Smart Farming Lite：センサーに依存しない実践的デジタル農業

はじめに

日本の農業は、小規模・中規模農家の多さ、高齢化、家族経営という構造的な課題を抱えています。スマート農業は国策として推進されていますが、実際の現場ではコスト、運用の複雑さ、保守負担の高さから、十分に定着していないケースも少なくありません。

Smart Farming Lite は、この日本の現実に合わせて設計された、スマートフォン中心・意思決定支援型のデジタル農業システムです。専用センサーの導入を前提とせず、農家がすでに持っている道具と日常作業に自然に溶け込むことを重視しています。

完璧なデータ収集を目指すのではなく、「今日、何をすべきか」を明確にすることがSmart Farming Liteの目的です。

なぜ従来型スマート農業は日本で定着しにくいのか

日本における従来型スマート農業は、以下を前提とすることが多くあります。

各種センサーやIoT機器の導入
通信環境や電源の安定運用
定期的な校正・保守作業
専門知識を持つ人材の確保

その結果、

初期投資が高く、費用対効果が見えにくい
高齢の農家には運用が難しい
データは蓄積されても、実際の判断に活かされない
実証実験で終わり、現場定着しない

という課題が発生します。問題は技術そのものではなく、現場とのギャップです。

Smart Farming Liteとは何か

Smart Farming Liteは、日本の農業現場に適したソフトウェア主導型の農業インテリジェンスです。以下を中心に構成されます。

スマートフォン（カメラ、GPS、通知）
簡単な日々の作業記録
地域ごとの気象・環境データ
AI分析と実践的ルールの組み合わせ

センサーが「何が起きているか」を示すのに対し、Smart Farming Liteは次の問いに答えます。

「この圃場で、今日は何をすべきか？」

設計思想

スマートフォン中心（Phone-first）
通信環境に依存しすぎない（Offline-tolerant）
判断重視（Decision-oriented）
説明可能なAI（Explainable AI）
段階的拡張（Upgradeable）

Smart Farming Liteの基本ワークフロー

作物や土壌をスマートフォンで撮影
水やり・施肥・防除などを簡単に記録
システムが以下を分析
- 画像（病害・ストレス・害虫）
- 気象リスク（降雨・高温・湿度）
- 直近の作業履歴
システムが提示
- 今日の推奨作業（3〜5項目）
- 注意すべきリスク
- 次に観察すべきポイント

日々の作業フローを大きく変えずに導入できることが特徴です。

Smart Farming Liteのアーキテクチャ

flowchart TB
  A["農家向けモバイルアプリ（オフライン対応）"] -->|Sync / API| B["Backend API（Django / DRF）"]
  A --> C["ローカルストレージ（SQLite）"]
  C -->|自動同期| B

  B --> D["PostgreSQL（農場・記録・助言）"]
  B --> E["オブジェクトストレージ（画像・音声）"]
  B --> F["通知サービス"]
  B --> G["気象データAPI"]

  B --> H["非同期処理（Celery）"]
  H --> I["推論サービス（FastAPI）"]

  I --> J["画像AIモデル（病害・害虫）"]
  I --> K["言語AIモデル（メモ・音声）"]

  B --> L["意思決定エンジン（ルール＋AI）"]
  L --> F

この構成は、シンプルさ・安定性・将来拡張性を重視しています。農家側は通信状況を気にせず利用でき、AIや判断ロジックは中央で継続的に改善されます。