スマート農業の推進について

～農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術、ＡＩ等の活用～

農林水産省

大臣官房研究調整官（技術政策担当）

安岡 澄人

平成28年1２月１７日 第17回計測自動制御学会 システムインテグレーション部門講演会

目次

（本日の説明内容）

１．スマート農業の将来像と取組課題

２．スマート農業の具体的施策

３．ＡＩ・ＩｏＴの農業分野での活用

４．研究開発課題（28補正）

1

１．スマート農業の将来像と具体的な取組について

2

○ 農林水産業・食品産業分野では、担い手の減少・高齢化の進行等により労働力不足が深刻な問題。

○ 農林水産業の現場では、依然として人手に頼る作業や熟練者でなければできない作業が多く、省力化、人手の確保、負担の軽減が重要となっている。

○ 既存の団体や企業だけでは新たなイノベーションは生まれない。他分野からの参入を進め、これまでにない技術やノウハウを活かしてイノベーションを生み出すことが必要となっている。

農林水産業・食品産業の現場の実状農業者の高齢化の進行、深刻な労働力不足

高齢化が進行し、平均年齢は66.4歳で65歳以上が６割以上。

資料：「2015年農林業センサス」

○ 農業就業人口の年齢構成（平成27年）

○ 選果や弁当の製造・盛付など多くの雇用労力に頼っているが、労働力の確保が困難になっている。

○ 農林水産業の現場には、機械化が難しく手作業に頼らざるを得ない危険な作業やきつい作業が多く残されている。

○ 農業者が減少する中、一人当たりの作業面積の限界を打破することが求められている。

農林水産業・食品産業分野における課題

○ トラクターの操作などの熟練者でなければできない作業が多く、若者や女性の参入の妨げとなっている。 3

スマート農業ＩＣＴ、ロボット技術を活用して、超省力・高品質生

産を実現する新たな農業

１ 超省力・大規模生産を実現

GPS自動走行システム等の導入による農業機械の夜間走行・複数走行・自動走行等で、作業能力の限界を打破

３ きつい作業、危険な作業から解放 ４ 誰もが取り組みやすい農業を実現

２ 作物の能力を最大限に発揮

５ 消費者・実需者に安心と信頼を提供

クラウドシステムにより、生産の詳しい情報を実需者や消費者にダイレクトにつなげ、安心と信頼を届ける

センシング技術や過去のデータに基づくきめ細やかな栽培により（精密農業）、作物のポテンシャルを最大限に引き出し多収・高品質を実現

収穫物の積み下ろしなどの重労働をアシストスーツで軽労化するほか、除草ロボットなどにより作業を自動化

農業機械のアシスト装置により経験の浅いオペレーターでも高精度の作業が可能となるほか、ノウハウをデータ化することで若者等が農業に続々とトライ

スマート農業の将来像（研究会・中間取りまとめ）

4

ICTやロボット技術を活用した新たな農業（スマート農業）を実現するため、経済界（ロボット・ICT企業等）の協力

を得て「スマート農業の実現に向けた研究会」を立ち上げ、平成26年３月にスマート農業の将来像や実現に向けたロードマップ等の中間とりまとめを公表。

１ 超省力・大規模生産を実現

GPS自動走行システム等の導入による農業機械の夜間走行・複数走行・自動走行等で、作業能力の限界を打破

5

○ 耕うん整地を有人で、施肥播種を無人で行う有人‐無人協調作業を実施（2018年市販化を目標に開発・実証中）

○ 慣行作業と比較した省力化効果や作業精度等について検証するとともに、リスクアセスメントに基づく安全性の評価を行う

11

システムの導⼊メリット

取組概要

○ １人で２台のトラクターを操作可能（オペレーター１人分の人件費を削減可能）

○ 限られた作期の中で１人当たりの作業可能な

面積が拡大し、大規模化が可能に

⾃動⾛⾏トラクター 北海道⼤学、ヤンマーなど（北海道岩⾒沢市）

６内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ） 「次世代農林水産業創造技術」において開発中

農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例

○ トマトについては、１個ずつ収穫適期を判断して、果実を傷つけずに収穫する必要があるため、これまで収穫を手作業に頼ってきたところ

○ 人手不足が深刻になる中、トマト生産を省力化するため、自動収穫ロボットを開発中

７27年度補正 「革新的技術開発・緊急展開事業」において開発中

農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例

トマトの⾃動収穫ロボットの開発 パナソニック株式会社

取組概要

システムの導⼊メリット○ 人手不足を解消して、規模拡大も可能に

○ 人間の働かない夜間の作業も可能

（目標価格350万円/台（更に下げる方向で開発中）で、コスト面でも

雇用を上回る可能性があり、農家は早期実用化を期待。）

センシング技術や過去のデータに基づくきめ細やかな栽培（精密農業）や営農者の有益な知見との融合等により、農林水産物のポテンシャルを最大限に引き出し、多収・高品質生産を実現する。

