スマート農業技術開発の現 状 と 今 後 の 課 題

令和元年１１⽉
農林⽔産省 農林⽔産技術会議事務局
研究統括官 原⽥ 久富美

農業分野における課題①○○

農業分野では、担い⼿の減少・⾼齢化の進⾏等により労働⼒不⾜が深刻な問題。
平均経営耕地⾯積が拡⼤しており、１⼈当たり作業⾯積の限界を打破する技術⾰新が必要。

○ 農業就業人口 414万人（1995年）→ 210万人（2015年）○ １経営体当たりの平均経営耕地面積も着実に拡大。
（1995年1.6ha→2015年2.5ha）

農業就業人口の年齢構成（2015年）

規模別の経営耕地面積の集積割合（％）
0

1995年1

20

40

60

80

100

１ha 未満１～５５～1010ha以上

21.4

44.4

7.7

26.5

【５ha以上：34.2％】

2
10～20

50 ～ 100

20～30 30～50

100ha
以上
平成
年
3
2005年

17.4

39.3

9.2

8.0

<115.1万><76.5万><5.1万><2.2万>

5.4

7.7

8.7

4.4

<0.7万> <0.5万><0.8万>【５ha以上：43.3％】

4

5
平成
年
2015年

<864>

11.9

30.2

10.3

10.1

7.2

10.3

11.8

8.2

<74.1万><53.1万><5.2万><2.5万><1.0万><0.9万><0.6万><1,590>【５ha以上：57.9％】

資料：「2015年農林業センサス」※ 農業就業人口：15歳以上の農業世帯員のうち、調査期日前１年間に農業のみに従事した者
又は農業と兼業の双方に従事したが、農業の従事日数の方が多い者。

注:１ 1995年は10ha以上を細分化できないため、最上位層を「10ha以上」としている。
注:２ < >内の数値は、当該規模階層の経営体数である。
資料：農林水産省「農林業センサス」

農業分野における課題②○ 基幹的農業従事者は年々高齢化が進行しており、主要国と比較しても突出。
65歳以上が６割以上を占める。
【各国の農業従事者の年齢構成】
70

64.6%

60
47.0%
43.1%

50
40

36.2%
34.3%

41.5%
40.3%

41.5%

38.4%
35.9%

28.8%
28.2%

30
19.8%

16.5%

20
10

9.6%

25.3%

9.3%

9.1% 9.2%

6.9%
3.0%

9.7%

1.5%

0.4%

0

英
25歳未満

仏

独

25-49歳（米：25-54歳）

蘭

米

50-64歳（米：55-64歳）

日
65歳以上

出典：
英仏独蘭は、EUROSTAT（2015）：農業に従事した世帯員
米は、米国農務省「2012年農業センサス」：農業に従事した世帯員
日は、農林水産省「2015年農林業センサス」：基幹的農業従事者

農林水産業・食品産業分野における課題○ 農林水産業・食品産業の現場では、依然として人手に頼る作業や熟練者でなければできない作業が多く、省力化、人手の確保、負担の軽減が重要な課題となっている。

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

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

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

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

第198回国会（常会）農林水産大臣所信表明演説（抜粋）平成31年3月 6日（水）（衆）農林水産委員会、7日(木)（参）農林水産委員会○ 農業従事者の減少が見込まれる中、農業の生産性を飛躍的に発展させるためには、機械メーカーやＩＴベンダー等と農業者が連携して、発展著しいロボット、ＡＩ、ＩｏＴ、ドローン等のスマート農業に活用できる新たな技術を生産現場に積極的に導入していくことが不可欠です。
○ このため、本年夏までに「農業新技術の現場実装推進プログラム」を策定し、新技術の現場実装を強力に進めてまいります。

経済財政運営と改革の基本方針2019 （抜粋）
（令和元年6月21日 閣議決定）

３．地方創生の推進（２）地域産業の活性化② 農林水産業の活性化「農業新技術の現場実装推進プログラム」に基づき、制度的課題への対応も含めた技術実装の推進によるスマート農業の実現等により競争力強化を更に加速させる。

スマート農業について
先端技術

我が国の農業の強み
・ 気候や⼟壌などの地域特性に対応した匠の技

ロボットトラクタ

アシストスーツ

ドローン

衛星測位情報を⽤いた⾃動運
転により作業時間を４割削減

従来の半分の⼒で持ち上げ動作が可能ほ場のセンシングデータをAI
解析し適正な施肥・防除・ 全国各地の地域性を反映した、多種多様で美味しい品⽬、品種・ 消費者ニーズに即した安全安⼼な農産物「農業技術」× 「先端技術」
熟練
農業者

