LOWCAL
Prospecting
2018

産業を変える技術、
世界を変えうるアイデア。

近年の国内農業が抱える問題とその解決へ向けた挑戦

近年の国内の農業においては農業従事者の高齢化が進み、ただでさえ過酷な農作業が継続困難なレベルに至り、廃業せざるを得ない農家が年々増えています。

またそんな農業の現状を救わんとして若者が農作業に挑戦するケースも近年増えてきていますが、自然を相手に日々の試行錯誤を繰り返す必要がある農作業はなかなか一筋縄では行きません。
大自然の手痛い洗礼に遭った新規参入者が諦めてしまうケースもよく聞かれます。

既存従事者の継続困難さ / 新規従事者への高い参入障壁

LOWCALはそんな農業に対して、これから新たな挑戦を始めていきます。

IT技術で農業を変革するアイデア

人間の知覚能力の高さに支えられている農業

人間の指先は0.01ミリメートルの凹凸を即座に感じ取ることができる超高性能のセンサー機能を備えています。また人間の視覚は脳や反射神経と連携して、たった一瞬のうちに見たものを複数の条件と照らし合わせて正確に見分けることができます。

しかし通常の工業用のセンサーやロボットでは、そんな人間と同じだけの精度と速度で農作物の生産管理を行うことは困難で、そこにある人間の高度な知覚能力と工業機械の性能の限界のギャップが、農業のオートメーション化を阻害していた要因の一つなのです。

ディープラーニング ー 無数に繰り返される施行から学習する人工知能

一方で人工知能には、そんな人間の知覚能力を上回る可能性があります。
それがディープラーニングです。人間が無意識下で行っている判断の条件分岐を、人間のニューラルネットワークを模したアルゴリズム上で、膨大なデータから繰り返し学習することで、最終的には人間の知覚能力を上回る精度で判別することができるようになる。

農業を「誰でも選べる雇用」に変革するアイデア

そんな可能性を秘めているのが、人工知能(AI)の技術なのです。

IT技術によって産業が改善された事例

例えば、北欧のノルウェーでは30年前までは日本と変わらないスタイルの漁業・水産業が行われていましたが、現在ではIT技術の積極的な導入によりオートメーション化が進み、個人用のPCやモバイル端末で漁獲データ管理ができるばかりでなく、毎日の漁作業自体もごく少人数で漕ぎ出し、ポイントに到着したらボタン一つでポンプにより水揚げがされるというところまで機械化されています。

こうして十分な漁獲が安定的に得られることで、ノルウェーでは漁業が若者の人気の雇用となり、国の定めた漁獲枠も正確な共有データにより徹底遵守して運用されるため、結果的に魚が増えて海の生態系の豊かさを守ることにも繋がったとも言います。

これが、LOWCALが目指す”IT技術による産業変革”のモデルケースの一つです。

LOWCALが農業に取り組む理由

株式会社LOWCALのルーツは新潟県

LOWCALの代表である本間は新潟県の農家に生まれました。またLOWCALの事業は今ではシステム開発を始め多岐にわたっていますが、創業した当時の主な事業は農家の卸売業でした。
幼い頃から農業の現場で育った本間は、当たり前の日常として農作業を経験し、卸売業を通じて実際にそれを販売して、各店舗や施設で消費者が実際に口にするまでを見届けた人間として、日本の農業が置かれている現状は、まさに当事者として自分が取り組むべきテーマだと考えているのです。

農家、農業大学、そしてLOWCALのシステム開発チームの三位一体

農業の問題に立ち向かうには、農業の現場(ミクロ)をよく知る農家と、農業を俯瞰的(マクロ)に学術研究をしている農業大学、そして解決手段としてITやシステムの開発力が必要になりますが、実際の経済社会ではその三者の利害が一致することは少ないようです。
しかし幸いにも、LOWCALはその三者を力強く繋げる縁に恵まれました。

共通の動機

こうして2018年、LOWCALが農業を変える取り組みが動き出しました。

取り組み状況レポート

AIを用いた茶豆の選別の自動化と、農場作業へのドローンの導入についての取り組み状況を随時お伝えしていきます。

※6月より掲載予定。

今後の展望について

「AI×農業」国外への展開

農業のサステイナビリティは日本だけの問題ではありません。
むしろ、赤道付近の熱帯気候や、季節風、雨季乾季といった厳しい環境条件下で、未だに焼畑農業が行われ環境問題と直面している東南アジア諸国については、バイオテクノロジーやICTの活用と合わせてAI農業化を進めることが、日本以上に深刻な課題として捉えられています。我々が確立した手法が世界各国で活用される日に向けて、まずは日本国内で取り組みを進めていきます。

農業以外の産業への展開

AIやロボティクスのノウハウとシステムはあらゆる方面へ転用が可能です。
例えば、人工知能にとって学習対象が静物なのか動物なのかは大きな違いではありません。精密機器の製造工場における不良品検知をしながら、同じベースのアルゴリズムを使って、そこで働く人々の体調やモチベーションまで分析して管理することも、不可能ではないのです。

コンタクト

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