農業農村地域における DX に係る人材育成に関する調査検討業務報

告書

令和 6 年３月
公益社団法人 農業農村工学会

は

じ

め

に

本報告書は、一般社団法人農業農村整備情報総合センターから委託を受けた「農業農村地域における DX に係る人材育成に関する調査検討業務」の報告書である。
政府が掲げるデジタル田園都市国家構想や農水省が推進する農業農村における情報通信環境整備事業など、農業農村地域における DX が求められている。
一方、都市住民は過去 3 年間の新型コロナウィルスの感染拡大や頻発する地震・水害などのリスクを避けて農業農村地域の価値を見直しつつある。こうした状況を鑑みると、我が国はデータやデジタル技術を農業農村地域に適用しつつ、テレワークが可能な超高齢化社会に備える必要がある。
しかしながら、こうした視点で DX を正しく理解し、具体的な推進方策を提案できる人材が圧倒的に不足している。そこで、「現場ニーズを理解しながらデジタル技術を使いこなせる人材発掘を目指し、農業農村地域における DX のあり方に係る調査等について調査検討を委託し、その成果を農業農村整備情報
総合センターの業務に資する。」ことを目的として検討を行うものである。
業務の実施にあたり様々な情報と検討を提供いただいた農業農村工学会農業農村情報研究部会の東京大学教授溝口勝部会長を始め関係者に厚く御礼申し上げる次第である。
令和 6 年３月
公益社団法人 農業農村工学会

農業・農村地域における DX に係る人材育成に関する調査検討業務実施要領
１．目的
政府が掲げるデジタル田園都市国家構想や農水省が推進する農業農村における情報
通信環境整備事業など、農業農村地域における DX が求められている。また、Digi 田甲子園が開催されるなどの動きが見られるほか、スターリンクのような衛星通信、
Chat GPT のような生成 AI といった新たな技術についても開発が進んでいる状況。
一方、都市住民は、過去３年間の新型コロナウィルスの感染拡大や頻発する地震・水害などのリスクを避けて、田園回帰の動きが見られるなど、農村地域の価値を見直しつつある。こうした状況を鑑みると、我が国はデータやデジタル技術を農業・農村地域に適用しつつ、テレワークが可能な超高齢化社会に備える必要がある。
しかしながら、こうした視点で DX を正しく理解し、具体的な推進方策を提案できる人材が未だ圧倒的に不足している。そこで、現場ニーズを理解しながらデジタル技
術を使いこなせる人材発掘を目指し、農業・農村地域における DX のあり方に係る調査等について調査検討を委託し、その成果を農業農村整備情報総合センターの業務や検討に活用する。
２．調査検討の内容（１）農業・農村地域における DX のあり方に係る調査（２）農業農村 DX のモデル地域の実態に係る調査（３）DX を活用した農業農村整備事業の展開、農村の活性化に係る調査
３．調査検討の進め方（１）農業農村工学会の諸活動との関連性に留意して調査検討を進める。
（２）農林水産省の政策との関連性に留意して調査検討を進める。
４．打合せ
受託者は、事業を円滑に遂行するため、必要に応じて委託者と打合せを行うものとする。
５．成果物（１）業務報告書一式：電子媒体（DVD 又はＣＤ）２部（２）提出先：一般社団法人

農業農村整備情報総合センター

目次
１．農業・農村地域における DX のあり方に係る調査

1

学会で作成
２．農業農村 DX のモデル地域の実態に係る調査

56

３．DX を活用した農業農村整備事業の展開、農村の活性化に係る調査

277

４．あとがき338

１．農業農村地域における DX のあり方に係る調査
農業農村地域における DX のあり方については、2024 年 3 月号の学会誌に農林水産
省農村振興局整備部設計課施工企画調整室の土屋室長と農研機構の白谷理事が報文を寄せており、行政と研究の 2 面について DX とその人材育成について述べていることから、その要点をここに再整理した。
（１） デジタル化による行政施策と人材育成の展開

施工室

土屋室長

I.は じ め に政府の新型コロナウイルスの対応では、国、自治体のデジタル化の遅れや人材不足、不十分なシステム連携に伴う行政の非効率など、デジタル化におけるさまざまな課題が明らかになり、これら課題を根本的に解決するため、令和 3 年にデジタル庁が創設された。
農林水産省においても、デジタル技術を活用して農林水産業に関わる課題を解決し、食料の安定供給や農林水産業・食関連産業の成長に貢献するとともに、行政サービスの利便性向上や行政実務の効率化を図る観点から、大臣官房にデジタル戦略グループが設置されることとなった。
農業農村整備事業においては、従来から新技術や新工法の開発・導入を行い、圃場整備、
開水路、管水路、ため池、揚排水機場、トンネル、地すべり、海岸等の各工種において計画基準、設計基準、管理基準等の各種基準類を整備してきている。これらに加え、IoT、ドローン、ロボット、AI 等のデジタル技術の進展を踏まえ、令和 3 年度から 7 年度までの 5 年間を計画期間とする「農業農村整備に関する技術開発計画」1）（以下、「技術開発計画」という）を策定している。また、情報化施工技術の円滑な導入を図るため、平成 29 年 3 月に「情報化施工技術の活用ガイドライン」を、令和 5 年
3 月には 3 次元データの活用を目的とした「国営土地改良事業等における BIM/CIM 活用ガイドライン（案）」および農業用 UAV
や自動走行農機の運行に資するための「自動運転利用等に資する農地基盤整備データ作成
ガイドライン（案）」を作成した。
今後もデジタル化施策を強力に推進していくためには、担当する技術者自身のデジタル技術に関する知見の向上が求められる。このため、デジタル技術に対応した技術者の育成に向け、産学官が一体となり、新たな研修体系の構築とともに研修自体の充実を図ることが急務と考える。
II.農林水産省のデジタル施策
1.農業 DX 構想の背景
コロナ禍において、農業・食関連産業分野におけるデジタル化の課題が明らかとなったことが、農業 DX 構想の背景として挙げられる。具体的には、①各種給付金の申請・支払の混乱やテレワーク環境の不備などの官民におけるデジタル化の遅れ、②人の往来の減

1

少、サプライチェーンのストップなど、遠隔分散型の社会経済への移行による「つながり」の分断、③将来に向けた万全な備えを構築することが困難な「不確実」で「不連続」な社会状況、④申請しなければサービスが受けられず、複数窓口への個々の申請が必要などの行政運営の非効率性、といったことが挙げられる。このような背景から、
農業 DX としてデジタル技術を活用して種々の課題を解決し、効率の高い営農や行政を実現することとしている。
2.農業 DX により目指す姿
農業 DX の目的としては、農業者の高齢化や労働力不足が進むなか、デジタル技術を活用して効率の高い営農を実行しつつ、消費者ニーズをデータで捉え、消費者が価値を実感できる形で農産物・食品を提供していく農業（FaaS：Farming as ａ Service）への変革の実現を図ることである。そして、農業や食関連産業に携わる者がそれぞれの立場において「、消費者ニーズを起点にしながら、デジタル技術でさまざまな矛盾を克服して価値を届けられる農業」の実現を図ることを目指している。
III.技術開発計画におけるデジタル施策
1.農業・農村が目指すべき姿
技術開発計画は、土地改良長期計画の政策目標の達成に向けて、実用性に富み、社会に貢献し得る技術の開発を推進する観点から、生産基盤の整備等を通じた農村の振興に必要な技術開発の推進方向と具体的方策を取りまとめたものである。平成 9 年 3 月の策定から、これまでに 5 回の見直しを行い、現在は令和 3 年度から 7 年度までの 5 年間
を計画期間として、計画に基づく各種施策の推進が行われている。
この技術開発計画においては、デジタル分野等における技術の発展、TPP 等によるグローバル化の進展、持続可能な開発目標（SDGs）や 2050 年カーボンニュートラルの実現に対する国内外の関心の高まり等を考慮し、今後の社会情勢の変化も見据えながら、戦略的に技術開発を進めていく必要があるとしている。また、今後の方向性として、農業・農村の生産力の向上と持続性の両立をイノベーションで実現していくため、脱炭素・環境負荷軽減の推進、イノベーション等による持続的生産体制の構築、持続可能な農山漁村の創造等に資する技術の開発を指向することとしている。そして、これらの方向性を踏まえ、「農業・農村が目指すべき姿」として、①スマート農業の推進による生産性・持続性の高
い農業、②誰もが参入できる多様な農業、③中山間地域の特性を生かした暮らしとなりわ
いが持続的に営まれる農村、④地域資源を活用した快適で利便性の高い自立分散型の農村、⑤デジタル技術の活用により管理・更新が省力化・効率化された農業水利施設が支える農業、⑥防災・減災対策が行われ、災害時から災害復旧まで迅速に対応できる安全な農村、を提示し、それぞれに対応したイメージ図を示している。これは、農業・農村が目指すべき姿を技術的な視点から具体化したものであり、技術開発により実現を目指す未来像を表したものとなっている。
2.技術開発計画に基づいた新技術の導入事例

2

技術開発計画の「農業・農村が目指すべき姿」の実現に向けて、全国において新たな取組みが行われている。ここでは、その一部について紹介する。
(1)大区画化と併せた自動走行農機の導入
農地整備前の圃場は小区画かつ不整形であり、大型機械の導入が困難であったが、区画整理により最大 6.8 ha へ大区画化するとともに、ターン農道の設置やパイプライン化が行われた。加えて、RTK-GNSS の基地局等の整備により、GPS ガイダンスを搭載した農作業機械の導入を可能とした。これらにより、機械作業の効率化や水管理作業の省力化が図られ、農作業機械の稼働時間が約 75％減少した。また、管理が必要な給水栓の減少
により、水管理作業時間が約 80％減少した。
(2)ICT 水管理施設の導入
畑地灌漑の水管理において、整備前は分散する農地に 5 日で 1 回、昼夜問わず割り当てられた時間にバルブの操作（約 10 a につき 1 バルブ、1 時間間隔で順次開閉）が必要であった。整備後は、気象観測機器や電磁バルブ、バルブ制御盤、通信環境等により、灌水作業を自動化および遠隔操作することが可能となった。これらにより、灌水作業時間が従前の 44～66 時間から 0～18 時間に削減された。
(3)ロボット等を活用した施設の保全管理
ダム、頭首工等の高所部や通水している水路内の点検・機能診断において、従来は目視
点検、クラックスケールでの測定等により、技術者が施設の機能診断を実施していたが、UAV で撮影した画像から変状を把握することで、大幅な省力化が可能となった。また、フロートタイプ型ロボットにより、水路トンネル壁面の変状を撮影および記録することで、通水の停止や人が水路に入るための仮設工事を行うことなく、施設の状態を安全かつ容易に把握することが可能となった。加えて、画像等から得られた情報による機能診断において AI を活用することで、機能診断を効率的かつ効果的に行うことが可能となり、計画的かつ効率的な施設の保全管理を実現した。
(4)UAV を活用した災害対応 UAV を活用した空撮により、被災状況の迅速な把握が可能となるとともに、車が走行困難な箇所でも到達可能なうえ、地上撮影では不可能なアングル（水面から見た堤体の状況等）の撮影もでき、有効な調査手段であることが確認された。
(5)鳥獣対策における ICT のフル活用
GIS 等の活用により、被害状況、対策内容、対策の効果を可視化することで、鳥獣被害対策の強化・効率化が可能となった。具体的な内容としては、①計画段階における生息・被害状況に基づいた被害対策の策定や、自動撮影カメラを活用した生息調査、②実行段階
における ICT わなとシステムを連携した捕獲情報の管理、③点検段階における定量的データによる効果分析、④改善段階における知見を有する専門家のアドバイスを受けた効果的な対策の検討といった取組みが挙げられる。
3.事業プロセス全体での 3 次元データの活用
これまで 3 次元データは、施工段階を中心として、 3 次元起工測量・設計データを3

作成し、ICT 建機による施工を行うなど、面的な出来形管理に活用してきた。この取組みに加え、調査設計、営農・維持管理も含めた農業農村整備プロセス全体を通じたデータの活用を図ることで、プロセス全体の生産性向上やスマート農業の導入への寄与が期待される。具体的には、調査段階における図面の一元的集約や数量自動計算機能等による設計作
業の効率化が図られることや、施工段階の面的な出来形管理による省力化、営農・維持管
理段階の情報化施工で得られた圃場や周辺構造物の詳細な座標データによる自動走行農機の走行経路設定への利用等により、スマート農業実践の環境整備として活用することが考えられる。また、農業水利施設の 3 次元モデルを構築し、属性情報（材質、施工履歴、
施設変状等）を付与することで、維持管理や更新事業計画への活用や、工事完成時の 3 次
元座標データを被災前地形の把握に活用することによる災害復旧工事の設計作業の効率化が可能である。
4.農業農村整備におけるデジタル技術活用の見通し
農業農村整備におけるデジタル技術活用の取組みは、現在、産学官連携による推進体制の構築を図るとともに、情報化施工関連の基準として適用工種の拡大や新たな技術要素の追加を行ってきた。一方、導入事例や技術者が十分でないことから、情報化施工活用工事の事例蓄積と受発注者向け研修等による普及啓発を行ってきている。
今後の取組みとしては、農業農村整備プロセス全体での 3 次元データ活用を図るため、農林水産省版 BIM/CIM 活用ガイドライン等の整備に加えて、工事契約図面を 3 次元化（3 次元設計の試行）するとともに、3 次元データの営農段階での活用の具体化に向けて農機自動走行用のガイドデータ作成に係る基準類の整備を行っていくこととしている。
また、今後 3 次元データの蓄積が図られてくることから、将来に備え、データ連携・共有のプラットフォーム構築のための準備を進めていくこととしており、データ連携によるビッグデータの利活用や AI による農業農村整備プロセス全体の最適化を図り、サイバー
空間とフィジカル空間が同時に存在するデジタルツインの実現を目指していきたい。
IV.デジタル人材の確保・育成
1.データ活用人材育成プロジェクト
将来に亘って農業 DX を推進していくためには、農業政策や行政内部の事務についても DX を進め、データに基づく分析・予測・検証を繰り返し行っていくことが必要である。 このため、BI（Business Intelligence）ツールの活用を通じて職員の IT リテラシ
ーの向上を図り、デジタル技術に精通した新しい価値を創造するデータサイエンティストを育成するとともに、データ活用を強力に推進することとしている。
このデータサイエンティストを育成するため、令和 2 年度から 6 年度までの 5 カ
年において、業務から完全に離れた研修を受講させることとしており、全体で 100 名の育成を目指している。研修の修了後には、実際の行政データを用いた分析プロジェクトへ従事し、政策への活用が期待される。
2.デジタル人材育成に関する農業技術研修4

農業農村整備に関する研修においては、従来から業務で必要な、農業水利学、土質力学、構造力学などの基礎的な学習を行うとともに、必要に応じ、ダム機能や用水計画、水利シ
ステム、ため池、生態系などの各種の専門的な内容を追加してきた。また、研修手法としては、基礎技術については農村振興局、応用技術については農研機構農村工学研究部門（以下、「農工研」という）、基礎的かつ実務的な内容については地方農政局が主体となり、各主体が役割分担を行いながら人材育成に取り組んできている。
一方、IoT、ドローン、ロボット、AI 等のデジタル技術の発展を踏まえ、デジタル人材の育成が急務であることから、新たに、情報化施工および BIM/CIM 研修を農村振興局に、情報化施工および UAV 研修を地方農政局に設置した（図-2）。

情報化施工研修ではマシンコントロールやマシンガイダンスによる施工を、BIM/CIM
研修では 3D CAD の操作を、UAV 研修では実際の操作や活用方法を学習することとしている。デジタル化の進展に合わせ、求められ得る技術も変わってくることから、情勢を見極めながら、新たな研修を柔軟に追加し、職員の能力向上に繋げていくこととしている。
（２）スマート農業技術の活用による脱炭素と成長産業化に向けて

農研機構

白谷理事

I.は じ め に
気候変動による豪雨、干ばつなどの自然災害の激甚化、頻発化、リン資源の枯渇懸念などを背景に、世界の農業生産の持続力に対する懸念が高まっている。第 21 回気候変動枠組条約締約国会議（COP21）での「パリ協定（気候変動抑制に関する多国間の国際的な協定）」を契機に、世界の多くの先進国、新興国が農業のグリーン化に向けた動きを強5めている。また、コロナ禍を契機としたサプライチェーンの混乱、世界の食料消費形態の変化、地政学的リスクの高まりが、世界の食料供給・確保に重大な影響を与えている。日本でも、農業の持続性と食料安全保障の確保が急務となっている。
本報では、農業の脱炭素へ向けた能動的対応の重要性と農業・食品分野の成長産業化につなげるための研究開発の役割について考えてみたい。
II.農業の脱炭素の鍵となる DX
1.農業由来の温室効果ガス（GHG）排出世界の GHG の総排出量は約 590 億 t（CO2 換算）と推定され、そのうち農業由来の排出量が約 11％（農業に伴うエネルギ消費を除く）を占めている（図-1）。また、農業由来 GHG のうち、家畜の消化管内発酵（牛のゲップなど）により発生する CH4 が約半分を占め、農地への施肥など土壌管理により排出される N2O、稲作により排出される CH4 が次いで大きな割合となっている（図-2）。
日本では、国内の GHG 総排出量に占める農業由来 GHG の排出量割合はわずか27％であるものの、世界的にみると農業は脱炭素の重要な分野である。なかでも農業由来 GHG 排出量の約 4 割を占めるアジアについては、排出削減への期待が大きい。ただし、農業由来 GHG は、温暖化係数の大きい CH4 や N2O の割合が高く、これらはいずれも環境中の微生物活動に伴い発生する非点源排出であることから、排出削減対策とその効果の定量評価が比較的難しい分野である。

2.農業の脱炭素(1)みどりの食料システム戦略
農林水産省は 2021 年に、「みどりの食料システム戦略」（以下、「みどり戦略」という）を策定した。みどり戦略では、農林水産業の CO2 ゼロエミッション化、化学農薬
50％減（リスク換算）、輸入原料や化石燃料を原料とした化学肥料 30％減、有機農業の取組み面積割合 100 万 ha（いずれも 2050 年目標）などを KPI（重要業績評価指標）として設定している。

6

欧米では 2020 年に、欧州連合（EU）の Farm to Fork 戦略（F2F 戦略）と米国の農業イノベーションアジェンダ（AIA）が公表されている。F2F 戦略では、食料生産の持続性を確保するための KPI として、化学肥料の使用を少なくとも 20％削減、化学農薬の総使用量とその使用に伴うリスク半減、農地の 25％以上を有機農地にするなどの目標（いずれも 2030 年目標）を掲げている。また、AIA は、イノベーションの促進により2050 年までに農業の環境フットプリントを半減させると同時に生産量を 40％増大させるという目標を掲げている。
このように、日欧米を含め主要国の農業は、環境保全や持続性の方向への政策を強めており、そのなかでも、みどり戦略が目指している、食料・農林水産業の生産力向上と持続性を同時に実現しようとする目標は、特に野心的なものである。
(2)農業の脱炭素技術
2021 年における国内の農業由来 GHG の排出量は 3、217 万 t で、その内訳は、稲作からの CH4 が約 37％で最も多く、次いで家畜消化管内発酵が約 24％、農用地土壌が約 17％と続いている。
農業の脱炭素に向けての技術開発は、稲作の CH4 排出を削減する中干し延長技術や、農業生産の過程で発生する有機物残渣を炭化し土壌中に貯留する技術などの導入が進んでいる。また、研究開発では、稲作時の CH4 排出量の少ないイネの品種開発やバイオガ
ス利用技術など数年以内の実用化を目指すものから、牛ルーメンや土壌中の微生物を制御することによって GHG 排出と生産性向上を同時に実現する技術の開発などの長期的な取組みまで幅広く進められている。
また、エネルギ分野の GHG 排出のうち農林水産業に伴う燃料燃焼からの CO2 排出が 1、571 万 t ある。
これを削減していくためには、主に施設農業や農業機械で使用するエネルギの効率化（省エネ）とグリーン化（電化、水素燃料等）が課題となる。そのうち、施設農業では高効率のヒートポンプや高精度環境制御システムによって温室の全エネルギを再生可能エネルギで賄うための技術実証が、環境省の地域共創・セクター横断型カーボンニュートラ
ル技術開発・実証事業「施設園芸の脱炭素化に資するゼロエネルギーグリーンハウス（ZEG）の開発・実証」（代表：農研機構・石井雅久）により進められている。
(3)農業の脱炭素と経済の両立
脱炭素の取組みを持続的にするためには、生産者の収益向上にもつながることが必要である。そのためには、農業生産の効率を飛躍的に高める技術、生産性向上と脱炭素を両立させる技術の開発が求められている。
日本の農業由来 GHG 排出量は図-3 に示すように、1990 年代半ばから現在まで減少を続けているが、GDP に対する GHG 排出量の比は上昇傾向にある。一方、国内のGHG 総排出量と GDP との比は、2010 年以降は減少傾向にあり、徐々に農業との差が開いてきている。農業でも GHG 排出削減を進めると同時に一層の生産性向上を図る必
要がある。

