研究開発 （２）スマート農林水産業

リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）

 人工衛星から取得可能な画像データや気象情報、生産管理情報を基に、圃場単位での地力状況や生育状況を可視化 圃場単位での作物の生育段階予測に基づき、水管理や病害虫防除等に関する情報提供も可能 統一のデータフォーマットで複数の農機間でデータ連携が可能
生育段階の予測／圃場管理情報の提供

生育状況の可視化• PlanetScopeの衛星画像等の情報群を基に、AIによる解析を実施し、圃場単位での生育状況を地図上に表示

地力マップ

過去の衛星画像の蓄積を基に、地力（肥料の蓄積度）を可視化

生育段階予測作付日・作物の品種・10日ごとに取得する地域の天気等を解析し、圃場単位で生育ス
テージを予測することで、適切な作業タイミングを表示

別紙にて補足②生育マップ

現状の葉面積指数（LAI）1) に基づいて、
圃場内の生育状況を可視化
赤色の場所
生育が悪い

地力が低いため、肥料を多く散布© BASF SE▲画面上で表示される生育ステージ情報*BBCH:生育段階を0～99の数字で表す国際的コード© BASF SE

地力

地力が高いため、肥料使用量を削減 © BASF SE

濃い緑色の場所
生育が良い

このデータを基にドローンがピンポイント施肥や農薬散布を実施
1) 地表面積に対する葉の面積の割合を示す指数。
別紙にて補足①◀生育ステージと生育マップの移り変わり例（水稲）© BASF SE• 日本国内では、JAを含め現在1万人以上のユーザが利用しており、
圃場管理面積の実績は10万ha以上
普及状況 • 可変施肥マップのデータはUSBメモリーを介して農業機械に等取り込むことで、自動可変施肥が可能

BASFデジタルファーミング社

開発企業・ •
•
研究機関
の情報等

2014年にBASFグループ傘下の企業としてドイツで設立
2017年に人工知能（AI）を活用した栽培管理支援システム「xarvio® FIELD MANAGER」、2020年に「xarvio® Healthy Fields」のサービスを開始• 2021年にはJA全農と協業し、日本国内向けのサービスを開始

出典：BASF社提供資料より作成
45© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）【補足】 現在、水稲や大豆等の18種類の作物を対象とした、栽培管理の支援サービスを提供
 生育マップを基にした生育ムラをドローンによる可変施肥によって収量の均一化が可能
1

生育ステージユーザーが各圃場の作物情報（品種、播種日、葉齢等）
や管理情報を入力

2
適切な作業タイミングを表すため、BBCHを用いて生育状況を数値化

 日本固有の品種1)*や資材に対応
 国内外の生育データや画像データ、学術論文の文献データを学習（25年以上分）

ドローンと生育マップを活用した可変施肥
生育マップから、生育状況
や生育ムラを確認

ドローンを用い、可変施肥を実施

ドローンを活用した可変施肥により収量が増加した例
生育マップ
2023年7月25日

2023年8月3日（追肥後）© BASF SE

追肥
可変施肥により生育マップも変化

生育が悪い場所

収量マップ
2022年
収穫量
4,006kg

2023年
収穫量
4,809kg
比較▲水稲・大豆・麦の生育ステージの表し方© BASF SE*：水稲や大豆、麦類の他、レンゲ、そば、菜種、きゃべつ、たまねぎ、馬鈴薯、甜菜、ブロッコ
リー、とうもろこし、小豆、 にんじん、インゲンマメ、クリムゾンクローバー、ヘアリーベッチに対応

収量20％増加© BASF SE

可変施肥により収量が均一化

出典：BASF社 ウェブサイト https://www.xarvio-japan.jp/feature/index.html#feature_tab1_1 等より作成
46© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

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リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）【補足】 地図データ・栽培管理データとスマート農機を連携させることで、可変施肥を実施可能
 圃場データの登録時には、各種GISファイル形式が利用可能
3

地図データ・栽培管理データとスマート農機の連携

4• スマート農機にxarvio®が生成する可変散布データを読み込ませることで、可変施肥を可能 2023年11月時点にて対応する国内メーカー数は、農業機械で4社（計10型式）、ドローンで2社（計4型式）

