スマート農業成功事例集

IoTセンサーとAI分析を活用した獣害駆除効果測定：被害額削減と対策費用最適化の成功事例

獣害被害の現状と課題

農業における獣害被害は、全国的に深刻な問題となっています。イノシシ、シカ、サルなどの野生動物による農作物の食害は、生産者の経営を圧迫するだけでなく、耕作意欲の低下や耕作放棄地の増加にも繋がっています。従来の獣害対策としては、電気柵の設置、捕獲罠、追い払いなどが行われてきましたが、これらの対策には多大な労力と費用がかかる一方、その効果を定量的に把握することが難しいという課題がありました。

特に、どの対策がどれだけ効果を上げているのか、特定の場所や時期でどのような対策が最も有効なのかといった情報が不足しているため、非効率な対策に費用や労力が割かれてしまうことが少なくありませんでした。データに基づかない対策では、被害の根本的な解決や、限られた予算・人員の中で最大限の効果を出すことが困難であるという状況が見受けられます。

スマート農業技術による効果測定と対策最適化への挑戦

こうした課題に対し、ある地域（仮に「〇〇地域」とします）では、IoTセンサーとAI分析を活用した獣害駆除の効果測定と対策最適化の取り組みを開始しました。これは、単に獣の侵入を検知するだけでなく、対策の効果をデータとして「見える化」し、より科学的かつ効率的な獣害対策体系を構築することを目的としています。

導入された主な技術要素は以下の通りです。

• IoTセンサーネットワーク: 圃場周辺や獣道に、人感センサー、赤外線センサー、音センサーなどを設置。獣の接近や侵入を検知し、日時や場所、周辺環境データ（温度、湿度など）を自動で収集します。
• AIカメラシステム: 夜間でも撮影可能な高解像度カメラを設置。センサーの検知と連動して自動撮影を行い、通過した獣の種類、頭数、行動パターンなどを映像データとして記録します。AIによる画像解析機能により、自動で獣種識別や個体カウントを行います。
• データ収集・蓄積プラットフォーム: 各地のセンサーやカメラから送られる大量のデータを集約し、クラウド上に蓄積するシステムです。
• AI分析エンジン: 蓄積されたデータを基に、獣の活動パターン（時間帯、場所、経路）、特定の対策実施エリアでの侵入頻度の変化、対策前後の被害状況データ（地域住民からの報告などをデジタル化）などを分析します。

これらの技術を連携させることで、「いつ、どこで、どんな獣が、どのような行動を取り、それに対して行った対策がどれだけ効果があったのか」をデータとして取得・分析することが可能になりました。

具体的なプロセスと成果

〇〇地域では、まず過去の被害データや地元の農家、猟友会からの情報を基に、獣害リスクの高いエリアや主要な獣道を特定しました。次に、これらの重点エリアにIoTセンサーとAIカメラを集中的に設置しました。

数ヶ月間にわたりデータを収集した後、AI分析エンジンを用いて詳細な分析を行いました。例えば、

• 「A地点では、午後7時から10時の間にイノシシの侵入が集中している」
• 「B地点に新型の電気柵を設置した後、そのエリアでのシカの侵入イベントが以前の半分に減少した」
• 「特定の音波発生装置は、設置直後は効果があったものの、数週間後にはサルの警戒レベルが低下し、再び侵入が増加傾向にある」

といった具体的なデータに基づく知見が得られました。

この分析結果に基づき、〇〇地域では従来の獣害対策を見直しました。例えば、効果が低いと判明した対策は中止または改善し、データで効果が確認された対策に予算と労力を集中させました。また、獣の活動パターンに合わせて、罠の設置場所や追い払いの時間帯を最適化しました。特定の対策が有効なエリアにはその対策を強化する一方、別の対策が有効なエリアにはそちらを展開するなど、地域内で対策のポートフォリオを最適化しました。

この取り組みの結果、導入から1年後には、地域全体の獣害被害額が約30%削減されました。また、効果の薄い対策を削減できたことで、獣害対策にかかる全体的なコストを約15%削減することにも成功しました。さらに、データに基づく説明が可能になったことで、地域住民や関係機関間の情報共有と協力体制が強化され、獣害対策への取り組みに対する意識向上にも繋がっています。

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。

1. 明確な目的設定: 単なる技術導入ではなく、「効果測定に基づいた対策最適化」という具体的な目標を設定したこと。
2. 現場との連携: 農家や猟友会といった現場の知見と、データ収集・分析技術を組み合わせたこと。データだけでは分からない獣の習性や地域の特性を、現場の協力によって補完しました。
3. 継続的なPDCAサイクル: データを一度分析して終わりではなく、分析結果を対策に反映し、さらにその対策の効果をデータで再評価するというサイクルを確立したこと。
4. 適切な技術選定: 地域の地形や対象となる獣種、予算に合わせた適切なIoTセンサーとAIカメラを選定し、ネットワークを構築したこと。

今後は、収集したデータをさらに詳細に分析し、個体レベルでの行動追跡や、特定の気象条件と獣の活動の関係などを解明することで、対策のさらなる精度向上を目指しています。また、得られた知見やシステムを他の獣害に悩む地域へ横展開することも検討されており、スマート農業技術が地域社会全体の課題解決に貢献する可能性を示唆しています。

この事例は、スマート農業技術が生産現場の効率化や収益向上だけでなく、地域が抱える複合的な課題（この場合は獣害とそれに伴う労力・コスト増）に対しても、データに基づいた科学的なアプローチで解決策を提供できることを示しています。技術ベンダーにとっては、単体技術の提供に留まらず、データ収集、分析、そして既存の取り組みとの連携を含む包括的なソリューションとして提案する上での重要なヒントとなる事例と言えるでしょう。