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スマート農業とは？メリット・デメリットや企業の導入事例・課題を解説
スマート農業とは、最新のテクノロジーを駆使して農業の効率化と生産性向上を目指すことです。センサーやロボット、AI、IoT、ビッグデータなどの技術を活用し、これまでの農業に変革をもたらすでしょう。
この記事では、スマート農業の概要から始め方、課題について解説し、人手不足や資金不足に悩む農家の方に役立つ情報をお届けします。
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スマート農業とは
スマート農業とは、最新のテクノロジーを用いて、農作業の効率化と生産性向上を目指す新たな手法です。農林水産省は、スマート農業を「ロボット、AI、IoTなど先端技術を活用する農業」と定義しています。
具体的には、自動運転トラクターやドローン、センサー技術、ビッグデータ解析などを駆使し、これまでの農業に革新をもたらす取り組みです。省力化や精密な管理ができるようになり、農業の未来を切り開くことが期待されています。
参考：農林水産省｜スマート農業をめぐる情勢について
スマート農業が注目される背景
スマート農業が注目されている理由は、日本の農業が直面する様々な課題があるためです。
働き手の高齢化や後継者不足により、労働力の確保が困難になっています。また、気候変動による環境問題も大きな影響を与えています。世界的な人口増による食糧不足も懸念されています。
こうした課題を解決する糸口として、スマート農業が注目されています。
スマート農業と精密農業の違い
これまで語られてきた「精密農業」は、農地や農作物の状態をしっかりと観察しデータを収集・分析することで、きめ細かな管理を行い品質の向上を図ることです。
スマート農業と精密農業の明らかな境界線はありません。スマート農業は精密農業の延長線上にあり、AIやITといった最新のテクノロジーを活用して品質の向上や省力化を目指すものといえるでしょう。
スマート農業の種類
スマート農業は、大きく以下の4つの技術分野に分けられます。
・ ロボット技術の導入
・ IoT活用の技術の導入
・ AI活用の技術の導入
・ ビッグデータの活用
これらの技術を組み合わせることで、より効果的なスマート農業が実現されています。
ロボット技術の導入
ロボット技術を活用したスマート農業では、自動運転トラクターや収穫ロボット、ドローンなどが導入されています。ロボットがGNSS（全球測位衛星システム）やセンサーを使って正確に作業することで、人手不足の解消につながるでしょう。
例えば、自動運転トラクターは耕作や播種ができ、ドローンは農地の監視や農薬散布を行います。働き手の負担を減らし作業の正確さを高めることが可能です。
IoT活用の技術の導入
IoTを活用したスマート農業では、センサーやデバイスがネットワークでつながり、リアルタイムで農場の状況を「見える化」します。
土壌センサーで水分や栄養状態をチェックしたり、自動灌漑（かんがい）システムと連携させて最適な水やりができ、農作物が育ちやすい環境を用意することが可能です。
AI活用の技術の導入
AIを活用したスマート農業では、データ分析や意思決定の自動化が行われています。
例えば、画像認識AIを使って病害虫を見つける、最適な収穫のタイミングを把握する、過去のデータと気象予報を組み合わせて栽培計画を立てることなどに活用されています。
また、農作業のノウハウをAIに学習させることで、より負担の少ない技術継承ができるかもしれません。
ビッグデータの活用
具体的には、膨大な農業関連データを収集・分析し、農業経営の最適化を図ることです。
長年蓄積された気象データ、土壌データ、収穫量データなどを分析することで、最適な品種選択や栽培方法を導き出せるでしょう。
また、市場動向や消費者ニーズのデータを活用して、需要に合わせた生産計画を立てることも可能です。
スマート農業のメリット・目的
スマート農業の主なメリットと目的には、以下のものが挙げられます。
・ コスト削減
・ 収穫量の増加
・ 収穫物の品質向上
・ 技術承継の円滑化
