プランティオ株式会社は、だれでもどこでも野菜栽培できる社会の実現を目指し、従来のアナログな野菜栽培をデジタルに変換した一般向けの“野菜栽培ナビゲーションシステム”「grow OS」（＊1＊2）を開発しており、本システムの予測アルゴリズム向上などを目指すために滋賀大学と共同研究を開始した。
＊1 栽培ナビゲーションシステムの特許技術（特許第6261826号）
＊2 センサーデバイス”grow CONNECT”、”専用アプリ”grow GO” を用いてシステムを利用できます
■ 研究の内容
プランティオは保有する野菜データベース、利用者の栽培履歴とセンサーデータを滋賀大学に提供し、同大学のデータサイエンス領域（准教授 岩山幸治）および栽培学領域（准教授 森 太郎）の協力を得て、データ分析、学習予測アルゴリズムの構築、栽培実証実験を行います。
これにより、各利用者が栽培する地域や季節、天候に合わせた最適なナビゲーションの実現や予測精度の向上が期待できます。
いつでもどこでも誰でも、野菜を育てられる世界へ
フードロスや食糧危機、環境破壊の問題、食の安心・安全など、農と食には、「生産」と「消費」が離れていることから起因する様々な社会課題があります。
これらの課題の解決のキーとなるのは、野菜を“育てる”と“食べる”をシームレスに、海外ではスタンダードになりつつあるFarm to Tableスタイルであるとプランティオでは考えています。
しかしながら、野菜栽培を一度経験した人のうち6割が挫折する、というデータがあります。その理由として多いのが、日々の水やりや間引きなどをする時間がない、生育に不安があるとき何をすればいいかわからず枯らしてしまったなど。
そこで、プランティオでは、 IoTセンサーやアプリを使い、テクノロジーとコミュニティによって収穫までをサポートするサービス『grow』を展開しています。
野菜栽培ナビゲーションシステム 「grow OS」
約260種類(＊3) の野菜のデータベースを持ち、栽培を支援するシステムです。種まきから収穫や採種までの成長過程と標準的な所要日数、各成長段階における水分量や土壌温度などの環境適正値、必要なお手入れとそのタイミングなどの情報をベースに栽培を支援します。
利用者は通知される情報を参考に栽培することで、収穫までに必要な情報を調べる手間が省けるとともに、失敗などのリスクを軽減することが可能です。
センサーが取得したデータを元に水やりなど必要なお手入れを通知したり、ユーザーが記録した栽培進捗やお手入れのタイミングを学習し収穫期までの日数を補正するなど、今の状況に合わせたナビゲーションが可能です。
今後は、利用者の栽培情報を集合知として学習することで予測精度の向上や、地域や季節、天候に合わせた的確なナビゲーションの実現を目指します。
＊3 2021年8月時点
IoT センサー 「grow CONNECT」
世界で初めて、6つのセンサーを1つのデバイスに搭載。野菜栽培に必要な土壌水分量、土壌温度、照度、カメラ、外気温、外湿度のデータをWi-Fi経由でアップロードし、クラウドに蓄積します。1回の充電で約2か月の動作が可能です。
専用アプリ 「grow GO」
IoTセンサーから取得したデータは、専用アプリ「grow GO」で確認できます。種まきから収穫時期を予測し、栽培ステージや土壌水分量などに合わせて必要なお手入れがアプリに届きます。
家族や地域での共同栽培やコミュニティを形成したり、プランティオや提携企業が運営する屋上農園フィールドでの栽培に参加することも可能です。
滋賀大学について１
教育、経済両学部は伝統の上に展開を見せ、日本初のデータサイエンス学部は同研究科博士前期課程と後期課程の誕生で、学部から博士まで一貫したデータサイエンス人材育成へ。教職大学院も拡充。
Society5.0を牽引するデータサイエンス、未来を切り開く子供たちを育てる未来教師、新しい社会の展開を見通すビジネスサイエンスの３つの横軸に、STEAM教育にデータサイエンスリテラシーを組み合わせたリベラルアーツ・滋賀大モデルの縦軸を組み合わせ、未来を創生する大学を目指します。
滋賀大学について２
家庭菜園に類似した学校での栽培という「マイクロ・ファーミング」において、適した栽培方法や作物の特性に関する研究を行っています。
具体的には「多様なナス品種を活かした生活科学習教材の開発 〜ナス品種の特性と学校に適した栽培方法の科学的評価〜」（日本生活科・総合的学習教育学会第27回全国大会）、「生活科でのナスの一人一鉢栽培における生育・収量の品種間差異」（日本産業技術教育学会第37回近畿支部大会）などの研究を実施しています。
滋賀県在来野菜の維持・普及に向けて、在来作物の特性解明や栽培方法の確立、在来作物を題材とした栽培学習プログラムの開発に関する研究を行っています。
具体的には「滋賀県在来甘トウガラシ品種‘杉谷とうがらし’の呈味性および機能性」（園芸学会平成30年度秋季大会）、「滋賀県在来‘杉谷なすび’および‘杉谷とうがらし’の接ぎ木栽培に適した台木品種の選定」（園芸学会令和元年度秋季大会）、
「滋賀県在来ナス‘杉谷なすび’，‘下田なす’， ‘高月丸なす’の教材としての特性評価」（日本産業技術教育学会第62回全国大会）、「総合的な学習の時間を核としたカリキュラム・マネジメントのモデル開発 −地域の伝統野菜の栽培「そだてタイム」を通して−」（第77回日本農業教育学会大会）などの研究を行っています。
最近では、データサイエンス領域との共同研究で、在来野菜の収量と栽培条件の予測モデルに基づいて、収量性が向上するような栽培条件を効率的に探索する研究も実施しています（戦略的創造研究推進事業 さきがけ：情報協働栽培研究課題「不確実環境下における栽培条件のベイズ的最適化」）。
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