林野庁補助事業
令和４年度「新しい林業」に向けた林業経営育成対策のうち経営モデル実証事業

ICT を活用した CTL システムによる垂直統合型経営モデルの構築
事業成果報告書

令和５年３月株式会社柴田産業
住友林業株式会社
国立大学法人岩手大学 農学部

目次
１
実証事業の概要 ............................................................................................................... １
１.１ 事業の名称 ................................................................................................................... １
１.２ 事業実施体制 ............................................................................................................... １
１.３ 実証のテーマ ............................................................................................................... ２
１.４ 事業実施の背景（現状と課題） ................................................................................. ３
１.５ 実証事業の内容 ........................................................................................................... ６
１.６ 実証事業の目標 ........................................................................................................... ８２
令和４年度事業実績報告................................................................................................ ９
２.１ 協議会・現地検討会の開催.........................................................................................９
２.１.１
第一回岩手地域協議会 ......................................................................................... ９
２.１.２
第二回岩手地域協議会 .........................................................................................９
２.１.３
現地検討会 ............................................................................................................ 10
２.２ 事業実施成果 ............................................................................................................... 12３
次年度計画 ...................................................................................................................... 22
３.１ システム構築 ............................................................................................................... 22
３.２ ドローンレーザ計測 .................................................................................................... 24
３.３ ハーベスタ・フォワーダの更なる連携..................................................................... 24
３.４ 素材生産現場と工場の連携........................................................................................ 25
３.５ トラクター地拵 ........................................................................................................... 25

１ 実証事業の概要
１.１ 事業の名称
ICT を活用した CTL システムによる垂直統合型経営モデルの構築
１.２ 事業実施体制
本事業は、株式会社柴田産業を林業経営体とし、住友林業株式会社と国立大学法人岩手大学農学部が支援機関となって、実証主体を形成し事業を遂行した（図 1）。事業の遂行に際しては、地元有識者から構成される地域協議会を設置し、事業に対する評価・助言を頂いた（表 1）。

図 1 事業実施体制
表 1 地域協議会委員
区分

委

員

氏 名

所 属

村山 裕

岩手県農林水産部森林整備課 技術主幹 兼 計画担当課長

髙橋 忠幸

岩手県県北広域振興局農政部 二戸農林振興センター林務室 林務室長

高橋 攻

岩手県林業技術センター 首席林業普及指導員

佐藤 孝治

国立研究開発法人森林研究・整備機構
森林整備センター盛岡水源林整備事務所 所長

一条 克也

ノースジャパン素材流通協同組合 参与 兼 経営企画管理部部長

1

１.３ 実証のテーマ
本事業においては、以下の 3 点をテーマに、実証を行った。
① 素材生産から再造林、製材を含めた垂直統合モデルの構築
林業経営体である柴田産業が、素材生産だけでなく、再造林・製材等も一貫して手掛ける強みを活かし、森林資源・地形・木材需要等の情報をフル活用した、新しい垂直統合型
経営モデルの有効性を実証する。
また素材生産や再造林における、年間計画・個別計画・現場設計と生産管理の連動を可能とするシステムの構築・運用実証を行い、一定規模以上の林業経営体が事業全体の最適化を実現した際のトータルコストダウン効果を確認する。
② 日本版 CTL システムの確立
CTL（短幹集材）システムは、北欧で主流の伐出システムであり、高い生産性と林地保全への配慮を両立可能な優れた手法である。日本でも北海道・東北における緩傾斜地において適用可能とされているが、専用の機械やオペレーターの習熟が必要であることから、本格的な採用には至っていない。
林業経営体である柴田産業は、既に CTL を行う作業班を有しており、同社により本事業で導入するソフトウェアによる生産性向上と機械稼働率向上の検証を行い、日本版 CTL
システムの可能性と有効性を確認する。
③ 「ICT 林業生産管理標準仕様」の普及支援機関である住友林業は、令和 2 年度からの 2 ヶ年で、素材生産における ICT 導入の普及を目指した林野庁補助事業「ICT 生産管理標準化事業」の事業実施主体として「ICT
林業生産管理システム標準仕様」を作成した。
本事業では、この「ICT 林業生産管理システム標準仕様」に準拠したソフトウェアを開発し、StanForD2010 に準拠したハーベスタやフォワーダとの連携を実証することで、標準化されたデータ形式やシステムを適用することの有用性を確認し、今後の「ICT 林業生産管理システム標準仕様」の普及の一助とする。

