にもとづく「開発事例」を示す．

る．これらのうち，試作加工型の企業及び下請型

本報告では，これらのうち，「新事業創出の枠の企業製造業は，この自動車産業のような急激な組み 総論」
及び「新事業創出の枠組み 開発事例」

サプライチェーンの変革があった場合に，大きなについて報告する．

影響を受ける．
これらの中小製造業は，これまでは，発注元か

２．新事業創出の枠組み 総論

らの製品や部品の設計図を起点にして工程設計及び製造を行なうことが主となっていた．そのため，

2.1 新事業創出の枠組み 総論の構成

これらの企業が新市場を開拓したり，自社製品開「新事業創出の枠組み 総論」
は，顧客の
「コト」

発に取り組もうとしたりした場合，製品開発の経に応えるための製品開発手順であるソリューショ

験不足から，製品開発の枠組みや成功事例の探索

ン指向の開発プロセス(高橋 2016)[1][2]」を基本※1

技術研究所，※2 技術研究所 技術開発センター- 1 -とする．さらに，ソリューション指向の開発プロを把握した後，自社が保有する手段「モノ」からセスを実施する上で有益となる企業活動の分析ツ

業界内で対象領域の絞込みや商品企画を行い，試ー ル で あ る 「 EAR-Model(Enterprise Activity

作開発や顧客の意見から商品の検証の後，上市す

Reference Model)[1]」を考案した．さらに，顧客る．

の「コト」を発見するためには，「サービス・ド
ミナント・ロジック[3]」などが有効である．

一方，ソリューション指向の開発プロセスでは，
図 1 右に示す通り，顧客の業界動向を把握した後，また，ソリューション指向の開発プロセスを実一度自社が保有している技術や，技術が適用可能

施にあたっては，製造業の既存自社製品を，単にな領域を探すことから離れ，顧客と密にコミュニ「モノ」として提供するのではなく，顧客の「コケーションができる環境を構築して，顧客の事業ト」に応えるように「モノ」に付加価値を付ける

環境や企業活動を理解し，相手の立場に成り代わことによる製品開発の方法（以下，「モノコト」って考察することからはじめることを起点とする．

という）と，顧客の本質的な目的に資する課題をその上で，顧客企業内の部門を越えた密なコミュ「コト」として拾い上げて「モノ」として新たなニケーションのもと，顧客の困りごとや，本質的製品開発を行う方法（以下，⑤「コトモノ」といにやりたい「コト」の共有による課題発見，課題う）の 2 通りの開発方法があることを考案した．

解決のためのソリューション仮説の議論，ソリュ

本章では，「新事業創出の枠組み 総論」の基本

ーション開発，ソリューション提供を行う．いわである「ソリューション指向の開発プロセス」にば，従来の開発プロセスは，良い「モノ」を作る

ついて示す．さらに，「EAR-Model」及び「サービことを重視するが，ソリューション指向の開発プ

ス・ドミナント・ロジック」について解説する．

ロセスでは，顧客のパートナになり，顧客の困りごとや，本質的にやりたい「コト」に耳を傾け，

2.2 ソリューション指向の開発プロセス「コト」実現のためのソリューションの提供に重ここでは，「ソリューション指向の開発プロセ点を置く．特に近年では，顧客に寄り添った付加

ス」について示す．

価値の高い製品開発に適していることから，ソリ製造業が製品開発を行う場合，従来の開発プロューション指向の開発プロセスが注目されはじめ

セスでは，図 1 左に示す通り，異分野の業界動向ている．そのため，製造業が，新たに異分野に参図 1 従来の開発プロセス(左)とソリューション指向の開発プロセス(右)(高橋 2016 を元に作成)- 2 -入する場合は，ソリューション指向の開発プロセ

顧客企業の「何を」といった商品／サービス，「どスを用いることが好ましいと考える．

う作り」といった生産設備や生産方法及び「どう本ソリューション指向の開発プロセスを改めて整理すると次の(1)～(7)から成る．
(1) 対象業界と対象領域の動向調査

売るか」といった製販一体化の 3 つの活動を明らかにすることができ，活動相互の関係がわかる企
業活動の参照モデルが必要となる．

(2) 顧客とのパートナ形成

そこで，顧客企業からのヒアリングなどをもと(3) 顧客の企業活動分析に，顧客企業の企業活動などを分析するための参(4) 顧客が本質的にやりたい「コト」発見

照モデルとして，新たに EAR-Model(Enterprise(5) 課題解決ソリューション仮説の議論

Activity Reference Model)を考案した．

(6) ソリューション開発

本モデルは，「ソリューション指向の開発プロ(7) ソリューション提供

セス」における「(3)顧客の企業活動分析」，「(4)顧客が本質的にやりたい「コト」（課題）発見」

2.3 EAR-Model及び「(5)課題解決ソリューション仮説立案」の際「ソリューション指向の開発プロセス」においに必要となる製造業と顧客とが議論，顧客企業のて，特に「(3)顧客の企業活動分析」，「(4)顧客

商品／サービス，生産設備や生産方法及び製販一が本質的にやりたい「コト」（課題）発見」及び

体化の 3 つの活動のライフサイクルのうち，どの「(5)課題解決ソリューション仮説立案」の議論で観点の議論なのかを製造業と顧客企業とが共有し，は，製造業と顧客企業とが共通理解や齟齬なくコ

同一の視点で議論する必要がある．

ミュニケーションをはかるための仕組みが必要となる．

そこで，本モデルでは，顧客企業の商品／サー
ビス，生産設備や生産方法及び製販一体化の 3 つ

具体的には，製造業と顧客企業との議論の焦点の活動のライフサイクルモデルを持ち，それぞれや，企業内の詳細な活動の相互理解のためには，のライフサイクルの相互の関係を示した参照モデ

図 2 EAR-Model (Enterprise Activity Reference Model)- 3 -ルである．本モデル名称の一部分である EAR は，向に階層化しているが，本 EAR-Model では，同規

ソリューション指向の開発プロセスにおいて，顧格の Level-4 の機能（経営計画・物流）の上流か

客の困りごとや，本質的にやりたい「コト」を，ら得られた受注を，同規格の Level-0～2 の機能

じっくりと聞く「耳」という意味と，モデルの形（実際の生産，生産プロセスのセンシングと操作，状が耳管を連想させることによる．

モニタリング，生産工程制御）で生産し，最終的

本 EAR-Model では，商品／サービスのライフサには，Level-4 の機能（経営計画・物流）で納品す

イクル及び生産設備や生産方法の双方のライフサる流れを示すため，図 2 の通り，U 字型にして配イクルのステージを，図 2 に示す ISO 15704:2000

置した．さらに，本製販一体化のライフサイクルのステージ名に，製造業として，ビジネスチャン

は，Level-0～2 の機能（実際の生産，生産プロセスが期待できる保守・保全(Service/Maintenance)

スのセンシングと操作，モニタリング，生産工程を付加し，同定(Identification) ，コンセプト制御）である U 字の底辺部分が，商品／サービス(Concept)，要件(Requirement)，設計(Design)，のライフサイクルと，生産設備のライフサイクル

実装(Implementation)，運用(Operation)，保守・の双方が「運用(Operation)」のフェーズ」となっ

保 全 (Service/Maintenance) 及 び 終 了 (End ofている交差点部分で交差，または接するように配Life)とした．

置する．

また，商品／サービスのライフサイクルと，生これらにより，EAR-Model の製販一体化のライ

産設備のライフサイクルとの関係を明らかにする

フサイクルの，Level-4 の機能（経営計画・物流）

ため，双方のライフサイクルにおいて，図 2 に示から得た受注や生産指示により，同製販一体化のす通り，生産可能となる状態である「運用ライフサイクルの Level-0～2 の機能のフェーズ(Operation)」のフェーズで交差させることで，2で，商品／サービスのライフサイクルや生産設備

つのライフサイクルの関係を明らかにした．すなのライフサイクルの「運用(Operation)」フェーズ

わち，この交差点は，商品／サービスが提供可能と同期し，実際の生産が行われ，さらに，生産さな状態である「運用(Operation)」のフェーズ」でれた商品／サービスは，本製販一体化のライフサあり，かつ，商品／サービスを生産する生産設備

