農業ロボット：2023年の用途と限界

農業では、資源を節約し、生産を改善し、無駄を減らす方法が求められています。ロボットはそのための道具の一つです。本稿は2023年当時の技術と企業情報を扱います。

農作業や食品生産の一部を自動化することで、生産性や環境面の成果を改善できる可能性があります。実際の結果は用途、費用、運用によって変わります。

農業におけるロボット活用

手作業は、とりわけ農繁期に時間と体力を必要とします。ただし、ロボットを使わない農場が必ず赤字だったり、天候や土壌の情報を持たなかったりするわけではありません。農業者は機械、経験、さまざまなデータを組み合わせています。

センサー、接続機器、データ管理、アルゴリズム、ロボット、ドローンは特定の作業を支援できます。これらすべてがロボットではなく、すべてのシステムがAIを使うわけでもありません。

時間や一部の資材を節約できる一方、計画、保守、経済性の検討が必要です。

将来の食料需要も技術への関心を高めます。当時の国連の人口予測では、世界人口が2022年の約80億人から2050年に97億人へ増える可能性が示されました。その時期の予測であり、現在の人口ではありません。また、食料需要は人口だけで決まるものではありません。

2023年の市場予測は農業ロボット市場を135億米ドルと見積もり、2028年に401億米ドルへ達する可能性を示しました。この予測を公表したのはMarketsandMarketsです。市場の範囲や仮定に基づく推計であり、結果を保証するものではありません。北米の市場での位置づけは、電子商取引など他業種の自動化だけでは説明できません。

農業での用途

システムごとに作業、商用化の段階、監督の必要性は異なります。農場ごとに利益と費用を検討する必要があります。

自動トラクターや運転支援システムは、範囲を限定した農作業を行えます。位置測定とセンサーを組み合わせて使い、GPSだけで動物や予期しない障害物を認識するわけではありません。関連分野である自動運転技術にも、農業用途では独自の条件と限界があります。

一部の果物や野菜には収穫・包装用ロボットがあります。速度、果実への損傷、熟度の判定、採算性は作物と装置により変わります。ロボットが自動的に収量を増やすわけではありません。

畜産では搾乳、飼料の配分、放牧地の監視などを自動化できます。反復作業が減って時間が生まれる可能性はありますが、家畜の世話と監督は引き続き必要です。

専用システムは作物の状態を観察したり、適切なセンサーで土壌のpHなどを測定したりできます。機器によっては剪定、除草、作物保護、灌漑にも使えます。

機械による除草と狙いを定めた散布は別の方法です。カメラで雑草を識別して道具を動かしたり、選んだ場所だけに除草剤を散布したりできます。

農業ロボットの開発

新技術は労働力不足や限られた水・土地への対応を助ける可能性があります。選択は農場の必要性に基づくべきです。

2023年には商用システムと研究用の試作機が混在していました。利用可能性、費用、期待する効果を評価する際は区別が重要です。

農場の自動化

一つのシステムには次の要素を組み合わせられます。

• 農業機械
• コンピュータシステム
• エレクトロニクス
• 化学センサー
• データ管理

自動機械は特定作業の精度や資源利用を改善できる可能性があります。収量は依然として栽培条件に左右されます。

節約した時間は別の作業に使えます。ただし、ロボットのおかげですでに大半の農業者の家族時間が増えたという主張には根拠が示されていませんでした。保守やシステム管理にも作業が必要です。

地理情報システム

GISは地図と位置に関する情報を組み合わせ、衛星データなども利用します。栽培や資材使用の判断を支援できます。リモートセンシングで土壌のすべての栄養成分を自動測定できるわけではありません。

地図や家畜の移動データは放牧地と家畜の管理に役立つ可能性があります。獣医師による評価や飼料必要量の分析の代わりにはなりません。

垂直農法

垂直農法は複数の栽培層を上下に重ねる方式で、屋内農業全般と同じ意味ではありません。水耕栽培、噴霧耕、アクアポニックスは、水や養分の供給方式が異なる別の技術です。

制御された環境は水と空間を節約し、天候の影響を抑えられる場合があります。ただし、照明、空調、投資額、作物選択が費用と環境影響を左右します。ロボットは総費用の低下を保証しません。

垂直農法について詳しく読む。

ドローン

ドローンは作物の成長や状態の画像と測定値を集められます。機器や利用規則によっては狙いを定めた散布も可能です。監視は問題発見を助けますが、それ自体が干ばつ、洪水、病気を防ぐわけではありません。

ドローンは家畜の位置確認や放牧地の観察に役立ちます。熱画像には解釈が必要で、画像だけで病気を診断することはできません。

受粉用ロボット

受粉は多くの作物で受精と種子形成に関わります。自然の送粉者とその生息地を守ることは引き続き重要です。

研究対象は地上を動く温室用ロボットから小型の飛行試作機までさまざまです。一部のシステムはセンサー、カメラ、人工知能などを利用します。すべての小型ロボットに自律航行や農地で実証された受粉能力があるわけではありません。

2023年の飛行研究試作機は、すべての作物や天候で使える一般的な商用製品ではありませんでした。特定の温室作物向け商用ロボットとは区別が必要です。精度、費用、収量への影響は用途ごとに検証しなければなりません。

ロボットによる受粉が生態系や生物多様性を自動的に回復させるわけではありません。補助的な道具になる可能性はありますが、自然の送粉者を守ることは別に必要な取り組みです。

