――まずは、プロジェクトのねらいについて教えてください
農業分野における働き手の高齢化や後継者不足といった「就農人口の減少」は言うまでもないのですが、昨今の異常気象の原因のひとつと考えられている「地球温暖化に伴う気候変動」への対応も、農業従事者を悩ませる課題となっています。その影響は、大雨や猛暑などによる被害だけでなく、これまではその地域で被害が出ていなかった病害虫や雑草の発生のほか、作物の生育などでも、これまで培ってきた経験則が通じない事態が起こっています。
これらの課題解決を通じて農業のデジタルトランスフォーメーションに貢献する試みが、今回のプロジェクトのねらいで、その実現に向けて、個別技術の検証にとどまらず、水稲におけるスマート農業のモデルづくりに挑戦しています。
実証フィールドは、福島県南相馬市原町区鶴谷地区にあるアグリ鶴谷の農場です。アグリ鶴谷は、福島第一原子力発電所の事故に伴う避難解除後の2018年にいち早く稲作を再開した生産者です。ここで、福島県のオリジナル品種『天のつぶ』を栽培します。私たちは、このプロジェクトをスマート農業のモデルづくりだけでなく、福島の復興支援プロジェクトとしても捉えており、ここで確立した技術を「福島発」で全国に普及させていきたいと考えています。
――次に、プロジェクトの全体像を教えてください
このプロジェクトでは、「営農計画の立案（Plan）」から「生産（Do）」、「出荷・検証・改善（Check・Action）」までのPDCAサイクルを回す体系的なスマート営農ソリューション（水稲）を構築して、《収量最大30％増》と《品質の向上》という大きな目標を掲げています。
準天頂衛星みちびきを活用したドローンやＮＴＴグループのAI技術を適用して、【A. スマート生育診断・追肥】、【B. スマート病害虫診断・対処】、【C. スマート病害虫予測・対処】についての実証実験を行います。
このうち、【A】と【B】に関しては、農林水産省の『スマート農業技術の開発・実証プロジェクト』における実証課題として2019年3月に採択されています。【C】については、現場の声に基づいた新しいチャレンジで、ＮＴＴグループの独自施策です。
また、このプロジェクトで得られた各種のデータは、ＮＴＴデータが提供する営農支援プラットフォーム『あい作™』に蓄積されるほか、農業データ連携基盤『WAGRI』にも提供されるので、オープンデータとして研究や、製品・サービスの開発に生かされます。
――具体的には、どのような技術が使われるのでしょうか
ＮＴＴグループが、茨城県で2017～18年度に行ったAIと画像解析技術を活用した「生育診断」と、日本農薬の協力を得てスマートフォンで撮影した画像の分析技術である「病害虫・雑草診断」が、すでに試行サービスとして提供されているので、この技術を応用します。
「生育診断」は、圃場に設置した定点カメラによる観測画像と、みちびき対応ドローンによる上空からの撮影画像をAI技術で分析し、稲の生育ステージの変化を診断します。これまでは、熟練者や専門家による確認でしか判断が難しかったステージの移行状況が簡単に診断できるようになり、追肥の適切なタイミングを逃しません。
「病害虫診断」は、従来、熟練者や営農指導員の判断が必要な場合が多かったのですが、今回、スマートフォンやみちびき対応ドローンなどで撮影した広範囲の画像をAIで分析して、判断できる技術の確立を目指しています。
また、みちびき対応ドローンを用いることで、中山間地域でも高精度な位置情報を得られるようになるので、追肥作業はもちろん、病害虫の対処においても、特定した場所への正確な農薬散布が可能となります。
【C. スマート病害虫予測・対処】については、“どの場所で、どのような害虫が、いつごろ発生するのか”を予測できることを目指しています。ＮＴＴ研究所が開発したAI技術『corevo™』から、「多次元複合データ分析技術※2」や、人の流れを予測することで実績のある「時空間変数オンライン予測技術※3」などを病害虫に適用し、みちびき対応ドローンが収集したデータや、ＮＴＴグループが保有する気象データなどと組み合わせて分析します。
私たちのリサーチでは、稲作における病害虫の発生予測は日本ではまだ技術が確立されていません。鳥獣害とならんで被害の大きい病害虫の発生を予測できるように挑戦します。今回の実証では、まずはコメの着色粒による品質低下の主要因であるカメムシの発生を対象に行います。
今回のプロジェクトは、アグリ鶴谷の農場（8ha）を舞台に、5月の稲作開始とあわせてスタートし、2019年～2020年の2年間にわたって行う予定です。みちびき対応ドローンやグループのAI技術をはじめ、関係者のさまざまな技術や知見・データを組み合わせてスマート農業のモデルづくりに挑戦する意欲的な内容です。
農業分野においては、これまでもグループ連携の取り組み事例は多数ありますが、今回ほど大きな連携は初めてとなります。引き続き、今後の取り組みに期待していただければと思います。
※1 ＮＴＴグループ（50音順）：ＮＴＴ空間情報株式会社、株式会社ＮＴＴデータ、株式会社ＮＴＴデータＣＣＳ、株式会社ＮＴＴドコモ、株式会社クニエ、株式会社ハレックス、日本電信電話株式会社、東日本電信電話株式会社
※2 任意の事象に関連する多次元データを入力として、事象の発生条件の組み合せが類似する条件をクラスタリングする技術。多次元データのスパース性を考慮した効率的なアルゴリズムが特徴
※3 時間と空間に広がる人・モノ・情報に関するデータを対象に、過去における一定期間のデータから時間と空間による影響パターンを学習し、直近の事象の発生時期と場所を予測する技術
＜お問い合わせ＞
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東京都千代田区大手町一丁目5番1号
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