A g r i c u l t u r a l m a n a g em e n t

r e v i ew

農業経営通信2023.7 No.291

Agricultural managementr eview

農業経営通信2023.7 No.291

CONTENTS ＜目次＞
●巻頭言社系研究者、普及職員と農業経営者の関わり … …………… 原 仁

1

●成果紹介
ドイツにおける小麦新品種の普及を促す取引システムと…
品質評価方法 … ………………………………………………… 関根 久子

2「営農活動の経済・環境影響評価ツール」の公開…
―産業連関分析を用いた経済波及効果と GHG 排出量の推計―…
………………………………………………………………… 渡邉 真由美 4
有機農業に関する研究トピック・トレンドの抽出…
―英語学術文献を対象とした科学計量分析― … …………… 加藤 弘祐

6●研究の広場
NARO 欧州拠点通信 第４回…
デジタルツイン・ビッグデータの収集と活用による技術開発の高度化…
… ………………………………………………………………… 後藤 一寿

8●研究者紹介自己紹介と研究紹介―今までの取組と今後に向けて― … … 渡邉 真由美 10●現地便り
ドローンによる生育診断を活用した水稲の適正基肥量の推定…
… ………………………………………………………………… 芝野 真生

10

●自著紹介
分かち合う農業 CSA―日欧米の取り組みから― …………… 唐崎 卓也

10

巻頭言

社系研究者、普及職員と農業経営者の関わり

原 仁 （はら ひとし）
十勝農業協同組合連合会・畜産部・酪農畜産課・主任技師
元北海道立総合研究機構・農業研究本部・酪農試験場長試験場在籍中は、実家が畜産経営を営んでいる

さらに、農地賃借が増え賃借料が大きくなるなどこともあり、現場で喜んでもらえる研究を念頭にの影響から総経費が増え、農業所得率は低下しま

おき、地域での課題解決に、農協職員や普及職員、す。

農家と一緒に取り組み、その手順を整理するとと農水省の営農類型別経営統計の酪農分野の経もに、技術の普及に必要なソフトウェアを開発し、 産牛頭数規模別農業所得額、農業所得率の推移を
現地支援を行う実証型研究を行ってきました。農みると、中長期的には頭数規模が大きいほど、農業簿記ソフトや長期営農計画策定ソフトの開業所得額の累計は大きくなりますが、規模が大き

発・普及、TMR センターや共同法人の設立支援

いほど、農業所得額、農業所得率とも、酪農情勢

を通じて道内の多くの方々と交流を図れたことが良い時は急速に上がり、逆に酪農情勢が悪い時に大変感謝しています。

は急速に下がります。北海道の平均的な酪農経営

現在在籍している十勝農協連は、各種分析事業、 では、令和 2 年から令和 4 年にかけて、農業所得
化成事業、公共育成牧場の運営や情報センターにが 1000 万円以上、経産牛 1 頭当たり 10 万円以上

よる情報処理サービスの提供を行うほか、十勝管減少したと推察され、令和 5 年も厳しい状況が続

内農協の共通課題の解決に向け、技術実証を含めいています。

た技術、情報の提供を行う指導機関です。畜産部

長年、個々の酪農経営の状況をみてきましたが、では、近年、自給飼料品質改善対策で、十勝管内

頭数が多い経営、少ない経営、個体乳量が高い経のサイレージ品質を向上させました。現在は、乳営、低い経営のそれぞれの分野で、経営の生産効

牛の子牛死廃事故低減対策で「初乳まんぷく運率が高く、農業所得額、農業所得率が高い経営が動」を展開し、個体販売収入の増大と優良後継牛存在します。それらの経営者にその秘訣を尋ねての確保に努めています。基本的な技術の浸透を運きましたが、ほとんどの方々が「特別なことは何動論として展開しているのが十勝農協連の指導もしていない。農協や普及センターが言うことを業務の特徴です。

きちんと実行してきただけだ。経営の悪い人は、

酪農は、稲作のように長期に渡って計画生産を独自の判断で作業の手を抜くからだ。」と答えま行っていないことから、生産資材価格が安い期間す。高品質な自給飼料の生産、健康な乳牛の飼養に生産量が増加し、生産資材価格が高騰する期間という基本を構成する１つ１つの作業の大切さに生産は停滞します。これが生乳需給と関連し、を認識して行動されているのだと思います。

生産資材高騰と計画生産が重なる場合が度々あります。

酪農経営は毎日繰り返される作業で成り立っていますので、講習会では「毎日行っている○○

また、酪農は、頭数規模が大きくなるに従い、作業の価値は 1 日で〇万円、1 年で○百万円、10新しい牛舎施設が必要なことから減価償却費が年で〇千万円違いますから、家族や従業員と協力

大きくなります。育成牧場やコントラクターなど

し、手を抜かずに頑張りましょうね。」とお話し、を利用することからも委託料が大きくなります。

作業改善の大切さを伝えています。

1

成果紹介

ドイツにおける小麦新品種の普及を促す取引システムと品質評価方法
ドイツでは、民間企業が小麦の品種開発を行っています。品種開発資金は、生産者から小麦販売収入の1.2％程度の許諾料を回収することで確保しています。また、既存品種と比較した相対的な品質評
価にもとづく品種横断的な区分での取引を行うことで、新品種導入と品種交替を促しています。

