はじめに
今までの農業とは違った、AI（人工知能）との農業改革を考えているあなたにというタイトルでAIと農業改革についてまとめました。これから農業参入を考えている方に参考にしてもらい従来のやり方でなくても手間や負担を減らし効率的に農業に関わってもらい大事な質の良い野菜や果物をたくさん生産していって欲しいと思い執筆しました。
AI（人工知能)と農業改革とは
農業改革においてAI（人工知能）は重要な役割を果たしています。AI技術を農業に導入することで、従来の農作業に必要な人手を大幅に減らすことができます。自動化された機械やロボットが、種まき、収穫、草刈りなどの作業を効率的に行うことが可能です。これにより、農業生産の持続性を確保し、農業従事者の負担を軽減する道が開かれます。
AI（人工知能)と農業改革で変わること
自動収穫による作業の効率化:
農業の収穫作業は、短い収穫適期に集中するため、販売規格の農産物を収穫するためには時間との戦いです。しかし、少子高齢化による労働力不足や圃場の大規模化に伴って、収穫作業を的確に実施する農家の負担が重くなっています。ここで、ロボットを導入することで、収穫作業を簡易化・自動化する試みが始まっています。ここでは、省力化による効率化が見込めます。
予測による出荷量の調整:
AIを使って収穫量を正確に予測して納品できれば、取引先の信頼を得ることができ、より大規模な契約を得られるかもしれません。安定した出荷量が求められる農業において、予測は重要です。収穫量が把握できることで余分な生産を抑えることができさらに取引先も把握し円滑な取引が可能になるのは一番重要でその後の質を良くするに特化できやすくなるのが利点といえるでしょう。ここでは把握が見込めます。
農薬散布量の調整:
農薬を効率的に散布するためにAIを活用できます。偏りのない散布や細かいニーズに合わせた調整が可能で、農薬の環境への影響を最小限に抑えます。農薬の散布量は、各農家によって結構アバウトで経験がいる作業になってしまうのでこれを調整することで撒きすぎや少なすぎなどのムラをなくす効果があります。それに農薬の使う量を把握できることでのコストも数値に替わり見えるかができます。
技術の継承:
高齢化や後継者不足により、日本の農業は人手不足が懸念されています。AIを活用して熟練の技術や知見をシステム化し、次世代に継承することが求められています。農業の高齢化と継承、新しい参入者が少ないことで需要はあるが供給が足りていない状況に現在なっており今後もその流れをデータを見てもうかがえます。そこで高齢者の熟練の技術や知見をシステム化することで始めたばかりでも熟練の技でサポートしてもらうことでより格差なくできる見込みがあります。また高齢者になり技術も知見もある方たちのそれらが失われてしまうことでの日本全体、世界全体での機会損失を考えられます。
ゲノム解析の活用:
AIを使って作物のゲノム解析を行うことで、品種改良や病害虫対策に役立てることができます。ゲノム解析というと難しそうに感じますが安定的に農業を成功させるには害虫や天候、病気に強い個体を作り出す必要があります。そのためにゲノム解析を行い作物の内部から選別をかけられ強い個体を増やしていく事が可能になります。害虫や天候、病気による機会損失の確率を小さくすることで収穫量の安定、質の安定をムラなく作り生産することができます。
これらがAI（人工知能)と農業改革によって変わることであり日本全体としての農業の変革期とも言えます。なかなか０から参入したとして経験を積んでいくのは年単位で時間をかけるのが農業であり体力も知恵も必要であります。その年単位の時間を最小に最適化し差を埋めることが重要と感じます。それらを実現するためにはAI（人工知能）を活用して参入するのがキーになると思います
AI（人工知能)と農業改革のやり方
問題の特定と目標設定
- 農業における課題や問題を特定します。例えば、収穫作業の効率化、予測による出荷量の調整、農薬散布量の最適化など。
- 目標を設定し、AIを導入することでどのような改善を達成したいかを明確にします。
データ収集と前処理
- 生産したい農業に関連するデータを収集します。気象データ、土壌データ、作物の成長データなどが含まれます。
- 収集したデータを前処理し、ノイズを除去し、正規化します。
AIモデルの選定とトレーニング
- 選定した問題に適したAIモデルを選びます。例えば、機械学習モデル、深層学習モデルなど。
- データを使ってモデルをトレーニングし、最適なパラメータを設定します。
モデルの評価と改善
- トレーニングしたモデルをテストデータで評価します。精度、再現率、F1スコアなどを評価指標として使用します。
- 必要に応じてモデルを改善し、再トレーニングします。
実際の農業現場での導入
- モデルを実際の農業現場で導入します。自動収穫ロボット、ドローン、センサーなどを活用します。
- 農業従事者にトレーニングを行い、モデルの適切な使用方法を伝えます。
モニタリングと改善
導入後、モデルの性能を定期的にモニタリングします。必要に応じて改善を行います。
実際に自分で作るのもいいと思いますがすでに存在しているシステムやサービスを提供している企業も紹介します
