【東大工学部 研究室 からスタートしたプロジェクト】土壌水分センサー で農業人口の減少に立ち向かう 株式会社SenSprout 三根 一仁さん
株式会社SenSprout（センスプラウト） 代表取締役 三根 一仁氏
ビニールハウスに設置した 土壌水分センサー で土の中の水分量を計測し、水分が必要になったら遠隔操作で水やりができる。人手が足りない農業に、「人手に頼らない効率的な農業」を提案する株式会社SenSprout。東京大学の研究室で生まれたベンチャーが農業と出会い、事業を発展させてきた軌跡を伺いました。
東大工学部の研究室からスタートしたプロジェクト
―御社は農業用の 土壌水分センサー や、灌水制御装置、ビニールハウスをセットにして販売するという事業を手がけていらっしゃいますが、具体的な事業内容を教えていただけますか？
土壌水分センサーは土に挿して、地表から10cmから20cmの深さの土の水分量と、地表の温度を計測するものです。計測したデータをゲートウェイという通信装置でクラウドサービスにアップロードし、1時間ごとにグラフでチェックできるようになっていて、水やりが必要になると灌水制御装置を作動させて水分を供給します。
もともと、2012年に東京大学工学部の川原圭博准教授が、プリンテッドエレクトロニクス技術を応用した土壌水分センサーのコンセプトを発表したことがきっかけでした。この技術を使って銅の薄膜をプリントし、コーティングしたのがセンサー部分。センサー部分で微弱な電流を測り、水分量に変換します。2014年にセンサーの商品化を目指して設立されたのがSenSproutです。
―三根さんはどんないきさつで川原先生に出会われたのですか？
川原先生とは同級生で、このプロジェクトの前に別のプロジェクトにかかわっていたんです。そのプロジェクトがひと段落ついた2014年、川原先生が「せっかくだから、違うプロジェクトやろう。農業って興味ある？」という感じで持ってきたのが、土壌水分センサーのプロジェクトでした。東大工学部と農学部の共同プロジェクトで、農学部の人から土壌水分についてのノウハウを伝授してもらい、それを工学的に実装していくという形で研究が進んでいきました。
2015、6年に、全国150か所でセンサーの実証実験を行いながら改良に取り組み、農家の方々にもデータを見てもらいました。ですが、多くの農家さんが「このデータをどうしたら良いの？」という反応で、データをうまく活用できませんでした。
そこで、高度なノウハウを持っている農家の方と手を組みたいと考えていたところ、2017年2月に熊本の（株）果実堂さんというベビーリーフの生産販売を手がける企業が手をあげてくださり、事業提携しました。
果実堂さんは700棟のハウスを持ち、年14回転ぐらいの頻度で生産を行っています。日本の平均的なビニールハウスの生産回転数は7回ほどなので、倍の効率性で栽培を行っていることになります。こうした高度な生産技術を持っているところと提携し、土壌水分センサーを果実堂さんのハウスに設置して、生産ノウハウをデータで見える化していきました。
昨年8月には灌水制御の実験を行い、今年4月からはセンサーデータを使った自動灌水実験を開始しています。果実堂さんのノウハウをこちらでアルゴリズムとして取り込み、来年の3月にはAIが水やりをするというのを目標にしています。
ハウスに行かず、スマホから水やり
―灌水制御装置はいつごろ作ったんですか？
2016年の秋ごろ、果実堂さんと事業提携する前です。センサーのデータを元に灌水を制御するというイメージは最初からありました。
灌水制御装置はスマホやPCから操作するようになっています。ビニールハウスは熊本にあるのですが、水やりは東京からでもできます。それこそスマホでポチッとボタンを押すと水が出るんです。ハウス内の左右のブロックが独立しているので、片方だけ出すこともできます。これを利用して、実際に現場に行かなくても、農作物ができているんですよ。
果実堂さんはかなりの栽培ノウハウを持って効率的に生産されていて、数人で約40～50棟のビニールハウスを見ています。弊社のセンサーと灌水制御装置を本格的に導入すれば、同じ人数で倍くらいのビニールハウスを見ることができるとおっしゃっていて、この土壌水分センサーと灌水制御装置が省力化に貢献していることになります。次のAIの段階に進めば、さらに人手を減らすことができるのではないでしょうか。
果実堂さんと事業提携したことで、センサーと灌水制御装置、ビニールハウスにベビーリーフの栽培ノウハウをセットにして販売することができました。一式500万円ぐらいですね。ベビーリーフを栽培したい農家の方にそのまま使っていただいて、必要に応じて果実堂さんからコンサルテーションを受けることができます。実際に育てるためのセットと栽培方法をそのまま導入できるので、新規事業として農業に参入したい大企業などにはウケがいいですね。
