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「数理・データサイエンス・AIと大学」インタビュー

第25回　茨城大学農学部／地域未来共創学環
岡山毅教授農業を3次元計測によりデジタル化
「魅力を放つ農業」を目指し活用を研究

理・工・農学の特定分野校である茨城大学。地域の発展に資する人材を育成するため、データサイエンス（DS）とビジネスを柱に、地域の課題解決に役立つ科目を学部横断で学べる「地域未来共創学環」を創設し、注目を集めている。同学環と農学分野でDS教育を担う岡山毅教授に、具体的な取り組みを聞いた。

親和性が高い農学とDS

─茨城大学における農学分野のDS教育の特徴を教えてください。

農学部では1年次に「情報リテラシー」や「データサイエンス・AI入門」といった科目で基礎を身につけた上で、2年次からは「農学実習」で農作業を一通り経験します。その実習の中で、近年はロボットやIoTなどを活用したスマート農業が進んできていること、それゆえデータの活用が重要になってきていることを体験してもらい、DSの学びに対するモチベーションを上げていきたいと考えています。

茨城大学には東京ドーム6個分ほどの広さの農場があり、日常的に動植物に触れられる充実した実習環境があります。授業では学生たちと農場で、例えば柿の糖度を「近赤外分光法」で測定し、どのようにばらつきが出るのかを調べたりしています。

また最先端のスマート農業について知ってもらうため、農機メーカーなどの協力を得て、無人トラクターや無人田植え機のデモを実際に見せてもらったり、衛星リモートセンシングを利用した農作物の生育管理の話をしてもらったりしています。

実のところ、地方の国立大学で新たにDS教育用の科目を設立することは、人員の不足からなかなか難しい面があります。ただ農学関連の科目はデータを必ず扱います。農学はもともとDSと親和性が高いのです。そこで現存科目の中で、DSの要素をより強調していく形でカリキュラムを構成しています。

「学環」で地域を活性化する人材を育成

─岡山先生は農学部のほかに「地域未来共創学環」も担当していらっしゃいます。

地域の課題解決のためには、一つの学問体系を超えて分野横断的な学びが求められます。地域特有の諸課題をデータに基づいて解決し、地域産業を活性化していく人材を育成するため、茨城大学では2024年4月に新たな学士課程である「地域未来共創学環」を創設しました。

定員は40名で、DSとともに経済・経営系科目を中心に学習を進めていきます。選抜では面接を行い主体性やコミュニケーション能力を重視しています。ですから地域未来共創学環には、非常にしっかりした、「地域に貢献したい」という意識の高い学生が集まっています。

連携協力学部である農学部、人文社会科学部、工学部の3学部の教員が授業を担当していますが、私はデータを軸に農業とは何かを考えていく「スマート農業生産」の講義を担当しています。特に最近は、スマート農業が大変な盛り上がりを見せています。つまり「農業×DS」が求められているのです。昔は熟練した生産者が畑の状態を見ながら頭の中で情報をインプットして管理していました。しかし時代を経て生産の規模が大きくなるにつれ、次第にデータで管理するようになっていった。どんな肥料をどこに何キロ投入した、その結果収量はこれくらいだった、と。現在では、GPSを用いて位置情報とさまざまな情報とを、時間的な繋がりを持ったデータとして収集できるようになりました。そこから膨大な事実が見えてきます。

従来、勘に頼っていた部分だったところが、きめ細かに可視化でき、高品質で効率的な生産ができるようになった。例えば、肥料のばらつきを修正して、足りないところにだけ撒く。あるいは病気が出るところにだけ農薬を撒く。そうすると使う資材も減らせますし、環境に優しい農業になります。

とはいえ、一口にスマート農業と言っても、生産者はどこから手を付ければいいか分からない状態ですし、われわれとしてもスマート農業を実践できる若い人材をどんどん育てて供給していかないといけません。今は、教育と実践がいろいろと同時進行で混ざり合っている、極めて複雑な状態にあります。

─茨城大学は、コンソーシアムにおいては「理・工・農学」の特定分野校になっています。特に農学分野ではどのような取り組みをしていますか。

農学部の先生たちと、プロのデータサイエンティストにも加わってもらって教材を制作しています。一昨年は「ヤギの行動観察」に取り組みました。ヤギが耳を動かしたり、排泄したりという、あらかじめ収集した行動データを基にして、そこから何が導き出せるのか。またデータを加工してどのように解析していけばいいかを解説した教材をデータサイエンティストとディスカッションしながら制作して、コンソーシアム特定分野会議（自然科学系）に提供しています。

農業をデジタル化して予測可能な未来に

─岡山先生ご自身はどのような研究をなさっていますか。

私は「農業版デジタルツイン」にものすごく興味があります。デジタルツインとは、現実世界の物理的な対象をデジタル空間に再現する技術です。現実に自分の菜園があり、一方でそれをコンピュータ上で再現した菜園がある。後者でいろいろな挑戦をしてみて、うまくいったら実地に試してみる。そうしたことの実現を目指しています。

