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データによる管理

■ノウハウ
農業には、多くのパラメータが必要になります。そのパラメータは、それぞれが関与し、生成されるパターンは、その個数べき乗となります。良く、
ノウハウ 篤農家”といった言葉を耳にしますが、それは、ある条件下における幾つかの制御であったり、判断であったりが、蓄積された知識に基づいて実行に移されているものです。

■データと収集
これらの条件を駆使して最適解を導くためには、まずは論理と実績データが必要になります。
個々のデータは微分的ですが、これらを積分的集約すうことにより、幾つかの特性が見えてきます。ここが、一般工業製品の制御と大きくことなる所と考えています。 私どもの講演で提唱している約20年居に渡るデータは、幾つかの事象をあらわしています。
これらのデータは、それぞれの目的別に収集しています。たとえば、一番基本となる栽培に関するもの”、”事業経営上”に関するもの、”品質”に関するものなど多々です。

データ収集について農業の場合、初めて手がけるとしても、たとえば3年くらいのスパンで見ていく必要があると見ています。
但し、 これらを、それぞれ単独で行うのではなく、収集された標準データからある程度の標準を設定することで、いち早く目標に近づけるものと考えるところです。ここが、データ化、データベース化され標準化されてゆく部分です。

■どう使うか、別の使い方は
このようなことから見ると、農業ICTなるもの、農業AIなるのもに必要なものは何か が見えてくるように思います。 また、データは、単に、特定生産物の効率的栽培に留まらず、グローバルな流れの中に乗った時に、国家といった強力な意味を持ち始めのではと思いますが・・・
これら詳細については、別途お話しなどをさせて頂ければと思います。