全国農業高等学校長協会春季総会
2023年5月16日～スマート農業、儲ける農業の商品づくり、出口戦略や価格戦略とブランドづくり～
農業情報研究センター
WAGRI 推進室 二宮※

農研機構（のうけんきこう）は、国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構のコミュニケーションネーム（通称）です。

NARO

講演テーマ
データ駆動型農業を実践するための農業ICTの利活用について

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講演内容
１．自己紹介と農研機構の紹介
２．日本農業の２大課題
３．スマート農業（データ駆動型農業）
役割と農業データWAGRIの説明
４．農業データで儲ける農業にするために・商品づくり
・出口戦略
・価格戦略・ブランドづくり
５．スマート農業（データ駆動型農業）
人材育成のカリキュラムと農研機構支援策

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１ー１．自己紹介
・名前 二宮芳継（にのみや よしつぐ）
・年齢 ６３歳（１９６０年４月６日生）
・出身 愛媛県宇和島市
・出身大学 法政大学社会学部
・職務経歴
１９８９年 グンゼ株式会社入社＊生糸事業撤退後養蚕農家との取引継続のために新規事業を立ち上げる。
＊５年間で数万件の農家を回る。
＊市場外取引に着眼し、スーパー、生協、コンビニ、ホームセンター、百貨店などの取引先を開拓。
販売先や消費者のニューズに合った商品づくりや価格設定、販売数量計画、ブランドづくりをして事業を確立。
２０２１年 農研機構WAGRI推進室に入構＊農業データ連携基盤WAGRIの営業。
研究機関で営業を行い、WAGRIの会員を増やし、スマート農業（データ駆動型農業）の普及に努めています。
活動の中でスマート農業の人材育成の重要さを感じています。
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１ー２．農研機構の紹介

ルーツ、現在、これから農研機構は1893年(明治26年)に設立された農商務省農事試験場にその起源があります。農林水産省の試験研究機関の時代を経て、2001年(平成13年)に独立行政法人として発足しました。以後、数回の統合を経て2016年(平成28年)に現在の「国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構」となりました。研究開発の成果を社会に実装するため、国、都道府県、大学、企業等との連携による共同研究や技術移転活動、農業生産者や消費者への成果紹介も積極的に進めています。
農研機構の役割農研機構が果たすべき役割は、農業を強い産業にするための科学技術イノベーションの創出です。農研機構は、「国民への安全・安心・高品質な農産物・食料の安定供給」、「農業の強い産業化と、海外市場での農産物・食料のマーケットシェアの増加による、政府の経済成長政策(GDP600兆円実現)への貢献」を通じて、農業の産業としての自立を支えていきます。

２ー１．日本農業の２大課題
１．担い手の減少と就業者の高齢化の課題

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２－２．日本農業の２大課題
２．農業の所得が低い
個人農家の農業形態別農業所得
農業形態

