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気象データ分析に基づく農産物産地リレー供給システムの精緻化
HPE ProLiant Gen10サーバーを採用し高性能ビッグデータ解析システムを整備、地球温暖化の影響と野菜の収穫量の相関を可視化

地球温暖化の影響は農作物にも及んでいる。我が国では、病気や害虫の発生、農産物の日焼けや着色不良、収穫時期の変動などが顕在化しており、地域ごとの野菜の収穫量の変化も問題視されているものの一つだ。公立諏訪東京理科大学 工学部情報応用工学科 教授の石井一夫氏は、大規模な気象データと農作物作況データの解析を通じて、この状況を誰にでも容易に理解できるよう定量化・可視化した。石井教授が見据えているのは、農産物の、主には野菜の安定生産・安定供給を支える「農産物産地リレー供給システム」の精緻化である。

ビッグデータ分析を社会的課題の解決に役立てる
公立諏訪東京理科大学

地球温暖化は、我が国における穀物、野菜、果樹、花卉などの生産・収穫にも着実に影響を及ぼしている。水稲における病気や害虫の発生、果樹における日焼けや着色不良、花卉の開花時期の早期化変動などは、温暖化に伴う気候変動と気温上昇の影響が明らかだ。公立諏訪東京

業種 : 教育地域 : 日本

ビジョン
我が国における地球温暖化の影響・気候変動を考慮

理科大学 工学部情報応用工学科 教授の石井一夫氏は、地域ごとの野菜の収穫量の変化にし、最適な時期・地域での野菜栽培を実現する仕組み着目し次のように話す。

「農産物産地リレー供給システム」の精緻化を目指す
戦略「栽培する野菜を検討するための指標のひとつに『有効積算温度』があります。過去 40 年の推移を見るとその上昇傾向は明らかで、地域ごとに栽培に適した野菜が変わりつつあり、北上していることがわかります。私たちは、地球温暖化による野菜生産への影響について、1973〜2020年の気象データと農作物の作況データを分析し科学的な評価を試みました」

気象データ、農作物の作況データなどを活用し、気候変動と野菜（14 品目）の収穫量への影響を、47 都道
府県、1973〜2020年を対象に調査・分析
成果•HPE ProLiant ML350 Gen10 サ ー バ ー、HPE ProLiant DL325 Gen10 Plus サーバー

石井氏の専門は、ビッグデータ、計算機統計学、データサイエンスである。静岡薬科大学大学院を研究室に導入しビッグデータ分析システムを薬学研究科博士前期課程で学んだ後、徳島大学大学院医学研究科博士課程で博士号を取得。

整備

東京大学医科学研究所、理化学研究所、東京農工大学、久留米大学などを経て2021年に公立
諏訪東京理科大学に着任した。

•

優れた計算性能を活かしデータ収集・分析・可視化までを高速化•

有効積算温度と野菜収穫量の相関性を日本地図やヒートマップで可視化

H P E D I G I TA L G A M E C H A N G E R S

用いて雨量ごとの日数の積算も行っています。
これを、単位面積 10a 当たりの野菜の収量（単位収量）とつき合わせていくのが本研究の基本的な手順です」と石井教授は説明する。
膨大なソースデータから必要なデータを抽出し、データの欠損を回帰分析で補い、データ構造を整えてリレーショナルデータベース（RDB）で扱えるデータセットを作成する地道な作業が 進められた。そして集計・解析の結果は、（ 図 1 ）1980 年 から2020 年までの 有効
積算温度の都道府県別の推移。明らかに温暖化の傾向が見られる。

「南北に長い国土を持つ日本は、地域によって 「2023年3月に学会発表した『気象データを気象や環境の条件に違いがあるため、野菜の用いた気候変動に伴う野菜の収穫量の影響栽培に適した時期も少しずつ異なります。春調査』では、気象庁が 提供する気象データ、生産者をはじめ多くのステークホルダーの実感を裏づけるものとなった。

野菜の単位収量と気象データとの関連をヒートマップで可視化や秋は関東近郊、夏は北海道・東北と高冷地、 農研機構のメッシュ農業気象データ、農水省の本研究における最も象徴的な解析結果を３つ

