【講義日】2024年7月2日
【講師】 溝口勝（東京大学大学院農学生命科学研究科農学国際専攻/国際情報農学研究室）
【講義資料】ICTが変える農業－青果物流通業界はどう対応すべきか－
【レポート課題】自分のPCまたはスマホにChatGPT を入れて、「最近のAIやICT/IoTの進展に青果物流通業界はどう対応すべきか」を尋ね、得られた回答に対して現場からの視点から実現不可能な点について述べなさい。
【提出されたレポート】
- ・『最近のAIやICT/IOTの進展に青果物流通業界はどう対応すべきか』
ChatGptの回答の現場からの視点から実現不可能な点…私の職場（販売業）から感じたのが、最新技術の導入に対して、設備などの導入における初期投資が私の職場では難しくコストも大きく障害になると考えています。あとはその設備を使用する際の１から今いる従業員、部下に指導する人材育成の面でも課題になってくると思われます。しかしながら部分的に先生も仰られていたIOT技術における商品に対してｑｒコードを貼り付けトレーサビリティを明確にさせることは、コストも掛からずフォーマットさえ出来ていれば誰にでもできることなので、挑戦しやすいものだとおもいます。なのでこのような部分的にIOT技術を取り入れる事は可能だと思われます。
・講義の感想
本日の講義で初めて知ったchatGptに衝撃を受けました。AI技術はまさか、ここまで進化していたなど知らず、普段知らなかった知識を得ることができ、またIOT.ICT技術の素晴らしさを学べて参考になりました。また先生が東日本大震災復興のために飯舘村で活動なさっている取り組みも復興のため尽力なさってる姿勢も、素晴らしく模範となるものだと思っております。そんなご講義の中にも出てきたIct.IOTに置ける取り組みで、飯舘村での事例で農地をドローンによる遠隔操作で監視、水門の開閉もできたり、そのためのWiFiを設置するなど、人の手の届かないところまで作業ができるなど画期的で衝撃を受けました。イノシシ、サル、たぬきなどの外敵の監視モニターがあったり様々なＩＣＴ設備が存在するのだと初めて知りました。農業だけでなく畜産業にも使われているということで離れた牛の状態を観察したりできるなど農業以外にも優れた技術が備わっており感動致しました。しかしながら今現在実際に世界的にオランダ、アメリカといった国は比較的ＡＩを取り入れた農業が発展しているとのことですが日本ではごく一部で、まだ認知が遅れており取り入れることが難しいとされています。以前ＬＥＤライトを活用した農業で高品質なレタスや農作物を作る革新的な取り組みをなさってる渡邊博之先生も今後の課題として取り上げていたのが、やはり全国的な認知度の向上と、国の支援の向上を目指すというもので対策していかなければ、ならないと仰られていました。しかし、ＩＣＴ.IOTの技術は全体的に取り入れればそれは素晴らしい成果を残す事ができると、思いますが中々コスト、人材的にも全てやる事は難しいですが、部分的にならば可能だということで、私の職場でも今後取り入れられる技術があるのではないかと考えております、普段から高品質商品、オリジナルブランドを販売している私の職場では温度センサーを活用し鮮度劣化に気を配り、商品に対してQRコードをつけてトレーサビリティを強化し品質管理、安心安全の向上を目指していく等のIOT技術を取り入れて行くことが大事だと感じます。本日の講義は本当に普段中々知ることの出来ない貴重な事を学べた気がします、自分の知識不足がわかりました、今後は私も、少しでもＩＣＴ.IOTのＡＩ技術の知識を勉強していきたいと考えております。
- 今回のレポートの課題である「最近のAIやICT/IoTの進展に青果物流通業界はどう対応すべきか」という質問をChatGPTに投げかけたところ「AIを活用した需要予測による在庫管理や、消費者の嗜好・購買行動を分析したデジタルマーケティング戦略、ロボティクスとの融合による作業の自動化」「IoTセンサーによる品質の管理や、ICTを活用したサプライチェーンの最適化とトレーサビリティの確保」といった方法を採用し、AIやICT/IoTの進展に対応すると良いという回答を得られました。
この回答に対して現場からの視点で実現不可能だと思うことを述べるならば、私はこれらを実現するには4つの課題をクリアする必要があると考えています。
まず真っ先に思い付くのが「コスト面」です。 AIやICTシステムを一から導入するとなれば、ネットワークの整備に始まり、データ管理システムやセンサーの設置費用などの初期投資が必要になり、またそれらを運用していくために必要なシステムのメンテナンスやアップデート費用、従業員の教育などのランニングコストも考慮すると、中小企業や小規模農家にはハードルが高く、導入出来る企業が限られているように感じました。次に考えられる課題は「データの質と量の問題」です。 AIによる予測やデータ分析もつまるところは高度な統計分析なため、予測精度の高さはこれまでに蓄積してきたデータの質と量に大きく依存すると思います。まだまだAIやICTシステムが普及していない現状を踏まえると、これまでに蓄積されたデータの正確性や量は、高精度な予測が可能なまでに至っているのかという疑問を感じています。
3つ目の課題は「システム依存のリスク」です。 AIやICTシステムに過度に依存してしまうと、システムのトラブルが発生した際に自分では対応できないという事態が想定されます。
