ボッシュが農業に参入、AIで作物の病害感染を精度92%で予測する製造業IoT

ボッシュは、ハウス栽培の作物の病害感染を予測するサービス「Plantect(プランテクト)」を開始する。ハウス内の環境を基に病害の感染リスクを予測し、適切なタイミングで農薬を散布できるようにする。

» 2017年06月09日 06時00分 公開
[齊藤由希MONOist]
ハウス栽培の作物の病害感染を予測するサービス「Plantect(プランテクト)」で使用するセンサー ハウス栽培の作物の病害感染を予測するサービス「Plantect(プランテクト)」で使用するセンサー(クリックして拡大)

 Robert Boschの日本法人であるボッシュは、ハウス栽培の作物の病害感染を予測するサービス「Plantect(プランテクト)」を開始する。2018年6月8日に東京都内で開催した年次会見で発表した。

 温度・湿度センサーやCO2センサー、日照センサーを設置してハウス内の環境をモニタリングするもので、センシング結果は通信機を通じてボッシュのクラウドサーバに送信する。病害の感染リスクは、100カ所のハウス栽培から得たデータを基に学習した人工知能(AI)のアルゴリズムで推定する。予測精度は92%だ。ハウス内の環境を基に病害の感染リスクを予測し、適切なタイミングで農薬を散布できるようにする。

 現在はトマトの病害にのみ対応しているが、イチゴやキュウリ、観賞用の花などの病害感染の予測も順次提供していく。利用料金はハウス内のモニタリングのみで月額4980円、病害予測はオプションで月額3350円となる。初期費用は発生しない。2017年8月からサービス提供を始める。

クラウドにハウス内の環境データを送り、AIが病害の可能性を分析する クラウドにハウス内の環境データを送り、AIが病害の可能性を分析する(クリックして拡大) 出典:ボッシュ

農薬を最適なタイミングで散布するのは難しい

ボッシュの鈴木涼祐氏 ボッシュの鈴木涼祐氏

 プランテクトの企画や開発に携わったボッシュの鈴木涼祐氏は「ハウス栽培農家の95%が何らかの病害に悩んでいる。病害の被害で収穫量の70%が損失となった例もある。これは農家にとって年収が70%減るのに等しい」と、農家の現状を説明した。

 病害の対策は農薬散布が効果的だが、病害が目で見て分かる段階では既に発病して進行しているため、農薬の効果が薄い。ただ、感染した直後や潜伏期間には目に見える異常がないため、最適なタイミングで農薬を散布するのが難しい。ボッシュのサービスは、病害の感染リスクが高まる環境の時に農家に知らせ、病害予防を支援する。

病害が目に見えて分かるまでのプロセス(左)。センサーの情報を基に病害への感染リスクを推定する(右)(クリックして拡大) 出典:ボッシュ

 ハウス内に設置するセンサーは、ボッシュが開発したもの。センサーの情報は長距離無線通信のLoRAを通じて通信機に集約され、通信機からLTE回線によってボッシュのクラウドデータベースに送られる。この時の通信料はボッシュが負担する。LoRaの通信圏内であれば、複数のハウスのセンシングも可能。センサーの電源はアルカリ電池で、配線不要で設置場所も選ばない。

 ハウス内のリアルタイムな環境は、ユーザーである農家のスマートフォンやタブレットなどの端末で確認できる。病害のリスクが高まると通知を送って対応を促す。

温度・湿度センサー(左)CO2センサー(中央)日照センサー(右)(クリックして拡大)

精度はまだ向上する

 病害感染を予測するアルゴリズムを構築するにあたって、神奈川県や三重県、栃木県などのハウス栽培農家の協力を得てハウス内の環境データを収集し、AIに学習させた。日本法人であるボッシュで企画がスタートしたのは、日本にハウス栽培の技術が蓄積しており、その知見を活用しやすかったためだという。

 販売台数としては数百件を見込んでいる。ユーザーが設置したセンサーから得たデータは3年間保管する。「データが集まれば集まるほど精度が向上する」(鈴木氏)。

 今後は海外展開も計画しており、ハウス栽培の市場が大きく成長が見込めるアジアをターゲットにしている。

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