農業従事者の人口は減少の一途をたどっています。5年前と比べて15％減、過去20年間でおよそ半分に減りました。加えて高齢化も深刻です。さらに離農が加速しています。結果として増加しているのが大規模農家。経営耕地規模が100ヘクタールを超える農家はこの5年間で30％も増えました*1。

これからの日本の農業がどのような方向に進むべきか。私は、内閣府が主導するSIP（エスアイピー、戦略的イノベーション創造プログラム）で次世代農林水産業創造技術担当として、農業分野の課題解決に向けた科学技術の活用を考えています。

ICTやロボット農業によって、超省力でスマートな農業モデルを実現することです。このモデルでは、人材不足解消とコスト削減を両立していきます。では、どうやって人手をかけずに低コストで良質な農作物を育てていくのか。まずは国産ゲノムの編集技術を利用して、育てやすく美味しい画期的な品種を作ります。それをもとにICTやロボット、AIをフル活用した“スマート農業”を確立するのです*2。

スマート農業を言い換えると、サイバー空間とフィジカル空間の高度な融合です。これを農業に当てはめるとすれば、作業している農業機械（農機）からさまざまなデータをクラウドへ自動的にアップすることが必要になります。これらは畑の状態、どれだけの肥料をまいたか、水やりの状況といった農業ならではのデータです。

このほかにも役立ちそうなデータがあるのですが、いろんなところに分散しているためにデータを上手く活用できず、そのために農業の効率化が進んでいないといった側面があります。そこで国が率先して農業データ連携基盤を整備しているところです。

その通りです。そのプラットフォームにアクセスすれば、いろいろなデータベースを参照できるようになります。2019年4月から国立研究開発法人の農研機構が本格運用する予定で、農林水産省がその整備に注力しています。これが完成すれば飛躍的に農業データを扱いやすくなり、スマート農業がぐんと近づくはずです。今回のプラットフォームは、データに基づいた農業を実践するための第一歩なのです。

はい。今最も力を入れているのが複数台によるマルチロボットトラクターです。目指しているのは最大4台。1台には人間が乗りますが、残りの3台は無人で自動走行します。4台が相互に通信しながら協調して動く仕組みで、つまり4倍の生産性で畑を耕すことができるわけです。

そもそも2018年はロボット農機元年と位置づけられていて、クボタ、ヤンマー、井関農機などの大手農機メーカーが自動走行のロボットトラクターなどを次々と発売しています*3。今年のシステムは、そばに人がいて有人監視することが前提となっていますが、2年後の2020年には遠隔監視する次世代型のロボット農機が登場する予定です。

そうですね、大容量かつ低遅延の5Gが大いに活躍すると思います。北海道と違い、本州の大規模農地は1カ所にまとまっておらず、飛び地になって広がっているのが普通です。もし離れた管制室からロボット農機の作業状態を一括監視できるようになれば、今までには想像もできなかったような効率化と省力化につながります。

とはいえ現状の通信システムでは、周辺画像を確認しても解像度が粗い画像しか送ることができず、しかも1～2秒ほどの遅延があります。自動走行では何かトラブルがあったときにすぐに作業を停止しなくてはならないのですが、5Gならばそのリスクも回避できる期待があります。さらに画像が鮮明になることで、どこで病害虫が発生しているかといった生育状態の良し悪しを遠隔から判断できるようになります。

もう1つ、準天頂衛星の「みちびき」*4が2018年11月から本格サービス開始となるので、より高精度な測位が可能になります。特にロボット農機は正確な位置の把握がすべてですから、みちびきによる誤差数センチ以内の測位補強はかなり大きな武器になりますね。

そうかもしれません。極端な話、農機のオペレーターは作業の監視役に過ぎず、未経験者でもできるようになるでしょう。それでも作業効率は向上している、と。またロボット農機は24時間作業ができますから、夜間の自動収穫も夢ではありません。

この理想的な手法を現実のものとするためには、工場のようにしっかりとした工程管理ができる仕組みを作っていくことが大事です。もちろん農業ですからハードルは高いのですが、気象情報やプラットフォームのデータを活用しながら“この作業にはどれぐらい時間がかかるのか”といったシミュレーションを行って、ある程度のスケジュールを立ててあげるわけです。これらを進めていかないと、未来の大規模農業を運営していくのには限界があります。