対応可能なGISファイル形式• 圃場登録時には、各種GISファイル形式を利用可能

 具体的には、Shapefile形式、GML形式、KML形式等のGISファイル形式
を利用可能
 画面上で圃場画像を選択し、登録することも可能
概要

Shapefile
GML
KML

Esri社によって策定されたデータ仕様

拡張子
shp, shx, dbf 等

国内外の公的機関により、標準規格と認定されたデータ仕様であり、汎用性かつ拡張性高いプログラミング言語 gmlであるXMLベースかつテキストファイルで構成
Keyhole社（Google社地図部門の前身）がkml, kmz
GMLをベースとして策定したデータ仕様• 可変施肥マップをダウンロードする際は、国際標準であるISOXML1)
形式を優先しつつ、Shapefile形式、GeoTIFF2)形式でも対応可能© BASF SE• 各農機メーカーが展開している営農支援システムとの連携も拡大しており、xarvio®のデータを利用することも可能 クボタ社「KSAS」
 井関農機社「ISEKIアグリサポート」© BASF SE▲圃場登録時の表示画面© BASF SE▲xarvio®で生成した可変施肥マップ（左）を「KSAS」に取り込んだ際の画面 （右）出典：BASF社提供資料より作成
47© BASF SE▲可変施肥マップダウンロード時の画面表示

1) ISOBUSに対応した、圃場作業の計画データの国際標準ファイル形式
2) TIFF（Tagged Image File Format）をベースとした地理参照情報が埋め込まれた画像ファイル形式© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

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リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）【補足】 BASF社と契約している請負業者がxarvioを利用して、作物保護に必要な取組を実行 葉の病害による損害等が事前の契約内容より大きい場合、生産者は補償を受けることが可能
5「xarvio® Healthy Fields」の概要• xarvio®で推奨される作物保護に必要な取組を提携する請負業者が代行することで、農家側における作業時間の節約が可能「xarvio® Healthy Fields」 • 感染リスクがある場合にのみ申請• BASFと契約している地域
への登録
請負業者を選択

作物保護に必要な取組を実行
作物の健康状態を確認• 請負業者は、「xarvio® FIELDMANAGER」を活用し、防除及び作物保護を実施• 噴霧器が通過する際、ミリ秒単位で作物と雑草を区別し、個々の噴霧ノズルをピンポイントで制御することで、除草剤が必要な場所にのみ噴射• 雑草分布や除草剤の噴霧地点「xarvio® FIELD MANAGER」にてユーザーに共有• ドイツとハンガリーにて最初に発売予定• 葉の健全性が成育ステージの80%に達したかを確認• 健康等級に応じて、補償金を受け取ることが可能

ドイツで利用する場合の価格© BASF SE「xarvio® FIELD MANAGER」を活用した農薬噴霧器「SMART SPRAYING」▲地域別の冬小麦の防除価格

対応作物：冬小麦と冬大麦
作物保護内容：病害防除のみ
料金帯：80～140€/ha▲Bosch社と共同で開発している農薬噴霧器「SMART SPRAYING」© BASF SE▲地域別の冬大麦の防除価格

出典：xarvio製品紹介ウェブサイト https://www.xarvio.com/global/en/products/healthy-fields.html 等より作成
48© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

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リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）【補足】 xarvio®とJA全農が提供している営農管理システム「Z-GIS」をプラットフォームとした、他システムとの連携を構想
 上記プラットフォームの実現・活用に向けて、現地における営農指導の効率化や可変施肥試験を実施
6

JA全農とxarvio®による営農指導DXの推進
xarvio®とJA全農の「Z-GIS」のプラットフォームのイメージ
受発注センターシステム（生産資材のオンライン発注）
連携

API連携

xarvio®を活用したJA全農等の連携による可変施肥田植え機の実証例
試験条件

可変割合

±30 ％（基準 40 ㎏ /10a 、 窒素成分4kg/10a ）

使用肥料

基肥（一発肥料、N10％-P7％-K7％）

供試農機

乗用田植機「YR8DA」 （ヤンマー）

地力マップ（人工衛星マップ）に基づく可変施肥を実施
JA全農
営農管理システム「Z-GIS」

まばらな生育

•
•
•
•
•
•

クボタ社
井関農機株式会社
IHI社
ヤンマー社
VICON社
JOHN DEERE社

NTTデータ社
国際航業社
アグリハブ社
日立ソリューションズ社
コニカミノルタ社
日本農薬社
JA全農

xarvio®とZ-GISがプラットフォームとなることで、様々なメーカーの農機や営農支援システムと連携可能
出典：BASF社提供資料より作成
49© BASF SE© BASF SE

