ネギ畑を見ながら、農業でAIを活用する前に、まずデータをどう集めるかが大きな課題なんじゃないかと考えていた。
少ない人数で大きい面積をやっていくにはどうすればいいか。僕自身、日々向き合っているテーマだ。AIモデルが進化する中で、農業でもどう使うかが注目されていると思う。ただ、現場では必要なデータがそもそも取れていない。取れていたとしても、まとまっていない。この部分の問題が大きい気がしている。
ネギの追肥のタイミングを、継続した観察でつかみたい
ネギは葉っぱの状態を見ながら定期的に追肥して、徐々に大きく、太くしていく。僕はいま2年目というなかでそのタイミングがよく分からない。
例えば、定点カメラで生育の様子を継続して記録できたら、「今が追肥のタイミングかもしれない」と判断しやすくなるんじゃないか。病気についても、同じ場所でデータを取り続けることで、分かってくる部分があるのかなと思う。
定点カメラだけでなく、ドローンで俯瞰して撮った画像や、人工衛星のデータもある。それぞれ違うデータを組み合わせて、実際の現場と照らし合わせながら、AIを使った分析の精度を上げていく。そういうことが必要になってくるのかなと考えている。
アプリごとに分かれたデータをまとめて扱いたい
一方で、農業ではいろいろなアプリが存在している。人工衛星のデータを見るアプリがあり、ドローンにはドローンのアプリがあり、カメラにもハードウェアやアプリがある。
それらのアプリを組み合わせればデータを取ることはできるはず。
ただそうするとデータの置き場がバラバラになる。管理が面倒になって、続けなくなってしまうこともある。データがそれぞれのアプリの中にあると、後からまとめて扱い、総合的に分析することもやりづらい。
データを取ることと、そのデータを使える形で持っておくこと。両方を考えないと、AIを使うところまでなかなか進めない気がする。
自分で管理できるデータベースに、現場の記録をためていく
今考えているのは、ドローン、人工衛星、カメラの画像を、自分で管理できるデータベースに格納していくことだ。
それぞれのデータをためておければ、AIを使って分析しやすくなるんじゃないか。AIモデルが進化したときにも、データがあれば、そこから読み取れることや分析の精度は上がっていくと思う。
でも、データがなければ、まず始まらない。今の農業の現場でAIを活用しようとするとき、この部分が課題になっているんじゃないかという気がしている。
どんなデータを、どう集めて、どこにためていくか。僕も、このデータ収集の仕組みをどう構築していくか考えていきたい。