食品加工工場とのデータ連携で実現する、スマート農業による加工用キャベツ栽培プロセスの最適化事例
食品加工用キャベツ栽培における課題とスマート農業による解決の可能性
食品加工業界では、原材料の品質安定と安定供給が事業継続の鍵となります。特にキャベツのような葉物野菜は、収穫時期や栽培方法によって品質が大きく変動しやすく、加工工場での歩留まりや最終製品の品質に直接影響します。従来の栽培では、天候や病害虫の影響を受けやすく、また栽培管理が個々の農家の経験や勘に頼る部分が大きいため、品質のばらつきが発生しやすいという課題がありました。
こうした背景の中、食品加工企業と生産者が連携し、スマート農業技術を導入することで、加工用キャベツの栽培プロセスを最適化し、品質の安定化と加工歩留まりの向上を実現した事例が増えています。本記事では、具体的な事例に基づき、その取り組み内容、導入技術、得られた成果、そして成功の要因について詳しく解説します。
事例企業の課題：不安定な原材料品質と非効率な連携
この事例の対象となる農業法人A社は、主に業務用カット野菜メーカーであるB社向けに加工用キャベツを供給しています。B社はキャベツのサイズ、葉の硬さ、病害や異物混入の少なさなど、明確な品質基準を設けていますが、A社からの供給キャベツはこれらの基準に対するばらつきが大きく、B社工場での選別・廃棄ロス（歩留まり低下）が課題となっていました。
また、A社とB社の間では、収穫量や出荷タイミングに関する情報共有が限定的で、B社は急な納品量の変動に対応する必要があり、A社は計画外の収穫作業や廃棄が発生することがありました。これはサプライチェーン全体の非効率性を招いていました。
導入されたスマート農業技術とデータ連携システム
A社とB社は共通の課題認識に基づき、スマート農業技術とデータ連携プラットフォームの導入プロジェクトを開始しました。主な導入技術は以下の通りです。
- 圃場センサーネットワーク: 土壌水分、地温、気温、湿度、日射量などをリアルタイムで計測するセンサーを圃場に設置しました。
- 生育モニタリング: ドローンや地上カメラで定期的に圃場全体および個体の画像を撮影し、生育状況をデジタルデータとして蓄積しました。
- 気象データ連携: 精密な気象予報データサービスと連携し、圃場ごとの気象情報を取得しました。
- クラウド型栽培管理システム: 上記のセンサーデータ、画像データ、気象データ、および農作業記録を一元管理するシステムを導入しました。
- AI分析モジュール: 蓄積されたデータに基づき、キャベツの生育ステージ予測、病害リスク予測、最適な施肥・水やりタイミング、収穫適期予測を行うAIをシステムに組み込みました。
- 食品加工工場連携プラットフォーム: 栽培管理システムとB社の生産管理システムをAPI連携するプラットフォームを構築しました。このプラットフォームを通じて、B社はA社に対し、加工計画に基づく必要な品質基準や受け入れ可能な収穫量・タイミングの予測を共有し、A社はB社に対し、圃場の生育状況や収穫量予測、出荷計画を共有しました。また、B社はA社から納品されたキャベツの実際の加工歩留まりや品質評価データをA社にフィードバックする仕組みを構築しました。
課題解決へのプロセス：データに基づく栽培判断と双方向連携
このプロジェクトでは、以下のプロセスを通じて課題解決を目指しました。
- 目標品質の共有とデータ化: B社が求めるキャベツの品質基準（例: 玉の直径、硬度、糖度、病害罹患率など）を詳細に定義し、計測方法を統一した上で、データとして連携プラットフォームに乗せました。
- 圃場データの収集とAI分析: 圃場センサーや画像データ、気象データがリアルタイムで栽培管理システムに集約されました。AIはこれらのデータと過去の栽培実績データを学習し、現在の生育状況が目標品質基準を満たす trajectory (軌跡) に沿っているか、どのような管理を行うべきかを分析・提案しました。