7

日本では、1990 年代半ばから農地の担い手への集積が進み、法人経営による農業産

図-3 日本の農業由来 GHG 排出量および GDP に対する GHG 排出量の比
出額の占める割合が増加し半分近くを占めるようになった。今後も農業経営の大規模化は続くと予想され、そこでは、データを活用した高効率で生産性の高い多種多様な農業技術が求められる。
3.農業・農村のスマート化(1)農業のスマート化
農林水産省は、「2025 年までに農業の担い手のほぼすべてがデータを活用した農業を実践」という政策目標を掲げ、2019 年からスマート農業実証プロジェクトを開始した。また、2020 年からはスマート農業の現場実装を加速化するために「スマート農業推
進総合パッケージ」として研究開発、人材育成、海外展開などの施策を総合的に推進している。
スマート農業技術は、総合科学技術・イノベーション会議が推進した戦略的イノベーシ
ョン創造プログラム（SIP、第 1 期：2014～2018 年）により本格化した。スマート
農業技術は、生産から加工、流通、消費までを対象に、フィジカル空間のセンシング技術
やロボット技術とサイバー空間のビッグデータや AI を融合活用することにより、あらゆ
る状態を最適に制御することを目指す。これまでに、自動走行トラクタなどのロボット農機、遠隔・自動水管理システムなどのスマート機器とともに、サービスや各種データの連結利用のプラットフォーム「WAGRI」などが開発されている。これらのスマート農業技術を活用すれば、たとえば、気象、土壌、作物生育等の状態を把握・予測して、必要な時、必要な場所に必要な量の施肥や農薬散布などを行うことが可能になる。その結果、労働力8の最適化や肥料、農薬の削減とともに GHG 排出削減と生産性の両立に貢献するものになる。
(2)農業インフラのスマート化
農林水産省は、スマート農業を支えるため、農地、農道、用排水施設をスマート農機の運用や圃場の ICT 水管理に対応するよう改良するとともに情報通信基盤の整備を進めている。農業農村工学分野の研究開発では、農業機械の自動運行に必要な農道、圃場の設計
手法 4）や圃場の水管理に応じてポンプ場など末端の水利施設の運転を自動制御する水管理制御システム（iDAS）などが開発されている。今後は、ICT 水管理の普及と農地集積の進行に伴い水使いの要請がより多様化することが考えられる。その際、それに対応した用水確保や新たな水需給調整の仕組みづくりが課題になってくる 6）、7）。水源から圃場までの用排水をデータに基づき一体的に管理するための ICT 化された水利システムの整備が必要になろう。
また、農業の CO2 の排出削減要請が強まるなか、農業機械や農業施設の電化が進み、近い将来には再生可能エネルギを基本にした電力基盤の整備も必要になることが予想される。農業・農村で使用するエネルギの国内自給率を向上させることは、食料安全保障の面からもきわめて重要である。農業農村工学分野では、農業・農村のエネルギ自立に近づけるための農山漁村エネルギーマネジメントシステム（Village Energy Management
System：VEMS）に関する技術開発も進められている。しかし、その社会実装のためには技術開発とともに制度整備など解決すべき課題は多い。
III.農業のグローバル化への対応
世界が脱炭素社会へ移行するなか、消費者とさまざまなステークホルダの環境意識の高まりにより、企業は脱炭素に向けた取組みの圧力にさらされている。このようななか、各
国は脱炭素を新たな経済成長の機会と捉え、能動的に脱炭素政策を展開している。経済成
長が進むアジアにおいても多くの国がカーボンニュートラル宣言を行い脱炭素への動きを活発化しており、とくに農業分野では、アジアの脱炭素ポテンシャルの大きさとその経済効果への期待に世界が注目している。日本においても、農業の脱炭素の取組みに対する投資を、産業競争力の強化とイノベーションにつなげるうえで、アジア戦略の重要性が大きくなっている。
1.国際標準化への対応
EU は 2019 年に、新たな成長戦略である「欧州グリーンディール」を発表している。
戦略は、雇用を創出しながら排出削減を促進することを目指すもので、その実現には少な
くとも 1 兆ユーロの官民からの投資が必要であるとしている。EU は、農業・食品分野
における F2F 戦略を欧州グリーンディールの核として位置付けており、農業の脱炭素の推進が EU の成長に重要であることを表明している。
また、EU は、欧州グリーンディール実現のサステナブル・ファイナンス投資の決定を判断する基準として EU タクソノミーを策定している。農業分野の EU タクソノミーは、

9米その他穀物、野菜、果実、飲料作物、畜産を対象分野として、EU の共通農業政策との整合性をとりながら検討が進められている。このようなサステナブル・ファイナンスの投資基準は、 ASEAN、中国などでも策定が進められており、EU の国際標準化における国際的な影響力とともにアジアの脱炭素市場の大きさから、日本の農業・食品産業としても積極的な対応が迫られる。また、これらの国際標準は、SBT（Science Based Targets）
やクレジット化への対応にとっても重要な意味を持つ。
日本は、みどり戦略をアジアモンスーン地域の持続的な食料システムのモデルとして打
ち出し、国際ルールメイキングに参画していくことを表明している。農業の脱炭素の技術や評価手法の開発を、国際標準化の取組みと連動させ戦略的に取り組むことが重要となっている。
2.脱炭素市場への対応
脱炭素の取組みを経済システムに乗せるためには、定量化し価値化することが必要になる。農業者の脱炭素への貢献量をクレジット化し、それを企業が購入しカーボンオフセッ
トなどに活用する仕組みが動いている。日本では、J-

クレジット制度が有名である。

図-4 に示すように、炭素クレジットに関するビジネスエコシステムでは、脱炭素の実
施、クレジット化の仲介、認証および購入の仕組みに、農業者、企業、機関等が関与する。
また、クレジット化には、脱炭素の信頼性を担保する標準化された方法論（技術、評価手法）が不可欠である。

農業分野では、家畜については欧米の標準化によってクレジット化が先行している。しかし、耕種農業については生産の過程で発生する GHG 排出の計測や定量的評価が難しいことから、クレジット化の実績は少ない。GHG 排出削減に関する技術評価、モニタリ

10ング等の方法論について今後の進展の余地が大きい分野である。日本では、水田の中干し
延長、バイオ炭による炭素貯留技術など農業分野における GHG 排出削減・吸収技術のい
くつかについては脱炭素量をクレジット化する方法論が順次確立されている。
世界では、今後も脱炭素技術と評価手法の開発が進められ、それとともに農業の脱炭素市場が拡大することが予想される。日本がアジア農業の脱炭素に貢献するためには、研究開発と政策ツールが一体となった海外戦略のもとに、政府、産業界、農業界、学術界が連携して取り組むことが重要である。

（３）DX シンポジウム
2023 年 8 月 30 日に開催した大会講演会におけるシンポジウム「デジタル技術を活用した成長分野に貢献する農業農村工学の最先端」の発表資料をつける。

11

大会講演会 シンポジウム「デジタル技術を活用した成長分野に貢献する農業農村工学の最先端」
趣旨
農業農村工学会は、デジタル技術を活用して、「スマート農業の推進」、「農村にある
社会資本の保全管理や流域治水などの防災・減災」、「再生可能エネルギーや生物多様性等地域資源を活用した自立分散型の農村」など気候変動、脱炭素、SDGs などはもとより、現在喫緊の課題である「食料の安全保障強化」を直接的に支える学術・技術領域を担っています。そのため、農業や農村をフィールドとして、デジタル時代を支える技術開発と人材育成を推進しています。また、国家公務員総合職・一般職の独立した試験区分として国の施策を推進する人材の育成に努めています。特に、JABEE 認定
大学は、このような教育方針に加えてグローバル社会で我が国の未来を担う人材の教育プログラムに国際的評価を獲得しています。さらに、当学会では、コロナ禍を踏まえ学生の年会費免除や博士課程に進学する人材に研究費を支援するなど、デジタル技術を活用した次代の人材育成にも積極的な取組を行っています。
このようなことから、学会では、2023 年 3 月 16 日理事会において、緊急要望「農業農村工学は理工農系人材の育成に貢献する学術・教育分野です」を決議したところです。そこで、この議決を踏まえて、農業農村工学は、デジタル技術を活用した成長分野に貢献する学術・技術領域であり、内外に向けて、具体的に農業農村工学がデジ
タル技術開発や人材育成にどのように取り組んでいるかを、様々な分野の方々に論じていただくため、シンポジウムを企画しました。
プログラム
2023 年 8 月 30 日(水) 14:20-16:00(100 分)
場所:愛媛大学城北キャンパス グリーンホール

司会進行

小泉健

１．開会挨拶
平松和昭会長２．報告 (※15 分/人)
①デジタル化による行政施策と人材育成の展開･･･････････････････････ 1 ページ
農林水産省農村振興局施工企画調整室 土屋恒久室長②農業の GX・DX による成長産業化とインフラ整備･･･････････････････ 12 ページ
農研機構
白谷栄作理事③大学における DX 教育の実践的試み･･･････････････････････････････ 18 ページ
東京大学
溝口勝教授
④デジタル技術を活用したダム等水利施設の見える化と学生の教育････ 23 ページ
鳥取大学
緒方英彦教授⑤３次元データの業務への活用と人材育成･･････････････････････････ 31 ページ
内外ｴﾝｼﾞﾆｱﾘﾝｸﾞ㈱上野裕士技術本部長
３．意見交換４．閉会の挨拶藤原正幸副会長
参考資料 緊急要望の議決について････････････････ 40 ページ

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18

52

緊急要望の議決について
農業農村工学会は 3 月 16 日に行われた第 272 回理事会において，関係機関に提出する以下の要望を議決しました。
緊急要望

農業農村工学は理工農系人材の育成に貢献する学術・教育分野です2023 年 3 月 16 日
公益社団法人 農業農村工学会 理事会

趣旨
文部科学省では，理工農系学部増を支援するため，3,000 億円基金の活用を進めておられます。デジタルや脱炭素など成長分野の人材を育成する理工農系の学部を増やすため，私立大と公立大を対象に約 250 学部の新設や理系への学部転換を支援する方針と受け止めております。
農業農村工学会は，デジタル技術を活用して，「スマート農業の推進」，「農村にある社会資本の保全管理
や流域治水などの防災・減災」，「再生可能エネルギーや生物多様性等地域資源を活用した自立分散型の農村」など気候変動，脱炭素，SDGs などはもとより，現在喫緊の課題である「食料の安全保障強化」を直接的に支える学術・技術領域を担っています。そのため，農業や農村をフィールドとして，デジタル時代を支える技術開発と人材育成を推進しています。また，国家公務員総合職・一般職の独立した試験区分として国の施策を推進する人材の育成に努めています。特に，JABEE 認定大学は，このような教育方針に加えてグロー
バル社会で我が国の未来を担う人材の教育プログラムに国際的評価を獲得しています。さらに，当学会では，
コロナ禍を踏まえ学生の年会費免除や博士課程に進学する人材に研究費を支援するなど，デジタル技術を活用した次代の人材育成にも積極的な取組を行っています。
このようなことから，農業農村工学はデジタル技術を活用した成長分野に貢献する学術・技術領域であり，学部再編の拡充分野であることをご理解いただき，研究開発と人材育成に対する支援を強く要望いたします。
※現在農業農村工学が学べる主な大学は下記の 36 大学で，JABEE 認定大学は太字の 13 大学です。
農学部 生物環境工学科

21

三重大学

22

滋賀県立大学

生物資源学部 共生環境学科 農業土木学教育コース

1

北海道大学

2

帯広畜産大学3

弘前大学

農学生命科学部 地域環境工学科

4

北里大学

獣医学部 生物環境科学科

567

秋田県立大学8

山形大学

農学部 食料生命環境学科 エコサイエンスコース

9

茨城大学

10

筑波大学

11

宇都宮大学

12

東京大学

13

東京農工大学

農学部 地域生態システム学科

14

東京農業大学

地域環境科学部 生産環境工学科，地域創成科

15

日本大学

生物資源科学部 生物環境工学科

16

明治大学

農学部 農学科 農業農村工学分野

33

佐賀大学

農学部 生物資源科学科 食資源環境科学コース

17

信州大学

農学部 農学生命科学科 森林・環境共生学コース

34

宮崎大学

農学部 森林緑地環境科学科

18

新潟大学

農学部 農学科 流域環境学プログラム

35 鹿児島大学 農学部 農林環境科学科 地域環境システム学コース

19

石川県立大学20岐阜 大学

畜産学部 畜産科学課程 農業環境工学ユニット

環境科学部 生物資源管理学科 水資源・水環境

グループ
23

京都大学

岩手大学 農学部 食料生産環境学科 農村地域デザイン学コース

24

大阪公立大学

福島大学

25

神戸大学

農学部 食料環境システム学科 生産環境工学コース

26

近畿大学

農学部 環境管理学科

27

鳥取大学

農学部 生命環境農学科 国際乾燥地農学コース

農学部 地域総合農学科 地域共生コース

28

島根大学

生物資源科学部 環境共生科学科 地域工学コース

生物資源学類 環境工学コース

29

岡山大学

工学部 工学科 環境・社会基盤系 環境マネジメン

農学群食農学類 生産環境学コース
生物資源科学部 アグリビジネス学科

30

愛媛大学

農学部 生物環境学科 地域環境工学コース

31

高知大学

農林海洋科学部 農林資源環境科学科 生産環境管理

学領域
32

学科

生物資源環境学部 環境科学科

農学部 緑地環境科学科

トコース

農学部 農業環境工学科
農学部 環境資源科学課程 生物・環境工学専修

農学部 地域環境工学科

九州 大学農学部 生物資源環境学科 生物資源生産科学コー

ス 生物生産環境工学分野

36

琉球大学

農学部 地域農業工学科

応用生物科学部 生産環境科学課程 環境生態科学コース

なお，この緊急要望に対応して，2023 年度大会講演会ではシンポジウム（愛媛大学，2023 年 8 月 30 日）を開催し，また学会誌では小特集を計画しています。

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DX シンポジウム

参考資料
2023 年 4 月移行のデジタル化を巡る新聞記事
2023/8/29 学会事務局(2023/8/17 現在)

462．2023 年 4 月 6 日 日経

半導体技術者

463．2023 年 4 月 7 日 科学新聞
464．2023 年 4 月 8 日 読売

高専と連携してソニーが育成

研究者(大学と研究法人)の評価疲れ深刻「チャットＧＰＴ」使用巡り科学誌の対応割れる…サイエンスは禁止、

ネイチャーは明記求める
465．2023 年 4 月 13 日

日経

東大入学式

466．2023 年 4 月 14 日

日経

国家公務員週休 3 日拡大 霞が関離れ歯止め467．2023 年 4 月 18 日

日経

さらば学歴 DX 採用はスキルで468．2023 年 4 月 18 日 日経
470．2023 年 4 月 19 日

学長チャット GTB に言及

AI 進化人類の真価問う

経験学習が重要と多様な働き方大学で学べぬ最先端

秩序を揺るがす存在に

日経 AI インパクト 2 精巧な虚構も生成 判断力磨き直すとき

471．2023 年 4 月 19 日 日経

大学トップ新入生にデジタルで課題解決を

472．2023 年 4 月 20 日 日経

AI インパクト

ゴッドハンドになる日

AI にも言及

実践が重要と自由な発想は人の特権か研究

期間 1/3 に473．2023 年 4 月 21 日 日経

AI インパクト 人と戦うロボット 兵器流用問われる倫理474．2023 年 4 月 23 日

日経 AI インパクト

AI ネイティブ

揺れる教育

人づくりの未来どう拓く

477．2023 年 4 月 26 日

日経

東京 23 区の大学デジタル人材 定員増 7 年で戻す条件

日経

少子化加速

近く制度改正に向けたパブコメ開始
479．2023 年 4 月 27 日

備え不可欠

3 割減で成り立つ社会に

生産性向上をどう図る
482．2023 年 5 月 1 日 日経

奈良女子大工学部

新しい工学に挑む

企業と連携

エンジニア育成の拠点に483．2023 年 5 月 6 日 日経
484．2023 年 5 月 12 日

民間 高度人材賃金

特別枠

人材確保のために新たな賃金体系

科学新聞 若手研究者の海外挑戦促進

補正予算で 501 億円基金 5 年間支援

研究力低下に歯止めを
485．2023 年 5 月 16 日 日経

学生・研究者もっと留学を低下する存在感 成功経験の発信必要

489．2023 年 5 月 30 日

日経

生成 AI の衝撃と教育

上

答えの「適当さ」見抜く力を490．2023 年 6 月 1 日 日経

世界デジタルサミット

Web3 時代の課題を探る

492．2023 年 6 月 3 日 日経

大学の DX 人材育成弾み「五感」伴

う学び位置づけ高まる
東京 23 区定員緩和来年度から学部新設は教員確保が要
493．2023 年 6 月 5 日 日経 デジタル人材育成 理系学生に社会学の視点
495．2023 年 6 月 6 日

日経

生成 AI の衝撃と教育

下

源氏物語の個性を分析

英語学習の見直し不可避

問われる目的関心に合わせ柔軟に
502．2023 年 6 月 18 日 日経女性が変える IT 後進国

男女の賃金格差小さい

510．2023 年 6 月 22 日 日経

中小企業の DX ありたい姿へ課題見極め

514．2023 年 6 月 24 日 日経

地域再生 女性「工学」進学山形首位

技術者比率欧米並み 2 割

AI と AR で女性の能力開発

先輩研究者 中高で講義 熊本大女子枠で半導体人材
521．2023 年 6 月 28 日 日経

10 兆円ファンド

東大・京大・東北大候補

530．2023 年 7 月 8 日 日経

10 兆円大学ファンド 604 億円赤字

531．2023 年 7 月 11 日 日経

国際バカロレア教育の価値

脱炭素等成長性期待

運用難続けば助成に支障

生涯学ぶ力を生徒に

DP プログラムを実施

54

する高校増加

世界共通の大学入試資格得られる

532．2023 年 7 月 12 日 日経る

データサイエンス分野

大学のオープン教育
茨城大534．2023 年 7 月 13 日 日経
短で 2 年で免許取得

企業で長期就業体験

学生に給与も即戦力育て

金沢工大など企業と協定

学校教員に IT・国際人材を養成するため 4 年制大学の課程見直しへ

最

有能な人材確保へ

535．2023 年 7 月 14 日

日経

文科省大学での生成 AI 活用

指針違反対応明示を通知

ペナルティーと逐次見直しを
541．2023 年 7 月 19 日 日経

人への投資 政府概算要求特別枠

542．2023 年 7 月 20 日 日経

転職へ学び直し動く公的支援

543．
2023 年 7 月 21 日 日経

賃上げとリスキニングを促す

現状は 7 割準備なし

iPS 研究費日本はアメリカの 1 割

死の谷

科学研究費サイズ小さく評

価ばかり重い
544．2023 年 7 月 23 日 日経

文科省 3000 億円基金で 111 校選定

理系人材裾野拡大を優先

学部新設

を支援
545．2023 年 7 月 24 日 日経

高等教育のジェンダーギャップ

理系進学女性少ない

551．2023 年 7 月 28 日 日経

デジタル人材 11 万人増へ 大学・高専の定員上積み

異常
政府 2 年で公的支援厚く
552．2023 年 8 月 1 日 日経

大学理系拡充の行方

文理分け解消の契機に

553．2023 年 8 月 3 日 日経

省庁は時代に合った採用を急げ

数学欠かせぬ時代

理系と女子枠増

民間との交流人事も557．2023 年 8 月 7 日 日経 大学教員「女性枠」で格差解消 育児中も研究へ支援
561．2023 年 8 月 8 日 日経
く

地域の未来をつくる大学

上

若手育成にも課題

経営者 博士課程で鍛える 事業の革新導

社会人入学者最近は伸び悩み

570．2023 年 8 月 11 日 13 日

日経 社説

人手不足に克つDX 化は必須

大変革の時代選ばれる国になる
574．2023 年 8 月 16 日 日経

進化する AI 大学に変革迫る

価値判断の教育重要に

意思や体験が独創性を生む
576．2023 年 8 月 17 日 日経
離教育岩盤

突破口を開く

大学革新へ文化を変えよ

修士と博士の非分研究者の報酬見直しなど

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２．農業農村 DX のモデル地域の実態に係る調査
地域における新しい生活の価値が見直されつつある。そうした中、農村地域における通信インフラ整備のニーズが高まってきている。令和２年度から、農業農村工学会・農業農村情報研究部会では「農業農村地域における情報利活用の未来図」のアイディアを公募し、令和 2 年度は 20 件、令和 3 年度は 12 件、令和 4 年度は 12 件とこれまでに計 44 件の課題を採択し、そのアイディアを研究部会勉強会と学会企画
セッションで報告してきた。
農業農村工学会・農業農村情報研究部会では昨年と同様に、電力と通信インフラが整備されていないよ
うな農業農村地域の特質を活かし、デジタル技術を活用して地域の振興につながるような「農業農村地
域における情報利活用の未来図Ⅳ」を募集し、11 件の課題を採択した。そして、各採択課題を 3 月 1 日の農業農村情報研究部会勉強会で発表してもらい、活発な議論を行った。その議論を踏まえて、報告書を提出してもらい、それを調査報告書と取りまとめた。
公募要領： https://agrinfo.en.a.u-tokyo.ac.jp/project/231003.html
勉強会： https://agrinfo.en.a.u-tokyo.ac.jp/meetings/anounce-50.htm
その内容は以下の通りである。いずれも学生らしい斬新な農業農村地域における情報利活用の未来図が提案された。
(1)浅野珠里/大塚健太郎/有村穂高(岐阜大学大学院自然科学技術研究科修士 2 年)
農業農村地域活性化ツール「農村 GO」の実装方針の検討

・・・・・・・・・1(2)堀川洋子(法政大学デザイン工学部兼任講師)
中山間地域における農業ＤＸと通信インフラ

・・・・・・・・・3(3)堀川洋子(法政大学デザイン工学部兼任講師)
野生鳥獣対策としての生態系管理に資する通信インフラ

・・・・・・・・・5(4)志賀智寛/畑上太陽(東京大学大学院農学生命科学研究科農学国際専攻修士 1 年)
定点観測等 IoT 機器の活用によるホップ栽培と地域ブランド化

・・・・・・7(5)森田菜々子(岩手大学修士１年)
IoT 活用による登山道整備・管理の省力化

・・・・・・・・・9(6)佐藤稜/斎藤朱里/山端脩暉(岩手大学農学部食料生産環境学科 4 年/2 年/2 年)
中山間地域における小規模スマート製麦設備による農閑期の生業創出の検討・・1156

(7)山端脩暉/佐藤啓仁/後藤優幹(岩手大学農学部食料生産環境学科 2 年)
IoT を用いたビール麦生産のスマート化と栽培暦の自動作成・・・・・・・・・13(8)柳田琉成/鴨田薫佳(東京大学生物環境工学専修 3 年)
IoT を利用した青果物の無人販売システム「コネクテナ」の提案 ・・・・・・15(9)小林隆之/西山伊織(東京大学農学部環境資源科学課程生物・環境工学専修学部 3 年)
農村・圃場における鳥獣害対策センサの構想

