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農林水産省

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第5回研究会 議事要旨

1.日時及び場所

日時:28年11月9日 水曜日 15時00~17時30分

場所:中央合同庁舎4号館9階セミナー室

2.議事

(1)スマート農業をめぐる主な状況について

(2)研究開発や導入実証等のこれまでの取組状況

(3)人工知能やIoTによるスマート農業の加速化(案)について

(4)ロボット農機の安全性確保ガイドラインの策定に向けた取組状況について

(5)その他

3.要旨

「スマート農業の実現に向けた研究会」第5回会合議事要旨(PDF : 106KB)

(1) スマート農業をめぐる主な状況について(事務局)
(2) 研究開発や導入実証等のこれまでの取組状況(有識者)
(3) 人工知能やIoTによるスマート農業の加速化(案)について(事務局)
(4) ロボット農機の安全性確保ガイドラインの策定に向けた取組状況について(事務局)
についてそれぞれ説明の後、意見交換。
主な意見は以下のとおり。


1 スマート農業をめぐる主な状況について

  • 様々な技術が出現してきているが、先進的農家がICT利用に積極的に取り組む一方で、社会全体としてはまだ不足しており、全体の裾野が広がっている状況にない。データの利活用に重点を置き、プラットフォームを構築することが重要である。誰でも取り組みやすい環境をどのように作るか、データをどのように扱うのか、率先して議論する必要がある。これは農業に限らず、様々な分野に共通する。
    また、ビッグデータとなるためには比較検討できるようにしなければならず、標準的な形式で数十万件のデータ収集が必要となる。データを有効活用するためには、いわゆるオープンデータ、官のデータと個人農家のデータ、産業界のデータを連携できる場を築く必要がある。

2 研究開発や導入実証等のこれまでの取組状況

  • 水管理の技術について、現在既に、データの自動取得、バルブ開閉のスマートフォンでの遠隔操作が可能となっている。普及を広げるには、いかに低価格で供給できるか、耐久性を伸ばせるかが鍵。
  • 低価格化に加えて、地域で取り組めるようなシステム、方向性を検討しながら開発を進めてほしい。 
  • 農業用ロボットの開発に携わる中で、農業現場からの具体的な要望が明らかになりにくく、暗黙知の形式化が難しいと感じている。生産規模により要望も異なるので、どの声が最大値かを判断する必要がある。
    一方で、「ロボットは何でもできる」との考えが減ってきた。今、ロボットにできることは何か、可能なことから始めて、徐々にレベルアップを図れば良いという声もある。現場に入り込んで、生の声を聞くことがSierとしての重要な仕事である。

3 人工知能やIoTによるスマート農業の加速化(案)について

  • 農業経営の面からメリットとなるロボット開発が重要である。AIや精密農業では、経営面でのバランスを取ることが課題になるが、できることが始めることが重要。
  • 農に関する知財をどのように管理するかが重要。ノウハウ提供に対する対価をどうするか、AI、IoTのデータにノウハウをどのようにインプットして、どうアウトプットするか、先進的な事例も参考にしながら検討を進めることが重要である。DNAや遺伝子マーカーに関しては、正しい情報を消費者へも公開、説明を進めていくことで、新品種の開発も進むと考える。
  • データの扱いをどうするか、プラットフォームで管理しながら使えるものにすることが重要であり、実現に向けてデータ等の標準化について関係者が膝を付き合わせた議論を進めなければいけない。
  • 工業界では、まず作ってみて、多くのプレーヤーが改良を加えて、より良いものが作られてきた。まずプロトタイプを作り、実証をしてプレーヤーを増やすこと、また、人材育成を進めることが重要。
  • 責任主体が複数あると責任関係が競合し、万が一の事故の際、迅速な被害者救援とならないことを危惧する。責任の所在の複雑化が被害者救援の阻害にならないように環境を整備することが、スマート農業の進展に繋がる。
  • 技術の発達によって「手」と「目」の機能が確立できれば、農業の大部分をロボット化できる。パターン認識のためには画像が必要であるが、先行しているインフラ、例えば選果場の画像データ等を活用して大量のデータを集めることも可能ではないか。
  • 傷や病気、収穫適期を知るには画像が必要。研究機関や生産者団体が持っているデータを活用し、裾野を広げることが重要。
  • AIやIoTを活用して、これまで気づけなかった因果が明らかにできるかどうかが鍵になる。これまでのデータ測定は、既に相関が明らかである要因を測定しているが、未知のものを測定することも必要ではないか。
    作業日誌等で記録を残している例は多数ある。それに作業の理由を加えて残せば、将来のノウハウに繋がる。
  • 新たな技術と現場のギャップが大きく、それを小さくすることが全農の責務。農業と一言でいっても、畜産と耕種、耕種の中でも土地利用型と施設園芸では視点が異なる。スマート農業のそれぞれが、どれを対象とするのか明らかにして議論を行い、農業現場で使えるものとするべき。
    プラットフォームはもう少し具体的な検討を進めるべき。農業者が使いやすいものであることと、指導できる人材の育成が重要である。プラットフォームで得られた営農情報など、知財権の所在を明らかにしておくことも必要。
  • データをどのように集めるかが重要であり、集めるためには生産者がデータを出すメリットがなければならない。将来の農業は、低コスト化の追求だけでなく、高くても売れるジャパンブランドに繋がることを考えなければならない。
  • 新技術に対する農家の意識のギャップを埋めるために、マッチングやチューニングが必要である。
    これまでの研究では、草丈や葉数等の生育状況や収量データを測定して入力しているが、AIを活用して、リモセン画像や収量コンバインの連携した解析など別の方法が可能となるよう、SIPに盛り込んでいる。
  • データ収集は、空間的広がりの他、生産・流通・加工の時間軸的な広がりも必要。個々の農家が取り組むのは難しい。基盤整備の際にセンサを予め設置するなど、データ収集のためのインフラシステムも重要ではないか。

4 ロボット農機の安全性確保ガイドラインの策定に向けた取組状況について

  • ロボット農機に関係する法整備や欧州でのISO検討など国内外の動向も視野に入れつつ、ロボット社会の実現に向けてガイドラインをまとめ、その内容を実現していく事が重要。


-以上-

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