スマート農業とは何か?注目の理由や活用事例、技術一覧を紹介します

あらゆる分野で技術革新が進む現在、農業の分野でも、スマート農業と呼ばれる手法が注目を集めています。このスマート農業は、日本の農業の問題を解決するだけでなく、新たな産業の起爆剤となる可能性を秘めています。では、そのスマート農業とはどのようなものなのでしょうか。いま求められている理由、使われている技術から、活用事例などもご紹介いたします。

スマート農業とは

スマート農業とは、情報化や機械化された先端技術を駆使して、新たなやり方で農業を行うことをいいます。農林水産省の定義によると

「スマート農業とは、ロボット技術や情報通信技術(ICT)を活用して、省力化・精密化や高品質生産を実現する等を推進している新たな農業のこと」

とされています。具体的にいうと、ICT・IoT・AI・ロボティクスなど、多くの産業で使われるデジタル技術を農業に応用したもので、例をあげるとスマホやPCなどでの生産管理、農機の自動運転、農業用ロボットやドローンの活用など多岐にわたります。

なぜスマート農業が必要なのか

このスマート農業は、今後の日本の農業の未来のために、国を挙げて普及を進める必要に迫られています。ではなぜいまスマート農業が必要なのでしょう。それは日本の農業が多くの問題点を抱えており、もはや従来のやり方では解決できないところまで来ているからです。

日本農業の課題①農業者の減少

日本の農業の一番の問題点は、農家や農業従事者人口が減少していることです。担い手が減ることで、労働力はもとより、長年培われてきた農業技術、経験なども失われています。

農業人口が減っている理由としては

  • 少子高齢化
  • 後継者世代の離農
  • 農産物の販売価格の低迷

などがあげられ、どれをとっても解決は困難な問題です。

近年農業への世間の注目が高まり、新規就農者は増えてはいますが、農業人口の減少を補うにはとうてい足りません。農業の人手不足はもはや避けられないと言っていいでしょう。

出典:食料・農業・農村の動向 – 農林水産省

日本農業の課題②負担が重く、低い生産性

日本の農業では、いまだに人間の労力や負担が重く、その割には生産性が諸外国に比べ低いという問題点があります。その背景には

  • きつい作業や危険な作業、熟練の技術や経験を要する作業で機械化が遅れている
  • 中山間地域が多く農地が分散しているため、効率が悪い
  • 農業者人口が減る一方、1戸あたりの農地面積が増えて負担も増えている

といった事情があります。

日本農業の課題③耕作放棄地の増加

農業人口の減少は、持ち主が農業をやめて放置された、耕作放棄地や遊休農地と呼ばれる農地の増加につながっています。この土地は放置しておくと耕作不可能な荒地になってしまうため、国や地方自治体も対策を講じ、集積化や農業法人の参入などで活用を促しています。

スマート農業のメリット

スマート農業の導入は、こうした問題を解決する切り札として期待されます。そして問題解決にとどまらず、農業を中心とした食にまつわる産業の活性化についても、大きなメリットがあるとされています。

効率を上げ、労働力不足に対応

スマート農業の最大の利点は、機械化・自動化や省力化によって効率を上げ、人手不足を解決できる点です。スマート農業がもたらす労働面の恩恵としては

  • 自動運転の農業機械を同時に複数稼働させ、少人数で広い範囲の作業をこなせる
  • 重労働や危険な作業から解放され、女性や高齢者、身体の不自由な人も農作業に携われる
  • AIやデータの活用で、熟練の技術に頼らず誰でも簡単に作業ができるようになる

といったメリットがあげられます。

生産性向上で「儲かる農業」を当たり前に

スマート農業で効率が上がれば、収穫量も向上し、作付品目の種類を増やしたりもできるようになります。詳細なデータに基づいて科学的に作物の生育管理を行うことで、農産物の品質も付加価値も飛躍的に高めることができます。

収益を上げて「儲かる」経営が当たり前になれば、農業が十分な生活資金を得られる、安定した仕事になります。

安全で環境価値の高い高品質作物を実現

スマート農業では、センシング技術や過去のデータを活用する精密農業という、きめ細やかな栽培が可能になります。これによって

  • 熟練農家のカンに頼ることなく、高品質の作物を安定して生産できる
  • 肥料や農薬を適切に管理し、使用量を抑えられる
  • 施設や圃場で使うエネルギーや燃料代を抑え、CO2の排出削減にも貢献

