現場管理技術
植物工場のデータ活用、新しいセンサーを買う前にやること
ベンダーから「まずはセンサーを増やしてデータを集めましょう」と提案を受けて、本当にそれでいいのか迷っている。あるいは、毎日きちんと記録は付けているのに、それが経営の判断にちっとも結びついている気がしない。そんな引っかかりを抱えていませんか。
「データ活用」と聞くと、IoTやAIの新しい仕組みを買うことから始まる、と思いがちです。でも実は、その出発点はもっと手元にあります。
記録は溜まっているのに見るのは事故のあと
毎日の日報を思い浮かべてください。温度、湿度、収穫量を紙や表計算ソフトに付けていて、それ自体はずっと続いている、という方は多いはずです。問題は、付けた後です。それを誰かがちゃんと見ているかというと、あやしいものです。収穫が落ちたとき、初めて遡って見て、「あのとき確かに数字がおかしかった」と後から気づく。心当たりはないでしょうか。電気代も毎月記録しているのに、ただ眺めて「高いね」で終わる。データはもう手元にいっぱいあるのに、見るタイミングが「何か起きた後」ばかりです。足りないのは新しいセンサーではありません。今あるものを誰がいつ見るか、そこが抜けています。
見方には二種類あります。事故が起きてから遡る「後追い」と、何も起きていない平常時に定点で見る「定期点検」です。後追いは「あのとき数字がおかしかったね」で終わります。手遅れなので、原因の答え合わせにしかなりません。
だから新しい仕組みを買う前に決めるのは、誰がいつ見るか、それだけです。私が人工光型の葉物の現場で続けてきたやり方を一つ挙げると、朝の十五分、前日の日報を一人が声に出して読み上げる。温度、湿度、収穫量を、異常がなくても毎朝。すると「いつもより高いね」が、事故になる前のちょっとした違和感の段階で引っかかります。電気代も月一回ではなく毎週ざっと見るだけで、「この週だけ妙に高い」が空調の効きすぎや扉の閉め忘れとして見えてくる――閉鎖環境で照明と空調をずっと回している人工光型では、私の現場ではこのあたりがいちばん早く出ました。
同じ数字でも、起きてから見ればただの記録、平常時に毎日見れば「いつもとの差」を測る物差しになります。データ活用は、まずその切り替えだけで大きく進みます。新しいセンサーを足すのは、その物差しで見ても拾いきれないものが出てきてからで十分です。
研究の世界でも、似た歪みが指摘されています。スマート農業の文献を大規模にレビューした研究によれば、技術が動くこと自体の報告はたくさんあるのに、それを入れて収量や投資回収がどれだけ変わったかを分析した研究はほとんどありません（参考: 1）。いちばん多く使われている技術がセンサーだ、というのも同じレビューの指摘です。「まず買う」に話が偏るのは無理もありませんが、肝心の効果のほうは意外と測られていないのです。
電気代を平常時の物差しにする、という発想自体は研究でも筋が通っています。太陽光を使う植物工場の事例では、単位面積あたりの月ごとの電力使用量をエネルギー管理の指標として使える、という報告があります（参考: 2）。これは温室の話で、そこでは電力消費の多くがヒートポンプ経由で外気温と連動するため季節を映しますが、人工光型は照明の負荷が支配的で外気温にはあまり連動せず、消費はならすとほぼ一定です。だから受け取るのは「外気温や季節を映す」という中身ではなく、「面積あたりの電力を一つの物差しに据える」という発想のほうです。人工光型でその物差しを当てるなら、映るのは季節ではなく、空調の効きすぎや扉の閉め忘れといった運転のずれのほうだ――と置き換えて読むのがいいと思います。
では、最低限そろえる記録は何でしょうか。経営判断のもとになるという観点で並べると、生産（毎日の収穫量と、できれば歩留まり）、コスト（電気代と、人手や資材の使い方）、品質（出荷の等級や、規格外がどれくらい出たか）。これらは、たいてい別々の帳面やレシートにばらばらに残っているはずです。新しく測り始めるのではなく、すでにあるものを同じ場所に並べる――最小セットづくりは、まずそこからです。どの項目をどう並べるかでゼロから迷うなら、私が現場で使ってきた記録のフォーマットを現場管理テンプレート 13種としてそのまま配っています。そっくり当てはめるためのものというより、自分の現場に何が足りていて何が過剰かを照らすチェックリストとして見てもらうのがいいと思います。