施設園芸の高度環境制御システムドローンを活用した

ほ場や作物のセンシング

低空を自律飛行プログラムした

エリアの生育環境情報を把握

２ 作物の能力を最大限に発揮

８

農業分野におけるＩＣＴの活用例①

９

○ スマートフォンやタブレットを使用して作業実績等を入力

○ 蓄積された作業実績・センサーデータなどを分析し、圃場ごと・作物ごとのコスト構造を「見える化」

システムの導⼊メリット

システム概要

○ 作業、環境、生育等のデータを「見える化」することで、勘ではなくデータ分析に基づく客観的な経営判断が可能

○ データの見える化により、作業等の効率化による生産コストの低減、消費者が求めるブランド作物の生産

経営内容の⾒える化、作業履歴の記録・管理⾷・農クラウド Akisai（秋彩）（富⼠通(株)）

明日の最低気温予測が ５℃です。

低温障害に気をつけてください。

【システム導⼊前】次は何をすればいいんだっけ？

・勘による栽培管理や経営になりがち。

・規模が大きくなると、経営者が全体を把握することが困難に。

【システム導⼊後】

✓作業実績✓生産履歴✓生育情報等を入力

スマホやタブレット等でほ場ごとの情報を共有、コスト分析等による経営状態の見える化を実現

・データを基にした栽培により、栽培を平準化するとともに、情報の共有により成功例・失敗例の学習が可能。

・ほ場ごとのコストなども見える化。

・経営者にデータが集まり、客観的データに基づく経営判断が可能に。

この畑の状況が分かりません･･･

どれぐらい出荷できそう？

営農管理システム

農業分野におけるＩＣＴの活用例②

〇 圃場の水位・水温・温度・湿度を各種センサーで自動測定し、データをタブレットやスマートフォンに自動送信

○ 取得したデータはクラウド上に蓄積され、いつでもどこでも確認が可能

10

システムの導⼊メリット

システム概要

出典：NTTドコモWebサイトより

○ 数百筆の圃場を管理する大規模農家も出てくる中、どこでも圃場の水位等の状況が分かるため、圃場の見回り作業が大幅に省力化

（水稲の労働時間の約３割を占める圃場の見回り等の管理作業（6.1時間/10a）を省力化）

○ 水位が下がったり、低温、高温の場合はスマートフォンに警告が送られ迅速な対応が可能

○ Paddy Watchは農研機構中央農業総合研究センターの研究成果を基に開発。

今後は、さらにセンサーの低コスト化を進めることも検討。（28年度補正「革新的技術開発・緊急展開事業」において課題化を検討中）

センサーを活⽤した遠隔での圃場の状況把握（露地栽培）Paddy Watch（ベジタリア(株)、(株)NTTドコモ）

必要な時には注意情報が送られてくる

いつでもどこでも圃場の状況が把握可能

明日の最低気温予測が ５℃です。

低温障害に気をつけてください。

農業分野におけるＩＣＴの活用例③

○ ハウス内外に設置された日射センサーと土壌センサーで日射量、土壌水分量、ＥＣ値、地温等を測定しかん水の必要量を把握

○ 土壌、気候、作物の生育状況に合わせて培養液（水＋液肥）を自動で供給

○ 少量多かん水実行により、土壌環境を一定に保つ（土壌環境制御）

11

システムの導⼊メリット

システム概要

出典：ルートレック・ネットワークスWebサイトより

○ 既存のパイプハウスでも導入が可能

○ 作物に最適なタイミング、量で培養液を与えることで、収量、品質の向上や減肥が可能

○ 自動でできるので、かん水と施肥の作業時間がほぼゼロに

○ 新規就農者にも利用し易く参入が容易に

各種センサーのデータによる養液⼟耕システム（施設栽培）ゼロアグリ （(株)ルートレック・ネットワークス）

センサーデータ

自動でかん水・施肥

タブレット端末で培養液供給量の調整が可能

データ

調整

「食料生産地域再生のための先端技術展開事業（H25～27）」で開発

基肥可変施肥 追肥可変施肥

内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ） 「次世代農林水産業創造技術」において開発中12

ほ場の低層リモートセンシングに基づく可変施肥技術の開発(農研機構など）

農業分野におけるＩＣＴの活用例④

○ ドローンや農機からのセンシングにより、「ほ場内のばらつき」をマップ化

○ ばらつきに応じて肥料の量を調整しながら基肥・追肥を実施できるシステムを開発中

システムの導⼊メリット

システム概要

○ 肥料が多すぎることによる倒伏を解消し、作物の品質、収量を向上

○ 余分な肥料を使わないため肥料コストが削減

無人飛行システムを活用したほ場や作物のセンシング

３ きつい作業、危険な作業から解放

収穫物の積み下ろしなどの重労働をアシストスーツで軽労化するほか、除草ロボットなどにより作業を自動化

13

○ 果樹や重量野菜の収穫作業や選果場等での積み降ろし作業等を行い、利用者の心拍数の計測、聞き取り調査により軽労化効果、操作性、耐久性等を調査

14

システムの導⼊メリット

取組概要

○ 10～30kg程度の収穫物の持ち上げ作業で負荷を１／２程度に軽減

○ 持ち上げ運搬作業等の軽労化により、高齢者や女性等の就労を支援

○ 作業効率の向上による生産性の向上、余剰労力を活用した規模拡大

農業⽤アシストスーツ和歌⼭⼤学、ニッカリなど（和歌⼭県）

農林水産省の委託研究プロジェクトにより開発

農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例⑦

負荷を１／２程度に軽減

４ 誰もが取り組みやすい農業を実現

農業機械のアシスト装置により経験の浅いオペレーターでも高精度の作業が可能となるほか、ノウハウをデータ化することで若者等が農業に続々とトライ

15

○ ＧＰＳ等の衛星測位技術を活用したトラクターや田植え機の自動操舵（一部実用化）

○ 数cm単位の精度での作業が可能

11

システムの導⼊メリット

取組概要

○ 自動で正確に作業できるため、大区画の長い直線操作などでも作業が楽になる

○ 夜間作業や落水しないでも田植え作業が可能

○ 非熟練者でも熟練者と同等以上の精度、速度で作業が可能になり、オペレーターの確保が容易に

トラクター等の⾃動操舵システム クボタ、農研機構など（千葉県柏市）

1626年度補正予算「農林水産業におけるロボット技術導入実証事業」において導入実証を実施

農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例

北海道内のＧＰＳガイダンスシステム等の出荷台数の推移

10 2090

140190

510

760

0

200

400

600

800

20 21 22 23 24 25 26 27

全国の自動操舵装置の出荷台数の推移（台）

年

資料：北海道庁ＨＰより

取組内容

自動操舵システム

【千葉県柏市での大規模水田輪作体系における高精度運転支援技術実証コンソーシアム】（千葉県）

取組内容

自動操舵システム

【千葉県柏市での大規模水田輪作体系における高精度運転支援技術実証コンソーシアム】（千葉県）

○ 農業者の技能向上や新規就農者の技術習得のためには、篤農家の「経験」や「勘」に基づく「暗黙知」を「形式知」化する必要

○ このため、みかんの摘果など、マニュアル化が困難とされてきた篤農家の高度な生産技術を「見える化」し、篤農家の熟練技術・判断を継承するとともに、新規就農者の学習に活用するシステムが実用化

経験や口伝によって継承されてきた篤農家の技術・判断の記録

篤農家が摘果した果実

学習支援モデルを作成し、新規就農者等の学習、指導に活用

篤農家

新規就農者

ＡＩなどによる形式知化

なるほど！篤農家はこういう果実を摘果していたのか。

（例）みかんの摘果作業ノウハウを学べるシステム

農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例⑨

17

篤農家の熟練技術・判断の継承 ＮＥＣソリューションイノベータ(株)

