[チョン・ソヌ コラム] 植物工場と自動車工場

[チョン・ソヌ コラム] 全南大学校 農業生命科学大学 園芸生命工学科 教授

工場という言葉には、一定の規格の製品を大量に生産するという期待が込められている. 自動車工場で同じモデルの自動車が次々と出てくるように, 植物工場でも均一な品質の農作物が決められた時間に生産されると考えられている. 天候の影響を減らし、光と温度, 水と養分を調節できるため, 栽培条件をうまく合わせれば生産結果も一定になるだろうという期待だ.
 

環境制御と生長制御は異なる

しかし、二つの工場が扱う対象は異なる. 自動車は設計に従って部品を組み立てるが, 植物は環境に反応しながら自ら体を作っていく. 光と温度は生長速度だけでなく、葉の大きさや向き, 茎の長さにも影響を及ぼす. このように変わった形態は、再び植物が光を受ける条件を変える. 植物は生産工程を通過する対象であると同時に, その過程で絶えず変化する生命体だ.

レタスを思い浮かべてみよう. 照明の明るさが同じでも、若いレタスと収穫を控えたレタスが受ける光の分布は異なる. 葉が育って互いに重なると、上の葉が下の葉を覆い, 隣の株の葉にまで影響が及ぶ. 同じ時期に植えた株でも、葉の大きさや配置が違えば受ける光が変わる. 施設の照明設定はそのままなのに、植物が経験する環境は変わるのである. 環境を一定に制御することと、植物の生長を一定にすることは同じではない.

したがって安定的な生産のためには、環境を望む値に合わせる能力に加え, その条件で植物がどのように育つかを予測する能力が必要だ. 現在の状態を確認するだけでは十分ではない. 今日、照明を弱めたり栽植間隔を変えたりする選択が、数日後の生長と収穫にどのような結果を残すのかを知る必要がある. 問いは ‘環境を制御できるか’から ‘どのような環境を作るべきか’へと移っていく.

最も確実な確認方法は、実際に栽培してみることだ. しかし、試験すべき条件はすぐに増える. 光の強さ, 温度, 二酸化炭素濃度, 栽植間隔をそれぞれ三段階に分けてすべての組み合わせを比較すれば 81通りになる. 品種, 生育段階, 反復実験まで考慮すれば、場合の数はさらに多くなる. 条件ごとに空間を用意し、収穫まで待たなければならず, 生産中の施設では失敗による損失も甘受しなければならない. すべての選択を実際の作物で先に試験するのは難しい.
 

自動車工場の仮想工場から学ぶ点

自動車工場も、すべての問題を実際の生産ラインだけで確認するわけではない. BMWは 2025年に公開した事例で、仮想工場を活用し、新しい車体が生産ラインを通過する際に周辺設備と衝突するかどうかを先に検討すると説明した. 実際の設備を変える前に、コンピューター上で問題を探すのである. 植物工場が自動車工場から学ぶべきものは、自動化された生産装置だけではない. 実際の生産に先立ち、選択の結果を試験する方法も学ぶ価値がある.

農業でこのような仮想試験の基盤となるのが作物モデルだ. 生理過程に基づく作物モデルは、環境に応じた光合成と呼吸, 生長と物質の分配を数式で表現する. 光や温度の条件を変えて入力し、作物がどのように反応するかを計算するのである. 実際の施設ですべて試験するのが難しい候補条件をコンピューター内で先に検討し, その中から重要な条件を選んで実験することができる.
 

作物モデル·FSPM, 実験前に生長を計算する

特に照明の位置と作物間の間隔を決めるには、植物の空間的な姿まで考慮する方が有利だ. 葉の総面積が同じでも、葉が置かれた高さと角度, 互いに重なり合う程度によって光の分布が変わるためである. このとき活用できる道具が機能構造植物モデル, いわゆる FSPM(Functional-Structural Plant Model)である. 葉と茎の 3次元構造に光合成などの生理過程を結び付けるモデルだ.

核心は、植物をもっともらしく描いておくことにあるのではない. どの葉に光がどれだけ到達し, その光が光合成にどれだけ利用されるかを計算することにある. 生長まで実装したモデルでは、新しい葉が生じ、既存の葉が大きくなるにつれて変わる光の分布を再び計算する. 環境が生理と形態を変え, 変わった形態が再び生理活動に影響を与える関係を扱うのである.

このような計算をシミュレーターへと拡張すれば、栽培中にいつ灌水するか, どの時期に照明を調節するかといった問いを検討できる. ここに設備の電力消費と運営費の計算を結び付ければ、判断基準も変わる. 最も速く育つ条件ではなく, 目標とする大きさと収穫時期を守りながら費用を減らす条件を探すのである. これは生育予測を生産計画へとつなげる方向だ.

シミュレーターを備えるということは、実際の栽培実験をなくすという意味ではない. どの実験から行うべきかを決め, 実験で得た知識を次の判断に再び使えるようにするという意味だ. 環境の記録と同じくらい、葉と根の変化, 生理反応と最終収量を測定する研究が重要だ. 実際の栽培がモデルを検証し, モデルが次の栽培試験を導く関係が必要である.

植物工場と自動車工場は、均一で安定的な生産を志向するという点で似ている. しかし、同じ目標を持つからといって、同じ方法で到達できるわけではない. 植物工場が工場という名にふさわしい生産性を備えるには, 植物を部品のように扱うよりも、生命体としての反応をよりよく理解しなければならない. 環境を調節する施設に、植物の変化を予測する道具が加わるとき, 栽培の自動化は生産の安定性へとつながり得る.