AIによる施設園芸環境制御：高品質・高収益作物の安定生産とエネルギーコスト削減事例
はじめに
施設園芸は、天候に左右されず作物を安定的に生産できる点が大きな強みです。一方で、最適な栽培環境を維持するための高度な管理技術が求められ、特に温度や湿度、CO2濃度、光量などの環境制御は、作物の品質や収量に直結します。しかし、この環境制御は熟練者の経験や勘に頼る部分が多く、担当者によってばらつきが生じたり、エネルギーコストが高騰したりといった課題が顕在化していました。
本記事では、このような課題に対し、AIを活用した高度な環境制御システムを導入することで、高品質な作物の安定生産とエネルギーコスト削減を両立し、経営の大幅な改善を達成した施設園芸企業の事例を紹介します。
課題：属人的な環境制御による品質ばらつきとコスト高
事例の企業は、年間を通じて高単価なフルーツトマトを栽培する大規模なガラスハウス施設を運営していました。設立当初から高い技術力を持つベテラン担当者によって環境制御が行われていましたが、以下のような課題を抱えていました。
- 品質と収量のばらつき: 担当者の経験や判断に依存するため、天候の急変など予期せぬ状況への対応が遅れることがあり、これが品質や収量のわずかなばらつきにつながっていました。特に、特定の時期には等級落ちするトマトが増加する傾向が見られました。
- エネルギーコストの増大: 冬季の暖房を中心に、最適な温度を維持するためのエネルギーコストが経営を圧迫していました。経験に基づく制御では、必要以上に加温・換気を行う場面が見受けられ、無駄が発生していました。
- 技術継承の困難さ: 熟練担当者の持つノウハウが形式知化されておらず、新たな担当者が同様の精度で環境制御を行うことが難しい状況でした。
これらの課題は、安定した経営基盤を確立し、将来的な事業拡大を図る上で克服すべき重要なポイントでした。
導入技術：AI搭載型統合環境制御システム
課題解決のため、同社はAIを搭載した統合環境制御システムを導入しました。このシステムは、ハウス内外に設置された各種IoTセンサー（温度、湿度、CO2濃度、日射量、風向風速など）、生育状況を撮影するカメラ、そして過去数年間の栽培データ、販売データ、外部の気象予報データなどを収集・統合し、AIがリアルタイムに分析を行います。
AIは、これらのデータと、熟練担当者の過去の成功パターンやノウハウを教師データとして学習したモデルに基づき、作物の生育段階や外部環境の変化に応じて、ハウス内の温度、湿度、CO2濃度、換気量、循環扇、カーテン、暖房、冷房などの最適な設定値を算出し、各設備を自動で制御します。
システムには、作物の光合成効率を最大化するための光量制御機能や、病害発生リスクを低減するための湿度・温度管理機能なども組み込まれていました。
課題解決へのプロセスと具体的な活用
システム導入は段階的に進められました。まず、既存のハウス設備に各種センサーと通信ネットワークを構築し、データ収集基盤を整備しました。次に、過去の膨大な栽培データと熟練者の制御記録、生育状況データをシステムに取り込み、AIモデルの初期学習を行いました。
導入初期段階では、AIの制御と熟練担当者の制御結果を比較検証し、AIモデルのチューニングを重ねました。例えば、AIが提案する暖房や換気のタイミングとベテランの判断にずれがないかを確認し、必要に応じてAIモデルにフィードバックを行いました。また、生育ステージごとの最適な環境条件に関するベテランの知見を詳細にシステムに登録し、AIの学習精度を高めました。
システムが安定稼働してからは、リアルタイムでセンサーデータを収集し、AIが常時最適な環境制御を行う体制を構築しました。例えば、日中の急な曇りには、AIが日射量の低下を検知し、自動的に暖房やCO2供給量を微調整して光合成効率の低下を最小限に抑えるといった制御を行います。夜間には、外部の気象予報データとハウス内のデータから、最低気温や湿度を正確に予測し、必要最低限の暖房で結露を防ぎつつ、エネルギー消費を抑制する制御を行います。
導入によって得られた成果
AI環境制御システムの導入により、同社は以下の具体的な成果を獲得しました。
- 品質の安定化と向上: AIによる高精度かつ安定した環境制御により、作物の品質が均一化しました。特に、A等級のトマトの比率が以前と比較して約15%向上し、市場での評価が高まりました。
- 収量の増加: 最適な環境が常に維持されることで、作物の生育が促進され、導入前に比べて反収が約10%増加しました。
- エネルギーコストの削減: AIが常に必要最低限のエネルギー使用量を予測・制御することで、特に冬季の暖房コストを約20%削減することができました。無駄な換気や過剰な加温が抑制された効果は大きかったです。
- 労働時間の削減: 環境制御に関する監視・調整作業が自動化されたことで、担当者の作業時間が大幅に削減され、他の重要な作業（誘引、芽かき、収穫など）に時間を振り分けられるようになりました。
- 経営収益の向上: 品質向上による販売単価の上昇と、収量増加、コスト削減の相乗効果により、経営収益全体が大きく改善しました。
成功の要因分析
本事例の成功には、いくつかの要因が考えられます。
- 現場ノウハウの活用: 単に最新技術を導入するだけでなく、長年培われてきた熟練者の環境制御ノウハウを丁寧にデジタルデータ化し、AIの学習に活用したことが、現実の栽培に即した高精度な制御を実現しました。
- 継続的なデータ収集と改善: 導入後も継続的にデータを収集し、AIモデルを改善していくアプローチを取ったことで、システムの精度が運用するほど高まりました。
- システムベンダーとの連携: AIシステムの設計・開発段階から、生産現場のニーズや課題をシステムベンダーと密に共有し、カスタマイズや機能改善を迅速に行ったことも成功の重要な要素です。
- 段階的な導入と検証: 一気に全てを自動化するのではなく、検証期間を設けながら慎重に導入を進めたことで、現場の混乱を最小限に抑え、AI制御への信頼性を高めることができました。
今後の展望
同社は、今後このAI環境制御システムを他の作物への展開や、他施設の横展開も視野に入れています。また、AIによる病害虫の早期発見・予測機能や、収穫量予測機能など、システムに新たな機能を追加していくことも計画しています。将来的には、地域内の他の生産者とも連携し、データ共有による栽培技術の向上や、地域全体でのスマート農業推進に貢献することを目指しています。
本事例は、AI技術が施設園芸の環境制御において、品質向上、コスト削減、労働効率化といった複数の課題解決に有効であり、経営体質を強化する強力なツールとなり得ることを示しています。