課題名：農山漁村 6 次産業化対策に係る AI システム実証事業実証機関慶應義塾大学大学 SFC 研究所連携機関 NEC システムテクノロジーサラダボウル  はじめに特にサラダボウルにおける教育ソリューションとの本事業の目的は、AI システムを構成する諸技術を実連携においては、サラダボウルが新規就農者の教育に力証し、熟練農家の技能継承の基盤としての有効性を確認を入れている体制を活用し、作物の栽培手順を細分化し、することにある。個々の農業従事者がそれら定められた手順に基づき農作 AI システムとは、高齢化が急速に進む日本の高度な業を実施する事で、誰もが農作業を実施する事を目指す農業技術を次世代に伝えることを目的として、農林水産仕組みと連携した。ここでの細分化された個々の手順に省が 2009 年に設置した「農業分野における情報科学のは、その内容を踏まえた技能レベルが設定されている。活用等に係る研究会」において、初めてそのコンセプト初心者であっても作業できる手順もあれば、経験を要すが提示された。研究会では、高度な農業技術を次世代にる作業もある。農業従事者は、経験を要する作業につい円滑に受け渡すための情報科学の活用等についての議論ては一つ一つ経験を積むことで学びを積み重ね、次第にを行い、同年 8 月に報告書「AI (Agri-Informatics）農業作業できる手順を増やしていくからである。この経験をの展開について」を取りまとめた。同報告書では、AI 踏まえた学習の仕組みにおいて、AI システムの連携・適農業を、「人工知能を用いたデータマイニングなどの最用を試みた。農業生産法人は、AI システムの実用化フェ新の情報科学等に基づく技術を活用して、短期間での生ーズにおける主たる利用者として想定され、共通基盤化産技能の継承を支援する新しい農業」と定義している。に向けた要件抽出や利活用に資すると考えられる。上記の定義を基に、本事業では、AI システムを「データマイニングなどの分析を用いて、熟練者の持つ問題  発見・問題解決技能を、非熟練者が早期に継承するため実証活動の取り組みのフィードバックループを提供する学習支援基盤」と捉本事業では、昨年度に取り組みを行った「作物・圃場え、慶應義塾大学のこれまでの研究成果を活用して、昨の違いに基づくスキーム」の検討結果等を参照しつつ、年度も AI システムの実証を行った。本事業はこの実証 AI システムの横展開可能性の検討・検証を行うとともに、の 2 年目として、AI システムの共通基盤の構築・適用教育システムとして活用を図るべく実証を行った。や、その横展開可能性の検討を行った。 1. 気づき記録ツールの拡張  「気づき」の分析による熟練者の暗黙知の形式知化を連携の背景実現するため、気づき記録ツールの改良を行い、有効性本事業では、トマトを対象にこれまで慶應義塾大学がの検証を進めた。基礎的な研究を続けてきた AI システムのさらなるデー (1) 「気づき」として理由と判断結果を記録タ蓄積、実証に加え、NEC システムテクノロジーと連携「いつ、どこで、誰が、何に気づいた」だけではなく、し温州ミカンのフィールドを加えている。「行動した／しない、行動した／しなかった理由」も含さらに今年度はサラダボウルとの連携を行い、トマトめて記録することで、熟練者と非熟練者の判断の違いを栽培での実証を進めるとともに、サラダボウルが行って分析し、八女における熟練者の暗黙知を形式知化に取りいる就農を目指す若者に向けた教育ソリューションとの組んだ。連携を行い、AI システムの教育効果を促進させるための (2) 取り組みを実施した。気づき項目を階層構造で詳細化熟練者と非熟練者の判断の違いを詳細に分析するた施設栽培のトマトと露地栽培のミカンの 2 つを実証フめ、「樹の葉のツヤ」「樹全体の色」「圃場全体の色」などィールドとし、AI システムの他作物への展開可能性を具気づき項目を詳細化、また気づき項目の値も様々な値を体的に検証することを目的としたものである。昨年度に記録できるよう改良した。行った検討結果を踏まえ、施設栽培、露地栽培における (3) 横展開を見据えたスキーマ設計具体的な利活用シーンを踏まえた導入プロセスにおけるトマト・施設栽培での実証向けシステムデータベース課題や要件の抽出を実施、また拡張したシステムを導入スキーマと、ミカン・露地栽培でのデータベーススキーし、その利用可能性を検討した。マを共通化できることを確認し、他の作物に対しても適 -1- 可能であると考えられ、ひいては教育ソリューションと用可能なシステムとして実現することを目指した。の連携にも有益であると考えられる。そこでサラダボウルの実施している教育の仕組みに、気づき記録ツールを活用した AI システムを適用、相乗効果を発揮するための仕組みとして位置付け、既存の教育成果をそこで学ぶ若手に見えるようにすることにより、それぞれの学習達成度を周りと比較、強み弱みを把握することからさらなる成長につなげ、さらに指導的立場の人からは見えている、本来は自らが気づき行動すべきことを、その指導者が伝えて作業をさせるのではなく、システムに気づき項目を設定することにより、その項目の記録を学習者の習慣とすることにより、結果的に自ら気図 1 気づき記録ツールづきを行う環境を設計することが可能ではないかという仮説のもと、気づき項目の設計を通じ既存の学習ソリュ 2. 気づき登録項目の検討・設計ーションの効果をさらに発揮させ、気づき記録による効栽培従事者が判断を求められる場面において、さまざ果をより得られる仕組みを構築した。まな要因が関連する。栽培従事者が水やりや摘花、その他さまざまな戦術としての各種作業の判断を下すにあたって、環境や作物の状態を見極める必要がある。それぞ  れの状態が互いに影響しあい、結果をもたらす。結果を不定形要素のデータ収集手法としてのつぶやき得るための操作・作業の実施・不実施やその作業内容の暗黙知による潜在的な行動として、無意識のうちに発決定について、いかに判断するかが当然ながらに重要とする言葉、すなわち「つぶやき」を、不定型な要素に関なる。するデータ収集に関する手法として活用し、判断のための「主体的知識」が含まれている音声記録データを「つぶやき」と定義、主体的知識を状況把握と背景知識、判断とに区分してその状況把握の差異に着目する AI システムのアプローチに組み入れ、不定形な要素に関するデータ収集の手法として AI システムを強化する取り組みを進めている。  まとめと今後の課題・方向性今年度の成果を踏まえて以下のような項目がさらなる発展への方向性として考えられる。・蓄積された「気づき」を非熟練者の学習・指導に有効図 2 影響の流れと観測データ活用できる気づき記録システムの改良・「気づき」活用による非熟練者への学習効果検証・「気づき」を活用した技能向上による作物の収量・品質など定量的効果の検証また教育ソリューションとの連携を進めるにあっては、教育を受けている学習者同士が相互に学ぶ体制を作ることが必要であり、そのための気づきの共有や環境・作物情報の共有が欠かせず、AI システムの更なる発展・実証に取り組む計画である。【お問い合わせ】図 3 判断が必要となる作業例慶應義塾大学 SFC 研究所 TEL：0466-49-3436 農地や作物の状態の読み取りを、データ計測の仕組み e-mail：[email protected] や気づきシステムの記録データから読み取っていくことにより、適切な作業実施への判断をサポートすることが -2-