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グリーン株式会社 ロゴ
株式会社ヤマタネ ロゴ
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株式会社ヤマタネ ロゴ
【背景と目的】
我が国の農業においては、高齢化による離農や気候変動のリスクが増大し、農地の集約化が進む中で生産者の管理負担が増しています。効率的で持続的な農業を実践するためには、科学的なデータを活用した栽培体制の構築が不可欠です。このため、両社はデータ活用を基盤にした農業ソリューションを提供・普及させることで、地域農業の維持と発展に寄与することを目指しています。
【実証実験の内容】
当実証実験では、グリーンの「e-kakashi LITE」を用いて、主に収穫適期の予測精度を検証します。「e-kakashi LITE」は、センサーやハードウエアの設置を必須とせず、衛星マップからほ場を指定することができ、かつ従来よりも少ない条件設定で収穫適期を予測することができるため、生産者の方の利便性が向上しています。過去の栽培データやAIを駆使して、より正確な予測を目指しています。
ヤマタネは産地との信頼に基づくネットワークを活用し、この先進的な取り組みに関心のある秋田県、宮城県、新潟県を中心とした生産者との橋渡しを行い、プロジェクトの円滑な進行をサポートします。
【アプリの特徴】
● シンプルな初期設定：衛星マップからほ場を指定し、作付けの設定と、積算温度の目標値を入力するだけで、収穫適期の予測をプッシュ通知で受け取ることができます。
● 生育記録に基づく目標積算温度の自動計算：過去の生育記録を入力することで、ユーザーごとに最適な目標積算温度を自動で計算します。
● 生育ステージの自動判定機能：過去の出穂日や収穫日が不明でも、おおよその栽培期間を月単位で入力するだけでAIが生育ステージを自動で判定し、最適な目標積算温度を計算します。
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※イメージです
※アプリの画面は開発中です
品種によっては目標とする積算温度が公開されているものもありますが、日のあたり方や土壌条件など、ほ場の条件によって生育のばらつきは大きく、一様に適用できない場合があります。「e-kakashi LITE」は過去の作付け記録と環境情報を紐づけて分析し「自分のほ場の収穫適期」を推定するAIを搭載。刈り取りの最適なタイミングを予測し、収穫作業の効率化と品質の向上を目指すことができます。
【収穫適期の重要性】
お米の場合、収穫の遅れは食味と収穫量の低下に繋がる場合があります。
実証試験では、最も収穫に適した日から5日遅れるだけで、収穫量が15％減少した事もあります(出典：JICA、玄米収量ベース)。
「e-kakashi LITE」を活用することで、高い食味はそのままに、増収が期待でき、地域農業の活性化に貢献します。
【実証実験の目標】
今回の実証実験では、「e-kakashi LITE」による出穂日から収穫日の予測精度を検証し、実際の登熟状況とのマッチングを図ります。将来的には、定植から収穫日まで予測範囲を拡大させること、病気や害虫のアラート機能を追加することも計画しています。さらに、従来のe-kakashiのセンサーデバイスと連携させることで、より予測精度が向上し、品質の向上、収穫量の増加、加えて生産者の方の収益性向上につながるような効果的かつきめ細かな栽培管理が実現できる機能の開発を目指しています。これにより、多様化する栽培品目への対応とともに、農業のリスク管理の強化を図ります。
グリーンとヤマタネは、科学的農業を通じて農業課題に取り組む皆様を支援し、生産地と協働して地域農業の維持・発展に貢献してまいります。