2

１.４ 事業実施の背景（現状と課題）◎システム構築支援機関である住友林業は、林野庁補助事業「ICT 生産管理標準化事業」の実施主体として「ICT 林業生産管理システム標準仕様」（以下、標準仕様という）を作成した。この標
準仕様は、ICT ハーベスタ・フォワーダを管理するソフトウェアや、日報管理、材積検知等のアプリについて、そのデータ形式やシステム要件の標準化を行ったもので、機械管理に関しては、世界的な標準仕様「StanForD2010」をベースとした「日本版 StanForD2010」
として位置づけている。
この標準仕様は令和 3 年度に完成したが、標準仕様を正式に採用した機械やシステム・アプリが未だ存在しないため、その普及に貢献する実証が求められている。

図 2 「ICT 林業生産管理システム」のパンフレットと仕様書◎森林調査（データ取得）
柴田産業では、森林所有者に施業提案を行って立木を購入し、主伐を行っている。施業
提案および立木購入の際に基礎資料となる資源情報は、自社で調査を行っている。実効性の高い素材生産の計画・設計や、造林の設計を行うにあたって、詳細な資源情報および地形情報が必要となる。現状、資源情報の把握は、人力での調査によるため、大きな手間が掛かっている。また、限られた労働力の中で、調査に掛けられる労務量は多くなく、効率化を図る必要がある。
◎素材生産
国内における素材生産現場では、建機や不整地運搬車をベースとしたクローラ式の林業機械を用いて、高密度な路網を作設・利用し、素材生産を行うことが多い。一方、柴田産
業では、KONRAD 社（オーストリア）製ハーベスタおよび GREMO 社（スウェーデン）製フォワーダのホイール式高性能林業機械を用いて、作業道から林内へ直接進入して素材生産を行っており、生産性が高いことで知られる北欧の CTL(Cut To Length)システムを、
3

国内で実践している数少ない先進的な事業体である。
また岩手県は、北海道に次ぐ全国 2 位の森林面積を有しており、豊富な森林資源が存在する。近隣に大型の需要先が複数存在することから、素材生産も盛んで、素材生産量は全国第 3 位となっている。地形では、県北地域を中心に比較的緩傾斜の地域も見られる。

図 3 傾斜・起伏量による作業システム適地分類（岩手大学 齋藤准教授作成資料より）
また、計画的な素材生産・木材の安定供給のため、年間事業計画を策定した上で、月別・現場別の生産目標を立てているほか、週次のミーティングでは現場班長から各現場の情報共有を行っている。年間事業計画作成や週次の情報共有が行われている一方で、各個別現場の生産計画・現場設計作成は不十分な状況にある。
各現場では、ハーベスタによる伐倒・玉切、フォワーダによる集材、路網作設、運材といった工程が生じるが、こうした計画・設計は現場班長の頭の中にはあるものの、他者に情報共有されていない。このため、管理者・現場班長・オペレーターが、統一した目標を共有できていない。現場進捗に関わる情報は、各オペレーターの経験・勘に基づく曖昧なものになる場合が多く、管理者が生産計画の進捗管理を行うために十分な精度を有していない。
さらに、高性能林業機械導入により、素材生産における個別作業の生産性は、高まっているものの、機械間での情報共有ができておらず、ハーベスタ・フォワーダの連携によるさらなる生産性の向上が不十分な状態にある。
◎販売・流通4

柴田産業では、素材生産以外にも自社で製材工場・チップ工場を営んでいる。自社で素材生産した原木のうち、製材グレード・チップグレードは自社工場へ持ち込んで、加工している。自社の製材工場で必要とされる原木の規格は、生産する木材製品の製造計画によって刻々と変化する。また、特殊な材長の注文が入ることもある。製材工場から素材生産現場に対して、採材する原木の規格について、製材工場の従業員が必要に応じて素材生産現場へ連絡しているものの、十分に需要情報を伝達できているとはいえない。素材生産現場からすると個別連絡は煩雑な面があり、需要情報の集約化が必要な状況にある。

