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農業では人自身がビッグデータ。その活用システム構築を目指す

明治大学 農学部 農場 特任教授 小沢 聖

プロの農家の経験と勘を数値化して共有する

小沢 聖 さらに、栽培者が経験を積み、自分なりのやり方ができるようになってくると、そのやり方に応じて「ゼロアグリ」の制御目標とする土壌水分、土壌ECの設定を調整することができます。例えば、同じトマトでも、ストレスを与えると糖度が増してきます。そのストレスの程度がわかってくれば、それに応じた培養液供給に変えることができるのです。その調整は、パソコンやタブレット端末でクラウドに接続すれば、簡単にできます。しかも、その調整したデータはクラウドに保存されていきます。すると、同じ地域で「ゼロアグリ」を使っている栽培者が多くなれば、その地域のデータベースができることになります。そこで、Aさんのやり方を真似てやってみたいと思えば、Aさんのデータを使わせてもらうこともできるのです。これが、「ゼロアグリ」の重要な機能です。

 長年農業をやってきた人の経験と勘を引き継ぎたいと思っても、それを言葉で説明し、伝えることは簡単なことではありません。しかし、それをある程度数値化すれば、伝わりやすくなります。実は、農業生産現場でビッグデータを活用しようという試みは多くあります。しかし、測定データを集めるには多大な資金が必要なだけでなく、解析するロジックが不十分です。それより、栽培者の感性、感情、行動などを解析する方が有益だと考えます。人間というのは、いわば、非常に優秀なセンサーなのです。例えば、プロの農家は、いちいち温度計や湿度計を見たり、土壌にセンサー類を入れて確認するようなことはほとんどしません。気象の状態も、作物の状態も、計器で測るのではなく、見たり、触ったり、嗅いだりするうちに、自分の感性で判断します。それが積み重なったのが経験と勘であり、それは、いわばビッグデータなのです。それを数値化し、数値保存することで、多くの人が学んだり、その技術を後世に伝えることが容易になっていくと、考えます。

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