スマート農業技術による高糖度トマトの品質安定化とブランド戦略：データに基づいた栽培管理と新たな販路開拓事例
高付加価値作物として注目される高糖度トマト栽培では、安定した品質の確保が経営の鍵となります。しかし、気候変動の影響や栽培技術の経験依存性などから、品質のばらつきが発生しやすく、安定生産とそれに伴う収益確保が難しいという課題がありました。また、品質の「見える化」が難しく、適切な販路開拓や高単価での販売機会を十分に活かせない状況も散見されました。このような背景から、スマート農業技術を活用して品質を安定させ、ブランド価値を高める取り組みが進められています。
技術導入前の課題：品質のばらつきと販路の限界
事例の対象となる生産者は、従来から高糖度トマトの栽培に取り組んでいました。熟練農家による高い技術力で一定水準の品質は実現できていましたが、気候条件や日々の微細な環境変化に対する経験と勘に頼る部分が大きく、ロットごとの糖度や酸度、硬さといった品質指標にばらつきが生じやすい状況でした。特に、高糖度を安定的に実現するためには、厳密な水分・養分管理が不可欠ですが、これを経験のみで行うことには限界がありました。
また、品質のばらつきは出荷先の評価にも影響し、安定した高単価での販売を阻害する要因となっていました。品質データが体系的に蓄積・活用されていないため、自社製品の強みを明確に示せず、高付加価値を訴求するブランド戦略を展開しにくい状況でした。結果として、限られた既存の卸売市場への出荷が中心となり、高付加価値に見合う新たな販路（高級スーパー、オンライン直販、海外輸出など）を開拓するに至っていませんでした。
導入されたスマート農業技術
この課題を解決するため、生産者は以下のスマート農業技術群を連携させて導入しました。
- 多点環境センサーシステム: 温室内外の気温、湿度、日射量、CO2濃度、土壌水分量、EC値（電気伝導度、養分濃度の指標）などをリアルタイムで計測するセンサーネットワーク。
- AI画像解析システム: 定点カメラや巡回ロボットに搭載されたカメラでトマトの生育状況（葉の色、果実の大きさ、色づき、病害虫の兆候など）を定期的に撮影し、AIが解析。
- 統合栽培管理プラットフォーム: 上記のセンサーデータ、画像解析結果に加え、手入力による作業記録（施肥量、かん水量、剪定日など）を一元的に収集・蓄積・分析するクラウドベースのシステム。
- 養液・環境制御システム: 統合プラットフォームからの分析結果や指示に基づき、かん水、施肥、換気、暖房、遮光などを自動または半自動で制御するシステム。
- 品質測定・トレーサビリティシステム: 収穫されたトマトの糖度、酸度、硬さなどを非破壊または破壊検査で測定し、個体またはロットごとにデータ化。この品質データと生産履歴データを紐付け、QRコードなどで消費者や取引先が確認できるようにするシステム。
課題解決に向けたプロセスの変革
これらの技術導入により、栽培プロセスはデータ駆動型へと変革しました。
まず、多点環境センサーと画像解析システムによって、圃場環境と作物の生育状況が詳細かつリアルタイムに「見える化」されました。これにより、熟練農家の「勘」に加えて、客観的なデータに基づいた栽培判断が可能になりました。統合栽培管理プラットフォーム上でこれらのデータを分析し、AIが最適なかん水タイミングや施肥量、微細な環境設定の調整を提案します。例えば、日射量とCO2濃度、生育ステージから光合成量を推定し、それに応じた最適な養液供給量を算出するといったことが行われます。
また、AI画像解析は病害虫の早期発見や生育異常の兆候を捉えるのにも貢献し、タイムリーかつピンポイントな対策を可能にしました。
品質測定システムで得られた収穫後の品質データは、統合プラットフォーム上の栽培データと紐付けられ、品質に影響を与えた環境要因や栽培管理の履歴を遡って分析できるようになりました。これにより、「どのような条件下で高品質なトマトが生産されるか」という知見がデータとして蓄積され、栽培技術の標準化と改善に役立てられています。特に、糖度が高まる要因や、ばらつきを抑えるための微調整のコツなどがデータから明らかになり、マニュアル化が進みました。
さらに、品質データと生産履歴を連携させたトレーサビリティシステムは、生産されたトマトの「品質保証書」としての役割を果たします。個々のトマトやロットが持つ品質情報を可視化することで、消費者や新たな販路に対して、自社製品の具体的な価値を明確に伝えることが可能になりました。
導入によって得られた成果
このスマート農業技術群の導入は、生産者に顕著な成果をもたらしました。
最大の成果は、品質の安定化です。特に、糖度の平均値が向上したことに加え、糖度のばらつき（標準偏差）が導入前に比べて約30%低減しました。これにより、高糖度基準を満たす秀品率が向上し、歩留まりが改善されました。
また、データに基づいた標準化された栽培管理が可能になったことで、熟練農家の技術を形式知化し、経験の浅い作業員でも安定した品質のトマトを生産できるようになりました。これは、労働力不足への対応や技術継承の観点からも大きなメリットです。
新たな販路開拓と収益向上も実現しました。品質データに裏打ちされたトレーサビリティシステムを活用し、高級スーパーや有名レストラン、さらには海外へも試験的な出荷を開始しました。特に、オンライン直販サイトでは、個体ごとの糖度情報などを開示することで消費者からの信頼を得て、通常の卸売価格と比較して平均20%増しの価格で販売することに成功しています。全体として、秀品率向上と高単価販売の組み合わせにより、売上高は導入前に比べて年間15%増加しました。
病害虫の早期発見とピンポイント対策により、農薬使用量を削減できたほか、養液・環境制御の最適化による肥料・エネルギーコストの削減も副次的な成果として得られました。
成功の要因分析
この事例の成功要因としては、以下の点が挙げられます。
- 明確な目標設定: 「品質安定化」と「新たな販路開拓・高付加価値化」という具体的な経営課題に対し、スマート農業技術を解決策として位置づけたこと。
- 統合的な技術導入: 個別の技術要素（センサー、AI、制御、トレーサビリティ）を単体で導入するのではなく、データが連携し、互いに補完し合うシステムとして構築したこと。
- データ活用の徹底: 収集したデータを単に記録するだけでなく、品質分析、栽培改善、さらには販売戦略にまで活用する仕組みを構築したこと。
- 現場との連携と導入支援: 新しいシステムに対する現場の戸惑いを軽減するため、技術ベンダーと密に連携し、丁寧な操作指導やデータ活用のトレーニングを行ったこと。また、熟練農家の知見をシステムに取り込むプロセスを重視したこと。
- 品質データのブランディング活用: 測定された客観的な品質データを、製品の信頼性を示す重要な要素として、販路開拓やプロモーションに積極的に活用したこと。
今後の展望と応用可能性
今後、この生産者はAIによる生育・収量予測機能の精度向上や、より高度な自動環境制御への移行を目指しています。また、得られたデータと知見を活用し、他の品目での高付加価値栽培にも応用していくことを検討しています。
この事例は、単に生産効率を高めるだけでなく、スマート農業技術が「品質の見える化」を通じて製品のブランド価値を高め、新たな市場を開拓し、収益構造を変革する可能性を示しています。特に、地域特産品や高単価作物を扱う生産者にとって、データに基づいた品質保証とそれを活用したブランド戦略は、厳しい市場競争を勝ち抜くための重要な差別化要因となり得ます。技術ベンダーにとっては、単機能のシステム提供から、データ連携による付加価値の高い統合ソリューションや、品質保証・ブランディング支援といったサービスへの展開のヒントとなる事例と言えるでしょう。