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「高い生産性」を持つ「持続可能な農業」へ 次世代施設園芸ソリューション

次世代施設園芸ソリューションとは

IoT・AIを活用することで農業経営の高度化、省力化を推進します。「高い生産性」を持ち、多様な人材が働きやすい「持続可能な農業」経営の実現を見据えた次世代施設園芸を追求。農業を軸に地域活性化・街づくりをめざす取り組みです。
NTTグループ初の農業専業会社「NTTアグリテクノロジー」(2019年7月設立)とともに、今注目されている次世代施設園芸を推進します。

背景と目的

国内の少子高齢化に伴い、農業従事者は減少傾向にある一方で、地域の担い手農家を中心に農業経営の大規模化、農業法人化が進んでいます。農業経営においては従業員を雇用し、労働力を最大限に活用する必要性が増しているのです。 そんな中、IoTを活用することで農業経営の高度化、省力化を推進し、「高い生産性」を持ち、多様な人材が働きやすい「持続可能な農業」経営の実現を見据えた次世代施設園芸が注目されています。
次世代施設園芸を軸に、周辺インフラの整備、耕作放棄地の有効活用、物流の活性化と拠点整備、地域エネルギーの活用を進め、関連産業への経済効果を生み出し、地域の雇用を創出、定住人口の増加といった総合的な視点で、地域活性化・街づくりをめざす取り組みです。次世代施設園芸は、高度な環境制御技術の導入による生産性向上、雇用労働力を活用した大規模経営、地域エネルギーの活用による化石燃料依存からの脱却、といった特徴を備えています。

【外観イメージ】

【内観イメージ】

仕組み

IoTによる高度な環境制御

温度・湿度計等の24時間モニタリングと異常検知時のアラート、カメラの遠隔操作で畑や農作物の様子を「見える化」します。

AIを活用した環境・生育データの分析

収量を予測します。予測に基づき作業計画を策定、人員配置の最適化を図ります。

各業務プロセスのデータ統合・相互連携

生産や販売、労務管理、経理等のデータを統合し、相互に連携することで、需給バランスの可視化・最適化を図ります。 農業生産工程管理(GAP)取得支援などに繋げます。

実証ファームを運営

「次世代施設園芸ソリューション」の確立に向け、自らIoT/AIを活用し農産物の生産等を行う「実証ファーム」を運営。ソリューションの品質向上とノウハウを蓄積して、農業生産者へ次世代施設園芸のトータルソリューションを提供していきます。

トライアル事例

CASE 01

高知県安芸市 「ゆめファーム全農こうち」

農作業者の健康&労務管理をIoT化 2019年10月~2021年3月末で実証実験を実施中

リリース時期
2019年9月
健康・労務管理のイメージ
PROJECT

農作業者の人材不足や高齢化、外国人材の雇用を見据え、健康&労務管理をIoTで省力化、一元化する試みです。農作業者に腕時計型のウェアラブルデバイスを装着してもらい、バイタルデータや位置情報等を取得。取得情報をもとに、農作業者の身体負荷状況や作業状況等を可視化し、予め設定した条件に合致した場合に経営者や管理者にメールでアラートを通知し、タイムリーな健康管理や適切な労務管理を実現します。 なお、実証実験では、年齢や作業経験期間が異なる数名の農作業者を対象にしています。

RESULT

温度・湿度・日射量のIoTセンサーによる計測をもとに、暑さ指数WBGT(気温と相対湿度を基にした暑熱環境の熱ストレス評価)を算出。ウェアラブルデバイスで心拍数を管理し、負担過多の場合にはアラートを通知します。作業者への注意喚起、適切な声かけによる体調確認、休憩指示が可能となり健康管理に寄与します。
また、ウェアラブルデバイスで取得する位置情報と、労務管理アプリケーションに記録した作業内容等の情報を連動することにより労働時間と生産性を可視化し、作業の進捗を把握。データ化により、集計作業を簡略化します。さらに、多言語翻訳機能、メッセージ機能を搭載することで、外国人技能実習生等とのコミュニケーションに活用できると考えています。

※文中に記載の組織名・所属・肩書・取材内容などは、すべて2019年9月時点(インタビュー時点)のものです。
※上記事例はあくまでも一例であり、すべてのお客さまについて同様の効果があることを保証するものではありません。

CASE 02

山梨県北杜市 アグリビジョン 南アルプス農園

日本最大級のハウスにおける実証実験 2020年2月現在、データを集積中

この動画は2018年3月3日BSジャパン(現:BSテレビ東京)で放送された『マゼランの羅針盤 発見!明日をつくる企業のチカラ』のダイジェスト版です。

PROJECT

大規模農業法人が運営する日本最大級のハウスは、ハウスの天窓の開閉や、温度湿度の管理のすべてを自動化し、1日数百キロから数トンを収穫しています。しかし、収穫は人の目視に頼り、1日に必要な作業員の人数も経験者の勘に頼っているため、収穫物の廃棄や作業員過剰などの無駄が生じています。そこでIoTシステムを導入し、次の実証実験を行っています。台車に取り付けたカメラがハウス内の作物をくまなく撮影。画像をもとにAIが翌日の収穫量を算出・予測、さらに収穫に必要な作業員の人数も算出します。

※文中に記載の組織名・所属・肩書・取材内容などは、すべて2018年3月時点(インタビュー時点)のものです。
※上記事例はあくまでも一例であり、すべてのお客さまについて同様の効果があることを保証するものではありません。

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