イクルの Level-4 の機能（経営計画・物流）の機が稼動可能な状態である「運用(Operation)」のフ能により納品されることを表す．

ェーズである状態を意味し，実際の生産がいつで提案した EAR-Model は，このように，商品／サも行える状態である．

ービス，生産設備や生産方法及び製販一体化の 3

一方，製販一体化では，製造業で盛んに活用さつの活動について，これらの国際標準に基づくラ

れている国際標準として，図 2 に示す，IEC 62264-

イフサイクルステージを有しており，しかも図中

1:2013—に，自由に書き込める空白部を設けている．そのenterprise-reference

ため，ソリューション指向の開発プロセスにおいarchitectures and methodologies(IEC 2013)をて，顧客からのヒアリングに基づく顧客の企業活

参照することとし，EAR-Model のライフサイクル

動分析，顧客が本質的にやりたい「コト」（課題）のステージ名は，同規格で定義する機能階層の発見及び課題解決ソリューション仮説の議論の際

Level-0～2 の機能（実際の生産，生産プロセスのに，議論内容を，商品／サービス，生産設備や生センシングと操作，
モニタリング，
生産工程制御）産方法及び製販一体化の 3 つの活動のライフサイに対応して，制御・監視・生産とした．また，Level-

クルに関連付けて記載し，製造業と顧客企業との3 の機能（生産実行管理）を生産管理とし，Level-

間で齟齬なく，密に情報共有することが可能とな

4 の機能（経営計画・物流）を，経営計画・販売・る．

Industrial

Requirementsforautomation

systems流通とした．
ただし, IEC 62264-1:2013 では，図 2 の通り，
企業活動における製販一体化に関わる機能を縦方

2.4 サービス・ドミナント・ロジック「ソリューション指向の開発プロセス」におい- 4 -て，特に「(4)顧客が本質的にやりたい「コト」（課

販売する．この場合，顧客は自動車の本来目的で題）発見」においては，サービス・ドミナント・

ある通勤・通学，家族でドライブ・移動先でレジロジックの活用が有効である．

ャーなどの本来目的で使用するが，そのためにはサービス・ドミナント・ロジックの対語として，

自動車の日常点検，法定点検・車検，損害保険のグッズ・ドミナント・ロジックがある．グッズ・契約管理，給油，洗車などを行う必要がある．こドミナント・ロジックは，グッズすなわち有形商

れらのち，特に日常点検，法定点検・車検などは材こそが価値だと定義づけられた考え方である．

自動車使用者である顧客の義務ではあるが，本来

とにかく優れた商品の開発が重視され，それがそ目的とは異なる付随作業であり，顧客にとってはのまま顧客体験の向上にもつながると信じられて負担である．このように自動車販売会社が，顧客いる．

に自動車を販売し，その後の付随作業は顧客任せ

これに対して，サービス・ドミナント・ロジッのような状態は，一昔前に良く見られた形態であクは，端的に述べると有形商材と無形サービスのるが，自動車販売におけるグッズ・ドミナント・区分を取っ払い，企業と顧客が一緒になって価値ロジックの例である．

を生む共創の考えに基づき，顧客が本当に欲しい

一方，自動車販売におけるサービス・ドミナン

価値を提供しようとする考え方である．サービス・

ト・ロジックの例を図 4 に示す．近年では，LTE

ドミナント・ロジックを分かり易く表現する言葉（Long Term Evolution）や 5G(5th Generation)

として，「お客様が欲しいのはドリルではなく，などの携帯回線網を活用した自動車の情報システ穴である」というのがある．この例文において，ム化が進んでいる．さらに自動車販売店の顧客囲企業が提供しているのはドリルではなく，ずばり

い込み戦略もあり，顧客のスマホや自動車に搭載穴をあける方法ということである．

されたカーナビに，自動車の状態に関する情報がまた，グッズ・ドミナント・ロジックとサービ

届いたり，点検時期のお知らせなどが届いたりす

ス・ドミナント・ロジックについて，自動車販売るようなアプリケーションが生まれている．これを例に挙げると次の通りとなる．

により，顧客が保有する自動車の点検時期，車検

まず，自動車販売におけるグッズ・ドミナント・

時期，点検履歴や部品交換履歴及び次回の部品やロジックの例を図 3 に示す．従来の自動車販売会

消耗品などの交換時期目安などが一目で分かるよ

社は，顧客に自動車という「モノ」（グッズ）をうになる．これにより，自動車を保有することで提供者（プロバイダ）

利用者
（ユーザ）

モノ

モノの機能

走る
曲がる
止まる

付随作業は
利用者

モノの機能を利用することで充足される
ニーズ（利用者の負担）
・日常点検
・法定点検・車検
・損害保険の契約管理
・給油、洗車：コト

通勤・通学
家族でドライブ
移動先でレジャー：

本来目的©2022 Japan Society for the Promotion of Machine Industry

図 3 自動車販売におけるグッズ・ドミナント・ロジック例
- 5 -

利用者
（ユーザ）

モノ
＋足りない何か

提供者（プロバイダ）

付随作業を提供者
が代行 or 支援

サービス（提供者が積極支援）
・リモート点検
・日常点検補助・法定点検・車検案内
・損害保険の契約管理
：

価値共創
コト

通勤・通学
家族でドライブ
移動先でレジャー
：

本当は
本来目的
集中したい！
©2022 Japan Society for the Promotion of Machine Industry

図 3 自動車販売におけるサービス・ドミナント・ロジック例
発生する付帯作業の実施管理に余計な気を回さな

これらを活用して製造業が新事業創出を行った

くて済むようになる．また，遊園地やショッピン

り，新製品開発を行ったりする場合，製造業が既グパークの広大な駐車場に自動車を止めても，ス

存製品を有している場合と，既存製品の有無に限マホで自分の自動車の駐車位置を探してくれる機

らず，自社が保有していない新領域を開拓したり，能など，便利な付加価値が次々と誕生している．

新製品を開発したりするなどの場面があると考えこららは，自動車の販売会社が，これまでのよられる．

うに単に自動車をモノ(グッズ)として顧客販売すそこで，既存の自社製品を，単に「モノ」としることから，顧客にとって自動車の本来目的に集て提供するのではなく，顧客の「コト」に応える

中して頂くためのサービスを販売することに変革ように「モノ」に付加価値を付けることによる製した姿の一つであり，自動車販売におけるサービ

品開発の方法（以下，「モノコト」という）と，

ス・ドミナント・ロジックの例として挙げられる．

顧客の本質的な目的に資する課題を「コト」とし

このサービス・ドミナント・ロジックの例は，て拾い上げて「モノ」として新たな製品開発を行製造業が既存製品を販売したり，新製品を開発しう方法（以下，「コトモノ」という）の 2 通りのたりする上で，顧客のコトに応えるためのヒント

開発方法に分けて考えることを提案する．

になり得ると考える．

第 3 章以降では，「モノコト」及び「コトモノ」の製造業で有り得る 2 通りの状況別に，「新2.5 「モノコト」「コトモノ」
ここまでで，「新事業創出の枠組み 総論」として，新事業創出や新製品開発の思考手順である「ソ事業創出の枠組み 総論」を活用した具体的な「新事業創出の枠組み 開発事例」を示す[4][5][6][7][8][9]．

リューション指向の開発プロセス」を基本とすることを提案した．また，その「ソリューション指向の開発プロセス」のうち，特に顧客の企業活動分析を行う際に有益な「EAR-Model」，顧客が本質的にやりたい「コト」（課題）発見する際に有益な「サービス・ドミナント・ロジック」について
示した．
- 6 -

3． 新事業創出の枠組み 開発事例
3.1 概要本章では，「第 2 章 新事業創出の枠組み 総論」で示した「ソリューション指向の開発プロセス」，同プ
ロセスで活用する「EAR-Model」及び「サービス・ド
ミナント・ロジック」などの手法を用いた「新事業創出の枠組み 開発事例」について報告する．
具体的には，既存の自社製品を，単に「モノ」として提供するのではなく，顧客の「コト」に応えるよう

図 4 コンバーティングマシンに「モノ」に付加価値を付けることによる製品開発の方法である「モノコト」と，顧客の本質的な目的に資する課題を「コト」として見付け出して，「モノ」として新たな製品開発を行う方法である「コトモノ」との 2 通りの開発方法それぞれについて，「モノコトの開発事例」及び「コトモノの開発事例」を構築した．
新品

