163 知農ロボットの探索
1．単 収 増 大 技 術
世界の食糧需給逼迫を緩和するためにも，また農産物 の安定出荷による収益性向上のためにも，単収の増大と 維持のためのシステム技術が現代の農業食料問題を解く キーテクノロジーとなっている．ちなみに，単収とは， 単位面積当たり収穫量を表す生産性指標である． 食料の需給関係を簡単に振り返ってみよう [澁澤 01]． 過去 50 年間，主食である世界の穀物生産は右肩上が りに向上してきた（図 1（a））．この生産増は単収増大 技術によりもたらされたものであった．この間，農地面 積は漸減傾向にあり，人口増による一人当たり収穫面積 が 10 アールまで減少した．農地面積の漸減と人口増に よる主食需要増は，単収増大への圧力を一層高めるが， その増加率の低下傾向は続いており，閉塞感がまん延し ている． 最近 10 年間の食糧需給の特徴は，生産が需要に追い つかず，在庫が危険水準の 15％を下回ったことにある （図 1（b））．需要増大の原因は，人口増と経済成長を背 景にした食生活の変化，および燃料資源の需要増にある． 単収技術は，品種改良と化学資材および機械化に依存し てきたが，従来の延長線では世界的需要増に応えられな い． 世界の 193 か国の穀物単収実績の一例を示す（図 1 （c））．上位 20 国の平均は 6.7 t/ha，下位 20 国の平均が 0.6 t/haと 10 倍の差があり，世界平均が 3.3 t/ha，大穀 倉地帯をもつロシアが 1.8 t/ha，大人口をもつインドが 平均以下の 2.4 t/ha である．これらの国の技術革新によ る単収増大の余力には望みがあり，そして，米と食用穀 物で高い単収技術を誇る日本の農業に期待が集まらざる を得ない． ただし，モンスーン気候の中で発達した日本の農業技 術を支えた農業者のほぼ 7 割が，今後の 10 年間に離農し， 新規就農者は年間 7 万人，39 歳以下が 1 万人，自立し た農業者になるには少なくとも 10 年の経験が必要なの で，予定される約 200 万人の離農者の穴を埋めることは 困難である．改めて，単収増大技術および農法の翻訳と 普及移転が緊急課題として浮上してきたのである．知農ロボットの探索
Exploring the Agro-wisdom Robotics
澁澤 栄
東京農工大学大学院農学研究院Sakae Shibusawa Institute of Agriculture, Tokyo University of Agriculture and Technology. [email protected], http://www.tuat.ac.jp/~sakaes/
Keywords:
precision agriculture, agricultural robotics, agro-informatics, decision support. 「人工知能と農業」164 人 工 知 能 30 巻 2 号（2015 年 3 月） 農法とは，農産物安定出荷のために地力維持と農業生 産力の強化に必要な技術的諸要素を農業者の生産現場で 統合したシステム技術であり [澁澤 02]，その着目すべ き構成要素には，作物品種，圃ほ場，技術，生産者の資質， そして地域システムがある（図 2）．それぞれの農法構 成要素は多数の要素技術から構成されており，その要素 技術がさらにサブシステムを伴うという，全体として重 層構造をなすシステム技術になっている． 例えば，農法構成要素としての技術は，栽培方法や作 業判断などのソフト技術および農業機械や施設構造物に 代表されるハード技術から構成される．ハード技術は簡 単に変更できないので農法変革に対する障害となる場合 もあれば，逆に農法革新を決定付ける．
2．精密農業のコンセプト
