アグリカルチャー4.0:新技術が農業をどう変革するか
産業分野がインダストリー4.0を迎えるのと同様に、農業分野も独自の革命を経験しています。これがアグリカルチャー4.0(農業4.0)と呼ばれるものです。
産業側と同様に、アグリカルチャー4.0は、データ収集と作業の両面で新技術・新手法を統合・活用し、農業分野により高い効率、パフォーマンス、自動化をもたらすものです。
アグリカルチャー4.0で使用される技術
農業における新技術の活用は多岐にわたります。データ収集によるリソース最適化分析に用いる一方、作物作業の自動化・効率化にも活用できます。アグリカルチャー4.0で特に重要な技術・手法を以下に説明します:
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ドローン
圃場上空を飛行し、通常さまざまなセンサーを搭載してデータ収集を行います。最も一般的なのはカメラ搭載で、空から圃場画像を取得し、土壌肥力や作物生育などさまざまなデータを抽出します。

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環境センサー
温度、土壌、湿度などの情報を取得可能。これらのデータで、作物が随時必要とするものを把握し、適切な対策を講じられます。例:各作物に最適な肥料量を把握し、リソース利用を最適化。

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カメラ
作物監視と情報取得に使用。従来型カメラのほか、ハイパースペクトルカメラがあり、作物組成を分析し、肉眼では見えないデータを取得可能です。

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ロボティクス
産業と同様、ロボットアームや自律走行車両を農業4.0で活用し、圃場メンテナンス作業の自動化や、他センサー活用による作物状態チェック、必要な対策実行が可能です。例:ブドウ剪定の自動化などが可能な用途の一つです。

アグリカルチャー4.0で用いられる手法
新技術で抽出されたデータは、既知のいくつかの手法で処理可能です。これにより、人間の目では見逃されがちな関連情報を自動的に取得できます。取得データは、アグリカルチャー4.0で多目的に活用可能(土壌調査、作業実行など)。使用可能な手法には以下があります:

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コンピュータビジョン
カメラで取得した画像に各種処理・演算を適用し、作物の発育に有用な情報(サイズ、芽の数など)を抽出可能。

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機械学習
他技術・センサーで収集したデータで機械学習を活用可能。データを分析しさまざまな結論を導きながら、新たな情報を学習。収穫最適時期の判定や、より高品質な製品を得るための必要対策の特定などに活用できます。

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データ分析
センサーで収集した情報で分析を実行し、作物のニーズや将来発生しうる問題(害虫、病気など)を把握。生産に影響を与える対策を講じることが可能。
アグリカルチャー4.0のメリット
前述の通り、新技術とアグリカルチャー4.0の統合には多くのメリットがあります:
- コスト削減と収穫量増加による、より効率的な生産
- 持続可能性:データ量増と管理改善により、農薬・肥料のより効率的な使用が可能
- データへのアクセス:全情報がデジタル化され、必要データへのアクセスと作物状態のモニタリングがほぼ即時可能
- 作業完了の高速化:自動化とデータ管理により、各種作業をより迅速・効率的に実行
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