🚀 経験と勘を超越せよ：ハウス栽培にGenAIを導入する「攻めの制御」戦略

序章：守りの制御からの脱却

日本の農業が抱える高齢化や技術継承の課題を背景に、ハウス栽培における環境制御のデジタル化（スマート農業）は急速に進んでいます。しかし、現在の制御システムの多くは、PLC（プログラマブルロジックコントローラ）やPID制御に基づく「守りの制御」に留まっています。

これは、「設定した温度や湿度といった目標値を守る」ことに主眼を置いており、過去の成功体験に依存した静的なルールが中心です。その結果、

1. オーバーシュートとハンチングの発生: 制御が目標値に近づく際に勢いがつき過ぎて値を行き過ぎてしまい、目標値周辺で制御が振動してしまう。
2. 未知の最適解への到達不可: 「そこそこ良いもの」ができると人間は変化を恐れ、「偶然適合した最適解」から一歩も踏み出せない。

本レポートでは、GenAI（生成AI）を組み込むことで、この限界を打ち破り、「人間ではやってこなかった微細な調整」による作物のポテンシャルを最大限に引き出す「攻めの制御」を実現する戦略について解説します。

1. 従来の制御の限界：オーバーシュートと振動

従来のハウス制御は、主に以下の問題に直面しています。

作物は、この制御の「振動」にストレスを感じ、成長エネルギーを制御の乱れへの適応に費やしてしまいます。真の最適化には、「目標値に滑らかに、予測的に到達する」制御が必要です。

2. GenAIが実現する「攻めの制御」の3つの柱

GenAIは、単なる制御の自動化を超え、ハウスの「最高司令官」として「予測」と「戦略立案」を行います。

柱1：予測モデルによる「先読み」制御

GenAIが従来の制御と最も異なる点は、未来を予測する能力です。

• ハウスダイナミクスの学習: 過去のデータから、「窓を10%開けた場合の5分後の温度変化速度」や「ヒーター作動時の熱慣性」など、ハウス特有の環境の非線形性と慣性を学習します。
• 動的操作プロファイルの生成: GenAIは、この予測モデルに基づき、「目標温度の手前で、窓を20%から5%まで徐々に閉じる」といった、滑らかに目標に到達するための最適な操作のプロファイル（時系列の指令値）を生成し、オーバーシュートを未然に防ぎます。
• 外乱予測の統合: 天気予報などの外部データを取り込み、「10分後に日差しが強くなる」ことを予測し、目標値より早めに換気を始めるフィードフォワード制御を実現します。

柱2：複合データによる「作物の状態」の理解

GenAIは、数値データだけでなく、画像データやテキストデータも統合して判断します。

• マルチモーダルデータの活用: 温湿度、CO2、養液濃度といった数値に加え、カメラで撮影した葉の色、葉の巻き具合、成長点の活発さといった生育画像の特徴量を入力します。
• 微細な調整の判断: GenAIは「葉の色が若干濃い（窒素過多の兆候）ため、生育スピードを優先するなら、X時間後の給液からECをYポイント下げる」といった、画像と数値の複合的な情報に基づいた微調整を判断・生成します。

柱3：「挑戦」と「検証」を繰り返す動的探索

「守り」の制御は固定化されたルールですが、GenAIは常に「未知の最適解」を探索し続けます。

• 探索的制御の生成: 収量最大化といった目標達成のため、あえて「理論的にはリスクがあるが、成功すれば成長速度を高める可能性のある」ような意図的なストレス制御プロファイル（例：一時的な高温、短期的なECの高め設定）を生成し、ハウスの一部で実行させます。
• ノウハウの形式知化: この「実験」の結果を即座にフィードバックし、成功であれば制御戦略を拡張し、失敗であればその制御の危険度を学習して、制御ロジックを常に進化・更新させます。

3. GenAI Agentを実現する技術ワークフロー

この高度な「予測的・動的微調整」を実現するためには、以下のワークフローと技術スタックが必要です。

GenAI Agentは、従来の制御システムの「指令を出すだけ」の役割から脱却し、「データを統合的に分析し、目標達成のための複雑で動的な戦略を立案・言語化する」という、人間を超越した制御の司令塔としての役割を担います。

これにより、農業は「経験と勘」に頼る属人的な産業から、「データと科学」に基づき、常に進化し続ける知的な産業へと変貌を遂げます。

このレポートを探求した音声レポート（７分間の短編）がお聴きいただけます。