- データに基づく栽培管理: A社の農家は、AIが提示する推奨事項（施肥量、水やり量、病害対策のタイミングなど）を栽培管理システム上で確認し、実際の作業に反映しました。経験や勘だけでなく、データに基づいた客観的な判断が可能になりました。
- 収穫計画の最適化と連携: AIが圃場ごとの生育状況から高精度な収穫適期を予測しました。この予測データをB社の受け入れ計画と照合し、連携プラットフォーム上で最適な収穫・出荷計画を協議・決定しました。これにより、B社は計画的な原材料受け入れが可能となり、A社は計画的な収穫作業と効率的な出荷が可能となりました。
- 品質評価とフィードバック: B社は納品されたキャベツの品質評価と加工歩留まりを測定し、その結果をデータとして連携プラットフォームを通じてA社にフィードバックしました。A社はこのフィードバックを次期作の栽培計画やAIの学習データとして活用し、継続的な品質改善に繋げました。
導入によって得られた具体的な成果
このスマート農業技術導入とデータ連携の取り組みにより、A社とB社は以下のような具体的な成果を得ることができました。
- 加工歩留まりの向上: B社工場での加工歩留まりが平均で7%向上しました。これにより、原材料コストの削減に大きく貢献しました。
- 製品品質の安定化: B社が定める品質基準を満たすキャベツの比率が向上し、最終製品（カット野菜）の品質安定化に繋がりました。顧客からのクレーム件数も減少しました。
- 収穫量予測精度の向上: AIによる収穫適期予測と収穫量予測の精度が向上し、収穫作業の計画性が高まりました。
- 栽培作業の効率化: データに基づいた推奨に従うことで、経験の浅い作業者でも一定水準の栽培管理が可能となり、作業判断にかかる時間も短縮されました。
- 食品ロスの削減: 収穫計画の最適化と加工歩留まり向上により、A社およびB社の双方で食品ロスが削減されました。
- 連携強化による信頼性向上: A社とB社の間でリアルタイムに近い情報共有が可能となり、相互の信頼関係が強化されました。A社にとっては安定的な大口販路の確保に繋がりました。
成功の要因分析
この事例が成功した要因はいくつか考えられます。
第一に、A社とB社というサプライチェーン上のパートナーが、共通の課題に対して協力して取り組む姿勢を持っていたことです。単なる技術導入ではなく、連携による価値創出を目指した点が重要です。
第二に、単にデータを収集するだけでなく、AIによる高度な分析に基づき、現場の農家が具体的なアクションに繋げられる推奨を提示するシステム設計がなされたことです。データが「活きた情報」として活用されました。
第三に、食品加工工場側からの明確な品質要求と、それに対する実際の評価データがフィードバックされる仕組みが継続的な改善を可能にしました。これはデータ連携プラットフォームの役割が大きいです。
第四に、システムの導入だけでなく、A社の農家に対する操作研修やデータ活用のサポートが丁寧に行われたことで、現場での技術定着が進みました。
今後の展望
今後、この取り組みをさらに発展させる可能性があります。例えば、対象作物をキャベツだけでなく、他の加工用野菜（ニンジン、タマネギなど）にも拡大することや、自動収穫ロボットなど他のスマート農業技術と連携し、収穫作業の完全自動化を目指すことなどが考えられます。
また、サプライチェーン全体でのデータ連携をさらに深化させ、物流や小売までの情報を加味した、より高度な需要予測に基づく生産・供給計画の最適化に取り組むことも視野に入ってきます。
まとめ
食品加工用作物の栽培において、食品加工工場とのデータ連携を通じたスマート農業技術の活用は、品質安定と加工歩留まり向上に大きく貢献しうる有効な手段です。本事例は、技術導入だけでなく、サプライチェーン上の関係者が連携し、データに基づく意思決定プロセスを構築することの重要性を示唆しています。このような取り組みは、農業の高収益化と持続可能性に寄与するだけでなく、食品産業全体の効率化と食品ロス削減にも繋がる可能性を秘めていると言えるでしょう。