ベトナム農業における生産の最適化と農産物の品質向上を支援する新たな原動力として、人工知能（AI）が注目される中、ワークショップには多くの科学者、専門家、テクノロジー企業が参加しました。イベントでは、専門家たちが業界の現状に関する最新の見解や、農場レベルで直接導入可能な低コストのAIアプリケーションモデルを共有しました。
国内生産の現状は依然として分散しており、連携が欠如し、機械化も限定的であり、GAP基準地域の割合も低いため、デジタル変革とハイテクの応用が困難となっている。写真：ミン・サン
ベトナム果物・野菜協会（Vinafruit）の代表者によると、果物・野菜産業は引き続き力強い成長を続けており、輸出額は2024年に71億5,000万米ドルに達し、2025年には80億米ドルに達すると予測されています。しかし、生産は依然として分散化しており、連携が不足し、機械化が限定的であり、GAP基準面積率も低いため、デジタルトランスフォーメーションや技術導入が困難になっています。 世界市場は生産プロセスの透明性と環境に配慮した製品への要求をますます高めており、業界はAI、IoT、ブロックチェーンの導入を迫られています。
ベトナム果物野菜協会（Vinafruit）のグエン・ヴァン・ムオイ副事務局長は、「生産プロセスの早期警戒と透明性向上を支援するAIとデジタル技術の活用は、今日の農業にとって喫緊の課題です。これらの技術を早期に導入すれば、天候や気候によるリスクを軽減し、生産性と品質を向上させ、持続可能な生産の基盤を築くことができます」と述べました。
トラン・ティ・トゥエット・ヴァン博士（アンザン大学）は、現代農業におけるAIの役割、特にIoTとの組み合わせにおけるAIの役割を分析しました。AIは、画像による植物病害の迅速かつ正確な特定、ドローンによる作物の監視、収穫ロボット、自動灌漑・栄養システムなどに役立ちます。しかしながら、投資コストの障壁と質の高い人材の不足は依然として大きな課題です。
データが完全に標準化・デジタル化されると、AIは非常に効果的に機能し、トレーサビリティ管理、品質評価、作物予測、生産意思決定の最適化、輸出能力の向上を支援します。写真：ミン・サン
SNE（韓国）代表のチャン・セフン氏は、今日のベトナム農業にとって最適な方向性は、数十億ドン規模の「スマートファーム」モデルへの投資ではなく、AIを深く適用する前に、データとプラットフォームのデジタルトランスフォーメーションから始めることだと述べた。現在、VietGAP基準を満たしている農家は4%未満であり、ほとんどの農家の圃場日誌は依然として手作業で記録されているため、データが散在し、標準化が欠如している。
セフン氏によると、ベトナムの農業は発展しているものの、デジタル化のレベルはまだ低い。データが標準化され、完全にデジタル化されれば、AIは非常に効果的に活用でき、トレーサビリティ管理、品質評価、作物予測、生産意思決定の最適化、輸出能力の向上などを支援することができる。
ワークショップでは、SNEがAI-OCRを用いて農業記録をデジタル化し、データレイクに入力して分析・予測を行う低コストのAI SaaSプラットフォームを紹介しました。このシステムは、92%以上の精度で農産物価格を予測し、衛星データから収穫量を推定し、スマートフォンの画像から直接作物の生育状況を評価できます。これらのソリューションは現在、SNEによってラムドン省、バクザン省、ドンナイ省で試験運用されており、IASおよびWinMartと共同で展開されています。
生産プロセスにおける早期警告と透明性を提供するためにAIとデジタル技術を応用することは、今日の農業にとって喫緊の課題です。写真：ミン・サン
ワークショップでは、農業におけるデジタル変革は、データのデジタル化と農業情報管理から始め、より高度なAI活用へと進むべきであるという点で合意に至りました。これは、生産効率、トレーサビリティの向上、コスト削減、そして小規模農家のスマートで持続可能な農業の実現を支援するための実用的なソリューションと考えられています。
「AIは、気象予測、害虫駆除、生産プロセスの最適化から国際基準に準拠したトレーサビリティまで、ベトナムの農業に大きな可能性をもたらしています。特に気候変動、疫病、労働力不足といった状況において、AIの活用は環境に優しく持続可能な農業の発展にとって不可欠な解決策と考えられています」と、南部農業科学研究所（IAS）の副所長であるチュオン・ヴィン・ハイ氏は強調しました。
出典: https://nongnghiepmoitruong.vn/day-manh-ung-dung-ai-trong-nong-nghiep-d784342.html
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