CON T E N T S

Vol.151【コラム】音大生と IT 教育…太田 智美【解説】圃場をデータで見る農業教育…峰松 翼
基 応
専 般

COLUMNJr.

音大生と IT 教育

音楽大学というと，「情報技術」いわゆる「IT」と呼ばれる分野との連携について，イメージされにくい．実は一部の音楽大学では 10 年以上前からコンピューター音楽など，テクノロジーを用いたインタラクティブな音楽表現などを専門に学ぶ専攻がある．しかし，鍵盤楽器や弦管打楽器，音楽教育といったほとんどの専攻では，IT があまり取り入れられていない現実がある．そこで，音大生に IT の知識やスキルを提供することで新たな音楽文化を構築できないかと考え，企業とともに研究・教材開発を行っている．
音大で実践している IT 教育の 3 本柱は「技術理解」「実践」「IT コミュニティへの参加」である．これを柱としたのには，次の理由がある．まず，技術の概要を理解していなければ，コミュニケーションができない．自分ですべてを実装できる必要はないが，その道のプロフェッショナルと会話をするために最低限のコミュニケーションツールとしての「技術理解」が必要である．そして，その理解を深めるための「実践」である．一度これを体験しておくことで，たったこれだけのことをするのにどれほどのことを考えなければならないのか，どのくらいの時間がかかるのか，実際に技術者たちはどのようなことをしているのか，など，自分の限界と他者の仕事を知ることができる．そして「IT コミュニ
ティへの参加」は，何かやりたいことができ，自分一人の力ではどうしようもなくなったときに，力になってくれる人やアイディアに出会える場所があることを知ってほしいという意図から取り入れている．実際，私は社会人のころ，半年に 100 以上の IT コミュニティに顔を出し，そこでの活動がその後に大きく影響した．
しかし，音楽大学でこのような教育を取り入れることは，ハード面からもソフト面からも課題がある．分かりやすい
ところで言えば，40 人を超える学生が一度にクラウドからサンプルデータを入手するだけのインターネット環境が整っていない．筆者が所属する大学では，運が良いことに新専攻の立ち上げということもあり，新しい取り組みに向けて前向きな環境であったことから，総務やほかの教員と話し合いを重ねることで実現できた．また，「音楽を学ぶ」ことに主眼を置く学生が多い中で，テクノロジーに興味を持ってもらうにはどのようなアプローチがいいかといったことにも向き合う必要があった．音大では，自分で表現したり，人前に立って説明したりと，「本番」に向けて活動を行うことに慣れている学生が比較的多い．そのため，Maker Faire への出展や科学館での展示など，「本番」を目指しての活動を多く取り入れた．また，プログラミングは 1 から教えるのではなく，事前に用意しておいたサンプルプログラムを書き換える形で行い，その変化が分かりやすいようスピーカーや LED を用いて実施している．たとえば，
大学 1 年生では『電☆1子楽器のオーケストラを作ろう』という題材で，自分が変更したプログラムを音として認識できるようにしている．

．

これらの取り組みを始めてもうすぐ 3 年目を迎える．その成果の一部は，学生の表情に現れておりうれしく思う．外部組織が主催するハッカソンで，最優秀賞を含む 3 冠を受賞することができたのも，その成果の 1 つだと思う．これからも「音楽と情報技術」をテーマに，社会とのつながりを持ちながら，学生たちとともに思い描いた社会を実現できたらと願う．
☆1

https://www.daion.ac.jp/media/20231124_release-2.pdf
太田智美（大阪音楽大学）tomomi.pepper@gmail.com
博士（メディアデザイン学）．2009 年国立音楽大学卒業（音楽教育学科音楽教育専攻，音楽学研究コース修了）．2011 年慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科修士課程修了（研究科委員長表彰受賞）．アイティメディア（株）（営業・技術者コミュニテ
ィ支援・記者）を経て，（株）メルカリの研究開発組織「R4D」でヒトとロボットの共生の研究に従事．2023 年慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科後期博士課程修了．2019 年から慶應義塾大学大学院メディアデザイン研究科附属メディアデザイン研究所リサーチャー．2022 年より大阪音楽大学ミュージックビジネス専攻助教．2014 年からロボット「Pepper」と生活をともにしている．2016 年ヒトとロボットの音楽ユニット「miraicapsule」結成．
LO G OT YP E D E S I G N . . . M e g u m i N a k a t a

ぺた語義は pedagogy（教育学）を元にした造語です．常設の教育コーナーとして教育や人材育成に関する記事を広く掲載しています．
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情報処理 Vol.65 No.4 Apr. 2024

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基 応専 般ARTICLE

Jr.

