クラウド制御による養液土耕自動化支援システムの開発

ルートレック・ネットワークス

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喜多 英司

1【会社概要】ルートレック・ネットワークスについて【企業概要】【会社沿革】

会社名

株式会社ルートレック・ネットワークス（英語表記：Routrek Networks, Inc.）

代表者

佐々木伸一

資本金1億円

従業員

21名（パートタイム従業員含む）

住所

【本社】
神奈川県川崎市麻生区万福寺1-1-1
新百合ヶ丘シティビルディング6F

M2Mソリューションの提供【福岡オフィス】
福岡県福岡市博多区東比恵3-4-2
ZS福岡ビル3F

産業用
車両運用管理

ヘルスケア
健康管理

2013

HEMS管理車両運用管理200920182016 新機能

農業ソリューションの提供
養液土耕システム
3G/LTE対応

2010 初代ICT

燃料電池運用管理

連絡先

044-819-4711

URL

http://www.routrek.co.jp

主要取引銀行

三井住友銀行
みずほ銀行

主要株主

佐々木伸一
オイシックス・ラ・大地（株）JFE商事エレクトロニクス（株）
JX ANCI（株）
農林中央金庫（株）東京大学エッジキャピタル（株）グロービス・キャピタル・パート
ナーズ
合同会社テックアクセルベンチャーズ

Wi-Fi対応

2008

電脳みつばちZigbee対

ネットワーク管理 応200
創業 5

ゼロアグリ
第一世代

ゼロアグリ
第二世代

ICT農業ソリューションの提供
AI潅水施肥システム

明治大学農場と共同研究でゼロアグリを開発

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IoTの力が発揮できる農業分野の一つ 養液土耕栽培【養液土耕栽培】
土壌に作物を栽培し点滴潅水に肥料を溶かして水と肥料を同時に必要な量だけ供給する栽培方法
過剰な培養液は根の健全性を損ないやすい

養液土耕栽培は養水分の利用効率が高く、省力的かつ環境保全型の栽培法
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ゼロアグリ概要図
ゼロアグリクラウドステップ 2

データ分析

通信（3G/LTE）

インターネット経由でデータ共有
JA指導
普及員員

ステップ 1

日射・土壌水分・土壌EC・地温などのセンサー情報収集
日射センサーステップ 3

培養液供給の最適値を自動算出（培養液とは、水に液肥を混入したものです）
通信（3G/LTE）

土壌センサー

補正機能で農家の経験や勘を反映

ステップ 4

培養液自動供給

系統１

通信（3G/LTE）

生産者

データ閲覧

電磁弁系統２

施設ハウス内点滴チューブ

ゼロアグリ 本体タブレット/パソコン/スマートフォン端末

ゼロアグリはセンサーで土壌環境を分析
かん水施肥を自動化し， 収量品質UP/作業時間を削減
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【特長1】 潅水施肥の自動化が可能（１）
ゼロアグリはセンサーデータ（日射データ+土壌水分データ）で潅水量を決定【潅水量決定の考え方】

光合成

 植物の蒸散量は日射量 に比例すると蒸散(気孔）CO2CO2仮定する 生育ステージごとの植物体の大きさや葉面積などの変化を考慮した蒸散量の推定が必要なため、土壌水分の計測値を活用
ゼロアグリはセンサーデータから作物の生育ステージに合わせて潅水量を決定

H2O

吸水H2O
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【特長1】 潅水施肥の自動化が可能（２）少量多潅水の自動制御による根圏環境の改善効果
水空気多量
潅水

過湿

水分過剰（酸欠ストレス）多量
潅水適湿乾燥

水分不足（水ストレス）78

9 10 11 12 13 14 15 16 17

時間

手動による潅水
タイマーによる潅水
ゼロアグリによる潅水

作物に水ストレスを与えずに育て、収量・品質向上へ寄与
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【特長2】 栽培の見える化・共有が可能（１）
パソコン、スマートフォン、タブレットで栽培・センサーデータと水と培養液の供給量がリアルタイムで把握できます
センサーデータ表示

水・液肥の供給状況の表示‐7‐
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【特長2】 栽培の見える化・共有が可能（２）栽培状況を記録・共有し、さらなる技術の向上を図れます
天気予報の情報提供