スマート農業に取り組む企業
主に農業の作業の改善をサポートする企業と販売等のサポートをする企業の一部を紹介します。気になった企業のホームページを調べてみて実際にコンタクトをとることでより活用への道が見えてくると思いますので一度リンクから飛んでみる事をおススメします！！
ヤンマーホールディングス株式会社
- 農業機械大手のヤンマーは、自前の農業機械を活用することでスマート化を試みています。
- ロボットトラクターやドローンの活用、loT技術の活用により、農業機械とのデータ連動を可能にしています
inaho株式会社
人工知能を使った自動野菜収穫ロボットを開発・提供しており、農家の収穫作業の自動化に貢献しています。
株式会社セラク
- セラクは「インターネットで社会との懸け橋に」をモットーに掲げるITソリューション企業で、農業IT部門を中核事業としています。
- 圃場モニタリングシステム「みどりモニタ」を提供し、農業生産者の収益性向上に貢献しています。
株式会社アグリメディア
- 都市と農業をつなぐ」をコンセプトに、新しい農業ビジネスを展開しています。
- 遊休農地の活用や農業求人サイト「あぐりナビ」の運営、自治体・法人向け支援など、農業を活性化および効率化するプラットフォームを提供しています。
株式会社農業総合研究所
- 農業に情熱を」を合言葉に、ITを駆使した新しい農産物流通を創造しています。
- 農家の直売専用アプリ「農直」の開発・運営など、幅広い流通チャンネルを用意しています。
これらの企業を活用することでより準備期間を短く参入できると思います
AI（人工知能)と農業改革を導入する際のデメリット・注意点
必要なコストの増加
AI導入には初期投資や運用コストがかかります。高性能の機器やシステムであるほど高額になるため、目的を明確にし、必要な機能を絞って導入する必要があります。どうしても初期投資や継続的にサービスを利用することでのコストはかかってきます。サービスを利用する方は、利用している間に独自で自分の農業に合ったシステムを作ったりすることを考えてもいいかもしれません。
扱う機能の難易度
AI技術の理解や運用には専門知識が必要です。農業従事者が学習する必要があります。0からは始めるのにはやはり勉強が欠かせません。ですので苦手意識のある方は、提供しているシステムやサービスを利用して教えてもらうとすぐに覚えて活用することができると思います。
もちろん自力でやることでのコストを減らせる利点もあります。
人間の判断が必要
いくらAIの能力が高くても、経験を通して人間が判断しなければならない場合もあります。最終的な責任は人が負わなければならないことを忘れてはいけません。AIだけに頼っておろそかにならないことが大事です。AIで確実に手間も減り効率化になり労働負荷が減りますがその分丁寧な管理や質の向上を目指すためのツールでありそれが将来的の大きな利益に繋げるためのものと忘れてはなりません。
AI（人工知能)と農業改革を使った活用事例
AI（人工知能)と農業改革を使った活用事例ではその名の通りAI（人工知能)と農業改革を使った活用事例を紹介します。気になった方は一度調べてイメージを膨らませる事をおススメします。
ドローンによる農薬散布の最適化（オプティム）:
ドローンを使って農薬を効率的に散布する方法を最適化しています。
圃場の状態や気象データをリアルタイムで収集し、必要な場所に正確に農薬を散布できるようにしています。
野菜収穫ロボットによる作業効率化（デンソー）:
ロボットによる野菜収穫作業を自動化しています。
作業の効率化と人手不足の解消を実現し、収穫量を増やすことができます。
AIでトマト収穫の最適時期判別（Happy Quality）:
AIを使ってトマトの収穫時期を判別しています。
収穫のタイミングを適切に把握することで、品質の向上と効率的な収穫を実現しています。
AIで病害感染のリスクを予測（ボッシュ）:
AIを活用して作物の病害感染のリスクを予測しています。
早期の対策を講じることで被害を最小限に抑えています。
ドローンを活用した農薬散布効率化（XAG）:
ドローンを使って農薬を効率的に散布しています。
均一な散布と環境への影響を最小限に抑えています。
農業所得の向上を目指す（AGRIST）:
AIを活用して農業所得を最大化する方法を研究しています。
生産計画の最適化やリスク管理を支援しています。
AIによるきゅうり選別作業の自動化（個人農家小池氏）:
個人農家がAIを使ってきゅうりの選別作業を自動化しています。
品質の向上と作業の効率化を実現しています。
おわりに
今までの農業とは違った、AI（人工知能）との農業改革を考えているあなたにというタイトルでまとめてみましたがこれから農業に参入する方はAIを使って始めることを絶対にお勧めします！！はじめは農業の厳しさや一通りを身体で体験してからからでも遅くないと思いますしもしかしたらそちらのほうが自分がやりたい農業の問題点、疑問点が見つかるかもしれないです。が徐々にAIを導入することを視野に入れておく事をおススメします。
読んでいただきありがとうございました。
AIって何？を実際にチャットAIに聞いてみた記事もありますので気になった方はぜひ
