日本発 ロボットAI農業のすごい未来

「日本発　ロボットAI農業のすごい未来」を読みました。副題は「2020年に激変する国土、GDP、生活」です。帯には、「迫る完全ロボット化、作業時間は9割減、輸出額１兆円も目前!」とあります。著者はIoTやITにはそれほど詳しくはなかったようですが、この本を出版するにあたり研究してしたようです。新しい発見に驚いている文章が散見されました。ドローンによるピンポイント害虫駆除や、除草ルンバはすぐにでも実現しそうな技術です。ただバラバラに開発されているようで農家が実用に使う際には二重に投資してしまう危険があるように見えます。備忘します。

日本発「ロボットAI農業」の凄い未来 2020年に激変する国土・GDP・生活 (講談社+α新書)

イノベーションを起こす要素としてITやAIを上げているが、私も同感である。まさにロボットAI農業によるイノベーションを起こすことこそ、農業の成長産業化に欠かせない。ページ20
IoTといっても聞き慣れない人多いかもしれない。とりわけITそのものに疎い農業界であれば、なおさらのことだろう。しかしあらゆる産業中で農業こそが、そうした最新テクノロジーによって最も変革すると言われている。 他産業に比べ、これから労働人口の減少スピードが飛び抜けている。それに、これまでITの導入ほとんど進んでいなかった。その分だけ生産性の向上において伸びしろがあると。実際、この業界でもIoT時代はすでに幕を開け用としている。ページ36
農業については、どんなデータが取れるだろうか。ここでは農家にとって最も大事な農業生産の現場に限った話を進めたい。これに関して二宮教授は、「大きく分けて3つのデータがあります。つまり環境情報と管理情報、生体情報です」と説明する。ひとつめの環境情報というのは土壌といった食事を育てる環境に関すること。管理情報というのは人によるマネジメントに関すること。例えば農薬、肥料た量あるいは農業機械をどれだけどこで時間を使ったか。3つ目の生体情報というのは生物の育成状況に状態に関する事。果実の糖度やサンド、収量といった作物そのものの情報などだ。ページ56
農業インダストリー4.0の世界では、農作業の時間は夜にまで広がることも大きな変化という。ページ128
小池氏は、この選別を機械任せようと考えた。そこで利用したのが、Googleが2015年11月に世界中の誰もが好きなように使えるようにした機械学習ライブラリ、テンサーフローだ。要は、テンサーフローの登場によって、関心のある人であれば誰でも、AIを活用して様々なシステムを構築することが可能になったのだ。ページ152
今では、テンサーフローのような様々なソフトウェアが、だれでもが使えるようにオープンソース化されている。おまけに必要な機材が手に入らなくても、3-Dプリンターで簡単かつ安価に作れてしまう。ページ154