【高校生ライター✕ChatGPT】農業✕データサイエンス｜学校で何を学べる？

この記事は約 5 分で読めます。

投稿日：2023年9月27日 | 最終更新日：2023年9月27日

皆さんは農業に対してどんなイメージを持っているでしょうか。畑や田んぼで農家の方が一生懸命に作業している姿を思い浮かべるでしょう。
しかし、データサイエンスと農業を掛け合わせると、とてもスマートで効率的な農業ができるようになります。今回は、データサイエンスと農業の組み合わせを研究している大学についてご紹介していきます。 

農業とデータサイエンスを組み合わせることでできること  

農業に関するデータを分析することで人の負担を減らすことができます。今は少子高齢化もあり、農業の人手不足が深刻になってきています。データを使って効率化することはとても重要だといえます。そんな中、すでに活用されている例もあるので少しご紹介します。 

宇宙のビッグデータを利用して栽培したブランド米

お米を育てる上での理想の場所や水温・水量をビッグデータから解析し、栽培するというものです。地球観測衛星のビッグデータを活用してより美味しいお米を栽培できる場所や収穫量をアップできる場所を見つけ出し、水温・水量を管理できるシステムを使って独自のお米を作っている企業があります。 

生産者に気象データを提供

地域のアメダスから得た気象データやGPSデータなどを農業の生産者に提供するという取り組みです。複数のデータを組み合わせて分析することで今までに気付かなかった課題や問題が見えてくるので的確に対処できるようになります。その結果として、収穫量や品質の向上に繋がるのです。 

ビッグデータを利用して植物の病気を判別

コンピューターに学習させた何万もの植物の健康状態のイメージから、調査対象の植物の病気を診断します。すぐに植物の病気が分かれば、健康状態に合わせて迅速に対応できます。
データを活用することで、無駄な手間を最大限減らし、農作物を作ることができます。このように近未来的な農業が実際に行われ始めているのです。 

農業とデータサイエンスに取り組んでいる学校のカリキュラム

2023年度から新しいプログラムを導入した学校が何校かあるほど、今注目の分野である農業とデータサイエンスの組み合わせですが、実際どんなカリキュラムなのでしょうか。ここでも簡単な例をご紹介していきたいと思います。 

数理・データサイエンス・AI教育プログラム

これは文部科学省が数理・データサイエンス・AIに関する知識や技術について体系的な教育を行うものとして定めたものです。文部科学大臣が特定の大学を認定および選定して奨励することによって、基礎的な能力を向上させる機会を拡大することが目的です。認定されている大学はいくつかありますが、その中でも農業大学や農学部のある大学のカリキュラムを説明していきます。 

カリキュラム 

農業とデータサイエンスの組み合わせといっても、基本的には科目としては別々で学んでいきます。今までは農業に関しての科目しかなかったところに「基礎的なデータサイエンスやAIにまつわる科目が増えた」という形になります。
ただ、少ないですが掛け合わせた授業も存在します。以下がその例です。 

農作業学(圃場実験、圃場環境のモニタリング) 

圃場実験の授業科目では、データの分散・分析を学んだり、カバークロップに関したことが学べます。
また、圃場環境のモニタリングでは、AIセンサー、モニタリング、鳥害対策に関して学べます。(A大学カリキュラム一部抜粋、要約)
※カバークロップ…土壌浸水を防いで、土壌中に有機物を加えて土壌改良に役立つ作物の総称のこと(被覆作物) 

農業とデータサイエンスの将来性

まだまだ始まったばかりの取り組みが多く、コストもかかるため、普及率が低いですが、将来はもっと大規模な計画や今行われ始めていることが当たり前になるのではないでしょうか。
また、データを活用することに加えて、ドローンやロボットも併用して利用することで、効率を良くし、人手不足の緩和・解消に役立つかもしれません。他にも、以下のようなことができるようになるとも考えられています。 

リアルタイムでの観測 

センサーの技術とデータ解析を組み合わせることで、農場の状況をリアルタイムで把握できます。それによって天候の急変に対応できるようになります。 

害虫対策

データから得られる情報を用いて、農作物の成長予測や病害虫の早期発見が行えます。それにより、収穫量の損失を減らせます。 

持続可能な農業

データを分析することで、資源の無駄使いを減らし、水資源の効率的な利用や環境への配慮ができるようになり、環境への負荷を減らせます。 

最後に

農業とデータサイエンスの結びつきは、未来の農業を変えていきます。日本の食料供給の安定性、効率性、持続可能性の向上などを期待できる取り組みだといえますね。大学の授業で農場とデータサイエンスを掛け合わせることはまだ最近始まったばかりです。これからどうなっていくのでしょうか。楽しみですね。