・・・・・・・・・17(10)石橋宙郎(東京大学農学部生物環境工学専修学部 3 年)
植物工場及び圃場の最適な栽培環境に必要な環境変数の制御及びその管理 ・・19
(11)加藤沙耶香/石津フェリペ/三村悠太郎(三重大学大学院修士 1 年/学部 3 年/学部 3 年)
三重県御浜町における LPWA を用いた土壌水分計測装置の開発

・・・・・21

画像生成 AI によるイメージ図 （溝口作成）
キーワード＝農業農村地域における情報利活用の未来図

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2024年3月1日

農業農村地域における情報利活用の未来図Ⅳ

農業農村地域活性化ツール「農村GO」の実装方針の検討
浅野 珠里＊， 大塚 健太郎＊， 有村 穂高＊＊
＊岐阜大学大学院自然科学技術研究科＊＊岐阜大学工学部

80

1

農村GOプロジェクトの概要

農村GO
農業・農村地域の隠れた魅力を位置情報ゲーム上に表示し，都市部の住民が農村へ赴くきっかけとして
将来的な農村地域の活性化につなげる取り組み

2020年度から活動⚫ 岐阜県内の農村魅力調査⚫ 農村の魅力をホームページで公開⚫ 農村GOゲームの作成⚫ 報文の公開

今年度の活動⚫ 農村GOゲームの改良⚫ 農村GOゲームの応用検討

812

農村GOゲームの改良

旧

新

改良点
１）獲得点の導入
２）魅力ポイントのカード化
３）イベントの導入
823改良１） 獲得点の導入

従来

魅力ポイントに移動

ゲーム上でトランプを配布
手持ちのトランプでポーカーの役を作る
ユーザーを順位付け⚫ ポーカーのルールを理解しておく必要がある⚫ 強い役が完成するとユーザーの意欲がなくなる

改良

獲得点の導入834改良１） 獲得点の導入

改良

獲得点の導入

魅力ポイントに移動，チェックイン
ゲーム上で獲得点を付与
獲得点のランキングを公開

長期的なユーザーの参加促進
845改良２） 魅力ポイントのカード化

改良

魅力ポイントのカード化

チェックインで魅力ポイントの特徴・情報が1つ公開
入手カードとして保存
現地での解説資料
設置が不要

観光業界のDX化
856改良３） イベントの導入

イベント

任意の地域，任意のテーマに沿った魅力ポイントをまとめて登録

関連する魅力ポイントを探しやすい 86 7

新・農村GOを使った未来図

農業農村地域活性化ツール「農村GO」の実装方針の検討
農村振興

環境教育

防災教育

地域振興

多様なニーズに対応した「農村GO」のデザイン
878

応用例①：ヘリテージツーリズム
世界かんがい施設遺産を農村GOに搭載
情報提供に協力していただいた団体
・世界かんがい施設遺産地域活性化推進協議会
・農村振興局海外室
・府県庁
・市区町村役場
・土地改良区
44施設に協力依頼→28施設から164か所の魅力ポイント提供
写真・名称・緯度経度・
住所・特徴
88

農林水産省 世界かんがい施設遺産 HP

応用例①：ヘリテージツーリズム→28施設から164か所の魅力ポイント提供
イベント機能で施設ごとに収録

・外部に情報提供依頼
特徴：施設管理者ならではの情報
写真：施設のベストショット→現地に行きたくなる仕掛け
・公共配布カード（ダムカードなど）のDX化の先駆け89 10

応用例②：震災復興
イベント：福島復GO
復興 + 農村GO

福島県飯館村における
東日本大震災の震災遺構（8か所）⚫ 復興ポイントとして農村GOに搭載⚫ 獲得カードに震災遺構の情報や説明を入力

ユーザーが震災・災害について考えるきっかけ飯館村には魅力ポイントもたくさんあるはず！！
90 11

応用例②：震災復興
飯館村の魅力調査に行ってきます！
日時：3月3日（日）～4日（月）調査する魅力 ＜1日目：飯館村＞【福島復GO】
・松塚土壌博物館
・飯館復興三千本の桜 など【魅力ポイント】
・岩部ダム など
＜2日目：福島市内＞【魅力ポイント】
・栗本堰の円形分水工
・荒川砂防堰堤群
・西根堰 など
91 12

おわりに
今年度の活動⚫ 農村GOの改良⚫ 応用例の紹介（ヘリテージツーリズム，震災復興）

農村GOの利用目的
農業・農村地域
活性化

環境教育
防災教育
地域振興

人材育成
地理的理解能力，計画性やコミュニケーション能力
災害対策や都市計画の課題に対する能力の向上
92 13

93 14

農村GOのホームページのQRコード

作成した農村GOのHPです．
岐阜県の調査で見つけた魅力をまとめています．

良ければ覗いてみてください．

94 15

農村GOゲームのQRコード

作成した農村GOゲームのQRLです．
ぜひログインして遊んでみてください．

95 16

中山間地域における農業ＤＸと通信インフラ
Farming DX and Telecommunications Infrastructure
in Hilly and Mountainous Areas

堀 川 洋 子 （法政大学）
溝 口 勝（東京大学）
961

Ⅰ．はじめに
本稿では，中山間地域における農業DXと通信インフラについて，2箇所の先進地域－島根県
奥出雲町，福島県飯舘村における現地視察に基づいて考察を行う。

972

Ⅱ．農業DXの嚆矢－仁多米の循環型農業
仁多郡奥出雲町（一郡一町）
県の面積の約90％が中山間地域である島根県の東南端に位置し，中国山地の嶺を境に鳥取県と広島県
に接する
奥出雲町
町の特産品の一つに，東の魚沼産
コシヒカリに対し，西の仁多郡産コシ
ヒカリといわれるブランド米の仁多米
がある
98

3

撮影：堀川町には，仁多米ブランドの基準を満たす米を生産できる農家と良質な棚田が多数存在
99

4

奥出雲仁多米株式会社が考える

仁多米のおいしさの真髄◎自然の恵みと作り手の熱意が，おいしいお米を育みます。
◎おいしいお米づくりは，土・水・気温と人の手間。
◎丹精こめた米づくり＊奥出雲仁多米株式会社提供資料より抜粋
100

5

会社設立当時（1998年）の町長は考えた。

仁多米は素晴らしいお米である。もっと高く売れるはずである。
町が全額出資する奥出雲仁多米株式会社を設立。
ブランド基準を満たす仁多米を対象に，農協の買い取り価格にブランド加算
金や特別栽培米費を加算した金額で米農家から買い取り。
町が建設する仁多郡カントリーエレベーターで貯蔵・精米し，ブランド米としての価格を設定して全国販売を行う。
101

6

DX１
収穫した生籾をそのまま搬入して適度に乾燥させ，年間通じて籾のままサイロで低温貯蔵
精米までこの施設で行い，一貫した産直体制
総貯蔵能力量2,400t（玄米換算）

仁多郡カントリーエレベーター

撮影：堀川

米の集荷と施設管理運営は農協に委託
102

7

DX2

株式会社仁多堆肥センター

撮影：堀川

奥出雲町が全額出資。1998年設立，年間生産量5,800t。仁多牛（ブランド名「奥出雲和牛」）の糞尿を回収，センサー等を活用しながら完熟堆肥を生産，町内の農家や農協等に販売。精米の過程で発生した稲わらやもみ殻は飼料や敷料として和牛飼育や圃場に利用，町全体で循環型農業を実施。
103

8

町ぐるみ

仁多米ブランドの成功理由

・小規模棚田でベテラン農家による丁寧な土づくり・米づくり

・仁多米ブランドの標準化と売上利益の増加と農家への利益還元
・大型カントリーエレベーターや堆肥センターのDXによる生産性や品質の向上及びコスト削減
・稲わらやもみ殻は飼料や敷料として和牛飼育や圃場に利用，糞尿を肥料に利用する町全体の循環型農業
104

9

Ⅲ．農業用取水堰の水門自動化・省力化
平成23年
３月
平成23年
４月

飯舘村

Google東日本大震災 発災
計画的避難区域に指定〜
全村避難へ

平成29年
３月

帰還困難区域を除く避難
指示解除

令和５年
５月

長泥地区の一部避難指
示解除

105

10

飯舘村の水稲作付けの状況

出典：飯舘村提供資料
106

11

・担い手農家を中心として条件の良い農地から営農再開，それ以外の農地の再開は課題。
・村はその対策として，一般財団法人飯舘村振興公社（以下，公社）が人材を雇用して村内の農地全体の営農を再開する
ことを検討。

10712

飯舘村の農業用取水堰のDX戦略
・条件の良い農地とそれ以外の農地（二極化）の共通課題→農業用取水堰の水管理

・通常期の水管理の自動化・省力化（DX)・河川増水時の水門の遠隔操作による操作員の安全性の向上（DX)・ベテラン農家の水門操作ノウハウの村や公社への移行と人材育成（DX)10813撮影：堀川水田は“美しい村の風景”に寄与する。
109

14

Ⅳ．まとめ・中山間地域の水田農業の集約化や大規模化は，平野部と比べると容易ではない。
・中山間地域の水田農業では全ての工程をDX化することは難しいが，町や村全体で共有する農業の課題を見出し，その解決のためにDXを適用すれば，規模の経済や平等感を最大化できると考えられる。

110

15

野生鳥獣対策としての生態系管理に資する通信インフラ
Telecommunications Infrastructure
for Ecosystem Management against Wildlife

堀 川 洋 子 （法政大学）
溝 口 勝（東京大学）
1111

Ⅰ．はじめに
大都市近郊にある別荘地である長野県軽井沢町は，町の広大な部分が鳥獣保護区や特定銃猟禁止区域に設定されているため，クマ追い払い犬のベアドッグを活用するなど生態系との共存を基本とする野生鳥獣対策に努めている。

112

撮影：堀川

2

出典：軽井沢町環境課野生鳥獣対策係
提供資料
113

3

ベアドッグの主な仕事
・クマの追い払い・出没現場のパトロール（主に発信器を装着していないクマ）
・人々への普及・教育活動
撮影：堀川

ハンドラーの田中氏とベアドッグのタマ＊タマ（カレリア犬，メス，2014年生まれ）

114

4本稿では，
・NPO法人ピッキオ（以下，ピッキオ）が主催する「クマと人との共存に向けた取り組みを学ぶスタディツアー」への参加
・軽井沢町環境課野生鳥獣対策係への訪問ヒアリングに基づき，野生鳥獣対策について考察する。

115

5

Ⅱ．生態系をモニタリングすることの重要性

図の出典：ピッキオ
提供資料
116

6

「餌のドングリが豊作になるとツキノワグマの出生率が上がり翌年の出没が増えると言われている」
子グマが増えて，かつ淘汰がおこらなければ個体数は急激に増加
クマの餌が豊富にあることはよいこと？
正しい生態系の知識を持つことの重要性
1177

通信インフラを使った生態系や気候変動に関するモニタリングや分析

クマの個体数予測や行動把握につながる可能性が期待できるのではないか
118

8

クマの個体管理の流れ罠にかかったクマへの電波発信機の装着

学習放獣（人やベアドッグの大声，ゴム弾などで威嚇しながら放獣し，「人や犬は怖い」とクマに覚えさせる
通信インフラを利用してクマの行動追跡

撮影：堀川

警戒ラインに近づこうとするクマの追い払い
1199電波発信機を用いた調査の学術的成果①
行動範囲が広いオスグマの行動把握に役立つ。

オスグマが季節によって異なる環境を利用していることなどが明らかになった。

120

10

電波発信機を用いた調査の学術的成果②
現在，クマにIDタグを装着して，バッテリーの充電や交換が容易である固定の受信器を要所に設置してクマが近づくと反応するシステムを検討。
長年の観察でクマの行動を把握しているため，受信機の設置場所や台数を経済合理的に決定。
12111

Ⅲ．電気柵

出典：軽井沢町環境課野生鳥獣対策係提供資料
12212

・電気柵の購入を検討している個人を対象に，効果を実感してもらうため，ピッキオが電気柵を貸し出し
・電気柵購入後は，正しく設置できているかどうか，軽井沢町
野生鳥獣対策係職員が現地確認を実施

撮影：堀川

123

13

Ⅳ．住民参加とベアドッグ

撮影：堀川

クマを誘引しないためのゴミ対策や藪刈払いなどを住民と行政が協力して実施
124

14

撮影：堀川・住民が協力する動機としてのベアドッグの存在。巡回など一途に仕事をしているベアドッグ⇒自分たちもできることをしよう！
・クマ等の野生鳥獣への恐怖心というネガティブな感情ではなく，犬との交流によって野生鳥獣対策にポジティブな感情を持てること⇒地域への訪問や居住に対してプラスの効果
12515定点観測等IoT機器の活用によるホップ栽培と地域ブランド化

東京大学大学院農学生命科学研究科
農学国際専攻 修士1年
志賀智寛・畑上太陽

126ホップとは︖u

和名︓セイヨウカラハナソウ、学名︓Humulus lupulusu

ビールの主原料であり、ビールの苦味や泡⽴ちの元となる

u

国内の栽培地域は限られている⼀⽅で、強い⽣命⼒を持った多年草

u

現在⽣産されているビールのほとんどは海外産ホップを乾燥させた
ペレットホップを使⽤

u 国産の⽣ホップ、そしてそこから⽣産されるクラフトビールは⾼い価値を持つu 地域ブランドとしての希少性と継続性を兼ね備える2127これまでの取り組み
u2021年︓所属していたサークル「東⼤むら塾」の活動として、
u 千葉県富津市でホップの栽培を開始
u 千葉県鋸南町の「鋸南⻨酒」と共同でクラフトビールを開発
u

現在4年⽬の活動が始動中

3128

昨年取り組んだプロジェクトu

福島県飯舘村⼩宮地区に⾃⽣するホップの近縁種「カラハナソウ」の栽培

u

そこからビールを醸造、そしてそれを村の復興に繋げたい。

u

⾃⽣しているものの周りに棚を⽴て、上に伸びることができるように

4

129

（5⽉）

（6⽉）

5

130

（7⽉）

（8⽉）

6

131

（9⽉）

（村内の別の場所）

7132

（10⽉）

8

133

定点観測

9

134

ホップ栽培における課題①
u 収穫タイミングの⾒極めが難しい
u ホップの成⻑に関する事項
u ビールの原料となる毬花という部分は夏の時期にかけて少しずつ⼤きくなる
u 1ヶ⽉ほど咲いたあとに少しずつ枯れていき、この流れが株ごと・節ごとに続く

u クラフトビールの醸造に関する事項
u 国内⽣産で圃場と醸造所の近接性を⽣かし、できるだけ⽣の状態での使⽤が理想
u しかし、醸造の回数は限られているため、最も収量の多い時期に収穫を⾏うことが求められる

u バラバラに成⻑するホップと、ある⼀時期にまとめてホップの収穫することが求められるビール醸造→収穫のタイミングを⾒極めたいu 昨年度のカメラ設置位置では、ホップができる位置が確認できなかった。
10135ホップ栽培における課題②
u 病害⾍の被害がある
u 「メイガ」による被害
u 茎が⾷害を受け、その株は⼀気に枯れてしまうu 毬花の⽣産は期待できない→醸造も困難に

u べと病やうどん粉病などの被害も発⽣する可能性
u 昨年度も他植物の巻きつきによる葉の変⾊などがあった
u 安定的に毬花を⽣産するために、病害⾍被害を早期発⾒したい→外⾒的な変化であるので、その変化をモニタリングするシステムが必要
11136

ホップ栽培における課題③
u 飯舘⼩宮の圃場→雑草との混⽣、栽培種の不確実性
u ゼンマイと混⽣し、⽣育不良に（茎や葉などへの影響）
u 10⽉まで毱花が付かず、不確実性がある

12

137

今年度の⽬標︓定点観測技術
u

カメラ・温度計・気象計などのIoT機器を⽤いた定点観測のリベンジ
u 課題①に対して
u カメラ設置場所を⼯夫し、毬花の開花状況を確認→繁茂する時期をある程度予測できる
u 積算温度（2000-2800度）も計測可能に

u 課題②に対して
u 病害⾍被害にあった株を、遠隔で早期発⾒u メイガが発⽣しやすい降⽔条件も把握が可能

u 課題③に対して
u カラハナソウと同時にホップ（セイヨウカラハナソウ）の栽培も開始
u 同様に定点観測を⾏う

u ⼩宮地区（昨年度圃場）でも、昨年度の反省を⽣かした管理の実施（早めの誘引等）
13
138

地域の⽅とともに進めるプロジェクト

14

https://www.vill.iitate.fukushima.jp/uploaded/attachment/13062.pdf

139今年度の⽬標︓クラフトビール⽣産と地域ブランド化

15

140

これから
u 今後の課題
u 蔓の⻑いホップ全てが定点観測でチェックできるのかu 毬花の開花や⾷害などの⼩さい変化に気付くことができるのか

u 福島県飯舘村でのホップ栽培・ビール醸造
u ホップ・クラフトビールのブランディングによって活性化→震災被害からの復興
u 通信が整備されている飯舘村での定点観測技術の実践
u カラハナソウからのビール醸造の可能性の検討
16141

IoT活用による登山道整備・管理の省力化
岩手大学 総合科学研究科 修士1年 森田菜々子

142山岳地における「登山道荒廃」の問題
登山道の
適切な管理

利用：風景鑑賞・レクリエーション
保全：貴重な地形・野生生物の生息地

踏圧と流水などで浸食された
登山道

40年以上放置され荒廃した
木道
143

山岳地における「登山道荒廃」の問題
登山道の維持管理…現状把握・資材運び・施工・モニタリング等• 労力と時間• 作業可能な期間の限定• 自然環境の知識・土木的技術

担い手• 管理者としての行政（環境省、林野庁、地方自治体）• 山小屋、山岳会等のボランティア、登山者など

登山道整備・管理の人手や人材の不足をIoT活用によって解消したい！
144

今回行ったこと◼ 青森県八甲田山（対象地）の山岳管理の課題の整理・分析協議会（WS）への参加、聞き取り◼ 現場の課題に則したIoT活用のアイデアを検討◼ ほかのフィールド（山岳地の登山道以外の自然歩道）への応用性を検討145

協議会（WS）の様子

146八甲田山地域の課題

5

雪崩可視化

木道修復
湿原遊歩道

4

人手

0

規制サイン
トイレ周知
ビーコン
樹氷ルール
体験装備
雪崩装備

ロープウェー混雑
3
トイレ整備
不刈整備
1
2
2

新路整備
情報発信ハブ化
雪の回廊階段3 除雪階段 4

5

シャトルバス
1 車乗入れ制限
路上駐車
多言語標識
入山規制
0

スキル

147

八甲田山地域の課題

5

雪崩可視化

木道修復
湿原遊歩道

4

人手

0

規制サイン
トイレ周知
ビーコン
樹氷ルール
体験装備
雪崩装備

ロープウェー混雑
3
トイレ整備
不刈整備
1
2
2

新路整備
情報発信ハブ化
雪の回廊階段3 除雪階段 4

5

シャトルバス
1 車乗入れ制限
路上駐車
多言語標識
入山規制
0

スキル

148

八甲田山での登山道荒廃と整備状況• 昔登山道の動線が固定されていな
かった頃、自由に歩行した結果
尾根沿い急斜面が裸地化・複線化• S60年頃植生復元事業で土留設置• 現在役割を果たさなくなった木材の撤去• 今後どうする？

IoT活用の方針

登山道の状況把握の省力化＋α 他の課題解決に資する機能⇨ 道標の活用・スマート化
149

提案：スマート道標
土壌流出状態の把握

山岳地

スマート道標＋土壌流出センサー
・遠隔・リアルタイムでモニタリング・色ランプで土壌流出状況
の可視化

遭難防止

道標機能
可視化された積雪情報
土壌・積雪・
利用者状況の
データ

登山者

＋ビーコン
通行のデータ取得
登山者の位置情報⇨遭難箇所の推定

危険個所等利用者への情報提供

情報拠点

登山道状況のモニタリング
データ蓄積

局所的積雪状況の可視化＋積雪センサー＋ランプ
・積雪状況を可視化して伝達・スキールートの局所的な積雪の把握

150

提案：スマート道標
土壌流出状態の把握

山岳地

スマート道標＋土壌流出センサー
・遠隔・リアルタイムでモニタリング・色ランプで土壌流出状況
の可視化

遭難防止

道標機能
可視化された積雪情報
土壌・積雪・
利用者状況の
データ

登山者

＋ビーコン
通行のデータ取得
登山者の位置情報⇨遭難箇所の推定

危険個所等利用者への情報提供

情報拠点

登山道状況のモニタリング
データ蓄積

局所的積雪状況の可視化

・積雪状況を可視化して伝達

道標 ⇒山岳地の登山道以外でも＋α
道の管理に応用可能・スキールートの局所的な積雪の把握

長距離自然歩道の管理への展開
151＋積雪センサー＋ランプ長距離自然歩道とは
国土を縦断、横断又は循環し四季を通じて 手軽に楽しく かつ安全に国土の優れた風景地等を歩くことで沿線の豊かな自然環境や自然景観、歴史や文化に触れ国土や風土を再認識し自然保護に対する意識を高める• 総距離27,000km• 街や農村地域、山岳地など様々な
自然環境の地域を通る
管理の課題• 地図や情報のデジタル化△• 草刈り等の管理が不十分• 通行困難個所等の把握・発信152

スマート道標の長距離自然歩道の管理への展開
山岳地
デジタルマップに
管理データを連携＋草の繁茂センサー＋潮位センサー＋ライト・高潮などで通行困難個所の把握・
情報発信
・通行状況の可視化

