スマート農業成功事例集

施設園芸におけるIoT環境制御最適化による収量安定化と経営改善事例

施設園芸におけるIoT環境制御の可能性と課題

施設園芸、特に中小規模の経営体では、長年の経験や勘に基づいた栽培管理が行われているケースが多く見られます。これは熟練した技術に支えられている一方、後継者不足による技術継承の問題、環境変動に対する脆弱性、収量や品質のばらつきといった課題を抱えています。また、適切な環境制御には多大な労力と専門知識が必要とされ、栽培の最適化や経営効率の向上を阻む要因となっていました。

近年、スマート農業技術の一つとしてIoT（Internet of Things：モノのインターネット）を活用した環境制御システムへの関心が高まっています。しかし、多機能なシステムは高価であること、導入・運用に専門知識が必要であること、そして何より「実際に導入してどのような効果が得られるのか」という具体的な成功事例が不足していることが、多くの農家にとって導入のハードルとなっています。本記事では、ある施設園芸経営体がIoT環境制御システムを導入し、これらの課題を克服して収量安定化と経営改善を実現した事例をご紹介します。

事例紹介：データに基づく施設環境の「見える化」と最適化

この事例の経営体は、キュウリをハウス栽培しており、経験豊富な経営者が中心となって栽培を行っていました。しかし、天候不順による生育のばらつきや、温度・湿度・CO2濃度などの環境要因と生育状況との関連性が十分に把握できていないため、安定した収量確保に課題を抱えていました。また、毎日の環境チェックや調整に時間を要しており、省力化も求められていました。

そこでこの経営体は、比較的初期投資を抑えられるクラウド連携型のIoT環境制御システム「AgriConnect」（仮称）の導入を決定しました。このシステムは、ハウス内に設置した複数のセンサー（温度、湿度、CO2濃度、日射量、培地水分量など）で環境データをリアルタイムに収集し、そのデータをクラウドプラットフォームに蓄積します。農家はPCやスマートフォンからいつでもどこでも現在のハウス環境を確認できるほか、過去のデータと生育記録を紐づけて分析することが可能です。さらに、暖房機、換気扇、遮光カーテン、灌水チューブといった既存の設備と連携させ、設定した条件に基づいて自動的に環境を制御する機能も備わっています。

導入プロセスと課題克服

システム導入にあたっては、センサーの最適な設置場所の検討、既存設備との連携設定、そしてシステム操作に関する研修が行われました。特に、長年の経験に頼ってきた栽培スタイルから、データに基づいた判断への移行は、当初戸惑いもありました。

しかし、ベンダーによる継続的なサポートと、蓄積されたデータから環境要因が生育に与える影響が具体的に「見える化」されたことで、徐々にデータ活用の重要性が浸透していきました。例えば、過去のデータ分析から、特定の生育ステージにおいて最適なCO2濃度範囲を把握し、自動制御設定に反映させることで、光合成効率を最大化するといった取り組みが可能になりました。また、培地水分センサーのデータを基に、作物が必要とするタイミングで必要な量の水や養分を供給できるようになり、過剰な灌水による病害リスクの低減や、肥料コストの削減にも繋がりました。

得られた具体的な成果

「AgriConnect」システムの導入から1作期を経て、この経営体では以下のような具体的な成果が得られました。

• 収量の安定化・向上: 過去の平均収量と比較して、約15%の収量増加を達成しました。また、作期を通じた収穫量のばらつきが減少し、計画的な出荷が可能になりました。これは、データに基づいた精密な環境制御により、作物が常に最適な環境で生育できたためと考えられます。
• 品質の向上: 温度や湿度の急激な変動が抑制されたことで、奇形果の発生率が低下し、秀品率が向上しました。
• 省力化: 環境データの自動収集と自動制御により、毎日のハウス内の巡回や手動での環境調整に費やす時間が大幅に削減されました。これにより、他の作業に充てる時間が増え、経営全体の効率が向上しました。
• コスト削減: 環境制御の最適化、特に暖房や換気の効率的な運用により、エネルギーコストが約10%削減されました。また、必要な時に必要なだけ灌水・施肥することで、水資源や肥料の無駄が削減されました。
• 栽培技術の標準化: データに基づく客観的な指標を用いることで、経験や勘に頼らない栽培ノウハウが蓄積され、将来的には従業員間での技術共有や新規就農者への指導も容易になると期待されています。

これらの成果により、経営は安定し、収益性の向上が実現しました。

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。

1. 現場のニーズに合ったシステムの選定: 多機能すぎず、必要十分な機能を持ち、かつ使いやすいインターフェースを持つシステムを選んだこと。
2. ベンダーによる導入から運用までの手厚いサポート: システムの設置だけでなく、データ活用の方法やトラブルシューティングに至るまで、継続的な支援があったこと。
3. データに基づいた意思決定への移行: 経営者自身がデータの重要性を理解し、経験とデータを組み合わせた判断を実践したこと。
4. 既存設備との連携: 大規模な改修を行うことなく、既存のハウス設備を活用できたこと。

今後の展望としては、蓄積された長期的な環境データと生育データをAIで解析し、より高精度な収量予測や病害発生予測、さらに踏み込んだ栽培管理の最適化推奨機能などを活用していくことが考えられます。また、この成功事例は、同様の課題を抱える他の中小規模施設園芸経営体へのIoT環境制御システム導入の有効性を示すものと言えるでしょう。スマート農業技術は、規模を問わず、データに基づいた精密な農業経営を可能にし、持続可能な農業の実現に貢献していくポテンシャルを秘めていると言えます。