農業Aiハッカソンやってみた(第10回 Machine Learning 15minutes!)

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農業AIハッカソン
やってみた
株式会社セラク
みどりクラウド事業部
事業部長持田宏平

持田宏平
みどりクラウド事業部
事業部長
農業IoTエバンジェリスト
大学は農業工学専攻
島根県出身

設立 1987年12月（30期目）
従業員数 1,242名(平成28年8月末現在)
事業内容システム開発(WEB・アプリ)
ITインフラ構築
WEBサイト構築・運営
圃場遠隔モニタリングサービス
上場市場東京証券取引所マザーズ

異常気象・気候変動

農業従事者の減少と高齢化
（2015年農林業センサス結果概要より引用）

海外から安い
農作物がやってくる

農業におけるIT活用と課題

農業生産においてITができること
• 勘と経験からの脱却
• ノウハウの共有
• 作業の省力化
• 生産効率の向上
計測
記録
判断
制御

農業IT先進国オランダ
ココ

九州サイズの国なのに
世界で2番目の農業輸出

• システムが大規模かつ複雑化
• 導入コストが高くなる（1,000万円～）
• 既存のハウスに導入しづらい
オランダのようなシステムの場合
導入が困難

手軽にスモールスタートで
導入できるシステムが必要

セラクの考える農業IT
• 初期導入コストは低く
• 誰でもかんたんに使えるUI/UX
• 手間をかけなくてできるところから
• 既存設備にかんたんに導入可能

勘と経験による農業からの卒業
計測
記録
判断
制御
ITによる自動化
生産者・既存設備
に委ねる

みどりクラウドによる計測の自動化
収量アップに必要な
8項目の環境計測
5. CO2濃度
6. 土壌水分
7. 土壌EC
8. 写真
クラウド
サービス
蓄積
スマートフォン
アプリ
監視
センサー
モジュール
計測
1. 温度
2. 土壌温度
3. 湿度
4. 日射量

全国数百の生産者の
声をもとに開発
• 異常値警報のプッシュ通知
• 無期限のデータ蓄積
• 気象予報データとの比較
• 最高値・最低値が一目で
• リアルタイム映像監視

低コストで手軽にはじめられる
センサーボックス
初期費用：¥68,000〜
クラウドサービス
月額費用：¥1,280〜

かんたん導入
コンセントに挿すだけで
すぐに使える

マルチデバイスで使える
iPhone
Android
WEBブラウザ

（2015年農林業センサス結果概要より引用）
60代の72%が
ガラケーユーザー

マルチデバイス
iPhone
Android
WEBブラウザ

ガラケーでも使える
iPhone
Android
WEBブラウザガラケー

久松農園様
サラダボウル様
JAしまね様
ながさき南部生産組合様
全国45都道府県で利用
数百台が稼働中
導入済
未導入
ホクレン様
静岡県様
海老名市様

– 神奈川県鈴木様（きゅうり生産者）
“導入してから癖になって
毎朝、毎晩みてしまう”
収量20%アップ

– 愛知県間瀬様（菊生産者）
“深夜の夜間電照を家にいながら
確認できるので便利”

– 熊本県芥川様（トマト生産者）
“みどりクラウドのデータを活用することで
冬場の燃料代を節約することができた”
仕入原価の約20%

茨城県片岡様（トマト生産者）
オランダ型先端的トマト栽培

みどりクラウドの警報で
3,000万円の損失を回避
200V系統 100V系統
停電の発生
環境制御装置みどりクラウド
異常の検知
圃場環境
気温の低下
自動制御
リカバリー

みどりクラウドの今後

失敗を防ぐ
負けない農業を実現

データを活用して
儲かる農業へ

農業ビッグデータの構築
• 農作業記録
• 農薬/肥料記録
• 生育記録
（生体情報）
• 収穫記録
• 農業機械記録
• 病害虫記録

機械学習によるデータ活用
環境データ
作業データ
気象データ
生育予測
病理予測
市場予測
Machine
Learning

農業ビッグデータ
サービス
AI
農業ビッグデータ＋AIに
どんな可能性があるのか？
どういうデータが
必要になるのか？

2016年12月
農業AIアイディアソン開催

• インプット（農家さんインタビュー）
• マンダラアート
• ペアブレスト
• アイディアスケッチ
• 発表

参加者数
30名
アイディアスケッチ
36個

やってみた結果

可能性はわかった

全部、農業AIが
できてる前提になっちゃってる

本当に実現できるのか？

TFUGの協力で
農業AIハッカソンを開催

農業AIハッカソンを
やってみた

やったこと

飽差ってなんだ？

飽差ってなんだ？飽差を管理するということ

12月の予測を行いCSVとして提出
その平均誤差で評価する

提供したもの
圃場データ
（宇都宮いちご農家）
訓練・検証用データセット
2016年3月21日∼11月30日までのデータ
気象データ
（宇都宮気象台）
テスト用データセット
みどりクラウドが収集したデータを15分毎
に丸め、データの連続性が判断できるフラ
グを付与したもの
気温・降水量・日射量・湿度

提供したもの
サンプルプログラム
TensorFlowを用いた多層RNNのSeq2Seqモデル

提供したもの
TensorFlow環境
Microsoft Azure上にGPU2枚挿したVMを用意
※当日1台追加
サポート
TFUGとして、シンギュラリティ社の技術者が参加
Microsoft Azure Machine Learning対応のため、マイクロソフト
からエバンジェリストが参加

提供したもの
賞品
最優秀賞： GPU＋セラク交渉権
セラク賞： Amazonギフト券
TFUG賞： Googleの偉い人しか
持ってないTFステッカー

当日急遽提供したもの
コミュニケーション手段
Slack
運営側からの情報伝達、
参加者からの提出物の改修に必要
データチェックプログラム
提出するCSVのフォーマットの整合性を確認

864 91 7767
17.21
-. 7767 -35 7767 -103.5 7767
-103.5
864 91 7767
参加者
30名
成果提出
6名

0
2
4
6
8
10
12
1
70
139
208
277
346
415
484
553
622
691
760
829
898
967
1036
1105
1174
1243
1312
1381
1450
1519
1588
1657
1726
1795
1864
1933
2002
2071
2140
2209
2278
2347
2416
2485
2554
2623
2692

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今後の取り組みと告知

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農業オープンイノベーションの促進

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