【農業IoT入門】センサーを使った省力化の仕組みと導入メリット

スマート農業の仕組み

まずは、スマート農業の仕組みについて解説します。

IoTセンサーによるデータ収集

スマート農業の第一歩は、環境データの収集からです。農地や農作物の生育状況を常時モニタリングするため、さまざまなIoTセンサーが活用されています。

【主なIoTセンサーの例】

これらのセンサーから収集された環境データは、クラウドやエッジコンピューティングで一元管理されます。農業従事者は、スマートフォンやPCから随時データにアクセスでき、リアルタイムの環境状況を把握することができるのです。

データ収集の自動化により、人手による計測作業が大幅に省力化され、ミスの発生リスクも低減できます。また、ビッグデータの構築が可能になり、AIやIoTとの連携で次なる高度な取り組みへと発展していきます。

データ解析とAI活用

スマート農業では、様々なセンサーから収集した環境データや生育データを解析することが重要です。解析には人工知能(AI)が活用されています。

例えば、以下のようなデータ解析が行われます。

AIは大量のデータから規則性を発見し、最適な制御を見つけ出します。人手に頼らず自動化が進むため、省力化が実現できます。また、データに基づく意思決定により、品質の向上や安定生産も期待できます。

このように、スマート農業ではIoTセンサーからのビッグデータを、AIで解析・活用することが不可欠となっています。

自動制御システム

IoTセンサーから収集したデータを解析し、その結果に基づいてさまざまな農業機器を自動で制御するシステムです。たとえば、次のような制御が可能になります。

こうした自動制御によって、従来は人手に頼らざるを得なかった作業を大幅に軽減できます。また、データに基づく最適制御が可能になるため、過剰な水や肥料の使用を抑え、環境負荷を低減することにも貢献します。

自動制御システムは、センサーやAIなどのデジタル技術と、従来の農業機器を組み合わせることで実現されます。システム導入の初期コストが課題ですが、省力化のメリットは大きいと期待されています。

スマート農業のメリット

ここからは、スマート農業のメリットを紹介します。

省力化・生産性向上

スマート農業の最大のメリットは、省力化による生産性の大幅な向上にあります。作物の生育状況をセンサーで常時モニタリングし、必要な時に必要な作業を自動化することで、人手を大幅に削減できます。

例えば、以下のような省力化が可能です。

このように、従来人手で行っていた作業を自動化・無人化することで、農作業に係る時間とコストを大幅に削減できます。さらに、データに基づく適切な農作業の実施により、収量と品質の向上も期待できるのです。

生産性の向上は、人口減少が進む日本の農業を持続可能なものとするために欠かせません。スマート農業は省力化と収益向上の両立を実現し、日本農業の発展に大きく貢献すると考えられています。

高品質・安定生産

スマート農業の大きなメリットの1つが、高品質で安定した農作物の生産につながることです。

センサーから得られるデータを活用することで、適切な時期に適切な量の水や肥料を与えることができます。また、病害虫の発生を早期に発見し、被害を最小限に食い止められます。このようにデータに基づいた最適な環境制御が可能になり、作物の品質が向上し、収穫量の変動が抑えられるのです。

さらに、センサーデータの蓄積によって、気象変動や病害虫の発生パターンを予測することも可能になります。将来を見据えた対策を立てられるため、持続的な高品質・安定生産が実現できるのがスマート農業の大きな強みです。

持続可能性の実現

農業におけるIoTやAIの活用は、単に生産性の向上だけでなく、持続可能な農業の実現にも大きく貢献します。

センサーで収集した環境データに基づき、適切な時期に適切な量の農薬や肥料を施す、水の使用量を最適化する、収穫時期を的確に判断するなどの最適な農作業が可能になります。

結果として、以下のようなメリットが期待できます。

つまり、スマート農業は環境に配慮しつつ、食料の安定供給を両立する手段となるのです。IoTやAIを駆使したスマート農業の推進は、経済的な側面だけでなく、環境保全など社会的な側面からも重要な意義があります。