ハイカー

管理拠点

・草刈り等の管理に活用

長距離自然歩道（街・農村）

153

今後の課題と展望

今回は設置機器の具体的な実証実験を行っていない• 山岳環境下で、想定の機能が発揮できるか不明• どんな技術が必要か、具体的にわかっていない

制度面で考慮すべき課題の存在• 景観を損なわないか• 国立公園への工作物の新たな設置の規制

現行の管理システムとの整合を考慮しながらどんな技術適応が可能か・適しているか
検討が必要
154

農業農村地域における情報利活用の未来図Ⅳ

中山間地域における小規模スマート
製麦設備による農閑期の生業創出

岩手大学農学部
佐藤稜
2024年3月1日

155

活動紹介

農地保全・地域経済循環を目的に、ビール原料の国産化に取り組む
カンパニー名 岩手大学クラフトビール部

共同代表 佐藤稜 山端脩暉

事業内容 ビール麦の生産支援など

設立

2021.04 (3年目)メンバー 29名 (1-4年次 農学, 人社, 理工)
活動地域 紫波町、陸前高田市、花巻市など
156

活動背景① -農業の縮小-

1960年をピークに農地面積の減少
年間平均2.9万haの農地減少
国内の農地面積推移

約70％の基幹的農業従事者が65歳以上(平均年齢は67.9歳)

基幹的農業従事者の年齢割合

農地面積[万ha]

800
600

30.5%

400

69.5%

200
0

1960年 1970年 1980年 1990年 2000年 2010年 2020年
うち65歳以上

参考：https://empowerment.tsuda.ac.jp/detail/61916

65歳未満

157

活動背景② -供給リスクの拡大-

国内における食料生産は縮小

一方、世界的には人口増加に伴う食料需要の拡大
世界人口の見通し
120

約1.3倍

世界の食料需要の見通し
80

約1.5倍

97億人
60

74.1億人39.3億トン

億人

億t

80

58.2億トン

40

40

20

0
2015年

0
2015年

2050年

穀物

油糧種子

2050年
砂糖作物

畜産物

158
※世界人口推計(WWP)公表データより作成

活動背景③ -相互的な課題解決-

国内

世界
相互的に解消農地活用

安定した原料供給

国内自給率の低い作物の国産化

159

ビール麦の現状と国産化のメリット

年間約400千トンの輸入
国産化の余地＆所得の取り戻し
ビール用麦芽の国産割合

収穫時期が小麦より1～2週間ほど早い

国産

9.3%

・梅雨前の収穫(降雨被害の回避)
輸入

90.7％

・異常気象を踏まえたリスク分散

・他の作物との輪作を行いやすい(大豆、トウモロコシなど)

輸入麦芽

国内麦芽

参考：
https://www.mof.go.jp/policy/customs_tariff/tariff_reform/fy2021/nousui/2021nousui_13.pdf

参考：https://www.maff.go.jp/j/seisan/sien/sizai/s_cost/pdf/data2.pdf※小麦の取引価格は岩手県の農業生産技術体系を参照※ビール麦の作業時間および経営収支は試験栽培の結果から独自に作成。

160

ビール麦の現状と国産化のメリット

米生産と比べて10aあたり
小麦と比べて121.6%の収益増加

約1/4の労働時間(生産に必要な労働力は同程度)

労働時間[h]10aあたりの労働時間
30.0¥120,000

20.0¥80,000

10.0¥40,000

0.0

¥0

米(水田)

ニンジン

小麦
59,612円/10a

ビール麦72,512円/10a

ビール麦(¥40,000)
交付金

販売金額

変動費

参考：https://www.maff.go.jp/j/seisan/sien/sizai/s_cost/pdf/data2.pdf※小麦の取引価格は岩手県の農業生産技術体系を参照※ビール麦の作業時間および経営収支は試験栽培の結果から独自に作成。

161

ビール麦の国産化によるメリット

ビール麦生産を通して…
1. 農地保全(地域資源の活用)
2. 地域経済循環の向上(所得流出の抑制)
3. 安定した原料供給(供給ルートの分散)(主に)中山間地域＆郊外地域でビール麦生産162

実際の様子(岩手県陸前高田市)

163

実際の様子(岩手県陸前高田市)

164

実際の様子(岩手県陸前高田市)

165

国産ビール麦生産の課題

国産化の課題は大きく4つ！

1. ビジネスエコシステムの構築

ほぼ達成

・分業体制の構築(種子生産～醸造まで)・各工程の専業化による品質安定(10主体以上の連携)

2. 国産麦芽の価格転嫁
・マーケティングによる価格転嫁
・補助金等による生産補填

3. 製麦設備の導入
・地域ごとに製麦加工を行える拠点の設置
・多様な種類の麦芽を供給可能にする

4. 品質の向上＆供給の安定化
・品種改良による品質向上
・農家ごとの生産方法の統一化

品種改良は今年度から開始
166

製麦加工(Malting)とは？
収穫したビール麦を発芽させたあと、焙煎する工程→ビール麦中のでんぷんを糖化させる
大きく4つの工程に分かれる

浸麦

発芽

乾燥・焙煎

低温での加工が必要なため基本的には冬季の実施

ビール麦農家の農閑期の収益になるのでは？
167

二つのヒアリングを実施

まずは現状＆実態を把握
製麦メーカー

ビール麦生産農家(岩手県・宮城県・北海道)

どのようなに製麦するのか？

どのような条件が必要か？
168

生産農家へのヒアリング結果

1. 100万円/年程度の収益確保
・2,600kg程度の生産が必要(後述)・生産面積は70a～100a程度

2. 冬季期間(農閑期)のみの実施
・12月～3月の実施
・ビール麦の播種作業終了後に製麦加工を実施

3. 零細農家でも実施可能
・一人でも実施可能
・さらに設備コストもなるべく削減する必要

169

製麦メーカーへのヒアリング

1. 約14t以下の製麦委託だと高コスト・分業体制の構築(種子生産～醸造まで)・各工程の専業化による品質安定

2. 供給できる麦芽の種類が2種類のみ
・マーケティングによる価格転嫁
・補助金等による生産補填

3. 国税庁が主体となって製麦拠点を各地に拡大
・地域ごとに製麦加工を行える拠点の設置
・多様な種類の麦芽を供給可能にする

170

国税庁の方針

・近年、全国的にブルワリー＆ウイスキーメーカーが増加
・国産麦芽の需要増加
・一方で製麦設備が国内にないという課題

国税庁が主導で国産製麦の増加を目指す

地域規模での製麦は時勢なのでは？
171

小規模スマート製麦設備の導入を検討

172

ヒアリング結果を踏まえた設備要件

1. 100万円/年程度の収益確保
・原麦換算で年間2.6t～3.0tの製麦加工が必要

2. 冬季期間(農閑期)のみの実施
・農閑期を12月～3月(約13週間)

3. 零細農家でも実施可能
・一人でも実施可能・設備コストを100万円程度に抑える(既存の設備は2,000万円程度)

120kg/ロットの実施が望ましい(かつ12月～3月の間継続して実施)

173

まずは設備・施設の代替案を検討

174

製麦設備・施設の概要

施設は制御棟と加工棟の2つに分かれる
制御棟

加工棟

※イメージ

これらをミニチュア・簡易化
175

製麦設備・施設の代替案
制御棟

加工棟

※イメージ

それぞれ代替自宅

農業用ビニールハウス(簡易制御棟)(簡易加工棟)

※イメージ

※イメージ

176

浸麦・発芽層の代替案

浸麦層をトロ箱を複数連結して代替さらに発芽作業もトロ箱内で実施
トロ箱で代替浸麦プール

発芽工程後はトロ箱のまま
リフトで運搬可能

トロ箱の下部に弁を付けて自動排水を可能に177

乾燥・焙煎設備の代替案

ドラム式焙煎器をドラム缶で代替動力としてモーターとサーモスタットによる温度管理の省力化

ドラム缶で代替

ドラム式焙煎器※イメージ

熱源に間伐材などを用いると資源利用の促進につながる

178

製麦試験の実施

課題点および効率化が見込める箇所をリサーチ

浸麦工程

発芽工程

乾燥・焙煎工程179

試験結果を踏まえた課題＆改善点

浸麦工程
・水管理＆排水作業が大きな負担
・温度管理が負担(15度以上だと腐敗)

発芽工程・温度管理が負担(15度以上だとカビが繁殖)
・攪拌作業が大きな負担

解決案
・排水の自動化・センシングによる温湿度の見える化＆遠隔管理
情報技術の活用ポイント
180

ローテーションでの作業実施

浸麦工程が2日間、発芽工程は約4日間かかる設備をフル稼働させるためにローテーションの実施

浸麦①

浸麦②

発芽①

発芽②

作業を2日間ずらして4ロット同時に実施

1.0回/週農業ハウスを上から見た図1.9回/週

ただし管理コストが大きく増加
IoT,ICT活用による効率＆省力化が必要

181

試験結果を踏まえた課題＆改善点

乾燥＆焙煎工程・温度管理が大きな負担(一日中確認が必要)
・麦芽の種類ごとに分けた温度管理が必要

解決案
・センシングによる温度の見える化
・サーモスタットと連動した遠隔での温度管理
情報技術の活用ポイント

182

製麦設備の簡易化・小規模スマート化案

センシングにより自宅PCで確認＆管理可能
自宅PCでの管理
製麦加工を農閑期の収益源として確立！

浸麦＆発芽棟乾燥＆焙煎棟

10～30m
※イメージ

自宅

農業ハウス

(簡易制御室)(スマート製麦施設)

100万円の年商UP！

屋外でもタブレットで確認可能
どこでも誰でも製麦が可能！

183

製麦設備の流用案
浸麦層を水耕栽培として流用
排水・温度管理に必要な技術が共通

浸麦・発芽設備

水耕栽培設備農閑期(12～3月)

春～秋期(4～11月)ビール麦＆製麦のみで100万円/年商UP！

通年でのビジネスモデル
184

今後の展望と課題点

課題点
・発芽工程における攪拌作業のみ全て人力・いかに省力化をはかるか？

その他
・今回は一軒ごと個別の設備を想定
・ビール麦農家が複数存在する場合…
・共同利用の製麦拠点を導入するのがベスト？

発芽作業の実施の様子

・その場合、品質の統一が課題点

今後の実施内容・ラズパイ等を活用したセンサーの導入
・製麦試験の規模拡大および試験醸造
空き校舎を活用した拠点導入を検討中
185

農業農村地域における情報活用の未来図発表会

IoTを用いたビール麦栽培のスマート化との栽培暦の自動作成
2024年3月1日
岩手大学農学部食料生産環境学科2年
山端脩暉

186

活動背景①

1960年をピークに農地面積の減少
年間平均2.9万haの農地減少

基幹的農業従事者の約70％が65歳以上(平均年齢は67.9歳)
基幹的農業従事者の年齢割合

国内の農地面積推移

農地面積[万ha]

800

600

30.5%

400

69.5%

200

0

うち65歳以上

65歳未満

1960年 1970年 1980年 1990年 2000年 2010年 2020年

参考：https://empowerment.tsuda.ac.jp/detail/61916

187

活動背景②※世界人口推計(WWP)公表データより作成

世界人口の見通し
120

約1.3倍

世界の食料需要の見通し
80

約1.5倍

97億人
60

74.1億人39.3億トン

億人

億t

80

58.2億トン

40

40

20

0
2015年

0
2015年

2050年

穀物

油糧種子

2050年
砂糖作物

畜産物

188

活動背景③

農水省の予想案より基幹的農業者数は10年間で約50万人(37%)が減少するとの予想も基幹的農業者数

基幹的農業者数

136万3,000人

86万人(令和2年)(令和12年)①一人当たりの生産面積の拡大(10ha/人)②新たな農地の活用策として従来輸入していた作物の国産化③輸入作物を国産化するための基盤構築(輸入代替,輸入置換)
189

そこでビール麦の国産化

190

ビール麦の現状と国産化のメリット

年間約400千トンの輸入
国産化の余地が大きい！

小麦と比べて121.6%の収益増加(生産に必要な労働力は同程度)

国産 ビール用麦芽の国産割合¥120,000

9.3%

小麦59,612円/10a

ビール麦72,512円/10a¥80,000

輸入¥40,000

90.7％
¥0

輸入麦芽

国内麦芽

(¥40,000)
交付金

販売金額

変動費

191

ビール麦の国産化に向けた課題

気象などの成育環境の違いから栽培時期が異なる

自分の地域の栽培時期が分からない

各農地にアドバイザーが必要

AIによる栽培指導が有効では？
192

AIを活用した栽培指導

栽培データ収集AIが分析

分析結果を基に作業

未経験の農家でもビール麦栽培が可能に
193

実際の取り組み

194

土壌調査

土壌調査の実施

紫波町,陸前高田市,北海道浦幌町,宮城県東松島市で土壌調査を実施※土壌採取の様子
195土壌データ

硝酸態窒素(mg/g)

pH

水溶性リン酸(mg/g)

水溶性カリウム(mg/g)

浦幌町

5.0

0.0

50.0

3.3

陸前高田市

5.3

10.0

10.0

10.0

紫波町

5.5

10.0

25.0

10.0

東松島市

6.5

15.0

50.0

5.0

各地域のビール麦農地における土壌のpHと各土壌成分の蜜度

ビール麦栽培の未経験者にはデータの評価が困難
196

AIによる土壌データの分析結果（陸前高田市の例）

QA

小春二条麦の栽培に土壌データは適切か

・pH：石灰や苦土石灰を施用して上げるべき・硝酸態窒素：問題なし
・水溶性リン酸：適宜補給が必要
・水溶性カリウム：適宜補給が必要+αたんぱく含量を下げるために播種時期や播種量調整する。

197

今回の課題と今後の展望

198

今回の課題農地面積の拡大につれ労力を要する

人力での土壌調査にかかるコストが大

データ採取の効率化が必要
199

今後の展望県内で農地データの採取＋

データ採取の効率化

・岩手県紫波町・陸前高田市の農地でデータ採取
・県内の栽培データを基にしたAiによる分析⇒県内にビール麦生産農家の相談窓口を設ける

200

新規就農者向けのIoTを用いた無人販売機「コネクテナ」の提案
東京大学農学部生物・環境工学専修3年

鴨田薫佳

柳田琉成

201

無人販売機「コネクテナ」のコンセプト
日本の農業の課題
生産者の高齢化で担い手が不足。
新規農家を増やす必要がある。
農業を始める手助けをできないか？

新規農家が抱える課題
・自分の商品を消費者に知ってもらいたいが、機会がない。

「消費者との直接的なつながりの薄さ」が一つの障壁

・消費者は自分の野菜をどんなふうに評価しているだ
ろう…？
202

無人販売機「コネクテナ」のコンセプト

消費者のニーズ
・新鮮な野菜を安く手に入れたい。
・安心安全な野菜を食べたい。

・地産地消への関心。

ポイント☛安く新鮮な野菜を消費者に「直接」届ける☛安心安全な野菜をアピール
203

そこで・・・
無人販売機を活用する？

204

生産者と消費者をCONNECTする
無人販売CONTAINER「CONNECTAINER(コネクテナ)」
を提案

205

無人販売機「コネクテナ」のコンセプト
そもそも無人販売には…

生産者から消費者に「直接」野菜を売るだから「安く」て「新鮮」
生産者は手軽に設置できるという強みがある

IoT(,IT)を用いること
で、強みを引き出す！
206

IoT,ITの活用
スマホアプリからいつでも見られる

店の位置
と在庫の
状況

リアルタイムでスマホアプリから在庫を見られれば、消費者は購入しやすくなり、ニーズが広がる。
コネクテナの活発な利用は、生産者と地域の人との交流を増やす。
在庫の補充や処分がしやすくなる。

野菜のPR
ポイント

野菜が育った経緯を知ることで安心感につながる。
こだわりを消費者に知ってもらうことでブランド化につながり、収入の向上に貢献する。

消費者の
口コミ

消費者からのフィードバックは品質の向上に役立つ。
良い反応は農家のモチベーションになる。

207

コネクテナの仕組み
ソーラー
パネル

マイコン・
通信機器

導入のしやすさのためにシンプルさを追求。

蓋つきのコンテナなので、シンプルで安価。生産者は気軽に導入できる。
ロック機構

お金が払われたときのみ蓋のロックを解除することで、商品の盗難を防止する。
蓋

料金箱

重量センサ

重量センサで在庫の個数を取得。販売機の場所とともに、在庫をリアルタイムでスマホアプリから見ることができる。
電源は太陽光発電で賄う。初期費用やラニングコ
ストを抑えるため、空調機能はない。
208

「コネクテナ」がつくる未来像

農家A

残り10個

農家B

残り15個
209

今後の課題新規就農者にとって消費者との距離が縮まることのメリットはどのくらいあるのか？

このアプリをいかに広げるか？

耕作放棄が深刻化する山間では、無人販売を行ったところで客はこないのでは？

210

ご清聴
ありがとうございました

211

鳥獣害対策センサ開発プロジェクト
東京大学農学部生物・環境工学専修3年
西山伊織
小林隆之

212

目次
1. 背景と概要
2. 現行対策との比較
3. センサ必要機能・概形
4. メカニズム
5. 懸念点と対策
6. 試作品の機能
7. まとめ213

目次
1. 背景と概要
2. 現行対策との比較
3. センサ必要機能・概形
4. メカニズム
5. 懸念点と対策
6. 試作品の機能
7. まとめ214

村落や圃場における獣害の現状①

被害状況の実情減少傾向だがR3時点で総額155億円規模

シカ・イノシシ・サルで7割を占める

クマの脅威や鳥の糞害などの金額換算できない害も215

村落や圃場における獣害の現状②

多面的な対策

解消困難な障壁

経済的制約

労働力的制約

物理的制約

安全面の制約IoTや機械利用で低減可能？

216

屋外での通信の問題
追加的障壁

屋外での通信・インターネット接続手段は？

LPWA

Low Power Wide Area-network

家庭内Wi-Fiとの中継装置

低消費電力かつ広域・長距離通信

既存の回線を利用可能

画像伝送に制約・動画伝送は不可能

追加機器の購入・設置・セットアップ

追加の通信契約が必要

そもそも自宅にWi-Fiがない/
圃場近辺に住んでいないパターン(低価格だがそれだけでも精神的ハードルに)要件に応じて利用可能としつつスタンドアローンでも最低限の動作を可能に217

デバイスを用いた鳥獣対策方法の試案

パッシブ型360°
赤外線カメラ (複数台)

バッテリーボックス or 電源
兼 解析・制御装置

画像送信

警報装置 or 通信装置

分類結果に応じた指示

給電

熱源画像取得

熱源を解析・分類・送信警報装置起動 or データ送信

218

目次
1. 背景と概要
2. 現行対策との比較
3. センサ必要機能・概形
4. メカニズム
5. 懸念点と対策
6. 試作品の機能
7. まとめ219

鳥獣種ごとの対策比較
個体数は少ないが危険性が段違い

侵入阻害方法が
限定的

サル

クマ

鳥類

発展的侵入防止柵(おじろ用心棒)(人力での排除)

防鳥網・テグス網(らくらく設置3.5)(早期警戒網の構築・
生態調査&行動データ蓄積)

忌避音・フラッシュ( + 慣れ防止の
定期的追い払い)

農作物被害額の7割を占める
イノシシ

シカ

既存の
代表的
対策例
侵入防止柵 (電気柵等)

本デバイスで検討する対策忌避音・フラッシュ( + 慣れ防止の
定期的追い払い)220

対策種ごとの優位性比較
対象鳥獣

対策安定性

設置要件

導入コスト

メンテナンス性

シカ・イノシシ大型機械利用圃場で制限

40,000円 / 100m

雑草防除
掘り起こし・破壊の修繕

同上 + サル

大型機械利用圃場で制限

鳥類

広域圃場・
大型機械利用圃場NG
栽培の邪魔にも(40,000円 / 100㎡・外周50m)

暴風・降雪時の撤収・再設置(Wi-Fi不要型の場合)

センサ売価*(50/有効半径) / 100m
+ 本体売価 + 警報装置売価

修理に専門知識
短い耐用年数？

侵入防止柵

発展的
侵入防止柵
(おじろ用心棒)防鳥網(らくらく設置3.5)

自動検知
センサ
+
忌避音・
フラッシュ

サル・鳥類

190,000円 / 100m
(380,000円 / 200m)

80,000円 / 100m

雑草防除
掘り起こし・破壊の修繕

221

ターゲットの決定・優位性確保のための必要事項

クマ
早期警戒網構築や生態調査利用なので独自性あり

ターゲット

サル・鳥類
既存の対策に設置要件・導入コスト面で穴がある
例としてイネ・野菜の圃場で防鳥網は使えない

単価の低減

設置・回収の容易化

制御装置を介したセンサの連携性

鳥獣害対策の1手段として受容してもらえるかも？

222

目次
1. 背景と概要
2. 現行対策との比較
3. センサ必要機能・概形
4. メカニズム
5. 懸念点と対策
6. 試作品の機能
7. まとめ223

給電・画像送信ソケット

必要機能と概形

・圃場利用時は耕起や草刈りでの損傷を避け
地上給電
・山野利用時は地中給電も可能な構造

パノラマ鏡付き赤外線カメラでの 360 度撮影
地形に合わせたカメラ位置調整ポール

上下の
画角

パノラマ鏡
・必要に応じて画像補正用の熱電対も？

パッシブ型赤外線カメラ + (GPS)

スタンドアローンでの鳥獣の検知・分類・記録保存

長さ調整機構付きパイル
分類結果毎に信号出力するか否かの設定 ※1
GPS情報と検知・分類情報の自動送信モード ※2 ※3

センサ

マイコン部の高温を避ける構造(外装色・マイコン部の埋設等)

給電・画像受信ソケット * 2~4
警報 / 通信機器接続用ソケット * 2

設置後セットアップ難易度を低減する設計・UI

バッテリーボックス・交換ランプ
制御設定パネル・記録用メモリ

バッテリーと有線電源の両対応(可能ならソーラーアタッチメントも)一目でバッテリー交換時期の分かる設計※1 Wi-Fi接続時は撮影画像自体も送信※2 有線・Wi-Fiに加えてLPWAなども？
※3 特定の時間帯のみの設定など発展的機能もバッテリーボックス 兼
解析・制御装置
地中埋設型マイコンボックス

