AIで栽培ノウハウをシステム化した「アグリコンシェルジュ」
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注目のコメント
まず大前提としてですが
「個人技によって付加価値を創造してきた職人的な産業」
これは大きな間違いで、付加価値となる品質管理のノウハウはある程度各地にあった内容が研究されています。決して個人だけで蓄積したわけではありません。農業はノウハウを共有しながら成長していますよ。
初心者の方は農業書を読めば失敗しにくい作り方がありますし、実際それをやれば基本的には大外しはしません。
中級者のノウハウは各単協や各都道府県の農業技術センターなどで教えてもらえますし、種苗メーカーとかも独自に研究者を抱えてるので色々教えてくれます。
これはJAや各都道府県の農業指導普及員や指導農業士などのたゆまぬ努力の賜物ですし、更に言えば先人たちの膨大な記録のおかげです。
江戸時代に書かれた農業全書は今でも新しい視点を与えてくれます。
上級者になると各産地で研究を行っているところばかりで、今の大産地はハイクオリティなものを皆で作り、数と品質を作り出して市場インパクトを出しています。
農業はノウハウがない
と思われているかたには、この点を知っておいていただきたいですね。
というわけで(やる気のある)産地単位ではノウハウの共有はできていまして、じゃあそれを外に出すかというと中々出さないでしょうね。出して潰れた産地が昔はたくさんあったらしいですし…。
もし知見の共有をするならまず売り先と買取り価格の優遇などのインセンティブがないと厳しいんじゃないかなーと思います。これは面白い。
世界のアグリ先進国には小国オランダがあります。
オランダは九州と同じ面積で世界第２位の野菜生産量。
LEDを使用し、日照量、温度、、二酸化炭素の濃度等をセンサー管理するデジタル農業。
https://agri.mynavi.jp/2018_04_09_24273/
気候や欧州大陸と陸続きという好条件もあり生産を特化することが可能であるという事情もあるが、日本ももっとカイゼンの余地はあるように思う。
一方で、農産物を特化したり生産性を改善するとしても、農業については安全保障の観点(=自給率をあげるべき)と国際分業体制のメリット(自国が得意とするものを生産すればその他のものは輸入した方が効率がいい)が絶えずコンフリクトの関係にあると言えます。「「日本は約 170 万ある農家のおよそ 95% を販売金額が少ない生業的な農家が占めています。一方、農業の競争力が強い国、地域では大規模なアグリ ビジネスが拡がっています。急峻で広がりに欠ける国土、多様な気象条件の中で小規模農家が分散して存在している日本と比べると、生産効率や生産コストの面で大きな違いがあります。世界と比較した日本の農業の特徴、課題を前提にして、発展に向けた歩みは進めねばなりません」(末澤 氏)。」
「キウイフルーツの実の大きさや花が咲いた時期、収穫日といった栽培過程の時系列データ、実際に収穫されたキウイフルーツのサイズごとの数量や糖度に関するデータなど、末澤 氏の持つ数年分の情報を学習データとして利用。ここに気象データを組み合わせることにより、開花日や実の大きさを定期的に入力するだけでその年の収穫予測、収穫数を増やすためにやるべき作業を出力できる機械学習モデルが構築されました。」
締めは青汁感のあるAzure Machine Leaning Studioの紹介。コードレスで機械学習モデルが構築できるとか。音声入出力も自動ででき、手を使わなくてもインタラクトできます。
