（前編からの続き）

正しい場所のデータを集めるArable Bridge

Arable のセンサーやシステムが作り出した情報に加えて、プラットフォームはよく知られているサードパーティのセンサーに接続し、それらをさらに役立てることができる。農業における最大の難問の1つは、接続されていないシステムが多すぎるという点だ。データを土の湿度を測るプローブや灌漑用水路の流れを測るセンサーなどと結びつけることで、Arable は生育時期の全ての主要データを1ヶ所にまとめるのだ。

目的は耕作地における単純化、より良い決定を下すための脈絡のあるデータ、そしてコスト削減である。Arable は Arable Bridge を通じてそれを行う。Arable Bridgeは直観的なやり方で補助センサーからデータを収集し、有用でリアルタイムな分析のために、そのデータをシームレスにプラットフォームへと統合することができるのだ。

また、API のバージョン2.0も提供しており、プラットフォームのユーザが1つの農業用ソフトウェアソリューション上で参加し、編集、協力したりできるようにしている。Arable Open は相互運用性のために設計されており、それはつまりデータが幅広いデジタル農業用プラットフォームに統合されることもあるということである。

Arableの始まり

Arable のチーフサイエンティストである Adam Wolf 氏は2016年に同社を設立した。彼は農業の研究者としてスタンフォードやプリンストンで働き、世界中を旅して植物や作物の変遷を研究していたが、必要な要素を測定するためには何十万ドルもする極めて複雑で高価なシステムを用意して設置しなければならなかった。彼は実際に研究を行うよりも、ネットワークの設置や維持に多くの時間を費やしていることに気が付いたのだ。

そこで彼はプリンストンの研究所に戻り、全ての作業を行うシンプルなデバイスを作り始めた。製作とイテレーションには数年かかったが、それが Arable の核となるセンサー製品の始まりであった。同社は2017年に最初の商業製品をローンチし、翌年には Ethington 氏が参加した。

私の1日は Arable と共に始まり、Arable と共に終わっていました。Arable で毎日が区切られていました。

Arable の顧客でありサウスカロライナ州で7代続く農家でもある Carolina Hemp の Chuck Dietzel 氏は声明でこう述べている。

今や Arable はサンフランシスコに30人の人員を持ち、農業用 IoT の第2世代のツールをローンチしている。同社はこれまでに Middleland Capital、S2G Ventures、Spark Labs、Cantos VC、Village Capital、Thrive Accelerator、National Science Foundation から1,800万米ドルを調達している。

作物を効率的に、そして持続可能な方法で栽培するにはどうしたいいのかという昔からある問題の解決に、弊社はまったく新しいアプローチをとっています。（中略）

弊社が行っていることの何が最先端かというと、弊社は新しい IoT 技術と機械学習を組み合わせ、農家の方にリコメンデーションやインサイトを提供できるようにしています。しかも、非常に拡張性が高い方法でです。同時に使いやすさ、企業レベルの信頼性も考慮しなければいけません。どのように作り上げるのか、接続するのか、動力をどうするのかということにはイノベーションが必要でした。そして結果として非常にシンプルな製品が出来上がりました。（Ethington氏）

より良いネットワーク、天候のモニタリング

5Gネットワークやナローバンドの IoT のような、到来しつつある新技術も助けとなる。

弊社はデバイスを既存の携帯電話網や基地局と接続することで、こういったことができるようになったのですが、スマートフォンでできることの6倍もできるようになりました。また、普通の携帯電話モデムに比べてデバイスの消費電力は4分の1です。そのため農村部での幅広い接続への扉が開かれるのです。

また Arable はバケツを覗き込むよりも良い降雨量測定のアプローチをとっている。同社の固形のセンサーは可動部がなく、簡単なメンテナンスで済む。雨がデバイスに当たるとマイクが拾うことができる音声信号を発し、一定時間内にどれだけの雨が降ったのかを記録することができるのだ。

Arable はパートナーと協力し、同社の技術が例えば灌漑エレクトロニクスのような、さまざまな設備と協働できるようにしている。パートナーには BASF、Netafim、Treasury Wine Estates、Ferrero、Mars がいる。

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

Arable は農家が先進的センサーやワイヤレスネットワーク、そして機械学習によるリコメンデーションを活用して作物の生育を向上させることができる、新世代のモノのインターネット（IoT）ツールで今日のアグリテックを前進させている。

同社が考え出したのは新しい Mark 2 センサー、新しいモバイルアプリ、センサーを統合したブリッジデバイス、そしてパートナーが利用できるカスタマイズ可能なアプリケーションプログラミングインターフェース（API）の「Arable Open」である。