営農支援システム
•
•
•
•
•
•
•

均一な生育

© BASF SE

連携
農業機械

地力マップの活用

対象圃場（通常施肥）

可変施肥の実施

A地区（可変施肥） ドローンセンシングと地力マップを活用した可変施肥を実施することで、圃場内の生育状況を均一化

可変施肥農機への投資分の回収が可能
約13％の反収増に相当© BASF SE

約1haの可変施肥を償却年数分実施することで、可変施肥田植え機の投資回収が可能であることを確認© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

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リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）【補足】 JA全農では、xarvio®を活用することで穂肥や中干し、病害虫対策、収穫適期等の営農指導を効率的に実施
6

JA全農とxarvio®による営農指導DXの推進• 穂肥指導の高度化・効率化：xarvio®の植生マップを活用することで、効率的かつ定量的な指標に基づいた追肥の指導が可能• 中干し指導の高度化・効率化： STEP1
生育段階予測を活用すること  生育調査圃場で中干しの診断
調査（SPAD、草丈、茎数、で、中干し適期の指導が可能

生育調査（草丈、茎数等）

中干し適期とxarvio®予測結果の一致を確認

マップの色がオレンジ⇒追肥必要

マップの色が黄緑⇒追肥不要• 病害発生時の営農指導の高度化・効率化：
生育段階予測を活用することで、病害の防除指導が可能

葉数）

STEP2
 xarvio®の生育段階予測の確認

STEP3

 指導会にて、地区・品種ごとに中干し適期を指導
 生産者からの電話相談の際、xarvio®の予測結果を利用し指導

NDVI又はLAI© BASF SE

STEP1

 育苗箱処理剤や本田防除タ
スクを登録© BASF SE• 収穫適期指導の高度化・効率化：xarvio®の植生マップを活用することで、効率的かつ定量的な指標に基づいた収穫適期の把握が
可能

STEP2

 病害リスク予測を適宜確認

STEP3© BASF SE

高リスク（赤）：病害の初発予測
殺菌剤散布アラート（紫）：防除推奨

 地区ごと品種ごとの病害リスクにて防除指導 生産者からの電話相談で
xarvio®の病害予測結果を参考に防除指導

マップの色がオレンジ⇒収穫必要© BASF SE

出典：BASF社提供資料より作成
50© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

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リモートセンシングとAI技術を組み合わせた栽培管理支援システム（ドイツ・BASFデジタルファーミング社）【補足】 作物の種類や圃場面積の規模、利用機能の組合せにより、最適な料金プランを選択可能
 利用機能は、農業従事者におけるスマート農業への取組度合に応じて整備
7

利用料金体系

利用機能の詳細
•
•
便利な機能
•
•
衛星マップ
機能

•
•
•
•

•
•
AI予測機能
•
•
可変施肥・
散布機能

•
•
•

Z-GIS連携
アカウント連携
作期レポート出力タスクの計画記録•••

圃場の天気予報アラート等をまとめて
アラート等をまとめて表示するダッシュボード
表示するダッシュボード
作業メモ

•
•
•

標高・斜面マップ
土壌マップ
肥料・農薬散布用の天気予報

生育ステージ予測 •
病害防除推奨アラート
施肥アラート
水管理推奨アラート

雑草管理プログラム（雑草の最適防除時期と作業内容の
アラート）

地力マップ
生育マップ
平均植生マップ
雑草マップ

可変施肥マップ
可変散布マップ（農薬用）
スマート農機連携© BASF SE

今後の
開発上の
課題

•

（圃場面積が小さい場合）平均植生マップの画面表示の改良⇒NDVI（正規化植生指数）の濃淡表示が画面上では視認しにくいという指摘が存在（ただし、現地計測のNDVIと衛星画像データのNDVIは相関関係にあり、実用には十分な水準）

関連する
技術事例

クラウド型営農支援サービス「天晴れ」（国際航業社）• 人工衛星（空間分解能0.3～30m）やドローン（空間分解能1～5cm程度）
で圃場を撮影した画像から農作物の生育診断レポートを提供するサービス

出典：BASF社 「ザルビオパンフレット第5版」 https://www.xarvio-japan.jp/img/pdf/xarviopamphlet5th.pdf 等より作成
51© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

