農業にAIを導入することで、具体的にどういったメリットを得られるのかと疑問を抱いている企業経営者の方も多いかもしれません。農業へのAI導入には多大なメリットがあり、それゆえに注目を集めています。
本記事では、農業にAIを導入することで得られるメリットや注意点などについて解説します。
農業にAIを活用する「スマート農業」とは?
スマート農業とは、AIやIoT、ロボット技術などを活用した新たな形の農業を指します。たとえば、「自立走行型のロボットに農作物の収穫や栽培を行わせる」「農業用ドローンを用いて空から農薬を散布する」「収集したビッグデータを分析して、栽培予測やリスク管理に役立てる」などの取り組みが挙げられます。
また、最先端技術を用いた営農支援システムを活用するケースも増えてきました。カメラ搭載型のドローンで圃場を空撮し、可視化した作物の生育状況を関係者間で共有できるシステムです。これにより、圃場のデータを複数人で容易に共有しやすくなり、スムーズな営農プランの立案も可能になりました。
こうしたスマート農業の導入によって、農作業の省力化や大幅なコストダウン、生産性の向上、農作物の品質向上などさまざまなメリットが期待できます。ただ、メリットだけでなく注意点もあるため、どちらも踏まえたうえで取り組みを始めるかどうかを検討しなくてはなりません。
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農業にAIが求められる背景
農業にAIの活用が求められる背景として、農業従事者の高齢化や就業人口の減少が挙げられます。また、後継者不足や収穫量の減少なども農業従事者が頭を抱える課題です。AIは、これら農業に関する課題を解決するのに有効と考えられており、それゆえに注目が高まっています。
高齢化による農業就業人口の減少
日本の少子高齢化は大きな社会問題です。ある時期から日本の総人口は減少の一途をたどっており、このままでは遠くない未来、総人口が1億人を切ると推測されています。また、あらゆる業界が高齢化の影響を受けており、農業も例外ではありません。
農林水産省の公表した資料からも、基幹的農業従事者の数が減少傾向にあるのは一目瞭然です。平成17年には約224万人だった基幹的農業従事者の数が、平成22年には約205万人、平成27年には約175万人と右肩下がりを続けており、令和2年には約136万人まで減少しました。つまり、5年間で約40％も基幹的農業従事者が減少しています。
しかも、令和2年時点での基幹的農業従事者の70％が65歳以上である点にも注目です。多くの農業従事者が65歳以上の高齢者であり、49歳以下はわずか11％にすぎません。
参照元：基幹的農業従事者｜農林水産省
新規参入の難易度が高いことで深刻化する後継者不足
数ある業種の中でも、農業は新規参入が難しいと言われています。農業を始めるにあたっては、まずは農地を確保しなくてはならず、高額な農具や農業機械も購入しなくてはなりません。多額の初期投資が必要になることはもちろん、そもそも農地を確保できない問題もあります。山間部の農地なら取得しやすい可能性がありますが、そのような場所は生活に不便です。
新規参入のハードルが高いとなれば、農業従事者の数は増えません。そのうえ、若者の多くは過酷な農業に手を出そうとせず、都市部へ出て行くケースも多いため後継者不足に陥ってしまいます。後継者がいないと、勘や経験に基づくノウハウを継承できない問題も発生します。
気候変動による収穫量の減少
近年の継続的な気候変動により、農業にもさまざまな影響が及んでいます。顕著なのは、収穫量です。止まらない気候変動の影響を受け、さまざまな農作物の収穫量が減少しています。
分かりやすいところで言えば、平均気温の上昇です。平均気温は上昇し続けており、さらに記録的な猛暑や強い台風の襲来、豪雨の発生などが起こり、農業生産に大きな影響をもたらしました。たとえば、気温の上昇によって稲作が多大な影響を受けています。気温が高温になることで高温障害が発生し、収穫量が減少しました。
農業が気候変動の影響を受けやすいのは、今に始まったことではありません。そのため、古くから気候への対策がとられてきたものの、近年は予想外の猛暑や豪雨などに見舞われることも多く、従来の対策では対応できないケースも増えています。
農業にAIを導入するメリット
農業にAIを活用することで、顕在しているさまざまな課題の解決に役立ちます。代表的なメリットとしては、生産効率の向上や高精度な収穫量予測、品質の向上、ノウハウ・技術の継承、品種改良の効率化などです。
生産効率の向上
AIをはじめとした最先端テクノロジーを導入し、スマート農業化を進めることで、生産効率の向上効果が期待できます。たとえば、農業用ドローンを導入すれば空から農薬を散布できるようになり、従来よりも少ない時間で効率よく散布を行えます。