平常の幅を物差しにして判断を一人に背負わせない
朝十五分の読み上げを毎日続けると、しばらくすれば読み上げが儀式になります。慣れて、流れる。私が見てきた範囲では、これはほぼ必ず起きました。だから二つの工夫がいります。
一つめは、最初の物差しの作り方です。何が「いつもと違う」かは、最初は誰にもわかりません。だから始めのうちは判断しないと割り切って、ただ数字を並べることだけをやります。同じ時刻、同じ場所の温度を毎朝並べていくと、「うちはだいたいこのへん」という幅が自然と見えてきます。その幅を紙に一行書いておきます。たとえば「朝の気温はこのあたり」というように、自分の現場の実際の値で。こうして平常の幅をいったん文字にしてしまえば、物差しは個人の感覚から外れて、誰が読んでも同じになります。最初から正解の基準を決めようとしないのがコツです。
二つめは、見る人が一人だと感覚が偏る、という点です。読み上げは一人にやらせるけれど、判断は一人にさせません。読む人は毎日固定でいい。ただ「これいつもと違う気がする」と思ったときだけ、その場でもう一人に「これどう思う?」と振る。慣れて流れるのを防ぐのも、実はこれです。毎日完璧に集中するのは無理ですから、引っかかったときだけ声に出して二人目を巻き込むルールにしておきます。流し読みでも、ひとつ引っかかれば止まれる仕組みになっていればいい、という考え方です。
慣れるのは前提です。慣れても拾える形にしておく。完璧な集中力に頼る運用は、まず続きません。
見る人と判断する人を分けて決めておくのは、地味ですが効きどころです。研究では、センサーのデータと制御をつないだ情報基盤で栽培管理や意思決定を高度にできる、という提案が、同じUECS系の取り組みのなかで繰り返し出ています（参考: 3, 4, 5, 6）。ただ、そこで提案されているのはあくまで仕組みを組めるという実装の話で、誰がいつその画面を見て次の手を決めるかという運用の主体までは踏み込んでいないものがほとんどです。だからこそ、見る人と判断する人を先に決めるところは、仕組みを入れる前でも後でも、結局は手元で組まないといけない論点として残ります。
計測を足すのは切り分けの壁にぶつかってから
経営の側に立つと、見え方がまた違ってきます。ベンダーから「これを入れれば収量が上がります」と提案が来て、来週の役員会で導入の是非を決める。そんな場面に立ち会った経験はないでしょうか。そのとき「まず誰がいつ見るかを決める」という話は、投資をする・しないの判断とどう噛み合うのでしょうか。
ここで効くのは、足すか足さないかではなく「今ある物差しで、その差が原因まで切り分けられるか」という見方です。朝の読み上げや週次の電気代で「いつもと違う」が拾えるようになると、必ず次の壁が来ます。差は見えるのに、なぜそうなったかが手元の記録では分けられない、という壁です。たとえば収穫が落ちて、電気代も上がっていた。でも日報の温度は平常の幅の中にある。ここで「空調なのか、水なのか、それとも別の何かなのか」を言い当てられない。手元の記録では切り分けが止まる。そこが初めて「計測を足す」サインです。逆に、その壁にぶつかる前にセンサーを足しても、見る習慣がないから結局眺めて終わります。順番が逆なのです。
この順番が素直に効くのは、人工光型の葉物のような閉鎖環境ほどです。変数が比較的少なく、日報と電気代で多くを拾えるからです。逆に、外気や日射に振り回される太陽光型や、変数の多い果菜の領域では、最初から複数の計測がないと話にならない場面もあります。私が当てて考えているのは、あくまで閉鎖環境のほうの話だと受け取ってください。
だから役員会でベンダー提案が来たとき、まず確かめたいのは「収量が上がります」のほうではありません。「今うちが説明できずに困っている差は何か」が先にあるかどうかです。困りごとが先にあって、それを切り分けるためにこの計測が要る、という筋なら、お金を出す価値があります。困りごとがまだ言葉になっていないのに「入れれば上がります」だけで来るなら、入れても見ないので、たいてい導入を見送ることになります。