無⼈化作業体系

スマート農業

ICT技術による
形式知化

新規
就農者

対価
熟練農業者が摘果した果実

新規就農者等の学習、指導に活⽤

スマート農業の効果

・ ロボットトラクタやスマホで操作する⽔⽥の⽔管理システムなど、先端技術による作業の⾃動化
により規模拡⼤が可能に・ 熟練農家の匠の技の農業技術を、ICT技術により、若⼿農家に技術継承することが可能に・ センシングデータ等の活⽤・解析により、農作物の⽣育や病害を正確に予測し、⾼度な農業経営が可能に

スマート農業の将来像
２ 作物の能力を最大限に発揮

１ 超省力・大規模生産を実現

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

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

スマート農業ＩＣＴ、ロボット技術を活用して、超省力・高品質生産を実現する新たな農業

３ きつい作業、危険な作業から解放

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

４ 誰もが取り組みやすい農業を実現

５ 消費者・実需者に安心と信頼を提供

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

クラウドシステムにより、生産の詳しい情報を実需者や消費者にダイレクトにつなげ、安心と信頼を届ける農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例①
⾃動⾛⾏トラクター

北海道⼤学、ヤンマーなど（北海道岩⾒沢市）

取組概要○ 耕うん整地を無人で、施肥播種を有人で行う有人‐無人協調作業を実施（2018年市販化）○ 慣行作業と比較した省力化効果や作業精度等について検証するとともに、リスクアセスメントに基づく安全性の評価を行うシステムの導⼊メリット○ １人で複数台（現状最大５台まで可能）のトラクターを操作可能（オペレーター１人分の人件費を削減可能）○ 限られた作期の中で１人当たりの作業可能な
面積が拡大し、大規模化が可能にヤンマー（株）機械名︓ロボットトラクター[88〜113⾺⼒]
価格︓1,214〜1,549万円
2018年10⽉ 販売開始

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

農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例②
⾃動運転⽥植機

農研機構など取組概要○ 直進と旋回の大幅な速度アップを可能とする自動操舵システムを開発○ 機体前方にRTK‐GNSSのアンテナと受信機を備え、自機の位置を数cmの測位精度で把握システムの導⼊メリット○ 田植え作業と苗補給を１人で実現可能○ 最高速度で植付作業を行っても熟練者並みの直進精度が誰でも得られる○ 人間とは違い疲れを知らないため、高い作業精度を維持しながら能率向上が期待○ 田植機に限らず農機全般の自動運転技術として活用が期待2019年度以降実⽤化

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

無⼈作業中の⾃動運転⽥植機（⾃動旋回の様⼦）

農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例③
⽔⽥の⽔管理を遠隔・⾃動制御化するほ場⽔管理システムの開発(農研機構など）

システム概要○ 水田水位などのセンシングデータをクラウドに送り、ユーザーがモバイル端末等で給水バルブ・落水口を遠隔または自動で制御するシステムを開発
システムの導⼊メリット○ センシングデータや気象予測データなどをサーバーに集約し、アプリケー
ションソフトを活用して、水管理の最適化及び省力化をすることにより、水管
理労力を８０％削減、気象条件に応じた最適水管理で減収を抑制

出典：農研機構Webサイトより（株）クボタケミックス
価 格︓⾃動給⽔バルブ 15万円
⾃動落⽔⼝
12万円
基地局 20〜30万円
通信費 3,000円/⽉
2018年3⽉ 先⾏販売開始

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

農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例④
ほ場の低層リモートセンシングに基づく可変施肥技術の開発

ファームアイ(株)ほか

システム概要

⽔稲の葉⾊マップ例○ ドローンに搭載したNDVIカメラからのセンシングにより、「ほ場のバラつき」をマップ化○ データから可変施肥設計を⾏ない、可変の基肥・追肥を実施。
システムの導⼊メリット○ 圃場の可視化による栽培の効率化、農機とのデータ連動による省⼒化○ 可変施肥による必要最⼩限の肥料での最⼤の収量と品質の向上
ファームアイ(株)のリモートセンシング
基本料⾦︓15万円（10haまで）、以降＋1.5万円／ha
2018.6⽉ サービス開始

薄←
葉⾊ →濃
(不良 ⽣育状況 良）

農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例⑤
作物の⽣⻑に合わせ潅⽔施肥を⾃動実⾏する養液⼟耕システム（施設栽培）

ゼロアグリ （(株)ルートレック・ネットワークス）

システム概要○ 各種センサー情報（日射量、土壌水分量、
ＥＣ値、地温）を、ゼロアグリクラウドへ集約「 ICT ＋ AI ＋ 栽培アルゴリズム 」○ ゼロアグリクラウド内で、かん水施肥量（液肥供給量）を割出し、ゼロアグリ本体から自動で供給し土壌環境制御を行うシステムの導⼊メリット○ 既存のパイプハウスでも導入が可能○ 作物の生長に合わせたかん水施肥により、収量や品質を向上○ 自動供給により、かん水と施肥の作業時間を大幅に軽減。
○ 新規就農者にも利用し易く参入が容易にスマホ等からの供給量・濃度変更、LINEによるプッシュ型の栽培データの配信が可能「食料生産地域再生のための先端技術展開事業（H25～27）」で研究実施

