【スマート農業指導士育成プログラム】 農業環境データ利活用演習

令和8年9月29日（火）、アグリイノベーション教育研究センターを会場に「令和８年度スマート農業指導士育成プログラム」における「農業環境データ利活用演習」を実施しました。

本年度のプログラムには、農業従事者や行政職員、農業法人・団体の関係者など13名が参加しており、スマート農業を生産現場で実践するためのロボット技術やICT・IoTなど幅広い分野について、年間33科目67時間の座学・演習を履修しています。

本講義では、経営システム工学科 松原佳亮 准教授［専門：AIシステム工学］が講師を担当しました。受講者は事前のオンデマンド講義を通じて、農業環境データの取り扱いについてあらかじめ学習しています。事前講義では、データ利活用の目的が「仮説検証」「知識発見」「原因究明」「計画策定」「判断支援」「活動代替」「新規生成」の7つに分類されることを学び、目的に応じて適切な分析手法を選択することの重要性について理解を深めました。

今回の演習では、事前学習の内容を踏まえ、実際のデータを用いた分析に取り組みました。まず、アヤメの花弁やがく片の長さ・幅から品種を予測する「irisデータセット」を対象としてデータの前処理や記述統計量の算出を行い、ピボットテーブル、ヒストグラム、散布図などによるデータの可視化を実施しました。こうした一連の分析を通して、品種分類に有効となる特徴を探りました。

また、気象データの時系列分析では、秋田県果樹試験場で実際に観測されたデータから過去の月別降水量を抽出しました。さらに、季節変動を調整するとともに、過去の値が未来の値へどの程度影響を及ぼすかを示す指標である「自己相関」を計算しました。最後に、「自己相関」や「偏自己相関係数」をグラフ化したコレログラムを参照しながら、データにどのようなトレンドが見られるかを考察しました。

事前の基礎学習と、実際の農業データなどを活用した実践的な分析を通して、受講者は農業現場での課題解決につながるデータ分析手法への理解を深めることができました。