農地情報管理のデジタル変革を支えるプラットフォーム日本マイクロソフトパブリックセクター事業本部

行政デジタル変革と人工知能の活用 デジタルフィードバックループ

事務

サービス

生産者

職員

行政機関の働き方の最新化部門間連携やデータ統合を促進し、

より効果的かつ効率的な行政サービスを提供

新しいサービス・政策の拡張データ分析や人工知能を利用し将来を予測して住民目線でのサービス向上のためのアクション

生産者との連携、協力セキュアでインクルーシブな

生産者とのつながる手段を提供

生産者、社会、行政すべてに力を与えるデジタル変革

2

農地情報管理の課題解決

3

デジタル活用のポイント農地管理の課題

モバイル対応セキュリティ

データの一元管理ユーザー目線のシステム

データの統合

減少する職員リソースでの対応

処理スピード改善による農業改革加速

生産者の生産活動へのフォーカス

データ定義のルール作り

整合チェックをAIで補助分析

適切な政策支援の提供

将来のためのビッグデータ化

農業生産者の申請作業の膨大な負荷

現地確認作業の人的工数や非効率性

紙データの入力作業

データの分断保存

データ定義の不整合

土地単位の不整合

ユーザー目線のシステム

効果

農業委員会関係手続｜業務フロー 経営所得安定対策等｜業務フロー利用者目線のジャーニーマップ

12/16/2019 4

農業者からの申請

地域農業再生協議会にて申請内容確認

地方農政局等にて審査

地域農業再生協議会にて現地確認

農業者への支払い

農業者からの申請

農業委員会での審査

市町村長等通知

農業者への許可通知

農地台帳等への反映 農業委員会による

利用状況調査

• モバイル現地調査アプリ• Excelのインポートエキスポート• リモート承認アプリ• SNS通知等活用

• 多様なOS、ブラウザに対応• 申請事案管理• リモートセンシングデータの活用

• ハイブリッドクラウド• データ管理• 拡張可能なDB

• 入力ミスの自動チェック• AIによる審査の支援• データ不整合の発見

モダンワーク ビジネスアプリ アプリとインフラ データと人工知能

12/16/2019 5

マイクロソフトの農業分野での研究開発について

FarmBeats マイクロソフトの研究活動

12/16/2019

農業のためのデータの収集とインサイトの提供をシームレスに行うエンドトゥエンドのシステム2015年よりマイクロソフトリサーチで実験開始。現在20以上の米国内の農場、インド、ブラジル、ケニアなどの農場で研究中。現在はAzure Marketplaceにて誰でも30分でデプロイ可能（※現在Preview)

■USDA（農務省）とのパートナーシップ：USDAの2つの研究農場で利用中、計画通りに進めば、USDAの200以上の研究農場に展開する。■FFA（米国農業クラブ）に、FarmBeats Student Kitを無償寄付し、学生のプログラミングスキル向上を目指した取り組み。

FarmBeats

x

圃場における通信の課題

農場での電力最適化

精度の高いマッピング

農家のクラウド接続

数マイル以上も離れた圃場と農家を繋げるにはどうすればよいか？

TVホワイトスペースを利用した広域ネットワーク

コストや現地状況により、まばらなセンサーの設置状況からどのように高いデータマッピング精度を実現できるか？

ドローン/風船などを使い、センサーデータのないエリアの情報を推測してカバレッジを広げる。風向きなど考慮した効率の良い飛行パターン

農家のクラウド接続環境で大きなデータをクラウドに上げて、分析結果をダウンロードするのには課題がある。

AI と分析ワークロードをエッジ側にオフロード (Azure IoT Edge)

曇りの日や太陽光発電の電力が乏しい日にも、最適化された電力にて接続ができるか？

日照、天気などの外部データを取り込み、曇りの日にはデータ送信料をセーブし、晴れの日に送るアルゴリズム（機械学習）

https://news.microsoft.com/features/feed-the-world-how-the-usda-is-using-data-and-ai-to-address-a-critical-need/

6

デバイス管理

データ可視化

サンプル機械学習

スマート農機

コネクテッドカウ

データ農業

FarmBeats Datahub

FarmBeatsAccelerator

ISV/PartnerSolutions

IOTHub

DataStore

PowerBI ML Studio PowerApps

天気情報

衛星写真

IOTゲートウェイ

圃場ノードセンサー

TVホワイトスペース

IOT Edge

ドローン

FarmBeats 概念図

7

ビル・ゲイツ氏の視察

8

土地被覆図－マイクロソフトの研究活動

A) Trees 樹林、森林B) Barren/impervious 非植生地・住宅地C) Herbaceous 草地D) Water 水域

このような土地被覆状況のデータ化は、数十年前から行われてきましたが、衛星画像から自動的に解析・分類する有用な手法はいまだ確立されていません。現在も統計処理が必要であり、精度の向上は今後の課題として残っています。一般財団法人リモート・センシング技術センター

２０１１年米国レドモンド北部 ２０１５年米国レドモンド北部

樹林、森林

非植生地・住宅地

草地

水域

樹林、森林

非植生地・住宅地

草地

水域

マイクロソフトが研究活動として実施している人工知能を利用した土地被覆図

解析時間短縮システムが理解できるデータとして返信

従来、データ購入に費用、時間がかかっているものがいつでも低コストで利用できるようになる。

9