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先見の明による成長
環境制御型農業の多くは、依然として事後対応型で運営されています。事業者は、収穫量がすでに失われてから初めて問題に対処しています。その時代は終わりを迎えようとしており、それに取って代わるものには、インテリジェンスの層が必要となります。
前提
屋内農場において最もコストがかかる資材
照明のせいじゃない。 労力のせいでもない。 それは、後知恵だ。
管理された環境下では、すべてのオペレーターが、遅れをとった情報に基づいて数百万ドル規模の決断を下している。施設は完全な管理を実現するよう設計されており、密閉された部屋、管理された照明、調整された水、制御された空気などが備わっている。そして、結果を左右する唯一の要素――これから何が問題を起こそうとしているのか――は、誰にも目に見えないものなのだ。
そのギャップにはコストが伴いますが、それは単なる丸め誤差などではありません。それは、この業務において、ひそかに最もコストのかかる要素なのです。照明でも、人件費でもありません。後知恵こそが、それなのです。
この法案
後知恵の本当の代償とは
同じ問題を異なる角度から捉えた4つの数値。
- 治療費 3～5倍 症状が現れてから治療する場合、同じ病気を7～14日前に発見して治療する場合に比べて、治療費は高くなります。
- 収益が懸かっている 90％対5％ 感染への対応のタイミングを誤った場合の損失と、同じ感染を適時に発見できた場合の損失との比較。
- そろそろやるべき時だ 72時間 から7日間――密閉された部屋で温度管理が崩れた場合、作物が完全に失われるまでには、これほど短時間で済む。
- かかった費用 10社以上 2022年以降、ベンチャー資本を調達した屋内農場10社以上が倒産しており、そのうちの1社は9億4000万ドルの資金調達後に倒産した。コンセプト自体は成立しているが、事業運営のノウハウに問題があったのだ。
当社が販売するシフト
変化
従来のツールの改良版というわけではない。ここでは、別の問いが投げかけられているのだ。
後知恵で成長する
すでに起きたことへの反応
- すでに起こったことを説明するツール
- どの施設も、密閉され、隔離されたブラックボックスである
- 遅行する気候・作物データに基づいて下された決定
- 問題が明らかになって初めて判明するケース — 損失を防ぐには手遅れ
先見の明による成長
これから起こりそうなことに応じて
- 次の問題をいち早く察知するシステム
- すべての部屋と施設にまたがる単一のインテリジェンス層
- これから起こる出来事について下された決定
- 収穫高が減少する数日前の対策
私たちが旗を立てる場所
制御環境農業のためのインテリジェンス層。
私たちは意図的に、まずCEA部門で優勝します。この部門は完全に制覇できるからです。なぜなら、衛星や土壌を扱う既存企業は、屋内環境では構造的に参入できないからです――栽培ラックの上を衛星が飛ぶことなどできないのですから。
ダッシュボードやスケジューラーは急速にコモディティ化が進んでいます。競争優位性を保てる領域は「インテリジェンス」です。つまり、隔離された環境内のデータから学習し、対応できる余裕があるうちに次の問題を予見する層のことです。この足掛かりから、私たちが構築する他のあらゆるものへと、同様の展開が広がっていきます。
その内容
返される値
率直な答え
これによって生じる疑問
「後知恵」とは一体何でしょうか？
不完全な情報に基づいて管理された環境を運用している。この施設は完全な管理を目的として設計されているが、意思決定はすでに起きた事象を記述したデータに基づいて行われるため、問題は目に見える形になって初めて発見される。つまり、通常は歩留まりが失われてからでないと気づかれないのである。
管理環境農業における「インテリジェンス層」とは何ですか？
施設独自の環境データやプラントごとのデータから学習し、直近の故障を報告するのではなく、次回の故障を予測するソフトウェア層です。これはセンサー、制御システム、記録管理システムの上位に位置し、その出力はグラフではなく、予測結果と推奨される対応策となります。
なぜ、農業全般ではなく、まず制御環境農業から始めるのでしょうか？
それは、完全に独自のシステムとして構築できるからです。屋外農業を牽引する衛星・土壌プラットフォームは、屋内環境では構造的に存在しません。つまり、栽培ラックの上空を衛星が通過することはなく、密閉された部屋には土壌モデルも存在しないのです。CEAは、インテリジェンス層において真に競合のない、足掛かりとなる分野です。
これは、農場管理ソフトウェアやダッシュボードとどう違うのですか？
ダッシュボードは「何が起きたか」を明らかにします。スケジューリングソフトは「何が計画されているか」を明らかにします。しかし、どちらも「何がうまくいかなくなるか」については答えを出せません。行動する時間がまだ残っている段階で結果を変えることができるのは、まさにこの「何がうまくいかなくなるか」という問いだけなのです。ダッシュボードやスケジューリングソフトはコモディティ化が進んでいますが、予測こそが競争優位性を確保できる分野なのです。
先見の明とは、実際にはどのようなものなのでしょうか？
すべての植物を撮影・測定することで、目視検査では発見できない異常値を事前に特定します。また、6つの要素からなる「水質安全スコア」により、症状が現れる前に水耕栽培における病原体のリスクを警告します。さらに、公表されたモデルと同等の精度を持つ収量予測機能や、介入策を提案し、人間の承認を待つAIコパイロットも備えています。
環境制御型農業の多くは、依然として「事後対応」の段階にとどまっています。つまり、収穫量がすでに失われてから、運営者が問題に対処しているのです。しかし、その時代は終わりを告げようとしています。農業は「事後対応」から「先見性に基づく」ものへと移行しつつあり、その先見性にはインテリジェンス層が不可欠です。AGEYEが構築しているのは、まさにその分野です。
実際の農場で稼働している「フォアサイト」をご覧ください
「デジタル・カルティベーション」は、生産におけるインテリジェンス層であり、個々の植物単位でのコンピュータビジョン、水質安全性のスコアリング、収量予測、そしてすべての栽培室や施設にわたる「提案→承認」の自動化を実現します。