NEC、シミュレーションで営農最適化など支援の農業ICTソリューションを開発
同ソリューションは、圃場に設置した気象・土壌などの各種センサや人工衛星・ドローンなどから得られるデータと、灌漑・施肥などの営農環境から得られるデータをもとにコンピュータ上に仮想圃場を生成し、この仮想圃場での生育シミュレーションからその土地に応じた最適な営農アドバイスや将来の収穫量・収穫適期などの予測を行う。
仮想圃場上での多様なシミュレーションにより、作物の生育状況や気象条件に応じた水・肥料・農薬などの使用量の最適化および収穫量の最大化するほか、収穫量・収穫適期の予測を踏まえた集荷作業の効率化、定植時期のコントロールによる加工工場の稼働率の平準化など、食・農におけるバリューチェーン全体の最適化が図れるとしている。
通常、農業の生産現場では同じ地域・作物による営農経験などの蓄積により、長期間を要して生産改善を行う手法が一般的だが、同ソリューションでは独自のビッグデータ分析技術や農業ICT領域で実績のある先進企業や各種研究機関との連携で長期間のデータ蓄積を前提とせず、作物の生育レベルと環境条件を踏まえた科学的なモデリングができる。
これにより、新たな地域・作物においてもシミュレーションが可能なほか、地球規模で広がる気候変動や食の安全をめぐる社会課題に対し、柔軟に対応するサステイナブルな農業が実現できるという。
同社はグローバル展開する食品製造・加工会社や総合商社などと共同で同ソリューションを活用した事業化を推進しており、第1弾としてカゴメと加工用トマト栽培技術の開発で協業することに合意し、2015年3月からカゴメの現地子会社のあるポルトガルのトマト圃場において、同ソリューションを活用した実証実験を実施している。
実証実験の結果、圃場における水分・窒素ストレスを空間的に見える化し、圃場間で収穫量の差が生じる原因を分析や圃場ごとの最適な栽培方法の導出が可能なほか、収穫の1カ月前からでも収穫量や収穫適期を正確に予測できるなどの成果を得ている。
両社は、2015年10月からカゴメの現地子会社のあるオーストラリアにおいても同ソリューションを活用した実証実験を継続しており、NECはICTの活用により農作物の収穫量増加や栽培効率化などを実現する農業ICTソリューションのグローバル展開を強化していく。
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