圃場をデータで見る農業教育
峰松 翼

九州大学 データ駆動イノベーション推進本部

スマート農業と農業教育を取り巻く状況に多種多様の大量の測定値（センサデータ）を収集・活用できる状況にある．つまり，そのような大量のデー農業分野における課題として，農業従事者の高齢タを活用し，農作業等の農業的判断を下せる能力の化や後継者不足が挙げられているが，その課題解決養成が必要であるともいえる．しかしながら，教育

1）には至っていない．農林水産省の報告 によると，普現場では従来の農業実習にスマート農業教育的観点段から農業に従事している基幹的農業従事者の人口をいかに組み込むかは試行錯誤の段階である．本記は，2023 年において 116 万人と報告されており，20

事では，圃場の状況に基づく農業的判断との関連の年後の基幹的農業従事者の中心層は 23.8 万人まで減深いセンサデータを活用した農業教育の事例につい少すると推定されている．このような深刻な農業のて紹介する．

担い手不足においても，持続可能な食糧供給を確保するための政策展開として，「生産性の向上に資するスマート農業の実用化等」が検討されている．

センサデータを活用した農業教育事例

スマート農業とは，「ロボットや AI や Internet of

圃場に気温や湿度を測定するセンサを設置し，Things (IoT) など先端技術を活用する農業」を指し，そこから収集されるセンサデータをダッシュボー

農作業の自動化・効率化や農作業における判断支援

ド等で可視化することで圃場環境を確認することを期待できる．たとえば，ドローンによる薬剤の散が，基本的なセンサデータ活用例である．一般的に，布・トラクタの遠隔運転・農作物の生育判断のため各センサはインターネット経由で測定値をサーバの画像解析・気温や地中水分量などの可視化が行わに送信するため，リアルタイムに圃場環境を確認れている．スマート農業にかかわる研究開発は国内できる．このため，夜間や早朝，遠隔地で日常的外問わずに盛んに進められており，近年では民間企に確認できない場合であっても，学習者に圃場環業から圃場の気温や地中水分量を測るためのセンサ境の状況を共有することができる．たとえば，クや可視化アプリを購入できるまでに至っている．

イーンズ大学では農業教育支援の IoT 基盤構築が一方で，スマート農業による生産性の向上を目指行われており，各時間の気温と地中温度の推移やすためには，スマート農業を活用できる人材育成が各地点の気温を地図上に可視化するダッシュボー必要である．スマート農業に関する知識には，AI やドが開発されている ．

2）ロボット，センサ，データ活用など従来の農業教育

上記のセンサデータを可視化するダッシュボード

ではあまり取り扱われてこなかった内容が含まれる．

は，圃場環境を確認することに有用である．一方で，特にデータ活用に関しては，これまでも農業従事者は農業教育の観点においては，それらのセンサデータ

気温や湿度等の圃場環境の観察と経験に基づいて判を解釈し，座学等で学んだ内容や実習等での農作物断したり，活動内容などを作業日誌等に残したりしの生育状態の観察をとおして，農業的判断を下すこてきたが，センサ機器の活用により，これまで以上とが最終的に求められる．Rin-ichiro らは農業高校-【解説】圃場をデータで見る農業教育 -212

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において座学と実習をつなぐ学習デザインを提案

法を習得していないことが予想される．また，セン3）

サデータは継続的に収集されるため，1 週間単位・し，農業高校で実践した ．センサデータのダッシュ
4）を導入し，学習者1 カ月単位など長い期間でデータが蓄積される．授はタブレット端末で時系列グラフとしてセンサデー

業で圃場環境を確認する際，そのような大量のデータの推移を確認できる．また，メモを追加する機能

タを解釈するために長い時間を割くことは授業運営や他の学習者が作成したメモを確認する共有機能等の観点で現実的ではない．そこで初学者向けの支援を有しており，測定値のような量的データに加えて，機能が必要であるとして，Kanu らは，図 -2 に示すメモ等の質的データも収集可能である．これは，農センサデータを日ごとに集約する機能とセンサデー

業従事者の気づきや作業報告の共有など管理運営のタが急激に変化した時点を提示する機能を有する圃

効率化に寄与し，農業教育的観点だけでなくスマー場環境ダイジェストシステムを開発し，効率的に初ト農業の観点からも有用であると考えられる．

学者がデータを参照するための支援を行った ．農ボードとして図 -1 の SALATA

5）

上述のようにセンサデータの可視化および農業教業高校の生徒を対象に，圃場環境ダイジェストシス

育への展開は取り組まれているが，学習者がデーテムを利用して圃場内の地中水分量に関して考察すタの解釈が容易にできるとは限らない． Rin-ichiro

る課題に取り組ませたところ，提案機能を利用したらの対象とした農業高校の生徒は，農業初学者であ生徒の解答が提案機能を使わない生徒に比べて，よるため十分に農業的な知識やセンサデータの活用方り望ましい考察を行っていたことが報告されている．

