農家の人手不足をIoTで支援する、スマート農業の最先端技術とは
この記事では、人手や後継者の問題に悩む農家・農業に関するソリューションに携わる事業者向けに、スマート農業に関する最先端技術について紹介しています。
人口減による働き手不足・農業の将来を担う後継者不足が深刻な農業での分野では、IoTを駆使したスマート農業化が進んでいます。農繁期には特に人手が足りなくなる中、できるだけ人の手で行う部分を減らして効率化・省力化を図り、人手不足解消に対応しようと試みています。
ドローンによる自動航行での除草剤散布・収穫の段取りのためにいちごの個数を把握するAI技術・アルバイトでも簡単に作業ができるよう情報管理できるスマートグラスなど、IoT・ICT技術の導入も盛んです。また、アスパラを自動収穫できるロボットの実証実験も進んでいます。
農業の現場における新たな挑戦は、日々進化を続けているようです。
目次
圧倒的に効率的な「空中」からの農薬散布
農家にとって、農薬の散布は重労働でした。人がタンクを担いで、暑い中農薬を散布するのは、かなりの体力を消耗しますし、時間もかかります。
ヘリを使って空から散布する方法も考えられましたが、使える人・状況に限りがあり、なかなか一般的な手法とは言えませんでした。そこで普及に向けた動きを急速に進めているのが「ドローン」です。
茨城県龍ヶ崎市・横田農場では、ドローン2機による除草剤散布が行われ、84アールの面積に除草剤を5分もかからないうちに撒き終えるという結果を出しています。実証実験で用いられた農業用ドローンは、最大で5台まで同時飛行を可能にしており、編隊飛行を行うことも可能です。
この実証実験に携わったのは、DJI JAPANとシンジェンタジャパンで、DJI JAPANが取り扱う機器の中には、1ヘクタールの面積に農薬を15分で撒ける性能を持つドローンもラインナップされています。実際に飛ばす前には、空撮用のドローンを使って測量を行い、正確な地図を作り散布ルートを決めます。
バッテリーの持ち時間は10分と短いですが、5分以内に作業が終わるのであれば、作業を終えてから自動で出発地点に戻ることも可能です。現場の作業効率を改善するため、ドローンで使用するのに適した薬剤の開発も進んでいます。
合わせて読みたい！ウィズコロナ時代に求められるバス・公共交通機関の混雑度のリアルタイムな可視化とは
バス車内の混雑度を可視化する「Customer Count for BUS」によって、翻訳したりその内容を精査する必要がないため業務負荷が軽減されることと、リアルタイムな情報配信が可能になります。その手法や導入事例をご紹介します。
→導入事例を読む
「農作物」と「個数」を把握するAI・離れた場所から収穫物の基準を判断するICT技術
収穫の時期、実際にどのくらいの人手が必要になるのかは、農家によって見極めが異なります。例年よりも収穫時期が早まったり、量が多くなったりすることもあれば、逆に不作となることもあります。
広大な農場においては、収穫の要件を満たす農作物の数を、瞬時に把握することができません。しかし、仮にそれらが事前にある程度把握できれば、予想した収穫量に応じてシフトを組んだり、出面さん（収穫時期の日雇い労働者）の人数を決めたりすることができます。
観光農園などの場合は、お客さんに喜んでもらえるようにスケジュールを組めます。せっかく収穫体験に来てくれるわけですから、たくさん持ち帰って欲しいと思うのが人情です。
これを実現する可能性を秘めているのが「Mask R-CNN」と呼ばれるネットワークモデルで、取得画像をピクセル単位でクラス分けする機能を持ちます。撮影機材をスマホで賄えるようであれば、どのようなスタッフでも十分素材を集めることは可能ですし、範囲が広ければドローンを使う方法もありますから、応用性は高いものと推察されます。
また、スマートグラスを利用したベテラン農家による新人育成にも注目が集まっており、農業関係者としては、遠く離れた圃場における一斉指示・個別指示を伝えながら育成を進めるケースを想定・希望しています。収穫判断についても同様で、映像を判別して収穫すべきか否かを指示し、作業を効率化させることが期待されています。
「自動野菜収穫」という新しい技術
野菜の収穫には人手がかかるという概念を、覆してしまった実証実験があります。佐賀県太良町において、アスパラの生産に携わる農家が、自動野菜収穫を行うロボットにアスパラを収穫させるという試みです。
実証実験当時は30秒間に1本というペースだったのが、やがて15秒に1本というペースにまで早まり、今後は収穫完了の連絡をスマホ経由で送れるように機能を追加する予定です。現段階ではアスパラガスに限定されていますが、将来的にはキュウリ・トマト・ピーマン・ナスといった作物にも応用できるよう、機能開発が進んでいます。
農家にとっては、単純作業が一つ減る計算になるため、未来を思考する時間的余裕を作ることができます。よって、品質向上・新規事業立ち上げなど、経営面でのアイデアを練る時間を生み出せるものと考えられています。
ロボットの活用により、技術的なハードルが下がれば、新規参入者の増加も予想されます。今後の展開に期待がかかる技術の一つです。
出典元：inaho株式会社 https://inaho.co/
まとめ
農業への新規参入者は増えているものの、実際に現場で求められる技術は、一朝一夕では手に入りません。そのような中、誰でもできる単純作業を担ってくれたり、離れた場所から指示をもらって作業できたりする環境が構築されれば、農業は大幅に効率化し、技術習得にかける時間を増やせるものと予想されます。
農業の分野は、農家一人ひとりの作業効率に収益が左右されていた分野であることから、今後も大きなビジネスチャンスが見込めることでしょう。人力やベテランの判断をどれだけ減らせるかが、今後の技術発展の大きな方向性になると言えそうです。
AI画像認識を活用した通行量・交通量調査とは
交通量調査は、国や自治体からの要請で主に都市計画や道路計画を目的として定期的に実施されるものです。実施のつど調査員を雇用し計測を行ってきましたが現在、働き手不足により人手による調査の継続は困難になりつつあります。そこで、活躍が期待されるのが通行量・交通量調査システムです。これにより、高い精度で車両のカウントを行うことに加え、ナンバーの認識や車種の検知、進行方向も検知することが可能になります。その手法や導入事例をご紹介します。
→導入事例を読む
本サイトを運営しております株式会社WillSmartは事業立ち上げから企画・ソフト、ハードを組み合わせたソリューションの開発・運用サポートを提供しております。課題解決型AIやカーシェアリングシステム、非接触型サイネージの様々な事例などをご紹介しています。
メルマガでは、定期的（月に2度）にコンテンツの更新状況をお伝えする予定です。ご興味のある方は以下よりご登録ください。