写真の記録

ハウスを起点に1kmメッシュ範囲の48時間分の天気予報を表示

栽培記録や、指導員との情報共有が円滑に‐8‐

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ZeRo.agri クラウドエンド
ユーザー（農家）

営農指導・システム管理者

潅水レポート・潅水異常通知MicrosoftAzure

コアシステム（センサー計測データ分析・潅水量算出・Web UI）

Amazon Web
Services
監視サービス（通信監視・センサー監視・潅水監視）

データ送受
信システム
LINE連携システム

制御装置
セットアップサービス

ゼロアグリ クラウドシステム
HTTPS通信

ゼロアグリ制御装置

圃場（施設）

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96区画独立制御
01050204030

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10土壌センサーStevens HydraProbe• 50MHz電磁波放射の反射波振幅分析による土壌誘電率計測センサー• 計測項目： 体積水分率
 比誘電率 地温
 EC

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11土壌センサー接続インタフェース
SDI-12 デジタルインタフェース• 0～5V信号 調歩同期 シリアルバス 1200bps• 3線式（電源12V・GND・データ） 双方向通信• 全線長 60m（規格）
土壌センサー

防水端子台

RS485 デジタルインタフェース• 差動信号 調歩同期 シリアルバス 1200bps• 4線式（電源12V・GND・データA・データB） 双方向通信• 全線長 1km程度（400mまで評価済み）

クラウド制御だからできること
 制御ロジックの変更が遠隔からいつでも可能 制御パラメータの変更が遠隔からいつでも可能 複数のゼロアグリを使った連携が可能
 運転状況の監視が可能 →装置故障による栽培・研究の失敗を防止する
クラウド制御信号
培養液
供給制御

ハウスA

日射量
土壌水分土壌EC
潅水量
気温参照・連携

ハウスC
ハウスB

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参照・連携

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ゼロアグリ潅水制御• 蒸散量は日射量に比例すると仮定する。

（１）

日射比例

葉面積依存期の日射量，要水量，作物係数の経時変化

作物係数• 蒸散量に等しい水分の供給をしたい。

日射量• 日射量が最大の場合（ポテンシャル日射量）の潅水量が計算上必要となる。これをポテンシャル潅水量と呼ぶ。

要水量

ただし、 生長段階、地上部の大きさに応じて要水量は変化する
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ゼロアグリ潅水制御（２）土壌水分の定値制御• 土壌水分の定値制御とは

3/30

3/23

3/16

3/9

3/2

2/23

2/16

2/9

2/2

1/26

1/19

1/12

1/5

12/29

12/22

12/15

12/8

晴天の日の推定蒸散量
仮に決めた値から始める
土壌水分の変化を評価し、ポテンシャル潅水量を増減する

8070605040302010012/1１）ポテンシャル潅水量

培養液供給量

土壌水分0.400２）潅水量の決定

0.300

潅水時刻までの積算日射量とその日のポテンシャル潅
水量から実潅水量を決定

0.200
0.100
0.000
12/1

12/21

1/10

1/30

2/19

3/11

3/31

作物の蒸発散を補う水分を供給することができる
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土壌マトリックポテンシャル

土性と土壌水分と植物永久しおれ点
砂

ローム

粘土
圃場容水量

永久しおれ点
圃場容水量目標土壌水分の決定
連続供給

土壌水分が飽和した状態から48時間待ち、下がり方が緩やかになった所を圃場容水量とみなし目標水分とする
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17土壌ECと土壌溶液EC

 センサーでは土壌ECが計測できる。これは土壌そのものの電気伝導度である。
 土壌の比誘電率と土壌ECから、土壌溶液ECを推定する。

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高度な機能：猛暑日対策機能 （2014-2015 陸前高田）• 発動条件 午前7:30から11:30までの平均気温が設定値を超えた場合

 23.5℃で実施• 液肥混入率の変更

 気温が高くなる時間帯に、液肥混入率を下げ土壌の水ポテンシャルを上げる
 任意の濃度が選択できるよう開発、この実験では水の供給とした• 液肥投入量の回復

 通常時と比較して液肥投入量が減少してしまうことへの対策
 下げた液肥混入率と培養液供給量から液肥減少量を計算し、それを自動的に補完・回復させる（液肥混入率を増加させる）

時刻

培養液供給

8910

通常濃度

111213141516

低濃度

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1718

回復濃度

19猛暑日対策機能

収量比較

2015年

日収量（ｋｇ/a）

30

高温対策

通常9/3

9/23

結果 40%増収

20

1005/26①②③6/15

7/5

7/25

8/14

栄養塩濃度が低く水ポテンシャルが高い培養液ほど作物は吸収しやすい。
作物の栄養塩吸収ピークが12時ころと20時ころにある（Okuyama et al.,2015）。
根が部分的に高濃度溶液にさらされても，他の根が適正濃度領域にあれば高濃度障害を受けにくい（小沢，1998）。