センサデータを活用した農業教育の実践
センサデータを活用した農業教育にはさまざまあるが，農作物の生育や圃場特有の状況に適した形で，ダッシュボード等のシステムを使った授業を実践していくことは容易ではない．筆者の経験上，センサデータだけで農作物の生育を判断できることはほとんどなく，現行の授業内容に適したセンサデータに関するコンテンツ作成は試行錯誤の連続である．こ6）

図 -1 SALATA

こでは，圃場環境ダイジェストシステムの評価 を行った際の実践事例について，筆者の経験を交えながら紹介する．

圃場環境ダイジェストシステム評価概要
研究に協力いただいている農業高校では例年，10 月から 12 月にかけて 1 年生がダイコンの栽培うね実習を行っている．当時，生徒たちは各班で 1 畝ごとにダイコンを栽培しており，図 -3 のように各畝にセンサを設置し，圃場環境ダイジェストシステムを構築した．その後，ダイコン収穫後に収図 -2 圃場環境ダイジェストシステム

穫したダイコンや畝の状態について圃場環境ダイ情報処理 Vol.65 No.4 Apr. 2024

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ジェストシステムを利用して読み取れることにつ保守の必要がないため，重宝している．一方で，独いて考察させた．

自の通信形式をとっているため，正常動作しているか確認するために時間を要する．データ収集中にセ圃場環境ダイジェストシステムの実験環境構築

ンサ故障が生じた場合に，業者修理およびスペアセ

論文に記載されることはないが，当然のことながンサへの置き換え等の運用方法についても検討が必ら実験環境の構築にはそれなりの労力がかかる．生要になる．もちろん，自らセンシング環境から構築徒が利用するダッシュボード開発のほかに，農業高すれば，デバッグ等の自由度が高いが，保守や電源校のネットワーク環境が十分であるかの調査，必要の確保等の労力がかかる．学校および研究環境に応であればモバイルルータの提供，ダッシュボード利じて，センサ設置から保守までの検討が必要になり，用のための端末の設定などの環境構築や畝へのセン実験環境構築・運営にはとかく労力が必要になる．

サ設置が必要になる．ここでは，特にセンサ設置作

現行の授業内容における業について紹介する．
センサ設置作業に関しては，設置タイミングの検圃場環境ダイジェストシステムの活用

討と設置時および継続的な動作確認が必須である．

センサデータの活用は圃場の状況を観察する上で有ダイコンの栽培実習では，畝づくり，種まきから始用であることは述べた．このことに加えて，圃場環境まる．当然ながら，畝づくり後にしかセンサ設置はと作物の生育の間には関係があるため，農業教育の観できない．天候によっては畝づくり・センサ設置作

点からセンサデータと作物の生育を絡めて授業を実業ができないこともあり，授業日程等について農業施したい．しかし，残念ながらセンサデータから「な高校側との綿密な調整が必要となる．また，センサ

ぜ作物の生育が良かったのか？ 悪かったのか？」と設置後の動作確認・保守も気を遣う必要がある．本

いった考察に直接に結び付けることは容易くない．作

事例では，センサおよびクラウドサービスがパッ物の種類，土壌の性質，栽培季節，農作業による作物ケージとなったセンシング環境を契約して利用した．

への介入などさまざまな要因によって作物の生育が変電池でセンサが動作するため，場所さえあればどこわってくるため，センサデータから分かることはそのにでも設置することできる上に，データ管理サーバ中のほんの一部である．そこで，農業高校の教員との議論を通して，センサデータの活用を模索した結果，
文献 6）での評価実験となった．ここでは，そのセンサデータの活用の模索過程について紹介する．
利用しているセンサは気温・湿度・地中温度・地中水分量等を測定でき，野外の農業用センサとしては一般的である．それまでの経験から，同一圃場内
での畝わけでは，センサの計測値が畝ごとにほぼ同じであるため，センサデータから畝ごとの生育の違いは分からないと予想していた．センサデータ利用の有用性についての高校の教員側との意識共有はできていたものの，そのような予想もあり，どう授業で活用できるかは模索段階であった．もちろんのことながら，システム開発側では，授業への適用は決