3.2 「モノコトの開発事例」
3.2.1 新事業創出の枠組み 総論の活用

劣化

図 5 コアチャック「モノコトの開発事例」では，プラスチックフィル
りすることで顧客工場の生産ラインを止めてしまう

ム・シート，金属箔，紙・板紙，ガラスなどの比較的ことも起こりうる．従来，同機器メーカは，エアシャ

薄い基材に，コーティング，ラミネーティング及びプ

フトやコアチャックを顧客工場に販売はするが，エリンティングなどの加工を施して新たな製品を生みアシャフトやコアチャックのウレタン部品の劣化状出すコンバーティング業界の工場を顧客とし，同顧態の把握や，修理が必要になった際の同機器メーカ

客工場の加工装置で用いるエアシャフトやコアチャへの修理依頼などは，顧客工場側が主体的に行ってックなどを製造販売している機器メーカである㈱ハいた．

イメックス[10]（以下，「同機器メーカ」という）の

この状況は，同機器メーカが，エアシャフトやコアビジネスを対象とした．

チャックそのものの機能や性能を「モノ」として顧客

同機器メーカのエアシャフトやコアチャックは，工場に販売している状況であり，顧客工場が顧客工

従来の芯ズレや粉塵が出易いメカニカルな機構によ

場の顧客に付加価値を提供する「コト」を実現するたるロールのチャッキングではなく，図 4，図 5 に示す

め顧客工場の企業活動である良い製品，良い製造，良通り，シャフト軸周に取付けられ，空圧制御により膨い販売を行う上で，良い製造に必要な一要素を提供

張・収縮する中空の同社独自のウレタン製のチャッ

している範囲に止まっている．さらに，同エアシャフ

クを製品化したものであり，同機器メーカはエアシ

トやコアチャックの保守を顧客工場側が自ら行わなャフトやコアチャックのニッチトップの中小製造業

ければならない状況は，顧客工場にとっては負担とである．

なっている．

ただし，本エアシャフトやコアチャックは，構成部

この状況は，図 1 の「ソリューション指向の開発

品にウレタン製部品を用いていることから，ウレタ

プロセス」の図を用いると，同図左に示す「モノ」をン部品が劣化した場合，状況によってはエアシャフ

元にした製品開発・販売の状態であり，図 2 の「EAR-トやコアチャック内の空気が抜けたり，パンクした-7-

図 6「モノ」販売の状態
図 8「コト」販売の状態
提供者（プロバイダ）エアチャック

モノ

利用者
（ユーザ）

サービス・ドミナント・ロジック

モノの機能

提供者
（プロバイダ）モノの機能を利用することで充足される
ニーズ

利用者
（ユーザ）

モノ
＋足りない何か

遠隔監視システム× モノの販売まで

サービス

保全まで支援コト
コト

生産 ＋ 自主保全
生産

図 7 グッズ・ドミナント・ロジック
図 9 サービス・ドミナント・ロジック
Model」の商品・サービス軸を用いると図 6，グッズ・ドミナント・ロジック」を持いると図 7 に示すように，顧客工場の「コト」実現のために十分な貢献がで

このエアシャフトやコアチャックの遠隔保守方法

きていない状況であると考える．

や予防保全方法が開発されると，「EAR-Model」の商そこで，今後は，図１の「ソリューション指向の開品・サービス軸を用いると図 8，「サービス・ドミナ

発プロセス」においては，同図右の通り，同機器メー

ント・ロジック」を持いると図 9 のような状況をもカは，顧客工場との関係をより深めることで，顧客工たらし，より顧客工場の「コト」に資することができ場が顧客工場の顧客に付加価値を提供する「コト」をると考える．

実現するため顧客工場の企業活動である良い製品，

次節では，この着眼点からエアシャフトやコアチ

良い製造，良い販売に資する価値の共創を促進する

ャックの遠隔保守や予防保全を目指した ORiN を活用必要がある．

した遠隔保守システムを開発したので報告する．

一方，同機器メーカの現製品であるエアシャフトやコアチャックを顧客工場へ納品した後の保守につ

3.2.2 ORiN を活用した遠隔保守システムの開発

いては，これまで通り顧客工場側に負担をかけるの

3.2.2.1 開発構想

ではなく，同機器メーカ側が少しでも肩代わりする

同機器メーカが，同社のエアシャフトやコアチャための仕組みとして，遠隔保守システムや予防保全

ックなどの製品を顧客工場に納入後に，顧客工場で方法などの開発が求められる．

利用されているエアシャフトやコアチャックの特に-8-ウレタン樹脂部品の劣化を遠隔から把握し，予防保全を行う ORiN を活用した遠隔保守システムについて

本「ORiN を活用した遠隔保守システム」の基本構

構想検討を行った．

想を，図 10 に示す．図 10 の青点線部分が，顧客工顧客工場では，使用する装置や部品を，用途に応じ場であり，遠隔保守を行なおうとするある機器メーて複数の機器メーカから調達することで，マルチベ

カの機器と共に，他社メーカの機器も導入されていンダ環境になってしまうことも多い．

る．図 10 の赤実線部分およびクラウドが，本「ORiN

そのため，特定の機器メーカが，顧客工場の同機器を活用した遠隔保守システム」であり，後付で顧客工メーカの機器を遠隔から保守する仕組みを導入しよ

場に導入可能で，機器メーカの機器の遠隔保守のみ

うとすると，工場全体としては限定的な仕組みとなならず，同システムが活用する ORiN により，他社機

り，顧客工場側も導入に二の足を踏むことになる．ま器メーカの機器とも接続した遠隔監視や工場全体のた，機器メーカ側も中小製造業が多いため，大手工作改善活動に拡張利用することも可能となる．

