智能灌溉系统智慧农业数据采集预测奇异果的产量与采收时间

末泽先生的农场以自行栽培与现场指导体验为主，并活用数据来提高农作物的生产效率与产值。具体而言即是透过AI（人工智慧）学习纪录水果成长状况、品质的变化、各种尺寸采收量等数据，再加入气象资讯，让AI可以借此预测收成期与采收量。此外，末泽先生还将预测结果与全体生产农民共享、并思考如何让品质跟收成稳定的方法，以及如何事前确保收成农作人力，以及销售方(批发商、中间商或零售商）等各生产销售流程所需面临问题。
 
「为地方的努力的」县府职员时的后悔回忆
　　回溯末泽先生针对这个想法源头，来自1981年进入香川县府之后到退休之前，末泽先生都在农业相关部门从事技术开发，以及向农民推广技术，因此累积不少经验。但是作为一个公务员在职务上深感受限，进而反思诸多问题。其中面临到的一个课题就是，即使在市面上出现了以无损方式测试水果品质的新型选果机技术，日本也会因为国内产地之间的竞争，动不动就陷入彼此之间的消耗战而无视相关技术进展。末泽先生省思此事并认为：「虽然大家都觉得提高品质作为竞争目标是件好事，但是因为同样水准的产地之间竞争容易演变成赛局，接着马上就进入商品化价格竞争阶段。对于如何合作共同培养新技术，调整到能供产业活用等级的观点，是非常欠缺的。」
　　有一次，农民们寻求其他地区良好示范案例，以迎接新业务的挑战。但是这些案件资讯只能在该地区内分享，也因此无法达到农民须求。会有此情况发生，也源自于大家都有「你会帮敌人主动雪中送炭吗？」的意识存在，同时也没有共同体制，可以在超越个别行政与产地范围之上，进行跨域整合，以及培养大型消费市场的业务。因此，末泽自己一直很懊悔无法成为农民面对挑战时的奥援者。
　　然而，另一方面，也有让人振奋的事，在1980年代后半到2000年左右，为了对抗开放柳橙进口，全日本温州柑橘的温室栽培持续地急速成长。当时同时也面临石油危机的问题，必须投入大量能源的密室栽培，难以得到行政部门方面共识。于是散落在地方上面对挑战的农民们，直接跳过行政机关，通过自己的全国电话网路，彼此之间就彼此共通的问题，寻求解决的方法。末泽先生当时作为与现场紧密接触的农业推广专员，亲身体验了对于农民们自己作为主体，如何既快速又自由地解决问题的过程。
　　回顾末泽先生20多岁时，获取出国留学的机会。也因此他和海外研究人员以及农民建立了人际网路，并近身观察全球农业综合企业的发展。
　　在这样的经验下，他担心日本农业陷入如江户时代的幕府制度的结构问题。他认为：「日本的农业是以日本农协，市町村、县等个别行政区域为主的单兵作战方式。主要以该地区为主进行农产销售，因此，彼此之间很难共享情报以及业务合作。另外在农产品出口方面，也是以地方农产品牌是优先考量，在这样的情况下，就很难看到整体日本品牌的优势。即使个别地区品牌非常优秀，独立运作也难以与世界其他对手竞争」 。
　　相对于仍然保留着「幕藩制度」的日本，国外的农业则是持续进行新的措施。例如纽西兰的奇异果产业，在国家等级（或跨国之间）的资讯共享前提之下，不仅让农业工作的程序简化和标准化，并藉由外包业务，拥有超越日本品质的高效率农业生产模式。
　　奇异果树枝的修剪，就是其中一个例子。在日本，果树树枝的修剪工作往往取决于个人的经验和感觉，而非采取标准化措施。然而，在纽西兰的果园里，他们采用了一种叫做「Stringing」(引诱树枝吊挂式生长)的种植和培养方法，并只要下指令：「将已经长长的树枝从横向切掉」。如此一来，即使是没有经验的兼职或打工人员也能进行修剪工作。
　　比较两边修剪作业的每公顷工作时间，调查结果发现纽西兰为350小时，而日本为600小时。除了修剪，纽西兰农民在授粉、采摘、采摘和收获上，工作时间也短上许多。
　　会有这样的差别，可能是日本人对匠人的技巧、智慧、经验法则和直觉等人性化的专业知识和技巧，有着偏重审美意识情感的倾向。虽然这样的确非常了不起，却往往因为陷入过度尊重专业，而陷入停止自我思考并反省进步的阶段，并忽略了简化程序和标准化作业。
　　而纽西兰的农民，除了上述努力之外，在资讯与数据的共享方面也非常周到。品质监测调查就是一个很好的例子。每个农民都委托一家专业公司（承包商公司）进行监测，以监测收获前奇异果的生长情况。
　　每个农场都被授予一个如全国统一使用的户籍般的ID。除了一定会有的业主登记资讯之外，如土壤和种植资讯，重要病害虫感染情况的管理资讯也一并储存与共享。此外，也会根据相关检查结果，进行提升改善品质的指导与管理。所有上述的资讯，同样共享给之后的采收工作委托厂商以及选果场，以利于制定收成和运输计画、产品可追溯性，以及作为下一年管理模式调整。
　　其委托过程：业主会从监测公司收到预计的采收日期，并将ID传送给采收端。采收端根据共享资讯，从果园地点开始、设定面积、预期产量、天气和不同果园之间的先后工作排序。同时，安排工作人员、安排采收设备、制定运输计画、预订选果场等。当然，采收之后的产品也附带了「是谁采收、何时采收、何地采收」的资讯，并分享给下游的销售组织。 日本独特的「规模化」，实现线索是「数据共享」
　　针对数据共享，末泽先生表示「即使模仿国外也不会成功」。纽西兰的方式是不可能直接就融入日本的农业。海外大型集约化的农企业也不适合日本的国土民情。另外包含土地条件在内、也必须考虑到日本小农占大多数的情况。集约化与规模化，同时也会有潜在瘟疫虫害流行的风险。
　　末泽也认为日本应该有一种独特的「大规模化」方法。其方法是通过使每个农民横向联系，来构建自主分散式的业务结构，同时在整个生态系统中实现大型协作的区域生产功能。
　　具体来说，有四个方向：
　　（1）人才的共同培育和采用
　　（2）跨产地协同出货与市场行销
　　（3）应用大数据共享风险管理
　　（4）以「地区」生存为前提支援小农户。
　　为能实现上述四大面向，可藉由ICT资讯和通信技术达到资讯共享。此外，由于莫泽先生自己本身就是奇异果的生产商，他在2019年开始利用他在农场累积的资料和人工智慧技术，建立了一个资讯共用平台：「农业数据平台」。
　　平台透过学习奇异果的生长状态等资料后，可以根据天气资讯，在云服务Microsoft Azure上构建了机器学习模型，该模型可以依据个别奇异果尺寸，预测采收产量。
　　农业数据平台根据过去的情况和未来天气预测（如累积温度的变化），为每个农民显示采收的最佳时间，并在应用程式的日历中显示。此外，还显示详细的预测资讯，如每个大小的百分比、数量和采收重量，以有利于建立采收计画，并安排临时工采收。
　　到目前为止，靠着将经验和直觉导入智慧化的过程，让新农民更容易加入奇异果种植的行列，即使是经验丰富的农民，在工作安排上，也能够更加精密化和效率化。
　　所幸在日本，奇异果种植的历史并不长，利害关系人相对较少，因此产地之间的竞争并不激烈。末泽认为「奇异果这个领域，要尝试新东西是很容易的。首先，奇异果能够创建一个合作生产模式，并善用数据和人工智慧，在不断试验与错误之下，将这套成功模式扩大到其他水果的领域」
　　其中，最重要关键是现场资讯必须不断更新。如果农民不输入每个农地的状况：例如：数量、大小、生长条件等，预测的精准度就不可能提高。因此，为了方便农民输入资料，正在开发使用智慧手机的语音输入系统。末泽表示：「在农业现场，双手往往都在工作没办法打字，语音输入则是最实际功能。」
 
