ソフトバンクとカルビーポテト、農業AIブレーン「e-kakashi」をジャガイモ栽培の実証実験に導入

近年、北海道の一部地域では、気象変動の影響で干ばつになる年においてジャガイモの収量が減少する場合があり、カルビーポテト株式会社では、約3年前からデータを活用した栽培に取り組んでいる。

ソフトバンク株式会社とカルビーポテトは、干ばつなどの気象変動の影響下でも高品質なジャガイモを安定調達することを目的に、2021年6月~10月まで北海道地区のカルビーポテトおよび契約生産者のほ場に農業AIブレーン「e-kakashi」を導入して、環境データを活用したかん水(※1)最適化について検証する実証実験を実施した。

e-kakashiは、IoTセンサーを活用して屋内外のほ場から収集した環境データを、植物科学の知見を取り入れたAIで分析することで最適な栽培方法を提案し、農業従事者を支援するサービスである。

同実証実験では、干ばつなどの環境下でも安定的な調達を行うため、データを活用して最適なタイミングでかん水作業を行うことの有効性を検証した。効果検証のため、従来通り降水だけで水分を補うほ場(慣行区)と、データを使って最適なタイミングでかん水作業を行うほ場(試験区)に分けて、それぞれにe-kakashiを設置して土壌体積含水率(※2)などの精緻なデータを収集した。

具体的には、慣行区および試験区においては、外部電源への接続が不要な完全独立駆動式の端末を設置した。場所を選ばず設置できるため、広大なほ場でも効果的なデータ収集を実現する。さらに、ほ場のデータを可視化できるアプリ「e-kakashi Navi」で、土壌体積含水率などを常時モニタリングした。

また、試験区のみ、データを基に独自の栽培方法を作成できるアプリ「e-kakashi Recipe Studio」で、土壌体積含水率が一定数値を下回ると、契約生産者のスマホにかん水作業を促す通知が届くように設定した。さらに、作業内容やスケジュールを簡単に管理できるアプリ「e-kakashi Note」で、日々の作業記録を複数人で共有してタスクの漏れや重複を防ぎ、効率化を実現したほか、データを基に分析が可能なアプリ「e-kakashi Analytics」で環境および作業データを一元管理し、データを基にかん水状況を分析した。

このように、慣行区ではデータのモニタリングのみを行ったが、試験区ではデータを分析して最適なかん水作業のタイミングを契約生産者のスマホに直接通知し、作業の実施を促した結果、試験区におけるジャガイモの収量が、慣行区に比べて最大約1.6倍に増加した。この結果により、e-kakashiを活用したかん水管理の有効性が確認できた。

ソフトバンクとカルビーポテト、農業AIブレーン「e-kakashi」をジャガイモ栽培の実証実験に導入
左)試験区(青枠)と慣行区(緑枠)を上空から撮影した画像
右)試験区と慣行区におけるジャガイモ収量の比較(品種別)
※1 かん水:農作物や植物に水を与える作業。
※2 土壌体積含水率:土壌に含まれている水分の割合。