クラウド型営農支援サービス「天晴れ」（日本・国際航業社）

 人工衛星やドローンから得られる画像を活用することで、空間分解能最小0.3mで圃場を観測し、農作物の生育状況を診断することが可能
 10種類以上の診断メニューを開発しており、累計10,000軒以上の生産者における活用実績が存在
顧客（農家等）

営農支援サービス

光学・レーダ衛星

診断依頼

撮影した
画像を取得

ドローン画像*を提供*ドローン画像を使用する場合は、データ持込もしくは発注が必要

診断項目例（対象：水稲）• SPAD値• タンパク含有率• 籾水分率等

診断結果の提供

提供サービス内容例• 衛星画像・ドローン画像の解析• 解析結果に基づく診断レポートの作成（対応作物：水稲、小麦、大麦、大豆、牧草）• 累計10,000軒以上の生産者が利用した実績あり• 利用料金（人工衛星から取得した画像を用いる場合）
普及状況⇒撮影画像枚数と解像度により変動し、圃場データの準備も必須

等

 穀物類：1,000haあたり50,000円～
 牧草： 1,000haあたり70,000円～

連携

他社の営農記録
アプリ（例：JA全農の営農管理システム「G-ZIS」）とデータ連携可能

他社の複数の光学・レーダ衛星を活用•撮影頻度：毎日の撮影体制
空間分解能（日本の場合）：
空間分解能（日本の場合）：0.3～30m
0.3～30m•観測波長帯：可視光域～近赤外線域
観測波長帯：可視光域～近赤外線域

国際航業社

開発企業・ • 1947年設立
研究機関 • 公共向けコンサルティングサービスやインフラマネジメント、センシング
サービスの提供等の事業を展開の情報等•

営農支援サービス「天晴れ」は、第 4 回宇宙開発利用大賞にて、

農林水産大臣賞を受賞

出典：国際航業社「空から診る精密農業 営農支援サービス天晴れの紹介～牧草採草地管理への活用～」（令和4年3月）
https://www.maff.go.jp/kanto/seisan/tikusan/tikusan/attach/pdf/220328-4.pdf 等より作成
52© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

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クラウド型営農支援サービス「天晴れ」（日本・国際航業社） 【補足】

 対応可能な作物は水稲や麦類、大豆、牧草であり、作物ごとに異なる診断を実施
 農判断や防除散布等の目的に応じて、人工衛星画像とドローンからの撮影画像を使い分けることが可能
1

営農支援システム「天晴れ」における対応作物と診断結果の例
対応作物とその診断レポートの内容• 現在、診断レポート作成可能な対応作物は、水稲、小麦、大麦、大豆、牧草• 対応作物ごとに適した診断結果を提示
対応作物「天晴れ」を活用した牧草に関する衛星・ドローン観測診断例
衛星画像を用いた診断の場合
圃場毎の雑草繁茂状況を広範囲で確認できるため、防除や追播、耕起等の営農判断に活用可能

診断レポート内容

水稲 SPAD値
 タンパク質含有率
 籾水分率小麦

 初期成育診断 タンパク質含有率
 穂水分率大麦

 穂水分率大豆

 生育診断 収穫適期診断

牧草

 雑草検出 不良植生算出

全作物

 圃場測量（ドローンを活用）

黄緑：牧草
青色：雑草優位
茶色：裸地化

▲衛星画像を活用した雑草検出

ドローンを用いた診断の場合

詳細な防除用散布マップを作成可能

ドローンによる圃場空撮を実施
画像解析から、雑草繁茂地点を検出
防除散布マップ
を作製▲ピンポイント防除用散布箇所マップ

出典：国際航業社「空から診る精密農業 営農支援サービス天晴れの紹介～牧草採草地管理への活用～」（令和4年3月）
https://www.maff.go.jp/kanto/seisan/tikusan/tikusan/attach/pdf/220328-4.pdf 等より作成
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オレンジ色：雑草繁茂地点
斜線：裸地化© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

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クラウド型営農支援サービス「天晴れ」（日本・国際航業社） 【補足】 圃場観測にあたっては10種類以上の人工衛星から取得される画像データを使用可能であり、ドローンも併せて活用することで、ユーザーの目的に沿った画像を活用
2

