TTNによるワインぶどう園の事例

1. TTNによるワイン用ぶどう園の事例
データが導く農業DX
有限会社 電脳郷
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2. 電脳郷の紹介
• 2001年つくば市で設立し、主に3事業があります。
1.システム開発事業
2.IT技術者派遣事業
3.IT技術者育成事業
2020年より本格的にTTN(LoRaWAN)を主体として
IoT事業を取り組みました。特に農業はIXからDXへ
移行する時期とみて、IT企業が農業のDX化を実践
し農業のDXとはどのようなものか？
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3. 3
目次
• 目的
• Tsukuba Vineyardの紹介
• 設置したセンサノードとゲートウェイ
• ユースケース1(Influxdb + Grafana)
• ユースケース2(Tago.IO)

4. 目的
ワイン用ぶどう畑Tsukuba Vineyardの一部をお借りし、
土壌センサーLSE01を利用したスマート農業の開発研
究を行う。
より品質のいいぶどうができる条件を探るために土壌
データを蓄積する。
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5. TsukubaVineyardの紹介
• 産業技術研究所の元研究職、高橋学さんが2014年5月、つくば市栗原地区の耕
作放棄地を借り上げてブドウ栽培を開始。現在では2.3ヘクタールの規模になっ
た。
• 2017年から来福酒造株式会社で委託醸造を開始。昨年2020年に栗原醸造所を
開設し、ワインの醸造にも成功。
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6. センサノードLSE01を設置
• 以下の値を取得できる
– 土壌温度(℃)
– 土壌水分量(%)
– 土壌導電率（μS/cm）
• 地下20～30センチ程度に、地面
に水平になるようにセンサを設置
• ノードは支柱の上端に設置
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7. ゲートウェイ(DLOS8)を設置
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• ゲートウェイをできるだけ高い位置(3～4メートル)に設置

8. ユースケース1(Influxdb + Grafana)
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サーバーの準備が必要だが、無料でデータのグラフ化まで行える。
• Node-RED：TTNからセンサーのデータを取得しinfluxdbに格納
• influxdb：データベース
• Grafana：influxdbからデータを取得しグラフ化

9. Grafanaの画面
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土壌温度(℃) [平均]土壌温度(℃)
土壌水分量(％) [平均]土壌水分量(％)

10. Grafanaの画面
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土壌導電率(μS/cm) [平均]土壌導電率(μS/cm)
バッテリー

11. ユースケース2(Tago.IO)
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• サーバーの準備は不要でシンプルに構成出来るが利用料が必要。
• 無料で利用もできるが、過去のデータが1ヶ月分しか残すことができない
• Grafanaと比べてメモを追加できる等、機能が充実している
• データの蓄積からグラフ化まで一元で行える。
• Tago.IOであっても不足な機能があるため現在、アプリケーション開発
が強みの弊社で、もっと使いやすい機能を開発中。

12. Tago.IOの画面
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13. Tago.IOの画面
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14. センサーから得たデータ分析まとめ!
• たった数メートル離れた土壌であっても同じ農産物ができるわけでは無い。
それはなぜか？データはそれを教えてくれると考えた。
• 当初は土壌から得たデータに基づき土壌のコピー＆ペーストを実施し、（土
壌改良）農産物のクォリティ上げる、つまり農地をエクセルの様に一定の枠
で番地を与え管理することで実現可能と考えた。
• 半年間のデータを分析すると、土の中のデータ（土壌伝導率・保水率・温
度）に加え、植物の光合成に関するデータも必要であると気づく。
• ビニールハウス内であれば、光合成に関するデータは二酸化炭素を含め取
得することは可能かもしれないが、オープンエアーな環境でこれらデータを
取得するにはもう少し研究が必要である。
• そもそも農業DXを考えると、「土・太陽」は本当に必要なのか？まったく新し
い立ち位置で農業生産というものを考え現在、新たな農業生産手法につ
いて取り組んでいる。
• これまでの農業手法で一番の問題は害獣問題かもしれない。 14