もう一つ、投資判断で見るのは「足した計測を、誰がいつ読むのか」を運用に乗せられるかです。朝十五分の枠に一行足せるくらいの計測なら続きます。専用画面を毎日別に開かないと見えないものは、どんなに高機能でも、いずれ誰も見なくなる――これも私が現場で何度も見てきたことです。計測を足す判断と、見る習慣を作る話は地続きです。新しい計測も、結局「誰がいつ見るか」の枠に収まって初めて活きます。
困りごとが先にあって計測を足すと効く――これは、はっきり数字が出ている例もあります。灌水で、固定タイマーで水をやる代わりに、基質の水分量をセンサーで見て必要なときだけ出す方式に切り替えた商業農場の試験が、果菜で報告されています。コイア培地の水耕・商業温室・韓国の事例で、作物はトマトとイチゴ。トマトでは収量をほぼ変えずに、灌水量をタイマー式の三分の一から六分の一ほどにまで減らせています（参考: 8）。イチゴでは減り幅はそこまでではなく、おおよそ六割に圧縮する程度でした（参考: 7）。肥料コストは両方で、およそ四割から六割減らせています。作物も施設も読者の植物工場とは違いますが、受け取るのは数字そのものより「水のやりすぎが見えていないという困りごとに、それを測る一点を足したから効いた」という順番のほうで、この順番は葉物でも変わりません。
現場の違和感を経営に届け読む項目を入れ替える
もっとも、計測を足すかどうか以前に、その判断のもとになる「困りごと」は、たいてい現場の小さな違和感から始まります。ところが、現場で「なんか変だね」と引っかかったのに、それが経営の判断材料になる前に、現場のなかで「まあ様子見か」で消えてしまう。私の経験では、これが一番こぼれやすいところでした。だから、違和感を消さないための仕組みを一つだけ作ります。引っかかったら、その場で結論を出さなくていいので、日報の端に一行だけ「気になった」と書き残す。判断はしない、ただ印を残すだけです。様子見か事故かをその朝のうちに決めようとするから消えてしまう。決めずに残しておけば、週次で電気代を見るときに「今週そういえば何回か引っかかっている」と、点が線になります。一度きりなら様子見でいい。何度も続けば、それはもう経営に上げる困りごとの形になっています。現場の違和感がそのまま役員会に届くのではなく、印が溜まって初めて言葉になる。その間にワンクッション置くわけです。
もう一つ、行が増えて結局また流し読みに戻ってしまう。そんなことはないでしょうか。これは避けられないものとして扱います。計測を足したら、必ず古い行をどれか一つ落とせないか考える。読み上げの枠は十五分で固定なので、行数も増やしません。新しい数字が要るということは、今まで毎朝読んでいたどれかが、もう物差しとして役目を終えているはずなのです。最初の頃に並べた温度が、今や「だいたいこのへん」で安定して長く外れないなら、毎朝声に出す必要はもうありません。週次でたまに確かめるほうに落とせます。枠を増やさず、中身を入れ替える。そうしないと、一行ずつ増えて、いずれ誰も読まない長い読み物になってしまいます。
だから、足す判断と落とす判断はセットです。計測を足す価値があるかと同じくらい、何を読むのをやめられるかを毎回考える。枠が有限だからこそ、本当に毎朝見る価値のあるものだけが残っていきます。
ここまでは「切り分けのための計測は壁に当たってから」という話ですが、それとは別枠で、最初から回しておく計測もあります。故障や病害のように、気づいた時には手遅れで取り返しのつかない異常は、平常時の読み上げでは間に合いません。連続して監視してアラートを上げる計測は、困りごとを待たずに置いておくものです。それと、物差しそのものの校正です。センサーがずれた値を返していれば、せっかく書いた平常の幅まで歪み、記事が嫌う「後追い」をデータの側で作ってしまいます。機器が正しい値を出している保証は、運用の前提として定期的に取り直しておきます。あわせて、幅を書いた紙は人が代わるたびに更新して引き継ぐこと、夜間や欠員で人の目が届かない時間は手運用で埋めようとせず連続監視に任せること――この二つも、属人運用が崩れる典型なので最初から決めておくと楽です。