出典：ルートレック・ネットワークス

農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例⑥
農業⽤アシストスーツ
ATOUN（パナソニック系ベンチャー）

ATOUN、和歌⼭⼤学など
和歌⼭⼤学
農林水産省の委託研究
プロジェクトにおいて開発｢農業界と経済界の連携による先端モデル
農業確立実証事業｣において開発

システムの導⼊メリット

システムの導⼊メリット○ トラクター・軽トラック等の機械作業の間に繰り返される重量野菜の収穫やコンテナ移動等の腰への負担を軽減し、運搬時間を約３割短縮○ 10〜30kg程度の収穫物の持ち上げ作業で負荷を１／２程度に軽減（着⽤したまま軽トラックの運転が可能）○ 持ち上げ運搬作業等の軽労化により、⾼齢者や⼥性等の就労を⽀援《 検討が進む技術要素 》○ 着脱のしやすさ、装着時の負担感の削減（さらなる軽量化）○ 低コスト化

農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例⑦
リモコン式⾃⾛草刈機

三陽機器（株）取組概要○ アーム式草刈機の技術と油圧・マイコン制御の技術を組み合わせ、リモコン操作
可能な草刈機を開発
システムの導⼊メリット○ 人が入れない場所や急傾斜（最大傾斜４０°）のような危険な場所での除草作業もリモコン操作
で安全に実施可能に○ 軽量コンパクトで、軽四輪トラックでの移動が可能〇 作業効率は慣行作業の約２倍（3a/hr→6a/hr）

出典︓三陽機器（株）Webサイトより

三陽機器（株）価 格︓約150万円
2018年4⽉ 発売開始

革新的技術創造促進事業（事業化促進）にて農研機構生研支援センターの支援のもと研究開発

農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例⑧直線キープ機能付⽥植機（株）クボタ○ 直進キープ機能により落⽔しなくても⽥植えが可能に○ 苗補給する際の補助者の省⼈化が可能に（株）クボタ
機械名︓ED8D-GS 8条植
価 格︓約392万円〜
2016年9⽉ 発売開始

⾃動運転アシスト機能付コンバイン

出典︓（株）クボタWebサイトより（株）クボタ○ オペレータが搭乗した状態での⾃動運転による稲・⻨の収穫が可能に○ 収量センサでタンクが満タンになることを予測し、最適なタイミン
グで事前に登録しておいた排出ポイント（運搬⽤トラック）付近
まで⾃動で移動（株）クボタ
機械名︓WRH1200A
価 格︓約1,697万円〜（ベース機＋約173万円）※１ 別途、GPSユニット（基地局）が必要※２ GPSユニット（基地局）は既存のもので代⽤可2018年12⽉ 発売開始

出典︓（株）クボタWebサイトより

農業分野におけるＩＣＴ、ロボット技術の活用例⑨
篤農家の熟練技術・判断の継承

ＮＥＣソリューションイノベータ(株)取組概要○ 農業者の技能向上や新規就農者の技術習得のためには、篤農家の「経験」や「勘」に基づく「暗黙知」を「形式知」化する必要○ このため、みかんの摘果など、マニュアル化が困難とされてきた篤農家の高度な生産技術を「見える化」し、篤農家の熟練技術・判断を継承するとともに、新規就農者の学習に活用するシステムが実用化（例）みかんの摘果作業ノウハウを学べるシステム

篤農家が摘果した果実

新規
就農者

篤農家

ＡＩなどによる形式知化○ 革新的技術開発・緊急展開事業では、平成29年度末までに17府県、10品目以上でシステムを整備システムの導⼊メリット

経験や口伝によって継承されてきた篤農家の技術・判断の記録○ 熟練農業者のノウハウを短期間で習得可能なるほど！篤農家
はこういう果実を摘果していたのか。

学習支援モデルを作成し、新規就農者等の学習、指導に活用○ 熟練農業者はノウハウで対価を得ることも可能
ＡＩの活⽤○ Ａ Ｉ を活用することで複雑な判断を要する様々な作業について見える化、技術の継承などが可能に。

