人工光型植物工場でAI・IoTを活用する実験が始動。新しい農業の形が食料問題を解決するのか

AIやIoTといったICT技術を活用し、食糧問題を解決しようという取り組みが始まっている。 食糧問題は、グローバルなレベルでの社会的課題だ。世界人口は、2050年までに100億人に達すると予測されている。 一方で、農業人口・農業用地は不足する見込みだ。さらに異常気象や水不足による、収穫量の不安定化も、食糧問題を深刻なものにしている。従来型の生産方式だけでは、乗り越えられそうにない。 そこで、食料の安定供給にむけ、大規模な植物工場の建設が始まった。そして、さらなる収穫量の増大と高品質化を目指し、AIやIoTを活用する実験行われるという。 植物工場で、農業ビッグデータとAIを活用 2018年10月9日、スプレッドと、西日本電信電話（以下・ＮＴＴ西日本）は、植物工場における共同実験の開始を発表した。 スプレッドは、2007年から大規模な植物工場での生産を行っている企業だ。独自の栽培技術や生産管理技術を確立し、すでに黒字化を達成している。2018年秋には、次世代型農業生産システム「Techno FarmTM」を、京都府木津川市で稼働開始させる。 Techno Farmは、新たな農業の形として注目される”人工光型植物工場”だ。閉鎖された空間で、LEDなどの人工光で植物を栽培する。世界中のさまざまな地域で生産が可能となる。 一方のNTT西日本は、これまでICTを活用し、さまざまな社会課題解決に取り組んできた。農業分野では、LPWAを用いた水田の水位管理や、トマトの生育に関わる環境最適化の実験を行い、ノウハウを蓄積している。 LPWA（Low Power, Wide Area）は、消費電力が低く、遠距離通信が可能な通信方式だ。 今回両社が行う共同実験では、スプレッドが展開するTechno Farmから収集する農業ビッグデータを、ＮＴＴ西日本のICT（IoT・AI）を駆使して分析。自動で最適な栽培環境を導きだし制御することをめざす。 まず、センサーなどから集める温度・湿度・光量・養液といった工場内環境データ、生育状況、収穫実績などのデータを蓄積する。複数拠点でクラウド上に蓄積されたデータは、遠隔で確認できるよう、加工・可視化される。 情報はビッグデータ化して、最適な栽培環境パターンを解析。生育環境にフィードバックし、栽培環境を制御することで栽培高度化を実現する。
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