224

目次
1. 背景と概要
2. 現行対策との比較
3. センサ必要機能・概形
4. メカニズム
5. 懸念点と対策
6. 試作品の機能
7. まとめ225

導入を検討するパノラマカメラの仕組みと取得画像の処理

パノラマ鏡

θ

r

焦点a
上下の
画角
焦点b

θはそのままx座標に変換
カメラ

rは補正後y座標に変換

226

対象鳥獣ごとの識別機序
熱源の温度が一定より高い
Yes

No

車両等非生物

熱源の温度が一定より低い生物が死ぬ温度
Yes

No

ヒト
基礎体温が低く、衣類も着用

小規模熱源が散らばって存在

Yes

No

鳥類

形状学習による分類とはいえ可能な限り全て形状による分類が望ましい

クマ

シカ

イノシシ

鳥類のみ小サイズ故に画素不足での形状認識の困難が予想される

227

目次
1. 背景と概要
2. 現行対策との比較
3. センサ必要機能・概形
4. メカニズム
5. 懸念点と対策
6. 試作品の機能
7. まとめ228

懸念点1 : 忌避音やフラッシュの有効性 (鳥獣の慣れ)

定期的な追い払いを織り交ぜることで慣れを阻害

有効な条件
高い警戒心

高い学習能力
サル

カラス

スズメ・
ムクドリ

低い反撃能力229

懸念点2 : 忌避音やフラッシュの公害問題①
採食行動時間
評価軸
ヒト

0：00

12：00

(活動時間)

忌避音波長域

可視域
55000Hz

24：00

400nm

700nm

(可聴域)

シカ
イノシシ
サル
(ニホンザル)

クマ

カラス

スズメ

(可聴域)

ムクドリ

230

懸念点2 : 忌避音やフラッシュの公害問題②

公害・近隣トラブル発展の可能性について
サル・鳥類は昼行性
光利用はもとより、忌避音利用でも早朝以外は問題ないと思われる
ただし野生動物は明朝から活動するものが多く、早朝の防除が鬼門となる

夜行性のシカ・イノシシには超音波が有効？
今回メインターゲットからは外したが、シカ・イノシシは夜行性故に特に公害問題がシビア
ただし一部企業から超音波による防除効果が報告されており商品化ケースも存在

鳥類は紫外線が有効
多くの鳥類は紫外線を感知する錐体細胞を持つため、紫外線LEDなどを用いたフラッシュを作成できれば早朝の防除に有効である可能性も

231

目次
1. 背景と概要
2. 現行対策との比較
3. センサ必要機能・概形
4. メカニズム
5. 懸念点と対策
6. 試作品の機能
7. まとめ

232

装置概要

カメラ

人感センサ―● Raspberry Pi 4 Model Bを選択○○○

OSを搭載→同時に複数の処理が可能
IoT開発初心者向け
高価格（１万円程度）● 人感センサ―とカメラ○

Raphael Kit for Raspberry Piのものを使用

Raspberry Pi

233

実現した機能● 自動撮影機能○○○○

人感センサ―で熱源を感知→撮影
パノラマミラーによる360度撮影は未実施
赤外線カメラも実装したい
人感センサーの感知範囲の狭さ装置のカメラで撮影したRaspberry Pi● リモート接続とファイルの送受信
○

○
○
○

Virtual Network Computing（VNC）を使用して別のデバイスからリモート接続
今回使用したのはRealVNC
Raspberry Piと接続元とのファイルのやり取りが可能
暗号を用いないためセキュリティ×ファイルのやり取りは手動
VNCで見たRaspberry Pi上での上画像

234

課題
●
●
●
●
●
●

パノラマミラーの360度撮影
より広範囲の熱源探知
コストカット（より安価な本体の利用）
赤外線カメラ（夜間に対応）
安全性の高い通信方法
撮影からファイル送信までの自動化

235

目次
1. 背景と概要
2. 現行対策との比較
3. センサ必要機能・概形
4. メカニズム
5. 懸念点と対策
6. 試作品の機能
7. まとめ236

センサ式鳥獣対策の強み

独自性
熊等の生態調査・早期警戒網構築
広域 / 大型機械利用圃場での鳥類対策の新選択肢

価格優位性
サル対策は高額になりがち故に勝ち目有り

緩い設置要件
柵や網より容易な設置と撤収
農作業の邪魔にならりづらい237

ご清聴ありがとうございました

238

植物工場及び圃場の最適な栽培環境に必要な環境変数の制御及びその管理
東京大学農学部生物環境工学専修3年

石橋宙郎
239

はじめに
対処すべき課題➢ 農業従事者の減少、急速な高齢化

対策➢ IoTを活用した自動化システムの導入

240

IoT技術導入の目標➢ 危険を伴う作業、重労働の自動化(荒天時の水門の開閉、重量のある資材などの運搬)➢ 植物工場における低コスト、簡易的かつ汎用性の高い自動制御システムの導入
例：スマホアプリなどで簡単に操作→スマート農業の他に促成栽培、精密農業等への応用
241

試作機の説明
開発環境Arduino IDE
材料

ESP32 Devkit(マイコンボード)
プラグユニット(市販品)
DS1820防水加工(温度センサ)
製作費2500円前後

242

試作機の説明
測定原理
ECセンサ：培養水中の電圧降下を測定

導電率𝜅の導出式
𝑉
𝜅= × 𝛼𝐼
𝛼:セル定数(電極の距離により定まる)→距離が固定されるプラグユニットの流用が最適※温度補正が必要
導電率から培養水中の溶存イオン濃度を算出
243

試作機の説明
回路の概要

ESP32

補正用
温度センサ
AC/DCコン
バータ回路

ECセンサ

A/Dコンバータ
クラウドデータ244

試作機の説明課題点➢ 直流による計測では分極が発生し、時間とともに計測精度が著しく低下、栽培用水にセンサの金属イオンが溶出
交流による計測は回路が複雑化(簡易化の目標に反する)➢ 適切な測定ができる環境の整備(培地に砂利を使うことでカルシウムが溶出する可能性)

245

試作機の説明
解決策の提案➢ 断続的なパルス電流による計測で分極をなるべく抑える➢ 培地を有機物由来のものに変更

246

今後の展望◆ 栽培作物の品種や、現状の諸問題等の様々なニーズに合わせて柔軟に対応できる、自動化システムの開発◆ 農家の方々が導入しやすいように、低コスト化、操作や管理の簡略化を進める必要がある

247

三重県御浜町におけるLPWAを用いた土壌水分計測装置の開発
三重大学大学院〇加藤 沙耶香， 石津 フェリペ， 三村 悠太朗

248

はじめに
適度な
乾燥ストレス

土地の水管理のために連続した土壌水分の計測が重要
×アナログ
×手間がかかる
◎安価

◎デジタル
◎自動
×高額

水柱の高さ

電気
249

目的

LPWA

CSMS

静電容量式
土壌水分センサー

２００円／台日本中どこでも通信可能な通信回線

ESP32
マイコン
ボード
Arduino互換

安価で自動連続計測可能な
土壌水分測定システムを作りマルドリ式の品質管理に貢献する250作成したシステム

Ambient

出力値(V)CSMS

LPWA

Sigfox

ESP32

土
3.3V

送信

IoTデータ
可視化サービス

バイナリデータ⇒元のデータに戻す

バイナリデータに変換して送信251

未来図Ⅲまでの成果
CSMSーESP32ーSigfoxの土壌水分測定システムを作った

30分間隔で20日間以上の 安定的な稼働△耐久性の改善が求められる

平均誤差0.024であり 既製品と遜色ない精度
台数を増やしてもコストが増えず 安い
252現在行っている改良
プログラムの改善• ノイズを消すため → MULCHSAMPLING• 省エネのため → DEEPSLEEP• センサーの本数を増やすためにデータを軽くした

253

現在行っている改良
センサーの補強• 3DプリンターとUVレジンを使い、より強い耐水加工を施した。

レジンでコーティングしたもの４台を完全に水につけ１４日間放置した

UVレジン

254

現在行っている改良
ディバイスの制作• 圃場での測定実験を目指し、ソーターパネルを用いた測定装置を製作している。

ソーラー
パネル

255

御浜プロジェクト

三重大学と地域が連携し、ICT化や地域発展を目指すプロジェクト256

御浜町での計測
測定項目

土中の情報
•
•
•
•

体積含水率
マトリックポテンシャル
飽和抽出
土中温度

気象情報
各場所のセンサー• TEROS-12 ×２(15cm, 30cm)• TEROS-21 ×２(15cm, 30cm)• ATOMS

•
•
•
•
•
•
•

日射量
気温
蒸気圧
飽差
大気圧
風速
降水量

257

センサーの位置(志原地区)
点滴チューブ

深さ15cmと30cm
258

志原地区での計測
マルチシート敷設
点滴潅水

わずかながら
体積含水率の上昇を観測した

センサーの位置を点滴チューブ近くに
埋めなおす
259

水分保持曲線
志原地区(S.マルチ)の深さ15㎝地点①マトリックポテンシャルが-10kPa以上を除く②vangenuchteモデルの式に
フィッティング260

まとめ
低価格土壌水分センサーとLPWAを用いた水管理システム• 30分間隔で20日間以上の 安定的な稼働• 平均誤差0.024であり 既製品と遜色ない精度• 耐久性の改善が求められる• 台数を増やしてもコストが増えず 安い↓• システムを改良した• センサーをレジンを用いて加工した• 屋外実験を想定したディバイスを製作中

御浜町でのセンサー設置• マルドリ方式の点滴潅水をわずかながら観測• Vangenuchteモデルにフィッティングした261

未来図Ⅲでの発表資料

262

低価格土壌水分センサーとLPWA を用いた
土壌水分監視システムの構築
三重大学 生物資源学研究科
共生環境学専攻 M１

加藤沙耶香(指導教員 伊藤良栄)

263

はじめに
適度な
乾燥ストレス

土地の水管理のために連続した土壌水分の計測が重要
×アナログ
×手間がかかる
◎安価

◎デジタル
◎自動
×高額

水柱の高さ

電気
264

目的

LPWA

CSMS

静電容量式
土壌水分センサー

２００円／台日本中どこでも通信可能な通信回線

ESP32
マイコン
ボード
Arduino互換

安価で自動連続計測可能な
土壌水分測定システムを作る
265作成したシステム

Ambient

出力値(V)CSMS

LPWA

Sigfox

ESP32

土
3.3V

送信

IoTデータ
可視化サービス

バイナリデータ⇒元のデータに戻す

バイナリデータに変換して送信266

センサーの能力

能力と需要

V

CSMS

CSMS

V
水

低

高

不良品

品質管理

ポンプ
の漏水

空気

48台に5台CSMSの能力を調べる必要がある
267

実験1

結果

目的

センサーのばらつきと、
出力値と体積含水率の関係を調べる

0.03~0.07(V)
のばらつき
がある

0.42

0.79

方法

0.83

0.85

0.87

0.45

センサー

0.40

平均値

0.35

10台

体積含水率

CSMS

V

0.81

0.30
0.25

傾きが
大きく変わる

0.20
0.15

1.9(g/cm³)

Θ 6段階

0.10
0.05
0.00
0.5

1

1.5
センサーの値(v)

2

2.5
268

検量式
先行研究(藤巻ら2021)の式

0.45

0≦θ≦5
5≦θ≦0.42

体積含水率

0.30

先行研究
線形 (0≦θ≦5)
線形 (5≦θ≦0.42)

0.15

y = -0.0609x + 0.1269
0.00
0.7

1.2

1.308(𝑉)1.7

出力値(V)

2.2

2.7
269

実験2
Wi-Fi

飽和から風乾まで約20日間放置①システムの④ESP32と繋試運転
CSMS土中CSMS上部

シリアルポートで接続(SDI-12)

ESP32

CSMS

CSMS

げられるかの検証
TEROS-12

電子天秤⑤測定精度の
検証
②耐久性の
③他のセン
質量測定
検証
サーとの比較
体積含水率
30分おきに測定
Ⅰ時間おき
270

システム
2.3

データの転送 問題なく稼働
CSMS上部CSMS土中2900

TEROS-12

2700

1.9
2600

CSMS出力値(V)

1.7

2500

1.5

2400

1.3

2300
2200

1.1
2100

CSMS土中は途中で故障

0.9

TEROS-12出力値(Raw値)

2800

2.1

耐久性△

2000

0.7

1900

0

2

4

6

8

10

経過時間(日)

12

14

16

18
271

精度
0.45
TEROS-12

最大誤差
平均誤差

CSMS

センサーθ

0.35

0.058
0.024

0.25

既製品±3%(0.03)
0.15
0.05

-0.05 0

0.15

0.3

質量測定θ

0.45

遜色ない

各体積含水率の比較
272

センサー

コスト比較
1台設置

CSMS

一般

センサー

200

54,000

ロガー

1,250

通信

5,000

TEROS-12
54,000円

180,000

合計

6,450円

234,000円

6台設置
6台設置

7,450円

504,000円

台数を増やしてもコストが変わらない

ロガー

ZL6
180,000円
273

まとめ
CSMSーESP32ーSigfoxの土壌水分測定システムを作った

30分間隔で20日間以上の 安定的な稼働△耐久性の改善が求められる

平均誤差0.024であり 既製品と遜色ない精度
台数を増やしてもコストが増えず 安い
274

TEROS-12について⚫ 本来埋めて測定する。
⚫ 鳥取砂丘砂に合わせた検量を行っていない⚫ 容器の大きさが違う⚫ 専用のロガーを使わなかった

要検討

275

現場について276

３．DX を活用した農業農村整備事業の展開、農村の活性化に係る調査
農業農村地域において DX を活用するためには通信インフラの整備が不可欠である。しかしながら、中山間地域における通信インフラ整備に関する研究事例が少なく、農村振興局もマニュアル作成に苦心している。
そこで、本調査では東京大学農学生命科学研究科国際情報農学研究室が福島県飯舘村で実施している
WiFi と LoRa の通信方式を使ったデータ転送に関する研究事例を取りまとめた。

（１）中山間地域の水田における水位・水温モニタリング― 飯舘村における LoRaWAN 技術の応⽤ ―（２）パラボラ WiFi アンテナを用いた長距離通信実験

277

中⼭間地域の⽔⽥における⽔位・⽔温モニタリング― 飯舘村における LoRaWAN 技術の応⽤

―

278

⽬次
１章

序論 ........................................................................................................... 6

1.1.

ICT 技術を⽤いたスマート農業の進展............................................................ 6

1.2 ⽔⽥管理の⾃動化と課題 ................................................................................... 6
1.3 飯館村における農業の状況 ................................................................................ 7
1.4 プライベート LORA と LORAWAN .................................................................... 7
1.5 飯館村の専業農家 Y さん ................................................................................... 8
1.6 ⽔⽥⽔位測定に関する既往研究 ......................................................................... 8
1.7 研究の⽬的 ........................................................................................................ 8
２章

⽅法 ........................................................................................................... 9

2.1 飯館村松塚地区の実験⽔⽥ ................................................................................ 92.2 使⽤したセンサーとその設置⽅法 ................................................................... 11

2.2.1 使⽤したセンサー ..................................................................................... 11
2.2.2 センサーの設置......................................................................................... 122.3 測定期間とデータの収集⽅法 .......................................................................... 15
３章

結果 ......................................................................................................... 16

3.1 ⽔位変化 .......................................................................................................... 17

3.1.1 各⽔⽥の⽔位変化 ..................................................................................... 17
3.1.2 ⾬が降った時の⽔位変化 .......................................................................... 28
3.2 ⽔温変化 .......................................................................................................... 32

3.2.1 各⽔⽥の⽔温変化 ..................................................................................... 32
3.2.2 ⽔位が 0cm の時の⽔温変化...................................................................... 41

2

279

４章

考察 ......................................................................................................... 42

4.1 データの取得に失敗した⽔⽥について ............................................................ 42
4.2 ⽔位変化について ............................................................................................ 43

4.2.1 降⽔量と⽔位の関係 ................................................................................. 43
4.2.2 降⾬直後の⽔位変化の違い ....................................................................... 44
4.2.3 降⾬時以外の⽔位変化の違い ................................................................... 45
4.2.4 グループ 6 の⽔位差 ................................................................................. 46
4.2.5 ⽔位が 0cm の時の⽔位変化...................................................................... 46
4.2.6 ⽔⽥ 20 に設置した⾃動給⽔栓の⽔位への影響......................................... 47
4.3 ⽔温変化について ............................................................................................ 48

4.3.1 ⽇較差の違い ............................................................................................ 48
4.3.2 時期による⽇較差の違い .......................................................................... 48
4.3.3 8 ⽉ 12 ⽇から 8 ⽉ 15 ⽇の⽇較差 ............................................................ 49
4.3.4 7 ⽉ 27 ⽇から 7 ⽉ 31 ⽇の⽇較差 ............................................................ 51
4.3.5 ⽔位が 0 cm の時の⽇較差 ........................................................................ 51
4.4 効率の良い給⽔栓設置の⽅法 .......................................................................... 53
５章

結論 ......................................................................................................... 54

5.1 本研究の成果 ................................................................................................... 54
5.2 今後の課題 ...................................................................................................... 54

参考⽂献 ............................................................................................................. 56

3

280

図表⼀覧

表 3-1 ⽔⽥グループごとの⽔位変化の特徴 ---------------------------------------------- 27
表 3-2

降⾬後に増えた⽔位 ------------------------------------------------------------- 28

表 3-3

8 ⽉ 1 ⽇の降⾬後の⽔位変化

表 3-4

⽔温のグループごとの特徴 ----------------------------------------------------- 40

表 3-5

⽔位が 0cm の時の各⽇の⽔温差 ----------------------------------------------- 41

表 4-1

8 ⽉ 12 ⽇から 8 ⽉ 15 ⽇の降⽔量 ---------------------------------------------- 50

図 2-1

センサーの設置位置 -------------------------------------------------------------- 9

図 2-2

⽔⽥グループの分類 ------------------------------------------------------------- 10

図 2-3

⽤いた⽔位・⽔温センサー ----------------------------------------------------- 11

図 2-4

MITSUHA LP-1 の機能仕様 ---------------------------------------------------- 12

図 2-5

パイプに設置したセンサー ----------------------------------------------------- 13

図 2-6

センサーの地中設置⽅法 -------------------------------------------------------- 14

図 2-7

farmo 社の⾃動給⽔栓の設置 (2023 年 5 ⽉ 29 ⽇) --------------------------- 14

図 3-1

⽔⽥ 6 の⽔位と降⽔量 ---------------------------------------------------------- 16

図 3-2

Y さんへのインタビュー(2023 年 12 ⽉ 17 ⽇) -------------------------------- 17

図 3-3

グループ 1 の⽔位と降⽔量 ----------------------------------------------------- 18

図 3-4

グループ 2 の⽔位と降⽔量 ----------------------------------------------------- 19

図 3-5

グループ 3 の⽔位と降⽔量 ----------------------------------------------------- 20

図 3-6

グループ 4 の⽔位と降⽔量 ----------------------------------------------------- 21

図 3-7

グループ 5 の⽔位と降⽔量 ----------------------------------------------------- 22--------------------------------------------- 314281

図 3-8グループ 6 の⽔位と降⽔量 ----------------------------------------------------- 23

図 3-9

グループ 7 の⽔位と降⽔量 ---------------------------------------------------- 24

図 3-10グループ 8 の⽔位と降⽔量 ---------------------------------------------------- 25

図 3-11

降⾬時に⽔位が 1cm 以上上昇した⽔⽥ -------------------------------------- 29

図 3-12

全グループの 8 ⽉ 1 ⽇の⽔位と降⽔量 --------------------------------------- 30

図 3-13グループ 1 の⽔温と降⽔量 ---------------------------------------------------- 32

図 3-14グループ 2 の⽔温と降⽔量 ---------------------------------------------------- 33

図 3-15グループ 3 の⽔温と降⽔量 ---------------------------------------------------- 34

図 3-16

グループ 4 の⽔温と降⽔量 ---------------------------------------------------- 35

図 3-17グループ 5 の⽔温と降⽔量 ---------------------------------------------------- 36

図 3-18グループ 6 の⽔温と降⽔量 ---------------------------------------------------- 37

図 3-19グループ 7 の⽔温と降⽔量 ---------------------------------------------------- 38

図 3-20グループ 8 の⽔温と降⽔量 ---------------------------------------------------- 39

図 4-1

⽔⽥間の⽔移動 ------------------------------------------------------------------ 43

図 4-2

降⾬前の⽔位の違いと上がる⽔位 -------------------------------------------- 45

図 4-3

⽔位変化の要因 ------------------------------------------------------------------ 45

図 4-4

研究期間中の⽇射量 -------------------------------------------------------------- 51

図 4-5

⾃動給⽔栓の効率的な設置⽅法-------------------------------------------------- 53

5

282

１章

序論

1.1. ICT 技術を⽤いたスマート農業の進展
近年、ICT 技術を⽤いたスマート農業技術が進展している。スマート農業とは、ロボット技術や情報通信技術(ICT)を活⽤して、省⼒化・精密化や⾼品質⽣産を⾏う新たな農業である。スマート農業の例として、⾃動⾛⾏トラクター、ロボット⽥植え機、リモートセンシングに基づく可変施肥システムなどが挙げられる（農林⽔産省, 2024）。農林
⽔産省は、スマート農業の社会実装を加速するため、必要な技術開発・実装やスマート
農業普及のための環境整備等について総合的に取り組むことを明⾔している(農林⽔産省, 2024)。

1.2

⽔⽥管理の⾃動化と課題

稲作におけるスマート農業の⼀つとして、⽔位センサーを⽤いた⾃動給⽔栓の導⼊が⾏われてきている。⾃動給⽔栓とは、⾃動で⽔⽥の給⽔・排⽔を⾏うことのできる機械である。⽔位センサーによって⽔位を測り、⽔位計測値により⽔⾨ゲートを⾃動で開閉することで、⽔⽥の⽔位を⼀定に保つことができる。北村（2022）は、⾃動給⽔栓の導⼊によって、農家は①⽔管理の在宅での遠隔操作、②データの可視化による⽔管理の操作ミスの削減、③全圃場での最適な時間での⽔管理の実現、④⽔管理作業の省⼒化、⑤⽔管理に要する⼈件費の削減を期待していると述べている。現状、⾃動給⽔栓は、株式会社 farmo や株式会社笑農和といった⺠間企業による販売・レンタルが⾏われている。
しかし、⾃動給⽔栓の導⼊には価格が⾼いということが障壁になっている。河村(2019)によると、⽔管理システム導⼊にあたって農家の不安や課題で最も多かったのは、導⼊運営コストであった。例えば、farmo 社の⾃動給⽔栓の導⼊には、⽔⽥⽤⽔6283位センサーが 19,800 円、給⽔ゲートが 66,000 円で、⼀枚の⽔⽥につき 85,800 円の設
備投資が必要である。また、笑農和社の Paditch は、⼀枚の⽔⽥につき 10〜15 万円の費⽤がかかる。河村（2019）は、66%の経営体が⽔管理システム導⼊にあたってのコ
スト上乗せ可能額を「1000 円/10a・年間」以下と回答したことを明らかにしており、多くの農家にとって導⼊が困難であることを⽰唆している。

