情報処理技術の発展によって、個人や企業が扱うことができるデータが増え、大規模なデータ活用が可能になりました。これは農業分野でも言えることで、データ活用から新しい価値を提案できるデータサイエンティストの需要が高まっています。農業とビッグデータセンサーの情報やほ場の撮影データを分析して効率的な栽培方法を模索する農業が進んでいます。病気や生育状況、日照などの気象データによる変化が誰でも手軽にわかるようになります。炭酸ガスの量を測定するなどすれば野菜の収穫可能時期や出荷時期を予測することができます。気象データとビッグデータを分析することで栽培リスクを予測することもできるようになります。過去のデータから傾向を導き出したり、成熟したタイミングで収穫したりすることもできるようになります。天候のコントロールはできませんが、不足している日照や水分は補うことができます。IoTやロボットと連携させると収穫まで自動化することも不可能ではありません。データサイエンティストのニーズAIはもはや人間を超えています。AIの根幹技術であるディープラーニングだけでなく、データを扱うデータサイエンティストにも注目が集まっています。2012年からデータサイエンス学部が設立されるなど、日本でも修士や博士号を取得できる環境が整いつつあります。これはデータサイエンティストの需要が高まっていることを示しており、今後も益々大きな需要が見込まれるでしょう。一方で、AIによって将来的にデータサイエンティストが不要になると言われていることも事実です。スーパーコンピュータや量子コンピュータによって業務が代替されていくと考えられていますが、根本的にどうやってデータを社会に活用していくのか、価値を見つけるのはあくまで人間です。ツールとしてAIがあるという考え方のほうが主流です。そこにデータサイエンティストの価値があります。データサイエンティストの仕事データサイエンティストは、データ分析の企画を立てて、プロジェクトをスタートさせます。組込後の業務を設計したら、アプローチ設計とデータ収集を開始します。構造化データ処理や非構造化データ処理を経てデータの解析作業に進みます。データを可視化し、評価をして、業務へ組み込んでいきます。して実際の業務へ活用していくことがデータサイエンティストの仕事です。データサイエンススキルがまずは必要になります。環境構築やプログラミング、セキュリティやデータ加工などのエンジニアリングスキルも必要です。論理的思考力やマネジメントなどビジネススキルも併せて持っていなければなりません。農業の発展に欠かせない「IoTエンジニア」IoTエンジニアはあらゆる分野で需要が高まっていますが、スマート農業の分野でもその活躍が求められています。さまざまな機器をインターネットにつなげることでこれまでにない新たな価値を見出すことが可能になります。MORE「IoT」の活用事例IoTを活用したスマート農業の事例として、千葉県の水管理システムを紹介します。IoT技術を使って水田の給排水の遠隔操作と自動制御を可能にし、わざわざほ場へ行かなくても水位の確認や給水ができるようになりました。農家の高齢化が進むに伴い後継者問題と深刻な人手不足に陥るなど、さまざまな課題を抱える日本の農業。するなどして、日本の農業の課題解決に取り組んでいます。【転職・フリーランス】仕事の見つけ方IoTエンジニア、データサイエンティスト、ドローン操縦士など、ITを活用するスマート農業の実現にはさまざまなITエンジニアが活躍しています。エージェントを活用すればフリーランスとして仕事を探すことも難しくありません。農業分野でもビッグデータ活用は熱い注目を集めています。気象データなど自然環境、作物の状態など、農業技術に関わるあらゆるデータをさまざまな技術を使って集積・分析することで、農作業の効率化と生産性向上が期待できます。MOREIT導入で変化する農業スマート農業は、ITを活用した新しい農業のスタイルとして注目を浴びています。ITの技術は、農業にどのような変化を与え、日本の農業の課題をどのように解決することができるのでしょうか。スマート農業の概要を解説します。