ビニールハウスは普通のパイプハウスですが、秒速50mの風や、1平方メートル当たり50kgの雪にも耐えることができます。実際に果実堂さんが使っていて、熊本というかなり台風が来る地域で実績があるハウスです。温度設定をしておくと、天井部分が自動で開閉するようになっています。ビニールハウスの横は、夏の間は開けっ放し、冬は閉めっぱなしです。横の開閉は半年に一度の作業で使用頻度が少ないため、手動で行いコストを削減。これに、土壌水分センサーと自動灌水装置がついています。
新規参入した大企業さんは栽培ノウハウを持っていないことが多いので、必要に応じて果実堂テクノロジーさんにコンサルテーションに入ってもらうようにしています。
—ビニールハウスって規格みたいなものはあるんでしょうか。
いえ、大きさの縛りはありません。ただ、日本の農地は「反（たん）」単位が基準になっていますね。500㎡が0.5反、一般的な農地は3000㎡～5000㎡、つまり3～5反が多いです。 ハウスもこの大きさに合わせて作られていることが多いですね。これよりも大きいほうが効率的という場合は、大きさを変えて作りますが、それでも横は葉菜の効率を考え6mになっていることが多いです。
農業的な知見を広げた、農業法人との出会い
―SenSprout社を設立して、どういった点が大変でしたか？
農業のことについては全く知らない工学部の人たちが始めたプロジェクトだったので、そもそもの農業の手法から学ばなければならなかったところです。そんな状況で実証実験を始めて、転機になったのは、やはり果実堂さんとの出会いですね。高度なノウハウを持っている企業さんと組んだことが、大きかったです。
―御社との連携に手を上げた果実堂さんも、何か課題を持たれていたんでしょうか？
果実堂さんはハウスを14回転させて栽培するなかで、水やりのノウハウが重要だということをご存知でした。果実堂さんでは、土をギュッと握ったときの土の割れ方で水分量を測っていて、「こういう割れ方のときはこの作業をする」といったマニュアルを持っていたんです。そういう方法で栽培管理をしておられたのですが、やはり人がやることなのでブレてしまう。そこで、できればセンサーで土壌の水分量を測りたいということになりました。センサーって研究で使うものはあるのですが、農業で使えるようなものがなく、いろいろ探しておられ、「それでは弊社とやりませんか」という話になりました。
—よいパートナーに出会えましたね。
そうですね。ベビーリーフ栽培の担当役員の方がすごいんです。もとは建設会社出身で、ハウスの設計もこの方が手がけました。弊社が収集しているデータも、この人が欲しいっておっしゃる形に合わせています。これからも、もっと農業業界の方とよい出会いがあるといいなと思っています。
―御社のように、データをクラウドに飛ばせるようなセンサーは他社ではないのですか？
農家のみなさんがだいたい使っているのは、デカゴン社の水分センサーですね。センサーとしての性能は高く、弊社のものと同等ですが、ネットにつながっていないので現地にわざわざ見に行く必要がある。しかも、測りたいところに穴を掘って埋めなければなりません。これでは面倒だということで、弊社のものはセンサー部を地面に突き刺す形にしています。
—他にも農家さんからの要望はあがってきていますか？
ありますね。「土の中の肥料の量を測りたい」と言われたことがありました。試作品を作ってみたのですが、「水分量みたいに、肥料の分量を毎日リアルタイムで知りたいわけではない」という話になりました。とはいえ、その農家さんでは、種をまく前に肥料を入れ、そのときに量を測り、農作物ができて出荷したあと、新しく土を入れるときにも肥料を測る。つまり、肥料の量を計測する機会は2回だけなんです。センサーがあればうれしいけれど、頻繁に使うわけではありません。センシングが必要なのは、毎日アクションする必要があるものですね。
—水分量と肥料の量を測る技術は異なるものなのですか？
いえ、ほぼ一緒です。肥料の総量を測るときは、水分量を測るときとは抵抗が異なる金属を入れて、数値を取っています。もし、肥料の装置を活かすなら、総量ではなく、土中の硝酸やカリウムなどがそれぞれ、どれぐらい含まれているかといったことを計測できるようにするべきでしょう。ある物質が少なくなったときにアクションを起こすようなAIを入れていくのがいいでしょうね。
—そういった装置はまだないのですか？
リアルタイムで測定出来る装置は見たことがありません。硝酸やカリウムといった物質がどれぐらい含まれているか測定しようとすると、電気抵抗では不可能で、化学の範疇ですね。硝酸に反応する試薬を使い、その反応をカメラで撮影して…といった作業になります。
センサーが人の手間を軽減する