といった、安全で付加価値の高い農産物の生産が実現するのです。

スマートフードチェーンが変える農産物流通

生産後の農産物の流通も、スマート化によってメリットがもたらされます。

現在政府主導で農産物流通の改革が進み、生産から流通・加工・消費・販売までをデータ連携で最適化できる仕組みが構築されています。それがスマートフードチェーンです。

これにより、AIやICT技術、WAGRI(後述)など、スマート農業でのデータを活用したシステムで物流が効率化されます。

同時に、需給マッチングによる食品ロスが削減されたり、集荷や物流の最適化でCO2排出の削減につながるなど、環境問題への対策としても期待されています。

スマート農業を支える最新技術一覧

実際にスマート農業には、どのような機器、技術が使われているのでしょうか。

ここでは、スマート農業を①認識②分析③実行の3段階に分け、それぞれの作業で利用する技術を紹介します。

【①認識:各種センサー類】

センサーやモニターなどを使って、作物や農地の状態、気象条件などを測定、デジタルデータの形にして取得する技術です。

モニタリング用ドローン画像解析により、広範囲で生育状態の管理などが可能
人工衛星リモートセンシングより広い面積や、複数の圃場の解析・管理に最適
気象センサー温度湿度、降水量、風向、風速データを計測し取得
土壌センサー簡単に土壌中の含水率、電気伝導度、地温を測定
畜産センサー個体毎の行動管理や異常検知で家畜を見守る
スマートグラス熟練作業者の手順を記録し、技術継承につなげる

【②分析:スマート農業の根幹をなすデータ活用】

取得したデジタルデータを、蓄積し分析します。このデータを活用して、栽培計画や作業計画を立てたり、生育状況を管理したりします。

特に、農林水産省主導の農業データ連携基盤「WAGRI」は、気象、地図、農地、肥料・農薬、市況など、農業関連データの提供や共有機能を持つプラットフォームです。各企業のアプリやシステムでも活用できるので、スマート農業を司どる情報のハブとしての役割を担います。

生産管理システムスマホやPCで作業記録や栽培計画の作成など
農業データ連携基盤「WAGRI」スマート農業におけるデータ活用の中心的基盤
AI病害検出システムカメラやセンサーと併用で病害を自動検出
AI収穫量予測画像解析で収穫時期や収穫量を予測
収穫予測アプリケーション研究機関の予測データを活用し、生育を予測

【③実行:人間の「労働」を肩代わり】

人間の手で行う農作業の多くを機械によって自動化・省力化する技術です。中には人間では難しい精密な仕事を行える技術もあります。

自動運転農機GPSと自動操舵システムを使い、多種多様な農機で実用化
農作業ロボット除草/収穫/搾乳/給餌/汎用など、多分野で開発・稼働
作業用ドローン農薬散布や肥料散布を短時間で効率的に
自動給排水システム遠隔で給排水の自動制御を可能にし、水管理の負担を軽減
植物工場人工光や太陽光により、天候に左右されず安定栽培
アシストスーツ力仕事を補助し、疲労軽減やケガの予防

スマート農業の実証事例

出典:スマート農業 – 農林水産省

国内の農家や農業法人では、すでにスマート農業を積極的に活用しているケースが数多く見られます。その中のいくつかの事例を紹介し、それぞれの現場でどんな技術が、どんな状況で使われており、どれほど成果を上げているのかを見ていきましょう。

【事例①北海道磯⾕郡蘭越町】

  • 規模:⽔稲47ha、⼩⻨5ha、⼤⾖3.5ha、 飼料作物10ha、ミニトマト5棟 
  • 導入技術:GNSSガイダンス、⾃動操舵システム/Z-GISアプリ/ドローン/ワイドスプレッダー(農薬・肥料自動散布機)

導入の成果

①未経験者でも効率的な⽥植え作業

②アプリで作業計画を共有し、ワイドスプレッダーで精密施肥

③ドローンと既存の自走式防除機の連携で防除効果の向上と作業の効率化

【事例②島根県浜田市】

  • 規模:水稲22ha、施設23a(ブドウ)、 露地野菜等(ゴボウ、原木シイタケ)
  • 導入技術:最大斜度40~45度に対応するラジコン草刈機

導入の成果

斜面の急な水田畦畔法面や山間地の果樹園で、草刈作業の効率化と作業負担の軽減

【事例③⼭形県⾼畠町】

  • 規模:⽔稲・12ha、⼤⾖・11ha
  • 導入技術:圃場管理システム/ドローン2機(空撮⽤・農薬散布⽤)

