クボタはIoT活用で農家の「所得倍増」に貢献する：製造業×IoT キーマンインタビュー（3/4 ページ）

農機の自動化はデータ農業と表裏一体

MONOist　KSASは「データ活用による営農計画」に当たりますが、両輪となる「自動化による超省力化」についても聞かせてください。

飯田氏　農機の自動化については、まずは運転操作のうちステアリングを自動化するオートステアから始めている。そして、2020年から有人監視下という条件での農機の自動化・無人化を進め、最終的には遠隔監視による完全無人化を果たしたいと考えている。

　オートステアについては2015年春に畑作向けの大型トラクターから導入した。その次に直進キープ機能付きの田植え機を2016年秋にリリースしている。

　実は、田植え機の運転操作は直進が難しく、熟練者でも作業ストレスが大きい。直進をキープできるオートステアは価値が高いが、既存のオートステアリング装置は高価で、性能面でも日本の水田に対応できないという課題があった。

　そこで、直進キープ機能付きの田植え機は約10％の価格アップで済むような開発を進めた。補正情報利用式中波帯GPS（D-GPS）＋姿勢計測ユニット（IMU）を組み合わせた制御システムで操舵用DCモーターを制御するシステムを開発した。300万円の本体価格に対して、40万円アップくらいで済む。

　さらに有人監視下での自動化・無人化につながる協調作業トラクターや、遠隔監視による完全無人化につながる自動運転のトラクター、田植え機、コンバインとKSASの連携についても開発を進めている。

　自動化とデータ農業は表裏一体の関係にある。そしてKSASは自動化のプラットフォームにもなるだろう。

MONOist　農業におけるIoT活用を進めていくにはさまざまな課題があるかと思います。

飯田氏　KSASであれIoTであれ自動化であれ、その目的はもうかる農業の実現だ。クボタとしては、従来比で単価を10〜20％、作付面積を30〜40％高められるようにして、農家の「所得倍増」に貢献したいと考えている。

　その上での課題はソリューションの普及定着だろう。システムの改良、公的機関、行政との連携、農業データの標準化、他社システムとの連動も必要になるだろう。

　農林水産省と慶応大学が、天候や地図、土壌、病害虫などのデータを農業に活用できるようにする「農業データ連携基盤」を構築するなど、国内各所で取り組みが始まっている。日本の農業が危機感を感じ、変わらざるを得ないと考えている証左ではないだろうか。