冬は九州など暖かい地域へと産地をリレーの農作物作況データなどを活用し、気候変動と紹介しよう。
「1999 年以前と2000 年以降のように移動していくことで、野菜は年間を通し野菜（14品目）の収穫量への影響を、47都道

根菜類の単位収量の平均の差（図 2 ）」「 有効て安定的に供給されているわけです。いま、 府県、1973〜2020年を対象に調査しました」 積算温度と単位収量との相関係数の日本地図
温暖化によりこのバランスが崩れつつあります。 （石井教授）

へのマッピング（図３）」、同じく「階層クラスタ

私たちの研究は、この『農産物産地リレー供給リング（図４）」である。

システム』を精緻化し、産地移動や作期変更を研究チームは、農林水産省作況調査の野菜生適切に行うための基盤となるデータを提供

産出荷統計より、根菜類（だいこん、にんじん、 「 図 2 の 通り、だ いこん、に んじん、芋類 に、するものです」（石井教授）

馬鈴薯、さといも）、葉茎菜類（はくさい、キャ1999年以前と2000年以降の単位収量で顕ベツ、ほうれんそう、レタス、ねぎ、たまねぎ）、 著な違いが見られました。集計表の青で示し

気象ビッグデータを用いて野菜の収穫量の影響を調査

果菜類（きゅうり、なす、トマト、ピ ーマン） た夏に採れる夏だいこん、秋にんじん、芋類は計14品目の農作物データを取得。気象データ

多くの都道府県で単位収量がマイナスとなり、は、全国約60か所の気象台・測候所、全国約赤で示した春・秋冬だいこん、春夏・冬にんじん

石井教授の研究の根底にあるのは、「ビッグ1�300か所の地域気象観測システムが観測は北海道、関東、九州地方を中心にプラスとなデータ解析を様々な社会的課題の解決に応用したデータを使用した。

りました。収穫時期の気温上昇が、収量に影響する」という思いだ。これまで、環境・気象、農していることが明示されたのです」（石井教授）

業をはじめ、ライフサイエンス（薬学・医学）、 「まず、取得した気象データに対して、気温、降金融などを対象に、高性能計算機を使用し、 水量、日照時間の変化を定量化するために、 その結果を日本地図上に可視化したのが図３
統計学、機械学習、数値解析などのテクニック

野菜ごとの季節区分に合わせて積算しました。 である。地図の色が濃い都道府県ほど、収穫を駆使してユニークな考察を導き出してきた。

気温については『有効積算温度』を算出し、 が年々悪くなっていることを意味する。色が薄
積算降水量・1 時間 あ たりの 最大降水量 をい都道府県は収穫量が増えている。

私 たちの 研究は、「農産物産地リレー供給システム」を精緻化し、産地移動や作期変更を適切に行うための基盤となるデータを提供するものです”– 公立諏訪東京理科大学
工学部情報応用工学科教授 石井 一夫 氏

H P E D I G I TA L G A M E C H A N G E R S（図 2）1999 年以前と2000 年以降の単位収量を比較。赤色（ 有意差 あり・単位収量増加 ）、青色（ 有意差 あり・単位収量減少）、空欄（有意差なし）、nan（検定不能）をそれぞれ示す。

「地球温暖化により、冬が温暖な時期に育つ春
だいこん（図３左）は全国的に収量を増やしているのに対し、夏だいこんは九州南部や、四国、和歌山など、南の地域では減っています。一方、北海道や青森など北日本では採れが良くなっ（図4）1999年以前と2000年以降の単位収量を比較。縦軸に47都道府県、横軸に32種の野菜を取り、赤色は正の相関（有効積算ています。つまり、夏野菜の栽培適地の北上が温度増加・単位収量増加）、青色は負の相関（有効積算温度増加・単位収量減少）をそれぞれ示す。