農業所得（万円）

売り上げ（万円）

経費（万円）

全体

114.7

666.4

551.7

酪農

820.0

6,140.0

5,320.0

ブロイラー養鶏674.7

8,093.7

7,419.0

養豚

587.8

5,505.1

4,917.3

施設野菜作

402.3

1,459.1

1,056.8

繁殖牛

329.4

1,606.1

1,276.7

施設花き作

314.5

1,436.9

1,122.4

肥育牛

232.8

6,422.8

6,190.0

畑作

224.9

1,005.7

780.8

果樹作

181.5

604.1

422.6

露地野菜作

174.4

841.0

666.6

露地花き作

170.3

688.8

518.5

採卵・養鶏

66.5

3,427.1

3,360.6

水田作

12.8

274.2

261.4

サラリーマン平均年間給与は４６１万円 手取り ３６０万円
5３ー１．スマート農業の役割

日本の農業の課題を解決するには？
イノベーションを起こす必要がある。
その手段の１つが「スマート農業」！！
スマート農業とは？

農業ロボット

ビッグデータIOT6

３ー２．ロボット（省力化→担い手不足の解決）
無人で田植えをしてくれるドローンで野菜の状態がわかる＋農薬をまく

ロボットがトマトを収穫

7

３ー３．ビッグデータ（省力化＋収益アップ）

8

３ー４．IOT（省力化＋収益アップ）
Internet of Things 「モノのインターネット」
情報通信技術9

３ー５．AI（省力化＋収益アップ）

10

３ー６．農業を効率化し、収入アップするスマート農業◼ 農業現場における生産性を飛躍的に高めるためには、データをフル活用できる環境を整備することが大切です
耕起・播種・移植作業計画の策定• 営農形態に応じた最適な作業計画• 農作業の自動化⇒ 作業効率や収益を向上

最大化⇒ 作業効率を大幅に

収穫

生育管理
• スマホでの生育状況確認• ピンポイント農薬散布、可変施肥• 適期収穫
• 高品質な農産物の安定出荷⇒ 作業時間や労力を大幅に削減⇒ 資材コストを大幅に削減⇒ 収益を大幅に向上

様々なデータを有効活用することにより、作業の効率化やコスト削減を実現
作業中に得たデータをフィードバックし、作業効率の更なる向上に活用データをフル活用することにより、これまで達成できなかった様々なデータを集約・統合

生産性の飛躍的向上、高品質な農産物の安定生産
生育予測システム

過去の収量データ

市況データ

土壌データ

農地データ

気象データなどを実現する

参考：農水省「農業データ連携基盤の構築について」11

３－７．農業データ連携基盤WAGRIの紹介～サービス概要～◼ 民間企業、官公庁、農研機構が有する農業に関するさまざまなデータをWAGRIを通して、農機メーカー、ICTベンダー、農業関連団体に提供し、現場の農業者に役立つさまざまなインターネットサービスの開発を支援しています

B

データ
提供者

民間企業

民間団体

民間企業

民間企業

民間企業

官公庁

農研機構

農研機構

WAGRIを通じてデータ・システムを提供
気象
データ

農地データ

地図データ

センサ
データ

生育予測
プログラム

統計データ

土壌データ

病虫害
データ

・気象や土地、地図情報等に関する様々なデータ・プログラムを提供（有償提供を含む）

・提供先や提供項目はデータ提供者が選択可能

農業データ連携基盤 WAGRIWAGRIを通じてデータを取得し、新たな農業関連サービスを開発

B

データ
利用者

農機メーカー

ドローンサービス企業

ICTベンダーベーシックAPI：WAGRI会員が利用可能
有償API：WAGRI会員＋
データ利用者と提供者間で個別契約

農業団体（JA等）

農業者等が、それぞれの経営形態等に応じて農業関連サービスを選択・活用C

農 業 者 等

WAGRIを通じて農業関連データの流通を促進
出所：農水省「農業データ連携基盤の構築について」を基に一部改変

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３ー８．WAGRIの主なデータ一覧
分類

肥料
農薬

内容

肥料登録情報（農水省肥料登録システムと連携した肥料情報）
農薬登録情報（約7,400種類の農薬登録情報）

地図

地図データ、航空写真の画像データ〃

デジタル土壌図（土壌の種類や分布の情報）

農地

農地の区画情報（筆ポリゴン）〃

農地の所在・地番、地⽬、⾯積、賃借権等の権利の種類等（農地ピンデータ）
統合農地データ（全国の筆ポリゴン、農地ピン、デジタル土壌図を統合したデータ）〃
気象

最長３⽇先までの時別気象情報 （１kmメッシュ）〃

最長26⽇先までの⽇別気象情報（１kmメッシュ）〃

府県などの広域な気象情報

生育予測

⽔稲、⼩⻨、大⾖の生育予測プログラム〃

露地野菜の生育予測プログラム（レタス）〃

施設園芸の生育収量予測プログラム（トマト、パプリカ、キュウリ）※

WAGRIから取得可能なデータやプログラムは、農業データ連携基盤協議会のホームページより確認いただけます（ https://wagri.net/ ）13

３ー９．WAGRIの主なデータ一覧②
分類

内容

病害虫

病虫害画像判定プログラム（トマト・キュウリ・イチゴ・ナス・モモ・ブドウ・ピーマン・ダイズ・ジャガイモ・カボチャ・キク・タマネギ：12品⽬の画像から病害・虫害の判定結果を提供）〃