Planet Scope（Planet Labs社）

活用しているドローン及び人工衛星の一覧
ドローン
撮影範囲

•

一度の撮影で2～3ha•

広域（15～17km）を一度に撮影可能•

毎日の撮影体制

•

天候の制約

•
•

曇天時も撮影可能
風、日射の影響あり••快晴が望ましい曇天時は不可撮影環境の制約•

撮影禁止エリアや周辺の構造物等の制約あり•

500～700km上空から撮影するため、制約はなし

空間分解能

約1～5cm•

日本では、0.3～10m

•

•

観測波長帯

•

基本的に可視光

•
•

利用料金

•

撮影枚数や空間分解能により
異なる

•
•

圃場データの準備 • ユーザにて準備（任意）

Pleiades（CNES）

人工衛星

一日当たりの撮影可能時間に限度が存在
機動性は抜群

撮影頻度

WorldView-3（Maxar社）（最小分解能はWorldView-3の解像度に依存）

基本的に、可視光域～近赤外域
中間・短波長赤外、熱赤外も利用可能
穀物類は50,000円～/1,000ha
牧草は70,000円～/1,000ha• ユーザにて準備（必須）＊見積依頼、診断依頼時に必須

出典：国際航業社「空から診る精密農業 営農支援サービス天晴れの紹介～牧草採草地管理への活用～」（令和4年3月）
https://www.maff.go.jp/kanto/seisan/tikusan/tikusan/attach/pdf/220328-4.pdf 等より作成
54

利用可能な光学衛星
•
•
•
•
•
•

Planet Scope（Planet Labs社）
SkySat（Planet Labs社）
WorldView-1,2,3（Maxar社）
Pleiades（CNES）
GeoEye-1（Maxar社）
QuickBird（Maxar社）

等

利用可能なレーダ衛星• ALOS-2（JAXA）• COSMO-SkyMed（e-GEOS社）• Sentinel-1A/1B（ESA/EC）

等

目的や予算等に合わせて使用する衛星を選択© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

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光学衛星群にて取得する高解像度画像を活用した、より精緻な圃場情報の提供（米国・Planet Labs社）

 自社開発の光学衛星約180機によるコンステレーションを構築し、高分解能な画像データを日次単位で取得・蓄積

光学衛星群による高頻度・高解像度の圃場画像の取得
PlanetScope

SkySat

機体数

約180 機

約20 機

空間分解能

3.7 m

0.5 m

• 「PlanetScope」では原則毎日圃場を撮影可能であり、天候の変化による影響をあまり受けることなく、圃場画像データを取得可能

外観

スペクトルバンド高度（15 km以内の沖合含む）（最大1日に12回）

8

5（RBG、近赤外線含む）（RBG、近赤外線＋バンクロマチック）

475～525 km

475～575 km

波長（nm）▲1か月のうちに取得された圃場画像一覧• 現場で取得されるデータを組み合わせ、日次で圃場内の変動を把握可波長帯域：450～900 nm
相対感度

波長帯域：431～885 nm（714～845nmは未対応）
相対感度

波長

受注後撮影

毎日・陸域

撮影条件

波長（nm）• 65ヶ国以上の農業や政府、保険、エネルギー、インフラといった様々な業界の900以上の顧客に衛星画像を提供
普及状況 • PlanetScopeの衛星画像の最低購入金額は、5,000USドル（なお、最小購入面積は1ha以上）
等• SkySatの衛星画像の最低購入金額は、15,000USドル（なお、最小購入面積は25km²以上）▲作物の植生の圃場レベルの変動状況

Planet Labs社

開発企業・ ••
研究機関 •の情報等 •

2010年設立
本社を米国サンフランシスコに置き、世界中に複数の拠点を整備
3～6ヶ月のサイクルで設計・生産し、毎年衛星を打上げ
農業分野では、BASF社やCorteva社、NASA Harvest社等の多数の企業がPlanet Labs社の画像を利用し、サービスを展開

出典：Planet Labs社提供資料等より作成
55© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

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光学衛星群にて取得する高解像度画像を活用した、より精緻な圃場情報の提供（米国・Planet Labs社）【補足】 欧州宇宙機関により無償で公開されているデータに、独自の衛星データ解析技術を適用することで、天候に依存することなく、より正確に作物の生産性を評価することが可能「植生プロキシ」による天候に依存しない生産性予測• VanderSat社（2021年にPlanet Labs社が買収）の衛星データ解析技術を組み合わせ、独自に定義したパラメタ「植生プロキシ」を基に、地上の作物の植生状態について、天候に依存せず、より正確に推定可能
植生プロキシ（Biomass Proxy）とは