—弊社も、生活者のテレビの視聴データを収集し、テレビ局などに提供しているのですが、御社ではデータの収集をどのように活用しようと考えていらっしゃるのでしょうか？
現在はセンサーで値を取り、人が灌水の予約を入れています。次のステップは、その人の水やりのアルゴリズムをきちんとクラウドに入れて、次回いつ水をやるのかを予測します。予測が合っていれば、このアルゴリズムは正しいということになり、自動で水やりができるようになる——というのが目指すところです。最終ゴールは明確なので、そこに向かうためのセンサーであり、アクションにつながるようなデータのとり方をしています。
作業者の方の判断を読み取って作ったアルゴリズムなら、70点ぐらいの精度でしょう。それを90点に持っていくには、ビッグデータを活用する必要がありますね。そうなると、センサーの測定だけでなく、毎日畑に行って、今日は農作物が何センチ伸びたといった成果データや、そこに水やりや温度がどれだけ影響しているかといったデータも必要になります。そこまで行くには、もう少し時間がかかると思います。
—センサーや灌水制御装置のおかげで、どんな点が軽減されたのでしょうか？
果実堂さんの例を取ると、ひとつは、ハウスに土を握りに行っていた作業が格段に減りました。明日かあさってに水をやろうと思うときは、連日土を見に行ってたのですが、それが減りました。
もうひとつは、灌水。電気制御していない一般的な農家さんは、バルブを開け、15分間水をあげて閉めるというアナログなもの。これをハウス10棟分しようとすると、10棟×15分かかります。その後、そこから少し進化して、タイマー予約できる装置ができました。バルブは開けっ放しで、蛇口のところに電磁弁がついていて、タイマーをセットすることで開閉ができるというものなのですが、タイマー予約をするためにはやはりハウスに行く必要がありました。
ところが、灌水制御装置を使えば、ハウスに足を運んでバルブを開け閉めしたり、タイマー予約を現地でセットしたりする必要がなくなった。実は、一般の農家の方にはセンサーよりも、灌水制御装置のほうが響くんですよね。「行かなくていいんだ！」ってベネフィットがわかりやすいですからね。
—今後の事業展開について、どうお考えですか？
果実堂さんとの取り組みで形ができつつあるので、ベビーリーフに関しては今の形態をハウス×AIにまで発展させるということがひとつ。もうひとつは、自社でも農場を運営する予定です。そこで培ったノウハウを、ハウスソリューションとして外部に売っていく計画です。
また、ベビーリーフ以外の栽培も手がけたいですね。ほうれんそうや小松菜といった葉物系はノウハウがあるのでできると思います。
栽培の基準となるのは、効果価値で収益性が高い農作物ということに加え、種まきと収穫が機械化されていること。これをクリアしていないと、数人で40～50棟見るという形にできません。収穫を人の手でやっていると、数人では頑張ってもハウス10棟ぐらいにしかならない。イチゴなんかだと、手で収穫するのでそれぐらいなんです。
逆に、今は機械化されていないけれど、機械化できる農作物もあって、アスパラガスなんかは当てはまると思います。付加価値も高いですしね。
ベビーリーフは収穫機のようなもので収穫、ねぎも機械で収穫しているのに対して、アスパラガスは現在、手で収穫しています。真ん中にアスパラガスの元になるような太い木があって、その周りに生えてきます。ある程度大きくなると刈っていくのですが、それを機械化できないかと考えています。そこをクリアできれば、ベビーリーフと同じように、数人でハウス40～50棟を見ることができると思います。
—お話をお伺いしていて思ったのですが、野菜がどうやって収穫されているかなんて知らなかったです。
僕もこの事業に携わるまでは知りませんでした。何もわからない状況から、3年でいろいろやっているうちに知りましたね。
少人数でも効率的な農業を実現
—果実堂さんはセンサーを求めていたということですが、一般の農家のニーズは実際のところどれぐらいあるのでしょうか？
農家さんにも2パターンあって、ひとつは法人の事業として農業をやっているところ。そういうところは事業を拡大したいし、効率も上げたい。ハウスを100棟増やすとなったときに、今、持っているハウスから物理的に離れたところに展開する可能性があるんです。
場所や人が変わると、同じ方法で取り組んでも収量が取れない場合もあります。そこで、新しいハウスでも収量が落ちないようにするために、センサーや灌水制御装置を使いたいという声は聞きますね。法人で農業をしているところには、ニーズが確実にあります。
逆に、拡大をあまり意識していない農家の方だと、ニーズはあまりありません。そういう方に対してはセンサーよりも、灌水制御装置を使うと楽になるという点を訴求すればいいんじゃないかと思います。