適用作業の拡大（剪定等）

28年度補正予算「革新的技術開発・緊急展開事業」において開発

人工知能（AI）等を活用した研究課題の例①
ＡＩを活用した画像診断等により、病害虫被害を最小化する技術
病害虫の発生状況や遺伝子情報の取得

DNA増幅パターンや遺伝子発現等生産者等への防除
対策の提供
診断結果、
リスク分析
結果、防除
メニューの
提供

ビッグデータ化AI
特徴量を抽出、学習↓
診断、リスク分析、防除
メニュー

携帯端末等へ送信

CAAATCCTCACAGGC
CTATTCCTAGC．．．

サーバーに送信

葉色、病斑等の外観データ等

人工知能による病害虫の診断、リスク分析○○病です。
危険度：中5％減収リスクがあります。
次年度は、抵抗性品種の利用、輪作を推奨します。

被害リスクに応じた対応を実施✓ 病害虫の発生状況を不慣れな生産者でも的確に把握が可能✓ 早期診断・早期対応を可能とすることで、病害虫による被害の最小化を実現
戦略的プロジェクト研究「人工知能未来農業創造プロジェクト」において開発中

人工知能（AI）等を活用した研究課題の例②
ＡＩを活用した施設野菜収穫ロボット技術の開発
現在開発中のトマト
収穫ロボット

カメラ１台でも認識可能

AI

情報処理量を減らせるので速い・カメラでの認識に時間がかかる。
・入り組んだ場所は収穫できないなど、複雑な動きが苦手。

葉や茎をよけることを学習するので獲れるＡＩを活⽤し、
果実認識・障 【期待できる効果・ポイント】
 収穫適期のトマトを選択し、収量の害物（主茎）
５割以上をロボットで収穫認識技術と収 ⾼速・⾼精度にトマトを認識し、収穫アームの制穫ピーク時の⼈⼿業の代替えにより労御技術を開発働ピークを削減し、収穫作業の労働コ
ストを３割削減✓ 運動の習熟機能により、これまで機械化できていなかった果菜類や果樹の収穫等の複雑な作業のロボット化を実現✓ AIを用いた画像認識により、収穫適期のトマトを収穫
H28補正予算「革新的技術開発・緊急展開事業」において開発中

人工知能（AI）等を活用した研究課題の例③
露地野菜の集荷までのロボット化・自動化による省力体系の構築
これまで手作業による収穫

多人数を要する調製作業

熟練を要する収穫機操作

熟練を要する
フォークリフト作業

ロボット化・自動化

ＡＩによりキャベツの位置等を認識。
収穫、調製、選別、コンテナ収納を自動化。

ＡＩにより自動走行、積み下ろしを自動化。

ポイント
コンテナ集荷可能なキャベツとタマネギを始めとする露地野菜の栽培、防除、収穫、調製、集出荷までの一連の労働集約的作業のロボット化一貫体系をAI技術を活用して実現。

農業ICTの現状と課題
データプラットフォーム構築の必要性
データに基づく農業を実践するためには農業ICTの活⽤が不可⽋であるものの、データやサービスの相互連携がない、様々なデータが散在していることなどを理由にデータを活かしきれていない。

データやサービスの相互連携がない

収量マップ

栽培管理システム

データが散在し、形式はバラバラ

資材データ
市況データ

品種、栽培
データ
気象データ
⽔温、⽔位データ

⼟壌マップ

様々なデータを共有・活⽤できる｢データプラットフォーム｣の構築が必要。

農業データ連携基盤の３つの機能
農業ICTの抱える課題を解決し、農業の担い⼿がデータを使って⽣産性向上や経営改善に挑戦できる
環境を⽣み出すため、データ連携・共有・提供機能を有するデータプラットフォーム（農業データ連携
基盤︓WAGRI）の構築を進めている（2019年４⽉より本格稼働）。

データ連携機能

データ共有機能

データ提供機能ベンダーやメーカーの壁を超えて、様々な農業ICT、農機やセンサー等のデータ連携が可能になる。

⼀定のルールの下でのデータ共有が可能になり、データの⽐較や、⽣産性の向上に繋がるサービスの提供が可能になる。

⼟壌、気象、市況などの様々なデータ等を整備し、農家に役⽴つ
情報の提供が可能になる。

WAGRI

WAGRI

WAGRI

様々なデータを駆使して⽣産性向上・経営改善に取り組むことが可能になる。

農業データ連携基盤の構造○ 農業データ連携基盤（WAGRI）は、農業ICTサービスを提供する⺠間企業の協調領域として整備を進めている。
○ WAGRIを通じて気象や農地、地図情報等のデータ・システムを提供し、⺠間企業が⾏うサービスの充実や新たなサービスの創出を促すことで、農業者等が様々なサービスを選択・活⽤できるようにする。
農 業 者 等
農業者等が、それぞれの経営形態等に応じて農業関連サービスを選択・活⽤
データ・
システム
利⽤者