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20

研究:潅水量と施肥量の独立制御
湿潤地における潅水施肥制御①潅水以外の水分が土壌に供給され必要潅水量は減少する。
②このとき，一定の液肥濃度で管理すると施肥量は潅水量に比例して少なくなる。
降雨、地下水位の影響で施肥量が左右されてしまう。

地下水

潅水量と独立した施肥量制御が必要
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研究:潅水量と施肥量の独立制御

地下水から隔離したベッド（ライシメータ）でトマトを栽培したデータからポテンシャル施肥量を推定、参照して施肥量制御する。

分析・
ポテンシャル施肥量推定
ゼロアグリクラウド

灌水量・施肥量データ
参照制御

隔離ベッド（ライシメータ）

熊本県農業研究センター
アグリシステム総合研究所

研究農家（八代市郡築）研究農家（八代市鏡町）

農林水産省 革新的技術開発・緊急展開事業（うち経営体強化プロジェクト）「パイプハウスで高収益を実現するICT利用型養液土耕制御システムの汎用化とその実証」
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22潅水量と施肥量の独立制御
干拓地八代地域での養液土耕栽培の課題：
冬季の必要潅水量が減少するため、必要な栄養塩量を供給するための培養液濃度制御が難しく、煩雑である。 200
140.0120.0

150

100.080.0

10060.0

供給量

40.050

供給量（ｔ）

供給濃度（Nppm)

供給濃度20.000.0
9月 10月 11月 12月 1月

3月

4月

5月

ライシメータ区での供給量・供給濃度(2017-2018年,熊本県アグリシステム総研）
100.0

供給濃度

40080.0

300

60.0

200
100

40.0
供給量

供給量（ｔ）

500
供給濃度（Nppm)

不透水シートを使用して作成したライシメータを用
い、地下水の影響を受けない栽培で必要栄養塩量を算出。
算出した必要栄養塩量を、通常の養液土耕栽培区と2戸の実証農家に適用。

2月

20.000.0
9月 10月 11月 12月 1月

2月

3月

4月

5月

通常土耕区での供給量・供給濃度(2017-2018年,熊本県アグリシステム総研）

本研究は農研機構生研支援センター「革新的技術開発・緊急展開事業（うち経営体強化プロジェクト）」の支援を受けて実施した。
23

潅水量と施肥量の独立制御

アグリシステム総合研究所では、慣行栽培区に対し24.1％優位な収量を記録した。
実証農家においても地域平均収量を大きく上回った

トマトの可販果収量(2017-2018年,熊本県）
本研究は農研機構生研支援センター「革新的技術開発・緊急展開事業（うち経営体強化プロジェクト）」の支援を受けて実施した。
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潅水量と施肥量の独立制御（経営分析）
収量5%増以上の場合システムが採択され、5%増収の場合ハウス面積は6%増加、所得は7%増加、10%増収の場合ハウス面積は6%増加、所得は29%増加する。

ハウス面積(a)ゼロアグリ装置(セット)
作付面積(a)
収量(kg/10a)
農業所得(万円)
家族労働時間(時間)うち経営者(時間)
家族労働1時間当たり所得
前提条件
ハウス建設可能農地(a)
可能労働時間(時間/月)

うちゼロアグリ
うち慣行経営主
その他家族(２人)

ゼロアグリ導入 ゼロアグリ導入
収量10%増（A) 収量５%増（B)7474227474
0016,500
15,750741
615
6,176
6,176
570
570
1,200
996
200
176352200
176352慣行(D)(A)/(D)％ (B)/(D)％
70－-

106-

70
15,000
576
6,711
963
858
200
176528

106-

0110
12992
59
140-

0105
1079259116-

注１：八代地区における標準的なハウストマト栽培体系(抑制長期栽培)にゼロアグリを導入した場合を想定している
注２：労働力については家族２世代(３人)が就農すること想定している
注３：雇用については必要な時期に1000円/時で雇用できることを想定している
注４：農業所得は、販売経費も除いてある。

本研究は農研機構生研支援センター「革新的技術開発・緊急展開事業（うち経営体強化プロジェクト）」の支援を受けて実施した。
25キュウリ栽培での潅水量制御

日ポテンシャル潅水量（L/株）

キュウリ栽培での適切な潅水量を明らかにし、増収と省力化により経営を改善する
佐賀県杵島の実証農家の圃場は排水性が悪く、潅水の管理に苦労していた。
平成２８年８月～２９年６月の作において、システムを導入し適切な潅水量制御を明らかにする試験を行った。