・ 環境負荷の低減
コスト削減
自動化・省力化により人件費コストが削減され、センサーやドローンなどを活用することで肥料や農薬の無駄な使用が抑えられます。農機具の稼働状況を管理すれば、燃料コストの削減も実現できます。
さらに、データ分析によって在庫管理や出荷計画が改善されれば、保管・輸送のコスト削減にもつながるでしょう。コスト削減に成功すれば、経営の収益性も高まります。
収穫量の増加
センサーやAIを活用することで、各作物に最適な水分、栄養、光などの環境を提供できます。また、ビッグデータ分析により、気象条件や土壌状態に合った品種選びや栽培計画が可能です。
病害虫や病気の早期発見・対処によって、収穫ロスを最小限に抑えることができます。こうした取り組みによって、同じ面積でも収穫量が増え、生産性が向上するでしょう。
収穫物の品質向上
各作物の生育状況をリアルタイムでモニタリングし育ちやすい環境を維持することで、高い品質の農作物を育てられます。
また、画像解析によって、収穫のタイミングを把握し、最も良い状態での収穫、出荷ができるでしょう。
技術承継の円滑化
ベテラン農家の知識やノウハウをデジタル化することで、円滑に技術継承できるようになります。例えば、センサーやカメラで農作業を記録しAIで分析することで、ベテラン農家の判断基準や作業のコツを見える化できます。
これらを若い働き手に提供することで、育成にかける労力を減らすことができます。また、ビデオ通話やVRを用いることでリアルタイムでの遠隔指導も可能となるでしょう。
環境負荷の低減
スマート農業によって農作物に過不足のない水、肥料、農薬を適切なタイミングで提供できるため、過剰使用による環境汚染を防げます。
農機具を適切に使うようになれば、燃料消費量と温室効果ガスの排出量を削減できるでしょう。また、ビッグデータ解析を通じて、環境に配慮した持続可能な栽培方法の開発も進んでいます。
スマート農業のデメリット・課題
スマート農業には、以下のデメリット・課題が挙げられます。
・ 初期費用が高い
・ 機器間の互換性が低い
・ 人材確保・育成に時間がかかる
・ 農業従事者の新たな負担を生む
・ 不安や抵抗感を抱く消費者もいる
初期費用が高い
最新のセンサー、ロボット、AI、システムなどの費用は、通常の農機具よりも高価であることが多いです。特に小規模農家にとっては、この初期費用が負担になる可能性が高いでしょう。
対策としては、国や自治体の補助金制度の活用、リース・レンタルサービスの利用などが考えられます。その他にも、近隣の農家と最新製品・サービスを共同利用するなど、コストを分散させる工夫も大切です。
機器間の互換性が低い
スマート農業機器は、メーカーや種類によってデータ形式や通信規格が異なることが多く、互換性の問題が生じています。そのため、異なるメーカーの機器を組み合わせて使用することが難しく、システムの連携ができないケースが少なくありません。
導入前に互換性をきちんと確認し、将来的な連携のしやすさも踏まえて選ぶといいでしょう。
人材確保・育成に時間がかかる
スマート農業には、農業の知識に加えてITに関する知識を持つ人材が必要です。しかし、こうした知識を備えた人材は少なく、育成にも時間がかかります。
ICTの知識を積極的に学ぼうとする姿勢が求められるでしょう。また、専門家や研究機関からの支援が必要です。
農業従事者の新たな負担を生む
スマート農業の導入は、自動化や効率化をもたらす一方で、新たな負担を生むかもしれません。例えば、機器の操作方法を覚えたり、データを入力、分析するといった業務が発生します。
IT機器に苦手意識のある人にとっては負担になるかもしれません。スマート農業機器のメーカーやベンダーが提供する研修プログラムなどを通じて学ぶ機会を設けるのも一つです。
不安や抵抗感を抱く消費者もいる
スマート農業によって生産された農産物に対して、不安や抵抗感を抱く消費者もいる可能性があることを理解しておきましょう。これまで大切にしてきた「自然」や「伝統」に反するというイメージや、最新テクノロジーへの不信感がその背景にあります。
対策としては、これまでの栽培方法との比較実験（味や栄養、大きさなど）や、第三者機関による品質評価の公開などが有効と考えられます。
