農業の自動化がもたらす未来とは? 求められる技術も紹介

スマート農業

世の中のさまざまな場所で自動化が進んでいます。ビジネスではRPA(Robotic Process Automation)が進み、単純作業が少なくなってきました。自宅でもAI端末を導入することで、自宅に帰るとエアコンが作動してライトがつき、音楽が流れるというような自動化は簡単に行えるようになりました。
農業は日本のみならず世界の根幹を支える最も重要な産業のひとつでありながら、効率化や安定化を進めるためのテクノロジーの導入が遅れている状況です。そんな農業に自動化という概念が導入されることでどのような未来が見えてくるのでしょうか。メリットやデメリット、必要とされる技術などを紹介しましょう。

農業の自動化とは?

人間の生産活動として狩猟に次ぎ古くからある農業は、農作物を育てる工程において、すべてにヒトの手が介在するといっても過言ではないほど、自動化が難しいとされてきた産業です。そのような農業において自動化を導入する意義やメリットから、これからの農業のあり方を考えてみましょう。

農業の過去・現在・未来

戦後間もない1950年代には、日本の人口の約半分は農村地域で生活し、さらにその半分の世帯が農業を営んでいました。昭和35年(1960年)には1,400万人を超えていた農業就業人口は、平成22年(2010年)には約260万人、平成30年(2018年)に約175万人と大幅に減少しています。65歳以上の人数を見ると2010年は160.5万人で、農業就業人口全体の61.5%にあたります。その比率が2018年には68.4%まで上昇。高年齢化は拍車がかかり、今後も農業人口の減少とともに高年齢化が進むことが予想されています。

農業就業人口

単位:万人、歳

平成22年 27年 28年 29年 30年
農業就業人口 260.6  209.7 192.2 181.6 175.3
 うち65歳以上 160.5 133.1 125.4 120.7 120.0
 平均年齢 65.8 66.4 66.8 66.7 66.8

出典:農林水産省(農林業センサス、農業構造動態調査(農林水産省統計部))

農業の自動化なくしてスマート化はない

さまざまな産業でICT化が進み、ロボット技術の発展と共に、自動化が劇的に進んでいます。物流などでは自動化される前と後では、事業そのものが変貌したかのごとく、大きな変革を生み出しました。
農業が他の産業と比べて大きく異なる点は「確実性が低い」ことと「地域の特異性」があること。気象条件などヒトが管理できない外部の環境要因であったり、土壌・気象・水・栽培方法などが多様だったりするため、ICTを活用した自動化が進みませんでした。しかし、気象や土壌などの環境情報、耕起・播種・施肥・潅水などの栽培管理情報、作物の生育情報といった3種類の情報を自動的に収集するスマート農業を確立していく必要があります。

農業用ロボットの種類

農業を自動化するうえで必要となってくる農業用ロボットは、大きく分けて3つの種類の導入が進んでいます。
1つ目は収穫用のロボット。主に野菜の収穫を行うロボットで、搭載したカメラで取得した画像から、収穫に適した状態であるかをAIで判別し、自動で収穫作業を行います。
2つ目は耕運機やトラクターなどの自動運転。広大な農地をGPSデータによって指定した範囲で作業するロボットです。
3つ目が農業用ドローンです。農作物の生育状況を上空から取得したり、農薬の散布を行ったりします。

農業の自動化によるメリット・デメリット

農業の未来を明るく照らす自動化を導入するメリットと、それを阻むデメリットについて確認しましょう。

農業自動化のメリット:未来への展望

農業に自動化を取り込むことで生まれるメリットは主に5つがあります。

  • 業務の見える化……勘や経験に頼っていた施肥や潅水のタイミングなど作業が明確化されます。
  • スムーズな農業技術の継承……見える化することで、ヒトがヒトに教えるのではなく個別の農地にマッチしたシステム化が進みます。
  • 業務改善……生育具合を確認する毎日の作業などが自動化されることで、農業経営全体の業務改善に取り組むことができるようになります。
  • 効率化……広大な農地を少ない人数で管理できるようになるため、農家1戸あたりの生産量を増やせます。
  • 負担軽減……重労働であった農作業が自動化によって負担軽減し、高齢を理由に農業を諦める必要がなくなります。

農業自動化のデメリット:阻む問題

農業の自動化を阻害するデメリットは大きく分けて3つです。導入コストがかかることや、ICTを活用するために専門の従事者を雇い入れる必要があること、さまざまな情報端末それぞれの規格にバラつきがあるため相互の運用が難しいことなどが挙げられます。

農業の自動化に必要な技術

農業の自動化やスマート化のためには、さまざまな技術が必要になってきます。農業を自動化するために必要とされるテクノロジーを紹介します。

ロボティクス

作物を収穫するためのアームを備えた自動収穫ロボットや、自動除草ロボット、農薬自動散布ロボット(ドローン)などの技術です。今までヒトが行っていた作業を行うため、機器のフレームや機構を設計する機械工学、ロボットに組み込んださまざまなモーターを動かすための電気電子工学、ロボットを制御する情報工学などが総合的に必要になります。

IoT

Internet of Things=モノのインターネットと呼ばれ、組み込み機械やセンサーが収集した情報をクラウドに自動でアップしたり、クラウド上にある情報を自動で取得して作業を実行したりできる機器。家庭ではスマートスピーカーに代表されるような機器や、エアコンやルームライトなどの家電にも広がっています。

AI・ビッグデータ

Artificial Intelligence=人工知能は1950年代には概念や研究が始まり、2000年代に実用化が一気に進みました。インプットしたビッグデータを解析して、自己学習し、それを元にプログラムしていた計算にあてはめてアウトプットすることが一般的なAIの仕事です。
たとえば、収穫ロボットに搭載されたカメラが取得した農作物の写真の中で、どれが収穫に適しているか、ということを認識するために用いられます。ビッグデータは単純に大きなデータというだけではなく、さまざまな形と性格と種類のある大量のデータのことを指しています。

画像認識・処理

従来はヒトが目で見て生育の状態を確認し、収穫する・しないを判断していました。この目と目から入ったイメージの判断に相当するのが画像の認識と処理です。ドローンで撮影した葉野菜の色を画像認識することで育成状況を分析したり、収穫した作物の大きさや色などを選別するための処理したりなどに活用されています。

リモートセンシング

リモートセンシングはモノに触ることなく調べる技術の総称で、農業分野においては衛星画像やドローンなどをつかって作物の生育状況を数値化し、追肥のタイミングを計ったり、圃場の生育のバランスを改善したりしています。土壌診断をすることで場所による良・不良を的確に判断できるようになり、より効率的な土壌育成が可能になります。

3Dモデル・VR

映像を立体的に表現する3Dモデルと、VR(Virtual Reality)を組み合わせることで、果実などの収穫を事前学習して、農作地に行かずとも収穫技術の取得を可能にするために必要とされています。

ドローン

その特徴的な飛行音がハチの羽音に似ていることからネーミングされたドローン。複数の回転翼が搭載された小型無人機は、例えば農薬散布では、時速15km、4mの幅で散布できる機体の場合、10a(約1反)を1分程度で散布が可能であり、ヒトの1/5程度の作業時間を実現しています。屋外だけでなく、ビニールハウスなどの屋内でも使用できるドローンもあります。

自動化を農業に取り入れることで広がる未来

農業に自動化が組み込まれることによって、非効率だった作業も大きく変貌を遂げます。そのために必要な技術は、従来の農業の世界には存在しなかったさまざまなスキルやアイディアです。みなさんがもっている技術を活かすための新たなフィールドとして、農業の自動化にチャレンジしてみてはいかがでしょうか?

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