人手不足に悩む農業。動物相手の酪農同様に生きた作物が相手のため、収穫時期には休みなく働く人たちも多い。そんななか、心強い助っ人が誕生した。それが、動画で紹介されている自動収穫ロボットだ。若手エンジニアらが開発を手掛ける新たなロボットが、日本の農業を救おうとしている。

鎌倉市に本社を置くinaho株式会社。同社が開発を手掛けているのが「自動野菜収穫ロボット」というもの。野菜の収穫は、収穫に適した時期かどうかを見極めながら傷をつけずに作物を採る必要がるため、実用化にまでこぎつけたものは少ない。今回開発されたのはロボットアームと人工知能を掛け合わせたもの。収穫時期を迎えているかどうかを判断するのにはAIによる画像認識診断を活用、ロボットアームとの組み合わせで収穫を可能にした。掴む幅は収穫対象に合わせてセンチメートル単位で設定が可能という。今のところの収穫対象はアスパラガスやキュウリなど。すいすいとアスパラガスを収穫する様子は見ていて気持ちがいいほどだ。

引用元：https://inaho.co/service/

農家への導入方法もとてもユニーク。従来の農業機械は高額のものが多かった。例えば、車のように人間が乗り込んで操作する田植機を見てみると、安いモデルでも40万円近くする。後継者のいない農家の場合、機械が古くなったとしても跡取りがいないのではと、買い替えを躊躇しがちに。機械が使えなくなれば管理できる範囲が狭まるため、農地が減るという現象も起きていた。そこで同社が提案しているのはリース。しかも、月額制のリースと違い、リース料は収穫高に応じて料金が決まるというもの。農家としては初期投資やメンテナンス費用といった負担が少なくなるだけでなく、効率よく収穫作業ができる。収穫の最盛期には、その時期だけアルバイトを増やして時給で支払う農家もあるのだが、収穫が早朝でなければならない作物もあったり、アルバイト人材も高齢化しているため、アルバイトの確保もままならないという地域もある。「自動収穫ロボット」は2時間の充電で6時間連続稼働が可能な上に、ロボットなので早朝や夜間など、時間に関係なく働いてくれる。

同じ姿勢が長く続く収穫の作業は高齢の農業従事者にはとくにきつい作業なのだが、「自動野菜収穫ロボット」を使えば、より長く農業を続けることもできるだろう。“人がやらなくて良いことはテクノロジーで やりたいことができる時間を作る 農業の未来を変える”を掲げる同社。日本の農業の新しい形が生まれようとしている。

［TOP動画引用元：https://www.youtube.com/watch?v=ci4n_uRgSA0］

世界人口の５％が歩行障害に影響を受けているといわれている。実際に、高齢者が寝たきりになるきっかけは、転倒による骨折や、病気による歩行障害の場合が圧倒的に多い。「歩行」に着目したスイス生まれの歩行分析システム「Gaitup」は26種ものパラメータを使って、スポーツ、老年医学、パーキンソン、脳卒中などの分析に活用できるシステム。現在、すでに国内外の企業や大学、病院で活用されている。

キメ細かなセンシングで
医療につながるデータも取れる

「歩行」は健康にとって非常に重要なテーマだ。健康に歩けることが老化を防ぎ、病気を予防するのはもちろん、現在ではセンシングの発達により、歩行から様々な健康リスクを予測することができるようになった。また、リハビリの効果などを、歩行のセンシングで測定することも多い。

株式会社クレアクトの歩行分析システム「Gaitup」は、転倒リスクの評価や虚弱高齢者のスクリーニングだけではなく、臨床現場でも利用できるデータを提供する。脳卒中やパーキンソン病の分析、または様々な老年医学の分野に有用なデータを提示することができる。

パラメータは、歩行速度や左右の足の非対称性、つま先の上げ下げ、荷重、接地など全部で26種類。細かなセンシングで、歩行者の状態を素早く分析する。歩行データはPCに送られ、歩行分析ツールPhysiGaitで分析される。クリニックやリハビリサービスでの活用にも最適だ。利用者の転倒リスクの評価や、疾患進行のモニタリングができることは、介助する側にも大きな助けとなる。

歩行者はわずか11グラムのモーションセンサー「Physilog5」を靴ひもに着けるだけ。わずらわしいベルトやリングの装着がなく、認知症が進んだ患者にも気軽に利用してもらえる。標準レポートの作成をPDFで行えるなど、汎用性が高い仕様もメリットだ。国内では聖マリアンナ医科大学でも採用されている。

歩くことは人間の生活に密着しており、利用者の負荷なくウェアラブルで歩行データを収集し、医療や生活改善に役立てようという流れは大きくなっている。この流れが一般に広まれば、予防医療の浸透につながり、結果的に医療費の削減にも貢献できる。いずれは若年層も気軽に歩行データで健康状態をチェック、という時代が来るかもしれない。