機械メーカなどが持つような大規模な遠隔保守シス

3.2.1.2 プロトタイプシステムの開発仕様

テムを準備することが難しい．
そこで，次の特長を有することにより，これらの課

同機器メーカの協力を得て，「ORiN を活用した遠隔題を解決する「ORiN を活用した遠隔保守システム」

保守システム」を用いた予防保全の運用シナリオをを考案した．

検討し，「ORiN を活用した遠隔保守システム」のプロ(1) 小規模からでも導入可能

トタイプシステムの開発仕様の詳細化をおこなった．

(2) 既存システムに影響を与えない

同機器メーカの製品であるエアシャフトやコアチ(3) ORiN により他社機器接続した工場全体改善も可

ャックのウレタン部品の予防保全が可能になると，(4) 農業用センサネットワークにより低コスト化

エアシャフトやコアチャックの空気漏れやパンクなクラウドサーバ

顧客工場

機器メーカＡORiNで他社機器と接続可

農業用ネットワークセンサ

小規模からで
も導入可

ORiN

既存設備に
影響を与えない

顧客の既存設備

遠隔保守サイト

機器メーカＡの装置
図 10 ORiN を活用した遠隔保守システム-9-

IEC62264-1 Enterprise-control system integration- Part 1: Models and terminology

Level3
ﾜｰｸﾌﾛｰ
ﾃﾞｨﾊﾟｯﾁ

Level2

アプリケーション用
ネットワークI/F

ﾓﾆﾀﾘﾝｸﾞｺﾝﾄﾛｰﾙ

制御 & 演算処理 ｊ
DIDOﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞｿﾌﾄ

メモリ
ﾌｨｰﾙﾄﾞﾈｯﾄ
ﾜｰｸ

Level1
ｾﾝｼﾝｸﾞ
ﾏﾆﾌﾟﾚｰﾄ

Level0
製造
ﾌﾟﾛｾｽ

顧客工場

図 11 対象工場の概要＊1. ｽﾏｰﾄﾛｼﾞｯｸ

ｸﾗｳﾄﾞｻｰﾊﾞ

IEC62264-1 Enterprise-control system integration- Part 1: Models and terminology

Level3
ﾜｰｸﾌﾛｰ
ﾃﾞｨﾊﾟｯﾁ

ORiN IoT Data ShareORiN
ｽﾏ‐ﾄﾛｼﾞｯｸ
ﾌﾟﾛﾊﾞｲﾀﾞ

Level2

アプリケーション用
ネットワークI/F

ﾓﾆﾀﾘﾝｸﾞｺﾝﾄﾛｰﾙ

制御 & 演算処理 ｊDIDO＊2 ｽﾏｰﾄﾛｼﾞｯｸ
ｻｰﾊﾞ・親機間I/F

ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞｿﾌﾄ

メモリ
ﾌｨｰﾙﾄﾞﾈｯﾄ
ﾜｰｸ

ワイヤレスI/F
オゾン

Level1
ｾﾝｼﾝｸﾞ
ﾏﾆﾌﾟﾚｰﾄ

紫外線

Level0製造
ﾌﾟﾛｾｽ

ハイメックス

顧客工場

図 12 ORiN を活用した遠隔保守システムの基本構成
どによる生産ラインの停止を回避することが可能と「コト」に貢献できることになる．

なる．エアシャフトやコアチャックの予防保全が可

さらに，劣化予防保全の実現を機に，より顧客工場

能となると，エアシャフトやコアチャック破損前にとの距離を縮め，顧客工場の「コト」に貢献する周辺

顧客工場側に対して，保守を促すことができ，顧客工製品の販売促進および顧客工場の工程改善などの幅場が，継続的な工場設備の稼動と安定経営を行なう

広いビジネスの展開が期待できる．

- 10 -

＊1. ｽﾏｰﾄﾛｼﾞｯｸ

ｸﾗｳﾄﾞｻｰﾊﾞ

IEC62264-1 Enterprise-control system integration- Part 1: Models and terminology

Level3
ﾜｰｸﾌﾛｰ
ﾃﾞｨﾊﾟｯﾁ

ORiN IoT Data Share
ORiN
PLC用プロバイダ

Level2

アプリケーション用
ネットワークI/F

ﾓﾆﾀﾘﾝｸﾞｺﾝﾄﾛｰﾙ

制御 & 演算処理 ｊ
DI

DO

汎用I/O(CONTEC)
ﾌﾟﾛﾊﾞｲﾀﾞ

ｽﾏ‐ﾄﾛｼﾞｯｸ
ﾌﾟﾛﾊﾞｲﾀﾞ

汎用I/O(CONTEC)
API＊2 ｽﾏｰﾄﾛｼﾞｯｸ
ｻｰﾊﾞ・親機間I/F

ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞｿﾌﾄ

メモリ

ﾌｨｰﾙﾄﾞﾈｯﾄ
ﾜｰｸ

DI

Level1

オゾン

圧力

ｾﾝｼﾝｸﾞ
ﾏﾆﾌﾟﾚｰﾄ

ワイヤレスI/F

AI

流量

紫外線

Level0
製造
ﾌﾟﾛｾｽ

顧客工場

ハイメックス

図 13 ORiN を活用した遠隔保守システムの拡張構成

そこで，「ORiN を活用した遠隔保守システム」の開本図 12 の基本構成では，「ORiN を活用した遠隔保発仕様としては，図 11 に示す PLC(Programmable

守システム」の基本利用時の構想として，クラウドを

Logic Controller)で全体制御された顧客工場の既介した仕組みを用いることで，容易な導入とコスト存システムから稼働情報を収集可能とし，さらに同メリットが高いスマートロジック㈱ Agriware 農業装置に装着するエアシャフトやコアチャックのウレ

ワイヤレスセンサーネットワークシステム[11]を活タン部品の劣化要因である紫外線被ばく量やオゾン用することとした．また，同システムと顧客工場内の被ばく量も測定できるような仕様を前提として検討

既存設備との接続性を向上させるため，ORiN で統合した．さらに，本「ORiN を活用した遠隔保守システ接続した．エアシャフトやコアチャックのウレタン

ム」は，顧客工場への導入のし易さを考慮し，対象の製のチャック部分の劣化予防保全の方法としては，

顧客工場に段階的に導入能な拡張性を有する構造とエアシャフトやコアチャックが，保全のために，顧客した．

工場から同機器メーカに戻ってきた際に，ウレタン

具体的には，まず，顧客工場の生産ラインにあえて製チャック部分の劣化状態と，同チャックが顧客工影響を与ないように，エアシャフトやコアチャック場で受けた紫外線量やオゾン濃度の積算値とを関連のウレタン部品の劣化に起因する紫外線量やオゾン付けて経験知として蓄積する．この経験知を活用し濃度を監視するためのセンサを準備し，「ORiN を活用て，顧客工場の紫外線量やオゾン濃度の積算値を監した遠隔保守システム」に接続した基本構成を検討視するだけで，ウレタン製チャックの劣化を予測しした(図 12)．

て予防保全を行なおうとするものである．この仕組- 11 -

みにより，顧客工場におけるエアシャフトやコアチ
UV照度_ave(mW/cm2)、積算UV照度((mW/cm2)・
day)

ャックの利用において，保守時期の適正化やウレタ
30

ン製チャックの破損に伴う生産ラインの停止の予防

25などが可能になり，顧客工場の安定継続稼動に貢献

20
15

する．

UV照度_ave(mW/cm2)
10

積算UV照度((mW/cm2)・day)

5

また，図 13 の拡張構成では，「ORiN を活用した遠0

隔保守システム」を，ウレタン製チャックの予防保全
のみならず，ORiN を活用して顧客工場の生産システ

図 15 紫外線被ばく量

ムの PLC に接続する．これにより，顧客工場の生産
ラインの制御状態の監視を積極的に行なうことで，オゾン濃度(ppm)、積算オゾン濃度(ppm・day)

生産効率，品質などの評価を行い，顧客工場に対し

0.12て，現場改善の提案まで行なおうとする場合の接続

0.1
0.08

構成例である．本構想により，更に踏み込んだ現場改

0.06
オゾン濃度_ave(ppm)

善提案や改善に必要な周辺機器の販売など，同機器積算オゾン濃度(ppm・day)

0.04
0.02

メーカをはじめとする提供者側のビジネス領域の拡0大が期待される．
図 16 オゾン被ばく量

2.2.2.3 プロトタイプシステムの実装と試験導入検討したプロトタイプシステムの開発仕様に基づカの製品であるエアシャフトやコアチャックに用いく，「ORiN を活用した遠隔保守システム」プロトタイ

るウレタン部品を製造している同社安中工場に試験

プシステムを開発した．

導入した（図 14）．

まず，「ORiN を活用した遠隔保守システム」の基本

試験導入の結果，「ORiN を活用した遠隔保守システ構成を開発し, 同機器メーカの本社及び同機器メー

ム」の基本構成システムが正常にかつ安定的に動作することを確認した．図 15 が本システムにより，試
験導入場所における紫外線の被ばく量の積算値をグラフ化したものであり，図 16 がオゾンの被ばく量の積算値をグラフ化したものである．
さらに，「ORiN を活用した遠隔保守システム」の基本構成システムを，同機器メーカの顧客工場へ試験導入を開始した（図 17，図 18）．ただし，同試験導入
先の顧客工場では，顧客工場内のインターネット接続ルールにより，「ORiN を活用した遠隔保守システム」の基本構成システムが情報収集のため用いているイ
ンターネットを介したクラウドによる監視情報の収集が出来ないため，収集したオゾンや紫外線量については，一度パソコン内に蓄積し，蓄積された情報をメールなどで，同機器メーカ及び当所に送付頂くことで試験導入評価を進めた．

図 14 同機器メーカへの試験導入- 12 -

e(反発係数、反発硬さ)＝V2/V1
V1
一定

軟らかい
V2 小

硬い
V2 大

=10m/s

劣化診断を想定した樹脂粘土の経時変化
反発係数

樹脂粘土（8mm厚)100円ショップの樹脂粘土
経過時間(h)

図 19 小型硬さ試験機
図 17 顧客工場への試験導入 収集パソコン

図 20 小型分光測色計
図 18 顧客工場への試験導入 UV・オゾンセンサ
そこで，エアシャフトやコアチャックのウレタン
部品の劣化状態を，小型硬さ試験機（図 19）や小型
赤外分光測色計（図 20）により，評価可能な仕組み

