寄稿

AI（人工知能）IoT（Internet of Things ＝モノのインターネット）の活用による「県内農業の再生」
幕田 武広（まくた たけひろ）「おいしさの見える化」プロジェクト※
マクタアメニティ株式会社 代表取締役

はじめにの商業分野を引き合いに、生産・流通方式に改善

当社は異分野連携新事業分野開拓計画として、が必要とされる日本の農業分野に SCM を活用し「画像解析による野菜等の『おいしさの見える化』て、事業競争力の向上を図れないかとの共同開発技術の構築〜ICT の活用による非破壊・低コスの申入れがあった。農業での「生産・流通分野でト・利便性を備えた農産物品質情報化システムのの改革の必要性」や「国際競争力の欠如」は、当開発と事業化〜」との事業名にて各システムや時から指摘されていたことであり、当社・福島大ヒューマンインターフェースの開発を行っている。

学・国立研究開発法人農業研究機構等とコンソー

平成27年度に経済産業省の事業認定を受け、28年シアムを形成し、国あるいは福島県の研究事業予度からの補助事業に採択され、30年度以降の実用算等を活用のうえ、農業用サプライ・チェーン・化を目指している。

マネジメントシステム「アグリ SCM」を構築し本開発については国立大学法人山形大学大学院事業上の成果も上げるに至った。アグリ SCM に理工学研究科と10年来の基礎研究・情報集積を行ついては「福島の進路」2007№299. №300でも発い、本認定事業でも同大学が委託研究機関として表している。

AI の中核プログラムを担当している。
当社と農業生産・流通に関する情報・通信技術

農業分野での ICT 利用（ICT）との接点は、農業用サプライ・チェー「東日本大震災による農地・農業への津波や原ン・マネジメントシステム（以下 SCM）の開発

子力災害の甚大な影響を契機に、震災復興におけからである。SCM は「トヨタ生産システム（かる『創造的復興』を目指しての農業の６次産業化んばん方式）」が源流とされ、「調達」「生産」「物流」「販売」などを包括的に情報化し、コストの削減やサービスレベルの向上を目指すものである。
1990年代まで遡るが、福島大学でトヨタ生産システムを研究していた研究者から、当時隆盛を誇った日本の製造業や SCM を採用し台頭しつつあったファーストリテイリング社（UNIQLO）

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福島の進路 2017. 6※「おいしさの見える化」プロジェクト
中小企業等経営強化法に基づく経済産業省の認定事業で、当社がコア企業として申請し、以下の各事業者等が連携体として参加㈱ SJC
国立大学法人山形大学（公財）自然農法国際研究開発センター
東邦銀行
NEC
福島県中小企業団体中央会

寄稿と、そこへの ICT（IoT）の導入が盛んに進めらうように売り上げを伸ばせずにいる。これは、れている。

ICT 農業への参入を目指した企業が農業を非効率農業への ICT 導入を目指した企業の一部には、産業と侮り、家族経営が持ちうる生産環境や市況農業（生産現場）が非効率産業であり、工業・製変化への柔軟性（強靭性、レジリエンス）を無造業のノウハウを持ち込む事で容易に収益改善が視・過少評価していたしたためと考えられる。」

図れると考える社もあったと思われる。日本の農以上の「農業分野での ICT 利用と実情」につ業経営の多くは比較的小規模で家族経営であり、いては、本事業の市場調査・研究を委託した東北

農作物は単価が低く、薄利多売の形態であるため、大学農学部の大村助教のレポートの一部引用であ経営改善には作業効率の向上は必要である。それる。東日本大震災からの復興に限らず、農業事業ゆえ、作業効率を飛躍的に向上させうるツールと強化のための ICT 活用が求められている。試行しての ICT に期待が高まったが、既存の農業経営は多数散見されるが成功事例はそう多く見当たらにとって ICT システムの維持管理に係る経費は未ない。

だに高価に過ぎる。ICT 導入が高価すぎるというよりも、ICT 導入によるメリットがないというAI による農産物の品質評価表現が正しいかもしれない。ICT を導入しても、農家の生産物がそのコストを上回る高値で売買さ下記（図−１）が本開発「見える化システム」のイメージ図である。

れることがないためである。このような状況下に第１段階のセンシングだが、本システムでは野あって、ICT 農業への参入を企図した企業は、思菜等農産物の物理量の計測については専用のセン

図−１

福島の進路 2017. 627

寄稿

サーは用いない。一般的なスマホ・タブレット、に、「グラフ」や「デザインされたアイコン」等デジタルカメラで対象物を撮影する。機種や撮影で分かり易い形で「品質（おいしさ）情報」とし方法に制約が生じる場合があるが、基本的には通て提供することである。

常の市販品で対応可能である。デジカメ以外はそ

例えばタブレットで取得した画像情報（野菜等のまま情報（画像）送信できることは言うまでもの写真）を、解析して味覚情報として戻るまで数ない。画像情報はデジタルデータとして第２段階秒の測定・情報到達速度を確保している。
下記（図−２）が本システムの利用体系や情報のクラウド（サーバー）に構築したプログラムにのフロー図である。