起こっているのです（図３中央）」（石井教授）かです。夏野菜は 北 の 地域、あるい は 高原

ベルギーやイギリス南部などでも栽培される

さらに、同じデータソースを活用した「有効積地域で重点的に生産していこうという判断もようになってきており、産地の北上が見られます。

算温度と単位収量との相関係数の階層クラス可能でしょう。14 品目の農作物を網羅的に私たちは、日本国内でのブドウの生産と地球調査したことに本研究の大きな意義が あり温暖化も調べており、国内の一大産地であるます。温暖化の影響が広がる中、野菜の安定山梨県や福岡県のブドウ生産が年々減少して「同じ傾向を持つエリアが近づくようクラスタ生産・安定供給を図っていくためにはデータにおり、寒冷地の長野県や北海道での生産量がリングされたヒートマップを作成しました。赤色

基づく意思決定がますます重要になると考え年々増加していることもデータとして捉えており、タリング」を図４に示す。

（石井教授）
で示された通り春野菜は全国的に収量が上り、 ています」

日本国内のブドウの産地北上もデータ分析で果菜類を除く秋冬野菜も同じく上昇しました。

見出しています」

一方、果菜類を除く夏野菜は北海道、青森県、 本研究は、ステークホルダーより興味深い結岩手県、群馬県などを除いて収量を減らして果であるという評価を受けている。石井教授

います」（石井教授）

は次のように続ける。

研究室に高性能計算機を整備しビッグデータ解析を推進

春だいこんのように冬に栽培して春に採れる 「地球温暖化による農産物の栽培適地北上は、 石井教授の研究室では、RDB に格納した医療、野菜は単位収量が 増えているもの の、夏に採れる野菜の収量は全国的に減っている。
「ここでも生育地域が北上している傾向は明らヨーロッパにおけるブドウの例がよく知られて気象、農業、金融などのビッグデータに対して、います。ブドウはもともと中近東が 原産で、Python や R のライブラリ、Excel などを活用イタリアや南フランスなどがワインの産地とししながら統計解析、検索・集計、可視化を行って知られています。最近は地球温暖化により、 ている。インテル ® Xeon® プロセッサーを搭載する HPE ProLiant ML350 Gen10サーバー（タワー型）2台がメインの計算機だ。さらに、AMD EPYC ™ プロセッサー搭載の HPE

ProLiant DL325 Gen10サーバー（ラックマウント型）も２台導入し目的に応じて使い分けている。
「ビッグデータ解析では、大容量メモリを活かして高速に計算を実行できます。今回の研究（図3）各県のダイコンの取れ方の変化を日本地図に色の濃淡で示した。色が濃いほど野菜のとれが悪くなっていることを意味する。

では日本国内の気象データ・野菜収穫データ

H P E D I G I TA L G A M E C H A N G E R Sを扱いましたが、今後、地球全体の気象データや農産物データを用いた全球モデルなど、よりSOLUTION広いエリアを対象に、より粒度の細かいデータを扱う場合には、大きな計算リソースがさらに実力を発揮してくれるでしょう」（石井教授）

ハードウェア• HPE ProLiant DL325 Gen10サー
現在の「農産物産地リレー供給システム」がより精緻化され、より柔軟に運用されるようになれば、生産者・消費者の双方に大きなメリットがもたらされるはずだ。石井教授は、「本研究で得られたデータを基盤にして、地域ごと、時期ごとに栽培に最適な野菜を提案するアプリの開発も構想している」と話しつつ次のように結んだ。

バー
ソリューションパートナー
株式会社エス・ワイ・シー「地球温暖化に伴う気候変動と野菜の収量への影響を定量化・可視化できれば、生産者、農協、自治体など幅広いステークホルダーに有益な情報となる、と考えたのが本研究の起点です。
『ビッグデータ解析を様々な社会的課題の解決に応用する』という私たちのコンセプトは、若い研究者の取り組みとともに大きな広がりを見せています。エスワイシーと TD SYNNEX には、引き続きビッグデータ解析と私たちの新しいチャレンジを支える高性能な計算環境の整備とTD SYNNEX 株式会社技術サポートを期待しています」

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 www.hpe.com/jp/ja/hpe-proliant-servers
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AMD EPYC™ 7302P（3.0GHz/16コア）32GBメモリ

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