また、前述したように予測精度の向上には蓄積データの質と量が重要であるため、収集されたデータが正確かどうかを判断し、有効に活用することができる人材も必要になってくると思います。現にセンサー技術を用いた土壌モニタリングによって、農作物の水が不足していることが分かるようになっても、水を与える適切なタイミングまではデータでは分からず、未だに農家さんの経験や直感が必要だという話からも分かるように、AIやICTシステムに依存しこれまでの人による経験や勘を軽視してしまうと、誤った判断を下し不利益を被る可能性も考えられます。
最後は「セキュリティや法的・倫理的な問題」です。 予測や分析に消費者データを使用する際には、プライバシーの問題等の法的な規制を遵守する必要がありますが、会社としてどんなにコンプライアンスを遵守していたとしても、AIやICTシステムを利用する以上は、ネットワークを通じたサイバー攻撃や不正アクセスのリスクがあり、それらによって消費者データが流失してしまえば会社としての信用を失うことも考えられます。
そう遠くない未来に人間はAIに仕事を奪われるという話も聞きますが、今回の講義を受講したことで私はむしろAIはまだまだ万能ではなく、この先もあくまで人間の補助的な役割を担っていくのではないかと感じました。 これは青果物流通業界に限った話ではなく、AIやICTシステムを上手に活用し共存していくことが、これからの世の中で成功するために必要なことだと思います。
- 最近のAIやICT/IoTの進展に青果物流業界はどう対応すべきかChatGPTの回答について実現不可能な点を述べよ。弊社は小麦の製粉業を根幹事業としている為、この度のレポートは製粉業界がどう対応すべきかの回答について実現不可能な点を述べたいと思う。
1.品質管理の自動化
AIを活用して小麦粉の品質をリアルタイムで監視し、異常が発生した場合には即座に対応できるシステムを導入する。 → 小麦粉の品質は主に水分値、灰分値、タンパク値、アミログラフ、ファリノグラフ、色相、二次加工性によるもので、計測するための専用機器が存在する。現在は近赤外分析装置を使用し都度品質の確認を行っている。小麦粉は数十程度の篩い分けをされて製品となるが、仕掛品は基本的には配管内を進んで各工程に向かうため、配管内に品質をチェックする機器をいくつも設置することは現実的ではないし、メンテナンスも大掛かりになってしまうため、品質の監視は現状通り人の手を介した方が安価な上、合理的であると考える。しかし、現行の品質記録をAIに記憶させることで傾向や兆候をスタッフに提示するといった補助として利用するケースが望ましい。
2.予知保全の導入
製粉プロセス全体のデータを収集し、AIを使って最適な運用条件を導き出す。 → 製品である小麦粉は篩い分けされた約40カ所から採取された粉のそれぞれの組み合わせを製品としている。その中で各箇所から採取される仕掛品の歩留まりデータと品質記録をマルチモーダルAIに記憶、解析が可能となれば製造毎に製品の規格値に合わせた最適な組み合わせが選択出来る可能性はある。しかし現実的には40カ所以上の箇所にAI搭載のセンサーを設置する箇所が配管内にはなく、組み合わさった梱包前の製品が貯蔵タンクに投入が始まる際にセンサーを設置し、品質チェックをする方法が現実的ではある。正し、同様のことは製造スタッフが経験に基づいて判断し、製造の調整を行っており、改めてAIを使用する必要性がないように感じる。
3.スマートファクトリーの実現
全体の生産プロセスを自動化し、リアルタイムでのデータ収集とフィードバックを行うスマートファクトリーを構築する。人工知能と連携したロボットを導入し、重労働や危険な作業を自動化することで労働力を削減し、安全性を向上させる。 → 製造部門は少数精鋭で業務にあたっている為、AIが搭載されたロボットを導入により他の業務に専念する時間が生まれる。その為にはまずロボットを稼働させる為の電力量の確保が必要だが、製粉にまつわる設備も非常に多くの電力を使用する。これ以上の電力の使用量が増える場合は、キュービクルの拡張か太陽光発電の設置が必要になる可能性がある。全てのコストを考えた際に従業員を新たに雇い入れた方がかえってコストを低く抑えられると思う。理想的な生成AIの導入方法としては原材料、製品、加工食品について収集したデータを記憶させ、製造している製品の傾向や兆候を掲示してくれる機能を持たせることが出来れば、より顧客に向けて製品をアピールすることができ、細やかな営業活動のサポートにつながるのではないだろうか。
- 本日は貴重なお時間をいただきありがとうございました。日本の農業は高齢化・都市部への人口流出で慢性的な担い手不足で年々増加傾向にあります。講義の内容でもありましたが、スマート農業をもっと積極的に国が支援して導入拡大をすべきだと感じました。農業従事者が今後約20年で半減こと、さらに農業従事者の80％が60歳以上になるとメディアで報じられていました。食料自給率の低い日本では自給率向上が急務であり消費者からは食の安心・安全というニーズの更なる高まりから人手を介さない農業はまさに打って付けだと思います。