取組概要

システムの導⼊メリット

○ 熟練農業者のノウハウを短期間で習得可能

○ 熟練農業者はノウハウで対価を得ることも可能

５ 消費者・実需者に安心と信頼を提供

クラウドシステムにより、生産の詳しい情報を実需者や消費者にダイレクトにつなげ、安心と信頼を届ける

消費者実需者

生産者

18

ICTの活用の現状と今後の展開方向

現在実用化されているもの 今後の展開方向

経営内容の⾒える化１．農業経営の効率化

農業経営をシミュレーションできるシステム○ 最適な作付体系、規模拡大の可能性など経営改善に役立つシミュレーションシステムの構築

○ 作業内容や費用、売上からコスト分析○ 作付・栽培管理、雇用者の作業管理

経営の最適化

２．生産・流通工程の管理

作業履歴の記録・管理

○ 作業履歴を手入力で記録・管理

⽣産⼯程の⾃動管理システム○ 農機から自動的に作業履歴を記録して生産工程を管理

施設・流通の効率的利⽤のための管理システム○ ＩｏＴによって、各ほ場の出荷予定と集出荷施設の受入キャパシティを同時に管理し、処理能力を最適化

○ 他業種と連携した流通システムを構築し、混載や輸送余力の相互利用などで効率化

生産・流通の最適化

＋新たなビジネスの展開

３．栽培管理の精密化

センサー等によるデータ取得○ 各種センサーで環境データを取得して見える化

○ データに基づき、園芸施設内の温湿度等の環境を制御

露地栽培における精密栽培管理システム○ 衛星、ドローン、ほ場や農機のセンサーのデータに基づき、自動管理するシステム（可変施肥、水管理等）

施設栽培における複合環境制御システム○ 生育、気象、土壌分析、栽培管理等のデータを基に、収量や品質の向上に向けて環境を最適化するシステム

農産物の多収化・高品質化

＋安定化

最適な⽣育管理を提⽰するシステム

４．次世代を担う人材の育成

○ 気象予報や病害虫発生予察に基づき、被害が最小となる対処方法を提示する等、最適な営農管理を提示するシステム

優れた農業技術の形式知化・ビッグデータ化○ ノウハウをデータ化した上でビッグデータとして蓄積し、分析を行うことにより、熟練農業者のノウハウを見える化

「匠の技」の形式知化ツール○ 熟練農業者が持つ「匠の技」を見える化するシステム

技術継承の迅速化

19

ロボット技術に対する現場のニーズと今後の技術開発の課題現場のニーズ 今後実現すべき技術

⼟地利⽤型作物

農業機械のオペレーター⼈材確保が困難

ほ場枚数が増加する中できめ細かな⽣育・⽔管理が困難

除草は単調で作業負荷・リスクが⼤きい 中⼭間地や狭⼩なほ場では、無⼈ヘリによる農薬散布が困難

収量や品質がばらつき、均⼀な管理が困難

衛星測位による農機の運転アシスト・⾃動⾛⾏

⽔管理の⾃動化 遠隔監視による⾒回り作業の省⼒化 畦畔除草等のロボットによる⾃動化 適正かつ軽労な防除のためのドローンなどによる空中散布の⾃動化

センシングに基づく作業の精密化地域作物 収穫機の台上で選別するのに多くの⼈⼿が必要 台上選別が不要となる省⼒収穫ロボット

野菜

畑の⾒回りや有害⿃獣の監視は重労働 ⼤規模な施設園芸で多収・⾼品質⽣産を実現するにはきめ細かな環境制御が必要

ホウレンソウやキャベツ、レタスなど主要な葉茎菜類で機械化が遅れている

トマトなどの果菜類、果樹は⼿作業での収穫 収穫物のほ場内運搬に多くの労⼒が必要

遠隔監視による⾒回り作業の省⼒化 施設園芸における複合環境制御技術

品⽬共通で利⽤できる葉茎菜類・果菜類の収穫ロボット

収穫物運搬の⾃動化

果樹

園地内の除草作業は単調で労働時間が⻑い 防除作業は作業負荷が⼤きくリスクが⾼い 受粉や摘花、収穫などは⼿作業であり、作業負荷が⼤きい

収穫物の運搬に多くの労⼒が必要 軟弱果実のコンテナからの荷下ろしや箱詰めなどに⼈⼿の確保が難しい

傷や内部の病害⾍などの検出を⼿作業に頼る

園地除草のロボットによる⾃動化 ⾃動⾛⾏防除機 品⽬・作業横断的に活⽤可能な汎⽤ロボット

収穫物運搬の⾃動化 農業⽤アシストスーツの実⽤化 選果施設における⼿作業の⾃動化 収穫物の評価システム

酪農･畜産

様々な作業で機械・ロボットが導⼊されている ロボットを活⽤した飼養体系で乳⽤⽜のベストパフォーマンスを発揮

ロボットによる管理作業の⾃動化 20

２．スマート農業の推進に向けた具体的施策

21

ＩＣＴ、ロボット技術の活用に向けた具体的な取組

○ 生産現場における革新的技術体系の導入実証や、次世代の技術体系を生み出す研究開発の推進

○ 農業分野におけるデータ利活用促進を図るため、農作業や農作物の名称等の標準化ガイドラインを内閣官房、総務省と連携して策定作業中

農業分野におけるデータの標準化

○ 革新的技術の導入による生産性の飛躍的な向上の実現を目指し、地域の競争力強化に向けたロボット技術やICT等先進技術の導入実証や先導的技術の研究開発を推進。

○ さらに、先進的技術を普及させるための環境整備として、ロボット技術に関する安全確保策のルールづくりや、農業分野におけるデータ利活用促進に向けたデータの標準化の取組を推進。

研究開発・導入実証

ロボット技術の安全確保策の検討

安全確保策の

ルールづくり

無人走行には多くのリスクが存在

ロボットの現場実装に際しての問題点

ほ場外への飛び出し

第三者との接触

機械同士の接触

有人機

無人機

安全のルールがないとロボット関係企業等が参入できない、普及が進まない

22

農作業の名称

農作物の名称

農薬に係る情報

肥料等に係る情報

環境情報のデータ項目

データ交換インタフェース

（自動走行トラクターの例）

○ ロボット技術の現場実装に向けて、安全確保策のルール作りを実施中

（具体例）準天頂衛星を活用した自動走行トラクターの開発

○ 内閣府「戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）」での研究開発

（課題例） 機械が入りやすい直線樹形と収穫等のロボット化による果樹の超省力化

○ 目標を明確にした現場への実装を視野に入れた戦略的技術開発

作業が早く楽にできる！

導入しやすい価格（50万円程度）の自動除草ロボット

＜技術開発の具体例＞

【概要】各地域の競争力強化を図るための地域戦

略に基づき、ICTによる高度な生産管理やロ

ボット技術などの先進技術を組み合わせた、生産現場における革新的技術体系の実証研究

（例）ＩＣＴを活用した酒米の生産支援システムの構築

【取組例】

総合科学技術・イノベーション会議が課題を特定、予算を重点配分する、府省・分野の枠を超えた横断型プログラム

国家的な１０のプロジェクトの1つとして「次世代農林水産業創造技術」プロジェクトが設定

ロボット農機や水管理の自動化など、農業の自動化・知能化により高品質・省力化を同時達成する革新的生産システムの開発

【概要】

戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)

（H26～H30）

産地パワーアップ事業のうちICT優先枠(H28補正)

革新的技術開発・緊急展開事業（先導技術の研究開発） （H27補正～）

【概要】

ロボット技術等を活用した生産性の限界を打破する新たな生産体系の開発など、次世代の技術体系を生み出す研究開発

【課題例】

AIを活用したトマト収穫ロボットの開発

【SIPの枠組】

Ⅰ．リモートセンシングによる作物生育状況診断

圃場単位の生育状況センシングと産地単位の作業適期判断技術

Ⅱ．気象災害を低減する栽培管理情報提示

気象情報等に基づく高温登熟障害、冷害等を低減する栽培管理支援システム

Ⅲ．ほ場水管理の省力化及び広域水配分の最適化

気象、生育に応じた水管理の自動化、地区内での水配分の最適化技術

Ⅳ．ほ場作業の省力化及び資材投入量低減

ロボット農作業機による省力化、施肥、播種、防除等による資材投入量低減技術

Ⅴ．多数圃場営農管理システムによる営農管理の効率化

ほ場ごとの各種情報を整理・統合し農家・地域の意思決定を支援するシステムの開発

研究開発ステージ 実証ステージ

革新的技術開発・緊急展開事業（革新技術の社会実装の加速）（H27補正～）

ICTを活用したスマート農業実証・高度化事業(～H28)