病虫害⼩図鑑（トマト・キュウリ・イチゴ・ナス・モモ・ブドウ・ピーマン・ダイズ・ジャガイモ・カボチャ、キク、タマネギ：12品⽬の病害・虫害の基本情報を提供）〃

稲こうじ病の薬剤散布適期判定プログラム

〃市況
〃
畜産

〃
センサー

病害虫発生予察情報（岩手県、福島県、愛知県の病害虫発生予察情報を提供）
⻘果物卸売市場の市況データ（⽇別・過去データ）（⻘果物市況情報、⻘果物卸売市場調査）
⾷⾁中央卸売市場（豚・⽜）の市況データ（⽇別・過去データ）（⾷⾁卸売市場調査）
主要と畜場の豚・⽜のと畜頭数（⽇別・過去データ）（と畜場統計調査）
⽜の飼養頭数・施設数等（全国・都道府県、⽉別）（全国版畜産クラウド）

センシング情報変換（各社センサーデータの項⽬名を変換）※１
WAGRIから取得可能なデータやプログラムは、農業データ連携基盤協議会のホームページより確認いただけます（https://wagri.net/）※２ 令和５年度から有料

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３ー１０．土壌の種類や分布が分かるデジタル土壌図◼ 農研機構が、日本全国の指定した緯度経度に存在する土壌の性質や種類ごとの分布状況データを提供しています。
◼ 地理情報システム上で、筆ポリゴン等と組み合わせることで、圃場ごとの土壌の種類に応じた施肥設計や圃場管理、さらには土地利用計画の立案や農業ICTの基盤情報として利用可能です。

さらに筆ポリゴンを組み合わせて表示

地理情報システム上で土壌の種類ごとに色を塗り分けて表示（農研機構デモサイト）

圃場ごとの土壌の種類に応じた施肥設計や圃場管理の基盤情報として利用可能（農研機構デモサイト）15

３ー１１．農地区画情報（筆ポリゴン）◼ 農林水産省が保有する全国の約3,100万筆の農地区画（筆ポリゴン）情報をJSON形式で提供しています（提供：WAGRI運営事務局） 。
◼ 筆ポリゴンは、全国の土地を隙間なく200メートル四方（北海道は、400メートル四方）の区画に区分し、衛星画像等をもとに筆ごとの形状に沿って作成した農地の区画情報です。

◼ 地理情報システムに組み込み、営農管理の基本データとして農業者の農地区画を表示できます。

地理情報システム上で農地区画情報（筆ポリゴン）を表示（農研機構デモサイト）

地理情報システム上で航空写真と重ねて農地区画情報を表示（農研機構デモサイト）16

３ー１２．農地緯度経度情報（農地ピン）◼ 市町村および農業委員会が整備して、全国農業会議所がeMAFF農地ナビ(旧全国農地ナビ)で公表している全国1,724市区町村のうち1,595市区町村の農地ピン情報をJSON形式で提供しています（提供：WAGRI運営事務局） 。
◼ 項目は、所在・地番、地⽬（田、畑など）、⾯積、地域区分、耕作者整理番号等です。
◼ 地理情報システム上で筆ポリゴン等と組み合わせることで、農業ICTサービスの有用な基盤情報となります。
◼ 全国の農地ピン情報をまとめて取得できるのはWAGRIだけです。