どれを読んでどれを落とすかを自分の制約に合わせて選ぶ姿勢は、技術選びの研究でも近いことが言われています。農業のIoTは管理・監視・制御などいろいろな用途で広く使われていますが、どの単一の技術や構成も、あらゆる場面で最適とは言えません。だから、使う側が自分の制約に合わせて選ぶしかない、という整理です（参考: 9）。万能の正解セットが外から降ってくるわけではありません。
始まりはセンサーではなく一枚の紙
「うちはそもそもセンサーもIoTも入れていないから、データ活用なんてまだ先の話」――そう感じて、入口で立ち止まってしまうことはないでしょうか。でも始まりはセンサーではなく、一枚の紙です。まだ何も記録していないなら、IoTを買いに行く前に、もともと気にしている数字をひとつだけ選んで、毎日同じ時刻に書き留めてみてください。たいていの現場なら、温度計の値と収穫量、あるいは毎月届く電気代だけでもかまいません。いちばん入りやすいのは電気代です。毎月そちらに請求書として届いているものですから、「眺めてファイルにしまう」を「今月の数字を先月の隣に、一か所に並べて書く」に変えるだけです。それでもう立派なデータ活用です。「誰がいつ見るか」という問いは、比べる数字が二つになった瞬間から始まります。仕組みが揃うのを待つ必要はありません。
ですから、入口で止まっている人は、実はスタートラインの前にいるわけではありません。電気代はまず手元にあるはずですし、納品書や壁の温度計もあるかもしれません。やることはデータを手に入れることではなく、捨てているものを並べて、決まった日に見ると決めることです。ひとつの数字、ひとりの担当、ひとつの決まった時間から始める。二つめの数字は、最初のひとつが物差しになってから足せばいいのです。
並べた数字を読む力は、項目を絞っても育ちます。たとえば私が人工光型の現場でよく見ていたのは、トリミングで出るゴミの割合です。「今日はゴミが多かった」で終わらせれば何も残りませんが、同じ数字から、ゴミの出方そのもの、その日の作業の丁寧さ、栽培工程のどこかの不備、株を詰めすぎていないか――いくつもの側面が読めます。ひとつの数字でも、平常の幅と並べて「今日はなぜ高いのか」を問うだけで、打てる手の幅が変わってきます。高い機材より先に、この読み方のほうが効きます。
最後に、正直な線引きの話です。手元の記録の運用でカバーできるのは、「違いに気づいて、自分で手を打てる」範囲です。温度がいつもと違う、扉が開いていた、給水を切り忘れた――原因が自分たちの毎日の運用の内側にあって、違いが見えれば手を伸ばして直せるもの。そこがこのやり方のいちばん効くところで、しかも多くの人が思っているより広いのです。
手を離すのは二か所です。ひとつは切り分けの壁。違いは見えるのに、手元の記録ではどうしても原因を分けられず、勘で外すと本当にお金がかかる、というときです。そこで初めて計測を足しますし、できればそういうデータを生業として読む専門家に入ってもらいます。その段階では、問いがもう運用ではなく技術の話になっているからです。もうひとつは、安全や設備そのものに触れる話――電気の容量、配線、薬剤、構造です。そこは自分の物差しで実験は一切しません。専門家に任せるか、設備としての投資判断に回します。失敗したときの代償が「収穫が落ちる」ではなく、取り返しのつかないものになるからです。目安はこうです。数字を読んで「何をすればいいか」が分かるなら、それは自分の枠に残します。数字を読んで分かるのが「自分より詳しい誰かが要る」ということだけなら、そこが境目です。そして、その境目に早く気づけること自体が、毎日見る習慣が教えてくれるものの一つなのです。
いきなり高いシステムを買わなくていい、というのも現場感だけの話ではありません。商用のスマート農業システムは高コストが普及の壁になっていて、その代わりに低コストの機器や、農家が自分で組む手作りの仕組みが、広げるための代替手段として検討されている、という報告があります（参考: 4, 10）。入口は必ずしも高額投資ではない――これは選択肢として実際に語られているところです。
もっと踏み込んだ収益化のノウハウをまとめたものとして、植物工場の収益性を高める172のヒントもあります。手元の記録を物差しに変えられたら、その次の一歩として読んでみてください。