【概要】環境センサや営農支援システムを導入

して地域農産物の高品質化・高付加価値化を図る取組への支援

農林水産分野におけるIT利活用推進調査

【概要】農作業の名称に関する

ガイドライン（本格運用版）の策定等

オープンデータ・ビックデータ利活用推進事業

【概要】データ交換のインター

フェースの標準化検討等

標準化等の取組

スマート農業関係の研究開発・実証の枠組について

【取組例】リモートセンシングによる生育診断

気象情報等の利活用

農林水産業におけるロボット技術安全性確保策検討事業 (H28、H29※)

安全のルールづくり

【概要】ドローンやロボット農機等と

いった実用化に近いロボットに関する安全性確保策のルールづくりを推進

導入ステージ、環境整備等

【概要】生産性や品質の飛躍的向上をもたらすＩＣＴやロボッ

ト技術等の先端技術の導入に対して優先枠を設定し、地域一丸となって収益力強化に取り組む産地に対し、必要な農業機械のリース導入に係る経費等を支援

【導入対象例】（例）水田センサー（例）土壌センサー搭載型

可変施肥田植機

○先導プロジェクト（H27補正）

○人工知能未来農業創造プロジェクト（H28補正）【概要】

AI（人工知能）やIoT等の活用により、新たな生

産性革命を実現するため、民間の斬新なアイディアを活用しつつ、全く新しい技術体系を創造するための研究開発

戦略的プロジェクト研究推進事業（H29※）

【概要】農林水産業の飛躍的な生産性の向上等を

図るため、AIやIoT等の最新技術を活用した

開発

○地域戦略プロジェクト（H27補正）

○経営体強化プロジェクト（H28補正）

【概要】農林漁業経営体の技術強化のため、明

確な開発目標の下で現場への実装までを視野に入れた技術開発

（例）導入しやすい価格の自動除草ロボットの開発

（例）汎用的な果樹収穫ロボットの開発

【取組例】

AIを活用した病虫害早期診断技術【課題例】

※：平成29年度予算概算要求23

（参考）農機の自動走行の実現に関する安倍総理のご発言

「未来投資に向けた官民対話」（平成28年3月4日）

農業に最先端技術を導入します。２０１８年までに､ほ場内での農機の自動走行システムを市販化し、２０２０年までに遠隔監視で無人システムを実現できるよう、

制度整備等を行ってまいります。

安倍総理のご発言

※首相官邸HPより 24

衛星測位による農機の運転アシスト・自動走行の戦略

普及性

無人化

【戦略１】運転支援装置を多くの農家に役立つ技術に

①高精度衛星測位システムの低コスト化②直線走行から旋回・作業機操作の自動化に発展

【戦略２】飛躍的な省力化を可能にする自動・無人化への挑戦

①安全性ガイドラインの策定・高度化②安全保護装置（人感センサー等）

【第１段階】

使用条件・環境を限定した有人－無人協調作業システムの実用化（2018年目標）

【第２段階】

完全無人、複数台同時自動走行などの実現

有人－無人協調作業システムの実証、安全性確保GL（Ver.01）の策定（2016年）

有人－無人協調作業システム

GPS自動操舵

【戦略３】運転支援・自動化技術をコンバインや田植機などに拡張

【戦略４】準天頂衛星を活用した高精度・低価格な運転アシスト・自動走行の実現

①準天頂衛星に対応した低価格運転アシストシステムの開発②RTK‐GPS基地局の整備ルールの検討

25-1

未来投資に向けた官民対話（平成28年３月４日開催）

◇ 平成28年３月４日に開催された「官民対話」において、安倍総理から①2018年までにほ場内での農機の自動走行システムを市販化すること、②2020年までには遠隔監視で無人システムを実現することについてご指示を頂いたところ。

◇ これを踏まえ、今後は安全性確保のガイドラインの策定、安全確保装置などの研究開発による技術の確立、安全に実施するための条件設定等の検討等に取り組む。

今後の取組

自動走行フォワーダ

畦畔除草ロボット

アシストスーツ弁当盛付ロボット

GPS自動走行トラクタ

２０１８年 農機の自動走行システムの市販化

有人機

無人機（ロボット農機）○ ロボット農機は、無人で自

律走行（ハンドル操作、発進・停止、作業機制御を自動化）

○ 使用者は、ロボット農機を常時監視し、危険の判断、非常時の操作を実施

写真は、使用者が別の農機に搭乗して無人機を監視する方法の例（有人－無人協調システム。協調作業で、１人で２つの作業が可能 （例：耕耘＋播種））

【実現に向けた取組】

○ 安全性確保ガイドラインの策定① 平成28年３月18日にガイドライン（最終案）を公表

② ガイドライン案の有効性・妥当性の確認（平成28年度予算「農林水産業におけるロボット技術安全性確保検討事業」による支援等）

③ 平成28年度末（2017年3月末）までにガイドライン策定

ガイドライン案には、安全性を確保するために製造者等が行うリスクアセスメントや保護方策の内容、使用者への訓練など関係者が果たすべき役割を明示

【実現を目指す技術の内容（イメージ）】

２０２０年 遠隔監視による無人システム

○ ロボット農機は、無人状態で常時全ての操作を実施

○ 基本的にロボット農機が周囲を監視して、非常時の停止操作を実施（使用者はモニター等で遠隔監視）

○ 無人自動走行で、作業中のほ場から、隣接するほ場へ移動することも想定

（現時点では研究段階）

【ほ場外】

ロボット農機の周辺状況や機械の状況は、使用者がほ場外から遠隔監視

・ 安全性確保のため、人感知センサーや緊急停止装置等の危険回避装置の装備や、ほ場への第三者の侵入防止の措置等が必要・ 第三者の侵入を制限した区域等でモデル的に実施することも想定

【実現を目指す技術の内容（イメージ）】

【実現に向けた取組】

○ 研究開発等による技術の確立

（安定性・確実性が極めて高い位置情報把握技術、人感知センサー等の危険回避装置など）

○ 安全確保措置の検討、実施条件の設定（国際条約や国内法（道路交通法等）との整合性の確認については他省庁と連携）

無人機（ロボット農機）

【ほ場内】

25-2

農業ITサービスにおけるデータの標準化、帰属・権利関係の整理

課題○ ビッグデータで⽐較できない

⇒ データ標準の取り組みが遅れている○ 帰属、権利関係がはっきりしない

⇒ データは誰のものかが不明瞭

AI、IoTの推進を踏まえ、他分野に先駆けて平成28年春にガイドラインを策定。今後引き続き拡充。

農業ITの事例

IT総合戦略本部が、農林⽔産省を始めとした関係省庁と連携・役割分担し、「世界に先がけて」、各種関連データの標準化/帰属・権利関係を整理、ガイドラインとして定義

篤農家の匠の技をIT（AI,IoT含む)でデータ化

ビッグデータ・AI活⽤型農業︓篤農家の匠の技の継承・活⽤

国内就農者（新規就農者含む）の技能向上（⼤規模化にも対応）

※農業の競争⼒強化

※篤農家（農家）の匠の技のデータの帰属、権利関係が曖昧のため、ノウハウの流出リスクが存在

センサー

ロイヤリティ

※遠隔農地（海外等）におけるビッグデータを活⽤した農

業新ビジネスの創出※28年3⽉31⽇ IT総合戦略本部 新戦略推進専

⾨調査会 農業分科会取りまとめ※Web上で公開中

データの標準化を定義※標準化ガイドライン・ロードマップ

○農作業の名称（本格運⽤版）○農作物の名称（試⾏版）○データ交換のインタフェース（試⾏版）○環境情報（⽣産環境に係る温度等）のデータ項⽬（本格運⽤版）の標準化ガイドラインを策定