2.2.3 今後の展望「ORiN を活用した遠隔保守システム」の開発としの検討も進めた．

ては，プロトタイプシステムの正常稼働を確認した．

今後は，機器メーカ側で，「ORiN を活用した遠隔保今後，エアシャフトやコアチャックの予防保全方法

守システム」，「小型硬さ試験機」及び「小型赤外分光を確立するためには，「ORiN を活用した遠隔保守シス

測色計」を活用した顧客工場のエアシャフトやコアテム」が収集した顧客工場の紫外線量及びオゾンのチャックの予防保全方法の検討を進める．

量と，同顧客工場におけるエアシャフトやコアチャックの修理間隔との関係を解析し，適正な予防保全計画を立案する必要がある．そのために，機器メーカ側が保有している修理履歴を調査したところ，故障要因が必ずしもウレタン部品の環境劣化のみではな
く，エアシャフトやコアチャックと材料ロール間で発生する摩擦熱など，その他の要因もありうることもわかってきた．
- 13 -

3.3 「コトモノの開発事例」

レベルで応えるために，商品／サービス，生産設備／

3.3.1 新事業創出の枠組み 総論の活用

生産方法及び製販一体化の企業活動を工夫している「コトモノの開発事例」では，当研究所が令和元年

ことがわかった．

～令和 3 年度に実施したデータ農業事業におけるコまた，ベビーリーフは，複数種類の葉物野菜を袋詰

ンシューマーアグリ研究会の会員であり，さらに令めしたものであるが，葉物野菜は播種してから刈取

和元年～令和 2 年度に実施し農水省スマート農業プ

可能な丈になるまで，夏場で約 20 日間，冬場で約 50

ロジェクトでも共同研究を行った㈱果実堂[12]の協日間かかるが顧客からの注文が納期 0.5～2 日間前と力を得た．

短納期あるため，必然的に見込み生産方式となってこれらの事業を進めた際にも，図１の「ソリューシいる．しかし，生育期間が天候によりばらつくこともョン指向の開発プロセス」を用いて，図 1 右の各プ

しばしばあり，販売量と生産量との不一致による機ロセスを実施してきた．その結果，つぎのことがわか

会ロスや過剰生産などが課題である．

った．

そのために，生産管理の充実や圃場の環境制御・監まず，図 1 右の「(1)顧客とのパートナ形成」及び視などの自動化の取り組みが積極的である．

「(2)顧客の企業活動分析」では，同社は，ハウス棟

この状況を，「新事業創出の枠組み 総論」のうち，数 730 棟，年間 700 トン(2019 年度)ベビーリーフを「EAR-Model」で示したのが，図 21 である．この図

土耕栽培で生産する国内最大のベビーリーフメーカを作成するにあたり，㈱果実堂にヒアリングを行っである．同社の顧客は，首都圏のスーパーマーケット

た結果，本図 21 に示す通り，需給バランスの均衡がが多く，「高付加価値商品を」，「低価格で」，「新鮮に」

需要課題であり，データ農業事業や農水省スマート調達したいなどのスーパーマーケットのニーズに高農業プロジェクトでも本課題の解決に取り組んだ．

図 21 EAR-Model による企業活動分析- 14 -

また，栽培に関わる固定費削減も重要な課題であり，前の状態で，手作業で葉物野菜の生育丈を測定して様々な省力化・自動化に関しても，農水省スマート農

いた状況を図 22 に，「自動作物生育状態把握システ

業プロジェクトで課題解決を進めた．

ム」を導入した後の状態を「サービス・ドミナント・

一方，なかなか解決方法が見いだせなかった課題

ロジック」を用いて示したのが，図 23 である．

として，圃場の見廻りと見廻り時に行う葉物野菜の次節では，葉物野菜の成長丈の実測の自動化を行

成長丈の実測工数の削減の課題があった．この葉物う「自動作物生育状態把握システム」を開発したので野菜の成長丈の実測の自動化を行う既存製品はなく，報告する．

葉物野菜の成長丈を自動測定して欲しいという「コト」があることを発見した．これがいわば，図 1 右3.3.2 自動作物生育状態把握システムの開発の「(4)本質的にやりたい「コト」（課題）」あるいは，

3.3.2.1 開発構想

その一要素であると考えた．

「自動作物生育状態把握システム」の開発構想を

そこで，図 1 右の「(5)課題解決ソリューション仮検討する上で，まずは㈱果実堂における利用を想定説の議論」～「(7)ソリューション提供」として，「自した．㈱果実堂では，パイプハウスを圃場として用

動作物生育状態把握システム（後の実用化品名を「豊いた土耕栽培によるベビーリーフ栽培を行ってお菜スケール」という）を開発することとした．

り，同栽培方法による制約を考慮する必要がある．

この「自動作物生育状態把握システム」を開発する

具体的には，ベビーリーフ栽培では，複数の品種をミックスしてパッケージングするが，圃場単位に着目すると，1圃場に1～4品種ほどを栽培し，1作当

従来運用（生育把握）

利用者
（ユーザ）

たりの耕耘，養生，耕耘，播種，刈取などの主要作
業のサイクルを年間十数サイクル行う．さらに，必手作業・個別対応

要なタイミングで灌水，追肥，草取りなどの補助作業も行う．これらの作業のうち，特に耕耘，播種，×刈取などでは，それぞれ自動化機器を用いることがある．また，ハウス内は，高温，多湿及び太陽光のコト

日射量や日射方向も変化する．

生産（高コスト）

このようなベビーリーフの栽培方法に対応するための作物の生育丈の測定方法における要件を，次の図 22 「自動作物生育状態把握システム」導入前

通り導出した．
①

提供者（プロバイダ）モノ＋足りない何か

操作や取扱いの容易性の実現② 耕耘，播種，刈取などの自動化機器の妨げにな

豊菜スケール

利用者
（ユーザ）

らない構造
③ 高温，多湿及び太陽光の日射量や日射方向の変化があっても安定的な測定が可能

サービス

システムで自動化④ 安価な設備投資
これらの要件を満たす解決ソリューションの仮説

コト

良い生産
（コスト削減）として，①②については，㈱果実堂に限らず，多くのパイプハウスによる圃場では，②の自動化機器の運用やその他の作業に必要な最低限の通路は確保す

図 23 サービス・ドミナント・ロジック

るが，それ以外は，栽培歩留まり向上のため，ほぼ- 15 -

圃場面積全体を活用して栽培が行われる．そのため，作物の生育丈測定に用いるための仕組みとして，多くの設置スペースを要する場合は導入しにくい．そこで，図24左に示す通り，圃場内作業用通路
や圃場内壁際の限られたスペースに，作業者が容易に設置，撤去が可能なカメラを設置し，画像処理により非接触で計測することとした．
また，③の条件により，カメラが直接作物を撮像して画像処理する方法では，安定的な処理が困難であるという点と，カメラを容易に設置，撤去可能と図 24 システムの基本方式したことで必要となるカメラ設置後の調整作業を極力少なくすることを考慮する．そのため，カメラで作物を直接撮像して画像処理をするのではなく，図24右に示す通り，作物の株間に，作物の生育丈に伴業用の環境管理システムに接続して，画像を得る方式とし，圃場のインターネット接続などの追加コス
トを不要とする方式とした．

い隠れる記号を記載した立て札を設置し，記号を撮像，画像処理することで作物の生育丈を得る方法を

3.3.2.2 プロトタイプシステムの開発開発構想で示した「自動作物生育状態把握システ

考案し，特許出願[13]した．なお，本立て札も作業者により容易に設置，撤去が可能である．
さらに，④の要件を満たすため，圃場に設置したム」の構想に基づき，「自動作物生育状態把握シス
テム」のプロトタイプシステムを開発した．
開発したプロトタイプシステムの構成を，図25にカメラは，既に農業生産者で普及が進んでいる圃場
の温度や湿度などをクラウドで収集して管理する農示す．本プロトタイプシステムでは，圃場側システ
ムとして設置したカメラは，市販のELP製 1080Pウ