導入の成果

①作付圃場の機械作業の管理をスマホやパソコンで可能に

②従業員の経験を問わず情報共有と技術の平準化

③⽇々の作業⽇誌の⼊⼒や出荷時の栽培履歴作成の省⼒化

④ドローンで⽔稲や⼤⾖の圃場を確認(⽣育状態、病害⾍など)

⑤農薬散布⽤ドローンで省⼒化とデータ化

【事例④栃木県栃木市】

  • 規模:トマト・1.15ha
  • 導入技術:アグリネット/統合環境制御盤MC-6000

導入の成果

①温度・湿度・照度・CO2濃度などの測定でハウス内環境の変化を把握

②過去のデータや生育調査との併用で、より正確な生育のコントロールが可能

③スマホによるハウス内環境データの確認や遠隔制御が可能

④25t前後から単収増加、 30t前後で安定

スマート農業の課題や不安は?

日本の農業の未来を切り開くスマート農業ですが、その普及にはまだいくつかの課題があります。ここでは、スマート農業の導入を難しくしている課題や不安、疑問点を検証し、その解決策についても見ていきたいと思います。

コストパフォーマンスの問題

最も大きな問題はコストパフォーマンスや導入価格の高さです。

特に自動運転やロボット農機などは従来の農機より高額になります。営農管理システムも導入費用や月額の利用料など、新たな費用負担が発生します。

こうした問題に対処すべく、政策金融公庫やJAなどが中心となって

  • 農林漁業法人等投資育成事業
  • 農業支援サービス事業育成対策
  • 強い農業づくり総合支援交付金
  • スマート農業の全国展開に向けた導入支援事業
  • 産地生産基盤パワーアップ事業

などの事業で、農業機械の購入やリースを支援しています。

近年は各メーカーの技術開発や規格統一により、既存の農機具を流用できる機械も増えています。

システムのクラウド化も進み、導入に要するコストも下がっています。こうした情報は積極的に集めましょう。

情報通信基盤の整備

スマート農業の基本となるのは、IoT技術や大量のデータです。自動運転システムやドローン、センサーなどを使うためには、広大な農地をくまなくカバーするネット回線が欠かせません。ですが、日本では特に山間部や住宅地のない農地の中で、携帯電話やブロードバンド回線が十分ではない所もあります。今後は衛星通信や5Gなど、新しい情報通信基盤の整備と普及が急がれます。

技術面で不安がある・詳しい人材が不十分

新しい技術とその習得への不安など、ICTリテラシーの問題もスマート農業の課題です。

基本的にスマート農業のインターフェースは、ユーザーである農家が使いやすいシステムになっていますが、高齢のベテラン農家の中にはやはり難しいという声も少なくありません。

導入に当たってはメーカーや教育機関、農業試験場やJAなどで技術研修や窓口相談を行っています。

技術指導のできるスタッフの育成にも取り組んでいますので、積極的に参加していきましょう。

営農におけるデータ活用が不十分

最も重要となるデータの収集と活用ですが、かつてはデータが少なく、業者によってサービスや形式がバラバラで、個別にデータを囲い込むなど、業界全体での連携や活用は不十分でした。

現在では、WAGRIのように公の機関が主導するデータ連携基盤が整備されています。メーカーや自治体、関連団体が垣根を超えて規格の共通化、公開や共有・活用の方向へと進んでいるのです。

まとめ

2035年には担い手が100万人にまで減少すると言われている日本の農業。

食料安全保障、国土保全、労働環境など、問題山積な農業が持続可能な産業であり続けるためには、大規模集積化と省力化、効率化は待ったなしの状況にきています。

あらゆる産業で人手不足が深刻な日本では、農業ももはや人間の力だけでは手が足りません。国を挙げてスマート農業の普及に努め、人間とICT技術の協働による「強く、賢い」農業を実現させる時代に入っているのです。

参考資料

図解よくわかるスマート農業 デジタル化が実現する儲かる農業/三輪泰史:編著 日本総合研究所研究員:著/日刊工業新聞社

スマート農業の現場実装と未来の姿/野口伸:監修/(株)北海道協同組合通信社

スマート農業 – 農林水産省

44 スマート農業の総合推進対策 – 農林水産省

「農業データ連携基盤」(WAGRI) – 農林水産省

農業新技術活用事例(令和3年度調査) – 農林水産省

関連記事

コメント

この記事へのコメントはありません。

ログイン
*
*