千葉県ら、ナシの栽培にロボットやAIを活用する実証実験を開始

　千葉県は、ニホンナシ（和なし）の産出額と栽培面積では全国1位で、海外からの需要も高まっている。一方で、ナシの収穫作業は人力によることや、気候変動によって病害虫の薬剤防除の実施タイミングの判断が難しくなっているなどの課題もある。

　こうした課題をロボットやAI（人工知能）技術などを使って解決を図るために、千葉県を代表として結成されたコンソーシアムが、千葉県ナシ栽培スマ農コンソだ。今回、県内の市川市と成田市に、ほ場を持つヤマニ果樹園において、テクノロジー活用の実証実験を開始した。

　実証では、（1）ヒトを追従する運搬ロボット作業車の導入、（2）ほ場ごとの気象データに基づく病虫害発生予測と農薬散布適正化のナビゲーション、（3）ナシ園の画像をAI技術で分析する生育解析の3つのテーマを検証する（図1）。

図1：ナシの栽培における課題と対応方針

　ヒトを追従する搬送ロボット作業者の実証では、収穫や、せん定枝の回収・結束、除草剤散布における作業の省力化を目指す。労働負荷の軽減効果については、作業者が装着するウェアラブル端末で得られる心拍数の変化などから確認する。

　気象データの活用では、気象データを広範囲に収集するセンサーネットワークを構築し、アメダスなどでは取得できない詳細データを取得する（図2）。

図2：気象データ取得のために構築するセンサーネットワークの概念

　気象データは栽培支援用のスマホアプリ「梨なび」に反映させる。梨なびには、黒星病の感染危険度をリアルタイムに予測し、農薬散布による防除適期をナビゲーションする機能を搭載することで、ほ場ごとの防除計画の立案を容易にするとともに、使用する農薬の種類の削減を後押しする。

　栽培棚の画像に基づく生育解析では、ロボット作業車にカメラを搭載し棚下からの画像を撮影し、その画像をAI技術で解析する。生育状況は従来、生産者が感覚的に把握していたが、より客観的なデータとして把握できるようにする。

　黒星病の感染危険度情報やAI技術による生育解析結果は、クラウド上で共有し、リモートで普及員からの指導を受けられるようにするとともに、生産者同士が情報を共有できる仕組みも構築する。

　千葉県ナシ栽培スマ農コンソには、農家や農業関連団体のほか、各種のデジタル技術を持つ企業などが参加している。今回の実証における役割を表1に示す。

　今回の実証は、農林水産省事業の「スマート農業技術の開発・実証プロジェクト」を活用して実施する。