スマート農業成功事例集

AI画像解析とロボットが実現する施設イチゴの高精度栽培:摘花・摘果・収穫作業の効率化と品質向上事例

Tags: スマート農業, AI, ロボット, 施設園芸, イチゴ

施設イチゴ栽培における精密作業の課題

施設でのイチゴ栽培は、比較的高い収益性が期待できる一方で、多くの労働力を必要とする栽培体系です。特に、品質や収量を安定させるためには、花や実の状態を見極めながら行う摘花(不要な花を取り除く)、摘果(実の数を調整する)、そして熟度を見極めて行う収穫といった精密な手作業が欠かせません。これらの作業は経験と熟練した技術を要し、かつ非常に時間と労力がかかります。

農業従事者の高齢化や人手不足が深刻化する中で、これらの精密作業を担う人材の確保・育成は大きな課題となっています。また、作業者による判断や技術のばらつきが、品質や収量の不安定化を招く可能性も指摘されています。

AI画像解析とロボット連携によるソリューション導入

このような課題に対し、ある大規模施設イチゴ生産法人では、AI画像解析技術とロボットアームを連携させたスマート農業ソリューションの導入を決定しました。導入されたシステムは、高精度カメラで栽培ベッド上のイチゴを撮影し、その画像をAIが解析することで、以下の情報をリアルタイムに識別・判断する機能を有しています。

AIによって得られたこれらの情報は、連携する多関節ロボットアームの制御システムに送られます。ロボットアームは、AIの指示に基づき、 precise な動作で摘花、摘果、あるいは収穫対象のイチゴを優しく把握し、切り離す作業を行います。

システム全体としては、センサーデータ(温度、湿度、CO2濃度、日射量など)とAI解析データを統合管理するプラットフォームを中心に構築されています。これにより、単なる作業自動化だけでなく、生育状況や作業実績に基づいた栽培管理全体の最適化を目指しています。

課題解決への具体的な貢献と成果

このAI画像解析・ロボット連携システムの導入により、以下の具体的な成果が得られました。

  1. 作業効率の向上と労力コスト削減: 摘花、摘果、収穫といった重労働かつ精密な作業の一部または全部をロボットが代替することで、必要な労働時間が大幅に削減されました。これにより、人手不足の緩和に貢献するとともに、労力コストの削減が実現しました。
  2. 品質の均一化と向上: AIが定める基準に基づき、ロボットが客観的かつ均一な作業を行うため、作業者によるばらつきが解消されました。特に摘果作業において、AIが予測する最終的な果実品質に基づいて最適な数の実を残す判断をロボットが行うことで、果実のサイズや糖度といった品質が安定し、規格外品の発生率が低下しました。
  3. 収量予測精度の向上: AIが個々の株や果実の生育データを継続的に解析することで、従来の目視や経験に頼った方法よりも高精度な収量予測が可能になりました。これにより、販売計画や出荷準備の最適化が進みました。
  4. 栽培管理の高度化: 画像解析データと環境データを組み合わせることで、病害の早期発見や生育不良箇所の特定が容易になり、タイムリーな対策が可能になりました。これにより、病害拡大による収量減リスクが低減しました。

定量的な成果としては、導入初年度で対象作業にかかる労働時間がおよそ30%削減され、翌年には品質向上による平均単価の上昇と規格外品率の低下により、収益が15%向上したという報告があります。

成功の要因と今後の展望

本事例の成功要因としては、以下の点が挙げられます。

今後の展望としては、AIによる病害虫診断精度のさらなる向上と自動防除システムとの連携、葉かきや誘引といった他の精密作業へのロボット活用の拡大が考えられます。また、取得した高精度な生育データを基にした個別株ごとの最適な施肥・水管理への応用も期待されます。このような技術は、イチゴだけでなく、他の施設栽培作物や果樹栽培への応用可能性も秘めており、スマート農業技術の進化と普及を加速させる重要な一歩と言えます。