 Sentinel 2（光学衛星）から取得するNDVI1)と、Sentinel 1（レーダ衛星）から取得する作物の水分含有量を基に、VanderSat社の解析技術を用いて、日次単位での予測値を算出

Planet Scope
Sentinel-2
植生プロキシ
光学衛星の場合、曇天時は観測不可

植生プロキシは日次単位で算出可能 10m×10mの解像度にて、植生状態を0～1の値で相対的に表示
Sentinel-1（レーダ衛星）

1) 植物の葉が可視光を吸収、かつ近赤外領域の波長の光を強く反射する性質を活用して取得される指標▲光学衛星からの画像取得頻度と植生プロキシの予測値の取得頻度の比較
植生プロキシ
高頻度で植物の水分含有量を計測

キャノーラ等黄色い花では、その開花後、 NDVIは
実際よりも早く数値が下がる傾向有植生プロキシは、
NDVIに比べ、より正確に
植生状態の観測が可能

Sentinel-2（光学衛星）

両データを組み合わせて解析することで、日次単位で、作物の植生状態を予測
高解像度な画像を取得可能（ただし、曇天時は正確に観測できない）
出典：出典：Planet Labs社提供資料等より作成
56▲NDVI（グラフ内青・緑色）と植生プロキシ（グラフ内赤色）との精度比較© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

無償公開の衛星データを用いた天候に依存しない圃場モニタリング（チェコ・World from Space社）

 欧州宇宙機関により無償公開されている光学衛星とレーダ衛星から取得されるデータを基に、過去に取得した衛星データに基づく深層学習結果を補完することで、天候に依存せず、安価に圃場状態を把握可能

他社との料金体系の比較

圃場管理システム「DynaCrop」の主要な機能「LAICA」の概要
取得した衛星画像を基に、画像処理技術と深層学習を用いた分析手法により解析別紙にて補足①• 無償公開されているデータを用いており、圃場画像の取得頻度や解像度が低く、相対的に安価なサービスが提供
圃場画像の
取得頻度

圃場の画像データ（モノクロ）（光学衛星（Sentinel-2）1)から取得）「LAICA」により作成された
曇天時の圃場画像
圃場の画像データ（レーダ衛星（Sentinel-1）2)から取得）

圃場状態の把握頻度が8日おきから2日おきに増加し、天候に依存しない、より精密な管理が可能

1) Sentinel 2は、最小空間分解能10m、波長443 nm ～ 2190 nm、バンド13、高度786 km
2) Sentinel 1は、最小空間分解能5m、中心周波数5.405 GHz 、高度 693km

普及状況
等• サービスの提供地域としては、ヨーロッパやアジア、アフリカ、南米等が挙げられ、これまでに約25社への導入実績

利用機能

年間使用料3)

World from space社「DynaCrop」

BASF社「xarvio」

2日ごと

毎日

• 生育や土壌の管理• 水管理のアラート• 可変播種・可変施肥マップ
作成 他• 各種マップ（地力、生育、雑草、播種収量）の作成• 天気予報・散布天気予報• 生育ステージ予測• 病害防除や施肥、水管理の推奨アラート• 可変施肥＆可変施肥マップの作成• スマート農機連携 他
6,600円5) ～手頃な価格で豊富な機能を活用可能

316円4)

低価格だが、最低限の機能のみの利用に留まる

3)料金比較のため、圃場2ha分を利用する際の基本料金にて試算
4)標準機能全て利用可なプラン「FULL」の年額利用料金1haあたり0.99€（158円※）にて試算
5)「その他の14作物」の年間基本料金の最小価格。追加料金の場合、年額1haあたり550円～利用可能

World from space社

開発企業・ • 2017年設立
研究機関 • 2018年に地球観測の主要イノベーションコンペ
”Copernicus Masters”にて優勝の情報等• チェコ国産業貿易省の後援の下、EUより外部資金を獲得

出典：World from space社提供資料等より作成
57© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

無償公開の衛星データを用いた天候に依存しない圃場モニタリング（チェコ・World from Space社）【補足】 光学衛星単体では、太陽光の角度や雲の覆い等の影響を受け、各種指標の測定精度が低下するが、レーダ衛星や過去の取得データと組み合わせることで、天候に依存せず指標の測定精度・頻度を向上可能
1「LAICA」における解析手法＜補足＞曇天時の圃場状態を把握する際の課題

