1．は　じ　め　に

　温室，ハウスなどの施設で野菜・果樹・花きなどの生産をする農業を施設植物生産と呼ぶ．2018年の農林水産省の調査（https://www.maff.go.jp/j/seisan/ryutu/engei/sisetsu/）によると，我が国の植物生産施設面積の76.5%が簡易なパイプハウスで，58.8%が無暖房である一方，養液栽培の導入が4.6%，コンピュータを使った高度な環境制御装置の導入が僅か2.7%など，施設1棟の面積，導入設備の分布が，欧米をはじめとする諸先進国と比較して，極端なピラミッド構造になっている．日本では1980年代から，植物工場⁽¹⁾，植物生体情報センシング⁽²⁾，高度環境計測制御システム⁽³⁾，パソコン通信ネットワーク⁽⁴⁾，農業AI応用⁽⁵⁾などの電子情報通信技術の応用研究が活発化した．しかし，これらの導入・普及は進展せず，ピラミッド頂点の数%にとどまるか，廃れた．この原因として，導入施設の規模が小さく償却が困難であったことが大きい．

　昨今の半導体素子のコストパフォーマンスの劇的向上は，零細生産施設への導入障壁をほぼ撤廃可能にした．また，ゆっくりとではあるが，生産規模の拡大，スマート農業実現のための機器導入も進みつつある⁽⁶⁾．本会誌でも，ICT，スマート農業に関する記事が近年増加傾向である^(7)～(10)．今後，ピラミッドの裾野の施設園芸生産者にまで，電子化による労務・収益性の改善の恩恵をもたらすために残された課題はどのようなものか．また，それを解決するためにどのような方法が期待できるのか．センシング・環境制御・AI応用の歴史・現状・課題について，40年間弱にわたり施設植物生産システムの研究開発に取り組んだ経験を踏まえ総説する．

2．歴　　　　　史

　文献によると施設植物生産の起源は古代ローマ帝国に遡る⁽¹¹⁾．日本では，1818年に記載された中国伝来の「唐むろ」が初出である⁽¹²⁾．寒季の植物保護のため，環境制御には木炭または発酵熱を利用した暖房が使われた．日本の近代的植物生産施設の起源は，1946年に調布飛行場跡地に建設した面積約2haの連棟式鉄骨ガラス温室であった⁽¹³⁾．生食可能な清浄野菜を進駐した米軍関係者に提供する目的だった．国民の生活文化の向上に伴う野菜の生食需要の増大と，低価格化した塩化ビニルなどの合成樹脂被覆材によるパイプハウスの普及により，1960年代後半から日本の施設植物生産は急速に発展した（図1）．この時代は，換気窓開閉機，換気扇，電気温床線，電気温風機，重油熱源温水放熱管，重油温風機等を自動温度調節器で環境制御する温度制御が中心であった．

　植物生産の源泉は光合成による有機物質生産であり，光合成反応の原料は水，光，CO₂である．加えて，酵素反応なので温度にも影響される．我々は灌漑，採光・遮光，寒暖に常に注意を払ってきた．更に，サプリメントとして重要な肥料も，土作り，施肥という作業を通じて配慮してきた．しかし，大気中に0.04%しか含有しない，我々に認知困難なCO₂は，1万年の農耕の歴史で計測・供給の対象にならず，近年まで自然任せだった．植物生産施設という半閉鎖系環境で，CO₂の植物収支モデルが初めて提案されたのは1966年である⁽¹⁴⁾．

