
このイベントには、管理機関、研究機関、協会、企業の代表者が集まり、 農業分野における長年のボトルネックを解消するための技術応用ソリューションについて議論しました。
ベトナム、特に果物・野菜産業は数十億ドル規模の輸出ポテンシャルを秘めていますが、生産は依然として小規模が中心で、経験に頼り、化学薬品の過剰使用も見られるため、品質管理やトレーサビリティの確保が困難です。人工知能(AI)やデジタルトランスフォーメーション(DX)の導入は、付加価値と競争力を高めるための避けられない方向性と考えられていますが、コストと人材面で依然として大きな課題が存在します。
そのため、ワークショップでは専門家が業界の現状を包括的に解説し、農家にすぐに導入できるAIプラットフォームや低コストのアプリケーションモデルを紹介した。
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、果物・野菜産業は順調に成長していると述べた。2024年の輸出額は71億5000万米ドルに達し、2025年には80億米ドルに達すると予測されている。ベトナムは現在、ドラゴンフルーツ、ライチ、ドリアンの輸出でトップクラスにある。

しかし、ムオイ氏は、生産の断片化とサプライチェーンの連携不足が大きなボトルネックとなっていると指摘し、新技術やデジタルトランスフォーメーションの適用が遅れ、同期が取れていないことを明らかにしました。化学物質の過剰使用、機械化の限界、GAP基準地域への適合率の低さ、そして拡大する市外局番などが依然として障壁となっています。一方、市場動向は生産プロセスの透明性と環境に配慮した製品への需要にますます重点を置いており、AI、IoT、ブロックチェーンといった先端技術の活用が求められています。
アンザン大学情報工学部のトラン・ティ・トゥエット・ヴァン講師は、現代農業におけるAIの役割について概要を説明しました。ヴァン博士によると、AIは機械学習やコンピュータービジョンといった技術を基盤として、機械が人間の思考を模倣することを可能にします。IoTと組み合わせることで、AIはセンサー、スマートデバイス、作物監視ドローン、収穫ロボットなどの接続に役立ちます。
このように、画像解析アルゴリズムは植物病害を迅速かつ正確に特定することができ、天気予報から水や栄養管理に至るまで、農家がデータに基づいた意思決定を行うのを支援します。しかし、ヴァン博士は、依然として投資コストと質の高い人材の不足が大きな障壁となっていることも認めています。

SNE社のCEOであるチャン・セフン氏は、ベトナムの農家の実際のコストと特性に基づいて、既存のデータ(DX)を変換してから、より深いレベルでAIを適用する(AX)という実現可能なアプローチを紹介しました。
チャン・セフン氏は、「スマートファーム」モデルの構築費用が最大30億ドンに上るため、多くの農家が困難に直面していると述べた。VietGAP認証を取得している農家はわずか4%程度で、農業日誌のほとんどは依然として手書きである。SNEは、高価なIoTシステムに投資することなく、屋外農業モデルで運用できる低コストのAI SaaSプラットフォームを提案している。

最初の解決策は、AI-OCRを用いてすべての手書きログをデジタル化することです。これはデジタルデータ変換の中核となるステップです。データがデータレイクに取り込まれると、AIシステムが分析と予測を高精度に行います。チャン氏によると、SNEのプラットフォームは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予測し、スマートフォンの画像から作物の生育を評価することさえ可能です。
現在、SNE はこれらのソリューションをラムドン省 (ドリアン)、 バクザン省(メロン)、ドンナイ省 (パイナップル) でテストしており、IAS および WinMart と協力しています。

ワークショップでは、ベトナムの農業にAIとデジタルトランスフォーメーションを導入することが急務であるという点で、高いレベルのコンセンサスが得られた。しかし、高価な「スマートファーム」モデルではなく、より現実的なアプローチは、農業データ(手書きの日記や作物情報)をデジタル化し、AIを用いてビッグデータを分析することで予測と最適化を図ることである。
このアプローチは、トレーサビリティの向上、小規模農家の生産効率の向上、そして精密かつ持続可能な農業への移行に役立つことが期待されています。
出典: https://baotintuc.vn/khoa-hoc-cong-nghe/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-nang-cao-gia-tri-nong-san-viet-trong-ky-nguyen-so-20251114171452732.htm






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