（農研機構デモサイト）
地理情報システム上で農地ピン情報と農地区画情報を組み合わせて表示することで、農業ICTサービスの基盤情報となる。

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３－１３．最長26⽇先までの⽇別気象情報(1kmメッシュ)◼ 1kmメッシュ長期予報を提供しています。

➢ 農研機構の研究成果を基にした長期の気象予報情報であり、全国約40万メッシュについて、14種類の確定値、予測値、平年値がシームレスに接続されています。
➢ 1980年からの日別値が提供されており、データは毎日更新されます。
➢ 作物生育に重要な全天日射量のデータが提供されています。
WAGRI経由で利用できます！

取得可能なデータ一覧

アメダスなどの気象データから1kmメッシュデータを作成

1km※ 利用に関しては、<https://wagri.naro.go.jp/wagri_api/1kmmesh_apiauthenticationkey/>を参照ください。 1km

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３－１４．農業データの活用イメージ
営農管理システムに背景地図（航空写真、地形図）、圃場筆ポリゴン、土壌データ、生育予測システム、メッシュ気象データを取り込み、重ね合わせて表示することにより、作業適期等を管理することが可能になる。

1kmメッシュ
気象予報
作業時期凡例
圃場筆ポリゴン

土壌データ
作業時期により色分け表示

出所：農水省「農業データ連携基盤の構築について」を基に一部改変

背景地図(航空写真、地形図)

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４ー１．儲ける農業にするためにデータを活用する

儲ける農業の基本１◼商品づくり品質、規格、納期を守ることができれば儲ける農業ができる！
どのようなデータが利用できるか？
・生育予測システム
・病害虫診断・気象データ・農地データ20

参考データ：生育・収量予測API (露地野菜)◼ 定植日、気象データの入力で、予測された生育量、収穫日、収穫量を出力◼ ICTベンダー側のアプリで予測情報を加工し、ユーザーニーズに合わせて予測情報を提供

生育・収量予測ツール

ICTベンダーのアプリ

農研機構サーバー

Input

生育モデルのプログラム
気温

日射量
日射受光

葉面積

WAGRI

定植⽇
気温、⽇射量
栽植様式

新鮮重

乾物生産

乾物生産量

ICTベンダーによるユーザーニーズに合わせた予測情報提供サービス

乾物重

気象データから生育をシミュレーション
出所：スマートアグリジャパン2022講演資料を一部抜粋改変

Output

生育量
収穫⽇
収穫量

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参考データ：病害虫AI診断サービス◼ 農研機構は、WAGRIを通じて病害虫AI診断サービスを提供。
◼ 診断と同時に、病虫害画像データを収集するシステムを構築し、持続的にサービスを高度化する仕組みを提供。
◼ 収集した画像データの共有・利用範囲（一般公開、コンソ内での共有・利用）を明確化。

生産者等
生産者等

トマト、ナス、キュウリ、イチゴ、ピーマン、モモ、ダイズ、ジャガイ
モ、ブドウ、キク、カボチャの12品目

改良

WAGRI

農研機構サーバー

判別結果の問い合わせ

サンプルアプリ生産者等（WAGRI公開）

データクレンジングによる精度向上

公設試専門家他のサービサに展開

画像データの蓄積

農研機構統合DB

公設試専門家出所：筑波会議2019講演資料を一部抜粋改変

病害虫等画像2222

４ー２．儲ける農業にするためにデータを活用する

儲ける農業の基本２◼出口戦略市場での取引データで高く売れる時期高く取引される市場出荷時期や出荷する市場を判断することで儲ける農業ができる。
＊出口戦略が取れれば、計画生産もでき、儲かる農業はできる。
どのようなデータが利用できるか？
・市況データ23参考データ：農林⽔産省 統計情報・市況情報◼ 農林水産省の統計データや市況データをJSON形式で提供しています。
◼ WAGRIから取得することで、農林水産省HP等からxls、csvやPDF形式でデータを取得後、JSON形式に変換する工程が省けます。
◼ さらに、市場データについては、過去のデータもAPIで入手可能です。