農機メーカーＡ

農機メーカーＢ

ICTベンダーＣ

ICTベンダーＤ

WAGRIを通じてデータ・システムを取得し、新たな農業関連サービスを開発

農業データ連携基盤（WAGRI）

Private (Closed) データ
農業者個々⼈が「安全」に⾃分のデータを保存・管理

Publicデータ
気象や⼟地、地図情報等に関する様々なデータ・システムを提供（有償提供を含む）

気象
API※

農地
API

地図
API

センサ
API

⽣育予測
API

⼟壌
API

統計
API

⺠間
企業

⺠間
団体

⺠間
企業

⺠間
企業

⺠間
企業

PublicやPrivateデータのマスター系を定義したデータを提供

認証⽅式

WAGRIを通じてデータ・システムを提供
データ・
システム
提供者

Masterデータ

Open ID Connectを利⽤

農研
機構

官公庁

※ Application Programming Interface の略。
複数のアプリケーション等を接続（連携）するために必要なプログラムを定めた規約のこと。

農業データ連携基盤の今後の方向性 （スマートフードチェーンの構築）○ 現在、農業データ連携基盤では、⽣産（主に⽔稲）に関して機能充実が進んでいる。
○ 今後、これを強化（データの充実、対象品⽬の拡⼤）するとともに、流通、⾷品製造、輸出振興
等と強⼒に連携し、⽣産から流通、加⼯、消費までデータの相互利⽤が可能なスマートフード
チェーンを創出し、農業におけるSociety5.0（超スマート社会）を実現する。
⽣産から流通、加⼯、消費までデータの相互活⽤が可能な｢スマートフードチェーン｣ を構築
⽣産 (川上)（⽣産・収穫・選別）

流通・加⼯ (川中)
（集荷・輸送・貯蔵・加⼯）

販売・消費（川下）スマートフードチェーンの構築により可能となる取組例

消費者・実需者
ニーズにあった⽣産計画等を提⽰

最適な輸送⼿段・ルート
等を提⽰

廃棄ロスのない
計画⽣産・出荷

⾼精度な出荷・需要予測

消費者⾏動分析等に基づく⽣産・作業計画⽀援

⽣産情報と受発注・在庫情報に基づく

最適な集荷・発送ルートの選定

スマート農業の社会実装の加速化 【スマート農業実証プロジェクト】○ 「スマート農業」の社会実装の全国的な加速化に向け、スマート農業の先端技術を⽣産現場に導⼊・実証する取組を、様々な品⽬を対象に本年から全国69地区で実施。

【平成30年度第２次補正予算額、令和元年度予算額

事業の⽬的

47億円】

⽣産から出荷までの先端技術の例「スマート農業」の社会実装の加速化

事業の内容
ロボット・AI・IoT等の先端技術を経営管理システム

⾃動⾛⾏トラクター

⾃動運転⽥植機

⽣産現場に導⼊して、⽣産から出荷まで⼀貫した体系として実証し、経営効果を明らかにする取組を⽀援。
また、得られたデータを技術⾯・経営⾯から分析し、社会実装の推進に資

⾒える化

⾃動⽔管理システム

ドローンによるリモートセンシング

収量コンバインによる適切な栽培管理する情報として提供。

スマート農業の社会実装を加速化

実証農場
九州・沖縄

中国・四国

北陸

北海道

福岡

島根

新潟

54 ㈱ RUSH FARMほ か

44 ㈲グリーンサポート斐川

佐賀

岡山

28 ㈱⽩銀カ ル チ ャ ー
29 ㈲⽶⼋30 ⾼野⽣産組合55 ㈲ア グ リ ベ ー ス に い や ま

45 ㈱フ ァ ー ム 安井

長崎

46

56 JAな が さ き ⻄海か ん き つ部会連絡協議会

広島

富山

寄江原

31

4 7 ファーム・おだ48 ㈱ vegeta
49 松岡農園ほ か

熊本

57 ㈱東洋グ リ ー ン フ ァ ー ム
58 JA阿蘇い ち ご 部会委託部
59 JA⿅本園芸部会⻄⽠

5 0 むつみほか

大分

香川

60 ㈱オ ー エ ス 豊後⼤野フ ァ ー ム

51 ㈱尾野農園

61 ㈱タ カ ヒ コ ア グ ロ ビ ジ ネ ス

62 ㈱ジェイエイフーズみやざき
63 ㈲新福⻘果

33 ㈱若狭の恵
3 4 エ コ フ ァ ー ム ⾈枝
35 ⽥中農園㈱

岐阜
36

京都

愛知

4 0 ほづ

37 JA西三河きゅうり部会
生産者

42

53 営農⽀援セ ン タ ー 四万⼗㈱沖縄
69 ア グ リ サ ポ ー ト 南⼤東㈱69

⽔⽥作( ⼤規模)

