農地情報管理のデジタル変革を支えるプラットフォーム日本マイクロソフトパブリックセクター事業本部

行政デジタル変革と人工知能の活用 デジタルフィードバックループ

事務

サービス

生産者

職員

行政機関の働き方の最新化部門間連携やデータ統合を促進し、

より効果的かつ効率的な行政サービスを提供

新しいサービス・政策の拡張データ分析や人工知能を利用し将来を予測して住民目線でのサービス向上のためのアクション

生産者との連携、協力セキュアでインクルーシブな

生産者とのつながる手段を提供

生産者、社会、行政すべてに力を与えるデジタル変革

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農地情報管理の課題解決

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デジタル活用のポイント農地管理の課題

モバイル対応セキュリティ

データの一元管理ユーザー目線のシステム

データの統合

減少する職員リソースでの対応

処理スピード改善による農業改革加速

生産者の生産活動へのフォーカス

データ定義のルール作り

整合チェックをAIで補助分析

適切な政策支援の提供

将来のためのビッグデータ化

農業生産者の申請作業の膨大な負荷

現地確認作業の人的工数や非効率性

紙データの入力作業

データの分断保存

データ定義の不整合

土地単位の不整合

ユーザー目線のシステム

効果

農業委員会関係手続｜業務フロー 経営所得安定対策等｜業務フロー利用者目線のジャーニーマップ

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農業者からの申請

地域農業再生協議会にて申請内容確認

地方農政局等にて審査

地域農業再生協議会にて現地確認

農業者への支払い

農業者からの申請

農業委員会での審査

市町村長等通知

農業者への許可通知

農地台帳等への反映 農業委員会による

利用状況調査

• モバイル現地調査アプリ• Excelのインポートエキスポート• リモート承認アプリ• SNS通知等活用

• 多様なOS、ブラウザに対応• 申請事案管理• リモートセンシングデータの活用

• ハイブリッドクラウド• データ管理• 拡張可能なDB

• 入力ミスの自動チェック• AIによる審査の支援• データ不整合の発見

モダンワーク ビジネスアプリ アプリとインフラ データと人工知能

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マイクロソフトの農業分野での研究開発について

FarmBeats マイクロソフトの研究活動

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農業のためのデータの収集とインサイトの提供をシームレスに行うエンドトゥエンドのシステム2015年よりマイクロソフトリサーチで実験開始。現在20以上の米国内の農場、インド、ブラジル、ケニアなどの農場で研究中。現在はAzure Marketplaceにて誰でも30分でデプロイ可能（※現在Preview)

■USDA（農務省）とのパートナーシップ：USDAの2つの研究農場で利用中、計画通りに進めば、USDAの200以上の研究農場に展開する。■FFA（米国農業クラブ）に、FarmBeats Student Kitを無償寄付し、学生のプログラミングスキル向上を目指した取り組み。

FarmBeats

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圃場における通信の課題

農場での電力最適化

精度の高いマッピング

農家のクラウド接続

数マイル以上も離れた圃場と農家を繋げるにはどうすればよいか？

TVホワイトスペースを利用した広域ネットワーク

コストや現地状況により、まばらなセンサーの設置状況からどのように高いデータマッピング精度を実現できるか？

ドローン/風船などを使い、センサーデータのないエリアの情報を推測してカバレッジを広げる。風向きなど考慮した効率の良い飛行パターン

農家のクラウド接続環境で大きなデータをクラウドに上げて、分析結果をダウンロードするのには課題がある。

AI と分析ワークロードをエッジ側にオフロード (Azure IoT Edge)

曇りの日や太陽光発電の電力が乏しい日にも、最適化された電力にて接続ができるか？

日照、天気などの外部データを取り込み、曇りの日にはデータ送信料をセーブし、晴れの日に送るアルゴリズム（機械学習）

https://news.microsoft.com/features/feed-the-world-how-the-usda-is-using-data-and-ai-to-address-a-critical-need/

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デバイス管理

データ可視化

サンプル機械学習

スマート農機

コネクテッドカウ

データ農業

FarmBeats Datahub

FarmBeatsAccelerator

ISV/PartnerSolutions

IOTHub

DataStore

PowerBI ML Studio PowerApps

天気情報

衛星写真

IOTゲートウェイ

圃場ノードセンサー

TVホワイトスペース

IOT Edge

ドローン

FarmBeats 概念図

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ビル・ゲイツ氏の視察

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土地被覆図－マイクロソフトの研究活動

A) Trees 樹林、森林B) Barren/impervious 非植生地・住宅地C) Herbaceous 草地D) Water 水域

このような土地被覆状況のデータ化は、数十年前から行われてきましたが、衛星画像から自動的に解析・分類する有用な手法はいまだ確立されていません。現在も統計処理が必要であり、精度の向上は今後の課題として残っています。一般財団法人リモート・センシング技術センター

２０１１年米国レドモンド北部 ２０１５年米国レドモンド北部

樹林、森林

非植生地・住宅地

草地

水域

樹林、森林

非植生地・住宅地

草地

水域

マイクロソフトが研究活動として実施している人工知能を利用した土地被覆図

解析時間短縮システムが理解できるデータとして返信

従来、データ購入に費用、時間がかかっているものがいつでも低コストで利用できるようになる。

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農地情報の一元化

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デジタル フィードバック ループ の実装（将来のTOBE像）

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THINGS – データ収集 INSIGHTS – データ蓄積・分析 ACTIONS – 業務適用