農業センサーの導入事例

ここからは、農業センサーの導入事例を紹介します。

水田農業での活用

水田農業においては、土壌センサーや水位センサー、気象センサーなどを活用しています。

こうしたセンサーから収集したデータは、農業データ連携基盤(WAGRI)に集約されます。

このようにIoTセンサーを駆使することで、水田農業の省力化と安定生産が期待できます。

施設園芸での活用

施設園芸においても、様々なIoTセンサーが活用されています。例えば、土壌センサーでは土の水分量や肥料成分を常時計測し、必要に応じて自動で給水や施肥を行うことができます。また、環境センサーでは温度や日射量、CO2濃度などを計測し、ヒーターや遮光curtainの自動制御に活用されています。

このようなセンサーを用いた自動制御システムにより、従来は人手に頼らざるを得なかった環境管理作業が大幅に省力化されます。さらに、常に最適な環境を維持できるため、高品質で安定した生産が可能になります。

以上のように、施設園芸ではIoTセンサーを活用した自動環境制御が広く普及しつつあり、省力化と生産性向上に大きく貢献しています。

課題と今後の展望

ここからは、スマート農業の課題と今後の展望について紹介します。

初期コスト負担

スマート農業を導入する際の最大の障壁が、センサーや制御システムなどの初期投資コストです。センサー1つでも数万円と高額で、大規模な農場では導入コストが数百万円にもなる可能性があります。

こうした高額な初期投資は、特に小規模農家にとって大きな負担となります。一方で、スマート農業による収益増加効果は中長期的にみれば大きいものの、当初数年は赤字が発生する可能性もあります。このため、国や自治体による補助金制度の充実が求められています。

データ標準化の必要性

農業分野でIoTを活用するためには、センサーから収集したデータの標準化が欠かせません。センサーの種類や仕様、測定単位が異なれば、データ同士を単純に統合・解析することはできません。センサー間で単位が異なっていては、データを一元的に解析することが困難になります。

そのため、データの標準規格を定め、収集されたデータをその規格に準拠した形で変換する必要があります。近年、農林水産省が「農業データ連携基盤」の構築を進めており、これがデータ標準化の基盤になると期待されています。標準化により、様々なセンサーやシステムからのデータを横断的に解析できるようになり、AIやロボティクスの活用が加速するでしょう。

人材育成・教育

スマート農業の普及には、高度なICTリテラシーを持った人材の存在が不可欠です。農業従事者に加え、データサイエンティストやシステムエンジニアなど多様な専門人材の育成が求められます。そのため、産学官が連携し、以下のような取り組みを進めています。

【人材育成の取り組み例】

一方で、課題もあります。スマート農業の導入が遅れている中小農家への教育支援や、高齢農業従事者への丁寧な指導が必要不可欠となっています。

人材育成を通じ、スマート農業の恩恵を広く浸透させることが、我が国農業の持続的発展に欠かせません。

規制緩和の動き

スマート農業の推進には、新しいテクノロジーを取り入れるための規制緩和が不可欠です。政府は2019年に「農業データ連携基盤」の構築に向けた検討会を設置しました。この基盤では、農業データの標準化や制度整備を行い、民間事業者の新サービス創出を後押しすることを目指しています。

また、ドローン散布の規制緩和も進められています。ハード・ソフトの両面から規制緩和が図られ、スマート農業の環境整備が進められています。

国を挙げた推進体制

政府は、スマート農業の推進に向けて様々な施策を講じています。

まず、2019年に「スマート農業実証プロジェクト」を立ち上げ、IoTやAIなど先端技術の農業分野への導入を支援しています。これにより、生産現場でのデータ収集・解析、自動化システムの実証が進められています。

また、2020年には「農業データ連携基盤(WAGRI)」の構築が始まりました。この基盤では、農業データの標準化やデータ流通のルール作りが進められており、異なるシステム間でのデータ共有を可能にします。

さらに、人材育成の面でも力を入れています。2021年度から「スマート農業人材マイスター制度」が始まり、先端技術を活用できる農業者の育成が図られています。

このように、政府は予算措置や制度設計を通じて、スマート農業の環境整備を強力に推進しています。今後、民間企業とも連携しながら、日本の農業の高度化に取り組む構えです。

まとめ

農業におけるIoTやAI技術の活用は、省力化や生産性向上、高品質・安定生産、さらには持続可能性の実現といったメリットをもたらします。しかしながら、導入には以下のような課題もあります。

今後、規制緩和や国を挙げた推進体制の整備が進めば、農業のIoT/AIの一層の普及が見込まれます。