5

6

アクシスほか

青森

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

⾚松ハウス柿⽣産組合ほ か秋田

8 お と べ 農産合同会社

1 2 たねっこ
13 園芸メ ガ 共同利⽤組合

岩手山形

9 ㈱ アンドファーム

14 沼澤克⼰宮城

福島

10 ㈲ア グ リ ー ド な る せ

15 ㈱紅梅夢フ ァ ー ム
16 ㈱ア グ リ 鶴⾕

7

38 ㈱オ レ ン ジ ア グ リ ほ か㈱⼗三湖フ ァ ー ム

11 仙台タ ー ミナルビル㈱43 森川農園ほ か

5455

4

和歌山

鹿児島

64 ⼟⾥夢たかた
65 ㈲南⻄サ ー ビ ス
66 JA そ お ピ ー マ ン 部 会
67 ⿅児島堀⼝製茶㈲68 霧島第⼀牧場

3

巣南営農組合三重

41 ㈱ Amnak

高知

2

東北

39 ㈲フ ク ハ ラ フ ァ ー ム

奈良

1

東海

滋賀

52 JAに し う わ ス マ ー ト 農業研究会

1 ⽩⽯農園2 ㈲新⽥農場ほ か
3 ㈱⿅中農場
4 岡⽥農場5 ㈱ エア・ウォーター農 園 ほ か
6 JAけ ね べ つ TMR セ ン タ ー

夢耕坊

福井

兵庫

愛媛

宮崎

布⽬沢営農

32

近畿

山口

専⾨部ほ か

石川

28

29 30

31

32 33

34

35

関 東 甲 信 ・静
岡
茨城

山梨

23
24

56

44

45

46

17 18 19 20

17 ㈲横⽥農場ほ か
1 8 ㈱ ライス＆グリーン⽯島

47

48

49

39 40 41

21 22 23 24

栃木

42 43

25 26 27

57

58

59

60

61

62

63

64

65

66

67

68

50

51

52

36

53

37

19
20
21

38

⽔⽥作( 中⼭間)⽔⽥作( 輸出⽤)

畑作

露地野菜

施設園芸

花き

㈱ト マ ト パ ー ク㈲グ リ ー ン ハ ー ト テ ィ ー
アンドケイ

25
26

茶

⽥原
㈲ト ッ プ リ バ ー

静岡

27
神崎東部

果樹

㈱ジャパンプレミアム
ヴィンヤード長野㈱美⼟⾥農園ほ か

千葉

22

JAフ ル ー ツ ⼭ 梨

茶夢茶夢ラ ン ド 菅⼭
園

畜産

※令和元年度〜２年度で 実証

農業新技術の現場実装推進プログラム
背景と狙い〇 近年、発展の著しいICTやロボット技術、AI等の先端技術は、肥料・農薬等の資材費の削減や農業⽣産の効率化、農産物の⾼付加価値化など、意欲ある農業者が⾃らの経営戦略を実現し、競争⼒を向上するための強⼒なツールになることが期待される。
〇 ⼀⽅、今後、農業従事者の⾼齢化やリタイアがますます進⾏していくことが⾒込まれるが、こうした先端技術は、熟練農業者の技術の伝承にも役⽴つものであり、地域農業を次世代に継承していくためにも、新技術の⽣産現場への導⼊は待ったなしの課題である。
〇 このため、農業者や企業、研究機関、⾏政などの関係者が、共通認識を持って連携しながら開発から普及に⾄る取組を効果的に進め、農業現場への新技術の実装を加速化し、農業経営の改善を実現することを⽬的として、「農業新技術の現場実装推進プログ
ラム」を策定する。
〇 本プログラムは、新技術の⼀層の進歩に応じて、今後随時⾒直しを⾏っていくこととする。

プログラムの構成① 農業経営の将来像② 各技術のロードマップ③ 技術実装の推進⽅策

・新技術の導⼊によって、実現することが期待される先進的な農業経営の姿を、営農類型毎に具体的に⽰す。

・技術毎に、その開発等の現状や課題を整理するとともに、普及に向けた今後の⾒通しを⽰す。

・農業新技術を農業現場に実装するために推進すべき施策や取組を⽰す。

・ ８つの営農類型、22事例について作成
・ 新技術の導⼊による省⼒化や規模拡⼤等の効果を提⽰・ 新技術を6分類37項⽬に整理・ 2025年までの実証、市販化、普及のタイムライン、開発と普及の現状、普及に向けた課題により構成

・ 農業新技術について①知る、②試す、③導⼊する、④実践環境を整備する、⑤発展させるの５つに区分して⽅策を整理期待される効果〇農業者
⽣産条件や経営戦略等に最も適した新技術を選択し導⼊〇技術開発者（企業、研究機関）
農業者が求めている新技術やサービス等の開発や販売戦略の作成〇関係機関（⾏政、団体）
新技術を普及させるために必要な施策の⽴案・実⾏

