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農業における「センシング」とは、センサーやカメラ、ドローンなどを活用し、ほ場（田畑）の環境や作物の生育状態、気象状況などをデータとして把握する技術です。
私はこのセンシングを用いて、作物の生育状況を「見える化」する研究に取り組んでいます。例えば、土壌中の肥料成分のばらつきをデータ化すれば、肥料の量などを調整して生育状況を均一化するとともに、環境負荷やコストも抑えられます。
農業人口や農地面積の減少が進む日本において、AIやロボットなどの先端技術を駆使する「スマート農業」は、食料生産の未来を支える重要な技術です。
近年の日本では、高齢化に伴い農業人口や農地面積の減少が深刻な問題となっています。この状況が続けば、食料の安定生産や供給が困難になる時代が訪れかねません。
こうした課題を乗り越える鍵となるのが、IoTやAI、ロボットなどの先端技術を活用する「スマート農業」です。私はその中でも「センシング」を活用し、作物の生育に関する詳細なデータを「見える化」する研究に取り組んでいます。
スマートアグリ温室での、AIを用いた実証実験
センシングとは、センサーやカメラ、ドローンなどを用いて、ほ場（田畑）の環境や作物の生育状態、気象状況などを数値データとして把握する技術です。
例えば、センシングによって土壌に含まれる肥料成分のばらつきをデータ化すれば、肥料の量などを調整して生育状況を均一化できます。無駄を省くことで、環境負荷の低減や生産コストの削減にもつながります。
研究室では、生物資源科学部キャンパス内の「スマートアグリ温室」にて、AIを用いてイチゴの花や果実の数を数える装置の実証実験を行っています。栽培ベンチに沿って装置を移動させることで、風の影響を受けずに正確に測定できます。ここで収集したデータは、収穫量の予測や収穫量低下の原因究明に役立ち、栽培環境の改善につなげることができます。
ほかにも、植物の生育のばらつきをリアルタイムで把握し、品質を均一化するなど、多様な研究を進めています。
これらの研究がめざすのは、リモートで生育状況を確認できる「作物生育診断技術」の開発です。データを蓄積・解析することで、より適切な栽培環境へと導くアクションをサポートすることが目標です。
生産者の想いに応える研究を！
私が「生産現場で役立つ技術を開発したい」と思うようになったきっかけは、生産者の方から「思い描いた通りに作物が育っているか、確かめる技術はないか」と声をかけられたことでした。
生産者は研究者にとっての「良き先生」です。現在も研究がスタートする段階から農家の方々に意見やアドバイスをいただいています。ときには厳しいご指摘を受けることもありますが、それらも全て研究を深化させる糧となっています。
作物の栽培や農業経営に有用な成果を見出せたときは、大きなやりがいを感じます。
研究室の学生たちは、「農業の現場で何が求められているのか」という視点を養うために、技術開発だけでなく実際の作物栽培も体験しています。
学生たちが生産者とコミュニケーションを深め、「農業に関わる研究が楽しい」と話してくれることが、私にとっての大きな喜びです。
アグリサイエンス学科で学ぶ学生たちが、柔軟な発想で農業の未来に貢献することを心から願っています。