関根 久子 （せきね ひさこ）
農研機構・本部・NARO 開発戦略センター・上級研究員
福島県生まれ 東北大学大学院農学研究科博士課程後期修了
専門分野は農業経営学、農業経済学
著書に『小麦生産性格差の要因分析: 日本と小麦主産国の比較から』日本経済評論社、2022 年

研究の背景・ねらい

しています。許諾料は、認証種子を購入する場合

日本の小麦収量の増加率は、欧州の小麦主産国と、自家採種を用いる場合で異なります。2018と比較して低く、このことが日本の小麦自給率の年の許諾料の平均値は、購入した認証種子で低さの一因となっています。

114.9 ユーロ/トン、自家採種で 57.5 ユーロ/トン

小麦の収量を増加させるには、収量の高い品種となっています（表 1）。

の普及が効果的です。欧州における小麦主産国の各生産者が支払う許諾料は、各々の認証種子と一つであるドイツでは、短いサイクルで品種を更自家採種の使用率により異なります。国全体の平新することで小麦の収量を向上させており、世界均値をみると、認証種子の使用率は 45％、自家的にも高い単収水準を実現しています。本研究で採種の使用率は 55％となっています。この割合

は、ドイツにおける品種更新を促す取引システム

で許諾料を支払うと仮定し支払額を試算すると、と品質評価方法について明らかにしました。

販売収入の 1.2％、物財費の 1.4％、種苗費の 20.5％となります（表 2）。

小麦の品種開発資金
小麦の品種開発は、日本では公的機関が中心と小麦取引と品質評価の区分なり行っていますが、ドイツでは民間企業により日本の小麦は、産地品種銘柄ごとに取引されて行われています。小麦は、生産者が自家採取によいますが、ドイツの小麦は、表 3 に示したグルーる種子を用いて栽培することが可能な作物で、民プ毎に取引されています。グループは、8 種類の間企業により育種事業を成立させるには、いかに項目で決まり、生産者は、収穫後に小麦の品質を品種開発資金を確保するかが問題となります。図簡易的にチェックし、同じグループに属すれば、に示したように、ドイツでは、生産者が種子を購

品種を混合して販売しています。

入して使用する場合だけでなく、自家採種による品質評価項目の基準値は、日本では用途別に決場合も、品種の使用に対する許諾料が回収され、められた値であるのに対して、ドイツでは、そのこれが民間企業の品種開発資金となります。

時点の主力品種の値を基準に設定されています。
生産者は、新しい品種が公表されると、すぐに試

許諾料の水準と回収品種を使用した生産者が支払う許諾料の水準
は、品種を育成した企業が、毎年、品種毎に決定

2

作し、基準となる品種よりも良ければ採用します。
このような試作は毎年のように行われ、こうした生産者の行動が、品種交替を促しています。

品種開発

民間育種会社

種子生産
種子販売

民間種苗会社
種苗販売業者

表 1 ドイツにおける許諾料の回収率

品種登録
認
証
種
子

認証種子
生産者

小麦生産

自
家
採
種

自家採種
小麦出荷

集荷業者・製粉工場

図 ドイツにおける許諾料の回収ポイント
注：図中の「 ☆ 」は許諾料回収ポイント。

45％

使用率

114.9 ユーロ/トン（種子）

平均許諾料
回収率

100%

回収者

種子販売者

使用率

55%
57.5 ユーロ/トン（種子）

平均許諾料
回収率

30％

回収者

種子信託会社（STV）
57%

国全体の許諾料回収率
許諾料の設定単位

品種ごと

表 2 販売収入および種子代に占める許諾料の割合
金額（ユーロ/ha）
1,352.6
1,105.8
76.9
114.9×0.19×0.45＝9.8
57.5×0.19×0.55＝6.0
15.8

販売収入
物財費
種苗費
許諾料（認証種子）
許諾料（自家採種）
許諾料計

許諾料の占める割合（%）
1.2
1.4
20.5

注：図の種子使用率、許諾料をもとに、種子使用量を 1ha 当たり 190kg として試算。

表 3 ドイツにおける硬質小麦のグループ区分
品質評価項目
生地ガス保持性
基準品種=100ml

E：エリート

A：高品質

B：パン用

108.7 以上

99.5 以上

90.3 以上

生地の弾性

普通、やや強、 普通、やや強、
強
強、ややもろい

生地のべたつきモイスト～普通モイスト～普通

普通、やや強、強、
ややもろい、もろい、回復性高い
モイスト～
やや乾燥

秒

-68 以上-98 以上-128 以上％

104.0 以上

98.4 以上

92.8 以上

ml-6 以上-20 以上-34 以上％％90.3 以上
92.5 以上

87.9 以上
92.5 以上

85.5 以上
90.0 以上

フォーリングナンバー
基準品種との差
粗たんぱく質含有量
基準品種=100
セディメンテーション値
基準品種との差
吸水率基準品種 基準品種=100
製粉歩留基準品種 基準品種=100