思慮深く効率的な土地利用にとって、気候変動の影響から土地が回復すること、影響を緩和すること、影響に適応することが急務であるという圧力が高まり、このソリューションが考え出された。Arable はすでに37か国の農業分野で数百のパートナーや顧客を得ている。

農業が直面する問題

過去10年間、人為的な温室効果ガスの23％は農業や林業、およびその他の土地利用により発生した。電力や熱の生産（25％）を僅差で下回り、工業（18％）を上回っている。

Arable の CEO である Jim Ethington 氏はこう述べている。

私たちは気候変動という困難に直面し、農業にとって重大な局面に立っています。

農業はもっともその影響を受ける産業の1つです。弊社は顧客の方々の話にいつも耳を傾けています。農家の方は5年もすれば地元で作物を育てることができなくなると仰っています。気温が高い年は収穫量が減るのです。弊社はそのように農業における気候変動の問題を目の当たりにしています。

しかし同時に、IoT や機械学習の周辺で利用できるようになっている新技術もあります。農家がデータを活用してオペレーションを向上させることを可能にする新たなツールを提供できる技術です。そしてそれこそが Arable なのです。

水不足とオゾンレベルの上昇によって、世界的な野菜と豆類の収穫量は今後80年で35％減少すると予想されている。地球の気温が1度上がるごとに、全体的な作物の生産量は5～15％減少する。気候変動のため、カベルネ・ソーヴィニヨン（赤ワイン用のブドウ）はナパ（カリフォルニア州のワインの名産地）から消えつつある。

Arable はこの問題の答えはデータにあるとしている。農業のサプライチェーン全体から集められ、整理され、有用な分析論で解析されたデータは、新しい環境に適応し、経済や健康に対する有害な影響を緩和するための、最強のツールとなる。

これこそが Arable のチームを農業分野における新たなソリューション製作へと駆り立てたものだ。オリジナルの Mark デバイスやインサイトのプラットフォームの成功に基づき、Arable は足りない部分を知るためにアーリーアダプターからのフィードバック、ペインポイント、アイデアを求め、そしてテクノロジーに可能なことの限界をテストするためにエンジニアや科学者に挑戦してきた。それらは深層機械学習や力強いデータサイエンス、気象モデルやリモートセンシングのデータといったものに結実し、現代で最も重要な課題への対処方法を作り変えていると同社は述べている。

パートナーである Netafim のグローバル農業分野ディレクター Dubi Raz 氏は声明でこう述べている。

世の中には多くの新技術があります。ですが、Arable は本物です。

Mark 2 センサー

Mark 2 は太陽光で動くウェザーステーション、作物モニター、灌漑管理ツールである。オリジナルに比べてセンサーの正確さや携帯電話網への接続、バッテリーの寿命、極端な温度や過酷な環境に耐えるための UV コーティング保護など、30か所以上の強化が施されている。デバイスは数分で設置してボタンを押すだけで動かすことができ、メンテナンスの必要はない。

農業においては農地のモニタリングに衛星写真が長く使われてきたが、農場における意思決定にこのデータを使うには課題がある。衛星写真はあまり頻繁には利用できず、利用できる場合でもどの程度役に立つかは光のコンディションに左右され、雲に遮られて頼りにならないこともある。Arable は植物の直上から遮るものなしに直接、衛星に使われるものと同じタイプのセンサーを使い、5分おきに測定することでこの問題を解決する。そしてこの測定結果は衛星の完全な空間スケールと統合され、耕作地の隅々まで、生育時期のあらゆる重要なイベントまでを考慮した信頼できるリコメンデーションが提供される。

Mark 2 ウェザーステーションは農地で植物と環境の両方を感知するセンサー製品から始まる。作物を見るだけで肥料や水が必要かどうかが分かり、雨や気温変化や日射、そして土の中で何が起きているのかを検知する。

機械学習のリコメンデーションシステムがあるバックエンドへとつながる、全体的な測定システムです。測定結果を農家の方へのリコメンデーションに変えるのです。（Ethington氏）

最大のリコメンデーションでは、今世界のあちこちで不足している水を中心としている。

弊社は農家の方が正確には毎日どのくらい作物に水をやればいいのかを決定するお手伝いをしています。また、病気を防ぐための殺菌剤のような、作物の保護という要素も提供しています。もしするなら、いつすべきなのか、そしてさらに土を肥やすための肥料についてもです。（Ethington 氏）

Ethington 氏は、農家はおよそ20エーカー（約8ヘクタール）ごとにこれらのセンサーが1つ必要になるとしている。

これによって、その農地や区画の管理が効率的にできるようになります。また天気予報というようなものもさらに正確になります。天気予報の多くは、特定の農地に対してあまり正確ではありません。（Ethington 氏）

農家は接続、ソフトウェア、サポートについてサブスクリプションで支払う。

（後編へ続く）

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】