① 農業経営の将来像
ポイント〇 試算の前提〇 営農類型･ 現在研究開発中のものも含め、2025年時点で市販化が⾒込まれる新･ ⽔⽥作、畑作、野菜、果樹、畜産等について先進的な農業経営の姿を品⽬毎に作成。

技術を担い⼿が現場で活⽤しているとして試算。主業農家の平均や主産県のモデル経営等と⽐較。

将来像の試算例〇平場（規模拡⼤）
形態
作付け
延べ⾯積

新技術導⼊後の経営モデル

コンセプト

法⼈経営

⽐較的条件の良い⽔⽥地域においては、① ⾃動化技術の導⼊による無⼈化② センシング技術の導⼊による単収の向上
等を通じて、規模拡⼤と⾯積当たり労働時間の削減、所得の向上を実現する。

（常勤5名(うち雇⽤3名)、臨時雇⽤2名）

計100ha(⽶60ha、⼩⻨20ha、⼤⾖20ha)

耕起・整地

⽔ ⽥

ロボットトラクター（有⼈-無⼈２台協調）

移植・播種

⾃動運転⽥植機・⾼速⾼精度汎⽤乾⽥播種機

⾃動化技術の導⼊により10aあたり労働時間を約40％削減し、熟練農家以外の者でも操作が可能となることで規模拡⼤(約100ha)を実現

防除

⽔管理

営農管理

ドローンによる
センシング・農薬散布

⾃動⽔管理システム

営農管理システム

データをフル活⽤した効率的かつ精密な管理により単収を約15％向上（多収品種を導⼊したほ場は単収約35%向上)

収穫

⾃動収量コンバイン（汎⽤）

単収の向上やスマート農機の導⼊による規模拡⼤・労働費の削減により、コメの60kgあたり経営コストを約20％削減

作〇平場（規模拡⼤（輸出向け低コスト⽣産））
新技術導⼊後の経営モデル
形態
作付け
延べ⾯積

コンセプト

法⼈経営

（常勤18名(うち雇⽤12名)、臨時雇⽤4名）

計300ha(⽶300ha (うち輸出⽤⽶150ha))

耕起・整地

ロボットトラクター（遠隔監視複数台）

移植・播種

⾃動運転⽥植機・⾼速⾼精度汎⽤乾⽥播種機

⾃動化技術の導⼊により10aあたり労働時間を約50％削減し、熟練農家以外の者でも操作が可能となることで超⼤規模⽣産(約300ha)を実現（注）試算に基づくものであり、必ずしも実態を表すものではない。

極めて条件の良い⽔⽥地域においては、国内外の需要の裾野を拡げるため輸出⽤⽶の⽣産拡⼤が求められる中、① ⾃動化技術の導⼊による⾯積当たり労働時間の⼤幅な削減② センシング技術の導⼊による単収の向上
等を通じて、規模拡⼤と超低コスト⽣産、所得向上を実現する。

防除

ドローンによる
センシング・農薬散布

⽔管理

⾃動⽔管理システム

データをフル活⽤した効率的かつ精密な管理により単収を約15％向上(多収品種を導⼊したほ場は単収約40%向上)

営農管理

営農管理システム

収穫

⾃動収量コンバイン（⾃脱）単収の向上やスマート農機の導⼊による規模拡⼤・労働費の削減により、コメの60kgあたり経営コストを約20％削減●︓2019年頃までに市販化 ●︓2022年頃までに市販化 ●︓2025年頃までに市販化

〇北海道
コンセプト

新技術導⼊後の経営モデル

⼟地条件の制約が⼩さい地域（北海道）において、① 搾乳ロボット（ロータリー型）等による省⼒化② コントラクター（飼料⽣産）など外部⽀援組織の活⽤③ 規模拡⼤による機械能⼒の最⼤化等を図り、スケールメリットによる⽣産性の向上と労働時間の削減を図る先進的な経営を実現する。

法⼈経営

形態

（常勤4名、臨時雇⽤5〜6名）

飼養
頭数

経産⽜500頭

耕起・施肥・収穫

栽培管理

ほ乳

給餌

交配・分娩

搾乳

ロボットトラクター（有⼈-無⼈２台協調）

ドローンによる
センシング・農薬散布

ほ乳ロボット

⾃動給餌機

発情発⾒システム

搾乳ロボット（ロータリー型）

酪 農

⾃動着脱式搾乳ロボット等の導⼊・活⽤により、搾乳・飼養管理等に関する作業時間を約70％削減することで、1⼈あたりの労働時間を約15%削減しつつ飼養頭数を増頭可能
飼料⽣産データ等に基づく最適なTMR(混合飼料）設計・給与等により飼料効率を約５％向上