豊菜プランナークラウド

農業用環境管理システム
クラウド

4G LTE

WiFi
USB
自動作物生育状態把握システム
豊菜プランナー
自動作物生育状態把握システム（事務所側パソコン）

農業用環境管理システム（事務所側パソコン）

中間ファイル

自動作物生育状態把握システム（圃場側）

圃 場

事務所

図 25 プロトタイプシステムの構成- 16 -

ェブカメラ（防水・防塵：IP65，画質：1920×1080）とし，インターネット接続及び画像情報の蓄積には，スマートロジック㈱ Agriwareを活用し，ウェブカメラの画像を，Agriware側で設定した周期で，Agriwareのクラウドサーバに格納する．圃場側
に設置した立て札は，アクリル板上に，作物の生育
丈と共に，生育した葉で隠れる記号を標記した．記
号としては，立て札を特定する記号（例：A，B，Gなど）及び作物の生育と共に作物の葉などで隠される記号（例：2，4，8，10，12など）を用いた．
さらに，事務所側には，自動作物生育状態把握シ
ステムのアプリケーションシステムがインストール
されたパソコンを設置し，アプリケーションシステ
ムが Agriware のクラウドサーバからウェブカメラ
の画像を取得し，画像処理の上，作物の生育丈を計測する．

図 27 ㈱果実堂への試験導入開発したプロトタイプシステムを，(一財)機械振
興協会 技術研究所内の実験用パイプハウスによるトタイプシステムを試験導入のため設置した(図 27)．

圃場で動作実験したところ，図 26 に示す通り，基ここで，本自動作物生育状態把握システムは，圃
場の作物を挟むように，ウェブカメラと立て札を設

本的な動作が実行できることを確認した．

置する．ウェブカメラは立て札を撮像して，作物に遮られることのない立て札の記号を画像処理することで作物の生育丈を測定している．そのため，本システムで測定される作物の計測値（以下，作物の計測値）は，
図 28 に示す通り，作物のしなりの頂点部の高さを測定することになる．
そこで，㈱果実堂における試験導入では，本シス
テムの動作検証と共に，本システムによる作物の計
図 26 プロトタイプシステムの基本動作確認

測値と，手作業により物差しなどで測定した作物を伸長させた状態の長さの実測値との関係を明らかにであったことから，本システムの実環境における評
価実験のため，㈱果実堂に試験導入した．試験導入し測定値

プロトタイプシステムの基本的な動作確認が良好

実測値

3.3.2.3 プロトタイプシステムの試験導入

た同社の圃場は，敷地寸法が約 6m×90ｍのパイプハ
ウスの圃場であり，図 25 に示す構成に対し，カメラ
台数を 2 台に増設し，立て札の作物生育丈を示す記
号を，1cm 単位で計測可能となる改良を加えたプロ- 17 -

図 28 システムの測定値と全長頂点との差することとした．これにより，本システムを活用す

この結果から，作物を伸長させた状態の長さの推る農業生産者が，本システムによる作物の計測値か定値を得る式が導出できると，本システムを活用す

ら容易に作物を伸長させた状態の長さの推定値を得る上で有益であるため，本推定式の導出を試みた．

ることができるようにする．本システムによる作物

本推定式の導出手順について，水菜の例を使って以の計測値から，作物を伸長させた状態の長さが推定

下の通り報告する．

できるようになることで，農業生産者の見廻り工数

まず，ある程度の作物の計測値及び作物を伸長さの削減及び作物の生育丈把握の客観化に貢献するこせた状態の長さの実測値のデータを収集する．次とになると考える．

に，これらのデータから，作物を伸長させた状態の

具体的には，㈱果実堂の協力を得て，作物毎に，長さの推定値を求める式を作成する．具体的には，作物を伸長させた状態の長さを実測して頂き，本シ

作物を伸長させた状態の長さの推定値を求めるため

ステムによる作物の計測値との関係を調査した．図の式は，最小二乗法を用いて求める．Python のライ

29 は，本調査結果の一例として，水菜について調査

ブラリである Numpy の Polynomial クラスの polyfit

したものである．青線グラフが本システムによる作関数を使って容易に最小二乗法による多項式を作成

物の計測値であり，橙色の棒グラフが作物を伸長さできる[8]ので，これを用いて多項式を作成する．

せた状態の長さの実測値を示している．作物のしな

実際に式を求めるにあたっては，図 30 に示す通り具合により，作物の計測値と伸長させた状態の長り，本システムによる実験で得られた作物の計測値

さの実測値に差がみられ，その比率（伸長させた状態（1cm 刻み）に対応した伸長させた状態の長さの実測の長さ/計測値）も生育期間内で変化することが分っ値の散布図（橙点）を作成し，polyfit 関数に入力した．

図 29 測定値と全長頂点との差の調査例（水菜,単位：cm)- 18 -

図 30 近似式の策定

図 31 近似式の適用(単位：cm)- 19 -

て多項式（次数は可変）を作成した．次に，本システ(2) 考案した収穫予測法

ムによる作物の計測値と，伸長させた状態の長さの(a) 収穫基準葉長による収穫日予測法

実測値の平均値（橙実線）及び標準偏差の範囲（薄水

発芽までの日数や栽培期間中の葉の生育曲線は，

色点線及び薄緑点線）の関係を示したグラフを描き，季節によって異なる. しかし実証実験を行い，調査し多項式のグラフ（青点線）がこの範囲を大きく外れなたところ，「伸長時葉長」がある一定の長さに達してい次数の式を実験的に選択した．図 30 上部に示す通から収穫日までの日数（以下「d」(日)と呼ぶ）は季り，2 次式を採用した．図 31 は，図 30 で作成した多節に関係なくほぼ一定である事がわかった.このあ項式を図 29 のグラフに適用して，作物の計測値からる一定の長さを，「収穫基準葉長」と呼ぶことにする．

伸長させた状態の長さの推定値をグラフ化（薄橙実

この性質を利用して収穫日予測が可能と思われる.

線）したものである．

本稿では，自動作物生育状態把握システムにより，作

この結果から，作物毎に本システムの測定値から物の生育丈を監視し，「収穫基準葉長」に達した日に全長頂点を求める関数を求めることで，本システム

d（日）を加算することで収穫日を予測する方法を，運用時に，本システムの測定値と測定している作物「収穫基準葉長よる収穫日予測法」と呼ぶ事とする.

名から作物の全長頂点を求めることができるように(b) 収穫基準積算温度による収穫日予測法

なる可能性を見いだせた．本報の実験は，2021 年度

さらに調査したところ，播種または定植後，「収穫に実施し，同時点では水菜の他に，ピノグリーンでも基準葉長」に達した時の積算温度（以下「T」(℃)と同様な結果を得られたが，推定式は水菜とピノグリ呼ぶ）も季節に関係なくほぼ一定の傾向があり，これーンとが同一ではない．そこで，2021 年度以降は，も収穫日予測に利用できることがわかった. 本稿で他の作物についても継続的に，検証実験を進め，作物はこの T を「収穫基準積算温度」と呼ぶ事とする.「収毎の推定式の導出を進めている．

穫基準積算温度」に達した日に d(日)を加算すること
で，収穫日を予測する方法を，「収穫基準積算温度よ3.3.2.4 収穫日予測の試み

る収穫日予測法」と呼ぶ事とする. 春や秋の気温変(1) 概要動期は，積算温度に達する時期が早まったり遅れた本システムにより，作物の実際の生育状態が遠隔りする傾向がある.収穫基準葉長による予測と合わから自動測定可能となると，農業生産者から，作物のせると，より安定した予測が可能になる.

収穫時期の予測の可能性についての期待を受けるよ(c) 収穫基準積算温度達成日による収穫日予測法

うになった．

「収穫基準積算温度」である T(℃)が決まると，毎従来の作物の収穫予測は，収穫可能な成長丈に至日の気温から播種日または定植日からその積算温度

るまでに必要な積算温度を，生育時期の平均気温でに達するまでの日数(以下，「x」(日)と呼ぶ)を計算で徐して，収穫予測日を予測する方法（以下，「従来積

きる. この方式を「収穫基準積算温度達成日による

算温度による収穫日予測法」と呼ぶ）が多い[8]. し収穫日予測法」と呼ぶ事とする.

かし，例えば，ミズナが 20cm に生育するまでの積算

v「収穫基準積算温度」を T(℃)，播種した日（開始

温度は，400℃～500℃であるなどのように，積算温度日）から測定した日までの平均温度を t(℃)とし，気そのものに幅がある上，生育中の予期しない温度変象庁などの周辺地域の過去データ情報[7]が得られ化，日射量変化，湿度変化などの多様な要因があるたる場合は，生育期間に該当する期間の 1 日の温度変め，「従来積算温度による収穫日予測法」では，精密化平均を計算して，その値を p(℃)とすると，次式とな収穫日予測が困難である.