図 -3 センサ設置定できないこともあり，農業高校の教員との授業展-【解説】圃場をデータで見る農業教育 -214

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開の打合せを開くことになった．

たる．また，スマート農業環境の構築は現場教員で維高校教員と授業内容とセンサデータ・圃場環境ダイ持することは現状困難であると考えている．さらに，ジェストシステムについての情報を共有し，センサ教材と環境があったとしても，それを現場で十分に活データの活用についての議論を行った．生育に影響を用できる人材の育成も考えなければならない．

与える要因や圃場独自の性質について意見交換していそのような状況の中，近年のスマート農業の人材くなかで，「校内の土壌の性質により畝の位置によっ育成の取り組みとして，スマート農業教育のオンラて水はけの良し悪しがある」，「土壌の水はけはダイコインコンテンツの公開（農林水産省や北海道大学スンの根の生育に影響を与える」との意見を高校教員か

マート農業教育拠点の Web ページからアクセス可らいただけた．これらの意見から，ダイコンの生育と能）やスマート農業教育拠点校の設立が行われてい関係がある土壌の水はけを考察するセンサデータとしる．講義動画やその資料にて，スマート農業の基礎・て地中水分量に着目することになった．この意見は協応用やセンサ利用活用例など豊富な内容が提供され力校の圃場独自の性質であり，現場の高校教員との議ており，今後もスマート農業教育の教材や教育プロ論からしか得ることができない意見である．筆者は研グラムの開発が進められていくと期待される．ス

究者と現場教員の連携の重要性を示唆する一例である

マート農業教育の障壁を下げるともに，新たな実践と考えている．先述の実験環境構築においても共通し，から生まれた知見により，スマート農業教育を行う考えずとも当然のことかもしれないが，現場教員との上で必要な教育システム・教材開発が促進する好循

連携は研究開発および実践の双方で必須のことは念頭環が生まれることを期待したい．に置いておきたいと筆者は考える．

参考文献
1） 農林水産省：スマート農業をめぐる情勢について，2023 年 12 月．
2） Gunasekera, K., Borrero, A. N., Vasuian, F., Bryceson, K. P. :   Experiences in Building an IoT Infrastructure for Agriculture
Education, Procedia Computer Science, Volume 135, 2018,
pp.155-162.
3） Taniguchi, R.-I., Arita, D., Shimada, A., Yamada, M., Goda, Y.,
Yamamoto, R. and Okayasu, T. : Integrated Contextual Learning
Environments with Sensor Network for Crop Cultivation
Education: Concept and Design, Proceedings of the IADISInternational Conference Cognition and Exploratory Learning inthe Digital Age, pp.242–248 (2019).
4） Akayama, N., Arita, D., Shimada, A. and Taniguchi, R.I. : SALATA : A Web Application for Visualizing Sensor
Information in Farm Fields, In 9th International Conference onSensor Networks (SENSORNETS 2020) (Feb. 2020).
5） Shiga, K., Minematsu, T., Taniguchi, Y., Okubo, F., Shimada,A. and Rin-ichiro Taniguchi : Towards a Collaborative Society
Through Creative Learning, WCCE 2022, IFIP Advances inInformation and Communication Technology, Vol.685, pp.87-99.
6） 志賀寛羽，峰松 翼，谷口雄太，大久保文哉，島田敬士：圃場
センシング情報の推移から注目期間を捉える圃場環境ダイジェ
ストシステムによる農業教育支援，第 39 回教育学習支援情報
システム研究発表会（CLE39）．
（2023 年 12 月 28 日受付）

上記の議論をもとに，畝ごとのセンサデータを比較するための機能を開発することで，圃場の地中水分量に着目し，畝の状態とダイコンの生育について考察する評価を行うに至った．想定したとおりに畝ごとの地中水分量の違いを計測できたが，ダイコンの生育には顕著な違いは見られず，生育と地中水分量の関係について考察することはできなかった．地
中水分量だけで生育が決まるものではないため，この結果も想定の範囲であるが，センサデータと作物の生育と圃場の性質をひとまとめにした教材づくりの難しさを示唆する結果であるともいえる．

スマート農業教育の今後
上述の実践を踏まえると，スマート農業教育を実践する場合，教材作成・スマート農業環境の構築および運用・指導者養成などまだまだ課題は多く存在する．

峰松

教材作成においては，育成する作物ごとに活用例・セ2018 年九州大学大学院システム情報科学府情報知能工学専攻博士後期課程修了．博士（工学）．同年九州大学大学院システム情報科学研究院助教．2023 年より現職．パターン認識・教育データ分析に関する研究に従事．

ンサデータの実例・作物の生育結果・ダッシュボード等のシステムとの連携など考えるべきことは多岐にわ

翼（正会員）
minematsu@limu.ait.kyushu-u.ac.jp

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