摆脱「没看到收成前，只能听天由命。」的命运！
　　农业导入ICT（资通讯科技)方面，末泽认为，投资报酬率（ROI）是一个非常重要的部分。他提到「情报资讯之间所需通报、链结、商谈皆发生在年销售金额超过2500万日元的农民身上。若不是这层级的农民，将成本用在ICT毫无意义。」
　　根据末泽的估计，具有这样水准的农民，全国约有58,000农户（根据2015年农业推广推估)。然而，他强调为促进地区农业ICT化，即使这样的农民规模还是无法达到标准。尚未达到这层级数十万户农民，也必须有最低门槛让他们导入ICT机制。
　　另外，由于平台操作须要在行事历上的空白处输入预算与实绩，因此如何能够让农民更简单方便使用备忘录管理也是必须考量的重点。为此，日本政府目前正在利用「日本农业数据整合平台」（简称WAGRI）的简单资料共享机制，以降低运营成本。
　　该系统还可以延伸安排出货流程。从收集各地农民的预测采收量的资讯之后，末泽先生指出：「如此一来，我们就可以针对这点，安排最佳出货流程」。
　　就目前情况而言，即使市场端预先提出品质的相关要求（如大小、价格和糖度），末泽先生认为大多也只会沦为「没看到收成我们也不知道，只能听天由命。」的想法。因此，如果中间商在采收前期，就能够共享像是尺寸、糖度等预测资讯的话，则不仅能够根据市场需求制定出货计画，还可以应用在产品促销和宣传品牌，提高产品的附加价值。
　　日本内阁府，正以推动农业物联网和人工智慧化，以实现社会5.0（利用物联网、人工智慧和大资料的资料驱动型社会）。目标是藉由「数据驱动型农业」之推动，促进物联网设备和人工智慧对经验法则和直觉等隐性知识进行量化和分析，回馈予农业生产现场。
　　然而，资料驱动型农业的案例中，也会有面临投资报酬率方面的疑问。而由末泽先生持续打造的「农业平台」，主要将目光放在农民的实际应用，以解决农业资通讯产业所面临现况。
　　最后，末泽先生依旧干劲十足表示「尽管存在着国土的限制，但期盼透过共享资讯和资料连结小农，并将一个个小农企业串连在一起，逐步茁壮。」