レーザーによる鳥害対策

鳥を遠ざける目的は作物被害を減らすことです。従来のかかしとレーザーは異なる方法で、あらゆる鳥やげっ歯類に効く万能策ではありません。

ロードアイランド大学の研究者Rebecca Brownは、幅が最大約600フィート、つまり183メートルのトウモロコシ畑で動く緑色レーザーを調べました。光は作物の上を移動し、電子機器は容器で保護されました。畑の形が結果に影響し、すべての鳥がいなくなったわけではありません。日中に見えにくい光だから無害ということではありません。

畜産技術

搾乳、飼料の配分、清掃の自動化は反復作業を減らせます。飼料量は適切に設定する必要があります。清掃で病気の危険が完全になくなるわけではなく、家畜の監督は引き続き必要です。

センサーは乳量、活動、一部の健康・繁殖の兆候を追跡できます。本稿のロボット利用率12％と5年以内に20％という予測には、明確な地理的・統計的範囲がありませんでした。世界全体の事実とは読めません。仮想フェンスは装置を通じて家畜の動きを誘導するもので、遠隔操作で家畜の身体を移す装置ではありません。

2023年の企業事例

以下は記事執筆当時の情報です。株価と財務比率は過去の数値で、埋め込みチャートは更新される場合があります。企業例は投資推奨ではありません。

1. FarmWise

FarmWiseは農業技術を開発していました。本稿は9回の資金調達で7,390万ドルを集めたという情報について、データベースのCB Insightsを参照していました。当時の記事が用いた数値であり、確認済みの現在の累計額ではありません。同社はカメラと機械工具を組み合わせ、野菜畑の雑草を選択的に除去していました。

FarmWiseは2023年2月14日にWorld Ag ExpoでVulcanを発表しました。カメラと深層学習で植物を認識する機械式の除草作業機です。自動識別が機械全体の無人走行を意味するわけではありません。

2. Deere & Company

John Deereブランドで知られるDeere & Companyは、農業機械と自動化技術を開発しています。記事の株価382.20ドルと年初来10.86％の下落は2023年のある時点の情報で、現在の価格や収益率ではありません。

DE 価格チャート

同じ過去の比較では時価総額1,100億7,000万ドル、配当利回り1.41％、PER11.30、自己資本利益率47.73％が示されました。現在の測定値や保証された収益率ではありません。Deereの当該会計年度の第3四半期は2023年7月30日に終了し、同四半期の純利益は29億7,800万ドルでした。

3. Carbon Robotics

Carbon Roboticsはカメラとレーザーで雑草を識別・除去します。2022～2023年の商用LaserWeederはトラクターに取り付ける作業機で、2021年の自律走行する実演用試作機とは異なります。レーザーの自動制御と無人走行は同じ意味ではありません。

同社は2023年4月に3,000万ドルの資金調達を発表し、当時の累計は6,700万ドルになりました。米国17州とカナダ3州という説明は、その時期の納入計画であり、現在の普及範囲や全納入の完了を証明するものではありません。

4. Trimble

記事はTrimble（TRMB）について過去の株価42.41ドル、年初来下落率16.12％、PER31.61、自己資本利益率8.16％を示しました。2023年第3四半期の売上高は9億5,730万ドルで、前年同期より約8.2％増えました。調整後の非GAAP1株当たり利益は0.68ドル、GAAP基準では0.30ドルでした。

記事は同四半期末の現金・現金同等物を2億1,680万ドル、負債を約30億5,000万ドルとしました。AGCOは2023年9月28日、現金20億ドルとJCA Technologiesの出資を対価に、Trimbleの農業資産を含む合弁会社の85％を取得する契約を発表しました。Trimble全体の85％ではありません。取引は2024年4月に完了しました。

5. AgEagle Aerial Systems Inc. 

AgEagleは農業に加え、インフラや公的機関向けにもドローンとデータのソリューションを提供していました。記事の従業員約150人という推計は、確認済みの現在の人数ではありません。

UAVS 価格チャート

AgEagleは2023年9月6日にeBee VISIONを発表しました。固定翼の無人航空機で、農業専用ではなく主に監視向けです。時価総額1,583万ドル、株価0.13ドル、PER−0.22は過去の数値です。その後の企業行動により単純な株価比較は制約されます。記事は2023年第2四半期の売上高約328万ドルと、前年、つまり2022年の成長率95.62％も記載しました。負のPERは黒字を意味しません。

利点と限界

用途に応じて期待できる利点は次のとおりです。

• 反復的で身体的に重い作業の軽減。機械は適切な条件で長く働けますが、エネルギー、保守、安全な運用が必要です。

• 一部の資材の使用量や無駄の削減。全体の経済性は購入、設置、運転費用にも左右されます。

• 限定した作業での再現性と精度。ロボットやソフトウェアも認識、設定、実行の誤りを起こします。

• 人手不足の一部緩和。季節労働や収穫時期の問題がすべて消えるわけではありません。

• 設計範囲内での難しい作業の支援。機械は事故の危険を完全には取り除きません。

主な限界には次が挙げられます。

• 高額な初期投資。期待する節約額と総費用を比較する必要があり、価格低下や投資回収は保証されません。

• エネルギー、保守、部品、技術支援の必要性。これらは費用と稼働可能性に影響します。

• 研修、適切な設定、特定作業への調整。どのロボットやアルゴリズムもすべての農作業を行えるわけではありません。

結論

2023年の農業ロボット分野には、定着した商用システムと実験技術がありました。センサー、制御、機械工具の組み合わせは、成熟度の異なる機会を提供します。

評価は農場の必要性、費用、インフラ、安全、環境影響に基づくべきです。ロボットは農業者を支援できますが、それだけで収量増加や持続可能性を保証するものではありません。