農林水産省

xls形式、csv形式、PDF形式

一般公開

JSON

農水省システム・統計等
・農水省肥料登録システム
・全国版畜産クラウド・青果物市況情報
・青果物卸売市場調査（日別）
・食肉卸売市場調査（日別）豚/牛・と畜場統計調査（日別）
・標準化個別ガイドライン（農作業名・農作物名）

一般ベンダ
営農支援
サービス
WAGRI会員

WAGRI

JSON形式営農支援サービス
24リン４ー３．儲ける農業にするためにデータを活用する

儲ける農業の基本３◼価格戦略
今までの流通形態では農家に価格決定権はなかった。
儲ける農業をするには商品出荷情報提供や販売先、加工方法、生産方法などで価格決定権を持つ。
＊前もって出荷情報を提供することで、セリではなく先取引ができる。
＊販売先で価格が変わる。
スーパー、コンビニ、生協、百貨店、ネット、直売所＊加工方法で価格が変わる。
例：カット野菜にして、袋詰め＊生産方法
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植物工場で生産すれば、異物混入が防ぎやすい。

今後の参考データ：WAGRIを使ったスマートフードチェーンの構築◼ これまでWAGRIでは、主に生産・栽培に関するデータ連携が進められてきた。
◼ 今後、データの充実や対象品目を拡大すると同時に、生産から加工、流通、販売までトレーサビリティ情報の相互利用が可能なスマートフードチェーンを創出し、農業におけるSociety5.0（超スマート社会）を実現する。
生産から流通、加工、消費までデータの相互活用が可能な｢スマートフードチェーン｣ を構築
生産 (川上)流通・加工 (川中)（生産・収穫・選別）（集荷・輸送・貯蔵・加工）

販売・消費（川下）スマートフードチェーンの構築により可能となる取組例

出所：農林水産省「農業データ連携基盤の構築について」を基に一部改変

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４ー４．儲ける農業にするためにデータを活用する

儲ける農業の基本４◼ブランド戦略
消費者に対するイメージ戦略であり、品質、うまみ、安心・安全などを売る戦略。
＊日本産＊品種によるブランド戦略
例：シャインマスカット、あまおう、こしひかり＊地域（産地）によるブランド戦略
例：淡路の玉ねぎ、青森のりんご、愛媛のみかん＊糖度明示によるブランド戦略
光センサー式の選果機を利用

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５-1．人材育成のためのカリキュラム◼全国農業高等学校長会のアクションプラン

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５ー２．スマート農業（データ駆動型農業）
人材育成のためのカリキュラム例◼ 農業データの種類を学ぶ（赤字はWAGRIのデータ）
財務管理、労務管理、圃場管理、作業記録、気象データ、農地データ、地図データ、土壌データ、農薬データ、肥料データ、生育・収量予測システム、病害虫AI診断、病虫害小図鑑、市況データなど◼ デモアプリを実際に操作する。
気象データ、農地データ、病害虫診断、病虫害小図鑑、農薬データ、WAGRI会員作成のデモアプリもあります。
先生用の教育デモアプリも検討中。
最終的にはデモアプリなどを操作して、自らデータのコーディネートをする。
例：病害虫AI診断と農地データのコーディネートで病害虫の早期駆除を促す。
◼ ドローンでスマート農機を遊びながら操作するドローンで農薬・肥料などの散布。NDVI付きで生育状況を把握する。
ドローンと農地データの組み合わせで自動操作を学ぶ。
◼ 儲ける農業を目指すためのデータ活用。
市況データをみて、株と同じように値動きをみる。

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５－３．支援策：通常のWAGRI 利用料金
会員形態
データ利用会員

データ提供会員

利用提供会員※2

データ入会
利用可否金

⽉額料金(税抜)