もちろん農業は非常に複雑なので、デジタルツインにするのは簡単なことではありません。植物の生育過程を抽象化、モデル化してシミュレーションする必要があります。光合成で言えば、光がどれくらい当たったときに、二酸化炭素濃度はこれくらいである、と。そういう合理的なシミュレーションを組み合わせていくわけです。

─1つの作物をデジタルツインで育ててみる、といったようなイメージですか。

そうです。具体的には、3次元カメラで植物の形を撮り、光の当て方を変えたりしてどう変化していくかを見るのです。最近では、スマートフォンやタブレットに搭載されたカメラで簡単に3次元計測ができるようになりました。農業現場でも手軽に3次元計測を活用する時代がやってきたといえます。

今、私たちはつくば市にある「つくば牡丹園」でボタンとシャクヤクのデータを収集し、花の３次元形状のデジタル化に取り組んでいます。ボタンとシャクヤクは開花時期に幅があり、順々に咲いていくのですが、もしもそれが一斉に咲いたら華やかですよね。デジタルツインなら花の色の配置などを自由にシミュレートできます。この技術で、近い将来には観光農園を応援できるかもしれません。

また作物の品種改良にしても、現実には膨大な時間がかかりますが、コンピュータ上ならさまざまな組み合わせを短時間でシミュレートすることができます。その結果が現実と同じになるかは別問題ではありますが、さまざまな可能性は考えられるでしょう。

一方、学内の他の研究室との共同研究では、黒毛和牛の体型を中心としたデジタル化にも取り組んでいます。農学部の附属農場では、実際に黒毛和牛の子牛の出産から300 kg程度まで成長させて出荷する繁殖生産を行っており、体型の変化に応じた餌の調整など、飼育の効率化を目指したものです。これまでに3次元カメラを用いた分娩タイミングの推定なども行っています。

各種情報をデジタル化することで、バーチャルな空間に現実のものをポンと置くことができる、そこに私は魅力を感じていて、そのツールとして不可欠なのがDS、という位置づけですね。

─現実の農業は天候にも左右され、肉体的にも重労働です。そこをDSによって少しでも楽に効率的にしていきたい、ということでしょうか。

個人的には農業を辛いものにしたくない、何とか魅力のあるものにしたい、という気持ちがあります。大変な部分はデータを活用して無人の農機に任せられるようにするなど、まだまだできることはたくさんあるでしょう。

ただ、過度に効率化が進んだスマート農業は、作り手にとってディストピアになりはしないかと危惧しています。「AIが最適解を出し、人間はスイッチを押すだけ」では、作り手に喜びはありません。そうではない形で、農業の未来を追究していきたいと思います。一つの仮説としては、「ビジネスと切り離す」という方向性もあり得るのではないでしょうか。手をかけて育てる喜びを感じられる範囲で行う。家庭菜園的なイメージです。たくさんは収穫できないけれども、職人技によって工芸品のような高付加価値の作物ができる。あるいは、素人なのでうまく育たず「やっぱりプロが育てたイチゴは美味しいな」とリスペクトが生まれるかもしれない。一方では、そうした「エンターテインメントとしての農業」とは何かを考えていきたいとも思っています。そこにDSを組み入れると、ゲーム的な要素も付加されて、面白さが倍増するのではないでしょうか。

DS教育に有効な生成AI

─DSやAIがこれからの社会の発展に与える影響をどう捉えていますか。

生成AIの影響力は、これからますます大きくなっていくと思います。それを教育にどう使っていくか。学生には「AIを使い倒せ」と言っていますが、問題はその先にあります。というのは、問いを重ねていくうちに、こちらの知識レベルを超越してしまい、もう質問ができなくなる瞬間が訪れるのです。あるいは1を問えば10以上の答えが返ってきて、違った方向にAIが向かっていてもこちらで手綱を持てなくなってしまう。そのあたりには生成AIの利用における限界も感じています。

ただAIは、ティーチングアシスタントとしては優秀です。複数の学生から同じことを何度聞かれても、機嫌を損ねることなくていねいに教えてくれます。プログラミングでは、些細なエラーがあってもAIが完全にカバーしてくれますし、DS教育において非常にプラスとなる存在であることは間違いありませんね。

Profile　岡山毅

2003年、大阪府立大学大学院・農学生命科学研究科農学環境科学専攻博士課程修了。米国オハイオ州立大学博士研究員、東京農工大学COE特別研究員、日本植生株式会社研究員などを経て、2018年より茨城大学農学部教授。生物システム由来の最適化アルゴリズム開発や、植物および土壌のセンシング、3次元計測による動物の行動解析や植物の生育診断などの研究に取り組む。著書に『太陽光植物工場の新展開』（共著、養賢堂）などがある。