1.3

飯館村における農業の状況

福島県飯館村は、東⽇本⼤震災時の被災後、本研究室の溝⼝教授の指導の下、農業 ICTを積極的に導⼊しつつ農村復興を図っている中⼭間地域である。震災時には原発事故によって⼀時全村避難指⽰が出され、避難指⽰解除後、村内の⼈⼝は約 2 割に減少した。
基盤産業である農業を少⼈数で維持するために、帰村した農家の数名は ICT を⽤いた
農業復興にチャレンジしている。例えば、本研究室の卒業研究では、ドローンを⽤いて除染後農地の排⽔不良性を評価する研究（奥村, 2018）や、農業 ICT の遊びとしての利⽤の研究（野⽥坂, 2023）などが飯舘村で⾏われている。

1.4

プライベート LoRa と LoRaWAN

農業 ICT の導⼊には無信通信が必要である。飯館村では、溝⼝教授により、ICT の無線通信として、LoRa が試験的に導⼊されている（張, 2022）。LoRa とは、低消費電⼒広域無線通信技術 LPWAN の⼀つであり、⻑距離と低電⼒消費の両機能を備えている。従来の無線通信技術と⽐較して、信号⼲渉が深刻な地域での通信に適しており、有効通信距離は約 2km である。そのため、飯舘村のような樹⽊の多く存在する中⼭間地域においては、LoRa を使⽤するメリットは⼤きい。
LoRa には、プライベート LoRa と LoraWAN という 2 種類の使い⽅がある。プライ
ベート LoRa は、ユーザー⾃⾝が送信機と受信機を⽤意して、ネットワークを構築する

7284

使い⽅である。LoRaWAN は、事業者が広範囲に構築した基地局やゲートウェイを介したネットワークを構築するやり⽅である。

1.5

飯館村の専業農家 Y さん

飯館村の専業農家 Y さんは⾁⽜の飼育を⾏っており、
2023 年度から松塚地区の 20 枚の⽔⽥を借り集め、⽜⽤の飼料⽶の栽培を始めた。20 枚の⽔⽥の管理を⽜の飼育と同時に⾏うのは難しいため、Y さんは省⼒化のため⾃動給⽔栓の導⼊を検討している。しかし、⾃動給⽔栓の価格が⾼いため、複数の⽔⽥をできるだけ少ない個数の給⽔栓で⼀括して⽔管理をしたいと考えている。Hayat(2023)は、⽔位センサーを⽤いることで、⽔⽥の⽔位の⾼さを把握し、⽔管理の⽅法を決定することが有効であることを修⼠研究
で⽰した。

1.6

⽔⽥⽔位測定に関する既往研究

これまで、⽔位センサーを⽤いて⽔⽥の⽔位を測定する研究はいくつか⾏われている。
例えば、⻄⽥（2017）は⾃動給⽔栓を使った圃場⽔管理システムを作成し、9 地区の圃場での⽔位を約２ヶ⽉間計測している。しかし、LoRaWAN によって複数の⽔⽥⽔位データを⻑期間モニタリングする事例研究はほとんど⾏われていない。

1.7

研究の⽬的

本研究では、全ての⽔⽥間での⽔の移動を把握するために、集約された 20 枚の⽔⽥に LoRaWAN の⽔位・⽔温センサーを設置し、栽培期間中の⽔位と⽔温の変化を⼀括
モニタリングすることを⽬的とした。また、各⽔⽥の特徴を⽐較し、効率的な⽔管理の可能性を考察した。

8

285

２章

⽅法

2.1

飯館村松塚地区の実験⽔⽥

本研究は、福島県飯舘村松塚地域にある 20 枚の⽔⽥で実施した。これらの⽔⽥は、Y さんが⽜⽤の飼料⽶を栽培するために、周辺の農家から借りて集約してきたものである。
20 枚の⽔⽥に、1 から 20 の番号をつけて区別した（図 2-1）
。また、20 枚の⽔⽥を、同じ⽔路を⽔源とするグループに分類した（図 2-2）。
センサーを設置した 7 ⽉第１週にはすでに栽培が開始していた。⽔⽥灌漑は、⽔路の⽔位を置き⽯で⾼くすることによって⾏われた。
降⽔量のデータは、同じく松塚にある気象ステーションの⾬量計のデータを⽤いた。

図 2-1

センサーの設置位置

9286

図 2-2 ⽔⽥グループの分類

10

287

2.2

使⽤したセンサーとその設置⽅法

2.2.1 使⽤したセンサー
⽔位・⽔温センサーは、笑農和の MITSUHA LP-1（レンタル品）を⽤いた（図 2-3）。
図 2-4 はセンサーの機能仕様である（IIJ 社ホームページより引⽤）。センサーは通信ボ
ックスとセンサーボックスで構成されている。センサーボックスでは、⽔⽥の⽔位と⽔温を測定するセンサーが搭載されている。センサーは、⽔位と⽔温を 30 分毎に記録する。通信ボックスでは、LPWA 無線通信技術 LoRaWAN による通信機能が搭載されており、基地局にデータを送信する。

図 2-3 ⽤いた⽔位・⽔温センサー

11

288

項目

機能・性能
● 水位
・動作保証測定範囲 : 0 〜 60.0 cm
・測定精度 : ±1.0 cm

測定項目・分解能 : 0.1 cm● 水温・動作保証測定範囲 : 0.0 〜 60.0 ℃
・測定精度 : ±0.5 ℃
・分解能 : 0.1 ℃

動作電圧

2.0 〜 3.2 V

送信タイミング

端末起動時に初回送信し、その後は送信周期にて送信

送信データ

水位、水温、バッテリ電圧

送信周期

30分ごと

送信周波数

926.6 〜 928.0 MHz/Class A (LoRaWAN)

図 2-4 MITSUHA LP-1 の機能仕様

2.2.2 センサーの設置
パイプの上端部に通信ボックスを、下端部に⽔位・⽔温センサーを取り付けた（図 25）。その後、センサーを取り付けたパイプを 20 枚の⽔⽥⽔尻にそれぞれ設置した。従来の研究では、⽔位センサーの基準⾯を地表⾯としており、中⼲し期の⽔管理のモニタ
リングはほとんど⾏われていない。そこで、本研究では、各⽔⽥の⽔尻の作⼟層に⽳を掘り、センサーを地下 10〜20cm に設置することで、中⼲し期の⽔管理もモニタリング
した。地下に設置する際には、塩ビ管を⽤い、センサーに泥がつかないようにした（図2-6）。
また、センサーデータをクラウドに送信する LoRaWAN 基地局を Y さんの⾃宅に設置した（図 2-1）。

12

289

Y さんは、⽔⽥ 20 にのみ、farmo 社の⾃動給⽔栓を設置した（図 2-7）。⾃動給⽔栓
は、7 ⽉ 22 ⽇まで⽔位 6cm を維持するように設定した。

図 2-5

パイプに設置したセンサー

13

290

図 2-6 センサーの地中設置⽅法

図 2-7

farmo 社の⾃動給⽔栓の設置 (2023 年 5 ⽉ 29 ⽇)

14

291

2.3

測定期間とデータの収集⽅法

全てのデータが揃っている、7 ⽉ 9 ⽇の 0:00 から 8 ⽉ 31 ⽇の 23:30 までを分析対象とした。期間中の降⽔量データは、松塚地区に設置してある気象ステーションから取得した（図 2-1）。⽋損している⽔位・⽔温データは、空⽩として扱った。⽔位・⽔温デー
タをそれぞれで、同じ⽔路を⽔源とする⽔⽥グループごとにグラフ上で重ね合わせた。
集めた⽔位、⽔温のデータそれぞれを降⽔量のデータと組み合わせ、グループごとに共通点と違いをまとめた。また、グループ間で共通する特徴をまとめた。

15

292

３章

結果

2023 年 7 ⽉ 9 ⽇から 8 ⽉ 31 ⽇にかけての、⽔位データと降⽔量データを以下に⽰す。
⽔⽥ 1〜20 までのうち、⽔⽥ 6 を除く 19 枚の⽔⽥で、連続するデータを取ることに成功した。⽔⽥ 6 のデータは、⽔位データが常に不連続な値となっており、本研究では
使⽤しなかった（図 3-1）。
図 3-3 から図 3-10 は、期間中における⽔⽥の⽔位と降⽔量を、同じ⽔路を⽔源とするグループごとにまとめたものである。
また、図 3-13 から図 3-20 は、期間中における⽔⽥の⽔温と降⽔量をグループごとにまとめたものである。
なお、⽔⽥を管理する Y さんに伺った結果、8 ⽉ 15 ⽇にイネが出穂したことがわかった（図 3-2）。

62023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
25.0
15.0

10

5.0

5

(5.0)
7/9
7/11
7/13
7/15
7/17
7/19
7/21
7/23
7/25
7/27
7/29
7/31
8/2
8/4
8/6
8/8
8/10
8/12
8/14
8/16
8/18
8/20
8/22
8/24
8/27
8/29
8/31

0

⽔
位

(cm)

(mm)

降 20
⽔ 15
量

降⽔量

図 3-1

⽔位

⽔⽥ 6 の⽔位と降⽔量

16

293

図 3-2

3.1

Y さんへのインタビュー(2023 年 12 ⽉ 17 ⽇)

⽔位変化

3.1.1 各⽔⽥の⽔位変化
以下に、グループごとの⽔位変化の特徴をまとめる。

17

294

【グループ 1】○全体の傾向⽔位が上昇するタイミングと低下するタイミングはほとんど同じだった。⽔⽥ 1 と⽔⽥ 2 どちらも 8 ⽉ 1 ⽇、8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後⽔位が上昇し、直後に低下した。⽔位変化の幅はほとんど同じだった。
○降⾬後の⽔位
⽔位の低下の傾きは⽔⽥ 1 の⽅が⼤きかった。
○降⾬時以外の変化
7 ⽉ 24 ⽇から⽔⽥ 1 のみ⽔位が下がっていき、7 ⽉ 26 ⽇には⽔⽥ 1 の⽔位が 8.7cm
不連続に上昇した。8 ⽉ 9 ⽇には、⽔⽥ 1 の⽔位の⽔位が 9.3cm 不連続に上昇した。8⽉ 1 ⽇の降⾬後、⽔⽥ 2 の⽔位は 8 ⽉ 5 ⽇から 8 ⽉ 9 ⽇まで０cm だった。
○8 ⽉ 17 ⽇以降の変化
8 ⽉ 17 ⽇以降は、⽔⽥ 1 のみ降⾬時に⽔位が上昇し、すぐに 0cm まで低下した。

1, 2
2023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
30.0
20.0

5

0.0

0

(10.0)

⽔
位

10.0

7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/18
7/20
7/22
7/24
7/26
7/28
7/30
8/1
8/3
8/5
8/7
8/9
8/11
8/13
8/15
8/17
8/19
8/21
8/23
8/25
8/26
8/28
8/30

10

(cm)

(mm)

降 20
⽔ 15
量

降⽔量

図 3-3

1

2

グループ 1 の⽔位と降⽔量

18

295

【グループ 2】○全体の傾向⽔⽥ 3、4、5 全てで、8 ⽉ 1 ⽇、8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後⽔位が上昇し、直後に低下した。
⽔位変化の幅は、3 つともほとんど同じだった。
○降⾬後の⽔位8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後は⽔⽥ 5、3、4 の順で傾きが⼤きかった。7 ⽉ 27 ⽇、8 ⽉ 1 ⽇には、⽔⽥ 4 の⽔位が不連続に上昇した。8 ⽉ 1 ⽇には、⽔⽥ 3 の⽔位が不連続に上昇した。
○降⾬時以外の変化
7 ⽉ 15 ⽇に⽔⽥ 5 のみ⽔位が 6.2cm 低下した。7 ⽉ 17 ⽇から 7 ⽉ 31 ⽇まで、⽔⽥3 のみ約 6cm の幅で⽔位の上昇と低下を繰り返した。8 ⽉ 1 ⽇の降⾬後、⽔⽥ 4、5 の⽔位は数⽇間０cm だった。
○8 ⽉ 17 ⽇以降の変化
8 ⽉ 17 ⽇以降は、⽔⽥ 4 のみ降⾬時に⽔位が不連続に上昇し、すぐに 0cm まで低下した。

3, 4, 52023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
25.0

5

(5.0)

0

(15.0)

5.0

7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/18
7/20
7/22
7/24
7/26
7/28
7/30
8/1
8/3
8/5
8/7
8/9
8/11
8/13
8/15
8/17
8/19
8/21
8/23
8/25
8/26
8/28
8/30

10

降⽔量

図 3-4

3

4

5

グループ 2 の⽔位と降⽔量

19

296

⽔
位

(cm)

15.0

(mm)

降 20
⽔ 15
量

【グループ 3】○全体の傾向⽔位が上昇するタイミングと低下するタイミングはほとんど同じだった。⽔⽥ 7、8、
9 全てで 8 ⽉ 1 ⽇、8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後⽔位が上昇し、直後に低下した。⽔位変化の幅
は、3 つともほとんど同じだった。
○降⾬後の⽔位8 ⽉ 1 ⽇の降⾬後は、⽔⽥ 9 だけ傾きが⼤きかった。
○降⾬時以外の変化
⽔⽥ 7 のみ、7 ⽉ 9 ⽇と 7 ⽉ 23 ⽇に⽔位が上昇していた。
○8 ⽉ 17 ⽇以降の変化
全て、⽔位が 0cm になった後は、降⾬時に⽔位がほとんど変化しなかった。

7, 8, 92023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
30.0

降
⽔ 15
量

20.0

10

10.0

15.0
5.0

5

0.0
(5.0)
7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/18
7/20
7/21
7/23
7/25
7/27
7/29
7/31
8/1
8/3
8/5
8/7
8/9
8/11
8/12
8/14
8/16
8/18
8/20
8/22
8/23
8/25
8/27
8/29
8/31

0

降⽔量

図 3-5

7

8

9

グループ 3 の⽔位と降⽔量

20

297

⽔
位

(cm)

25.0

(mm)

20

【グループ 4】○全体の傾向⽔位の上昇するタイミングと低下するタイミングはほとんど同じだった。⽔⽥ 10 と
11 どちらも 8 ⽉ 1 ⽇、8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後⽔位が上昇し、直後に低下した。⽔位変化の幅は、⽔⽥ 11 が⽔⽥ 10 よりも⼤きかった。
○降⾬後の⽔位8 ⽉ 1 ⽇、8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後の⽔位の低下は、⽔⽥ 10 の傾きが⽔⽥ 11 よりも⼤きかった。8 ⽉ 1 ⽇には、⽔⽥ 10 のみ⽔位が不連続に上昇した。
○降⾬時以外の変化
7 ⽉ 25 ⽇と 8 ⽉ 8 ⽇には、⽔⽥ 11 の⽔位が上昇しているのにもかかわらず⽔⽥ 10の⽔位が⼤きく下がった。8 ⽉ 1 ⽇の降⾬後、⽔⽥ 10 と 11 の⽔位は、8 ⽉ 7 ⽇まで０cm だった。⽔⽥ 10 は 8 ⽉ 11 ⽇に⽔位が 7.1cm 不連続に上昇した。⽔⽥ 11 は 8 ⽉ 7⽇に⽔位が 15cm 不連続に上昇した。
○8 ⽉ 17 ⽇以降の変化
8 ⽉ 17 ⽇以降、どちらも降⾬時に⽔位が不連続に上昇し、すぐに 0cm まで低下した。

10, 112023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
30.0
25.0

20

20.0
15.0
10.0

10

5.0

5

0.0
(5.0)
7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/18
7/20
7/21
7/23
7/25
7/27
7/29
7/31
8/1
8/3
8/5
8/7
8/9
8/11
8/12
8/14
8/16
8/18
8/20
8/22
8/23
8/25
8/27
8/29
8/31

0

降⽔量

図 3-6

10

11

グループ 4 の⽔位と降⽔量

21

298

⽔
位

(cm)

(mm)

降
⽔ 15
量

【グループ 5】○全体の傾向⽔位が上昇するタイミングと低下するタイミングはほとんど同じだった。⽔⽥ 12 と13 どちらも 8 ⽉ 1 ⽇、8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後⽔位が上昇し、直後に低下した。⽔位変化の
幅はほとんど同じだった。
○降⾬後の⽔位8 ⽉ 1 ⽇の降⾬後、⽔⽥ 12 は⽔⽥ 13 よりも低下の傾きが⼤きかった。8 ⽉ 1 ⽇と 8
⽉ 14 ⽇に、どちらも⽔位が不連続に上昇した。
○降⾬時以外の変化
7 ⽉ 9 ⽇に、⽔⽥ 12 は⽔位が低下するが、⽔⽥ 13 は上昇した。8 ⽉ 1 ⽇の降⾬後、
⽔⽥ 12、13 の⽔位は 8 ⽉ 5 ⽇から 8 ⽉ 13 ⽇まで０cm だった。7 ⽉ 25 ⽇にどちらも⽔位が不連続に上昇した。8 ⽉ 15 ⽇に、⽔⽥ 13 の⽔位が 3.9cm 不連続に上昇した。
○8 ⽉ 17 ⽇以降の変化
8 ⽉ 17 ⽇以降、⽔⽥ 1３のみ降⾬時に⽔位が不連続に上昇し、すぐに 0cm まで低下した。

12, 132023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
30.0
25.0

20

20.0
15.0
10.0

10

5.0

5

0.0
(5.0)
7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/18
7/20
7/22
7/24
7/25
7/27
7/29
7/31
8/2
8/4
8/6
8/8
8/9
8/11
8/13
8/15
8/17
8/19
8/21
8/23
8/24
8/26
8/28
8/30

0

降⽔量

図 3-7

12

13

グループ 5 の⽔位と降⽔量

22

299

⽔
位

(cm)

(mm)

降
⽔ 15
量

【グループ 6】○全体の傾向⽔⽥ 14 と 15 どちらも 8 ⽉ 1 ⽇、8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後⽔位が上昇し、直後に低下した。
⽔位変化の幅は、⽔⽥ 14 が⽔⽥ 15 よりも⼤きかった。
○降⾬後の⽔位8 ⽉ 1 ⽇と 8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後、⽔⽥ 14 の⽅が低下の傾きが⼤きかった。8 ⽉ 1 ⽇と8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後、どちらも⽔位が不連続に上昇した。
○降⾬時以外の変化
7 ⽉ 25 ⽇に、⽔⽥ 15 のみ⽔位が 7cm 上昇した。8 ⽉ 7 ⽇に、⽔⽥ 14 のみ⽔位が 20cm
不連続に上昇した。7 ⽉ 25 ⽇に、⽔⽥ 15 のみ⽔位が 7cm 不連続に上昇した。8 ⽉ 1 ⽇の降⾬後、⽔⽥ 14、15 の⽔位は数⽇間０cm だった。
○8 ⽉ 17 ⽇以降の変化
どちらも、⽔位が 0cm になった後は、降⾬時に⽔位がほとんど変化しなかった。

14, 152023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
30

20

25

10

10
5

5

0

0

-5
7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/18
7/20
7/21
7/23
7/25
7/27
7/29
7/31
8/1
8/3
8/5
8/7
8/9
8/11
8/12
8/14
8/16
8/18
8/20
8/22
8/23
8/25
8/27
8/29
8/31

︶

20 ⽔
15 位

降⽔量

図 3-8

14

15

グループ 6 の⽔位と降⽔量

23

300

(cm)

mm

降
⽔
量 15
︵

【グループ 7】○全体の傾向⽔位が上昇するタイミングと低下するタイミングはほとんど同じだった。⽔⽥ 16 と
17 どちらも 8 ⽉ 1 ⽇、8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後⽔位が上昇し、直後に低下した。⽔位変化の
幅はほとんど同じだった。
○降⾬後の⽔位8 ⽉ 1 ⽇と 8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後、⽔⽥ 16 の⽅が低下の傾きが⼤きかった。8 ⽉ 1 ⽇に、どちらも⽔位が不連続に上昇した。
○降⾬時以外の変化
7 ⽉ 16 ⽇に、⽔⽥ 17 のみ⽔位が上昇した。7 ⽉ 26 ⽇と 8 ⽉ 9 ⽇に、どちらも⽔位が不連続に上昇した。8 ⽉ 1 ⽇の降⾬後、16、17 の⽔位は数⽇間０cm だった。
○8 ⽉ 17 ⽇以降の変化
8 ⽉ 17 ⽇以降は、2 つとも降⾬時に⽔位が不連続に上昇し、すぐに低下した。

16, 172023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
30.0
25.0

20

20.0
15.0
10.0

10

5.0

5

0.0
(5.0)
7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/18
7/20
7/22
7/24
7/25
7/27
7/29
7/31
8/2
8/4
8/6
8/8
8/9
8/11
8/13
8/15
8/17
8/19
8/21
8/23
8/24
8/26
8/28
8/30

0

降⽔量

図 3-9

16

17

グループ 7 の⽔位と降⽔量

24

301

⽔
位

(cm)

(mm)