C：その他

基準に満たない
もの

注：各年の基準品種と比較した相対値。上表の秋播き硬質小麦（Winterweichweizen）の基準品種は、Julius である。

おわりになお、本稿のもととなる調査は、2012～2019

日本とドイツでは、国全体の小麦生産量、小麦年に実施しています。個別の数値は調査時点のもを対象とした交付金の有無、製粉・製パン業の産ので、年次により変動することに留意が必要です。

業構造、飼料用小麦の市場の有無などの違いがあります。しかし、本研究で明らかにした知見は、＊本稿の詳細は、関根久子『小麦生産性格差の要因分析

小麦取引に関する施策立案に際して参考資料と－日本と小麦主産国の比較から－』日本経済評論社、して活用できると考えます。

pp.91-126 を参照。

3

成果紹介

「営農活動の経済・環境影響評価ツール」の公開－産業連関分析を用いた経済波及効果と GHG 排出量の推計－
営農活動による市町村レベルでの経済波及効果（生産誘発額、付加価値誘発額、雇用誘発者数）と、
温室効果ガス排出量を産業連関分析によって同時に推計できる「営農活動の経済・環境影響評価ツー
ル」をWeb上で公開しました。

渡邉 真由美 （わたなべ まゆみ）
農研機構・農村工学研究部門・資源利用研究領域・任期付研究員
秋田県生まれ 秋田県立大学大学院博士後期課程修了 博士（生物資源科学）
専門分野は農業経営学、環境農学

はじめにツールの概要日本は、温室効果ガス（以下、GHG）排出量

図 1 に示すように、入力フォームに従って、営を 2030 年までに 2013 年比 46％減、2050 年まで

農活動を行う地域を選択（Step1、2）、栽培するに実質ゼロにすることを政府目標に掲げていま作目を選択（Step3）、就業者数を選択（Step4）、

す。当然、農林水産分野も例外ではありません。

エネルギー種別の消費量を入力（Step5）、そして、

2021 年 5 月、農林水産省は「みどりの食料 シス

使途別の支出額を入力（Step6）することで、産テム戦略」を策定し、「食料・農林水産業の分野

業連関分析法に基づいた生産誘発額、付加価値誘においても、カーボンニュートラルの実現に積極

発額、雇用誘発者数といった経済波及効果と的に貢献していく必要がある」と公表しました。

GHG 排出量を推計できます。

農林水産分野において GHG 排出量を削減する技術を導入するには、まず、現状の営農活動において、どの程度 GHG が排出されているのかを把握すること、そして、政府目標を実現できるよう、
地域・活動レベルでの削減目標を設定し、その削減目標を達成でき、かつ地域の条件に適した技術を選択することが必要です。その際、新技術の導入によって、GHG 排出量の削減だけではなく、地域経済の活性化といった課題解決に結び付くような技術を選択する必要があります。
地域における脱炭素施策の検討を支援することを目的とし、農研機構では「営農活動の経済・
環境影響評価ツール」を作成し、Web 上で公開しました（https://kinohyoka.jp/agric_tool）。

図 1 データ入力画面

本ツールは、営農活動が地域経済に与える影響を推計すると同時に、営農活動に関わる GHG 排出量の推計も行うことができます。以下では、本ツールの概要や利用方法について説明します。

計算方法
本ツールでは、まず、栽培する作目や営農活動
で用いる各種資材の投入量に基づき、直接的な

4

GHG 排出量を推計します。次に、これら投入財

また、3EID における環境影響係数は、その資材を採集需要ベクトルとして産業連関モデルからが該当する部門の平均値であり、使用する資材の生産誘発額といった経済波及効果を求め、最後に、 細かな違い、例えば、化学肥料や農薬の種類毎に生産誘発額と環境影響係数から、間接的な GHG

異なる製造過程等は GHG 排出量の計算に反映さ排出量を推計します（図 2）。

れません。
これらの課題を解決するためには、評価対象とする営農活動の技術的な工夫、特徴を反映してどのような GHG 排出要素があるのか（例えば農地から直接排出される、あるいは貯留される GHG）を洗い出してＧＨＧ排出係数を設定し、GHG 排出量を推計する方法と本ツールの計算方法を組
み合わせて、営農活動にかかる環境影響評価手法を確立していく必要があります。

図 2 WEB ツールによる評価手順の骨子
本ツールでは、2015 年の都道府県内産業連関表を用いています。都道府県の経済波及効果を市
町村別・産業別の雇用者数比に基づいて按分する
地域シェア法を採用することで、市町村レベルでの経済波及効果を推計しています。なお、環境影