備考〇

無料 1クライアントあたり40,000円。
1ヵ月のデータ転送量(ダウンロード/アップロード合計)が20GBを超えた場合、2,000円/GBの従量課金による追加料金を翌月に請求年度払い可能。
最低利用期間は2ヶ月から。

×無料 無料

利用者からはWAGRI
APIをゲートウェイとして、データ提供会員が用意した外部DBに接続〇

無料 1クライアントあたり40,000円。
1ヵ月のデータ転送量(ダウンロード/アップロード合計)が20GBを超えた場合、2,000円/GBの従量課金による追加料金を翌月に請求年度払い可能。
最低利用期間は2ヶ月から。

※1※1 利用料金無料の「データ提供会員」は、WAGRI APIを介したデータ取得ができない※2 「利用提供会員」は、「データ利用会員」であると同時に自社データを第三者に提供可能
WAGRI会員になると利用可能なベーシックAPIの他に有償契約が必要なAPIがある。
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対象となるAPIは、ホームページのAPI詳細に「利用条件：提供ベンダーと有償契約が必要」との記載がある

５－４．支援策：アカデミア会員割引（通称：A割）【加入条件】• 個人ではなく、複数人から構成される組織を加入対象とします。
例： 大学の場合、研究室単位とか学科・学部単位。高専の場合、学科単位、 など。
• 代表者は、組織を代表する者とします。
例： 大学の研究室の場合は所属教授、農業高校の場合は校長、など。
• 対象とする組織は、ホームページで確認できることとします。
• 登録する連絡先メールアドレスは、組織が払い出したアドレスであることとします。
(Google、Yahooなどのフリーメール不可)• 対象とする組織の所属する団体は、①「文部科学大臣所轄学校法人一覧」に掲載されている大学・短大・高専等の学校法人および②「全国農業大学校協議会」に加入している農業大学校、③「全国農業高等学校長協会」に加入している農業系専門高等学校・総合学科等とします。
※ 自治体のその他の農業者教育団体等は対象としません。
• WAGRI利用成果の公開へ同意すること。
• 年度単位での申請とします。
年度途中での申請の場合、当年度末までとし、退会申請がない場合、自動継続となります。

【注意事項】• 起業目的での利用は不可です。
• 行政の委託事業、公募事業でWAGRIを利用する場合、正規の料金となりますので、委託プロジェクト費用、公募事業費用にWAGRI利用費を見込んでください。

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５－５．支援策：アカデミア会員割引（通称：A割）【利用条件】• 月間転送量を20GB、アクセス回数を10万回に制限します。
ただし、制限を超えるような場合、個別に相談させていただきます。
• 生徒の利用は教官の管理・監督の下で可能とします。
• 有償APIは、正規の料金で契約する必要があります。
• WAGRI利用成果は公開してください。
WAGRIを利用していることを組織のホームページなどで公開してください。また、公開ページへのリンク参照を農研機構の各種発表などに対して許諾ください。

【料金設定】• 年額96,000円
年度途中での申請の場合も年額を支払っていただきます。
• 以下の条件を満たすと更に割り引きます。
✓ カリキュラムに則った実習で利用する場合、50％オフ。
※ 申請いただければ割引を行います。
後日で構いませんので、ホームページ等で公開しているカリキュラムに掲載ください。
カリキュラムへの掲載がなかった場合、翌年度料金の割引適用はありません。

• 農業高校などの授業で利用する場合は、実質年額48,000円となります。

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最後に
◼農研機構としては、日本農業の課題解決の手段としてスマート農業の普及は重要と考えています。
また、経験と勘による農業では一人前になるのに時間がかかりましたが、スマート農業を学校で学ぶことで、即戦力にもなり、今後の日本のスマート農業を牽引する人材になります。
スマート農業を担う人材育成にご協力をお願い致します。
何かご質問やご要望等ありましたら、下記までお問い合わせください。
農研機構 WAGRI推進室 二宮芳継

メールアドレス：ninomiyay655@affrc.go.jp
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