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SOLIS 太陽光・農業・水産の生産管理プラットフォーム

SOLIS（Solar-linked Intelligent Sustainability System）は、日射を起点に、太陽光発電・農業・海藻養殖の 3 つの生産を一つの基盤で見守るプラットフォームです。日射・気象・海洋の外部データと現場のセンサーから「本来あるべき生産の状態」を見積もり、実績とのずれを AI で検知して、早めの対応につなげます（開発中）。

考え方

発電量も、作物の育ちも、海藻の育ちも、もとをたどれば日射に左右されます。SOLIS は同じ日射・気象のデータを 3 つの領域で共有し、それぞれの物理モデルで期待値を計算します。期待値と実測の差（残差）を見ることで、天候のせいなのか、設備や環境の異常なのかを切り分けやすくします。

Solar（太陽光）

地図で選んだ地点の標高・太陽高度・方位角から日射量を求め、大気の透過率を補正して、パネルの向きと傾きに応じた発電量を予測します。予測と実績を比べて、発電の低下や設備の異常を見つけます。

SOLIS の Solar 画面。左に地点の設定と地図、右に本日の発電予測・ピーク発電・晴天率・大気透過率、24 時間の照射エネルギーと気温・湿度のグラフ、設置方位角や傾斜角による損失の検証表
Solar 画面。地点と設置条件から、24 時間の照射エネルギーと発電予測、設置方位・傾斜による損失を示す。

Agri（農業）

ハウス内の温度・湿度・CO2・潅水と日射から、光合成に使える光の一日の積算量（DLI）、飽差（VPD）、積算温度などの指標を計算し、作物ごとの適正範囲と比べて生育の状態と潅水の目安を示します。

SOLIS の Agri 画面。積算日射量（DLI）・平均飽差（VPD）・推定積算温度・潅水の推奨状態、温室の飽差と日射の 24 時間推移のグラフ、トマトを例にした生育指標の適合表
Agri 画面。作物（例: トマト）の適正範囲に対して、DLI・飽差・土壌水分・積算温度を判定する。

Marine（水産）

海藻養殖では、水中に届く光が生育を左右します。水面の光量と濁りから、水深ごとの光合成有効放射（PAR）の減衰を計算し、水温・塩分・溶存酸素と合わせて、養殖棚の深さが適切かを判断する材料にします。

SOLIS の Marine 画面。養殖棚の受光量（PAR）・光減衰率・海水温・溶存酸素、水深別の光量子の減衰と海水温の 24 時間変動のグラフ、海藻の養殖環境の検証表
Marine 画面。海面と養殖棚の深さでの光量、水温・塩分から、海藻（例: アマノリ）の生育環境を検証する。

画面の数値は、検証用の地点を想定したシミュレーションによる例です。

システム構成

SOLIS は、共通基盤（Core）、Solar・Agri・Marine の 3 領域、異常検知と対応の推薦（AI）、警告と作業指示（Ops）、現場のゲートウェイ（Edge）の 7 つのサブシステムで構成します。現場のデータは Edge から MQTT で集め、検証してから時系列データベース（PostgreSQL / TimescaleDB）に格納します。設備や区画のつながりはグラフ（Apache AGE）で表し、デジタルツインの土台にします。各サービスは Docker / Kubernetes で動かせる構成です。

進め方

データの契約と収集の基盤から始め、各領域の基本センシング、物理モデルと指標の計算、デジタルツインと初期の異常検知、機械学習による予測、原因の推定と対応手順の推薦へと段階的に広げます。発電予測は、実際の発電所の計測データを使って、予測モデルの比較・検証を進めています。