また、AI搭載型のドローンであれば、上空から圃場の様子を空撮し、取得した画像データを分析して、どこへ農薬を散布すべきかを導き出すことも可能です。これによって、農薬をピンポイントで散布することも可能になりました。
ほかにも、ロボットの導入により作業の自動化や簡素化を実現できれば、大幅な生産効率の向上が見込めます。これまで5人で作業していたところ、2～3人で済むようになることも考えられ、限られた人員で効率よく作業を行える点が魅力です。
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正確な収穫量の予測
農作物の収穫量は、天候や気温などさまざまな要素で左右されます。昨年や一昨年に十分な量を収穫できたからといって、今年も同量の収穫が見込めるとは限りません。農業従事者の多くは、これまでの経験や勘を頼りに収穫量を予測しますが、勘や経験に頼った予測は正確性に乏しいデメリットがあります。
AIやセンサーを活用すれば、収集したビッグデータから分析を行い、正確な収穫量の予測が可能です。そのため、取引先へ出荷できる量を確約でき、信頼獲得にもつながります。
取得したデータを人力で分析する手もありますが、あまりおすすめはできません。大量のデータを整理するだけでも膨大な時間がかかり、さらに分析まで行うとなれば、どれほどの時間を要するのか想像もできません。一方、AIを活用すればスピーディーかつ高精度な分析と予測が可能です。
ノウハウ･技術の継承
AIの導入によって、ノウハウや技術の継承が容易になる点がメリットです。AIによって、熟練の農業従事者が有する優れたノウハウを可視化できるためです。言語化が難しいノウハウであっても、AIで可視化できれば人材育成に活用でき、経験が浅い農業従事者も短期間でレベルアップが見込めます。
一般的に、農業の技術やノウハウを継承するには多くの時間を要します。また、指導すべき内容が多いため、一度に育成できる数には限りがあるのも課題です。一方、AIを活用すれば熟練農家のノウハウを可視化・共有できるため、人材育成に要する時間を大幅に短縮でき、なおかつ一度に多くの人材を育てられるメリットがあります。
品種改良の効率化
品種改良の効率化にもAIは有効です。農作物の品種改良には多くの時間と労力、リソースを必要としてきました。適切な試験環境を用意しなければならないのはもちろん、幾度にもわたりトライ&エラーを繰り返すため、10年程度の時間を要するのが一般的です。
一方、AIを活用すれば品種改良までの時間を大幅に短縮できます。たとえば、ゲノム解析です。近年、何かと話題のゲノム解析は農業でも有効であり、AIを活用した解析によって特定の遺伝子に手を加えられます。その結果、従来よりも遥かに短い時間で品種改良を実現できる点が魅力です。
農業にAIを活用する際の具体例
すでに、農業分野におけるAIの活用は始まっています。具体例としては、作物の育成状況把握や生育環境の自動制御、農薬の散布などです。
作物の育成状況を把握する
農家にとって、作物の育成状況を正確に把握するのは欠かせない作業です。育成状況に応じて、とるべき行動が変化するためです。従来は、こうした作物の育成状況を把握するのを人力で行っていましたが、AIやドローンが普及したことでより容易に行えるようになりました。
代表的な手法は、ドローンによる空撮です。カメラやAIが搭載されたドローンで圃場を空撮することで、育成状況の把握が可能です。ドローンと連動させられるソリューションを利用すれば、空撮したデータをWeb上で管理したり、農地の画像を解析したりといったことも行えます。
広大な圃場を頻繁に行き来しながら生育状況を確認する手間がなくなるため、人手不足の解消や作業の効率化につながります。
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生育環境を自動制御する
農作物を育てるうえで、生育環境の整備は重要です。しかし、農作物が育ちやすいよう環境を整えてあげる必要があるものの、それらをすべて人力で行うとなれば相当な手間と時間がかかります。
そこで、AIの出番です。近年では、生育環境を自動的に制御できるソリューションもリリースされました。多種多様なセンサーを用いて環境データを収集・蓄積し、農作物に与える水の量や日照量などを自動的にコントロールできるソリューションサービスです。
こちらのソリューションは、機械学習の技術を採用している点がひとつの特徴です。収集した環境データはクラウド上へ次々と蓄積されていくため、運用を続けるほどに機械学習の精度が高まります。
農薬を散布する
農作物を育てる過程では、さまざまな害虫への対策も欠かせません。農作物を健やかに育てるためには農薬の散布が必須ですが、農薬散布は骨の折れる作業でもあります。