溝口先生がおっしゃっていたスマート農業は導入コストが高いこと。高度な機器の購入・インフラ整備・新しい技術を使いこなすためのトレーニング・サポート等に費用が掛かります。しかし長期的に考えれば効率の向上、それに伴っての増収も見込めます。そのためにも国がもっと積極的に支援すべきと思います。次に就業者のICTリテラシー向上の対策として定期的に社内研修を開催し基本的なICTスキルを身につける。ICTに精通した人員を配置して日常業務の中で直接指導を受けられるようにする。目標達成することによるインセンティブの提供によるモチベーションの向上。これらを組み合わせることでICTリテラシーを効果的に向上させ組織全体の生産性や効率を高められると考えます。
今回の課題である最近のAIやICT/IoTの進展に青果物流通業界はどう対応すべきかをChatGPTで検索すると1.データの収集と分析センサー技術：IoTセンサーを活用して温度・湿度・位置情報などをリアルタイムでモニタリングし、品質管理や在庫管理に役立てる。ビッグデータ解析：収集したデータをAIで解析し需要予測・最適な出荷タイミング・効率的なルート設計を行う。2.サプライチェーンの効率化トレーサビリティ：IoTを活用して農場から消費者までの全てのプロセスを追跡し、安全性と信頼性を向上させる。ブロックチェーン：ブロックチェーン技術を導入してデータの改ざん防止や取引の透明性を確保する。3.自動化とロボティクス自動倉庫：AIとロボティクスを組み合わせた自動倉庫システムを導入し、効率的な在庫管理と出荷業務を実現する。自動運転：自動運転技術を活用した配送車両の導入により配送コストの削減と効率の向上を図る。4.マーケティングと消費者の嗜好や購買履歴に基づいたパーソナライズドなマーケティングを行う。スマートフォンアプリ：ICT技術を活用して消費者がスマートフォンで簡単に購入や情報確認ができるアプリを開発する。5.持続可能性の推進エネルギー管理：IoTセンサーを利用してエネルギー消費をモニタリングし、効率的なエネルギー管理を行う。廃棄物削減：AIを用いて在庫管理を最適化し、食品ロスを削減する。これらの結果が出ました。これらの回答に対して現時点実現不可能なことは自動運転配送です。2024問題もありこの対応は急務であるが実際は家庭用自動車の試験運用段階であるためと考えます。さらに述べるならばその他の回答は実現可能ではあるが資金面での導入が難しいと考えます。
今回の講義でChatGPTを使用する機会を得ることができ、とても良い経験になりました。今後の業務に活かしていこうと思います。本日は貴重なお話と経験をさせていただきありがとうございました。
- 大学に入学して、1年目最終の講義となりました。毎回感じるのですが、連日仕事も忙しく過ごしておりますが、こうして学生として、社会人として、大人の人として。自分自身を更に成長出来る学びの場。知識や経験を沢山積み重ねていける場所。大変ありがたく思っております。心より感謝申し上げます。今回は東京大学の溝口勝先生の講義です。今話題のChatGPTや、ICTによる新しい農業のありかたについて学びました。現在わたくしはAI関連ではCOPILOTを多いに活用中です。
沢山のバイヤーからPOPを作ってほしい、商品コメントを作ってほしい等、その他色々ご要望をいただくお仕事も多く。最近COPILOTに仕事のお手伝いをお願いしております。
質問や依頼を入力しますと、COPILOTがウーン、と考え込む時間がとても愛おしく。
一生懸命考えてくださる。その瞬間がとても大好きです。AIシステム、大変役立っております。
AIがどんどん進化していますこの時代。しかしながらマンパワーでしか対応できない部分もあります。そこはしっかりとマンパワーを発揮して、AIと共存し、そのあたりは上手に対応してまいりたいと思います。
さて、今回の溝口先生からの課題についてです。
自分のPCまたはスマホにChatGPTを入れて[最近のAIやICT／IoTの進展に青果物流通業界はどう対応すべきか] を尋ね、得られた回答に対して現場からの視点から実現不可能な点について述べなさい。」
では早速ChatGPTに課題の件を質問をしてみます。 結果を下記に記載してまいります。
青果物流通業界は、最近のAIやICT／IoTの進展に迅速に対応する必要があります。これらの技術の活用により、効率的な物流管理や品質管理が可能になるため、競争力を維持するための重要な手段となります。特に、以下のような点に注力することが求められます。
1.データの活用と分析: AIやIoTを活用して、青果物の流れや在庫管理をリアルタイムで把握し、効率的な物流を実現します。例えば、需要予測や在庫最適化にAIを利用することで、在庫のムダを減らし、需要に迅速に対応することができます。
2.品質管理の向上: IoTセンサーやビッグデータ解析を使用して、青果物の品質をリアルタイムでモニターし、品質劣化や損失を最小限に抑えることができます。品質情報の透明性を高め、消費者の信頼を獲得するために重要です。
3.持続可能性への対応: AIを活用して運送ルートを最適化し、燃料消費を削減するなど、環境への配慮を加味した物流計画を策定します。持続可能性が重視される現代において、環境負荷を最小限に抑える取り組みが求められます。
4.顧客満足度の向上: AIを用いた顧客の好みや購買履歴の分析により、個別に最適化されたサービスを提供することが可能です。消費者のニーズに合わせた商品の供給やサービス向上により、顧客満足度を高めます。
