🌱 スマート農業支援システム
IoTセンサーとデータ分析で農業の未来を創る
井上健人 (Kento Inoue)
プロジェクトリーダー・システム設計・開発
🌾 プロジェクト概要
スマート農業支援システムは、地方農業の抱える課題を IoT技術とデータ分析で解決するプロジェクトです。従来の勘と経験に頼る農業から、データに基づく科学的な農業への転換を支援し、収穫量の向上と作業効率化を実現します。
長野県の農家の方々と密に連携し、実際の農業現場のニーズを丁寧にヒアリングして開発しました。「技術を技術と思わせない、当たり前を作る」という私の価値観のもと、農業従事者が直感的に使えるシステムを目指しました。
🎯 解決した課題
- 気象変動による作物への影響予測の困難性
- 土壌状態の把握とタイミングの最適化
- 水やりや肥料散布のタイミング判断
- 病害虫の早期発見と対策
- 作業記録の管理とデータ活用
🛠️ 技術スタック
農業現場の厳しい環境でも安定稼働するよう、堅牢性と省電力性を重視した技術選択を行いました。
Arduino
センサー制御
Python
データ分析
AWS IoT
クラウド基盤
TensorFlow
機械学習
React
Web UI
React Native
モバイルアプリ
✨ システム機能
1. リアルタイム環境監視
土壌温度・湿度、気温、日照量、pH値などを24時間体制で監視。センサーデータはクラウドに自動送信され、リアルタイムでの状況把握が可能です。
2. 予測分析とアラート
過去のデータと気象予報を組み合わせた機械学習により、最適な作業タイミングを予測。水やりや肥料散布のタイミングをスマートフォンに通知します。
3. 病害虫検知システム
画像認識技術を活用し、作物の病害虫を早期発見。専用カメラで撮影した画像を AI分析し、異常があれば即座にアラートを送信します。
4. 成長記録とレポート
作物の成長過程を自動記録し、月次・季節ごとのレポートを生成。収穫量予測や次シーズンの改善提案も提供します。
📈 導入成果
収穫量向上
平均25%の収穫量増加を実現。特にトマト栽培では30%以上の向上を記録しました。
水使用量削減
適切なタイミングでの水やりにより、水使用量を20%削減しました。
作業時間短縮
日々の監視作業が自動化され、農家の作業時間を平均2時間/日短縮。
病害虫被害軽減
早期発見により病害虫による被害を40%削減することができました。
🚀 今後の展開
現在、AI機能のさらなる強化を進めています。ドローンと連携した上空からの監視システムや、気象データとの高度な連携による収穫時期の最適化予測などの機能追加を予定しています。
また、他地域への展開も積極的に進めており、各地域の気候や土壌条件に最適化したシステムの提供を目指しています。地方農業の持続可能な発展に貢献し、「ものづくり大好き」の精神で農業の未来を創造していきます。
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