スマート農業の始め方
スマート農業を始めるには、まず農業経営における課題を明らかにし、それを解決するためのシステムを検討することから始めましょう。
例えば、人手不足が課題であれば自動化に関するサービスの導入を、品質向上が課題であれば育成環境を管理するシステムの導入を検討します。
導入にあたっては、国・自治体の補助金・助成金制度（農業支援サービス事業育成対策、産地生産基盤パワーアップ事業など）を利用したり、リース・レンタル・シェアリングサービスを活用したりしてコスト負担を抑えるといいでしょう。
農林水産省｜農業支援サービス事業育成対策
農林水産省｜産地生産基盤パワーアップ事業
スマート農業の具体的な取り組み事例
農林水産省が公表している「農業新技術活用事例（令和5年度調査）」から、スマート農業の実際の取り組み事例を紹介します。
GNSSガイダンスシステム等の導入による農作業の効率化
経営者の高齢化や人手不足といった課題に対し、「GNSSガイダンスシステム（GNSS衛生でトラクターの最適な走行ルートを案内）」と「ロボットトラクター」を導入しました。
その結果、田植えに必要な労働力を10名から5名まで50%削減できました。特に人手を必要とする繁忙期の作業負担が抑えられました。
今後もICT化を進め、水管理の自動化も計画しており、さらなる省力化と効率化を目指しています。
参考：農林水産省｜農業新技術活用事例（令和5年度調査）GNSSガイダンスシステム等の導入による農作業の効率化
農薬散布⽤ドローンの導⼊による作業の効率化
市街化が進んだ地域で「農薬散布用ドローン」を導入しました。その結果、作業人員が無人ヘリの場合より1名少ない3名で作業が可能となり、人件費を削減できました。
小回りが利くため、これまで無人ヘリでは対応が難しかった住宅に近い田畑での散布が可能になりました。ただし、1日の作業可能面積は10haが限度で、規模拡大には複数台の導入が必要となります。
また、騒音問題や近隣住民の洗濯物への影響も抑えられました。
参考：農林水産省｜農業新技術活用事例（令和5年度調査）農薬散布⽤ドローンの導⼊による作業の効率化
ロボット草刈り機等導入による除草作業の無人化・省力化の実現
9haの樹園地（りんご園）の除草作業の効率化のため、「ロボット草刈機」を5台導入しました。その結果、1年間の除草作業時間が10aあたり20時間から1時間へと95%削減されました。
5台のロボット草刈機で樹園地面積の約半分（4.5ha）をカバーできるようになり、1台あたり約90aの除草が可能となりました。手作業による除草作業が減少し、収益性の高い作業に注力できるようになりました。
>参考：農林水産省｜農業新技術活用事例（令和5年度調査）ロボット草刈り機等導入による除草作業の無人化・省力化の実現
スマート農業の未来｜普及に向けた取り組み
スマート農業の普及に向けて、政府や業界全体でさまざまな取り組みが行われています。
具体的には、以下の通りです。
・ 全国でのスマート農業実証プロジェクトの実施（2024年4月時点で217地区）
・ スマート農業技術の活用促進に関する法律の整備（スマート農業技術活用促進法など）
・ 農業データの利活用推進（農業データ連携基盤WAGRIなど）
・ スマート農業推進フォーラムの開催
こうした取り組みによって、スマート農業が今後も広まっていくでしょう。
参考：農林水産省｜スマート農業
参考：農林水産省｜スマート農業をめぐる情勢について
まとめ
この記事では、スマート農業の定義、背景、技術分野、メリット、課題、導入事例について解説しました。ロボット、IoT、AI、ビッグデータを活用することで、農業の効率化と生産性向上が可能となります。
しかし、初期費用や人材育成などの課題もあり、助成金・補助金やリース・レンタルサービスなどを検討するといいでしょう。
AKTは、スマート農業に欠かせないGNSSによる位置測位やミリ波レーダー・AIカメラを活用したセンシングなど、ハードウェアとソフトウェアを組み合わせた自社製品を多数提供しています。また、OEM製造やソフトウェア開発などにおいても実績がございます。
お困りごとございましたら、是非一度ご相談ください。