精密農業とは，複雑で多様なばらつきのある農場に対 し，平均を目安とした従来農法ではなく，事実の記録に 基づくきめ細かなばらつき管理をして，地力維持や収量 と品質の向上および環境負荷軽減を総合的に達成しようと いう農場管理戦略である [農林水産術会議 03, 澁澤 02]． 図 3 に具体的な作業サイクルを示す．まず圃場の空間 的ばらつきの克明な記録から始まる．土壌や雑草あるい は病害虫発生のばらつきである．その結果，多数パラメー タの時間的空間的ばらつきを表現する圃場マップが創成 される．続いて過去の蓄積された情報を参照しながら， ばらつきに対応した栽培作物や管理法あるいは作業内容 を決定する．例えば，肥沃度のある土壌には過度の施肥 をする必要がなく，雑草のないところに除草剤を散布す る必要もない．作業サイクルの最後は農産物の収量と品 質のばらつきの観測である．収量モニタ付きコンバイン の開発や選果ロボットの開発により，作業しながら収量 マップと品質マップが作成できる． 作業結果の評価は，当該年の収量や収益性のみならず 長期的な地力維持や農作業の安全性あるいは環境保全効 果などから実施され，次のサイクルに進む． 精密農業の作業サイクルを実行すると，図 4 に示すよ うに，土壌・作物の管理に関する「情報付き圃場」およ び履歴と品質に関する「情報付き農産物」が誕生する．「情 報付き圃場」と「情報付き農産物」を活用することにより， 地力維持を図りながら，コスト削減と良質農産物の生産 および消費者ニーズに対応した市場戦略や収益性の向上 を同時に狙える農業が誕生する． 精密農業に必要な技術の大半はすでに開発されてお り，現在ではその運用方法が課題になっている． 土壌マッピング技術の例として，著者らが開発したト ラクタ装着型リアルタイム土壌センサを紹介する． 土中に水平トンネルを連続的に形成して可視・近赤 外光を底面に照射し，その土壌反射スペクトルから成分 を推定するスマートセンサであり，GPS データと結合 して詳細な土壌マップを提供できる．北海道の 4 ha 畑 地にて実施した，参照用土壌サンプル 70 点によるマッ プと土壌スペクトル 700 点によるマップを図 5 に示す [Kodaira 04]．およそ 1 時間の走査で収集しデータによ り 12 土壌成分の詳細な土壌マップが正確に創成された． 図 2 農法の 5 大要素と主な要素技術群 図 4 情報付き圃場と情報付き農産物 図 3 精密農業の作業サイクル165 知農ロボットの探索
3．知農ロボットの構想
精密農業におけるマッピング技術と可変作業技術の自 動化に判断機能をもたせたシステム機械が農業用ロボッ トである．すでに耕うんから収穫にわたる多くの圃場作 業のロボット化が図られ，温室などの施設内ロボットも 開発されている [近藤 05, 近藤 06]．また，高度な情報 処理や知識処理によるスマート農業が取り組まれている [農業情報学会 07]． しかしながら，1980 年代に日本で最初の果実収穫ロ ボットが開発されてからすでに四半世紀が経ちながら， いまだ期待されるほど普及していない．コスト問題や安 全問題などが障害であるとよく議論されるが，著者は， 問題の立て方が違うのではないかと感じている．これら の技術開発には，担い手や事業体のニーズを直視する態 度が欠落しているからである．そこで，生産現場の視座 から農業技術の総体を組み立て直す試みを開始した．そ れが知農ロボット構想である． まず，次のような作業仮説を提案した．知農ロボット とは，次世代農業に要求される機械機能の仮想総体を示 し，実作業と農作業判断支援を同時に実行するシステム をいう．判断文脈の構成には，利用可能な機械や技術手 段の評価，土壌・作物の特性把握，市場動向，リスク評価， 自らの体力・知力の正確な見積りが必要になる． 判断支援システムの随伴システムとして知農ロボッ トに要請される機能は次のとおりである（図 6）[澁澤 08]． （1）知財情報収集・保護機能：農家や技術者の思考プ ロセス記録し発明・発見を保護する． （2）感性コミュニケーション機能：農家の暗黙知を伝 達し再現する非言語対話手法を活用する． （3）農場情報収集・管理機能：土壌情報や作物・病害 虫情報を収集・記録し正確に管理する． （4）農業福祉支援機能：高齢者や障害者とともに農場 管理を作業する． （5）農作業記録・経営支援機能：農作業を正確に記録 し実績に基づいたリスクへの対策を支援する． 判断シミュレータの部分をもう少し検討してみる． 農作業の判断と行動を記録・解析するにあたり，個々 の作物や作付け体系を追跡しただけでも，数百に及ぶ作 業項目や工程が連続して存在しており，また個々の項目 や行程において幾重もの判断選択肢が存在することが判 明している．