過去データに基づく深層学習による、最新データの補正• 光学衛星（Sentinel-2）にて取得済の数百万枚の画像データを基に、深層学習を行うことで、現在の葉面積指数（LAI）1)の値を予測• レーダ衛星（Sentinel-1）データからLAIに関する補足データを算出• 上記により、天候に依存せず、2日おきに圃場状態の把握が可能• 通常、光学衛星が提供可能な最新の衛星画像は年間約45枚だが、LAICAでは年間182枚まで提供可能

光学衛星から取得した
曇天時の画像データ予測されたLAIの値とレーダ衛星データを用いて解析を行った曇天時の画像データ• 多くの圃場管理システムでは、衛星で取得したデータから植生指数を算出し、作物や土壌状態に関する定量的な情報を提供• ただし、曇天等の悪天候時は、圃場管理における実用的な情報の提供が困難• その理由は、悪天候時、レーダ衛星で取得したデータにより植生指数等の算出は可能であるものの、光学衛星で取得される画像
から色の識別ができず、圃場内の状況を正確に把握できないため
レーダ衛星から取得した
曇天時の画像データ

晴天時に比べて精緻な情報が得られない

曇を除去した
予想データ

植生指数を表示した
画像データ

レーダ衛星データでは、色の識別が不可のため精度が低下

1)Leaf Area Indexの略。単位土地あたりの葉の面積の測定値。植生の健全性、生態系の機能、土地と大気の相互作用を理解する上で重要な指標。野菜の生産量と相関関係がある

今後の
開発上の
課題

• 果樹園の圃場管理は比較的困難とされており、高解像度の衛星画像との統合が必要

出典：World from space社提供資料等より作成
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関連する
技術事例

BASF社開発の圃場管理システム「xarvio（ザルビオ）」• Planet Labs社の光学衛星「PlanetScope」や公共の光学衛星「Sentinel」から得られる衛星画像データを解析し、作物の生育状態や病害虫の有無等の診断情報を提供© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

過酷環境下での農作物の栽培を想定した植物工場システムの開発（フランス・Interstellar Lab社）

 宇宙空間等への設置を想定した植物工場システムとして、3Dプリンティング技術や空中栽培技術、栽培作物の最適配置を行うアルゴリズム等を採用した「BioPod」を開発
 既に販売開始しており、宇宙空間だけでなく地上での運用にも期待
環境制御型栽培システムと要素技術

過酷条件に
対応可能な
3Dプリンティング

閉鎖環境における「水・空気・食料の生成・再利用」
実寸
5 x 11 x 6 m（幅 x 奥行き x 高さ）
栽培面積 最大100m²• 食料生産において「土壌の損傷が激しい場所」又は「生産スペースが不足する
想定する
利用環境
場所」での利用を想定• 将来的には、宇宙空間での利用を想定
コンセプト• 「BioPod」の製造にあたっては、3Dプリンティング技術を活用• 温度差が激しい過酷環境に耐えることを想定し、外殻に膨張可能な
柔らかいプラスチック膜を構築• 限られた空間で栽培面積を最大化し、潅水の使用量を最小化
空間の最大活用と （通常の使用量の98％を削減）
水使用量を• 灌漑時は、肥料成分を含む水を高圧に散布最小化する• 栽培対象となっている作物は多岐に渡り、バニラやパッションフルーツ等の栽培方法の適用
約300種類の作物を栽培可能であることを実証済

栽培計画を
最適化する
作物選択
アルゴリズム• NASAや欧州宇宙機関（ESA）との間で、低重力下の植物栽培の実現に向けた戦略的パートナーシップを締結
普及状況 • 過酷環境を想定した砂漠での概念実証後、通常環境で栽培困難な等
バニラやベチバー（イネ科の多年生草本）等の栽培試験を実施中• 2023年9月にRobertet社（仏のフレグランスメーカー）が初めて購入• 乗員に必要となる栄養素と、食事内容の多様性の確保、使用する水の量や栽培面積を最適化することを目的として、独自の遺伝的アルゴリズム※を開発• 具体的には、室内における作物品種・栽培面積の最適な組合せをシミュレーションし、その結果を提示

Interstellar Lab社

開発企業・ • 2018年に設立
研究機関 • 現在の拠点はパリ（フランス）とケープカナベラル（アメリカ）の情報等 • 3D プリンティング会社 Soliquid社と合併• BPI、France 2030、各種VCから700万ドルの資金を調達