図 4 (株)柴田産業 製材工場
◎再造林
柴田産業は主伐だけでなく再造林も自ら行っている。森林所有者に対する主伐の施業提案の際には、再造林もセットで提案を行う場合もある。また、森林経営計画策定による集約化も積極的に行っており、地域の資源循環型林業推進に貢献している。
年間事業計画作成や週次の情報共有が行われている一方で、各個別現場の造林計画・現場設計作成は不十分な状況にある。施業においては、地拵を刈払機による人力作業に依存しており、今後生産性の大幅な向上は見込めないほか、安全面でも課題がある。

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１.５ 実証事業の内容⚫ システム構築
本実証で使用する「素材生産管理システム」、「造林計画システム」を構築する。それぞれの主要な機能は、以下の通りであるが、全てのシステムは、「ICT 林業生産管理システム標準仕様」に準拠したものとする。
➢ 素材生産管理システム✓ 生産計画機能
作業班ごとの年間事業計画や、現場ごとの詳細な生産計画を入力・表示する機能：GIS
上で資源情報・地形情報を読込み、路網・運材等を含めた計画を入力できるようにする。
✓ 生産管理機能
素材生産の進捗状況を把握するために、GNSS・ICT ハーベスタ等から情報を取得し、地形情報やオルソ画像を背景図として、表示する機能：GIS 上でハーベスタ・フォワーダの走行軌跡や造材した 1 本 1 本の原木の位置・材長・径級・材積等の情報を表示する。

図 5 素材生産管理システム概要➢ 造林計画システム✓ 造林計画機能機械地拵可能範囲のゾーニングを行う機能：ドローンレーザ計測で得られた詳細な地形データから、傾斜等のパラメータを基に、機械地拵と人力地拵の範囲をゾーニングする仕様とする。
苗木配置を設計する機能：苗木の配置を設計するために植栽密度や最低間隔の植栽列な
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どの条件をユーザーが入力することで、地形データから最適な苗木配置を設計する仕様とする。
✓ 造林管理機能進捗状況を把握するために、造林現場から得られたデータと管理者が作成したデータを読込・閲覧・集計・修正する機能：地拵え、造林、下刈の作業状況について読込・閲覧・集計・修正出来、現場管理機能と共有出来る仕様とする。
機械地拵えに用いるトラクターの軌跡データを読込・閲覧・編集する機能：GIS 上で植栽位置を閲覧すること、管理者機能とも共有出来る仕様とする。

図 6 造林計画システム概要⚫

森林調査
ドローンによるレーザ計測を利用することによって、地形情報や単木の樹高・本数といった定量的情報を高い精度で把握することができるようになるため、森林調査の大幅な省力化が期待できる。さらに細かいメッシュサイズで、精緻な地形情報（数値標高モデル）を作ることができるため、微地形も詳細かつ精緻に表現することができる。
⚫

素材生産
まず現場で得られた地形情報や資源情報から、各現場の生産計画・現場設計を作成する。
現場作業開始後は、ICT ハーベスタから得られる StanforD2010 準拠のデータやカラーマーキング機能等を活用して、曖昧さを排除した現場の定量情報・地理的情報を共有することにより、管理者による事業の進捗管理および適切な意思決定を可能とする。加えて、林業機械間の情報共有を容易にし、特にフォワーダの集材作業支援に使用する定量情報・地7

理的情報をソフトウェア等により提供し、CTL システムをより円滑に進める環境を構築す
る。
⚫

販売・流通
本事業では、製材工場の需要情報を集約化し、採材仕様が素材生産現場に分かりやすく伝達できるようなシステム化を目指す。また、需要に応じた採材を行うことにより、素材
歩留まりが向上することが期待される。
⚫

再造林
トラクターに枝条破砕用のクラッシャーアタッチメントを装備し、地拵作業の機械化を行う。機械化により、軽労化・省力化が図れるほか、生産性・安全性向上も期待できる。
さらに、ドローンレーザ計測データから取得した地形情報を使って、植栽列等を設計できるソフトを使用する。

