スマート農業成功事例集

スマート農業技術による経営データ統合と分析：科学的根拠に基づく意思決定で収益を最大化する事例

複雑化する農業経営における意思決定の課題

近年の農業経営は、気候変動によるリスクの増大、消費者ニーズの多様化、労働力確保の困難さなど、多岐にわたる課題に直面しており、その意思決定は複雑さを増しています。特に規模拡大や法人化を進める経営体では、圃場データ、気象データ、労務データ、資材購入データ、販売データなど、取得できるデータ量は増加傾向にあります。しかし、これらのデータが個別のシステムに散在していたり、紙媒体で管理されていたりするため、横断的な分析やリアルタイムでの状況把握が困難な状況が多く見られます。

経験や勘に基づく意思決定は、長年の知見に裏打ちされた強みがある一方、不確実性の高い現代において、リスク管理や新たな機会損失を防ぐためには、より客観的で科学的な根拠に基づいた意思決定が求められています。

導入されたスマート農業技術：経営データ統合・分析システム

このような課題に対し、ある農業経営体では、経営全体のデータを統合・分析し、意思決定を支援するためのスマート農業システムを導入しました。このシステムは、以下の要素で構成されています。

1. データ収集基盤:

   • 圃場に設置されたIoTセンサー（温度、湿度、土壌水分、EC値など）からの環境データ。
   • 自動走行農機や作業管理アプリからの作業履歴、燃料消費、圃場別の作業時間データ。
   • 資材管理システムからの肥料、農薬、種子などの購入・使用量データ。
   • 販売管理システムからの出荷量、販売価格、販路別の実績データ。
   • 労務管理システムからの従業員の作業時間、担当作業データ。
   • 外部連携データ（気象予報、市場価格、衛星画像など）。

2. データ統合・蓄積プラットフォーム:

   • 上記で収集された様々な形式のデータを集約し、一元的に管理するためのクラウドベースのプラットフォーム。異なるシステム間のデータ形式を標準化し、統合データベースに蓄積します。

3. データ分析・可視化ツール:

   • 蓄積されたデータを分析するためのツール。経営状況を包括的に把握するためのBI（ビジネスインテリジェンス）ダッシュボード機能を持ち、売上、コスト、利益率、圃場別の収量・品質、作業効率などをリアルタイムで可視化します。
   • AIによる分析モジュールも組み込まれており、過去のデータや外部データと組み合わせることで、需給予測、病害虫発生予測、最適な栽培管理計画の提案、収益シミュレーションなどを行います。

4. 意思決定支援インターフェース:

   • 分析結果や提案内容を経営層や現場リーダーが直感的に理解できる形で提示するインターフェース。PCやタブレットからアクセスでき、主要なKPI（重要業績評価指標）やアラートを確認できます。

課題解決への具体的なプロセスとシステム活用

この経営体では、システム導入後、まず経営に関わる全てのデータをこのプラットフォームに集約することから始めました。これにより、これまでバラバラに管理されていたデータが関連付けられ、全体像を把握できるようになりました。

例えば、特定の圃場における環境データ、作業履歴、投入資材、収量、販売価格、さらにはその圃場の担当者の作業時間やスキルといったデータが紐付けられます。BIダッシュボードでこれらの情報を俯瞰することで、「この圃場は他の圃場と比べて収益性が低いが、それは作業時間や資材投入量の問題か、あるいは環境や品種によるものか？」といった問いに対し、データに基づいた仮説立てと検証が可能になりました。

AI分析モジュールは、過去数年間の栽培データ、気象データ、市場価格データを学習し、翌シーズンの最適な作付け計画や、特定の栽培方法が収益に与える影響などをシミュレーションできるようになりました。これにより、経験や感覚だけでなく、数値に基づいた科学的な根拠をもって品種選定や栽培面積の調整を行うことが可能となりました。

また、リアルタイムでの売上データや市場価格の変動を把握し、在庫状況や今後の収穫予測と照らし合わせることで、より有利な販売先や出荷時期を判断するなど、販売戦略の最適化にもシステムが活用されています。

導入によって得られた具体的な成果

この経営データ統合・分析システムの導入により、この農業経営体では以下のような具体的な成果が得られました。

• 収益性の向上: 圃場別や品種別の詳細な収益データ分析に基づいた経営資源の最適配分、AIによる需給予測を活用した販売戦略の改善により、全体で年間収益が約15%向上しました。
• コスト削減: 資材投入量と収量の相関分析に基づいた精密な施肥・農薬管理、作業効率の可視化による無駄の削減などにより、生産コストを約10%削減しました。特に、資材の過剰な発注や使用が減少し、在庫管理も効率化されました。
• 意思決定の迅速化と質向上: リアルタイムのデータに基づいて客観的な判断ができるようになったことで、市場の変化や圃場の状況に応じた意思決定が迅速かつ正確に行えるようになりました。
• 属人化の解消と技術継承: 熟練者の経験に基づく判断基準やノウハウがデータと関連付けられ、システム上に可視化されたことで、若手リーダーでもデータに基づいた判断が可能となり、経営判断の属人化解消と技術継承に貢献しています。
• リスク管理の強化: 気象データと栽培データの分析によるリスク予測精度の向上、需給予測に基づく供給計画の最適化により、気候変動や市場価格変動による経営リスクを低減できました。

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。

1. 経営層の強いコミットメント: 単なる技術導入ではなく、経営全体の可視化と意思決定の質向上という経営目標を明確にし、トップダウンで推進したこと。
2. 段階的なデータ統合: 一度に全てのデータをシステムに集約するのではなく、重要度の高いデータから段階的に統合を進め、現場の負荷を軽減しながら進めたこと。
3. 現場との連携: 現場担当者からのフィードバックを収集し、システムのUI/UX改善や、現場でのデータ入力・活用に関する丁寧な教育を行ったこと。
4. 外部ベンダーとの密な連携: 経営課題の深い理解に基づき、経営データ全体の統合と分析に強みを持つベンダーを選定し、経営体のニーズに合わせてシステムをカスタマイズしたこと。

今後は、さらに財務会計システムや人事システムとの連携を強化し、より包括的な経営分析を可能にすることが展望されています。また、蓄積されたデータを活用し、農業版のサプライチェーンファイナンスへの応用や、新たな保険商品の開発など、周辺ビジネスとの連携も視野に入れています。

まとめ

本事例は、スマート農業技術を活用して経営全体のデータを統合・分析することで、科学的根拠に基づいた高度な意思決定が可能となり、収益性の向上、コスト削減、リスク管理強化といった具体的な経営成果に結びついた事例です。これは、単一の栽培技術導入だけでなく、経営全体のデータマネジメントと意思決定プロセスにテクノロジーを適用することが、持続可能で高収益な農業経営を実現する上で極めて有効であることを示しています。農業関連技術ベンダーの皆様にとって、顧客の経営課題解決に向けたソリューション開発や、データ連携・統合プラットフォームの重要性を示唆する事例と言えるでしょう。