今後、（試⾏版）の（本格運⽤版）化を推進すると共に、○登録農薬に係る情報○登録肥料等に係る情報の標準化を予定

※28年3⽉31⽇ IT総合戦略本部 新戦略推進専⾨調査会 農業分科会取りまとめ

※Web上で公開中

データの帰属を定義※農業ITｻｰﾋﾞｽ標準利⽤規約ガイド

○農家がサービスに⼊⼒し、蓄積したデータは、農家のもの

○サービス提供者は⼊⼒されたデータを勝⼿に利⽤することはできない

○農家とサービス提供者の間で、⼊⼒データの利⽤⽬的や利⽤範囲等の合意をすれば、サービス提供者はデータを利⽤することができる

26

＜インターオペラビリティ―（相互運⽤性）とポータビリティ（可搬性）のイメージ＞

農業機械によるデータ収集

センサーによるデータ収集

農家の⼊⼒によるデータ 収集された

データ

収集されたデータ

収集されたデータ

②農業機械の他社製品変更が可能

センサーによるデータ収集

④制御システムの他社製品変更が可能

収集されたデータ

①他農家の他システムデータとの相互利⽤

③異なるシステム間でのデータ相互利⽤

CSVダウンロードデータ

E社製品

Ｂ社製品

Ｃ社製品

Ａ社製品

D社製品

センサーによるデータ収集 収集された

データ

①ダウンロードしたファイルなどを利⽤して過去データを新システムに移⾏して継続利⽤

インターオペラビリティ確保が必要なケース

②データをシステムで参照することが可能

ポータビリティ確保が必要なケース

農業情報標準化によるデータ流通のイメージ

●農作業の名称の標準化（⼀部抜粋）

●環境情報項⽬の標準化（⼀部抜粋）

27

農作業・農作物の名称に関する個別ガイドラインについて

■ 農業ＩＣＴシステムでは、異なるシステム・⽣産者で別々の⽤語が使⽤されているのが実態。

■ 異なるシステム・⽣産者間でデータの共有や⽐較を可能とするため、農作業や農作物の名称に関するガイドラインを作成。

⽉ ⽇ ︓●⽉×⽇

作業時間︓▲時▲分

⽉ ⽇ :●⽉×⽇

作業時間 :▲時▲分

異なるシステム・⽣産者間でデータの共有・⽐較が可能となるとともに、ビッグデータ化を促進

【システムＡ】 【システムＢ】

農作業名ガイドライン⼤分類 中分類

基肥施肥 客⼟資材配合

・・・

農作業名︓肥料まき農作業名︓肥料散布

施肥

農作物名︓みかん 農作物名︓ミカン

農作物名ガイドライン⼤分類 中分類

果樹（かんきつ）

いよかん

かぼす・・・

温州みかん

28

環境情報のデータ項⽬及びデータ交換のインタフェースに関する個別ガイドラインについて

a1農地

センサー

センサーデバイス

a2農地 b農地

環境情報交換サービス

A社

環境情報交換サービス

B社

データ交換のインタフェース（ＡＰＩ・データフォーマット）

農業情報を異なる生産者・機器の間で相互に利活用できる環境を構築するため、①「環境情報のデータ項目」を定めたガイドラインを策定するとともに、②農業情報をやり取りするためのルールを定めた「データ交換のインタフェース」に関するガイドラインを策定。

環境情報のデータ項目（センサーの仕様等のメタ情報を含む）

日本語名 英語名 単位

温度 temperature Cel

生長点相対湿度 growing-point_relative_humidity %

降水量 precipitation mm

日照時間 sunshine duration h

風速 surface wind m/s

• データ項目：198• メタ情報項目：65

＜データ項目の例＞

29

農業ITサービス標準利⽤規約ガイドについて

■ 最近、様々な農業ITサービスが利⽤されているが、利⽤規約の内容が不⼗分なケース等があり、ノウハウの流出や不正利⽤等が⽣じかねない状況。

■ データの帰属・権利間関係を明⽰するとともに、⽣産者等が農業ITサービスの提供者と契約を⾏う際に、特に権利やお互いの義務について利⽤規約のどこを注意して確認すべきかを解説したガイドを作成。