—御社の装置を使うことで少人数でも効率的に農業経営ができるなら、今後の日本の農業にとって明るい材料になりそうですね。
現在、日本の農業人口は約180万人。平均年齢も68歳ぐらいになっています。この先も50万人程度までどんどん減っていくといわれています。でも、農作物の需要は変わりませんよね。そうなると、輸入に頼らなければならなくなりますが、安全性のことを考えると輸入農作物に対して懸念する人は少なくないでしょう。
結局、少ない農業従事者でいかに効率よく安全な農作物を作るかという話になります。日本全国で滋賀県の面積分ぐらいの耕作放棄地があるのですが、弊社の装置を使えば、そうしたところでも栽培できるのではないかと思います。
—農業を事業として手がけている法人って、何パーセントぐらいあるのでしょうか？
まだ10％もないぐらいでしょうね。ただ、金額的なシェアで見ると増えています。たとえば、トマトならカゴメさんがありますよね。スーパーなどのプライベートブランドも増えていますし、今後も増える傾向は続くでしょうね。
—農業関係の装置メーカーなどでIoTを進めていこうという動きはありますか？
結構あると思いますね。とはいえ、弊社のようにセンサー自体を作っているメーカーはあまりなくて、大多数はデカゴン社等のセンサーを買ってきて、通信の部分だけを自社で開発していますね。
—センサーなどの導入といったアプローチとは異なる手法で、農業の効率化を進めることはできるのでしょうか。
たとえば、ミニトマトの栽培は水耕栽培を行っているのですが、水の中に養分を入れて栽培しています。栽培中に水分量を細かく管理する必要はなくて、溶液を排水するときに、どれだけ農作物が水を吸ってて、どれぐらいの水が残ったかを見るだけでいいんです。センシングではなく、水やりの量を最初からコントロールしていく方法ですね。これは便利なんですが、水耕栽培に適したトマトとかレタスにしか使えません。土で育てる根菜類などは無理なんです。
—センシングによってできた農作物がちゃんとできているか確認する作業は、人間でなければダメなんでしょうか？
今のところはそうですね。
—画像認証させたりする方法はいかがですか？
画像認証について研究されている方はたくさんいらっしゃいます。トマトなんかは、これぐらいの大きさ、赤さになったら収穫したほうがいいとか、やっていますね。トマトは食物生理が解明されているのでやりやすいんですよ。
農業の自動化、流通の効率化…今後の展開
—SenSprout社には社員の方は何名いらっしゃるのですか？
エンジニア4名、営業が私も含めて2人、あとは管理が1人といった構成です。
これまで灌水制御装置の設計をしてもらっていましたが、今、メインでやってもらっているのは装置にAIのアルゴリズムを実装するための作業です。といっても、最初は人間がやっている水やりのマニュアルに合ったアルゴリズムを実装するだけ。それを基にして、ビッグデータを使って機械学習させていければと思っています。農作物生産の自動化というところまでくれば、世界的に見ても先進的な例になる可能性があると思いますね。
—なるほど。これからが楽しみですね。海外進出の話などはありますか？
「中国でやりませんか？」というお話もいただいていたのですが、ニーズを聞いてみると「ベビーリーフは高いから、買うのはお金持ちでしょ？」って言われたりしました。でも、中国のお金持ちの方って、中国産の野菜を買わないんですよ。「輸入のほうがいい」って、中国産を信用していないんです。
あとは今、台湾で少しやっています。果実堂さんが台湾で栽培をしているのですが、いい感じですね。台湾から中国に輸出したほうがいいんじゃないでしょうか。
—農業分野で、御社のような企業ができることって他にどんなことがあるのでしょうか？
まだまだあると思います。現在、弊社では生産性向上にかかわる事業を手がけていますが、農業にはもう一つ「流通」という課題があります。今までは農協さんがやって来られたことですが、民間企業が入って取り組まなければならないことがたくさんありますね。
特に農協さんが取り扱いにくい「規格外商品」は、流通も自分たちでやらなければならないことが多く、規格外商品の流通についてはニーズがあると思います。弊社としても、流通の非効率性の改善に取り組んでいきたいですね。
—農業はこれまで以上にスマートにできるというのが、広く知れ渡るといいですね。本日はどうもありがとうございました。
（了）
株式会社SenSprout 代表取締役 三根 一仁（みね かずひと）
東京大学法学部卒業。大学在籍中に数社のベンチャー企業の立ち上げ、企業買収を経験後、ソニーに入社。スゴ録ブランドの立ち上げなどを経験した。2006年、insproutを創業し、2015年にSenSproutを創業。
