実施時期: 2019年04月|2026.05.19 最終更新
農業の経験則依存をAIとドローンで解決し、収量最大30%増を目指す
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
カテゴリー詳細
お問い合わせ
こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 農業従事者の減少による人手不足に悩んでいる
- 気候変動により従来の経験則が通用しなくなっている
- 病害虫の発生予測や早期対処を効率化したい
プロジェクト概要
背景・目的
日本の農業は、就農人口の減少による人手不足と、地球温暖化に伴う気候変動という大きな課題に直面しています。特に気候変動の影響により、熟練の農業従事者が長年培ってきた施肥タイミングなどの経験則が通用しなくなるケースや、これまで目立たなかった病害虫が増加するといった新たな問題が発生していました。
こうした現場の課題に対応し、収量の増加と品質向上を実現するため、NTTグループをはじめとする複数企業・団体が連携し、福島県の農場を舞台にスマート営農ソリューションの実証実験を開始することとなりました。
アプローチと成果
アプローチ
NTTグループは、ふくしま未来農業協同組合や株式会社エンルート、日本農薬株式会社などと共同で、準天頂衛星「みちびき」に対応したドローンとAI技術を活用した実証実験を展開しています。
具体的な取り組みとして、まずドローンで撮影した稲の画像をAIで分析し、生育ステージを正確に診断することで、最も効果的な追肥タイミングを特定する「スマート生育診断・追肥」を実施しています。また、広範囲の画像をAIで解析し、病害虫や雑草の種類と対処法を瞬時に判断する「スマート病害虫診断・対処」にも取り組んでいます。
さらに、NTT研究所のAI技術「corevo」を活用し、画像や位置情報、気象データなどを組み合わせて病害虫の発生を予測する日本初の技術検証も進めています。ドローンの自動運行においては、「みちびき」の高精度測位を活用することで、山間部などでの測位誤差を軽減し、的確な農薬散布を目指しています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
人手不足の解消
生産性向上
売上・収益の向上
属人化解消
推進したこと
プロトタイプ開発（PoC）
新サービス・製品開発
本プロジェクトは実証実験の段階であり、収量最大30％増と品質向上を目標に掲げて検証を進めています。
収集されたデータは株式会社NTTデータが提供する営農支援プラットフォーム「あい作」に蓄積され、離れた場所にいる農業従事者と営農指導員がタイムリーに情報共有や相談を行える環境の構築が期待されています。今後は対象品種や作物を拡大し、日本全国や海外への展開も視野に入れた取り組みが計画されています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
農林水産業
生育状況のモニタリング
病害虫・雑草の画像検知
活用したデータ
画像・動画・3D
ドローン・空撮映像
機械・設備・位置
GPS・位置情報・走行データ
生体・環境・ウェアラブル
外部・Web・SNSデータ
外部データベース・統計情報
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
画像AI
外観検査・検品・異常検知
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
機械学習・統計モデル（数値データからの予測・分析）
活用・導入したAIモデル・ツール
その他のツール
連携ツール
構築・利用したデータ基盤・インフラ
エッジデバイス・IoT機器
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、高精度な位置情報を持つドローンと高度なAI画像解析・予測技術を組み合わせ、熟練者の暗黙知をデータ化した点にあると考えられます。このアプローチは、広大な敷地を管理するインフラ点検や、屋外での大規模な建設現場における進捗・安全管理など、他業種への応用も十分に期待できます。導入にあたっては、天候や通信環境に左右されやすい屋外でのデータ収集の安定性や、AIモデルの精度を保つための継続的な学習データの確保がハードルとなるでしょう。同様のAI活用やドローン連携を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧いただき、自社に合ったソリューション探しにご活用ください。
プロジェクト実施・導入企業
株式会社NTTデータ
この事例と同じようなシステムを開発したいですか？ WarpBizで実現可能なパートナーを探しましょう。
株式会社アグリ鶴谷
この事例を見た方は以下の事例も見ています
類似事例を読み込んでいます
関連度の高い事例を選定しています。少しお待ちください。