図 3 検討イメージ

響係数には、国立環境研究所「産業連関表による
環境負荷原単位データブック」（以下、3EID）の2015 年のデータを使用しています。

おわりに本ツールと類似するツールとして、例えば、農本ツールの利用方法と課題

林水産省の「農産物の温室効果ガス簡易算定シー

本ツールを利用することで、営農活動で用いるト」や環境省の「地域経済波及効果分析ツール」

各種資材の投入量の変化が、経済波及効果やがあります。前者は、脱炭素化に取り組む営農活

GHG 排出量の増減に与える影響を推計すること

動がもたらす GHG 排出量の削減効果の推定に、ができます。例えば、農業用施設の暖房を、燃油

後者は、脱炭素化に資する施策がもたらす経済波

焚きから系統電力を用いたヒートポンプの使用及効果を推定するために利用できます。

に切り替えることで、GHG 排出量や地域経済へ

今後は、これらのツールとの差別化をはかり、の波及効果がどのように変わるのかを評価する

本ツールのねらいや利用者像、利用場面をより詳ことができます（図 3）。

細に設定し、新技術導入や新規事業への投資の是

一方で、物々交換や無償提供、農業残渣である

非を判断できるよう、ツールを整備していきます。

剪定枝をバイオ炭にし、圃場施用するといった市場取引のない資材の投入量や、秋耕や中干し期間＊本稿の詳細は、上田達己「営農活動のための経済・環の延長といった技術的な工夫による GHG 排出量

境影響評価ツールの開発」農研機構研究報告、第 12 号、の増減は本ツールの推計結果に反映できません。

pp.13-24 を参照。

5

成果紹介

有機農業に関する研究トピック・トレンドの抽出－英語学術文献を対象とした科学計量分析－
有機農業に関する英語論文の蓄積には目覚ましいものがあり、研究トピック・トレンドを人力で把握するのは容易ではありません。本研究では科学計量分析を用いることで、人力では把握困難な量の文献を分析対象として、有機農業に対する多様な研究トピックと、それらのトレンドを抽出しました。

加藤 弘祐 （かとう こうすけ）
日本大学・生物資源科学部・助教
群馬県生まれ 東京工業大学大学院修士課程修了 博士（学術）（千葉大学）
専門分野は知能情報学、農業経済学

有機農業への注目の高まりを代表する研究キーワードとして捉えます。

持 続 可 能 な 開 発 目 標 （ SDGs ： Sustainable

分析対象のデータとして、Clarivate 社が提供すDevelopment Goals）への対応が急務となっていま

る大規模学術文献データベース Web of Science にす。とりわけ農業においては、農薬や化学肥料な収録されている英語文献に関するデータを取得

どの投入による環境負荷の低減を目的として、有しました。そして、有機農業に関連する学術文献

機農業への注目が高まっています。有機農業へのを取得するため、“organic agriculture”もしくは注目は政策面に限らず、学術研究においても同様“organic farming”のいずれかを「検索範囲：Topic」

であり、様々な分野の文献が蓄積される状況にあに含む文献という条件を指定して、検索を行いまります。

した。さらに、社会科学系の学術文献に分析対象を限定するため、Web of Science Core Collection

科学計量分析によるキーワード検出のデータベースの中でも Social Science Citation

そうした学術文献の蓄積に伴い、人力での研究

Index が付与されている学術文献のみがヒットすトレンドやトピックの把握は労力を要します。そるように検索条件を設定しました。以上の条件のこで、学術論文に含まれる様々な情報を定量的に下で横断的に文献検索を行った結果、合計 1,401

分析する手法である科学計量分析の活用が盛ん

件の論文がヒットしました。検索で得た文献の年に行われるようになっています。

度別の出版数については図 1 の通りとなり、近年本研究では、有機農業に関係する学術文献を対増加していることがわかります。

析の一つであるバースト検出（Burst Detection）
を利用することにしました。バースト検出の対象
は論文に付与されたキーワードとしました。キー
ワードに対してバースト検出を行うと、特定の時期に盛んになった研究トピックの検出や、特定の時期の研究動向の推定などが可能となります。本6

Number of Papers

本稿では、様々な分析手法の中でも、科学計量分

180
160
140
120
100
80
60
40
20
0

1979
1981
1986
1990
1992
1994
1996
1998
2000
2002
2004
2006
2008
2010
2012
2014
2016
2018
2020
2022

象に、科学計量分析の適用を試みました。そして、Publication Year

稿では、バースト検出で抽出されたキーワードを

図 1 年度別の文献数

便宜的にバースト単語と表現し、抽出された時期

注：2022 年 6 月 29 日時点での検索結果となる。

そして、最近の 20 年間にわたる研究動向を中心に分析するため、検索結果で得られた全 1,401
件の論文のうち、2002 年から 2021 年までの 20
年間に発表された 1,263 件の論文を最終的な分析
対象としました。また、分析用ツールとしては、
科学計量分析専用のツールとして知られる
Citespace 6.1.R2 (64-bit) Advanced を使用しました。

分析結果と考察表 頻度と次数の上位 10 キーワード
上位頻出キーワード

頻度

上位次数キーワード

次数organic agricultureorganic farming
agriculture
systemmanagementfoodsustainability
impactfarmerbiodiversity

316
307
189
127
122
108
98
87
81
76

knowledge
diversity
healthconversion
ecosystem service
consumption
attitudeconservation
environmental impact
land use