なる．

そこで，以下の方法により，本システムによる収穫予測法を考案したので，報告する.

𝑡 + (𝑡 + 𝑝) + ⋯ + (𝑡 + (𝑥 − 1) ∗ 𝑝) = 𝑇
上記の式は以下の 2 次方程式となり，ここから x- 20 -

を求める事ができる.

(d) 緑被覆度による収穫日予測法
上記とは別に，葉が地面を覆う割合から収穫時期を𝑝𝑝( ) ∗ 𝑥 2 + (𝑡 − ) ∗ 𝑥 − 𝑇 = 022

推測する方法について考察した. 図 32 は，同一品種，

仮に，播種日または定植日を SD とすると，予測収穫同一圃場で，2021 年 6 月初旬に播種した作付けと，

日 Y は，次式となる.

2021 年 9 月下旬に播種した作付けについて，カメラ

𝑌 = 𝑆𝐷 + 𝑥 + 𝑑

画像を OpenCV，HSV 色空間の技術を用いて解析し，また，温度などの気象データが取得できない場合

葉が地面を覆う割合を求め，グラフ化したものである．

も，この方法を使用する.（取得できない場合は p=0

作付け時期が異なってもグラフの形は大きく変わらとする）

ず，収穫日を予測できる可能性がある. そこで，本稿

本予測方法は，t(℃)が大きく p(℃)がゼロに近いでは，葉が地面を覆う割合から収穫時期を予測する方

高温安定期には最も安定して正確な予測ができる.

法を，「緑被覆度よる収穫日予測法」と呼ぶ事とする．

低温期は p(℃)値は小さいが分母にあたる t(℃)値も具体的には，同一作物ではグラフの形が同じにな

小さいため予測が不安定になる. 異常気象等で大きると仮定し，播種日または定植日を SD，SD から刈取

く気温が変動すると，p(℃)による調整が効かず，正日までの期間 TD とし，SD から緑被覆度 c(%)に達す

確な予測が難しくなる.

るまでの日数が TD の A(%)にあたるとすると，予測
収穫日 Y は以下の式で求められる

図 32 緑被覆度による収穫日予測- 21 -

𝑌 = 𝑆𝐷 + 𝐴 ∗ (温度」を使った予測は，d を 5 日として計算する.

100
)
𝑐

「従来積算温度」による収穫日予測法[14]により

本「緑被覆度よる収穫日予測法」では，前半で被15(cm)で収穫日を予測するには，開始日(播種日また覆度が上がり始める中間付近日程と，後半 100%近く

は定植日)を SD，20(cm)での収穫までの積算温度に達する日程の 2 回程度，緑被覆度を求めることで（400℃または 500℃）を T(℃)，当月の平均気温を収穫日予測を行う.

mt(℃)とすると，収穫日 Y は以下の式で予測できる.

(3) 従来積算温度による収穫日予測法との比較
𝑌 = 𝑆𝐷 + (「従来積算温度による収穫日予測法」と，提案す

𝑇
15
)∗
𝑚𝑡 20

る「収穫基準葉長よる収穫日予測法」，「収穫基準積算

表 2 の No.5 と No.16 の栽培期間を使用して実際に温度による収穫日予測法」，「収穫基準積算温度達成

予測した際の条件を Table 3 に，結果を表 4～表 6 に日による収穫日予測法」及び「緑被覆予測による収穫示す.手法毎，日毎に予測された収穫日を示す.

日予測法」との比較実験を行った．
まず，試験導入の水菜の成長記録データから，「収

表 3 予測条件

穫基準葉長」と「収穫基準積算温度」を割り出し，表

収穫基準積算温度(℃)
収穫基準葉長(cm)
収穫までの日数
被覆度 1(%)
被覆度 1 到達までの割合(%)
被覆度 2(%)
被覆度 2 到達までの割合(%)

1 にまとめた.
表 1 表 2 の列の定義
開始日
終了日
日数 1
日数 2
日数 3

播種または定植日
収穫日
収穫基準葉長達成日から収穫までの日数
収穫基準積算温度達成日から収穫までの日数
日数 1,2 のうち先に条件を満たした方の日数

230
8.0
5
60
37.53
98.0
72.5

表 4 表 5 および 6 の列の定義
日付

開始日～終了日

従1従来積算温度による収穫日予測法(400℃)

表 2 収穫までの日数

従2

従来積算温度による収穫日予測法(500℃)

収穫基準葉長:8.0cm 収穫基準積算温度:230℃
No
開始日
終了日
日数 日数 日数12
3
1
2020/09/17 2020/10/01 34
42
2020/09/17 2020/10/01 44
4
3
2020/10/09 2020/10/26 46
6
4
2020/10/09 2020/10/26 46652021/03/02 2021/03/21 52
562021/03/02 2021/03/21 42
472021/04/08 2021/04/23 31
3
82021/04/08 2021/04/23 41492021/05/16 2021/05/01 344102021/06/09 2021/06/22 545112021/07/02 2021/07/16 566
122021/07/02 2021/07/16 266
132021/08/12 2021/08/28 477142021/08/15 2021/08/29 466152021/09/28 2021/10/11 244
162021/11/24 2021/12/23 799172021/12/31 2022/02/02 未達 88註)No.17 の日数 1 は「伸長時葉長」が収穫基準葉長に達しなかったため「未達」とした

積算 1

収穫基準積算温度達成日による収穫日予測

日数 3 の平均は 5 日前後で，季節に関係なく大きな差がないので，「収穫基準葉長」と「収穫基準積算法
緑

緑被覆予測による収穫日予測法

葉長

収穫基準葉長による収穫日予測法

積算 2

収穫基準積算温度による収穫日予測法

表 5 表 2 の No.5 に対する各方式との比較
2021 年 3 月の平均気温 12.5℃[15]
日付
従1
従2
積算 緑
1
03/02 03/26 04/01 03/28
03/03 ↓↓
03/28
03/04 ↓↓
03/27
03/05 ↓↓
03/26
03/06 ↓↓
03/24
03/07 ↓↓
03/24
03/08 ↓↓
03/24 03/17
03/09 ↓↓
03/24 ↓
03/10 ↓↓
03/24 ↓
03/11 ↓↓
03/23 ↓
03/12 ↓↓
03/23 ↓
03/13 ↓↓
03/23 ↓
03/14 ↓↓
03/24 ↓
03/15 ↓↓
03/24 ↓
03/16 ↓↓
03/24 ↓
03/17 ↓↓
03/23 ↓

- 22 -

葉長

03/21
↓

積算
2

03/18
03/19
03/20
03/21

↓
↓
↓
↓

↓
↓
↓
↓

03/23
03/22
03/22
03/22

↓
03/23
↓
↓

↓
↓
↓
↓

早期にある程度の収穫日予測は可能となったが，季節や温度変動への追従はまだ十分ではなく，より正

03/25
↓

確な予測が課題である. また予測方法が複数あり，

従来積算温度による収穫日予測では 5 日以上外れているが，本論文で考案した新手法では小さな誤差

パラメータの設定が容易ではないので，簡略化，自動化も課題となる.

で収穫日を予測できている.

本検討では，水菜のベビーリーフについて掲載し表 6 表 2 の No.16 に対する各方式との比較たが，それ以外の農作物についても範囲を広げたい.