農業ITサービスで使⽤されるデータの種類は、⼤きく3つに分類 A、A´及びB´のデータは契約者に帰属し、

Bのデータは、アルゴリズムの寄与度等により、サービスによってデータの帰属が異なる

○農家がサービスに⼊⼒し、蓄積したデータは、農家のもの

○サービス提供者は⼊⼒されたデータを勝⼿に利⽤することはできない

○農家とサービス提供者の間で、⼊⼒データの利⽤⽬的や利⽤範囲等の合意をすれば、サービス提供者はデータを利⽤することができる

30

３．人工知能・ＩｏＴの農業活用

31

人工知能未来農業創造プロジェクト

【想定されるＡＩの活用例】

【想定されるビッグデータの活用例】

剪定、摘果、収穫等の技術と⼈⼿を要する作業のロボット化

選果場におけるパッケージング等の⼈⼿と正確性を要する作業のロボット化

ほ場に設置した環境センサー等のデータを活⽤し、最適な⽔管理・防除・施肥等を実施

【熟練農家の匠の技・ノウハウの移転】

ＩｏＴ、ＡＩを活用したシステムの構築 新たなイノベーションの実現に向けた研究開発

【効果】熟練農業者が数⼗年かけて習得

した技術が、わずか20〜30分で習得可能︕品質・収量がＵＰ︕

なるほど！樹がこのような状態ならこの果実を摘果するんだ！

◆ 学習⽀援システム⽣産者が⼀問⼀答型で10〜20問を解いたあと、作業を開始

【新規就農者等】視線を解析する「アイカメラ」

【効果】匠の技の伝承が可能︕対価が得られる︕

果樹の摘果

TAKUMI熟練農業者の視線や⾏動を計測

【熟練農業者】

熟練農業者の作業記録や画像等を収集・解析し形式知化し、新規就農者の学習、指導に活⽤

○ 農業以外の様々な主体の技術や知見も活かしつつ、ＡＩ（人工知能）やＩｏＴの活用により飛躍的な生産性の向上を図るため、

「人工知能未来農業創造プロジェクト」に取り組み、熟練農業者の技能（匠の技）の形式知化するためのシステム構築や、手

作業の軽労化・効率化を実現するロボットの研究開発等を進める。

先進的な⼈⼯知能等の研究者、ベンチャー企業など様々な分野の⽅の参画・提案により、ＡＩ、ビッグデータ、ＩｏＴ等を活⽤した新たな農林⽔産業の可能性を検討

人工知能の活用に関する検討

32

これまでの農業が抱える課題 AIやIoTを活用した農業

○ 勘や経験に頼る農業経験や勘に基づく作業が多く、新規就農者による習得には多大な時間が必要

○ 深刻な人手不足の進行きつい作業を含む多くの作業が未だに人手に依存。人手不足で生産維持が難しい地域も

○ 伸び悩む生産性圃場の差異に関わらず画一的な管理をして

おり、収量等 の生産性の伸びは頭打ちに

○ 変化し多様化する需要生産するだけのプロダクトアウト型の農業では、変化し多様化する 需要への対応に限界

○ 温暖化等の様々な新たなリスク発生異常気象や新たな病害虫の発生などこれまで経験のないリスクに直面

【収益性の確保】

【農業就業者の減少・人手不足】

【未知のリスクの顕在化】

ロボット化・自動化された超省力農業

誰もが取り組みやすい農業

人手に頼っていた作業のロボット化や、遠隔での操作や自動走行なども可能になり、大幅な省力化が実現

熟練農家のノウハウを短期間で学べるシステム、病害虫の画像解析等で誰でも取り組みやすい農業を実現

データや科学を駆使した生産性の向上

マーケットイン型の農業の実現

ビッグデータの解析により、土壌、気象、作物等の因果関係が解明され、圃場等に応じた最適な栽培管理を割り出し、収量向上が可能に

市場や流通業者、経営のビッグデータを活用して、様々なニーズに対応した戦略的な生産や販売を農家が行うほか、経営の効率化を実現

温暖化等の新たなリスクに予測して対応できる農業

ビッグデータを基に、高精度な気象や生育の予測を可能にすることで先回りしてリスクに対応する農業を実現

【生産・流通・消費の連携・効率化】

シェアリングや情報共有などによる効率化

生産・流通等の連携、資材・人材・流通等のシェアリング等による効率化

○ 非効率さが残る生産・流通生産・流通等の各主体間の連携が不足

農業が抱える課題と人工知能やIoTの活用の可能性

33

ビッグデータ

ＩｏＴ第４次産業革命

○農機の自動走行技術により大幅な省力化と安全な作業環境を実現

○センサー等から得られたビッグデータを解析し、ほ場毎に最適な栽培管理方法を提示

あらゆる情報がつながり新たな価値を生み出す

ビッグデータが予測や生産性向上を可能に複雑な作業のロボット化や自動化が可能に

生産現場の暗黙知の見える化が可能に

ロボット

○収穫作業など人手に頼っていた作業の自動化、夜間作業による24時間化を実現

○画像解析を使って病害虫の病兆等を早期に発見し、適切な対処方法を提示

○○病です。○○してください。

○篤農家の持つ様々な技術・判断を記録・データ化し、そのノウハウを新規就農者等が利用できる仕組を実現

○市場動向や実需者、消費者等のニーズをタイムリーに把握し、ニーズに対応した農産物生産を実現

生産者

人工知能

食品製造業

卸売業

外食産業消費者

小売店

様々なデータを取り扱うプラットフォーム

・ほ場Aは施肥量３％増量・ほ場Bは施肥の必要なしetc.

AIほ場のリアルデータ

農業における人工知能やＩｏＴの活用の可能性（イメージ）

ロボット化・自動化された超省力農業

誰もが取り組みやすい農業に

データを駆使した戦略的な生産

○気象データ等の様々なビッグデータからリスクを予測し、事前の対策を実現

AI気象データ等のビッグデータ

・２週間後に○○病蔓延の可能性。△△剤の事前散布を推奨。

生産・流通・販売の連携・効率化

○品目・産業を越えてトラックなどの運行状況をシェアして、高騰する輸送コストを低減

新規就農者

ＡＩによる形式知化

34

● 運動の習熟機能により、これまで機械化できていなかった果菜類や果樹の収穫等の複雑な作業のロボット化を実現

● 画像認識により、⾚いトマトなど収穫すべきモノのみ収穫

● 様々なセンシング技術により、微気象、⼟壌、⽣育等の各圃場のリアルタイムデータが取得可能になり、圃場の状況が「⾒える化」することでデータに基づく精密管理が可能に● 更にビッグデータを解析することで、これまで認識できなかった複雑な因果関係を解明し、最も収量・品質が良くなる最適管理を実現

○ ＡＩ、ＩｏＴにより、①ビッグデータを基に作物の⾼度な⽣育管理による収量の向上･安定化などのほか、②「習熟するロボット」による機械化が難しい作業のロボット化、③病害⾍や家畜疾病などの画像診断、④画像認識や⾃律的判断による農機の⾃動化などが期待される。