86
86
86
83
82
82
77
77
74
74

まず、全体の動向を概観するため、論文への付

注：ここでの登場回数は、各キーワードの論文への付与

与回数が多かった上位頻出キーワードと、他のキ回数を示しており、次数は、各キーワードの他キーワー

ーワードとの共起数の多かった上位次数キーワドとの共起数を示す。

ードを表に示しました。表中のキーワードを見ると、“sustainability”や“biodiversity”といった単語が含まれており、持続可能性や生物多様性への関心を確認することが出来ます。
そして、バースト検出の結果は図 2 の通りとな
り、全部で 39 語のバースト単語が検出されました。検出時期としては、ほとんどが 2010 年代後
半 に 集 中 し て お り 、“ carbon sequestration ”、“lifecycle assessment”、“greenhouse gas emission”
といった持続可能性に強く関連するキーワードが検出されました。これらの単語から、有機農業と持続可能性とを結びつけている研究事例が、近年より一層増えていることが示唆されています。
また、“california”は、2000 年代を中心に、全バースト単語の中でも最も長期間にわたって検出されています。この結果から、有機農業の先進地域として知られているカリフォルニアは、特に2000 年代において、有機農業研究の事例研究として重要な対象地域であったことが推察されます。一方、2019 年から 2021 年にかけて出現する“spain”は、近年有機農業が急速に拡大している地域であり、有機農業の事例研究において、近年
はスペインが注目されているという動向が反映されたものと捉えることができます。
以上、科学計量分析を活用したことにより、有機農業に関わる社会科学研究の全体的な傾向を

Keywords
Strength Begin End
2002 - 2021
california
3.94
2002 2011 ▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂
uk
3.09
2004 2010 ▂▂▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂
consumer behaviour
3.29
2009 2013 ▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂
politics
3.962015 2018 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▂▂▂
system14.61
2016 2018 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▂▂▂
impact11.34
2016 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃
greenhouse gas emission
5.76
2016 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃
food
5.53
2016 2019 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▂▂
determinant
4.77
2016 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃
framework
4.30
2016 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃
product
4.20
2016 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃
market3.98
2016 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃
metaanalysis
3.91
2016 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃
performance
3.91
2016 2019 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▂▂
food security
3.89
2016 2019 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▂▂
governance
3.66
2016 2018 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▂▂▂
network
3.66
2016 2018 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▂▂▂
biodiversity
3.44
2016 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃
ecosystem service
8.33
2017 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃
agriculture
6.45
2017 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃
supply chain
4.48
2017 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃
intensification
4.25
2017 2018 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂▂
smallholder farmer
4.08
2017 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃
alternative food network
3.69
2017 2018 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂▂
united states
3.30
2017 2018 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂▂
landscape3.26
2017 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃
environmental impact
7.76
2018 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃
life cycle assessment
4.79
2018 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃
water
4.32
2018 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃
urban agriculture
4.27
2018 2019 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂
climate change
4.18
2018 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃
trend
3.30
2018 2019 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂
carbon sequestration
3.09
2018 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃
spain
3.08
2018 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃
perception
5.83
2019 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃
consumption
5.61
2019 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃
management
5.25
2019 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃
behavior
5.13
2019 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃
consumer
4.18
2019 2021 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃

図 2 バースト検出の結果
注：図中の「2002-2021」の欄における赤く示された期間がバースト単語として検出された期間を示す。

把握することが出来ました。本稿で得られた知見
は研究トレンドやキーワードの検出にとどまっ＊本稿の詳細は、Kosuke Kato, Junko Yamamoto, Hiroakiている点に留意する必要がありますが、科学計量

Kobayashi（2023）Understanding Research Trends and Topics

分析は、人力で把握することが困難な大量の文献

on Organic Agriculture based on Scientific Literature in Socialを対象として、全体の研究動向を把握可能な手法

Science: A Scientometric Analysis using Citespace, フードシ

として、様々な課題に用いることが出来ます。

ステム研究 29(4), 237-242 を参照。

7

研究の広場連載：NARO 欧州拠点通信
第 4 回 デジタルツイン・ビッグデータの収集と活用による技術開発の高度化
ワーヘニンゲン大学・研究センターでは、デジタルツインを活用した研究開発が進められています。
植物の様々な形態をビッグデータ化し、そのデータを整理・統合・活用するためのセンターを運用することで研究が飛躍的に進んでいます。

後藤 一寿 （ごとう かずひさ）
農研機構本部 NARO 開発戦略センター・研究管理役
Wageningen University and Research Headquarters Corporate Strategy and Account Liaison scientist
大分県生まれ 東京農業大学大学院修了 博士（農業経済学）
専門分野はマーケティングサイエンス

デジタルツインとは完成させています。また、デジタル・フューチャ

デジタルツインとは現実世界の詳細な情報にーファームプロジェクトとして、畑作や酪農のデ基づき、仮想世界に双子を生成し、様々なシミュ

ジタルツイン、デジタルツインを活用した持続可レーションを行う技術です。リアル空間のデータ

能な農業技術など様々なシミュレーションを実を様々なセンサーや先端技術を用いて収集し、サ施し、論文化しています。

イバー空間でリアル空間を再現して未来を予測

WUR では、所有する様々なビッグデータを統しようとするものです。これらの技術の発達には、 合し、有効に活用するためにワーヘニンゲンデー
IoT（Internet of Things、すべてのものがインター