これらの取り組みにより、青果物流通業界はAIやICT／IoTの進展を活かし、より競争力のある市場での存在感を強化していくことができるでしょう。
↑↑↑ ChatGPTから、このような回答をいただきました。そこで、私として感じた「現場からの視点から[実現不可能]な点」について早速考えてみました。
私は「運送関連、燃料消費削減について。今の世の中だと不可能かもしれない。」と思いました。なぜそう思ったのかを説明させていただきます。あくまでも自分が感じたことです。見当違いでしたら申し訳ございません。
AIやネットを駆使すれば、それはビッグデータを把握することが可能であり、それはこのIT時代がもたらした素晴らしい技術成果であるし、その後もAIは更に精製されて行き、更に頼りになるデータとなり農業もオートメーション化が進み、人の手がいらなくなると思います。
しかし、現代で問題になっていることについて「運送業者のキャパオーバー」「我が国の運送業界の２０２４問題」「燃料費用について」「世界情勢」この様な問題がある限り、現段階では、即実現不可能だと私は感じました。
運送業界の効率化が促進される一方、既存の運送業のビジネスモデルがうまくマッチしていかないとダメ。
自分はそう思います。現在マンパワーで沢山の配達物で大忙しの運送業界。
その運送業界が、即AIでの効率化なんて大変難しい事ですよね。
沢山の問題があります。現在の日本の不景気。燃料などの経費コスト高騰。日本の少子高齢化。
世界の環境問題。そして国境を超える物流。関税や戦争による貿易政策の不都合などの影響。
様々な問題が目の前に立ちはだかっている状態です。
2024年今年までにさらに進化するといわれているAI業界。その業界が、農業のオートメーション化を進めていますが、、、、大変難しいこととは思いますが運送業界物流業界、そして全世界の物流関連、上手く新たな運送業界の新しいその時代に合った最適化が早く進められたらいいのにと思いました。
今回はChatGPTと一緒に色々なことを学べました。溝口先生の資料は、QRコードで便利ですね、すぐに調べたいことが見つけられますし、タイパです。
時間効率上がりますし、とてもよいツールだと思います。携帯電話での調べ事が更に好きになりました。ChatGPT、分からないことがあればすぐ調べられますよね。
使っていくうちに知識豊富、物知りになります。そしてAIも都度成長していくのですね。
ハチ公のシールありがとうございました。本当は大型犬のはずなのですね。でもあのシールのハチはとても小さくてかわいいハチでした。飯館村にも旅行でゆっくり訪問したいと思いました。
今回も楽しくて為になる講義を、ありがとうございました。
- 溝口 勝講師による「ICTが変える農業」の講義を受講しました。私自身会社でシステム関係の管理もおこなっているので非常に楽しい講義でした。溝口講師が１９９０年代のお話をされていたと思いますが、私もその頃にコンピューター業界の仕事をしておりましたので、Windows95の発売時も仕事に関係しておりました。フロッピーディスクなどもまだまだ現役だった時代で今の新入職員の方は恐らく見たこともないのかなと思います。今のコンピューター社会の黎明期で色々な規格が発表されましたが、現在まで残っているものもあればなくなってしまったものも沢山あります。電話回線を使用してインターネットを利用していたので、電話代が高くなるなんて事もありました。溝口講師も電話回線を利用してインターネットを使用している話をされていたので懐かしさがこみ上げてきました。ChatGPTを使用する話をされましたが、私も興味があり自分のパソコンに導入してみました。確かに凄い技術だと思いますが、何かに上手く当てはめて使うのがまだ思い立っておらず、試行錯誤しております。課題のChatGPTを使って「最近のAIやICT/loTの進展に青果物流通業界はどう対応すべきか」を調べてみました。5つ項目が出てきました。それぞれ自分の見解を述べていきたいと思います。①データ分析と予測能力の活用：こちらはコンピュータ業界の最も得意とするジャンルの一つでビックデータの活用して売れ筋商品の予測、在庫管理の自動化などは容易に可能となると思います。予測不可能な事象も発生はすると思いますが、人の手によるよりは非常に少ないのではと思います。②物流の効率化：こちらもトラック内に温度センサーを取り付けるなどして物流情報を一元管理する事により非常に効率が良くなると思います。また往復でのトラックなどの積荷も青果物だけでなく別の商品も混ぜていけば効率よく活用できる可能性は高いです。③品質管理とトレーサビリティの向上：最近のセンサー関連の機能向上が素晴らしく向上して画像認証の精度の高さ、甘さなどの数値化が実用レベルですので品質管理は実際にも導入されていると思います。トレーサビリティも青果物だけでなく、水産物では本マグロはタグをつけて資源管理もしておりますのですでに実用されているのではないかと思います。④顧客対応の向上：AIを活用しての顧客対応は実際活用もされているのですが、自分の体験ですと人と話をした方がまだ対応は安心なのではと思います。以前にアカウントを乗っ取られてAIチャットでの対応をした事があったのですが、返事が少し遅く感じられました。一言入力した事に対しての返事が遅いので不安になりました。最終的に問題は解決したのですがスピーディにするとより良くなるのでと思います。