既存システムと連携するスマート農業導入：データ移行と活用で実現する生産管理高度化事例
多くの農業法人は、長年にわたり紙の記録やExcelファイル、個別のオフラインツールなど、様々な方法で生産や経営に関するデータを管理してきました。これらのデータは蓄積されているものの、形式が不統一であったり、各担当者のPCに分散していたりするため、情報がサイロ化し、経営状況の正確な把握やデータに基づいた迅速な意思決定を妨げる要因となることがあります。特に、過去の栽培実績、販売データ、コスト情報などを横断的に分析し、次期の生産計画や販売戦略に活かすことは容易ではありませんでした。また、新しいスマート農業技術を導入する際にも、これらの既存データをどのように活用・移行するかが大きな課題となる場合があります。
本記事では、このようなアナログなデータ管理からの脱却を図り、スマート農業システムへの段階的な移行と既存データとの連携を通じて生産管理を高度化し、経営改善を実現した農業法人の事例を紹介します。
導入前の課題：分散したデータと非効率な管理
今回事例として取り上げるのは、複数の品目を露地および施設で栽培し、直販と市場出荷を組み合わせている中規模の農業法人です。この法人は、栽培日誌は紙で、圃場ごとの資材投入記録は担当者任せのExcelファイル、売上管理は経理システムとは別に手入力のExcel台帳で行っていました。
このような管理体制により、以下のような課題に直面していました。
- 経営状況の非可視化: 圃場ごとの正確な収支や、品目ごとの収益性をリアルタイムに把握することが困難でした。
- 非効率な生産計画: 過去の気候データや栽培履歴、販売実績データが分断されているため、次期の作付け計画や栽培計画の策定に時間がかかり、属人的な判断に依存する部分が多くありました。
- データ活用の限界: 蓄積されたデータがあるにも関わらず、それらを統合して分析し、施肥設計や水管理の最適化、病害リスク予測などに活かすことができていませんでした。
- 現場作業の非効率: 紙やExcelへの手入力作業に時間を取られ、入力漏れやミスの発生リスクがありました。
導入されたスマート農業技術とアプローチ：段階的データ移行とシステム連携
同法人はこれらの課題を解決するため、スマート農業技術の導入を検討しましたが、既存のデータ資産を無駄にしたくない、現場への急激な変化を避けたいという意向から、システムを段階的に導入し、既存データとの連携を重視するアプローチを選択しました。
導入の核となったのは、クラウド型の農業生産管理SaaS（Software as a Service）です。このシステムは、圃場情報、栽培計画、作業履歴、資材管理、収穫量、販売実績などを一元管理できる機能を持ちます。
具体的な導入プロセスは以下の通りです。
- データ基盤の構築と既存データのデジタル化・移行:
- まず、農業生産管理SaaSを導入し、圃場台帳や作物マスタなどの基本的なデータを登録しました。
- 次に、過去5年分の紙の栽培日誌やExcel台帳データを整理・標準化し、手入力やCSVファイル形式でのインポート機能を利用してシステムに取り込みました。この際、データ構造を統一し、後で分析しやすい形に整える作業に重点を置きました。
- IoTセンサーの導入とデータ連携:
- 主要な圃場に環境センサー（気温、湿度、日射量、土壌水分など）および生育状況を記録するためのカメラを設置し、これらのセンサーデータを農業生産管理SaaSに自動連携させました。
- 販売・会計システムとの連携:
- 既に使用していた販売管理システムおよび会計システムと、農業生産管理SaaSとの間で、販売実績データやコストデータを定期的にCSVファイルでエクスポート・インポートすることで連携させました。将来的にはAPI連携によるリアルタイム連携も視野に入れています。
課題解決へのプロセス：現場との協働と段階的展開
システム導入にあたっては、現場の従業員が新しいシステムに慣れるよう、小規模な試験導入から開始し、操作研修を繰り返し実施しました。特に、紙やExcelでの入力作業に慣れた従業員のために、スマートフォンやタブレットからの簡単入力機能を活用し、入力負担を軽減する工夫を行いました。
また、過去データ移行の際には、データ入力専門のスタッフを一時的に雇用し、膨大な紙・Excelデータのデジタル化を効率的に進めました。データ構造の標準化やクリーニングは、システムベンダーのサポートを受けながら慎重に行われました。
異なるシステム間のデータ連携では、当初CSV連携にエラーが発生することもありましたが、定期的な確認とデータ形式の調整を重ねることで、安定した連携を実現しました。
導入によって得られた成果：生産管理の高度化と経営改善
段階的なスマート農業システム導入とデータ連携の結果、同法人は以下のような具体的な成果を得ました。
- 生産管理の可視化と効率化:
- 圃場ごとの作業進捗、生育状況、資材投入量がシステム上で一元管理され、リアルタイムに把握できるようになりました。作業報告にかかる時間が1日あたり平均約30%削減されました。
- 栽培日誌や資材管理のデータ入力が簡素化され、入力ミスが減少しました。
- データに基づいた経営判断の迅速化:
- 過去の栽培データ、気候データ、販売実績、コストデータが統合されたことで、品目別・圃場別の収益性を容易に分析できるようになりました。これにより、収益性の低い品目・圃場の特定や、収益性の高い品目の拡大といった経営判断を迅速に行えるようになりました。計画策定期間が約20%短縮されました。
- データ分析に基づき、次期の作付け面積や時期をより科学的に決定できるようになりました。
- 収量・品質の安定化とコスト削減:
- 過去の栽培データとリアルタイムの環境センサーデータを比較分析することで、最適な水管理や施肥タイミングを特定できるようになり、特定の露地野菜で平均収量が約15%向上しました。
- 資材投入量のデータ管理を徹底した結果、無駄な資材使用が削減され、資材費全体で約10%のコスト削減につながりました。
- 在庫管理の最適化:
- 収穫量予測と販売実績データを連携させることで、過剰生産や在庫不足のリスクを軽減し、在庫ロス率を約5%削減しました。
成功の要因：現場を巻き込む計画と既存データの価値認識
この事例の成功要因としては、まず一括導入ではなく、現場の負担を考慮した段階的な導入計画を立てたことが挙げられます。これにより、従業員が新しいシステムに徐々に慣れることができ、スムーズな移行が実現しました。
次に、長年蓄積されてきた既存データの価値を正しく認識し、そのデジタル化と構造化に労力を惜しまなかった点が重要です。これにより、システム導入直後から過去データを活用した多角的な分析が可能となり、早期に成果を出すことができました。
また、複数のシステム間でのデータ連携を可能にする柔軟なシステム選定や、経営層がデータ活用の重要性を認識し、従業員にその意識を浸透させたことも成功に大きく貢献しています。
今後の展望：AI活用による更なる高度化
同法人は今後、蓄積された大量の統合データを活用し、更なる生産管理の高度化を目指しています。具体的には、AIによる過去データと気候データを組み合わせたより高精度な収量予測や病害虫発生予測、そして最適な栽培管理計画の自動提案機能の導入を検討しています。また、ブロックチェーン技術を活用した生産履歴管理による、消費者の信頼獲得とブランド力向上も視野に入れています。これらの取り組みは、データ駆動型農業への転換を加速させ、持続的な経営成長の基盤となることが期待されます。