例えば，1 回の除草作業の判断支援を取り 上げても，11 個の記録・学習・解析を担うシステム要 素が必要であり，推薦行為の提案まで 13 工程の要素間 コミュニケーションが必要である [澁澤 09]． そこで，農業者の判断プロセスを模倣しながら，知農 ロボットで扱う農業情報を活用したノウハウや技術の再 構成・再発見プロセスの構想を提案した [澁澤 10]．ま ず有益な農業情報の生産者と情報加工製品の利用者を設 定した．利用者が求める情報製品を統合農業知と名付け 図 6 知農ロボットのスキーム 図 5 リアルタイム土壌センサの能力 （ a ）トラクタ装着型リアルタイム土壌センサ 1 水分， 2 土壌有機物， 3 pH， 4 電気伝導度， 5 陽イオン交換容量， 6 全炭素， 7 アンモニア， 8 腐食， 9 硝酸イオン， 10 全窒素， 11 有効態リン， 12 リン酸吸収計数 （ b ）土壌成分マップ（左：土壌分析，左予測モデル）166 人 工 知 能 30 巻 2 号（2015 年 3 月） 20 ha以上経営体に集積している．1 億円以上出荷額が 2 000経営体，3,000 万円以上では 3 万経営体，1,000 万 円以上の経営体は 14 万経営体で，その 90％以上で女性 が経営参加している．さらに 50 歳未満の農業者が 17 万 人で，農業人口比にして 10％にあたる．これらの農業 者が産業として日本の農業を担う人々であろう．もちろ ん，直売の地産知商や耕す市民も重要な農業の担い手で ある．このような担い手と協調作業できる知農システム が期待される．
◇ 参 考 文 献 ◇
[Kodaira 04] Kodaira, M. and Shibusawa, S.: Using a mobile real-time soil visible-near infrared sensor for high resolution soil property mapping, Geoderma, Vol. 199, pp. 64-79（2013） [近藤 05] 近藤 直，門田充司，野口 伸：農業ロボット（Ⅰ），p. 225，コロナ社（2004） [近藤 06] 近藤 直，門田充司，野口 伸：農業ロボット（Ⅱ），p. 242，コロナ社（2006） [農業情報学会 07] 農業情報学会 編：スマート農業，p. 399，農林 統計出版（2014） [農林水産術会議 03] 農林水産術会議：日本型精密農業を目指した 技術開発，農林水産研究開発レポート，No. 24, p. 18（2008） [澁澤 01] 澁澤 栄：第 5 世代の精密農業─日本から発信するコミュ ニティベース精密農業，特技懇，Vol. 256, pp. 31-37（2010） [澁澤 02] 澁澤 栄 編著：精密農業，p. 199，朝倉書店（2006） [澁澤 08] 澁澤 栄（研究代表）：篤農技術継承のための知農ロボッ トスキーム，科学研究費助成事業基盤研究（A）成果報告書， 2011 ∼ 2013 年度，p. 6（2014） [澁澤 09] 澁澤 栄：作業決定支援装置および方法，並びに記録媒体， 特許第 4202328 号（2007） [澁澤 10] 澁澤 栄：統合農業知の可視化によるユーザーイノベー ション実践科学，日本学術会議学術大型研究計画【区分 1】学術 領域：食料科学委員会，15-8 統合情報システム化によるフード イノベーション，計画番号 45, p. 2（2014） 2015年 1 月 19 日 受理 た．情報の生産者は，農作業実績をもつ熟練農業者，技 術体系を熟知する専門技術者，知の整理法に熟練した研 究者である．利用者は，産業競争力を目指す農業法人企 業経営者，地元産業の中核を目指す地産知商の農業者， 農のある豊かな生活を目指す「耕す市民」である．これ らの農業者・専門家・研究者がシームレスに交流できる 仕組みを，とりあえず，コンカレント実践教育システム と名付けて，その機能を知の蓄積ステージ，統合ステー ジ，活用ステージの三つに整理した（図 7）． 判断・行動の記録と解析は必然的に大規模データ解 析システムと三次元 GIS を用いた可視化システムなど， 先端 ICT の活用が必要になり，農業科学が工学の最先 端と生産現場で接続し融合することが求められ，統合農 業知が先端科学の対象として浮上する．