⑤持続可能性への取り組み：こちらも物流の効率化と被る意見なのですが、トラックなどの物流をもっともっと良くしていけば環境への影響は絶大であると思います。ただし物流業界全体での取り組みが必須となるのではないかと思いますので、日本全体の問題として物流による規格の統一などを実施出来れば日本は世界でもトップクラスの物流システムを構築可能となると思っております。今回の溝口講師の講義は私自身の仕事に直結している内容なので大変参考になりました。ただしこれらは鉛筆や消しゴムと一緒なので上手な使い方が大事だと思っております。そして活用するにあたりアイデアが特に重要です。AIにしてもChatGPTにしてももっと有効な使い方があるはずで、何かピタッとハマって仕事に活用できるようにしていきたいです。それを可能にするには色々と仕事を知って閃きを得るように考えに考え抜いていくのが今後の自分の課題でもあると思います。
- 溝口勝講師お忙しいところ私達のために講義をしてくださりありがとうございました。課題のチャットGPTに「最近のAIやICTの進展に青果物流通業界はどう対応すべきか」を尋ねました。得られた回答は進んだAIやICT技術を活用することで青果物流通業界は効率を向上させたり、リスク管理を向上させたり、顧客サービスを向上させたりすることができます。例えばAIを使用して需要予測を行い在庫管理を最適化したり、物流プロセスを自動化したり、顧客に配送状況をリアルタイムに通知するシステムを導入することでサービスの向上が図れます。ICT技術を効果的に活用することで競争力を維持し成長を促進することが可能ですと答えてくれました。現場からの視点で見ると全く不可能だと思いました。農家さんや市場の方、配送業者、会社のトップの方が協力し合って必要なAIやICT技術を取り入れてやっていかなければできないと思います。チャットGPTやAI、ICT技術を1つの道具として私たちの足りないところを補うツールとして使っていくことが大切であることを学びました。精密農業の紹介ではドローンによる作物の監視やセンサー技術による土壌のモニタリングを教えて頂きました。センサー技術によって精密になり農家さんの勘だけではなく作物の状態が分かるようになりより品質の良い作物が出来るようになります。私たち鮮魚部では温度管理や鮮度管理ができるシステムがあるととても助かります。青果物流通業界にとってのメリットでは天候データと市場データの統合を見ると気象データによる商品需要予測がでてきます。これを活用することで過去の市場データと気象予測データの分析結果をもとに、数日先から数ヶ月先の未来需要がわかります。私たちは毎日天気予報を見て晴れているから売れる、雨だから商品を出し過ぎないようにしなければいけないと考えながら仕事をしています。1つの情報としてうまく使っていけば少しだけ仕事の効率が向上すると思います。他にもABC分析、ピークイン/アウトの可視化、需要予測、要因分解など小売店の活用方法があります。いろんな角度からの情報を取り入れて仕事するように努めていきます。海外に比べて日本のスマート農業の普及率が低いそうです。導入コストが高い、高齢化によって農家さんが減っている、就業者のICTリテラシーが低く跡継ぎがいないなどがあります。高齢化が進んでいるのでよりスマート農業が必要だと思いました。ドローンによる水やりや機械化が進めば農家さんの負担が減り農家をやってみようと思う若い人が増えると思います。農家の世間一般的なイメージがきつい、辛い、汚いの3Kと言われて農家をやりたがりません。最近テレビで若い農家さんがやっているところを見ました。楽しそうに自分の信念をもってやっていました。これからはこの農家さんみたいな人が増えて来ると思います。日本の農業はトップレベルなので世界に目を向けるべきと教えて頂きました。日本で規格外のサイズでも海外では喜ばれるサイズもあるそうです。未来の農機の進化や人口知能と機械学習のさらなる活用のお話も聞かせて頂きました。CMでも有名なクボタが有人監視下での無人自動運転作業と、作業員1人で無人機を使用した2台協調運転作業とが可能なアグリロボトラクタを発売しました。まだロボット化はコストがかかりますがもっと技術が進み誰もが持てる時代がくれば農業の在り方が変わるきっかけになると思いました。人口知能は進化を続け様々な分野で活用の幅を広げています。私たちの仕事にもAIやICT技術を取り入れることが出来るものを活用して少しでも作業の効率の向上や鮮度の良い商品をお客様に提供していけるように努めていきます。
- 今回、溝口先生の「ICTが変える農業」の講義に参加させていただきました。
農家の皆さんにとって重要なことは効率よく利益を上げる事と考えます。そのためにセンサーやデータを活用して市場に出荷可能なA級品を多く作り。不作の状態を防ぐことが重要と考えます。過去のデータを駆使し、日照条件や水分量。適熟期をの判断を。データ管理することで良品を多く生産でる事が可能になります。この上で工夫を凝らすことで販売可能な商品や高額販売が生産可能になり。農家さんの利益を大きく増やす事ができるようになります。