降
⽔ 15
量

【グループ 8】○全体の傾向⽔位が上昇するタイミングと低下するタイミングはほとんど同じだった。⽔⽥ 18、19、
20 全てで 8 ⽉ 1 ⽇、8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後⽔位が上昇し、直後に低下した。⽔位変化の幅
は、⽔⽥ 20、⽔⽥ 19、⽔⽥ 18 の順で⼤きかった。
○降⾬後の⽔位8 ⽉ 1 ⽇と 8 ⽉ 14 ⽇の降⾬後、⽔⽥ 20 のみ低下の傾きが⼤きかった。8 ⽉ 1 ⽇には、全ての⽔⽥の⽔位が不連続に上昇した。8 ⽉ 14 ⽇は、⽔位の上昇が連続的であった。
○降⾬時以外の変化
7 ⽉ 26 ⽇には、⽔⽥ 20 だけ⽔位が 7cm 不連続に上昇した。
○8 ⽉ 17 ⽇以降の変化
全て、⽔位が 0cm になった後は、降⾬時に⽔位がほとんど変化しなかった。

18, 19, 20
2023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
30.0
25.0

20

20.0
15.0
10.0

10

5.0
5

0.0
(5.0)
7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/18
7/20
7/21
7/23
7/25
7/27
7/29
7/31
8/1
8/3
8/5
8/7
8/9
8/11
8/12
8/14
8/16
8/18
8/20
8/22
8/23
8/25
8/27
8/29
8/31

0

降⽔量

図 3-1018

19

20

グループ 8 の⽔位と降⽔量

25

302

⽔
位

(cm)

(mm)

降
⽔ 15
量

【⽔位のまとめ】
以上より、全体として、8 ⽉ 1 ⽇と 8 ⽉ 14 ⽇の⼤きな⾬の時に、⽔⽥の⽔位は上昇し、その後低下していくという共通の特徴があることがわかった。ただし、降⾬後の⽔位の増える幅と⽔位の減り⽅は、⽔⽥によって違いが⾒られた。
また、降⾬時以外でも、⽔⽥の⽔位変化は常に⼀定ではなく、同じグループ内の⽔⽥でも違うタイミングでの⽔位の上昇と低下が⾒られた。グループ 1、2、4、5、6、7 の⽔⽥では、8 ⽉ 1 ⽇の降⾬後に⽔位が数⽇間 0cm となっていた（図 3-3, 4, 6, 7, 8, 9）。
さらに、グループ 1、2、4、5、7 では、8 ⽉ 17 ⽇以降の⽔位が 0 の時に、降⾬時に⽔位が不連続に上昇しそのあとすぐに 0cm まで低下するという共通の特徴を持つ⽔⽥があった（図 3-3, 4, 6, 7, 9）。
表 3-1 に、グループごとの⽔位変化の特徴をまとめた。

26

303

表 3-1 ⽔⽥グループごとの⽔位変化の特徴
グループ
グループ1

特徴
8⽉1⽇の降⾬後に⽔位が数⽇間0cm。
8⽉17⽇以降の⽔位が0の時に、降⾬時に⽔位が不連続に上昇しそのあとすぐに0cmまで低下。
8⽉1⽇の降⾬後に⽔位が数⽇間0cm。

グループ2

グループ3

グループ4

グループ5

グループ6

グループ7

グループ8

8⽉17⽇以降の⽔位が0の時に、降⾬時に⽔位が不連続に上昇しそのあとすぐに0cmまで低下。

高い水位を維持し続け、8月23日まで水位が0cmにならない。
降雨時の水位の上がり幅が大きい。

8⽉1⽇の降⾬後に⽔位が数⽇間0cm。
8⽉17⽇以降の⽔位が0の時に、降⾬時に⽔位が不連続に上昇しそのあとすぐに0cmまで低下。
8⽉1⽇の降⾬後に⽔位が数⽇間0cm。
8⽉17⽇以降の⽔位が0の時に、降⾬時に⽔位が不連続に上昇しそのあとすぐに0cmまで低下。
8⽉1⽇の降⾬後に⽔位が数⽇間0cm。
降雨時の水位の上がり幅が大きい。7月10日から27日までの水位差が大きい。

8⽉1⽇の降⾬後に⽔位が数⽇間0cm。
8⽉17⽇以降の⽔位が0の時に、降⾬時に⽔位が不連続に上昇しそのあとすぐに0cmまで低下。

高い水位を維持し続け、8月24日まで水位が0cmにならない。
降雨時の水位の上がり幅が小さい。

27

304

3.1.2 ⾬が降った時の⽔位変化

3.1.2.1

⾬の⼤きさと⽔位の上昇

表 3-2 は⾬が降った⽇の各⽔⽥での⽔位の上がり幅をまとめたものである。増えた⽔
位は、⾬の降り始めの時間での⽔位と降り終わりでの⽔位の差をとった。ただし、⾬は2mm/h 以上のものだけを対象とした。また、8 ⽉ 15 ⽇から⽔⽥の⽔位が低下するので、8 ⽉ 14 ⽇以前のものだけを対象とした。⽔位差のうち、1cm 以上のものだけに⾊付けをした。
なお、※のついたものは、⾬が降るより前から⽔位が増加しているものであり、⾊付けの対象外とした。また、⽔⽥ 13 の 7 ⽉ 29 ⽇のデータは、当該時間の⽔位データが⻑時間⽋落していたため、得ることができなかった。

表 3-2

降⾬後に増えた⽔位
1

時間

総降水量(mm)

最大降水量(mm/h)

2

3

4

5

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

増えた水位(cm)

7/10 0:00

3.6

3.6

3.1※ 0.3

0.3

0.5

0.4 0.9※ 0.4

0.4

0.9

0.5

0.2

0.8

3.5

0.3

0

0.2

0.3

0.3

0.4

7/19 18:00

4.8

4.8

0.4

0.6

-0.4

0.8

0.7

0.4

0.4

0.5

1

0.7

0.6

0.6

0.6

0.7

0.5

0.3

0.5

0.6

0.5

7/27 16:00

9.4

9.4

0.5

0.6

0.5

6.2

4.3

0.7

0.7

0.6

2.7

0.1

1

0.9

1.3

1.1

0.6

0.4

0.5

0.6

1.3

7/29 19:00

6.7

6.7

0.2

0.2

0.6

0.5

-0.1

0.9

0.6

0.9

2.7

0.1

1

11

1.4

0.5

0.6

0.7

0.6

0.6

8/1 5:00 〜 6:00

33

24

2.6

1.9

2.5

13

2.2

2.6

1.5

6.3

7.5

1

8.3

4.8

23

10

3.3

2.6

2.5

2.9

2.7

8/3 15:00

2.6

2.6

-0.6 -0.2 -0.2 -0.1 -0.3

0

0.1

-0.1

0

-0.9

0.2

0

-2.2 -0.5

0

0.4

0

0

0

8/12 0:00 〜 15:00

12

4.6

0

0.2

0.4

0.2

-0.5

0.4

0.5

0.4

0.8

0.5

0

0

3

0

0.2

0.4

0.4

0.4

0.4

8/14 2:00 ~ 5:00

50

16

6.6

4.1

4.6

2.9

12

5.7

4.6

6

8.3

11

6.8

4

20

10

5

9.3

3.3

6

4.6

表 3-2 から、最⼤降⽔量が 10mm/h 以上である 8 ⽉ 1 ⽇と 8 ⽉ 14 ⽇の⾬では、全ての⽔⽥において 1cm 以上⽔位が上昇していることがわかった。最⼤降⽔量が 10mm/h
より⼩さい⾬の時には、⽔位が 1cm 以上上昇する⽔⽥としない⽔⽥があった。
図 3-11 は、地図上で⽔位が 1cm 以上上昇した⽔⽥を⽰したものである。図 3-11 から、北⻄側の⽔⽥の⽔位が上昇しやすいことがわかった。

28

305

図 3-11 降⾬時に⽔位が 1cm 以上上昇した⽔⽥
数字(mm)は総降⽔量を⽰す。

29

306

3.1.2.2

8 ⽉ 1 ⽇の⾬での⽔位変化

図 3-12 は、8 ⽉ 1 ⽇の 0:00 から 23:30 までの各⽔⽥の⽔位と降⽔量をまとめたものである。図 3-12 から、⾬の降り始めた時刻は、4:00 から 5:00 の間であり、全ての⽔⽥において、⽔位の上昇が 5:00 に起こっていることがわかった。また、⽔⽥によって、降⾬時の①⽔位の上がる幅、②最⼤⽔位になる時間、③降⾬直後の⽔位の低下の傾きが異なることがわかった。

図 3-12

全グループの 8 ⽉ 1 ⽇の⽔位と降⽔量

表 3-3 は、降⾬時の①⽔位の上がる幅、②最⼤⽔位になる時間、③降⾬直後の⽔位の低下の傾きについてまとめたものである。①⽔位の上がる幅は、4:30 での⽔位と最⼤⽔位の差を求めた。③降⾬直後の⽔位の低下の傾きは、最⼤⽔位になってから 6 時間後の⽔位低下から、１時間あたりの低下⽔位を求めた。なお、⽔⽥ 5、⽔⽥ 19 は、6 時間後に⽔位が変化していなかったため、12 時間後の⽔位低下から１時間あたりの低下⽔位
を求めた。

30

307

表 3-3 から、①に関して、⽔⽥ 4、9、10、12、14、15 は⽔位が上がる幅が特に⼤き
いことがわかった。②に関して、⽔⽥ 8、9 は最⼤⽔位になる時間が特に遅いことがわかった。③に関して、⽔⽥ 2、5、8、9、19 の⽔位低下の傾きが⼩さく、⽔⽥ 12、15 の
⽔位低下の傾きが⼤きいことがわかった。

表 3-3

8 ⽉ 1 ⽇の降⾬後の⽔位変化

水位の上がる幅(cm)

最大水位になる時間

水位の低下の傾き(mm/h)

水田1

2.3

5:00

2.7

水田2

2.5

5:00

0.8

水田3

2.5

5:00

1.3

水田4

13

5:00

3.2

水田5

4.8

8:30

0.9

水田7

2.6

6:00

1.5

水田8

2.3

12:30

0.7

水田9

9.6

13:30

0.7

水田10

8.1

5:00

2.2

水田11

1.8

5:30

2

水田12

9.1

5:30

5

水田13

5.7

5:00

2.3

水田14

22

7:00

1.5

水田15

13

7:00

10

水田16

3.5

6:30

1.7

水田17

2.7

5:00

1.8

水田18

2.8

5:00

1

水田19

2.9

6:30

0.3

水田20

2.6

5:00

1.3

31

308

3.2

⽔温変化

3.2.1 各⽔⽥の⽔温変化
以下に、グループごとの⽔温変化の特徴をまとめる。

【グループ 1】
⽔温の⾼くなる期間、低くなる期間の傾向は全体を通してほとんど同じだった。
⽔⽥ 1 の⽇較差が⽔⽥ 2 よりも 0〜2℃⼤きかった。8 ⽉ 12 ⽇から 8 ⽉ 15 ⽇まで、
⽔⽥ 2 の⽇較差が⼩さくなった。

1, 2
2023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
34.0
32.0

降
⽔ 15
量

30.0

10

26.0

⽔

28.0 温

24.0

5

22.0
20.0
7/9
7/10
7/12
7/14
7/15
7/17
7/19
7/20
7/22
7/24
7/26
7/27
7/29
7/31
8/1
8/3
8/5
8/7
8/8
8/10
8/12
8/13
8/15
8/17
8/19
8/20
8/22
8/24
8/25
8/27
8/29
8/30

0

降⽔量

図 3-13

1

2

グループ 1 の⽔温と降⽔量

32

309

( ℃)

(mm)

20

【グループ 2】
⽔温の⾼くなる期間、低くなる期間の傾向は全体を通してほとんど同じだった。
8 ⽉ 1 ⽇以前は⽇較差の違いが 0〜1℃だったが、それ以降は⽔⽥ 4、3、5 の順で幅が⼤きかった。8 ⽉ 12 ⽇から 8 ⽉ 15 ⽇まで⽇較差が⼩さくなった。最低温度の差より、最⾼温度の差が⼤きかった。

3, 4, 52023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
34.0

20

32.0
30.0

⽔

28.0 温

10

26.0
24.0

5
22.0
20.0
7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/17
7/19
7/21
7/23
7/24
7/26
7/28
7/30
7/31
8/2
8/4
8/6
8/7
8/9
8/11
8/13
8/14
8/16
8/18
8/20
8/21
8/23
8/25
8/27
8/28
8/30

0

降⽔量

図 3-143

4

5

グループ 2 の⽔温と降⽔量

33

310

(℃)

(mm)

降 15
⽔
量

【グループ 3】
⽔温の⾼くなる期間、低くなる期間の傾向は全体を通してほとんど同じだった。8 ⽉
1 ⽇以降、⽔⽥ 8、9 は⽔⽥ 7 よりも低い温度帯を推移し、⽇較差が⼩さくなった。
8 ⽉ 1 ⽇以前は⽇較差が⽔⽥８、９、７の順で⼤きく、以降は⽔⽥ 8、7、9 の順で⼤きかった。最低温度の差よりも最⾼気温の差が⼤きかった。

7, 8, 92023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
34.0
32.0

降
⽔ 15
量

30.0

10

26.0

⽔

28.0 温

24.0

5

22.0
20.0
7/9
7/10
7/12
7/14
7/15
7/17
7/19
7/20
7/22
7/24
7/26
7/27
7/29
7/31
8/1
8/3
8/5
8/7
8/8
8/10
8/12
8/13
8/15
8/17
8/19
8/20
8/22
8/24
8/25
8/27
8/29
8/30

0

降⽔量

図 3-157

8

9

グループ 3 の⽔温と降⽔量

34

311

(℃)

(mm)

20

【グループ 4】
⽔温の⾼くなる期間、低くなる期間の傾向は全体を通してほとんど同じだった。7 ⽉
9 ⽇から 7 ⽉ 15 ⽇のみ、⽔⽥ 11 の⽔温が⽔⽥ 10 よりも⼤幅に低くなっていた。
全体を通して⽇較差に差があり、⽔⽥ 10 が⽔⽥ 11 よりも⼤きかった。最低温度の差よりも最⾼気温の差が⼤きかった。8 ⽉ 12 ⽇から 15 ⽇までは、どちらも⽇較差が 1℃未満になっていた。

10, 112023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
34.0

20

32.0
30.0

⽔

28.0 温

10

26.0

(℃)

24.0
5
22.0
0

20.0
7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/18
7/20
7/22
7/24
7/25
7/27
7/29
7/31
8/2
8/4
8/6
8/8
8/9
8/11
8/13
8/15
8/17
8/19
8/21
8/23
8/24
8/26
8/28
8/30

(mm)

降
⽔ 15
量

降⽔量

図 3-1610

11

グループ 4 の⽔温と降⽔量

35

312

【グループ 5】
⽔温の⾼くなる期間、低くなる期間の傾向は全体を通してほとんど同じだった。
8 ⽉ 14 ⽇以前⽇較差に差があり、⽔⽥ 12 が⽔⽥ 13 よりも⼤きかった。最低温度の差よりも最⾼温度の差が⼤きかった。7 ⽉ 23 ⽇から 8 ⽉ 11 ⽇の⽇較差が特に⼤きく、8
⽉ 12 ⽇から 8 ⽉ 15 ⽇まで⽇較差が特に⼩さかった。

12, 132023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
34.0

20

32.0
30.0

⽔

28.0 温

10

26.0
24.0

5
22.0
20.0
7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/18
7/20
7/21
7/23
7/25
7/27
7/29
7/31
8/1
8/3
8/5
8/7
8/9
8/11
8/12
8/14
8/16
8/18
8/20
8/22
8/23
8/25
8/27
8/29
8/31

0

降⽔量

図 3-17

12

13

グループ 5 の⽔温と降⽔量

36

313

(℃)

(mm)

降 15
⽔
量

【グループ 6】
⽔温の⾼くなる期間、低くなる期間の傾向は全体を通してほとんど同じだった。
全体を通して⽇較差に差があり、⽔⽥ 15 が⽔⽥ 14 よりも⼤きかった。最低温度の差と最⾼温度の差は、同様に⼤きかった。8 ⽉ 12 ⽇から 8 ⽉ 15 ⽇まで⽇較差が⼩さくなった。

14, 152023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
34

20

32
30

⽔

28 温

10

26
24

5
22
20
7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/18
7/20
7/21
7/23
7/25
7/27
7/29
7/31
8/1
8/3
8/5
8/7
8/9
8/11
8/12
8/14
8/16
8/18
8/20
8/22
8/23
8/25
8/27
8/29
8/31

0

降⽔量

図 3-1814

15

グループ 6 の⽔温と降⽔量

37

314

(℃)

(mm)

降 15
⽔
量

【グループ 7】
⽔温の⾼くなる期間、低くなる期間の傾向は全体を通してほとんど同じだった。
⽇較差に差があり、⽔⽥ 16 が⽔⽥ 17 よりも⼤きかった。最低温度の差よりも最⾼温度の差が⼤きかった。7 ⽉ 27 ⽇から 7 ⽉ 31 ⽇までと 8 ⽉ 12 ⽇から 8 ⽉ 15 ⽇まで
では⽇較差が⼩さくなった。

16, 172023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
34.0

20

32.0
30.0

⽔

28.0 温

10

26.0
24.0

5
22.0
20.0
7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/18
7/20
7/22
7/24
7/25
7/27
7/29
7/31
8/2
8/4
8/6
8/8
8/9
8/11
8/13
8/15
8/17
8/19
8/21
8/23
8/24
8/26
8/28
8/30

0

降⽔量

図 3-1916

17

グループ 7 の⽔温と降⽔量

38

315

(℃)

(mm)

降 15
⽔
量

【グループ 8】
⽔温の⾼くなる期間、低くなる期間の傾向は全体を通してほとんど同じだった。
全体を通して⽇較差に差があり、⽔⽥ 18、19、20 の順で⼤きかった。最低温度の差よりも最⾼温度の差が⼤きかった。8 ⽉ 12 ⽇から 8 ⽉ 15 ⽇まで⽇較差が⼩さくなった。

18, 19, 20
2023/7/925

2023/7/19

2023/7/29

2023/8/8

2023/8/18

2023/8/28
34.0

20

32.0
30.0

⽔

28.0 温

10

26.0
24.0

5
22.0
20.0
7/9
7/10
7/12
7/14
7/16
7/17
7/19
7/21
7/23
7/24
7/26
7/28
7/30
7/31
8/2
8/4
8/6
8/7
8/9
8/11
8/13
8/14
8/16
8/18
8/20
8/21
8/23
8/25
8/27
8/28
8/30

0

降⽔量

図 3-2018

19

20

グループ 8 の⽔温と降⽔量

39

316

(℃)

(mm)

降 15
⽔
量

【⽔温のまとめ】
以上より、いずれのグループにおいても、全体を通して⽔温の⾼くなる期間、低くなる期間の傾向は同じであることがわかった。
また、いずれの⽔⽥においても、
早朝の 4:00
から 6:00 において最低温度になり、昼の 12:00 から 14:00 において最⾼温度になるという共通点があった。
⼀⽅で、温度の⽇較差の⼤きさは⽔⽥によって違った。温度変化の幅の違いは、ほとんどが最⾼温度のみに⼤きな差があるパターンだったが、グループ 6 のみ最低温度・最⾼温度ともに差があった(図 3-18)。また、グループ 2、3、5 では、時期によって⽇較差の違い⽅が変化した(図 3-14, 15, 17)。いずれのグループの⽔⽥も、8 ⽉ 12 ⽇から 8 ⽉
16 ⽇に⽇較差が⼩さくなった。⽔⽥ 16、17、19、20 は 7 ⽉ 27 ⽇から 31 ⽇に⽇較差が⼩さくなった(図 3-19, 20)。
以下の表 3-4 に、グループごとの⽔温変化の特徴をまとめた。

表 3-4
グループ
グループ1

グループ2

グループ3

グループ4

グループ5

グループ6

グループ7

グループ8

⽔温のグループごとの特徴

特徴
日較差の違いが小さい。
8⽉12⽇から8⽉15⽇まで⽔⽥2の⽇較差が⼩さい。
8⽉1⽇以前は⽇較差がほとんど同じだが、以降⽔⽥4>⽔⽥3>⽔⽥5。
最高温度の差が大きい。
日較差の違いが8月1日以前と以後で異なる。
8⽉1⽇以降⽇較差が⼩さい。
日較差が水田10>水田11。
8⽉12⽇から8⽉15⽇まで⽇較差が⼩さい。
8⽉14⽇以前⽇較差が⽔⽥12>⽔⽥13。
8⽉12⽇から8⽉15⽇まで⽇較差が⼩さい。
日較差が水田15>水田14。最低温度の差と最高温度の差が同様に大きい。
8⽉12⽇から8⽉15⽇まで⽇較差が⼩さい。
日較差が水田16>水田17。
8⽉12⽇から8⽉15⽇まで⽇較差が⼩さい。
日較差が水田18>水田19>水田20。
8⽉12⽇から8⽉15⽇まで⽇較差が⼩さい。

40

317

3.2.2 ⽔位が 0cm の時の⽔温変化
表 3-5 は、8 ⽉ 26 ⽇から 8 ⽉ 31 ⽇まで⽔位が 0cm である⽔⽥ 3〜20 において、当該期間での⽔温差の絶対値をまとめ、平均を求めたものである。表 3-5 から、⽔位が0cm となっている場合でも、⽔⽥によって⽔温変化の幅の⼤きさが異なることがわか
った。

表 3-5

⽔位が 0cm の時の各⽇の⽔温差

41

318

４章

考察

4.1

データの取得に失敗した⽔⽥について

⽔⽥ 1 から 20 までのうち、⽔⽥ 6 を除いた 19 枚の⽔⽥については⽔位・⽔温デー
タを収集することができたが、⽔⽥ 6 では⽔位データが常に不連続な値をとった（図 31）。
⽔⽥ 6 でうまくデータを収集することができなかった理由として、まず、⽔位・⽔温センサーを地表下にしっかり固定することができなかったためだと考えられる。センサ
ーが固定されず不安定な状態であったために、センサー⾃体が動いてしまい、⽔位デー
タの変動が⼤きくなったことが考えられる。
他の理由として、センサーの設置時に⽔⽥の硬盤層を破壊してしまったことが考えられる。硬盤層の破壊により、センサー周辺の⽔がすぐに抜けてしまい、常に⽔位変動が⼤きい状態になっていた可能性が考えられる。
以上より、⽔位、⽔温センサーを使って正確なデータを収集するためには、センサーを安定するように設置することと、硬盤層を破壊しないように設置することが必要だと⽰唆された。