・

例１︓ビッグデータ解析に基づく最適な栽培管理

⾚いトマトを認識・収穫

例２︓⼈⼯知能による複雑な作業のロボット化

● 様々な病害⾍による被害画像を蓄積することで、画像認識により病害⾍による病兆の特定等を可能に● 気象データ等に基づく発⽣予測等とも組み合わせ早期対応を実現

例３︓画像認識による病害⾍の病兆等の早期発⾒

● 画像認識により、障害物や⼈間等を検出し、作業中の農業機械が⾃動的に回避⼜は停⽌● ⾃動⾛⾏技術との組み合わせにより⾼度な無⼈作業体系を実現

例４︓⾃律的判断による農機の⾃動・⾼度化

農業における人工知能やIoT利活用の例

35

想定される方向性 具 体 例 必要とされる技術

・果菜類、果樹などの収穫作業のロボット化

・共同選果場等における選別、パッキング作業のロボット化

・農機操作の自動化・無人化

・これまで形式知化されていなかった篤農家のノウハウの形式知化

・病虫害や家畜疾病などの早期判定

・生産予測（市場予測など）に基づく生産管理、労務管理、出荷計画の策定

・トレーサビリティの確保等による高度な品質管理

・傷つきやすいなどの理由でこれまで手作業でしかできなかった複雑な作業を可能にするロボット技術

・収穫・選別すべき果実等の画像認識機能の向上

・摘果すべき果実（奇形果、生理障害果等）や剪定すべき枝などの画像認識機能の向上、判断能力の向上

・農機の自動走行の安全性を確保するための人検知機能（画像解析技術等）の向上と回避技術

・篤農家の行動や判断など、熟練技術を分析し、それを形式知化して誰でも利用できる機能

・農作物の病変部の画像や土壌センサー等のデータから、病変の要因を判定する機能

・栽培データ、気象データ、市場動向等の解析による生産量、作業量、 出荷時期等の予測機能

・生産履歴等の自動取得、データ連携のための基盤的なプラットフォームの構築

○ 温暖化等の新たなリスクに予測して対応できる農業

○ データや科学を駆使した生産性等の向上

【農業就業者の減少・人手不足】

【収益性の確保】

【未知のリスクの顕在化】

○ 誰もが取り組みやすい農業を実現

○ ロボット化・自動化された超省力的な農業

○ マーケットイン型の農業

・摘果、剪定などの管理作業のロボット化

・気象予測などに基づき、事前に対策が執れる病害虫防除、栽培管理

・気象データ、病害虫発生データの解析による発生予察と、それに基づく栽培管理情報の提供機能

・センシングやデータ等に基づく栽培・環境管理の最適化

・ほ場の様々な環境データ、栽培管理データと収量・品質の解析による複雑な因果関係の解明と最適栽培・環境管理手法の確立・提供

・農機の稼働状況を取得・解析し、経営コスト面でベストプラクティスな活用方法の提案機能

・アウトカムベースで人間が行ってきた善し悪しの判断が可能となる機能

・家畜の個体の状況把握やその状況に応じた最適管理による肥育や繁殖の最適・効率化

・家畜管理のためのモニタリング技術の向上

・ゲノム・フェノーム・環境などのあらゆる情報に基づくビッグデータ解析技術の確立や画像解析技術による形質評価の効率化

・育種の短期化・効率化

・家畜の個体の状況に応じた最適管理

【生産・流通・消費の連携・効率化】

○ シェアリングや情報共有などによる効率化

・稼働状況・稼働予測に基づく産地間の農機のシェアリングや、トラック輸送の効率化

・栽培データ、気象データの解析による稼働状況の予測機能と 最適配置・最適利用の案の提供

人工知能やIoTの活用に向けて必要とされる技術

36

○データのフル活⽤やビッグデータ形成に向けた課題

・データ活⽤やビッグデータ形成を進めるため、標準化やプラットフォーム形成が必要・ほ場等にセンサー等を設置してＩｏＴによって情報を収集する環境が未整備・アウトカムを実現するためのデータを、⽣産から流通加⼯まできめ細かく、幅広く取得、整備できる仕組みが必要

標準化のガイドラインの充実・実践に加え、実際に異なるシステム間のデータ連係等を可能にするプラットフォームの形成が必要農業者の有するデータをプラットフォーム上に蓄積させるため、農業者に利益がフィードバックされる仕組みの構築や所有権の所在の整理、データ利⽤にあたってのルール整備、効率的なデータの収集⽅式の検討が必要通信その他の先進技術をフル活⽤してセンサー等の低コスト化を進めることも必要

○ロボット技術の安全性確保に向けた条件整備

・ロボット技術や⼈⼯知能等による⾃動化技術による安全性の確保や責任の所在等について整理が必要農機の⾃動⾛⾏に向けた安全性確保に向け、⾞の⾃動⾛⾏の検討等とも連携して、安全確保技術の検証、情報セキュリティ技術の確⽴、ルールづくり等を進め、遠隔監視での無⼈⾛⾏を可能にするなど、⾃動化を実現するための環境整備を進めることが必要

○農業分野でＡＩを扱う⼈材の不⾜・官⺠ともに農業分野でのＡＩ⼈材は絶対的に不⾜・農業現場とAIやIoT側をインテグレーションできる⼈材の育成が必要

産総研・⺠間・⼤学等の先進的なAI研究者等の参画を得て連携研究を進めることが必要農業以外の異分野からの参⼊促進を図る⽬的で取組を維持・発展させていくためにメリットのある姿をどう⽰していくか検討する ことが必要

・⽣産者側においてもAIやIoTに対するリテラシーを向上させる必要がある

現場での導⼊が円滑に進むよう、農業者の参画の下での研究開発や農家へ技術をつなぐ⼈材の教育が必要農業者が有する技術・ノウハウ等は知的財産（営業秘密）としての保護が必要

人工知能やIoTの活用に向けた課題

37

４．研究開発課題（Ｈ２８補正）

38

革新的技術開発・緊急展開事業（革新技術の社会実装の加速）

具体的な研究目標を掲げた農林漁業者と産学官が一体となった戦略的技術開発

研究機関等のネットワーク化

情報や人材などの研究リソースを効率的に活用するため、中核機関を中心に民間企業・研究機関等をネットワーク化して研究・社会実装拠点を形成。この拠点を活用し、農林漁業者の所得向上につながる具体的な研究目標に向かって、農林漁業者と、民間企業、大学、国・県等の試験研究機関が一体的に研究・社会実装を実施。

削減コスト等、開発⽬標を明確化

⽬標設定から⽣産者が研究に参画

⽣・産・学・官が⼀体となって研究実施

ポイント

ＡＩやＩｏＴ等を活用した研究開発

【ＡＩを活用した家畜のスマート管理システムの開発】

AI畜産農家・獣医師に通

知、早期対応

ＡＩが⼈間が気づかない初期段階で適切な対応を指⽰ 家畜の死廃事故の減少や疾病の蔓延防⽌を実現

家畜の⽣体情報を⾃動で収集

ＡＩがリアルタイムで家畜の異常を検知

生産性を飛躍的に向上させる全く新しい技術体系の開発の事例

【ＡＩを活用した果実収穫ロボットの高度化・加速化】

××葉や茎が間にあると穫れない

果実認識にセンサが複数必要

情報処理量が多くて遅い

カメラ１台でも認識可能

情報処理量を減らせるので

速い

葉や茎をよけることを学習するので穫れる

ＡＩ搭載 収穫ロボットこれまでの収穫ロボット

研究推進体制

生産者（農業法人等）

民間企業

大学、国・県等の試験研究機関

一体

【平成28年度補正予算 １１，７００百万円の内数】

ＡＩやＩｏＴ等の先端技術の活用により、全く新しい技術体系の創造を目指して、既に一定の研究が進んでおり、すぐに技術開発に着手することが可能な研究について先行して取り組む。

39【お問い合わせ先】技術会議事務局研究推進課（03-3502-7462）

【お問い合わせ先】技術会議事務局研究統括官（生産技術）（03-3502-2549）技術会議事務局研究開発官（基礎・基盤、環境）（03-3502-0536）技術会議事務局研究推進課（03-3502-5530）

農林漁業者と産学官が一体となった戦略的な技術開発経営体強化プロジェクト

経営体強化プロジェクト募集課題例 ①⽔⽥作（例）

導⼊しやすい価格（50万円程度）の⾃動除草ロボットの開発

＜イメージ＞

【期待できる効果・ポイント】 きつい、危険な除草作業から農家を解放★ベンチャー企業等の参画も得てコストダウンを実現

③草刈り等の省力化のための低コストな除草管理ロボットの開発

②低コストで省力的な水管理を可能とする水田センサー等の開発

販売価格1万円の⽔⽥センサーと、低圧パイプライン⽤の販売価格３〜４万円の⾃動給⽔弁等を⽬標に、農家が導⼊できる価格を実現

＜イメージ＞

【期待できる効果・ポイント】 ⽔管理労⼒を⼤幅に軽減し、規模拡⼤に貢献 実⽤性を確保した上で、センサーの精度の⾒直し、弁動作を単純化、⻑距離無線等の採⽤により、農家が導⼊できる価格に