先生の資料にあった「AIトマト栽培で、オランダの農家を超える結果が！温室自動栽培チャレンジ」では。データ管理をした栽培チームと。通所の農家が同条件でテスト生産をしたところ。データ管理チームが、既存農家の、2倍の収益がでたとありました。既存の農家は農薬の投与時期。水の供給量。日照条件の調整。を手作業で制御し。分量は経験に基づく適量。農家さんの長年の経験で調整をしているのが現状だろうと思われます。異常気象や、温度変化が遅れたり早まったり。雨量の増減も経験で対処しているのが現状と思われます。これらをデータ管理で作成された製造マニュアルの様な物を活用する事で。気象状況に左右されず安定した収穫が可能になるかと思います。これまで先祖代々伝えられた方法で大きく不作になる事も少なければ。データやセンサーで得られた情報が正しくとも変えられない農家が多くいる様におもいます。
信用できない。変える事の方が大変、逆に不作になっては？と踏み切れない農家が多いはずです。
あと設備投資にかかる費用が問題になるかと思います。国からの補助金がなければ踏み切れない農家は多い様に思います。成功事例の必要事項をマニュアル化し。必要なところだけセンサーやメーターを活用すれば設備投資は軽減出来。指導とマニュアルで高い収穫を得ることが容易にできるようになるかもしれません。しかしJAの様な大きな団体が。農家さんに指導や協力するような取組みが無ければ変わる事は出来ないと思います。私は農家ではないのですでに実践されているのかもしれませんが。
chatGPTで課題の内容について聞いてみました。
これら技術を理解し取り入れる事で「品質や安全性の向上、在庫管理の最適化などが可能となります。 しかし、同時に競争も激化し、古い方法に固執している企業は淘汰される可能性もあります」とありました。 柔軟に変化に対応していかなければ、昔ながらの農家は生き残れないとあります。
私の会社は食品スーパーに商品を納品する卸業、問屋です。ｻｶｶﾞﾐさんや百貨店さん。食品専門店の紀ノ国屋等に商品を納品している問屋になります。高質スーパーで売れているお取り寄せ商品の多くは。こだわりの強い商品で。おいしさは、「昔ながらの伝統製法」で作った商品と謳っております。
効率化と付加価値は相反する事なのかみしれません。「おいしさや昔ながらの自然な製法で安全」という拘りは。高額な製造費用や。長時間の製法の手間が価格に転化することがでれば。効率化を進める必要がないのかもしれません。
こだわりが維持できる範囲で不要なところを効率化する必要はある筈ですので。部分的に効率化をはかるためのIOTの活用が必要と思いました。
また今回の資料の中で「IOTデバイスによるリアルタイム在庫管理」の中ではIOT冷蔵庫について書かれており。こちらは弊社の在庫管理にも応用可能の内容でした。
冷蔵庫のIoTが普及している2つの背景とは。在庫管理の適正化と需要予測ができる事とありました。
弊社は問屋で自社商品以外に仕入れ商品も扱っております。登録アイテムは18000アイテム程あります。今回冷蔵庫で活用している需要予測と。これに元ずく在庫管理を活用する事によって適正在庫を導き出し。データで管理することが必要と思います。不良在庫や処在庫を軽減することができ。かなりの利益改善ができるように思いました。ただ先店のお客様が高質スーパーであるがゆえに企業ごとに採用アイテムが違なったり。企業の方針で扱いアイテムの選定や強化アイテムの選定も変わってきますので。販売数量を見ただけでは需要予測をする事は難しいかもしれません。
現在は過去の出荷データと直近の推移で発注点を決め。発注者の判断で発注指示をしております。
より良い在庫状況を維持するためにも傾向予測を機械的に判断するシステムが必要と考えます。
会社経費もかかる話ですので、即断はできませんが管理方法を検討するうえでも会社に提案してみたいと思います。
- 講義に参加させていただきまして、ありがとうございました。近年日本で問題となっている人員不足や物価高、物流コストの上昇など様々な分野がある中で、農業に関しては生産者の減少と高齢化が主な課題に挙がります。今後青果物流通業界を考える際にクリアしていかなくてはならない部分ですが、限られた人員で効率よく作業するためにもＩＣＴの活用をさらに広めていく必要があります。しかし温暖化や異常気象により作物の生育が不安定になることが非常に多くなり、細かく管理をしていく必要がある中でどこまで環境整備を整えて、スマート農業を推進していけるか非常に懸念しています。
講義の中で、日本の青果物は品質が良く美味しいとお話されていました。サカガミを利用されるお客様も品質の良さと、安心安全で美味しい野菜と果物を期待してご来店いただいています。青果に限らず食品に高い価値を求めてくださる方々がいるからこそ、私たちも自信を持って良い商品を販売し、おすすめして充実した食生活のサポートを担っていると自負しています。そのためにも、特に地方で栽培されている特徴のある作物を扱う農場に、後継ぎ問題や生産者の高齢化、商品流通に対するコストなどをＩＣＴ、ＩＯＴの積極的な導入と生産者の柔軟な認識によって長く維持していただきたいと考えます。
