農業データを取っているのに活かせない？「見るだけ」で終わらせない使い方
スマート農業を始めるとき、
「まずはデータを取ろう」
と考える人は多いです。
温度、湿度、CO2、日射量、土壌水分などをセンサーで計測すれば、これまで感覚で見ていた農場の状態を数字で確認できるようになります。
これは非常に重要な第一歩です。
しかし、実際には、
「数字は見られるようになった」
「グラフも表示されている」
「毎日データは蓄積されている」
というところで止まってしまうケースがあります。
つまり、
データを取っているのに、栽培管理や作業の判断が以前とあまり変わっていない
という状態です。
■データは「記録すること」が目的ではない
農業データの本当の価値は、記録そのものではありません。
重要なのは、その数字を見て、
「何をするのか」
を決められることです。
例えば温度を測っていても、
「今日は30℃だった」
だけでは、単なる記録です。
一方で、
「30℃を超えたので換気する」
「高温になる前に側窓を開ける」
「明日はさらに暑くなりそうなので、早めに対策する」
という判断につながれば、データが実際の農作業に使われています。
データ活用では、
計測 → 判断 → 行動
という流れを作ることが重要です。
■数字が多すぎると、逆に判断できなくなる
スマート農業では、多くのデータを取得できます。
例えば、
・気温・湿度・飽差・CO2濃度・日射量・土壌水分・土壌温度・EC・降雨・風速
などです。
しかし、すべての数字を毎日確認しようとすると、それだけで負担になります。
データが多いほど便利になるとは限りません。
むしろ、
「結局どの数字を見ればいいのか分からない」
という状態になることもあります。
そのため最初は、
自分が毎日判断している作業に関係するデータだけを見る
という考え方が現実的です。
■まずは「何を判断したいのか」から決める
センサーを選ぶ前に考えたいのが、
「何を知りたいのか」
ではなく、
「何を判断したいのか」
ということです。
例えば、
「灌水のタイミングを判断したい」
のであれば、土壌水分や日射量などが参考になります。
「換気のタイミングを判断したい」
のであれば、ハウス内温度や外気温が重要になります。
「高温対策をしたい」
のであれば、温度だけではなく日射や今後の天候予測も判断材料になります。
つまり、
作業↓判断↓必要なデータ
という順番で考えた方が、無駄なセンサーを増やしにくくなります。
■「データを見る」と「現場へ行く」がセットでは省力化にならない
センサーを導入しても、
スマートフォンで数字を見る↓気になる↓圃場へ行く↓設備を操作する
という運用では、見回り回数自体はあまり減りません。
ここで次に考えたいのが、
データ確認と設備操作をつなげること
です。
例えば、
「温度を確認する」
だけで終わらず、
「必要ならその場で換気設備を操作する」
という流れを作ることができれば、現場へ行く回数を減らせる可能性があります。
データを取得する設備と、農作業を行う設備を別々に考えないことが重要です。
■灌水も「感覚」だけでなく判断材料を増やせる
農業では、長年の経験や作物の状態を見ながら灌水を判断することが重要です。
一方で、
「昨日もこの時間だったから今日も同じ」
「なんとなく乾いている気がする」
という判断だけでは、天候変化に対応しにくいこともあります。
例えば、
・日射量・土壌水分・気温・天候予測
などを確認することで、灌水の判断材料を増やすことができます。
もちろん、データだけですべてを決める必要はありません。
重要なのは、
経験に数字を加える
という考え方です。
■記録を残すことで「なぜうまくいったのか」を振り返れる
データ活用には、もう一つ大きなメリットがあります。
それが、過去を振り返れることです。
例えば、
「去年より今年の方が生育が良かった」
という結果があったとします。
感覚だけでは、
「今年は天候が良かったから」
で終わってしまうかもしれません。
しかし、環境データが残っていれば、
・どの時期の温度が違ったのか・日射量がどう変化したのか・灌水回数が違ったのか・高温日がどの程度あったのか
を比較できます。
こうした蓄積は、翌年の栽培改善にもつながります。
■法人参入では「担当者の感覚」だけに依存しないことが重要
異業種から農業へ参入する法人では、特にデータ活用が重要です。
なぜなら、担当者が変わる可能性があるからです。
例えば、
「このハウスは朝これくらい暑くなったら窓を開ける」
という判断が一人の担当者の感覚だけに依存していると、その人がいなくなったときに運用が難しくなります。
一方で、
「温度がこの程度になったら確認する」
「この条件なら換気を行う」
といった基準を数字で共有できれば、業務を標準化しやすくなります。
農業データは、栽培技術だけではなく、
作業の属人化を減らすための道具
としても使えます。
■最初からAI分析まで目指す必要はない
農業データ活用というと、
AIビッグデータ高度な予測モデル
といったものを想像するかもしれません。
しかし、新規就農や小規模な農業参入で、最初からそこまで必要とは限りません。
まずは、
① 数字を見る② 判断基準を決める③ 作業につなげる④ 結果を振り返る
というだけでも十分です。
重要なのは、高度な技術を使うことではありません。
取得したデータが、実際の農作業を変えているか
という点です。
■GREEN OFFSHOREのスマート農業ソリューション
GREEN OFFSHOREでは、農業設備の遠隔化・自動化を通じて、日々の判断と作業をつなげるスマート農業ソリューションを提供しています。
灌水設備などの遠隔操作には「GO SWITCH」、側窓の開閉には「GO SWITCH+（側窓モデル）」があります。
GO SWITCH+（側窓モデル）https://www.greenoffshore.jp/goswitch2
また、今後の天候を農作業の判断材料として確認できる「このあとてんき」も提供しています。
スマート農業を検討する場合は、「どんなデータを取れるか」だけでなく、
そのデータを見て、次に何をするのか
まで考えて設備を選ぶことが重要です。