１.６ 実証事業の目標⚫ 森林調査CTL システムを使用する全現場でのドローンレーザ計測実施⚫ 素材生産CTL システムの現場における、素材生産コスト 1,000 円/m3 ダウン⚫ 販売・流通需給情報の採材への活用による、CTL システム現場から出材した原木の売上高 5％向上（3m 採材の増加による素材歩留まり向上と長尺注文への適時対応）⚫ 再造林
トラクターでの地拵面積 10ha/年

8２ 令和４年度事業実績報告
２.１ 協議会・現地検討会の開催
２.１.１ 第一回岩手地域協議会⚫ 日時：令和 4（2022）年 8 月 5 日⚫ 場所：農林会館 および WEB 会議（Zoom）⚫ 議事次第➢ 事業概要説明➢ 事業スケジュール➢ その他

図 7 第一回岩手地域協議会実施状況
２.１.２ 第二回岩手地域協議会⚫ 日時：2023 年 2 月 6 日⚫ 場所：農林会館 および WEB 会議（Zoom）⚫ 議事次第➢ 事業概要➢ 今年度事業実績報告➢ 次年度計画説明

図 8 第二回岩手地域協議会実施状況

9

２.１.３ 現地検討会⚫ 日時
令和４（２０２２）年１１月３０日 午前の部： ９：００～１２：００
午後の部：１３：００～１６：００⚫ 場所
北山形公民館および実証現場（岩手県岩手郡岩手町川口地内）⚫ 参加者
午前の部 ２３名
午後の部 ３４名
合計
５７名
⚫ 内容
岩手町にある北山形公民館に集合し、室内で約１時間、事業概要説明・ドローンレーザ
計測による森林資源把握・素材生産管理システムの概要について、説明を行った。室内に
QR コードを掲示し、参加者の手持ちのスマートフォン等で、素材生産管理システムのデモ版を体験してもらった。
その後、車で約 5 分の距離にある実証現場へ移動し、カラーマーキング機能付きハーベ
スタとフォワーダによる連携、トラクター地拵を実演した後、オペレーターの意見等を説明した。
参加者からは、ドローンレーザ計測の効率や、CTL 作業システムの適した現場条件、素材生産管理システムへの期待など、様々な質問・意見が活発に出された。
当日の様子は、IBC 岩手放送でのテレビ放映を始め、岩手日報・岩手林業新報社で新聞記事が掲載されるなど、各種メディアを通じて取り上げられた。

図 9 現地検討会の実施状況（左：室内における報告、右：実証状況）

10

⚫

アンケート
現地検討会終了後、参加者にアンケート記入を依頼し、参加者 57 名中 43 名より回答を得た（回答率 75％）
。アンケート結果を図 10 に示す。
回答者の 1/3 以上が、森林組合を含めた林業事業体に所属していた（問 1）。また、現地検討会参加にあたって期待していた技術、および当日最も関心を持った技術は、いずれも素材生産管理システムが最多となった（問 2・問 4）。また、各項目について、ほとんどの参加者が「満足」「ほぼ満足」を選択しており、高い満足度だったことがうかがえる（問3）。問 5 からは、最も関心を持った記述を選んだ理由として、「生産性向上が見込めるから」と同等に、「労務環境改善・省力化が見込めるから」が選択されており、生産性向上
だけでなく、作業者の労働環境改善に対する関心が高いことが感じられた。
また問 6 ICT 林業生産管理による効果に関する自由記述では、「計測について、ある程度の誤差は許容するなど、これまでの慣習を変えていくことが必要のように感じた」といった、商慣習そのものの変革に対する意見も見られた。

図 10 現地検討会におけるアンケート結果

11２.２ 事業実施成果
２.２.１ ドローンレーザ計測
２.２.１.１ LiDAR の諸元
実証は、柴田産業が導入した以下の機材を用いて行った。いずれも市販品であり、汎用ドローンを使用した、他の林業事業体でも導入・運用が容易なシステムのため、普及展開を図ることが可能である。
※ 機
種：DJI Matrice 300 RTK※ セ ン サ ー：Zenmuse L1 レーザセンサー※ 基 準 局：D-RTK アンテナ
※ 飛行ソフト：DJI Terra