そこで近年では、農薬散布にドローンを活用するケースが増えました。ドローンを活用すれば、上空から効率よく農薬を散布できます。農業用ドローンの多くは、農薬を散布できるような設計を採用しており、農薬散布の効率化を実現可能です。
ドローンで上空から圃場全体を空撮し、生育状況を確認のうえで農薬を散布する、といった活用もできます。ドローンを使えば、どこに農薬の散布が必要なのか一目瞭然です。ドローンなら、上空からその部分にだけピンポイントで農薬を散布できるため、効率的かつ農薬も無駄になりません。
農業にAIを導入する際の注意点
AIを農業に活用すれば、業務効率化や生産性向上を実現でき、農業従事者の負担軽減にもつながるなど、さまざまなメリットを得られます。ただ、農業にAIを導入するうえでは、いくつか注意点があることも覚えておきましょう。
導入コストがかかる
最先端の技術を搭載したロボットなどを導入するとなれば、高額なコストが発生します。たとえば、あるメーカーがリリースを予定しているAIカメラ搭載型の自動運転コンバインは、約2,200～2,300万円とかなりの高額です。農業用ドローンに関しても、200～300万円ほどの機種が多いため、おいそれと導入はできないと考えられます。
数百万円から数千万円の資金を用意するのは、小規模農家にとって現実的とは言えません。しかも、導入してみないことにはどの程度の成果を得られるかが分かりにくいため、多額の初期投資をすることに腰が引けてしまう人もいると考えられます。
AIテクノロジーに関する知識･スキルが必要となる
AIを導入するのなら、AIに関する知識や適切に扱えるだけの技術・ノウハウが求められます。AIを導入したあと、試行錯誤しつつ知識やスキルを得ることは可能であるものの、満足いくほどの熟練度になるには相当な時間を要すると考えられます。
AIに関する高度な知識や技術を習得するには、膨大な時間が必要です。そのため、現実的なのはITリテラシーの高い人材を確保することです。ただ、これも簡単な話ではありません。なぜなら、高度なITリテラシーを有する優れた人材は、多くの企業が喉から手が出るほど欲しがっています。しかも、ITリテラシーの高い人材が農業の世界に興味をもってくれるかどうかも怪しいところです。
また、AIを妄信しすぎないことも大切です。AIは素晴らしい最先端テクノロジーであることに違いありませんが、万能な技術ではありません。何でもできる魔法の技術ではないため、妄信すると大きなリスクに見舞われるおそれがあります。
たとえば、外部からのハッキングです。悪意をもつ第三者からサイバー攻撃を受け、システムやAIを搭載した機器が乗っ取られてしまうかもしれません。AIを導入するのなら、少なからずこうしたセキュリティリスクが存在することは覚えておく必要があります。
農業のAI導入に関する政府の取り組み
農業へのAI導入は、政府や自治体も積極的な姿勢を見せています。たとえば、導入コスト軽減につながる「スマート農業総合推進対策事業」や、補助金制度などが挙げられます。「スマート農業総合推進対策事業」で農業にかかる導入コスト軽減が可能
農林水産省が主導している補助金制度です。スマート農業推進を実現するための先端技術導入や、農業データ連携基盤の活用を目指した取り組みを支援する制度です。
農業用ドローンを用いた農薬の空中散布や、ロボット農機に関する安全性確保策の検討、ロボット農機遠隔監視による自動走行実現に向けた検証などの取り組みを支援しており、備品や事業費、人件費などの経費も支援の対象です。農林水産省がその都度公募をしているため、興味があるのなら公式サイトをこまめにチェックしましょう。
地方自治体も補助金制度を実施
国だけでなく各自治体も、スマート農業の推進に向けた補助金や助成金の制度を設けています。たとえば、埼玉県さいたま市では「休耕地等スマート農業導入支援事業」制度を導入しており、施設整備費用や機械装置費用、土地造成費用などを補助対象としています。
また、福島県白河市では「農業の未来をつくるスマート農業推進事業補助金」を導入しています。農作業効率化や負担軽減を目的としたICT機器や最先端技術の導入に要する費用の一部を、支援してくれる制度です。
補助金制度の内容や期限などは各自治体によって異なるため、利用したいのなら自治体の公式サイトで該当ページをよく確認しましょう。
まとめ
農業にAIを導入すれば、業務効率化や生産性の向上につながり、人手不足の解消も実現できます。一方で、導入するには多額の初期投資が必要であることや、AIに精通した人材が不可欠であることなど、いくつか注意点があることも覚えておきましょう。コストを抑えたAI導入を実現できる魅力的な補助金制度もあるので、併せてチェックをおすすめします。