タ・コンピテンスセンター（WDCC）が設立されネットと繋がって通信を行う技術）、AI（人工知ました。この組織で様々なビッグデータを収集・能）、5G（次世代高速通信）、AR（現実世界に情整理・統合し、ビッグデータエクスチェンジハブ

報を加えて拡張する技術）や VR（仮想空間を現として運用すると共に、データサイエンティスト

実世界のように見せることができる）がキーとなによる研究サポートを行っています。

ります。

NPEC の建設と運用
オランダで進められているデジタルツイ
ン研究

8

WUR では、植物形態計測・表現系研究を飛躍
的 に 向 上 さ せ る た め に Netherlands Plant

ワーヘニンゲン大学・研究センター（WUR）

Eco-phenotyping Center（NPEC）をオランダ科学

では戦略プランを定期的に改訂する中で、デジタ研究機構の支援を受けてユトレヒト大学と共同

ルツインを重要テーマに位置付け、様々なプロジで建設し、運用を開始しました（図）。NPEC で

ェクト研究を実施しています。これまでに実施さは植物の地上部、地下部の形態（表現型）をハイれたプロジェクトではサイバー空間でトマトのスループット（高速・大量処理）で計測し、様々栽培を行うバーチャルトマトが代表的なものでな角度からビッグデータ化することができる研す。そこでは、実際のトマトの生育状況を精密に究施設です。また、データ化を効率的に実施する

データ化すると共に、温室内からのセンサー情報ため、トマト等の対象作物を植えたポットが自動をリアルタイムで再現する 3D モデルの構築を通的に計測装置の中へ移動し、ハイスループットカ

して、サイバー空間で仮想トマトを構築し、様々メラで撮影、高解像度の映像データを取得後、元なシミュレーションを瞬時に行えるシステムをのハウスへ戻るなど、高度な生育管理と自動計測

図 NPEC の各モジュールのイメージを実現しています。NPEC にて作物の地上部と地WUR の 2 者間でも共同研究契約を締結し、馬鈴

下部の両方から得られるハイスループットかつ

薯生育状況のドローンによる計測等を実施し、馬

高解像度のデータを活用することにより、植物の鈴薯生産の高度化に関する研究を進めています。

品種改良のスピードが飛躍的に向上し、新しい作

まさにデジタルツインを活かした研究といえま

物品種の市場投入までの時間を大幅に短縮する

す。

ことが可能になるのではないかと期待されています。また、デジタルツインの考え方により、実際の作物の生育と、得られたビッグデータによる生育シミュレーションを比較することで、将来的にはバーチャルな環境で作物のデザインをする等の可能性が拡がります。NPEC を活用し得られる正確なハイスループットデータを活用し、生物学的要因（マイクロバイオームの相互作用、競争、
病気）および非生物学的要因（光の量と質、栄養
素、温度、水分、土壌 pH、大気中の CO2 濃度）に関連した研究が可能になります。これら植物の成長過程を精密に計測するフェノタイピングの

写真 圃場での計測に用いるトレイトシーカー

研究は、次世代の育種技術につながり、干ばつ等に強い作物の開発が可能になると共に、持続可能世界で進むデジタルツイン研究と植物フェノタ

な農業生産を品種の段階から実現する重要なツ

イピング研究をフォローし、新しいデジタルツイールとして期待されています。

ンで、気候変動に強く、持続可能なフードシステ
ムの構築に貢献してきたいと思います。

農研機構との連携
農研機構は WUR と共に馬鈴薯を対象とした＊本稿の詳細については、以下のサイトをご参照下さい。

データ駆動型農業に関する共同研究 Transition To

https://www.wur.nl/en/research-results/research-programmes/r

A Data-Driven Agriculture (TTADDA) - for a newesearch-investment-programmes/digital-twins.htm

Dutch & Japanese Potato Circular Value Chain をオ
ランダ政府が進める研究事業 Topsector に共同で申請し、採択に至りました。また、農研機構と9研究者紹介自己紹介と研究紹介－今までの取組と今後に向けて－

渡邉 真由美 （わたなべ まゆみ）
農研機構・農村工学研究部門・資源利用研究領域・任期付研究員
秋田県生まれ 秋田県立大学大学院博士後期課程修了 博士（生物資源科学）
専門分野は農業経営学、環境農学