32.521.5
10.506/149/2212/31

図２ 潅水量推移

4/107/19

１作目は、潅水量が多すぎると考えられた。
２作目では目標土壌水分を１作目より低く設定した管理を行った（図２）。
この結果、２作目は１作目より収量が良好に推移した（図３）。
※ポテンシャル潅水量：システムが計算する、晴天日の潅水量。ポテンシャル潅水量と積算日射量により実際の潅水量を決定する。

本研究は農研機構生研支援センター「革新的技術開発・緊急展開事業（うち経営体強化プロジェクト）」の支援を受けて実施した。
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26キュウリ栽培での潅水量制御（経営分析）
佐賀県JA 面積当たり出荷実績（ｔ/10a）
28年度
29年度
実証農家
29.36
36.88
JAさが・みどり地区平均
22.01
21.47
佐賀県JA平均
18.08
18.78

増収率
25.6%
-2%
4%

システムによる効果を比較すると、増収と省力化による作付可能面積の拡大により、家族労働1時間当たりの所得（労働生産性）は慣行栽培に対し42%増となる。
ゼロアグリ導入後(A) ゼロアグリ導入前(B) 地域平均（D) (A)/(D)％ (B)/(D)％
ハウス面積(a)ゼロアグリ装置（セット）
作付面積うちゼロアグリ
うち慣行収量（kg/10a）
農業所得（万円）

121210120

120

10---

120---

0

12

100

120

36,88030,00018,000

205

167

450

350

200

225

175

家族労働時間（時間）

2,790

2,487

1,765

158

141

うち経営者（時間）

1,221

1,588

1,47883107

家族労働1時間当たり所得

1,613

1,407

1,133142

124303030

経営主

160

160160

その他家族（1人）

160160160

前提条件
ハウス建設可能農地（a)
可能労働時間（時間/月)※1. 導入前(B)・導入後(A)にて比較している。
※2. 農業所得には、事業主労賃含む。
※3. 繁忙期（900時間）は家族からの加勢もしくはパート採用にて対応※4. ゼロアグリ導入後、経営主は管理作業に従事し、収穫は主に家族＋パートで行うようになった。

本研究は農研機構生研支援センター「革新的技術開発・緊急展開事業（うち経営体強化プロジェクト）」の支援を受けて実施した。
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27

ゼロアグリを使う

供給時刻の指定タップ（クリック）

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ゼロアグリを使う

目標土壌水分の指定

タップ（クリック）

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ゼロアグリを使う液肥濃度の指定

タップ（クリック）

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ゼロアグリのデータ分析機能

供給レポート機能とは？
施肥した推定の窒素量(mg)、供給量(L)、地温(℃)、平均日射量(MJ/㎡)を様々な切り口からデータとして閲覧できる機能。
窒素量(mg)
株あたり
日平均液肥供給量(L)

合計

地温(℃)

系統あたり10a(1反)あたり平均日射量(MJ/㎡)
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ゼロアグリのデータ分析機能

供給レポート機能とは？
お好みの単位で分析が可能

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ゼロアグリのデータ分析機能

供給レポート機能の活用方法
ケース① 各自治体・団体の養液土耕栽培マニュアルとの比較
各自治体、JAなどの団体がすでに養液土耕栽培のマニュアルを発表していることもあります。
例えば・・・
第1果房肥大期～摘心は・窒素施肥量：90(mg/株・日)・かん水量 ：180(ml/株・日)という目安があった場合株あたり株あたり日平均

日平均

液肥供給量(L)

窒素量(mg)

栽培マニュアルと実際の供給状況を比較することができます。
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ゼロアグリのデータ分析機能

供給レポート機能の活用方法
ケース② 種苗店や資材店との相談
例えば・・・生理障害などが発生した場合今までの液肥供給量や窒素施肥量をもとに種苗店や資材店に相談ができます。
最近・・・の症状が出ているのだけどなにか理由はあるかな？
ここ最近の供給量は1日・・・リットルで、窒素施肥量は1日・・・mg/株くらいなんだよね。
この品種は・・・なので、もう少し窒素量を抑えたほうがいいかもしれない。
なるほど。

種苗店・資材店ユーザー様
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ゼロアグリの導入コストについて２５a相当のハウスにゼロアグリを導入した時の価格見積もり例（ゼロアグリ2500ℓ/時）

ゼロアグリ 基本機器

通信・データ

項目

金額

本体価格

１２０万円

オプション・設定費（例）６８万円

クラウド利用料（年間）１２万円▶ 毎年の利用更新ごとにクラウド利用料 年間12万円が発生

その他

管材およびポンプ費 （例）６０万円

点滴チューブ （例）４０万円

合計（税込）
日射センサー

３２４万円

土壌センサー

ゼロアグリの流量は2,500ℓ/時または5,000ℓ/時の2タイプ
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