　1970年代に入り，電子技術の急速な発展と，オイルショック対策のために省エネルギーの要請を受けるなど，施設植物生産の環境制御技術の研究開発が盛んになった．光合成最大を目指した最適制御の提案⁽¹⁵⁾，ミニコンによるディジタル制御⁽¹⁶⁾などが発表された．国際科学技術博覧会（つくば科学博）が開催された1985年頃になると，農業の工業化⁽¹⁷⁾として「植物工場」が大きく期待され，企業も多数参入した．また，マイクロコンピュータの普及に伴い，コンピュータ環境制御システムの実用化研究も進展した^(18),(19)．コンピュータを用いた高度な複合環境制御アルゴリズムとして，収穫量増加と暖房エネルギー節約を目的にして，光強度により光合成とその産物輸送（転流）の最適温度に制御する，日射比例温度制御⁽²⁰⁾が提案された．そして，フィードバック制御用のCO₂センサが高価だったので，時刻や光強度をフィードフォワードするCO₂施用制御⁽²⁰⁾も行われた．

　1980年代に入り，第5世代コンピュータプロジェクトの影響を受け，農業への応用人工知能（今のいわゆるAI）の導入が多数試みられた⁽²¹⁾．植物生産分野では，エキスパートステムと呼ばれた知識ベースシステム⁽²²⁾から始まり，誤差逆伝搬法のANN（人工神経回路網）の利用で終えんした⁽⁵⁾．これら初期の研究が，生体システム特有の非線形性，慣性，カオス性⁽²³⁾などを考慮せず，線形応答する単純な機械とみなしていたため，また，電子機器のコストパフォーマンスが施設植物生産現場で受容可能な水準でなかったため，普及には至らなかった．

　1993年のガット・ウルグアイラウンド農業合意に伴い，日本の農業生産物に国際競争力が求められるようになった．技術立国を当時標ぼうしていた我が国の政策に沿う形で，農林水産技術会議事務局により競争力強化のために農業情報システムを網羅的に研究開発するプロジェクトが1998年から9年間にわたり実施された．「増殖情報ベースによる生産支援システム開発のための基盤研究」，及び，「データベース・モデル協調システムの開発」である．農業に少しでも役立ちそうな情報技術があれば，積極的な導入が検討された．テキストマイニング，分散オブジェクト，IoT，情報プラットホームなど，現在のスマート農業で研究開発されている各種の農業情報技術のシーズが生まれた．

　施設植物生産の環境計測制御の情報プラットホームとして，日本で現在普及しているユビキタス環境制御システム（UECS)^(24),(25)も前述プロジェクトの成果である．しかし，「失われた20年」と呼ばれる景気低迷期に加え，生産者の高齢化，新設施設の減少に伴う老朽化，輸入農産物の増加，先進的農業技術として国の補助金の終了などの影響を受け，植物生産施設の設置面積は1999年を境に減少に転じていった（図1）．それに伴い，関連設備・機器の製造・販売企業の撤退・廃業が相次ぎ，研究開発された各種技術の実用化・普及は困難になった．

3．現　　　　　状

4．課 題 と 展 望

　施設植物生産のセンシングにおいて，ICTを用いて時系列の計測記録が可能になり，トレンドグラフや統計処理で時間変動，較差，出現確率等を調べることで，非定常的，周期的な情報解析が可能になった．次は，点から，空間的な広がりを考慮した計測値を得る仕組みが重要になるだろう．トマトの長段栽培の例では，施設面積1m²当り約2.5本の密度でトマトが植栽される．1haの施設では2万5,000本になるが，その僅か1本にセンサを取り付けて計測した値が全体を代表するとは考えにくい．例えば，土壌水分センサで1点を計測するなどである．しかし，センサをグリッド状に生産現場へ多数設置するのは，高コストになるし，作業の邪魔になる．

　解決策として有望なのは，広範囲をカバーするセンシングか，モバイル化であると思う．前者は，隔離ベッド^(用語)の栽培方式ならば，ベッドにロードセル^(用語)を取り付けて重量変化を調べれば，数十本分の土壌水分を得ることができる．光合成速度であれば，施設全体のCO₂収支を測定してモデル⁽¹⁴⁾を使って推定できる．後者であれば，施設内の1か所にセンサを固定設置して連続計測する従来の方法以外に，生産者がスマートフォンなどに接続して持って歩けるモバイルセンサを開発する．成育の良し悪しの観察などで，生産者は施設内の気になる場所を知っている．例えば，モバイルの土壌水分やCO₂センサをこのような地点に持って行き，センシングすれば，原因の究明や対策に役立つ．ドローンなどを使った移動計測も発展が期待できる．ドローンやAIを用いた計測は，画像計測ばかりが最近採り上げられているが，モバイルや賢い数値計測⁽³⁴⁾への応用も期待したい．

