海外展開するうえで、IoTやAIはより重要になるということか。

 グローバル展開していくうえでセンサーやビッグデータ、機械学習のようなAIを使えば、各拠点に専門の栽培技術者を置かなくても同じように栽培できるようになる。内部の環境が一定なので、京都の栽培技術をAIに学習させて横展開してあげればよい。そうした効果が見込めるのではないかと期待している。

 さらにグローバル展開で得られたビッグデータを集約してAIが学習し、アウトプットしていく。工場ができると、その数だけデータが集まる。

 たとえ内部の環境が一定でも、現地の気温や環境などの影響を受ける。海外からのビッグデータを機械学習していけば、その場合も自動でコントロールして、全世界で同じように品質の高い野菜ができるようになると思う。

作業の多くは自動化できる

植物工場でも人間の経験や勘が必要な部分はあると思うが、どこまで作業の自動化は可能か。

 植物の反応は一定で、機械と同じように反応を示す。2万1000株のレタスが吸収する必要な養分量は、元気なときは一定だ。空調や機械が止まったりショートしたりすると、光合成のスピードが変わり、養分の吸収量が極端に落ちたりする。

 栽培管理者であれば、植物が元気かどうかは養分の吸収量でだいたい分かる。カリウムの吸収が少ないと「こういう症状が考えられる」と植物の状態をつかみ、風をもっと与えるべきか、湿度を下げるべきか、といった対処法も考えられる。この部分は機械で対応できる。

 なので完全にとはいかないまでも、それに近いものは機械で対応できるのではないか。ノウハウを経験者からヒアリングする必要はあるが、自動化はできると思う。

けいはんなの工場はどれだけ自動化するのか?

 収穫まではほぼ自動化に近い。収穫後の出荷や製品化するまでの作業についても、今後自動化を検討していきたい。

■変更履歴
3ページ目(公開当初は2ページ目)の「トレードグループの主な企業」の図の文言を一部修正しました。[2017/8/8 12:00]

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