2021 年 4 月より、農村工学研究部門資源利用

域の将来像を関係者と共有したうえで、その将来研究領域地域資源利用・管理グループに任期付研像を実現するにはどのようなエネルギー（例えば、究員として採用されました。

それは電力なのか、熱なのか）が、どれほど必要

大学・大学院時代は、秋田県内においてナタネとなるのか、地域が保有するエネルギー資源でど栽培から始まる地域資源循環の構築に取り組ん

れほど賄うことができるのかを考えていくことでいた NPO 法人あきた菜の花ネットワークに参だと考えています。

画しておりました。理事として団体の運営に関わ

また、温室効果ガス排出量削減に向け、まず、る一方で、ナタネを栽培する農業者、ナタネを原

どのような条件であれば施設園芸の暖房へのヒ材料として六次産業化に取り組む法人等を対象

ートポンプや水田における長期中干しといったに活動実態や地域経済へ与える効果について調

温室効果ガス排出量削減に寄与する新技術や農査・研究を重ねてきました。

法が農業者や消費者などに支持されるのかを明

大学院修了後は、民間企業に就職し、再生可能

らかにすること、そして、市町村などによる脱炭エネルギーや脱炭素化に係る計画づくりや、事業

素化に向けた地域ビジョン策定を支援する手法

化の支援に約 7 年取り組んできました。そこでは、 を開発することが求められており、それらを常日
国が掲げる温室効果ガス排出量の削減目標を達頃意識しながら研究を組み立てています。

成するため、農山村における脱炭素社会の実現に前者については、既に取り組んでいる先進的な向けた地域の将来像について農業者を交えて議

農業者や地域を対象とし、導入に至った背景や導論したことがありました。将来像を議論するにあ入時および運用時の課題と対処法について実態たって、彼らに喫緊の地域課題を確認したところ、 調査を進めています。後者については、農工研のそれは高齢化・人口減少による担い手不足や労働所属領域で開発したツールの改良等に取り組ん

力不足であり、その解決策として地域の将来像にでいます。また、類似するツールが様々な機関よ

スマート農業の導入が挙げられ、脱炭素にかかるり公開されていることから、ユーザーを絞ったう技術や再生可能エネルギーの導入は二の次でし

えで必要とされる評価項目を考慮し、別ツールのた。

開発も検討しています。

農研機構に採用後の課題は、「地産地消型エネ

前任者から引き継いで研究している経済・環境

ルギー等の地域資源を活用した農村地域発展の影響評価ツールにつきましては、本号の成果紹介

ための地域経済社会評価システムの開発」であり、 で紹介しております。興味関心のある方は、ぜひ
農業分野における脱炭素化の実現に向けた政策策定支援ツールの開発や農山村におけるエネル
ギー需要の実態把握を行っています。
前職での経験から、エネルギーの地産地消を考える際に大切なことは、地域課題解決に向けた地

10

一読ください。
プライベートでは一児の母です。次世代が生きやすい社会の構築を目指して、研究を進めたいと
思います。

現地便り

ドローンによる生育診断を活用した水稲の適正基肥量の推定
芝野 真生 （しばの まさき）
鳥取県農業試験場・作物研究室・研究員

鳥取県の課題成期の NDVI 値をもとにほ場の地力を推定し、翌鳥取県は、松葉ガニや二十世紀梨、鳥取砂丘や年の適正基肥量を推定する試みを行いました。そ大山をはじめ、美味しい食べ物や自然の美しさなの結果、NDVI 値に加えて前年の施肥量も考慮しどの魅力に溢れていますが、中山間地域の割合はた施肥設計を組むことで、地力に対応した施肥に高く、面積で 72％、耕地面積で 63％を占めていつながり、一律に慣行基肥量を散布した場合と比ます。中山間地域では、高齢化や担い手不足等に較して、約 16％の増収(令和 4 年度)につながり

より、年々耕作が難しくなる農家が増加し、大規ました（図 1）。

模経営体等の耕作面積が増大しており、ほ場間に今後の展開

地力差がある場合、安定した収量や品質の確保が本年度も現地実証を継続しており、実証ほ場で難しくなっています。そこで、これらの問題を「ス使用している基肥は全量有機質肥料です（図 2）。

マート農業」によって解決することを目指し、現

有機質肥料を用い、毎年適正量の基肥を散布する

地実証を実施してきました。

ことで過剰施肥を抑制できれば、安定した収量やドローンによる水稲の生育量の把握

品質の確保だけでなく、環境負荷を低減すること

まず、特殊カメラを搭載したドローンによって水稲の生育量を把握する技術について検討しまができ、持続可能な農業の実現につながると期待しています。

した。水稲の生育の中で、栄養生長から生殖生長へ切り替わる幼穂形成期は今後の生育を大きく決める重要な時期です。この幼穂形成期の水稲をドローンによって空撮した画像から求めた正規化植生指標（NDVI）を、実際の草丈、茎数、葉色と比較すると、高い関係性があることがわかりました。これにより、幼穂形成期にドローン空撮をすることで、水稲の生育量を把握することが可能となりました。

図 1 実証ほ場における収量の比較

翌年の適正基肥量の推定
基肥は、水稲の初期生育に大きく影響を与える
重要な役割を担っていますが、もともとの地力に応じた適正な施肥量とすることが重要で、適切な施肥量でない場合、地力の高いほ場では、栄養過多による品質低下や病害虫発生のリスクが高まり、地力の低いほ場では、生育不足による低収につながる恐れが生じます。
そこで、ドローン空撮によって把握した幼穂形

図 2 ブロードキャスタによる基肥散布

11

自著紹介

分かち合う農業ＣＳＡ－日欧米の取り組みから－

唐崎 卓也 （からさき たくや）
農研機構・農村工学研究部門・資源利用研究領域・上級研究員
鹿児島県生まれ 千葉大学大学院修士課程修了 博士（学術）
専門分野は農村計画