図 11 ドローン飛行状況（左）・アンテナ設置状況（右）２.２.１.２ LiDAR 計測方法およびデータ検証方法
対象地のドローンレーザ計測は、対象範囲、計測高度、オーバーラップ率・サイドラッ
プ率を設定し飛行計画を作成すれば、自動飛行で行うことができる。本実証地では、実証
地面積（4.74ha）とその周囲を対象範囲とし、計測は約 30 分程度で完了した。
本機種に限らず、ドローンレーザ計測の一般的な留意点として、計測高度の調整が重要となる。計測高度が低いと立木等への接触や、プロポ（手元の操作機器）とドローンの通信障害が発生するリスクが高くなる。一方で、計測高度が高いとデータの点密度が低下する。これらの要素を踏まえたうえで、適切な計測高度を設定する必要がある。
本実証事業では、事前に写真による対象地の DSM 計測を行った。この DSM を使用することで、相対高で地形に追従した飛行（コンターフライト）を行うことが可能となる。

図 12 ドローンレーザ計測実施状況
12

２.２.１.３ 計測結果
相対高度 80m で飛行し、地上点密度は約 400 点/㎡となった

図 13 取得した点群データから作成した 3D モデル
２.２.１.４ データ解析処理
点群加工および樹頂点抽出は、市販ソフトウェア（ScanSurvey Z、(株)ビィーシステム）を使用して行った。点群加工では、フィルタリング処理による DEM（地盤高）
・DSM（表層高）の作成、および DEM と DSM の差から DCHM（樹冠高）の作成を行った。樹頂点抽出では、立木本数及び樹高の計測を行った。また樹高または樹冠サイズから、直径を推定し、資源量の推定を行った。
樹高（および資源量）の推定を行うにあたっては、DEM の精度が与える影響が非常に大きい（図 14 図 14 地理院 DEM（青線）と LiDAR DEM（赤線）の比較）。DEM として一般的に用いられる国土地理院標高データ（青線）は、5m メッシュまたは 10m メ
ッシュのため、その精度に限界がある。一方、LiDAR 計測による DEM データ（赤線）
は、適切なフィルタ処理（後述）を行うことによって、50cm メッシュの精度の良いデー
タを得ることができる。

図 14 地理院 DEM（青線）と LiDAR DEM（赤線）の比較
13

フィルタ処理については、市販ソフトでは、図 15 の通り 2m メッシュ・5m メッシュでの処理を試みた。この方法では、解析処理方法に未習熟な担当者でも、マニュアルに沿った簡便な作業によって DEM データを得ることができる。2m フィルタでは、詳細な地形情報が得られる一方で、ノイズに影響されてしまった結果、スムーズではない DEM が出力された。5m フィルタでは、こうしたノイズの影響はあまり見られなくなったが、地形情報としては十分な精度が確保できなかった。

図 15 市販ソフトで作成した DEM のフィルタサイズによる違い
同じ点群データを用いて、解析処理方法に習熟した技術者が、高機能の専門ソフトを用いて適切なフィルタ処理の設定を行い、作成されたのが図 16 の 50cm メッシュの DEMである。図 13 の DEM と比較して、スムーズなデータとなっていることがわかる。

図 16 解析処理に習熟した技術者が作成した DEM
14

２.２.１.５ 本数抽出率と樹高の比較
本数・樹高を市販ソフト上で抽出した。結果、プロット間で精度にバラつきがあり、林分条件・計測条件等について、今後改めて検証が必要と考えられた。なお、樹高の実測はバーテックス測高器を用いて行っており、その測定誤差によっては必ずしも実測樹高の方が高精度と判断できない可能性がある。
表 2 LiDAR による本数抽出精度

実測本数

UAV

抽出率

plot1

33

27

82%

plot2

25

27

108%

plot3

26

23

88%

plot4

43

29

67%

plot5

30

50

167%

計

157

156

99%

表 3 DEM の違いによる樹高の比較

15

２.２.２ 素材生産管理システム
今年度の素材生産管理については、生産計画機能については手作業でデータ作成し、主に生産管理機能部分についてシステムの現場導入を行った。

図 17 素材生産管理システム令和４年度実証範囲
２.２.２.１ 素材生産計画機能
現場着手前に、柴田産業事務所にて、ドローンレーザ計測による地形情報やオルソ画像を確認しながら、作業班長と打合せした上、素材生産計画を作成した。

