①自走ロボットとAI を活用した数量カウント、②自走ロボットとAI を活用した病害診断、③いちごの見える化による来園者誘導、 ④各種環境・作業データの活用による駆動型農業

• 来園者誘導等で3 密回避実現と集客数をコロナ禍前水準(5,000 人/ 年)に戻す。
• 数量カウント等で生育管理作業時間30%削減。
• AI 病害診断と光防除で農薬使用量30%削減。
• 局所適時CO2 施用で収量20%増と燃料費30%削減。

• 集客数約5,000 人/ 年の目標については、自走式ロボットの数量カウントにより、受け入れ可能来園者数の把握が可能となり、年間5,216 人の受け入れが可能となる見込み
• 生育管理作業時間30% 削減の目標については、数量カウント等による削減効果は見込めないと推定
• 農薬使用量30%削減の目標については、UV-B(LED)光防除の活用により、農薬使用量を慣行区比27%削減し、ほぼ達成
• 局所CO2 施用による収量20%増加の目標については、慣行区比18%増加見込み
• CO2 発生源燃料費30%削減の目標については、13.3%削減見込み

• 深谷市、埼玉県、全国へと順次、関係機関と連携して普及を進めていく予定。
• 生産者の必要性に応じて、設置・維持コストを勘案しつつ、個別技術を選択・組み合わせた形での普及も想定。
• ローカル5G 設備の構築・維持経費の低廉化が図られれば、普及促進が加速化されるものと想定。