農業では、 収穫量や農作物の価格変動などによる農家の不安定な収入が課題の1つになる。収穫量に影響を及ぼす主な要因として、自然災害などの外部環境にともなう要因のほかに、病害の発生が挙げられる。病害を予防するためには、感染の前後で予防薬を散布することが最も効果的だと考えられているが、病害が実際に発生するまで目に見えないため、散布の最適なタイミングを把握することが困難だった。

　また、農薬の散布量とタイミングを適切に管理するためにも、病害発生の兆候を把握することは重要になる。ハウス栽培では、温度湿度等の基本的なパラメータのほか、日射量や葉濡れ、栽培環境や外気象が病害発生に影響を及ぼす。「Plantect」は、これら作物の育成に影響する要因をAIにより解析することで病害予測を実現した。

　■AIを使ったクラウドベースのデータ解析により92％の病害予測を実現

　・センサーによるモニタリング機能：「Plantect」はハウス内環境を計測するハードウェアと、計測された数値をもとに病害発生を予測するソフトウェアで構成されているサービス。ハードウェアには、温度、湿度、日射量、二酸化炭素量を計測するセンサーが備えられており、ハウス内に設置すると、これらのデータが計測され、クラウドに送信される。

　ユーザーは、スマートフォンやPCなど各種デバイスからWebベースのアプリを通じてクラウド内のデータにアクセスすることができるため、いつでもどこにいてもリアルタイムでハウス内環境を確認したり、過去のデータを参照することが可能だ。

　・AIを活用した病害予測機能：「Plantect」にはモニタリング機能に加え、病害の発生を予測する機能がある。モニタリング機能でクラウドに送信されたデータは、ボッシュ独自のアルゴリズムにより葉濡れなど病害発生に関わる要素が解析され、気象予報と連動し、植物病の感染リスクの通知をアプリ上に表示する。ボッシュは、2017年にこれまでAIの研究に取り組んできた組織を集約させた研究センターを新設した。

　このセンターは、AIの専門知識の強化を目的としており、今後2021年までに3億ユーロを投資して研究開発を拡大させる予定だ。「Plantect」では、100棟以上のハウスのデータとボッシュの強みであるAIの技術を用いて病害予測アルゴリズムを開発した。「Plantect」は、ボッシュ独自のアルゴリズムと各ハウスのモニタリングデータをもとに病害の発生を予測するため、これまでの広域での注意喚起と異なり、各ユーザー向けにカスタマイズされた病害予測を可能にした。過去データの検証では92％の予測精度を記録しているという。

　■大規模な投資、施工を必要としない小・中規模農家も導入しやすいサービス

　・ワイヤレス対応：「Plantect」は、通信方式に省電力などの特性を考慮し、長距離無線通信（LoRa）を採用している。また、バッテリー駆動のため、電源コンセントや通信ケーブルなどの配線を含めた初期設置のための施工を考慮することなく、ハウス内のどこにでもワイヤレスで簡単に設置することが可能。バッテリーは、市販のアルカリ電池で約1年稼動可能。

　・リーズナブルな運用コスト：「Plantect」は、ユーザーにとって導入しやすい料金体系を整えた。初期費用は無料で、月額の使用料金のみでサービスを利用できる。基本機能であるモニタリング機能と病害予測機能、それぞれにサービスの月額使用料を設定した。

　・使いやすいユーザーインターフェース：統一されたわかりやすいデザインを実装し、ユーザーがモニタリングしたいデータを大きく表示し、さらに詳細情報を取得する場合は、タップをするだけで確認することができる。コンピューターやスマートフォンに不慣れでも、直観的な操作でハウス内の環境を簡単に確認できる。

　■IoTを活用した事業領域の拡大

　現在「Plantect」の病害予測機能は、ハウス栽培のトマトに限られているが、今後イチゴ、きゅうりまたは花卉など他の農作物への展開、また、日本以外のハウス栽培市場で高い可能性を持つ国での販売を計画している。