はじめに──“収量と省エネ”という二律背反
まず、施設園芸で 収量を伸ばしつつエネルギー消費を抑える ことは長年の課題でした。ところがオランダでは、生成AI を用いた自律温室がこの壁を突破し始めています。
研究と実証が示す成果
| 出典 | AIシステム | 主な成果 |
|---|
| Wageningen Autonomous Greenhouse Challenge（第1回） | 強化学習＋環境モデル | 収量＋6 ％・純利益＋17 ％、エネ投入減 |
| Blue Radix “Crop Controller”（商用100ha超） | 生成AI＋最適化制御 | 収量＋7 ％／エネ▲15 ％／水肥▲10 ％を実証 |
生成AIが実現する“24h光合成最適化”の仕組み
- まず温室内外の 光・温湿度・CO₂ を1分単位でセンシング
- 次に生成AIが過去ビッグデータ＋気象予報を入力し、 数時間先の光合成ポテンシャル をシミュレーション
- さらに、照明・暖房・換気・CO₂施用を リアルタイム制御
- その結果、植物はストレスを感じにくく、光合成効率が 常時ピーク近傍 を維持
収量アップと省エネを両立するコア技術
| 技術要素 | 役割 | 効果指標 |
|---|
| 拡散型LED＋DALI制御 | μmol単位で光強度を調整 | 光合成速度安定化 |
| ヒートポンプ連携 | 温風⇔冷房をAIが自動反転 | 熱エネルギー使用▲15 ％ |
| CO₂ バッファリング | 発電副生ガスを再循環 | 施用コスト▲8 ％ |
| 作物生理モデル連携 | 生育段階に応じパラメータ学習 | 収量＋6〜7 ％ |
導入ロードマップ（転換語で流れを明示）
| Step | やること |
|---|
| ①センサー整備 | まずPAR・CO₂・Leaf Tempなど10種を設置 |
| ②ベースライン取得 | 次に2週間データで現状KPIを可視化 |
| ③AIパイロット | さらに1ベイ（≈500 m²）で生成AI制御を試行 |
| ④全面展開 | そして成果検証後、全棟へアクチュエータ増強 |
| ⑤PDCA継続 | 最後に収穫データ→AIへ週次学習フィード |
ROI試算（ガラス温室1ha・トマト）
| 項目 | 従来 | AI導入後 | 差分 |
|---|
| 収量（t/ha） | 530 | 566 | ＋36（＋6.8 ％） |
| 熱＋電気コスト（€/m²） | 38 | 32 | ▲6（▲15.8 ％） |
| 粗利益（€/ha） | 448 k | 489 k | ＋41 k |
| 投資回収 | – | 30 か月 | – |
日本への示唆
- 労働力不足 → AI制御で 温室1人当たり管理面積×4（Blue Radix）
- 異常気象対応 → 生成モデルが72 h先の寒波・曇天を先読みし、先手暖房／CO₂施用
- 補助事業の活用 → 環境制御機器は「スマート農業推進総合パッケージ」の対象
まとめ
- 生成AI温室は実証で 収量6〜7 ％増、エネルギー15 ％削減を達成。
- Wageningen URのチャレンジで「人間農家超え」が立証され、Blue Radixは商用100ha超へ拡大中。
- 段階導入＋週次学習 を徹底すれば、30 か月以内のROI が十分狙える。
今こそ、オランダ発の “自律グリーンハウス”モデル を取り入れ、次世代スマート温室へ踏み出しませんか？
参照：Autonomous Greenhouse Challenge Winner on the Power of Artificial Intelligence
参照：Crop Controller helps growers worldwide with autonomous cultivation
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