図 18 素材生産計画作成状況
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２.２.２.２ 素材生産管理機能
素材生産管理機能は、システムによるデータの記録・共有によって、ハーベスタとフォ
ワーダの機械間連携を高めるとともに、作業班内および管理者（経営者）との情報共有による PDCA サイクルの推進を目的としている。
図 19 に機械間の連携イメージを示す。ハーベスタの走行軌跡と、玉切した原木の位置
情報等を記録し、フォワーダへ情報を共有する。

図 19 機械間の連携イメージ
実際にハーベスタにおいてデータを生成する流れを、図 20 に示す。ハーベスタで造材
すると、StanForD に準拠したデータが、ハーベスタ操作用タブレット PC の中に、自動的に蓄積されていく。蓄積されたデータは、ハーベスタシステムの「StanForD」の画面から、hpr ファイルという形式で、出力することができる。出力した hpr ファイルには、取得されたデータが、XML 形式で記述され、格納されている。

図 20 データ生成の流れ
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本システムでは、hpr ファイルのデータを取り込み、ハーベスタの走行軌跡と玉切した
原木の情報を表示することができる（図 21）。ハーベスタのオペレーターが、当日の仕事終了時に、通信可能な場所でデータを出力し共有することで、フォワーダのオペレーター
は、前日の作業終了時点の情報を基に、作業を行うことができる。
原木のアイコンをクリックすると、集計した材積の情報や、一本一本の原木の情報も確認することができる（図 22）。

図 21 素材生産管理システム メイン画面

図 22 素材生産管理システム 詳細情報の確認

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２.２.３ カラーマーキング
カラーマーキング機能付きハーベスタを用いて、カラーマーキングの有用性を確認した。
図 24 に示す通り、特に原木種別の境界となる径級付近において、一目でどちらの種別か判断することは難しい。カラーマーキングにより、フォワーダによる集材時に、オペレー
ターが径級による種別分けで悩む時間が短縮された。

図 23 カラーマーキング実施状況

図 24 原木の種別分けイメージ
また、柴田産業の自社製材工場（図 25）においては、原木の太さによって、歩留まりを考慮し製材品の挽き方を変えている。ただし、径級まで特定する必要はなく、図 24 で示した小・中・大程度の種別分けで、運用上は必要十分と判断している。従って、カラー
マーキング機能を用いることで、検知作業の省略が可能となる。

図 25 (株)柴田産業 製材工場の状況
19

カラーマーキングによる効果を、検知作業の省略により削減される工数によって計測した。トラック約 1 台分を目安として、検知 1 人・野帳 1 人で通常の人力検知を行った場
合、表 4 の結果となった。
3 回の検知に掛かった合計時間 48 分 34 秒は、1 日 8 時間労働とすると約 0.10 人日に相当する。作業者の人件費単価を 20,000 円/人・日とすると、
20,000(円/人・日) × 2(人) × 0.10(日) ÷ 60.766m3 ≒ 66(円/m3)となり、m3 当たり約 66 円のコストが削減できることが分かった。
表 4 人力検知作業にかかる工数

ただし、カラーマーキングとその恩恵となる検知作業の省略がもたらす効果は、これだ
けではない。現場オペレーターへのヒアリングでも、フォワーダによる集材時に検知作業を行う場合、検知しない場合と比較して、フォワーダの搬出量が半減するという意見があった。高い生産性を持つフォワーダが、検知作業を行う間稼働が止まってしまうことは、
大きなロスにつながる。逆に言えば、検知作業を省略することで、検知に充てていた時間
を、搬出作業に回すことができれば、生産量を増やし生産性を高めることができる。今後
これらの仮説についての実証を深めていきたい。なお CTL システムは、ハーベスタ・フ
ォワーダの 2 台で作業が完結する作業システムであり、オペレーターも 2 名となる。よって検知作業を行う追加人員を充当することは、CTL システムの優位性を損なう。
２.２.４ トラクター地拵
トラクターに地拵用アタッチメントを付けた機械を導入した。緩傾斜の範囲では、伐根を含めて問題無く破砕できることが確認できた。導入後すぐに積雪期を迎えたため、本格的な稼働・検証は今後となるが、機械地拵可能な傾斜等の条件について、今後検証を通じて明らかにしたい。

