ゲアン省の農業、AI導入の“好機”と現場が直面する課題――事例と実務者向けガイド
ベトナム中部のゲアン（Nghệ An）省で8月8日に開催されたセミナー「農業普及におけるAIの応用」では、専門家や現場代表が集まり、AI（人工知能）を活用したスマート農業の実践と課題を共有しました。デジタルトランスフォーメーション（DX）が必然となる中で、同省では既に酪農、畜産、作物分野でのパイロット事例が出始めており、営農法人や集落営農、導入を検討する現場責任者にとって参考になる示唆が多く示されました。
現地で見られる代表的な事例
- TH True Milkの酪農場（Afifarm/AfiTag導入）
イスラエルSAE Afikim社のAfifarmシステムを採用。牛の脚に装着するAfiTagチップで経時的な健康モニタリングを行い、発情や繁殖期を自動検知するほか、明らかな症状が出る前に乳房炎（マストitis）を最大4日前から検出することができます。早期検知により治療コスト削減と生乳品質維持に貢献しています。 - ナムダン地区の大規模養豚場（スマート環境制御）
温度・湿度・照明などをセンサーとAIで制御するシステムを導入した2つの養豚場が、動物の病気発生率を5%未満に抑える成果を報告しています。環境最適化による生育安定化と抗生物質使用削減が期待されています。 - 作物分野の協同組合・農家の活用例
一部の協同組合では、AIを用いて播種スケジュールや自動散水、温度・湿度監視、害虫検知を行い、Zalo等のメッセージサービスで自動警報を配信しています。これにより農薬使用量を約10～15%削減する効果が報告されています。
AI導入で期待できる効果
- 生産性と品質の向上（早期病害検知による歩留まり維持）
- 運用コストの削減（農薬・飼料・エネルギー使用の最適化）
- 生産効率の改善（自動化・予測による無駄削減）
- 健康状態の常時監視と迅速な対応（疾病拡大の予防）
- 気象予測や気候変動対応の高度化（タイミング最適化）
- トレーサビリティ強化による付加価値創出（消費者信頼の向上）
現場が直面する主要な課題
セミナーで共有された現実的な悩みは以下の通りです。
- データ基盤と接続インフラの未整備：フィールドレベルでの安定した通信やデータ保存・共有の仕組みが不十分です。
- 初期投資の高さ：センサー、カメラ、通信機器、AIプラットフォームの導入コストがハードルになります。
- 人的資源と運用スキルの不足：データ収集・解析・システム運用ができる人材が限られています。
- スケールと持続性の課題：大規模企業は投資できるが、中小規模や個人農家にとって持続可能な費用対効果を示すのが難しいケースがあります。
- 規格・データ連携の問題：機器やプラットフォーム間の互換性が低いと、将来的な拡張が困難です。
営農現場向け：実務的な導入ステップ（推奨のフェーズ）
- 目的とKPIの明確化（0〜1か月）
病害検知、肥料節約、搾乳管理など、解決したい課題を数値で定義します（例：病気発生率を5%未満にする、農薬コストを10%削減する等）。 - 小規模パイロットの実施（3〜6か月）
まずは圃場の一部や1棟のハウス、ふたつの牛群など、限定範囲でセンサー＋AIの組合せをテストします。短期で効果が出る指標を設定してください。 - 評価と水平展開（6〜18か月）
パイロットでのROI、運用負荷、保守性を評価し、成功したモデルを協同組合や近隣農場へ展開します。スケーラブルな通信（LoRa、LTE、NB-IoT）やクラウド設計を検討します。 - 運用体制の構築と人材育成（継続）
現場オペレーターの研修、遠隔支援の仕組み、保守契約を整備します。データ管理とバックアップ方針も必須です。 - 標準化と連携（中長期）
データフォーマットやAPIの標準化、自治体や企業との連携を推進し、事業として持続可能なモデルを作ります。
導入時のチェックリスト（すぐ使える項目）
- 解決したい課題と達成目標（KPI）を文書化しているか
- 現場の通信環境（カバレッジ、帯域、遅延）を測定済みか
- 選定するセンサー・カメラ・タグの耐環境性と保守性を確認したか
- データの所有権・共有ルール、プライバシー、セキュリティを定めているか
- ベンダーや大学、研究機関との連携計画があるか
- 運用コスト（保守、人件、通信）と期待する効果の試算をしているか
ドローンや無人農機との連携のポイント
AIはドローンや無人トラクター、コンバインと組み合わせると効果が拡大します。具体的には：
- ドローン＋AI：高解像度画像から生育診断（NDVI等）、病害虫の早期発見、散布の自動精密化が可能です。空から得たデータは発見のスピードとカバー範囲を大幅に向上させます。
- 無人トラクター／コンバイン＋AI：自動走行と施肥・収穫の最適化で労働負荷を軽減し、均一な作業品質を維持できます。
- 統合プラットフォーム：地上センサー、家畜タグ、ドローン画像を統合して解析することで、より高精度な意思決定が可能になります。
政策・支援へ向けた提言
セミナーでの合意点は、AIの実効的な普及には政府、企業、学術機関、農家の協働が不可欠であるということです。具体的には：
- 自治体と中央が連携したデジタルインフラへの投資（通信網、地域クラウド）
- 導入補助や低利融資の拡充による初期投資支援
- 農業データベースの整備と公開標準の策定
- 実践型の人材育成プログラム（現場重視の研修、拡張現場でのOJT）
- パイロット支援を通じた中小農家への導入モデルの提示
まとめ：まずは“小さく始めて拡げる”戦略を
ゲアン省の事例は、AIがもたらす利点を具体的に示していますが、同時に導入の現実的な困難も浮き彫りにしました。営農法人や現場管理者が取るべき現実的なアプローチは、明確なKPI設定→小規模パイロット→効果検証→段階的スケールの繰り返しです。自治体やメーカー、技術者と連携し、データ基盤と人材を整備することが、長期的に持続可能なスマート農業を築く鍵になります。
ゲアン省の取り組みは、地元農業が時代の潮流に追いつくだけでなく、グリーンでクリーン、スマートな農業の実現に向けた有益なモデルとなります。現場の皆様には、まず自分の圃場や牧場で「何を改善したいか」を洗い出し、実証可能な小さなプロジェクトから着手することをおすすめします。
出典：ゲアン省「農業普及におけるAIの応用」セミナー報告（原資料）
詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
ゲアン省の農業、AI導入の“好機”と現場が直面する課題――事例と実務者向けガイド
https://www.vietnam.vn/ja/nganh-nong-nghiep-nghe-an-truoc-co-hoi-ung-dung-ai