出典：Graham Gordon et al ”Optimizing Crop Selection Using Genetic Algorithms”（2021年7月）https://ttu-ir.tdl.org/server/api/core/bitstreams/e85b829a-086b-4c52-be3c8a653405213f/content 等より作成
59© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

密閉型栽培装置を活用した人工光型植物工場（日本・PLANTX社）

 植物生産装置と植物成長制御システムを組合せ、植物の成長に影響を与える光・空気・養液等の20種類の環境パラメータを個別に制御
 上記の技術により、植物や野菜の①収量増加、②収穫量の安定化、③高付加価値化といった効果を得る
ことが可能
商用化状況

技術概要

植物成長制御システム「SAIBAIX」
別紙にて補足②・光量・明暗期時間 等

LED

・温度
・湿度
・気流速度 等

・成長速度
・生産性
・味・成分

植物生産装置「Culture Machine」

別紙にて補足①• 植物成長制御システム（ソフトウェア）と植物生産装置（ハードウェア）を組合せた
植物工場

・EC/pH・イオン濃度・流量速度 等栽培プレート養液プレート• 植物の成長に影響を与える、光・空気・養液の20種類の環境パラメータを個別で制御可能（例：気温を20℃、養液温度を26℃と独立に設定可能）

 面積当たりの植物及び野菜の収量増加
 年間通して収穫量を安定化
 高付加価値な植物や野菜を生産• 植物工場にて生産したレタスについては商用化済であり、今後は、生産量や品目の増加を志向
普及状況 • 植物や野菜のファイトケミカル※含有量を増やすために、植物工場内の最適なパラメータを調整し、本パラメータを適用した量産工場を拡大
等していくことを目指す• 2020年5月から、植物工場で生産したレタスを
都内のスーパーマーケットにて販売• 毎日約200店舗のスーパーマーケットに対し、安定的にレタスを出荷

PLANTX社
開発企業・ • 2014年設立
研究機関 • ①人工光型植物工場の企画・設立・運営サポート、②植物の栽培条件に関する研究、③植物の生産・販売、の3つの事業に取組むの情報等※ 紫外線や昆虫等の植物にとって有害なものから体を守るために作りだされた色素や香り、辛味、ネバネバ等の成分
出典： PLANTX社提供資料等より作成
60• 直近では令和5年11月にリアルテックファンド等より資金調達を実施• SBIR事業により、12億円を支援© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.

研究開発 （２）スマート農林水産業

密閉型栽培装置を活用した人工光型植物工場（日本・PLANTX社）【補足】 棚ごとに気密・断熱された完全閉鎖系の植物生産装置であり、同部屋に設置された装置間での干渉防止や、装置内部に設置された各種機器による緻密な環境条件の制御が可能
 上記の装置にインストールされている植物成長制御システム「SAIBAIX」は、各種センサーによる測定値と植物の成長指標値の関係を数式として整理したシステムであり、リアルタイムでこれらのパラメータを制御可能
1

植物生産装置「Culture Machine」の概要

2

植物成長制御システム「SAIBAIX」の概要
INPUT

OUTPUT

棚ごとに気密・断熱することで、各パラメーターを個別に制御可能な、世界初の「クローズド・タイプ」の植物工場◀Culture Machine
各レイヤーを独立して気密・断熱

環境パラメータを個別に制御
光供給
システム

空気循環
システム

気密された
レイヤー 養液循環システム• 同じ部屋に設置された植物工場 • LED照明、養液循環装置、エアコン、同士で光等が干渉し合うことがない
加湿器等の制御機器を内蔵• 虫の侵入リスクを大幅に低減可• 緻密な環境条件の制御が可能

今後の開発上 • 光合成速度や蒸散速度等の「速度変数」の最適制御の課題

SAIBAIXは、電気・種・CO2・肥料・水（インプットデータ）と、植物の成長（アウトプットデータ）を紐付けたシステム
センサー
測定値

成長
指標値

▲SAIBAIXのイメージ

水温、気温等の「状態変数」及び光合成速度等の「速度変数」を含むクラウドで管理
各Culture Machineにインストール• センサー測定値と植物の成長指標値の関係を数式チェーンとして整理• これらのパラメータはリアルタイムで制御することが可能• 数式チェーンをクラウドで管理することで、各「Culture Machine」にインストールして活用することが可能

出典： PLANTX社提供資料等より作成
61© 2024. For information, contact Deloitte Tohmatsu Group.