CSA(Community Supported Agriculture)は、1980
年代に米国で誕生し、欧米を中心に世界的な広がりをみせています。CSA は、本書のタイトル「分かち合う農業」に含意されるように、地域の消費者が生産者と一緒に生産のリスクとその収穫を

表 本書の構成
章

タイトル

概要

第１章

CSA の概念と日本での展開欧米におけるCSA の動向
日本での CSAの事例と特徴欧米での CSAの事例と特徴改めて CSA と産消提携を考える

CSA の定義、国内 CSAの状況
スイス、アメリカ、フランス、イタリアの動向
国内４つの CSA の実践
例
アメリカ、カナダ、フランスの実践例
有機農業・産消提携の動向、CSA の可能性

第２章

共有し、有機農業を支え合う仕組みといえます。
CSA には、有機農業の振興のみならず、地域内の消費者と生産者との交流や、地域のコミュニテ

第３章
第４章

ィ形成への効果も期待されます。
しかし、日本では、これまで CSA に対する消費者や農業者の認知度は低く、現時点でも実践事例は全国で 10～20 程度にとどまると推定されます。こうしたなか、波夛野豪・三重大学名誉教授

第２章では、CSA が普及する欧米の動向を、を代表に、CSA に関心をもつ研究者、CSA 実践

CSA が成立する背景を踏まえて整理しています。

者らが、定期的に CSA 研究会を開催してきましアメリカの CSA のほか、西欧の CSA である、スた。本書は、CSA 研究会での議論をベースに、イスの ACP、フランスの AMAP、イタリアの GAS

代表の波夛野氏と唐崎の編著により、計 15 名のを紹介しています。第３章、第４章は、日本と欧研究者、日欧米の CSA 実践者らが分担執筆した

米の事例について、CSA 実践者自らが、それぞものです。

れの取り組みを紹介しています。CSA の立ち上

本書は、CSA に関する論考と実践例を組み合げから運営に至る実践報告をもとに、日欧米の多わせた全５章で構成されます。第１章では、CSA

様な CSA の実像が理解できます。第５章では、の概念や日本における CSA の展開過程を整理し有機農業運動と産消提携の現状、課題を整理したています。CSA の概念として、次のような定義

うえで、CSA の可能性を論じています。

を示しました。「地域の生産者と消費者が食と農

本書を上梓した後、コロナ禍に見舞われるなか、で直接的に結びつき、コミュニティを形成して生

若手農業者による新たな CSA が誕生し始めてい産のリスクと生産物（環境を含む）を分かち合い、ます。本書が、国内で最初となる CSA の入門書

たがいの暮らし・活動を支え合う農業」（第１章・

として、CSA に関心をもつ生産者や消費者、そ波夛野）。CSA には、年間購入契約、セット野菜、して、CSA 研究を志す方々の参考となることを代金の前払いといった特徴がありますが、この定期待します。

義に表現された生産者と消費者との関係性にこ[創森社、2019 年、280 ページ]

そ、CSA の核心があるといえるでしょう。

12

第５章

編集後記
今号では、北海道立総合研究機構において酪農試

Community Supported Agriculture（CSA）という有

験場長を務められた後、十勝農業協同組合連合会に

機農業を支える仕組みについて国内外の動向をまとおいて主任技師として勤められている原仁様に巻頭めた書籍を唐崎さんに紹介いただきました。また、言をいただきました。このたびの巻頭言では、酪農

スマート農業の一環として、特殊カメラを搭載した分野特有の問題やそれらに対応する方策として農協

ドローンによって水稲の生育量を把握する技術を導や普及センターとの協力体制の重要性や農協におけ入することで増収を実現した鳥取県農業試験場の芝

る近年の取組みについてご紹介いただきました。

野様の成果について現地便りの中で紹介いただきま

今号では、世界的にも小麦の収量が高いドイツにした。

おける新品種の普及を促す取引システムと品質評価

さらに、農研機構の欧州拠点で活躍している後藤

方法について分析した関根さんの成果、営農活動がさんの連載も４回を迎え、今回はビッグデータの収与える経済効果だけでなく環境負荷への影響を同時集と活用における最先端として知られる仮想空間をに評価するためのツールを Web 公開した渡邉さん

用いたデジタルツインとよばれる技術について紹介の成果、そして、近年、行政的にも注目されている

いただきました。ビッグデータの高度利用は農業分

有機農業について、研究トピックを抽出し、研究動野においても重要な研究の柱の一つであり、今後の向を分析した加藤さんの成果について紹介いただき

日本農業への適用に期待が高まります。

ました。有機農業に関連して、1980 年代に米国で（中島 隆博）

誕生し、欧米を中心に世界的な広がりを見せている
農業経営通信
第 291 号 （昭和 26 年 10 月 1 日創刊） 令和５年 7 月 1 日
発行者：農業経営通信編集委員会 代表 宮武 恭一
Mail:kei208@naro.affrc.go.jp
URL:https://fmrp.rad.naro.go.jp/AMR/

発行

13