Power BI

Surface他各種スマートデバイス

業務デバイス

セキュアMCU

セキュアOS

10 年間セキュリティ更新

• 共通のデータモデル

• 構造化・非構造化データ格納

• Azure AD による認証・アクセス制御

機械学習モデル開発・展開・管理

AzureMachine Learningservice

データ処理・分析

Azure Databricks

Azure SQL DWH

業務アプリケーション

Flow

Cognitive Services

• IoT データ収集• デバイス管理・プロビジョニング

• 通信規格対応(HTTP, AMQP, MQTT)

データ蓄積(データレイク)

人

Azure Sphere

• OPC- UA 接続• リアルタイムデータ処理

• 機械学習モデルによる推論実行

• 継続セキュリティ保護

社内設置型 Edge デバイス

各種スマートデバイス

データ保護 - ID / Security

機器/センサー

Azure Cosmos DB

Azure DevOps

Azure Active Directoryユーザー管理・認証・アクセス制御

データ収集・連携

DB

Azure IoT Hub

Azure Data Factory

学習済み AI モデル

Microsoft Teams

Azure Data Lake Storage

Gen2

PowerApps

外部データ(非構造化)

Azure Sentinelクラウド型の SIEM による脅威検出・分析

• ノンコーディングでアプリ・ビジネスロジック・レポート作成

• デバイスをを問わないビジネスチャット、オンライン会議、ファイル共有

• 現場や人に関連するデータ収集

組み込み IoT デバイス

Azure IoT Edge

StreamAnalytics

• ストリーム処理

• データ転送、オーケストレーション

働き方データ文書等

内部データ(構造化)

複合現実Hololens

インターネット側 共通申請サービスＶ２

台帳ＤＢ

台帳ＤＢ

ＬＧＷＡＮ側 共通申請サービスＶ２

農業生産者農業委員会地域農業再生協議会自治体職員農水省職員 ＪＡ等

マップデータ GISエンジン マップデータ GISエンジン

① IdP: ID プラットフォーム

② ハイブリッド データ同期

PC

スマホスマホ

タブレット

官公庁 現地、農業生産者

③利用者目線の解決策創出

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① IdP: ID プラットフォーム

申請者・フィールドワーカー官公庁

農水省Azure ADドメインXX市

Azure ADドメイン〇〇県

Azure ADドメイン

農地情報アプリケーション

Azure AD B2B農地情報アプリケーション

Azure AD B2C

Azure AD B2C

申請者 フィールドワーカー

• 組織ユーザーは、既存のオンプレミス認証基盤(AD, LDAP）で認証、AzureAD B2Bでアプリケーションへのアクセス認可を管理→実際にユーザーを把握している組織単位でユーザー管理

• 申請者は任意のSAMLプロバイダーで認証、AzureAD B2Cでアプリケーションへのアクセス認可を管理→一般ユーザーは使い慣れた認証でSSOアクセス、認証に関わるコストは認証回数で最小限に(5万回/月まで無料)

Point

ユーザー削除

AzureAD Connect AzureAD Connect

〇〇県オンプレミス AD ××市オンプレミス AD13

• オンプレミス-クラウド間の双方向データ同期の実現により、官公庁側、フィールド側それぞれのポリシーに合わせた実装が選択可能に→PaaS-PaaS間等での同期も可能。ポリシーの見直しに合わせて段階を追った自由な構成

• 組織要件により、同期スキーマにより同期するデータを設定。システムごとに同期部分と個別要件を実装可能。→官公庁DBに保存される秘匿性の高い個人情報は除いたデータ同期の実現

Point② ハイブリッド データ同期

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LGWAN-Internetを跨ぐDatabase同士の双方向データ連携の機能が必要• 現地確認データをその場で登録(Internet) / 登録データを庁内から確認(LGWAN)

• 庁内で申請受付・登録(LGWAN) / 現地で申請内容確認(Internet)

etc.

オンプレミス(LGWAN)とクラウドにそれぞれDatabaseを配置し、双方向データ同期を行うことで実現可能。• SQL Server • PostgreSQL

もちろん、マネージドDatabase(PaaS)同士の同期も可能。

https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/sql-database/sql-database-sync-data

同期データベース

ハブデータベース

メンバーデータベース

メンバーデータベース

申請者・フィールドワーカー官公庁

農地情報アプリケーション農地情報アプリケーション

将来的にはアプリケーションを統一すべき。現状のポリシーに合わせ、段階を追った最適化を実現するために

双方向データ同期が当初必要と想定

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③利用者目線の解決策創出 ～サービスデザイン思考

利用者目線での解決策を創出するためお客様とのワークショップを多様なテーマで実施。

観光ボランティア活性化農業6次化製品販売支援地域農産品のブランド作成新庁舎のオフィスに求めるもの働き方改革ビジョン策定基本計画の策定移住促進活動健康と地域活性化

ふくむらさきのブランディング

6次化事業者の売上向上

過去実施したテーマの例

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農地インテリジェンス 政策策定の将来の姿（複合現実）

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データが整備されれば、複合現実を利用した農地管理、圃場においてリアルと仮想をマッシュアップして作業することが可能に。

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農地インテリジェンス 現地確認の将来の姿（複合現実）

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水田台帳 ○○市○丁目○地区イ－801

耕作者 地域区分 所在・地番 地目 地積○○ ○○ ○○ ○○ 田 14.54a

地図 航空写真

マップ

オンライン指示

究極の複合現実デバイスを使用して業務をスマートに

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