　環境制御については，これまでは，光合成の最適環境を維持し，できるだけ植物にストレスを与えないような方法が良いとされてきた．しかし，外部気象環境の急変などで，環境制御していても施設内の植物にストレスになる環境を与えてしまうことも多々ある．好適環境だけを日頃与えられている植物は，対ストレス応答機能が低下し，弱いストレスでもしおれてしまうように，虚弱になってしまう．そこで，いわば防衛体力と呼ぶような，植物の対ストレス感度，環境耐性度を定量的に計測し，それを目標値にする適度なストレスを付与して生産の安定化を図る制御方法が望まれる．

　1980年代の施設植物生産の研究開発の目標は高品質生産であったが，植物工場が再注目された頃から，収量が第1に変わった．今後，内需は減少していくことを考えると，目標転換の時期に来ていると思う．露地物が旬で供給がだぶついている時期に，同程度かそれ以下の定品質大量連続施設生産を行うことは，そう大きなメリットにならないのではないか．まさに，「豊作貧乏」であり，そのようなときには品目を変えたり，休んだりできるような生産管理システムの構築が必要であろう．施設は，地域気象資源の増幅装置であり，人工光植物工場のような任意気象環境実現装置ではない．日本全国で同一品質生産するグローバル化より，施設を使用して，1階級高品質な地域特産品を生産したりするような，収穫期を前後に拡大して端境期に応需したり，高単価を目標にした地域活性型施設植物生産を狙ったりすべきではないか．

　SDGs（持続可能な開発目標）が国連サミットで策定され，施設植物生産にも経済性だけでなく，持続可能性の追求も強く求められるようになろう．重油暖房の使用，かけ流しの養液栽培，植物残渣・廃培地・被覆材の廃棄などの課題がある．ICTとシステム科学を活用し，エネルギー・物質収支のアセスメントを行い，改善できる研究開発が必要になろう．

　国内の就業者1名当りの生産額で比較すると，農業は産業平均の1/3.67である．また，トマトを施設生産すると，生産性は露地生産の約2.49倍である⁽³⁵⁾．農業就業人口が減少の一途であるとして，国内農業の危機を表明する論説が多い．しかし，人を増やすのではなく，今の1/1.47の労働力で同程度の生産額を得られる省力施設トマト生産体系を構築できれば，他産業とほぼ同様の経済生産性を持つ産業に変われる．そうなれば，他産業と同等の魅力を有するようになって新規就農者も増加し，産業の持続性も高まるであろう．今はチャンスの時代ではないか．省力化を推進する今後のICTの研究開発に期待は大きい．

5．お　わ　り　に

　コストパフォーマンスが劇的に良くなったICT導入の期待が高まる昨今の状況には，すばらしい時代が到来したと考える．その一方で，過去の何度かのブームが成就しなかった原因の一つに，開発→製造→販売→消費（生産者）の硬直した垂直構造があったのでは，と思う．私が学生の頃，教授から「研究テーマは農家の庭先から探せ」と戒められた．本稿で述べたとおり，想定の下に研究室内でよかれと開発した技術が生産現場で全く使えないことがよくあった．アウトリーチ活動にとどまらず，生産者と開発・製造側の人々が最初からワイガヤ方式で‘もの’づくりできるような共創・共生組織構築の必要性を強く感じる．今後は，農業ファブラボのような仕組みを作り，持続的な施設植物生産の発展に寄与したいと考える．

　なお，本稿に紹介した研究の一部は，科学研究費助成事業19K06323の支援を受けた．

文　　　　　献

（2020年12月21日受付　2021年1月12日最終受付）