2021 年 11 月の平均気温 11.6℃ 12 月 6.5℃[15]日付 従 1
従2積 算 緑
葉長 積 算1
2
11/24 01/02 01/11 12/25
11/25 ↓↓
12/28
11/26 ↓↓
12/21
11/27 ↓↓
12/23
11/28 ↓↓
12/21
11/29 ↓↓
12/21
11/30 ↓↓
12/21
12/01 ↓↓
12/20
12/02 ↓↓
12/20
12/03 ↓↓
12/21
12/04 ↓↓
12/23
12/05 ↓↓
12/23 12/22
12/06 ↓↓
12/23 ↓
12/07 ↓↓
12/23 ↓
12/08 ↓↓
12/23 ↓
12/09 ↓↓
12/23 ↓
12/10 ↓↓
12/23 ↓
12/11 ↓↓
12/23 ↓
12/12 ↓↓
12/22 ↓
12/13 ↓↓
12/23 ↓
12/14 ↓↓
12/23 ↓
12/15 ↓↓
12/23 ↓
12/20
12/16 ↓↓
12/23 ↓
12/21 ↓
12/17 ↓↓
12/23 12/23 ↓↓12/18 ↓↓
12/23 ↓↓↓
12/19 ↓↓
12/23 ↓↓↓
12/20 ↓↓
12/23 ↓↓↓
12/21 ↓↓
12/23 ↓↓↓
12/22 ↓↓
12/24 ↓
↓
↓

12/23

↓

↓

12/24

↓

↓

3.3.3 自動作物生育状態把握システムの実用化
自動作物生育状態把握システムの実用化をはかる
ため，自動作物生育状態把握システムを，「豊菜スケール」と改名することとした．
さらに，令和元年～令和 3 年度のデータ農業事業
で実用化を進めた農業生産者の販売計画から生産計
画立案及び実績管理を行う生産管理ソフトウェアである「豊菜プランナー」と「豊菜スケール」との情報連携をはかるためのソフトウェア開発を行った（図33））．このソフトウェアの開発により，「豊菜スケール」は，「豊菜スケール」を単独で運用した場合に個別に管理が必要な圃場名や生育中の作物名を「豊菜プランナー」から自動取得可能となる．他方で，「豊
菜プランナー」は，「豊菜スケール」により自動計測・算出された生育中の作物丈を，生産進捗情報と共に表示できるようになるなどの利便性が高まる．
また，このソフトウェアの開発により実現された「豊菜プランナー」と「豊菜スケール」との統合シス
テムを，2023 年 3 月から，山梨県北杜市で，水耕栽↓

培による葉物野菜の栽培を行っている NX アグリグロ
ウに試験導入し，本統合システムの評価実験を開始

開始日が 11 月下旬である事から，従来積算温度

した．

による収穫日予測法は，11 月と 12 月の温度を加味して計算しているが，それでも本論文で考案した新3.3.4 今後の展望

手法との精度の違いがさらに明確である. 収穫基準
積算温度達成日による収穫日予測法は冬季が不安定という弱点があり，期間の初期は予測データが安定しないが，従来積算温度による収穫日予測法より精度が高い.

今後は，開発した「豊菜スケール」を，より多くの農業生産法人に利用して頂くため，販売委託先の探索と，販売委託の際のライセンス提供方法などに関する検討を進める．さらに，「豊菜プランナー」と「豊菜スケール」とのセット販売の促進をはかる予定で(4) 収穫日予測の試みのまとめある．

以上の事から，播種日または定植日からなるべく- 23 -

４．おわりにる「食品工場支援事業」における中小食品工場の企業活動分析や課題発見及び課題解決方法の検討などの「新事業創出の枠組み 総論」として「ソリューシ
ョン指向の開発プロセス」，同プロセスで活用する場面でも活用しており，これらの手法が汎用的であることも確認された．

「EAR-Model」及び「サービス・ドミナント・ロジッ

また，「モノコトの開発事例」から生まれた「ORiNク」などの手法について報告した．これらについてを活用した遠隔保守システム」，「小型硬さ試験機」及

は，「新事業創出の枠組み」と題した独立したドキュび「小型赤外分光測色計」，「コトモノの開発事例」かメントとして公開し，成果普及を進める予定である．

ら生まれた「豊菜スケール」は，引き継続き「事業化また，「新事業創出の枠組み 総論」を用いた「新事支援事業」の活動として成果普及を進める予定であ業創出の枠組み 開発事例」について報告した．具体る．本事業の成果が，中小製造業の新事業創出に役立

的には，既存の自社製品を，単に「モノ」として提供

ち，機械産業の発展の一助になれば幸いである．

するのではなく，顧客の「コト」に応えるように「モ末筆ながら，㈱ハイメックス，スマートロジック

ノ」に付加価値を付けることによる製品開発の方法㈱，㈱果実堂をはじめ．本事業にご協力を賜った皆様である「モノコト」と，顧客の本質的な目的に資するに厚く御礼申し上げます．

課題を「コト」として見付け出して，「モノ」として新たな製品開発を行う方法である「コトモノ」との 2通りの開発方法それぞれについて，「モノコトの開発事例」及び「コトモノの開発事例」を構築した．
「モノコトの開発事例」では，既存製品に付加価値を付けるための検討例を，同機器メーカの製品であるエアシャフトやコアチャックの販売・保守を例に，「ソリューション指向の開発プロセス」，同プロセスで活用する「EAR-Model」及び「サービス・ドミナン
ト・ロジック」を用いて示した．また，「モノコトの開発事例」の具体的な開発結果として，「ORiN を活用
した遠隔保守システム」，「小型硬さ試験機」及び「小型赤外分光測色計」について報告した．
「コトモノの開発事例」では，顧客の本質的な目的に資する課題を「コト」として見付け出して，「モノ」
として新たな製品開発を行う方法例を，㈱果実堂の
圃場見回り作業による作物の生育丈計測作業の自動化を例に，「ソリューション指向の開発プロセス」，同
プロセスで活用する「EAR-Model」及び「サービス・
ドミナント・ロジック」を用いて示した．また，「コ
トモノの開発事例」の具体的な開発結果として，「豊
菜スケール」について報告した．
「新事業創出の枠組み 総論」として提案した「ソリューション指向の開発プロセス」，同プロセスで活用する「EAR-Model」は，令和 4 年度から実施してい- 24 -

参考文献[1] 木村利明：“生産技術の異分野適用のための企業
活動参照モデル―農業分野への適用事例―”, 開
発技術学会誌 Volume 24, 2018, pp.1–18(2018)[2] 高橋儀光：“ 第 4 回ソリューション指向の新事
業開発のプロセス”,日本能率協会コンサルティ
ング,
https://www.jmac.co.jp/column/opinion/016/ta
kahashi_004.html,(2019)[3] Vargo, S.L. and Lusch, R.F. (2004) Evolving
to a New Dominant Logic for Marketing.
Journal of Marketing, 68, 1-17.
https://doi.org/10.1509/jmkg.68.1.1.24036[4] 木村利明：“コトづくりによる新事業創出に関する研究 第 1 報 ORiN を活用した遠隔保守システム”,第 20 回システムインテグレーション部門
講演会（SI2019）論文集,pp.1871-1876,(2019)[5] 木村利明：“コトづくりによる新事業創出に関する研究 第 2 報 自動作物生育状態把握システム”，第 21 回システムインテグレーション部門講演会（SI2020）論文集,pp.516-521,(2020)[6] 櫛田隆:“コトづくりによる新事業創出に関する研究 第 3 報 ＯＲｉＮを活用した遠隔保守システ
ムの開発”，第 22 回システムインテグレーション
部門講演会（SI2021）論文集，SY0009/21/0000 2937 © 2021 SICE
[7] 森川千秋:“コトづくりによる新事業創出に関する研究 第 4 報 自動作物生育状態把握システムの評価実験”，第 22 回システムインテグレーション
部門講演会（SI2021）論文集，SY0009/21/0000 0947 © 2021 SICE
[8] 櫛田隆: “コトづくりによる新事業創出に関する研究 第 5 報 高分子材料部品の予防保全の試
み”, 第 23 回システムインテグレーション部門
講演会（SI2022）論文集, SY0010/22/000-02927
＠2022 SICE
[9] 森川千秋: “コトづくりによる新事業創出に関する研究 第 6 報 自動作物生育状態把握システムを用いた収穫日予測の試み”, 第 23 回システムイ
ンテグレーション部門講演会（SI2022）論文
集,SY0010/22/000-0009＠2022 SICE
[10] http://www.himecs.com/,(2019)[11] http://www.smartlogic.co.jp/,(2019)[12] https://www.kajitsudo.com/，(2023)[13] 特願 2019-184401,(2019)，特許第 7184727 号(2022.10.14)[14] ハーベストタイマー[15] https://harvest-timer.com/temperature/[16] 気象庁｜過去の気象データ検索
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/in
dex.php- 25 -