図 26

トラクター地拵実施状況

２.２.５ 計画・実績の整理
20

今年度の当初計画に対する、実績の進捗を図 27 に示す。

図 27 今年度計画と実績の進捗
２.２.６ 各実証テーマで見えてきた可能性と課題
１.３で述べた３つの実証テーマにおいて、それぞれ見えてきた可能性と課題を、図 28に示す。

図 28 各実証テーマで見えてきた可能性と課題

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３ 次年度計画
３.１ システム構築
システム構築においては、今年度導入した生産管理機能について、運用・改良を図りつ
つ、生産計画機能についてシステム導入を行う。

図 29 システム構築令和 5 年度事業計画⚫

素材生産計画機能の導入
柴田産業では、現在作業班別の年間事業計画や週別の作業計画を、ホワイトボードを用いて行っている（図 30）。これをシステム化し、管理者（経営者）と現場作業班長・現場作業者による目標とスケジュールの共有についての、効率化・高度化を目指す。

図 30 ホワイトボードによる事業計画

22

⚫

CTL エリアのゾーニング
CTL 作業システムは、生産性が高く労働安全性も高い作業システムであるが、地形等の条件により、全ての現場で適用することは難しい。現場条件によっては、CTL と従来型の路網集材を併用する場合もあるが、現状では作業班長が現場を確認のみで適用する
作業システムを判断している。
ドローンレーザ計測データを活用することにより、詳細な地形情報を得ることが可能となるため、傾斜等のパラメータを用いて、計画段階から作業システムのゾーニングを行える機能を導入する。図 31 にゾーニングのイメージを示す。

⚫

週別伐採計画の作成
現在ホワイトボードで作成・共有している作業工程の計画に加え、各現場における伐採計画において、どの順序で現場作業を進めるか、システム上で表示できるようにする。一部、GIS によるポリゴン作成等の作業については、システム外での対応を想定するが、柴田産業社内のデジタル技術に習熟した人材に研修を受講してもらい、社内で作業が完結することを目指す。

図 31 CTL ゾーニング（左）と週別伐採計画（右）のイメージ

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３.２ ドローンレーザ計測
森林資源量および素材材積の推定について、今年度の計測結果・分析を元に、考察を深める。ただし、素材生産を計画・実行する上で必要な精度のデータを、できるだけ簡便な方法で取得することが目的とするため、費用対効果以上の手間を掛けることによる過剰なデータ精度は追求しない。
森林資源量の推定においては、細りについて分析を行う。現状は、幹材積表の値を用いているが、直径・樹高が同じでも、細りが異なると蓄積・材積が変わるため、伐採対象区域に適合した細りを、ICT ハーベスタから得られる StanForD のデータ等から考察する。
図 32 細りのイメージ

３.３ ハーベスタ・フォワーダの更なる連携
素材生産管理システムの運用・改良と、カラーマーキング機能の活用によって、それぞれの技術を日常業務の中に定着させ、ハーベスタ・フォワーダによる CTL 作業システムの連携を高める。

図 33 CTL 作業システムの作業状況

24

３.４ 素材生産現場と工場の連携
カラーマーキング機能の活用による、無検知材の工場への受入や、採材指示の情報共有において、素材生産現場と工場のさらなる連携を図る。無検知材の受入については、受入量が増加した際に発生する課題の抽出を行う。また工場側からの採材指示について、素材生産現場への伝達方法や、更新頻度等について、検討を行う。

図 34 柴田産業工場在庫（左）と製材工場の状況
３.５ トラクター地拵
トラクターによる機械地拵の生産性の計測や、トラクター地拵の作業可能範囲に影響を与える傾斜等のパラメータの特定と閾値の評価を行う。その上で、機械地拵・人力地拵のゾーニングを行えるようにする。
また、土壌環境への影響を評価するため、土壌のコンパクションについても計測を行う予定。

1. 図 35 トラクター地拵の状況

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令和４年度「新しい林業」に向けた林業経営育成対策のうち経営モデル実証事業
ICT を活用した CTL システムによる垂直統合型経営モデルの構築
事業成果報告書
令和５（2023）年 3 月
実証主体
株式会社柴田産業
住友林業株式会社
国立大学法人岩手大学 農学部