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半官半民インフラ+IoTプレイヤー 農業・畜産・水産の6次産業化IoTモデル

この記事は2016年7月発行のエスネットワークス産業調査レポート vol.3より転載しております。

CFOだけではなく、経営に携わる方であれば、常に自社の業界をはじめ、各種セクターの動向に目を向け、ビジネスの次の一手を考えられていることと思います。産業調査レポートは注目が高まるIoTやXaaSサービスを中心に各業界の動向をまとめております。

01 6次産業のIoT化に求められるもの

筆者は水産関連スタートアップ企業での経験から、1次産業における生産現場は、未だに属人的な作業に依存しており、その非生産性を憂慮しています。このような課題はTPP以前からありますが、従来型の従業員の勘や経験に頼る生産方法では、グローバル競争力を高めることができていません。筆者は、経験や属人的なノウハウをシステム化し、より生産性の高い事業に変えていくためのツールとして1次産業の6次産業化に向けたIoTに着目します。

以下3つのIoT化によって、「出荷工程」と「生産環境」が改善されます。

「出荷工程」と「生産環境」の6次産業IoT化
  ①無数の作物の状況を継時的に把握する個体の自動識別
  ② スマートファクトリー化によるオペレーションの省力化
  ③ディープラーニングによる生産効率向上

02 IoT技術が可能にする1次産品の個別認識 出荷工程へのチャレンジ

空港を例に挙げると、空港の場合はICタグがついていることにより、オペレーションの最適化が図られ、生産性が高く維持されています。一方、1次産品の場合はICタグの装着が難しいため、現状は人の手作業により仕分けが行われています。そのため、コストもかかり、ミスも多発し生産性が低いのが現状です。しかしIoT化に伴い、ディープラーニングによる画像処理をすることにより、オペレーションが最適化され、生産性が飛躍的に向上します。

「出荷工程」と「生産環境」の6次産業IoT化

アセット 2

トレーサビリティー向上による品質保証

アセット 3

03 1次産品のオペレーション省力化 生産効率化:生産環境へのチャレンジ

IoTの活用により、1次産品生産環境をネットワークシステムと捉えることで、従来の属人的業務から、ビッグデータを活用した大量のデータを管理、蓄積可能にします。ディープラーニングによる画像認識処理は、トレーサビリティーだけでなく、食品の出荷時期予測などの品質管理を担保します。

アセット 4

【生産環境のインプットデバイス】 土壌センサー、CO2センサーによるインプット
【生産環境のアウトプット】 植物工場の温度・湿度・照度など栽培環境の管理や
              消費状況のアウトプット

 

04 6次産業IoT化のPDCAサイクル

1次産品のバリューチェーンにおいて、インプットデータとアウトプットデータの連携により、複数回のPDCAが自動的に回り、生産環境最適化がリアルタイムで可能になります。加えて、出荷工程がスピーディーかつタイムリーになり、トレーサビリティー向上による品質保証が可能になります。

IoT化以前のPDCAサイクル               ◆ IoT化されたPDCAサイクル

アセット 5

 

05 6次産業化IoT+PaaSモデル

筆者は、IoTデバイスによるインプットデータとディープラーニングによる6次産業化IoT+PaaSモデルを提唱します。インプットデータ、ビッグデータ処理、ディープラーニング、アウトプットデータを提供するIoT+PaaSモデルは、生産環境最適化のPDCAサイクルにおいて、生産効率向上、品質管理、トレーサビリティーを実現するものです。

6次産業化IoT+PaaSモデル

アセット 9

執筆者

NEXT CFO 編集部

 NEXT CFO編集部

経営者・管理職にCFOの役割を広めたい!CFOが活躍する社会をつくることで、日本経済を活発にしたい!そんな想いでNEXT CFOのメディアを運営しています。