衛星、ドローン等のリモートセンシングを活⽤した⽔稲等の適期・適切な管理による⾼品質化

＜イメージ＞

タンパク質含量マップ

④ リモートセンシングや圃場管理の最適化による大規模水田作経営体の収益向上技術の開発

【期待できる効果・ポイント】 適切な追肥による⽔稲等の⾼品質化により、経営体⼜は産地の収益を５％以上向上

⾼収益作物の省⼒・多収化により収益３割向上

排⽔管理を含む圃場管理の最適化による⾼収益作物の省⼒・多収化

⾼収益作物の品質向上・⽣産の安定化

① 耐久性と汎用性が優れ機械コストが１／３以下になる機械の開発

＜イメージ＞

【期待できる効果・ポイント】 耐久性が⾼く(２倍以上)、汎⽤性があり、償却費を安く抑えられる

耕起から整地、播種作業まで１台で対応可能

★建設機械メーカーとの連携を図る

従来より耐久性と汎⽤性に優れ、機械コストの⼤幅な低減（1/3以下）を可能にする機械の開発

40

経営体強化プロジェクト募集課題例 ②野菜

【期待できる効果・ポイント】 施設栽培における労働時間２割減 ⽣産コスト１割減 遠隔操作が可能

野菜等を低コスト栽培できる、簡易な養液⼟耕・環境制御システムについて対象品⽬の拡⼤

＜イメージ＞

無線内蔵制御システム

培養液供給の⾃動制御

クラウド計測データの蓄積適正供給量の計算

計測データ

③パイプハウスに導入できる低コストで高収量を実現する養液土耕・環境制御システムの開発

②加工・業務用野菜の安定供給を可能にするＩＣＴを活用した生産予測・出荷調整システムの開発

＜イメージ＞

【期待できる効果・ポイント】 各法⼈での⽣育状況の把握、⽣産予測により、野菜の⽣産量を的確に把握、安定化

⽣産の過不⾜が⾒込まれる場合にも、法⼈間の連携により供給量の⼀定化を実現

複数地域の農業法⼈が⽣産予測を共有・調整することで、野菜の安定供給により⽣産者の収益の1割以上向上を可能とするシステムを開発過

不足情報

＜イメージ＞【期待できる効果・ポイント】 新たな構造により、設計から施⼯までを合理化し、園芸ハウスの設置コストを３割削減

環境制御の⾃動化により、労働時間の削減と、⾼品質・多収により、収益率を従来の２倍に増⼤

新たな構造による低コストな園芸ハウスと、労働⽣産性および品質向上のためのＩＣＴによる精密な⾃動環境制御システムの開発

④収益力を向上する施設栽培技術の開発

① 肥料・農薬コストの大幅な削減による低コスト生産技術の開発

＜イメージ＞

【期待できる効果・ポイント】 新たな⼟壌分析・診断技術により、収量２割増、肥料・農薬コスト３割減

肥料、農薬の代替技術の導⼊により、⽣産コストを削減

これまでの化学性・物理性の評価に加え、微⽣物等の⽣物性指標により、正確に「⼟壌を⾒える化」

・微⽣物総数・病原菌の密度・微⽣物の多様性 等

⽣物性評価

物理性評価 化学性評価従来⾒えた範囲 ※野菜以外に土地利用型作物や果樹でも利用可能

41

⼈⼯知能（AI）等を活⽤した研究課題（例）

ＡＩの活⽤により、形状が複雑でロボット把持が難しいぶどう等の箱詰め作業を⾃動化する技術の開発【期待できる効果・ポイント】 箱詰め作業を⾃動化することにより、当該作業の労働コストを５割削減

形状が複雑なぶどう等の把持が可能となることで、１台で複数の品⽬に対応したロボットが実現

＜イメージ＞

⑧ AIを活用した果実の自動箱詰めロボット技術の開発

ＡＩを活⽤し、⼈⼿による微調整を必要としない全⾃動収穫ロボットを開発

【期待できる効果・ポイント】 キャベツの向きを認識し、収穫速度、切断位置等を⾃動調節

収穫に要する作業員を半減し、規模拡⼤を可能に

⑥ AIを活用した露地野菜収穫ロボット技術の開発

＜イメージ＞

３次元データ

画像データAI自動制御

走行経路収穫速度切断位置

全自動収穫の実現

ＡＩを活⽤し、⼈⼿と同程度の速度で収穫できるトマト収穫ロボットを開発【期待できる効果・ポイント】 収穫適期のトマトを選択し、9割以上をロボットで収穫

⾼速・⾼精度にトマトを認識し、⼈⼿と同程度の作業効率により、収穫作業の労働コストを３割削減

⑤ AIを活用した施設野菜収穫ロボット技術の開発

カメラ１台でも認識可能

情報処理量を減らせるので速い

葉や茎をよけることを学習するので獲れる

＜イメージ＞

⑦ AIを活用した果実収穫ロボット技術の開発

ＡＩを活⽤し、果実収穫ロボットとその利⽤に適した直線的な共通樹形の技術を開発

【期待できる効果・ポイント】 なし、りんごなど複数品⽬に共通利⽤できるロボットの開発と、各果樹で樹形を統⼀

ロボットが収穫適期の果実を識別して、⼈間と同程度の速度で、９割の果実を収穫でき、収穫作業の労働時間を３割削減

＜イメージ＞

42

重点的な委託研究プロジェクトによるイノベーション

○ 国において、農林水産政策上特に重要な研究開発課題（人工知能（ＡＩ）の活用等）について、企画・立案し、重点的に委託研究プロジェクトを推進。中長期的視点から戦略的に取り組むべきものについて着実に実施。

ＡＩを活⽤した画像診断等により、病害⾍被害を最⼩化する技術の開発

＜イメージ＞

【期待できる効果・ポイント】 病害⾍の発⽣状況を不慣れな⽣産者でも的確に把握が可能。

早期診断・早期対応を可能とすることで、病害⾍による被害の最⼩化を実現

① 人工知能未来農業創造プロジェクト

【期待できる効果・ポイント】省エネ等によるコストダウンと、気候変動緩和への貢献を実現

＜イメージ＞

省エネ技術等を施設園芸に最適化し、組み合わせて温室効果ガス排出量の⼤幅削減技術を開発

③ 農業分野における気候変動対策技術

最適化

蓄電池太陽光発電

局所加温カイコからバイオ医薬品等を⽣産する技術の開発

＜イメージ＞

【期待できる効果・ポイント】 農業・農村に新たな市場を創出 農家所得の向上

④ 蚕業革命による新産業創出プロジェクト

有用物質の生産能力が高いカイコの開発

繭から有用物質を抽出

バイオ医薬品等の生産に貢献

【期待できる効果・ポイント】 薬剤耐性菌の出現を防⽌しつつ、病気の蔓延も防⽌

抗菌剤に頼りすぎない家畜疾病防除技術の開発

抗菌剤の使用には耐性菌発生のリスク

使わないと病気が蔓延

② 家畜疾病の新たな防除技術

＜イメージ＞

【平成29年度予算概算要求額 ５，２３９（３，７９９）百万円】

（技術開発の事例）

43【お問い合わせ先】技術会議事務局研究開発官（基礎・基盤、環境）（03-3502-7462）、技術会議事務局研究統括官（生産技術）（03-3502-2549）