溝口講師から頂いた課題「最近のＡＩやＩＣＴ/ＩＯＴの進展に青果物流通業界はどう対応すべきか」という問いに、ダウンロードしたＣｈａｔＧＰＴからの答えは「最近のＡＩやＩＣＴ/ＩＯＴ技術の進展は青果物流通業界にとって重要な機会を提供しています。これらの技術を活用することで、効率的な在庫管理、物流最適化と需要予測などが可能となります。青果物流通業界がこれらの技術に適切に対応するためには、次の点を考慮することが重要になります。1.ＡＩを活用した需要予測：ＡＩを使用して需要パターンを分析し、需要予測を行うことで在庫レベルを最適化し、在庫過剰や不足を防ぐことができます。2.ＩＯＴを活用した在庫管理：ＩＯＴセンサーを使用して在庫のリアルタイムモニタリングを行うことで商品の状態を把握し、効率的な在庫管理を実現できます。3.データの活用：ＡＩやＩＣＴ技術を活用して蓄積されたデータを分析、業務プロセスの改善や効率化を図ることで、コスト削減やサービス向上につなげることができます。」となりました。この中で現状現場の管理が難しい点として、ＩＯＴセンサーによるリアルタイムモニタリングが挙げられます。人員不足が進む業界において、モニタリングの管理に人を割り当てる余裕があるのか検討の余地があります。スムーズにスマート農業へと移行するために、今以上の人員を確保するのは最善ではないと考え、各現場の規模に合わせて活用するのが得策といえます。また、需要予測については天候不良などに対する在庫管理の最適化は必要ですが、天候不順が相次いだ際の少ない生産量や、特需に対するアプローチがどこまで正確に行えるのか、その際に現場で迅速な対応ができるのかが気がかりになります。
今の青果物流通業界の状態が続くと、業界全体が衰退してしまい日本の食生活及び文化に大きな影響へとなりかねません。人員不足に対して何を補い、どのように物流コストや物流ルートの改善を図るか、時代の変化と共に情報社会が基本の中で、通信技術があまり採用されていない分野である青果物流通業界に浸透させていくための課題は多いと考えられます。私は食品を販売する現場の観点から視野を広げて、お客様に商品を安全に提供できる環境作りに貢献したいと思案しています。
- 今回の講義は難しい部分もありましたが、まずはやってみるという溝口講師のお言葉がありましたのでChatGPTを使用して課題の「最近のAIやICT/IoTの進展に青果物流通業界はどう対応すべきか」を入力して見ました。回答は大きく分けて６つありました。１データの活用２スマート農業の導入３サプライチェーンの最適化４マーケティングの高度化５人材の育成６パートナーシップの強化の６つが回答されました。
課題は現場からの視点で実現不可能な点について述べるとなっていますが、私の個人的な意見としては実現不可能な点はないと思います。不可能な点はありませんが、実現するためには乗り越えなければいけない点がいくつかあると思います。1つはコストの面です。ChatGPTの回答はコストが大きくかかると考えられます。コストがかかるとなるとやはり実現できるのは大企業で中小企業はコスト面からなかなか新しいことに取り組むということが難しいと思います。そういった中小企業のために支援があれば良いと思います。政府や地方自治体などの金銭的な支援や銀行、投資家などの融資があれば最初は大変だと思いますが、中小企業でも最新の技術を導入できさらなる発展につながると思います。コスト面だけでなく技術不足、知識不足という点もクリアしなければならないと思います。技術や知識不足はコスト面とは違い積極的に学ぶ姿勢、意欲があれば誰でもクリアできると思います。技術や知識不足解消のためには周りのサポートも必要です。技術面のトレーニングやサポートなど実際に体験しながら指導をしてくださる方や知識を身につけるために外部の専門家やコンサルタントの支援、ワークショップやセミナーなどを開催していただき、それを活用していくことでこの問題は解消できると思います。
以上が課題の回答となります。冒頭にも述べましたが実現不可能な点を回答とありましたが、私は不可能や初めからできないという考えがあまり好きではないので実現するために必要な点やクリアしないといけない部分を私なりに回答させて頂きました。
AIサービスを始めて使用しました。正直な感想はとても便利だと思いました。今まで私はAIというものはあまり身近には感じていませんでしたが、スマートフォンで教えていただいたChatGPTが簡単に利用できることを初めて知り、今後の仕事にも活かしていけるかもしれないと思いました。
私はサカガミで鮮魚を担当しています。基本的には旬やおすすめの魚を仕入れて販売をしていますが発注をするときにお客様が本当に求めているものは何かをいつも考えています。接客業ですのでお客様との会話で知ることが1番ではありますが、来店される全てのお客様と会話ができるわけではないので需要予測はとても難しい部分です。1つでも多くのお客様の声を聞くことが1番ではありますし、これは接客業を続けていく中で1番大切なことなので継続していきますが、時には今後より多くのデータを集めてAIなどを活用していくことも必要な時代になっているのかなと今回の講義を聞いて思いました。
AIなどの情報技術を身につけることで仕事に対しての考え方や新たな知識が増えることは私自身の引き出しが増えることになるので今後の仕事に活かせる部分もたくさんあると思います。今回のこの講義をきっかけに少しずつ活用しながら学んでいきたいと思います。
- 「ICTが変える農業」という主テーマはもとよりChatGPTを用いて講演を構成される手法も興味深いものであった。構成はChatGPTの提案に沿って進められ、個別の事例紹介などが溝口先生から実施された。課題はChatGPTを実用してのレポート作成となる。
AIやICTの進展への青果物流業界が対応すべき点の概要は以下の回答となった。
