遠隔営農支援の仕組みは、生産者の農場や作物の映像・環境データを遠隔にいる専門家とリアルタイムに共有し、当該農場の土壌、気象、生育情報、作業履歴等のデータに基づき、農研機構の標準作業手順書SOPに即した支援・指導を双方向のコミュニケーションにより行われる。

同プロジェクトでは、露地栽培が重点的に取り扱われる。これは、広域かつ電源の確保が難しい農場をエリアカバーできるネットワークや、センサーが必要で技術的な難度が高いことに加え、気象や土地・土壌条件による生育や病害の差が大きく、データを活用した栽培技術の導入により、大きな生産性向上の余地が見込まれるため。

同プロジェクトの第1段階として令和5～6年度に「戦略的スマート農業技術の実証・実装」（農林水産省事業）も活用し、タマネギの新たな産地形成が進められている秋田県大潟村のみらい共創ファーム秋田の圃場で実証・開発。農研機構の専門家が遠隔からタマネギ栽培の支援・指導を行い、効果検証及び技術の改善を図る。

図1：取り組みのイメージ

支援・指導には、NTT東日本、NTTアグリテクノロジーが提供する遠隔営農支援の仕組みを活用し、みらい共創ファーム秋田の生産者と専門家がリアルタイムで生産現場の映像やデータを共有し情報交換を行う（図1）。また、WAGRIのAPIも活用することで、農研機構のタマネギ生産SOPに即した技術的助言を行い、大潟村での新規就農者の収量が2～3t/10aであるところを、4t/10aのタマネギ生産を安定的に実現することをめざす。

第2段階では、AIも実装することで、気象情報や生育予測を踏まえた栽培作業計画、発生予察を踏まえた病害虫防除計画、市場動態予測を踏まえた出荷計画等を生産者に自動提示する仕組みも検討。これにより、支援・指導を行う専門家の負担が軽減されることが期待される。

図2：AI病虫害診断API

例えば、新規就農者には判りづらい病虫害への対応については、病虫害診断サービスAPIを使用することで、どのような病虫害かを診断した上でその特性や対応する農薬の情報を得ることが可能（図2）。また、生育予測APIでは定植日と気象APIで得た気象予報デ
ータを使って、いつ頃どれくらい収穫できるかシミュレーションでき、営農計画に反映が可能となる。

図3：遠隔営農支援の活用イメージ

これらのAIも併用することで、経験の浅い新しい産地の新しい就農者に対して新たな社会実装ツールの活用を通して熟練の技術継承に取り組む。また、NTT東日本の地域エッジREIWAプロジェクトへの同プロジェクトのデータの実装や、NTTグループが多くの企業とともに推進す光を中心とした次世代コミュニケーション基盤IOWNの活用の検討を進める。地域の大切な農業データの安心安全な活用、農場にあるロボット等を遠隔から低遅延でオペレーションすること、また環境負荷の低減につなげる（図3）。

今後は、大潟村での取り組みを踏まえ、遠隔営農支援の適用地域や対象品目の拡大を通して3年を目途に全国展開を進めていく。