送られ、画像の「反射光」「影」など画像解析に無効な部位を削除し、有効な部分のみ光の三原色である赤（Ｒ）緑（Ｇ）青（Ｂ）に分光する。そ期待される効果の RGB 各々の度数分布（ヒストグラム）により従来の野菜等の味覚解析は、サンプルを細かく膨大な野菜等の個体情報が得られる。第３段階で砕き、「味覚センサー」など高価な分析器を使うは得られた情報（いわゆるビッグデータ）を「味のが一般的である。解析サービスを実施する事業

覚の要因」（甘さ、コク、旨味、酸味、苦味等々）

者に依頼すると１点数万円、解析場所まで検体をと相関の高いデータだけを取り出して、プログラ送付し、解析結果が届くまで１週間以上要する。

ミングしたアルゴリズムにより、総合的な判断と高額な加工食品等での開発では利用されるが、野し「おいしさ」として指標化する。第２・第３段

菜等安価な農産物ではほとんど利用されていない。

階がサイバー空間に行われる、AI（人工知能）検体の送付なしに、瞬時に非破壊かつ低コストでの主導による工程である。

食味解析が可能になれば幾つかのメリットが生ま

さらに、第４段階は AI によって得られた情報れる。

を、生産・流通・消費など情報を必要とする現場

現在の青果市場等を介して行われる青果流通は、図−２28

福島の進路 2017. 6

寄稿にしたが、既存の各システムと設計思想は異なるもよる「階級」でランク分けされるが、消費者が最のの、単純比較ではコスト１/100を相当下回る。

も関心がある「食味」に関しては評価方法や基準

課題としては、先に述べた通り現状の青果物はすらない。したがって価格形成は、需給バランス

生産・流通とも「食味」による選別を行っておらの要素が大きく、良品であっても供給が潤沢な場ず、既存の生産・流通の中で「味覚情報」を表示合は値がつかない。生産コストなどが全く考慮さすると「食味が劣る」とのネガティブ情報になりれない販売価格になる。これらは、農業の低所得かねない。むろん、都合の良い情報だけを添付す

ひいては農家高齢化や耕作放棄地発生の要因にるのはシステムの信頼性のうえからも論外である。

なっており、本技術を報道した全国農業新聞

そこで「食味が優れた」農産物生産から始める必（2017.１.27）でも「実用化すれば作物の差別化の要があるが、冒頭に記した山形大学大学院との共ほか、相場価格にとらわれない取引が期待でき同研究の中で、「食味の阻害要素」は特定されてる」と生産・販売戦略の活用に期待を寄せる。

いる。阻害要素は「NO３−」の化学式で表示され原則的に見栄えによる「等級」、 大きさ小売業や外食でも、価格競争に依らない他店との差別化に期待されている。例えば小売では、る硝酸イオンである、これらの蓄積の少ない栽培も本事業で検討する。

POS（販売時点情報管理）情報と味覚情報を組み本稿（はじめに）に記した SCM は、SCM の合わせれば、販売エリアや店舗独自の消費者が好特性であるチェーン全体のスループット（流通む食味傾向のデータ化も可能になり「勘と経験」量・速度）にボトルネック（阻害要因）が生じるの仕入と販売から脱皮でき、当然ながら食味によと、チェーン全体がボトルネックを通過する物量る商品差別化も可能である。「産地」等の農産物まで流通量が縮小する。アグリ SCM では気象災情報ほかに、食味評価により「適するレシピ」な害等による生産量の縮小に備え「産地の分散」等

どの商品情報の提供が可能になる。のリスクマネジメントにより順調に成果を上げて外食産業では、例えばトマトを例にとってもいた。しかし誰もが予想していなかった原発事故「サラダに適する」「加熱調理に向く」「ジュースとその後の汚染水対策や炉心溶融情報の遅れなど、がおいしい」と簡単に識別でき顧客満足の向上に消費者の「安心」を損なう一連の事象によって寄与できる。いわば新しい顧客サービスの創造で「風評被害」という極めて大きなボトルネックがある。

生じて運用が不能になり、同時にアグリ SCM により形成したブランドも大きく毀損した。

おわりに程度の差はあれ、原子力災害の「風評・風化」

農産物の味覚評価は、果実での「光センサーは福島県内農業が一様にかかわる問題であって、（近赤外線糖度測定）」が実用化されている。糖度その対応に苦慮している。「食べて応援」などのを保証するブランド化が行われているが「味覚はプロパガンダが行われているものの、消費者の購糖度だけではない」との指摘もあり、さらには、入動機が戻らない限り、その効果も限定的である。

高額な測定装置の導入や、農産物の設置場所へのAI や IoT に代表される新テクノロジーやこれ搬入が必要になり、野菜等では利用されていない。

まで蓄積された技術より、顧客訴求力を高める

その点本システムはクラウド上に設定した AI「新たな産業競争戦略」の構築が、農業分野でもに画像情報や簡易な生産情報等を送るだけで、長期的な視野に立てば有効である。本研究開発「糖度」に限らない多様な味覚情報が得られる。

「おいしさの見える化システム」の農業生産・流

日本経済新聞は本システムの報道（2016.10.20）

通現場での活用を目指している。

では、解析コストは既存技術の「１/100程度」と福島の進路 2017. 629