1. 在庫管理と需要予測：AIによる需要予測、IoTによるリアルタイム在庫管理
2. 品質管理とトレーサビリティ：IoTセンサーでの品質監視、ブロックチェーンによるトレーサビリティ
3. 効率的な物流と配送：AIによる最適ルートの計算、ドローンや自動運転車の活用
4. デジタルプラットフォームの構築：オンラインマーケットプレイス、データ分析による戦略の最適化
5. 従業員の教育と訓練：デジタルスキルの向上
これらの回答について実現させるために課題となる事を考察する。
A． 導入に際しての初期コストがかかる。
通信網の構築が前提となるため、特に農地では広大な地域への敷設が必要になる。また多くの項目においてセンサーやドローン等の機器や専用システムも必須である。
B． デジタルスキルやICTリテラシーの向上に時間がかかる
既存の業務とは異なる技術が必要となるため、導入時に抵抗感を持たれることがある。デジタル技術にはセキュリティ対策も必須となり専門の知識を身に着ける必要がある。
C．技術的なインフラ整備の管理コストがかかる。
データ管理を進めるにあたってはデータの量・質・標準化・統一性等を考慮する必要がある。維持管理にも専任者が必要となることが多いと考える。以上の3点だけ見でも小規模事業所が即時に導入することは実現性に乏しいと捉えられる。
しかしこれらの技術は既存の業務の効率化や精度向上に繋がるものであり、導入後の効果は期待が出来る。
実現可能とするために求められるものがなにか。単独の事業所としての課題はコストと専門性の高さによるところが大きく、解決には「行政との連携、助成」が必須と考える。ICT技術をある程度汎用的なものとして標準化をし、同様の事業所複数への展開を前提としたコストダウンをする。また導入にあたっては教育や研究機関の支援を受け、実演を見る事で抵抗感や初期の整備期間の削減が期待できる。
日本全体で人口が減少していく中、特に地方の農業の継続については大きな課題として捉えるべきである。産学官民が連携することで新しい技術を活用しながら農業が継続していけると考えられる。
海外でも評価の高い日本の農産物の品質を今以上にあげ、国内のみならず海外の一人でも多くの人に食べてもらうことが出来るよう期待したい。
- 溝口勝先生の講義を聞き使えるものは活用するということを聞き、自分自身の知識にも偏りもあり分からないことも多いのでAI を参考にすることの必要性を再確認しました。今回の講義内容もChatGTP を活用して構成を考えたということでAI を参考に講義内容やその他資料作成に役立てるという仕事の効率化を見せてもらった講義となりました。
ICT やIoT を活用して新しい農業を創出するとお話いただき、取り組み内容は非常にいいと現場感覚で感じました。農村全体をスマート農業で実践することが出来れば、トラクターの自動運転や田んぼの水管理や作物の生育管理、ハウスの温度管理など非常に役立てることが出来るものだと感じました。また、果物の産地で毎年のように起こる窃盗対策にも大きく貢献できるのではないかと考えました。
その反面、現在の日本の農業に適応できるのか講義を聞きながら感じていました。トラクターの自動運転にしても本当に自動運転が必要なのか？講義でもおっしゃっていましたが実際実用化できそうな地域は北海道ぐらいであり多くが山間部で面積が狭かったり傾斜だったりする土地で活用するのが費用対効果で現実的ではないと感じました。
実際の現場と研究している方たちの認識や考え方のすり合わせが必要なところだと感じました。ただすべてが現実とかけ離れているわけではなく、監視という部分や鳥獣害対策などに役立てることが出来る面については多くの生産者が導入できる。ただし、新しいことを導入するのに悲観的な方も多いので実際に設置して活用できると生産者たちが感じ取れればスマート農業が普及できるものと感じました。今後もAI を活用した農業を発展しようと研究される方が実際の農業現場を知りより実用的な研究をしてくださることを祈っています。
~課題~
品質管理について：通常のロジスティックスセンターであれば品質管理は容易な可能なことが多いが、現在の大田市場においては現状不可能なことだと思う。なぜなら、施設全体が冷蔵施設になっていない状況である。一部冷蔵施設があるがすべての青果を予冷することが出来ない為、品質維持することが出来ない時期がある。在庫管理について：正確な在庫を維持することは可能かもしれないが、青果物の品質面が産地や季節などで変わるので品質が一定な加工品あれば可能であるが青果物については、品質面を考慮して在庫管理をするのは不可能ではないか。
消費者向けのサービス向上について：栽培方法について栽培履歴を残すようにはなってきているがアプリに詳細を記入する際に生産者が入力する手間が大きい実際に記入している栽培履歴をデータでアップロードするやAI 機能で写真から文字を読み取って自動入力されるようになれば比較的手間が省けていいかもしれない。ただし、消費者が偏った意見をSNS で発信することで栽培的に問題ないことでも過剰反応をして生産者の想いや苦労を貶すだけではなく誹謗中傷にならないか懸念しなければならない。その為にも消費者に正しい知識を身に着けてもらうことが大事だと思う。
研究室のトップページ
大学院農学生命科学研究科・農学国際専攻
東京大学
Last Update 2023/7/17