データ駆動型農業への転換：土壌センサーと可変施肥技術による収量向上と環境負荷低減事例
課題：均一施肥による非効率と環境負荷
従来の農業における施肥は、圃場全体の平均的な状況を基にした均一施肥が一般的でした。この方法では、圃場内の土壌の物理性や化学性、あるいは作物の生育状況にばらつきがある場合、肥料の過不足が生じやすいという課題がありました。特定の場所では肥料が過剰になりコスト増や環境負荷（硝酸態窒素の流出など）を高める一方、別の場所では肥料が不足して収量や品質が低下する可能性があります。また、施肥計画の策定や実行は、農家の経験や勘に頼る部分が多く、客観的なデータに基づいた最適化が困難でした。
導入された技術：高密度土壌センシングとAI分析による可変施肥システム
この課題に対し、ある農業法人はデータ駆動型農業への転換を目指し、以下のスマート農業技術を組み合わせた可変施肥システムを導入しました。
- 高密度土壌センサーネットワーク: 圃場全体に、地温、水分量、電気伝導度（EC値、肥料濃度に関わる）、pHなどのデータをリアルタイムで収集する多数のセンサーを設置しました。
- AI搭載型データ解析プラットフォーム: センサーから収集された土壌データ、過去の気象データ、生育データ（ドローン画像などから取得）、収量データなどを統合し、AIが解析を行うクラウドベースのプラットフォームです。このプラットフォームは、圃場内のばらつきを可視化し、区画ごとの最適な施肥量を予測する機能を持っています。
- 可変施肥対応農業機械: AIプラットフォームで生成された施肥マップに基づき、走行位置に応じて肥料の散布量を自動的に調整できる機能を搭載したトラクターと施肥機です。位置情報はGPSによって取得されます。
課題解決のプロセス：データに基づいた精密な施肥実行
このシステムは、以下のプロセスで施肥の最適化を実現しました。
- データ収集と可視化: 圃場に設置されたセンサーが継続的に土壌データを収集し、リアルタイムでプラットフォームに送信します。プラットフォーム上では、土壌の状態がマップとして可視化され、圃場内のばらつきが一目で把握できます。
- AIによる施肥量予測とマップ生成: 収集・蓄積された膨大なデータとAI分析により、各区画の最適な施肥量が予測されます。この予測結果を基に、農業機械が使用するための詳細な施肥マップが自動生成されます。
- 可変施肥の実行: 生成された施肥マップデータが農業機械（トラクター）に転送されます。トラクターが圃場を走行する際、内蔵されたGPSで自己位置を正確に把握し、その位置情報と施肥マップを参照しながら、施肥機が区画ごとに設定された量の肥料を自動的に散布します。これにより、圃場内の土壌や生育状況のばらつきに合わせた精密な施肥が可能となりました。
- 効果検証とフィードバック: 収穫後には、区画ごとの収量や品質に関するデータを収集し、施肥マップとの関連性を分析します。この分析結果は次期の施肥計画にフィードバックされ、さらなる最適化に活用されます。
導入による成果：収益向上、コスト削減、環境負荷低減
この可変施肥システムの導入により、複数の顕著な成果が得られました。
- 収量・品質の向上: 圃場内の土壌条件に合わせた精密な施肥により、肥料の過不足が解消され、作物生育の均一性が向上しました。これにより、平均収量が約15%、品質のばらつきが約20%低減されるといった成果が見られました（数値は事例により変動します）。
- 肥料コストの削減: 必要な場所に、必要な量の肥料を供給することで、圃場全体での肥料使用量を平均で約10%削減することができました。これは直接的なコスト削減につながります。
- 環境負荷の低減: 過剰な施肥が抑制されたことで、硝酸態窒素などの肥料成分の地下水や河川への流出リスクが低減され、環境負荷の軽減に貢献しました。
- 施肥作業の効率化: 施肥マップに基づく自動的な施肥量調整により、作業者の負担が軽減され、経験に依存しない安定した作業が可能となりました。
成功の要因と今後の展望
この事例の成功要因としては、以下の点が挙げられます。
- データの統合と高度な解析: センサーデータ、生育データ、収量データなど、複数の異なるデータを統合し、AIによって解析する基盤が構築されたこと。
- 異種技術間の連携: 土壌センサー、クラウドプラットフォーム、農業機械といった異なるベンダーの技術やシステムが円滑に連携できたこと。
- 現場との協働: システム導入にあたり、農業現場のオペレーターがシステムを理解し、活用できるよう十分な研修とサポートが行われたこと。また、現場の意見をシステム改善に反映させる体制があったこと。
- 継続的な改善サイクル: データ収集、分析、実行、効果検証のサイクルを継続的に回し、施肥計画の精度を高めていったこと。
今後は、このデータ駆動型アプローチを施肥だけでなく、灌水、病害虫防除、播種など他の作業にも応用することで、圃場管理全体のさらなる精密化と効率化を目指しています。また、収集されたデータを地域内で共有し、より広範囲での生産性向上や環境保全に貢献する可能性も考えられます。この事例は、データと技術を活用することで、農業の収益性向上と環境負荷低減という二つの目標を同時に達成できることを示唆しています。