42

319

4.2

⽔位変化について4.2.1 降⽔量と⽔位の関係
表 3-2 より、最⼤降⽔量が 10mm/h よりも⼤きい⾬の後、全ての⽔⽥の⽔位が上昇したことがわかった。7 ⽉ 27 ⽇の 9.4 mm/h の⾬においても半数以上の⽔⽥の⽔位が 1 cm 以上上昇しなかったことから、降⾬以外の⽔の移動の影響が⼤きいことが⽰唆される。降⾬以外の⽔の移動として、⽔⽥間の⽔移動や⽔路からの⽔移動が考えられる。
⽔⽥間の⽔の移動としては、標⾼が⾼い⽔⽥から低い⽔⽥に⽔が流れ出している可能性が考えられる(図 4-1)。⽔路による影響としては、降⾬によって⽤⽔路の⽔位が上がることで、⽔⽥に⽔が流れ込んでいることが考えられる。あるいは、豪⾬によって排⽔路の⽔位が上がることで、⽔⽥からの流出の抑制、あるいは排⽔路からの逆流の発⽣が発⽣することが明らかになっており（佐藤, 2021）、⽔位の上昇の原因となっている可能性がある。
また、図 3-11 より、⽔⽥ 3 から 15 では、北⻄側にある⽔⽥の⽔位が少ない降⽔量でも上がりやすいことがわかった。⽔⽥ 3 から 15 の場所では、上記のような⽔⽥間の⽔移動や⽔路からの⽔移動によって、北⻄側の⽔⽥に⽔が集まりやすい可能性が⽰唆される。

図 4-1 ⽔⽥間の⽔移動

43

320

4.2.2 降⾬直後の⽔位変化の違い
表 3-3 より、8 ⽉ 1 ⽇の降⾬直後の⽔位の変化の仕⽅が、⽔位の上がる幅、最⼤⽔位になる時間、降⾬直後の⽔位の下降の傾きの 3 点において異なることがわかった。
⽔位の上がる幅については、まず、降⾬前に⽔位が地表下にあったか地上にあったかを考慮する必要がある。降⾬前の⽔位が地表下にあった場合、センサーを埋めた⽳に最初に⽔が⼊るため、⽔位が既に地表より⾼かったものと⽐較して⽔位が上がりやすいことが考えられる（図 4-2）
。降⾬前の⽔位以外の理由としては、⽔⽥間の⽔移動と⽔路からの⽔移動の量の差が考えられる。
最⼤⽔位になる時間の違いは、⾬以外に⽔の移動があることを⽰唆している。降⾬後数時間後まで、⽔⽥に⽔路や他の⽔⽥から⽔が流れ込み、その量と排⽔量との関係から
⽔位のピークの時間に違いが⽣まれると考えられる。
降⾬直後の⽔位の低下の傾きの違いは、⽔⽥による、⼊ってくる⽔量と抜けていく⽔
量の関係の違いを⽰唆している。傾きが⼤きいものは抜けていく⽔の⽅が多く、傾きが⼩さいものは⽔がほとんど抜けていかない、あるいは抜けていく⽔と同量の⽔が⼊ってきていると考えられる。⾼橋ら（2019）によると、⽔⽥の排⽔性は、地下⽔位や排⽔路
⽔位などの⽔利的条件と、⼟壌中の⽔の流れやすさなどの⼟壌・⼟層条件によって変化する。よって、各⽔⽥の地下⽔位や⼟壌に違いがあったと考えられる。
以上から、降⾬直後の⽔位変化の違いは、⽔⽥間の⽔移動、⽔路からの⽔移動、⽔の抜けやすさの影響によって起こっていると考えられる。図 4-3 は、上記の⽔位変化の要因をまとめたものである。

44

321

図 4-2 降⾬前の⽔位の違いと上がる⽔位

図 4-3 ⽔位変化の要因

4.2.3 降⾬時以外の⽔位変化の違い
図 3-3〜3-10 より、降⾬時以外にも⽔位の上昇と低下が起こっていることがわかった。⽔位の上昇は、Y さんの⽔管理によると考えられる。⽔⽥ 1、14、15、16、17、20
では、降⾬時以外に不連続な⽔位の上昇が⾒られた。これは、⽔⽥が⽤⽔路よりも低く、⽔管理の際、⽔⽥に⽔が⼀気に⼊ることによると考えられる。また、⽔⽥ 10 で⾒られるような降⾬時以外での⽔位の急激な低下については（図 3-6）、Y さんの⽔管理の影響以外にも、意図しない⽔抜けが起こっている可能性が考えられる。藤井(2011)は、⽔漏

45

322

れの例にモグラやザリガニによるものを挙げており、これらの⽣物によって⽔漏れした可能性が考えられる。
また、グループ 1、2、4、5、6、7 では、8 ⽉ 1 ⽇の降⾬後に数⽇間⽔⽥⽔位が 0cmになっていた。これは、中⼲し期の時期で、⼟が数⽇間乾いていたことによって起こったと考えられる。この期間に⽔位が 0cm になっていない⽔⽥も、⽔位は低下し続けているため（図 3-3、3-4、3-5、3-10）、⽔を抜いたあとも⼟が乾きらなかったために⽔位が 0cm まで下がらなかったと考えられる。

4.2.4 グループ 6 の⽔位差
グループ 6 では、7 ⽉ 10 ⽇から 27 ⽇までの⽔位が⽔⽥ 14 と⽔⽥ 15 で最⼤ 20cm 程
度異なっていた。これは、Y さんの⽔管理の⽅法が⽔⽥ 14 と⽔⽥ 15 で異なっていたか
らだと考えられる。⽔⽥ 14 は常に⽔が⼊るように灌漑しており、⽔⽥ 15 では⽔が⼊らず抜ける⼀⽅だったことで、⽔⽥ 14 の⽔位が増える⼀⽅で⽔⽥ 15 の⽔位は減っていき、⽔位に⼤きな差が⽣まれたと考えられる。

4.2.5 ⽔位が 0cm の時の⽔位変化
グループ 1、2、4、5、7 においては、8 ⽉ 17 ⽇以降の⽔位が 0 cm の時、降⾬時に⽔位が急上昇した後急降下するという共通の特徴が⾒られた。これは、センサーを埋めた
⽳に⾬⽔が⼀気に⼊り、降⾬後乾くことによって起こっていると考えられる。グループ
3、6、8 ではこの特徴が⾒られなかった。これらの⽔⽥においては、⾬が⽳に溜まらず、地下に流れ込んだことが考えられる。以上から、⽔⽥によって、⼟の透⽔性に違いがあることが⽰唆された。特に、乾燥が進んだ⽔⽥には⻲裂ができるため、排⽔が促進されると考えられる。

46

323

4.2.6 ⽔⽥ 20 に設置した⾃動給⽔栓の⽔位への影響
⽔⽥ 20 には、⾃動給⽔栓が設置され、7 ⽉ 22 ⽇まで⽔位 6cm を維持するように設定された。しかし、図 3-10 から、設置中の⽔位は⼀定となっていないことがわかった。
原因として、⽔⽥の中の位置による⽔位変化の違いが考えられる。⻑利（1997）は、
⽔⽥内の⾼低差は、⽥⾯表⾯の凹凸と⽥⾯の傾斜によって構成されると述べている。これらの要素によって、同じ⽔⽥の中でも⽔位に違いが⽣まれたのではないかと考えられる。また、設置した⾃動給⽔栓のセンサーが正常に機能していなかった可能性も考えら
れる。

47

324

4.3

⽔温変化について4.3.1 ⽇較差の違い
図 3-13〜3-20 より、全てのグループにおいて⽇較差に違いがあるが、その違いはグ
ループによって異なることがわかった。⽇較差の違いは、⽔位が 0cm の時もそうでない時も同様に確認された。また、⽔⽇較差の違いの要因として、ほとんどは各⽇の最⾼温度のみに⼤きな差があるが、各⽇の最低温度・最⾼温度ともに差があるパターンもあった。
最低温度の差の原因は、⽔⽥⽔位と灌漑⽔量の差であると考えられる。光安（2013）によると、⽔⽥⽔深が深くなると、最⼤ 2℃程度⽔⽥の⽔温変化は⼩さくなる。また、柴⽥ら（2016）によると、灌漑⽔量が多いほど同⼀地点の平均⽔温・平均地温は低くなる。⽔路からの⽔移動および⽔⽥間の⽔移動の量に差があるために、⽔温の下げ幅が異なり、最低温度に差が⽣まれていると考えられる。
最⾼温度の差は、⽔⽥⽔位と灌漑⽔量の差以外に、稲の⽣育状況の差が考えられる。
⼤上（2002）によると、成⻑した稲は⽇光遮蔽効果があり、⽇中の⽔温を気温と同じにまで下げる。この効果によって、最⾼温度の差が最低温度の差よりも⼤きく現れやすいと考えられる。

4.3.2 時期による⽇較差の違い
グループ 2、3、5 では、時期によって⽇較差の違いが変わることがわかった。原因として、センサーが⽔に浸かっているかと、稲の⽣育状況と、⽔移動の変化の 3 点が考えられる。
まず、⽔位が 0 cm の時は、センサーは⽔に浸からず、⼟と触れた状態になっている。
その期間は、⽔に浸かっている時に⽐べ温度変化は⼤きいと考えられる。

48

325

また、稲の⽣育状況によって温度変化が変わることが考えられる。前述のように、稲は成⻑することで⽇光遮蔽効果を持つ。遮蔽量が時期によって変わることで、温度変化の時期の差が⽣まれると考えられる。
時期によって⽔移動が変わることも考えられる。⽔⽥間の⽔移動や⽔路からの流⼊の量が何らかの外的原因によって増加あるいは減少することで、⽔位変化の差が変化すると考えられる。

4.3.3 8 ⽉ 12 ⽇から 8 ⽉ 15 ⽇の⽇較差
いずれのグループの⽔⽥も、8 ⽉ 12 ⽇から 8 ⽉ 15 ⽇に⽇較差が⼩さくなった。原因として、この期間の⽇中の天気が悪かったことが考えられる。表 4-1 は、8 ⽉ 12 ⽇から 15 ⽇の時間あたりの降⽔量をまとめ、降⾬に⾊付けしたものである。表から、8 ⽉
12 ⽇から 15 ⽇の期間は多くの時間で降⾬があることがわかり、⾬が降っていない時間
でも天気が悪いことが考えられる。図 4-4 は、気象ステーションから取得した、研究期
間中の⽇射量データである。図から、8 ⽉ 12 ⽇から 8 ⽉ 15 ⽇の⽇射量が他の⽇と⽐較して少ないことがわかる。以上から、8 ⽉ 12 ⽇から 8 ⽉ 15 ⽇は天気が悪かったため、⽇中の⽔温上昇が⼩さく、⽇較差が⼩さくなったと考えられる。

49

326

表 4-1

8 ⽉ 12 ⽇から 8 ⽉ 15 ⽇の降⽔量

時間
降水量(mm)
時間
降水量(mm)8/14 0:00
0.00
8/12 0:00
0.61
8/14 1:00
0.07
8/12 1:00
0.17
8/14 2:00
9.15
8/12 2:00
0.49
8/14 3:00
13.72
8/12 3:00
0.60
8/14 4:00
15.64
8/12 4:00
0.09
8/14 5:00
10.57
8/12 5:00
1.00
8/14 6:00
0.83
8/12 6:00
0.58
8/14 7:00
0.02
8/12 7:00
0.46
8/14 8:00
0.00
8/12 8:00
0.34
8/14 9:00
0.00
8/12 9:00
0.31
8/14 10:00
0.00
8/12 10:00
2.36
8/14 11:00
1.60
8/12 11:00
0.72
8/14 12:00
2.79
8/12 12:00
0.03
8/14 13:00
1.45
8/12 13:00
0.05
8/14 14:00
0.20
8/12 14:00
0.00
8/14 15:00
1.50
8/12 15:00
4.56
8/14 16:00
1.70
8/12 16:00
0.05
8/14 17:00
0.22
8/12 17:00
0.00
8/14 18:00
0.00
8/12 18:00
0.00
8/14 19:00
0.00
8/12 19:00
0.07
8/14 20:00
0.00
8/12 20:00
0.17
8/14 21:00
0.00
8/12 21:00
0.20
8/14 22:00
0.15
8/12 22:00
0.85
8/14 23:00
0.24
8/12 23:00
0.02
8/15 0:00
0.02
8/13 0:00
0.00
8/15 1:00
0.02
8/13 1:00
0.02
8/15 2:00
0.32
8/13 2:00
0.02
8/15 3:00
0.02
8/13 3:00
0.02
8/15 4:00
0.02
8/13 4:00
0.02
8/15 5:00
0.02
8/13 5:00
0.03
8/15 6:00
0.02
8/13 6:00
0.02
8/15 7:00
0.00
8/13 7:00
0.00
8/15 8:00
0.00
8/13 8:00
0.00
8/15 9:00
0.00
8/13 9:00
0.00
8/15 10:00
0.00
8/13 10:00
0.00
8/15 11:00
0.00
8/13 11:00
0.00
8/15 12:00
0.17
8/13 12:00
0.00
8/15 13:00
0.09
8/13 13:00
0.00
8/15 14:00
0.00
8/13 14:00
0.00
8/15 15:00
0.00
8/13 15:00
0.00
8/15 16:00
0.00
8/13 16:00
0.00
8/15 17:00
0.00
8/13 17:00
0.00
8/15 18:00
0.00
8/13 18:00
0.00
8/15 19:00
0.00
8/13 19:00
0.00
8/15 20:00
0.00
8/13 20:00
0.00
8/15 21:00
0.00
8/13 21:00
0.00
8/15 22:00
0.00
8/13 22:00
0.00
8/15 23:00
0.00
8/13 23:00
0.00

50

327

図 4-4

研究期間中の⽇射量

4.3.4 7 ⽉ 27 ⽇から 7 ⽉ 31 ⽇の⽇較差
図 3-19、20 より、⽔⽥ 16、17、19、20 は 7 ⽉ 27 ⽇から 31 ⽇に⽇較差が⼩さくな
ることがわかった。原因として、これらの⽔⽥の⽔位が期間中⾼かったことが考えられる。図 3-9、10 より、⽔⽥ 16、17、19、20 では、7 ⽉ 26 ⽇の終わりから⽔位が上がり
始め、7 ⽉ 27 ⽇から 31 ⽇まで⽔位が 15cm 以上となったことがわかる。前述のように、⽔⽥の⽔深が深くなると⽔温変化は⼩さくなるので、これらの⽔⽥では期間中の⽇
較差が⼩さくなったと考えられる。

4.3.5 ⽔位が 0 cm の時の⽇較差
表 3-5 から、⽔位が 0 cm となっている場合でも、⽔⽥によって⽇較差が異なることがわかった。⽔位が 0 cm の時、⽔温センサーは⽔に浸かっていないため、⼟の温度を直接測っている。よって、⽔位が 0 cm の時、⽔⽥によって⼟の温度変化が異なることが⽰唆される。その原因として、⽔⽥によって⼟の濡れ⽅が違うことが考えられる。粕

51

328

渕（1982）は、⼟壌の⽐熱が Cv=Cv1(1.0 - p) + Cv2・Wv + Cv3(p - Wv)で表され（1, 2, 3
、気体の容積はそれぞれ⼟壌粒⼦, ⼟壌⽔, ⼟壌空気、p は間隙率、Wv は⽔分容積率）
⽐熱は⼩さいため、固相率、⽔分率の影響が⼤きいと述べている。よって、⽔分を多く含む⼟壌は⽐熱が⼤きく、⽔分が少ない⼟壌は⽐熱が⼩さいと考えられる。そのため、⽔分を多く含む⼟の⽔⽥では温度変化が⼩さく、⽔分が少ない⼟の⽔⽥では温度変化が⼤きいと考えられる。

52

329

4.4

効率の良い給⽔栓設置の⽅法

⽔位と⽔温に関する考察から、⽔⽥間および⽔路-⽔⽥間においての⽔移動が⽔⽥ごとに違うこと、⽔の抜けやすさが⽔⽥によって違うことが⽰唆された。以上を踏まえて、効率の良い給⽔栓の設置の⽅法について考察する。
(a)⽔⽥間の⽔移動が⼤きい場合、移動元となる⽔⽥に⾃動給⽔栓を設置するのが良いと考えられる。⽔の移動元の⽔⽥に⾃動給⽔栓を設置し、⼗分⾼い⽔位を維持するよ
うに設定することで、周辺の⽔⽥に常に⽔が移動し、⼀つの⾃動給⽔栓の設置のみによって周辺の⽔⽥を⼀括で管理することができる可能性がある。
(b)⽔⽥間の⽔移動がその程度まで⼤きくない場合、⽔の抜けやすい⽔⽥に設置するのが良いと考えられる。⽔の抜けやすい⽔⽥では、そうでない⽔⽥に⽐べて⽔管理の労⼒が⼤きい。他の⽔⽥の⽔管理は⼿動で⾏う必要があるものの、管理を⾏う頻度は少な
くなり、作業の労⼒を減らすことができると考えられる。
以下の図 4-5 は、上記した２パターンの⾃動給⽔栓設置⽅法を図にしたものである。

図 4-5 ⾃動給⽔栓の効率的な設置⽅法

53

330

５章

結論

5.1

本研究の成果LoRaWAN のセンサーを使って、19 枚の⽔⽥の⽔位と⽔温データの変化を⼀括モニタリングできた。また、⽔位、⽔温、降⽔量のデータから、降⾬直後の⽔位と⽔温の変化の違いが⽔⽥ごとに確認できた。
降⾬直後の⽔位と⽔温の変化の違いから、⽔⽥間および⽔路・⽔⽥間に⽔の移動があることと、⽔⽥からの⽔の抜けやすさに違いがあることが⽰唆された。⽔⽥全体で⽔の移動が存在することは⽰唆されたものの、移動の⽅向や⼤きさを特定することはできなかった。
⽔⽥間の⽔の流れを具体的に特定し、給⽔栓を適切な⽔⽥に設置することで、少ない給⽔栓で 20 枚の⽔⽥の⽔管理にかかる労⼒を低減できる可能性が⽰唆された。

5.2

今後の課題

本研究では、⽔位の全体的な傾向は掴めたものの、具体的な様⼦は把握できなかった。
まず、地表⾯から地下のセンサーまでの⾼さが明らかにできず、⽔位の地表下・地表上の区別をはっきりさせることができなかった。また、Y さんが灌漑をいつ⾏ったのかを具体的に知ることができなかった。さらに、⽔⽥⽔位の最⼤値の時に⽔が⽔⽥から溢れているかを確認できなかった。次回モニタリングを⾏う際には、灌漑をした⽇、時間を記録してもらうことと、カメラを利⽤して⽔⽥をモニタリングすることを追加する必要がある。
今後、効率の良い給⽔栓の設置⽅法を決定するためには、⽔⽥⼀帯の⽔の流れの⽅向と⼤きさを具体的に特定する必要がある。また、実際に給⽔栓を設置し、⽔管理が楽になるか検証する必要があると考えられる。

54

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59

335

パラボラWiFiアンテナによる長距離通信実験 (780m)

①

①

②

②
③

フィールドモニタリング2023

336

1

②パラボラWiFiアンテ
ナ経由で780m離れた
牧場から届いた動画③→②→①経で由畜舎から届いた牛
の動画
337

2

4．あとがき
はじめに，能登半島地震の犠牲者の方々の御冥福をお祈りするとともに，被災されたすべての方々にお見舞い申し上げます。
東日本大震災から十有余年，再び生起した津波を伴う大地震に，半割れという最悪のケースまで想定される南海トラフ巨大地震を想像した方も多いと思われる。しかし，多くの人々は，足下に迫るリスクに気づいていない。それは，少子化による人口減少である。静かに社会を蝕み，都市を消滅させ，国のあり方そのものすら揺動させる，まさに国難である。
そこで、重要なことは、デジタル技術です。事業の高効率化とそれに伴う余剰人員の再配置等の効果が期待され，多分野で実装が急がれている。しかし，デジタル化は魔法の杖ではない。我々は，不便さを甘受せねばならない時代への激変緩和手段の一つとして，これらを最大限活用しつつ，人口急減に対応する社会・経済システムの再構築・フィッティ
ングを急ぐ必要がある。
農業農村工学の分野においても，さまざまなデジタル化に関する研究・開発がなされており，農業・農村の大きな変革が期待されるところである。
ここで、留意すべきと考えることを 2 点あげたい。
1 点目は，農業農村工学分野においてデジタル化に関連する研究・開発を行う際に，実装段階のコストを強く意識せざるを得ないことである。販売ロットが小さく量産効果による低価格化が困難な中で，農業の収益性から，導入・維持管理のコストは低いことが求められるため，部品の共通化と海外輸出による生産ロットの拡大など，研究・開発段階からコストを強く意識する必要がある。特に海外製品との差別化のため高度な能力を搭載する部分については，汎用品の活用と先端技術の研究開発の組合せを最適なものとする「目利き」の能力がきわめて重要と考える。
2 点目は，農業・農村が利用するデジタル基盤が，公的インフラとして将来に亘り安定的に安価に利用可能となるよう，費用負担のあり方を含めた国民的な合意形成の必要性である。ICT 農業では通信網は必須であるが，無人化した地域への通信網や電力網のユニバーサルサービスの維持は議論があるのではないかと考える。
3 点目は、デジタル化に伴う電力需要の増大を考えた再生可能エネルギーの活用の必要性である。地球環境産業技術研究機構の試算では、2050 年には人口減少を見込んでも2015 年比で 1～3 割程度増えるとなっており、農村資源の活用も重要である。
3 月 1 日に開催した「農業農村地域における情報利活用の未来図Ⅳ」の発表は、様々な切り口から、あるべき姿、あってほしい姿をデジタル技術という手段を活用して取り組まれており、面白く、大いに参考になる成果でした。
農業以外の多様な地域の要素を考慮して、可能な限りこれからを予測し、地域のあるべき姿を描くことが大切です。今回発表頂いた皆さんの活躍を大いに期待したいと思う。

338