スマート農業成功事例集

市場ニーズに応える施設園芸経営：自動化とデータ連携で実現する多品種少量生産と高付加価値化事例

施設園芸における多品種少量生産の課題とスマート農業による解決

近年の消費者ニーズの多様化に伴い、施設園芸においても多品種少量生産の重要性が増しています。特定の時期に大量生産するだけでなく、年間を通じて様々な品目を少量ずつ安定的に供給することで、新たな販路開拓や顧客満足度の向上につながります。しかし、多品種少量生産は、従来の生産体制においては様々な課題を伴いました。

主な課題としては、以下の点が挙げられます。

• 作業の複雑化と非効率化: 品目ごとに異なる栽培条件（温度、湿度、光、施肥など）や管理作業が必要となり、作業指示や管理が煩雑になります。
• 管理負担の増加: 各品目の生育状況や病害虫の発生リスクが異なるため、個別のモニタリングと細やかな対応が求められ、管理者の負担が増大します。
• 品質のばらつき: 手作業や属人的な判断に頼る部分が多くなり、品目ごとの品質や収量の安定化が難しくなります。
• 生産計画の立案難: 需要予測が難しい多品種を同時に管理する必要があるため、効率的な生産計画や出荷計画の立案が困難になります。
• コストの増大: 多様な資材管理や設備の切り替え、少量生産によるスケールメリットの低下などがコスト増要因となります。

このような課題に対し、ある施設園芸経営では、スマート農業技術を複合的に導入し、多品種少量生産体制の効率化と収益性向上を実現しました。

導入されたスマート農業技術と解決プロセス

この経営体が導入したのは、主に以下のスマート農業技術群です。

1. 統合型環境制御システム: 温度、湿度、CO2濃度、日射量などをリアルタイムで計測し、品目ごとに設定された最適な環境条件を自動で維持します。単一のシステムで複数のハウスや区画の異なる環境設定を一元管理できる点が特長です。
2. 自動搬送・栽培システム: ポットや培地を乗せたトレーが、播種、育苗、定植、生育、収穫といった各工程間を自動で移動するシステムです。品目ごとの生育期間に応じて搬送スケジュールを最適化します。
3. 生産管理・データ連携プラットフォーム: 上記の環境データや搬送システムの状態データに加え、作業履歴、収穫量、品質データなどを一元的に収集・蓄積・分析するプラットフォームです。さらに、販売管理システムや市場の需要予測データとも連携させます。
4. AIを活用した栽培計画支援: 収集された過去の生産データ、環境データ、販売データ、気象予報データなどをAIが分析し、品目ごとの最適な播種時期、栽培スケジュール、収穫量予測などを提示します。

これらの技術を組み合わせることで、以下のようなプロセスで課題解決が進みました。

• 作業の標準化と省力化: 自動搬送システムにより、人手による定植後の移動作業などが大幅に削減されました。また、統合型環境制御により、品目ごとの最適な環境管理が自動化され、手動での調整作業が減少しました。
• 個別管理の効率化: プラットフォーム上で各区画・品目の環境データや生育データ、作業履歴が可視化されることで、管理者は全体を把握しやすくなり、問題発生時の早期対応が可能になりました。
• 品質の安定化: 自動化された環境制御と、データに基づいた均一な栽培管理により、品目ごとの品質のばらつきが抑制されました。
• 精度の高い生産計画: 販売データや需要予測データとの連携により、市場ニーズに合わせた生産量を計画しやすくなりました。AIによる分析が、リスクを考慮した最適な生産・出荷計画の立案を支援します。
• コスト最適化の視点: 各品目の生産にかかる環境データや作業時間をデータとして把握することで、非効率な部分を特定し、改善策を講じることが可能となりました。

導入によって得られた具体的な成果

スマート農業技術の導入により、この施設園芸経営では顕著な成果が得られました。

• 生産品目数の増加: 導入前と比較して、同時に栽培可能な品目数を約1.5倍に拡大できました。これにより、多様な顧客ニーズに対応できるようになりました。
• 単位面積あたり収益の向上: 多様な高付加価値品目の生産と、品質安定化による出荷単価の上昇、需要に合わせた生産計画による食品ロス削減などが寄与し、単位面積あたりの収益が約20%向上しました。
• 作業時間の削減: 自動搬送や自動環境制御、データ入力の効率化などにより、全体の作業時間が約30%削減されました。これにより、限られた労働力で多品種に対応できるようになりました。
• 管理負担の軽減: 圃場を巡回して細かく状態を確認する作業が減り、データに基づいた判断が可能になったことで、管理者の負担が軽減されました。
• 出荷リードタイム短縮: 需要予測と連携した生産計画により、収穫から出荷までのリードタイムが短縮され、より新鮮な状態での出荷が可能になりました。

成功の要因分析と今後の展望

この成功の要因としては、以下の点が挙げられます。

• 経営戦略との一致: 単なる技術導入ではなく、「多品種少量生産による市場ニーズへの対応と高付加価値化」という明確な経営戦略を実現するための手段として技術を選定したこと。
• 複合技術の連携: 環境制御、自動化、データプラットフォーム、AIといった複数の技術を単体で導入するのではなく、相互に連携させることで相乗効果を生み出したこと。
• 現場への丁寧な導入: 新しいシステムに対する現場の抵抗感を減らすため、初期段階での丁寧な説明会やトレーニング、システムへの意見を吸い上げる仕組みを構築したこと。
• データの継続的な活用: 導入後も収集されるデータを単に蓄積するだけでなく、定期的な分析会議を実施し、栽培方法や経営戦略の見直しに活用し続けたこと。

今後の展望としては、さらに高度なAIを活用した病害虫の早期発見・予測システムの導入や、自動収穫ロボットと連携した多品種対応型収穫システムの開発などが検討されています。また、この成功事例を基に、地域内の他の施設園芸経営体とのデータ連携による広域での生産最適化や、新たな共同販路開拓なども視野に入れています。

本事例は、スマート農業技術を単に導入するだけでなく、経営課題に即して複数の技術を組み合わせ、さらにデータに基づいた継続的な改善活動を行うことで、多品種少量生産という複雑な課題を克服し、収益性を向上させる可能性を示しています。技術ベンダーにとっては、個別の要素技術提供に加え、こうした複合的なソリューション提案やデータ連携・分析プラットフォームの提供が、今後のビジネス機会を広げる上で重要な示唆となるでしょう。