ロボットトラクター・ドローン等の導⼊・活⽤により、単収を約20％向上
コントラクターが導入〇都府県
新技術導⼊後の経営モデル
形態
飼養
頭数

コンセプト

家族経営

後継者不⾜による農家⼾数や⽣産量の維持が困難な、⼟地条件の制約が⼤きい地域（都府県）において、① 搾乳ユニット⾃動搬送装置等による省⼒化② コントラクター（飼料⽣産）やヘルパーなどの外部⽀援組織の活⽤等を図り、家族経営の持続化・安定化を実現する。

（1〜2名）

経産⽜40頭

耕起・施肥・収穫

栽培管理

トラクター
（後付け⾃動操舵機能付）

ドローンによる
センシング・農薬散布

⾃動操舵機能付きトラクター・ドローン等の導⼊・活⽤により、単収を約20％向上
コントラクターが導入（注）試算に基づくものであり、必ずしも実態を表すものではない。

給餌

⾃⾛式配餌⾞交配

分娩

搾乳

発情発⾒システム

分娩監視装置

搾乳ユニット⾃動搬送装置

搾乳ユニット⾃動搬送装置等の導⼊・活⽤により、搾乳・飼養管理等に関する作業時間を約40％削減し、従事者数を削減しても、１⼈あたりの労働時間を約15％削減を可能
飼料⽣産データ等に基づく最適なTMR(混合飼料）設計・給与等により飼料効率を約５％向上●︓2019年頃までに市販化 ●︓2022年頃までに市販化 ●︓2025年頃までに市販化

② 各技術のロードマップ
ポイント〇 対象とする技術･ 耕種･畜産農業関係の技術･商品･サービス等のうち、ICT、AI、ドローン等の先端技術を活⽤しており、かつ農業の⽣産現場の⽣産性向上等を⽬的とした6分類37項⽬について分類、整理。

〇 作成⽅法･ 農業新技術の開発、販売、サービスの提供等を⾏う、⺠間企業、
農研機構及び関連研究機関等を対象に、調査を実施。

農業新技術のロードマップの例〇 ドローン（農薬散布）〇 ロボットトラクター〇 家畜の個体センシングによる繁殖管理等【技術開発と普及の現状】【技術開発と普及の現状】【技術開発と普及の現状】【普及に向けた課題】【普及に向けた課題】

・ 散布実績は延べ⾯積で27,346ha（H30.12末 速報値）。
・ 約1ha/フライトの散布が可能。
・ 無⼈航空機⽤の登録農薬のほとんどが⽔稲向け。
・ AIにより病害⾍を検知し、ピンポイントで散布する技術が実証中。

【普及に向けた課題】

・ ⽔稲⽤以外の農薬登録の拡⼤
・ 正確なピンポイント散布のための姿勢制御技術や位置精度の向上
・ 航⾏ルール下での実例の蓄積や収集、共有

・ ⼿動⾛⾏により取得したほ場情報をもとに⾛⾏ルートを設定し、ハンドル操作等を⾃動で⾏う有⼈監視トラクターが市販化。
･ 使⽤者がほ場から離れた基地局から操作が可能な遠隔監視トラクターは技術実証段階。

・ 不整形なほ場にも対応したルート設定・⾃動⾛⾏機
能の開発･ 遠隔監視については、ほ場間移動のための対応を含む、
安全対策・使⽤⽅法に関するルールの明確化

・ ⽜の動作のほか、気圧などのセンサーを組み合わせることにより、⾼精度な⽜の健康管理や繁殖管理、起⽴不能となった肥育⽜の発⾒等を⾏うシステムが市販化、普及段階。
・ より正確な⾏動解析が可能な技術や、⾃⼰発電機能を備えたセンサーを⽤いたシステム等が開発中。

・ センサーの⽣体への装着⽅法の改良
・ 精度向上のためのデータの蓄積
・ 画像解析による⾮接触センシング技術の開発

AIで病変部位等を検出し、その部分のみ散布

農薬散布（⾯散布）

農薬散布（ピンポイント散布）

有⼈監視トラクターの⾛⾏

基地局での遠隔監視【タイムライン】【タイムライン】【タイムライン】
2022

2019

2025

2022

2019

実証

普及

※

市販化

普及

2025

＜動作センサー等によるセンシング＞
普及＜画像解析による⾮接触センシング＞＜遠隔監視＞
実証

⾚外線カメラ画像の解析による⾮接触センシング

2022

2019

普及

市販化

＜ピンポイント散布＞
実証

2025＜有⼈監視＞＜⾯散布（⽔⽥、畑、飼料作物）＞
実証 市販化⽜に装着された動作センサー

市販化

実証

市販化

タイムラインは、原則として、企業等に対する調査において、企業等がその段階に⾄る時点として⾒込んでいる年を把握し、それらの中央値に基づいて作成している。

普及

市販化

③ 技術実装の推進方策
ポイント〇 推進⽅策の整理の考え⽅･ 農業者の取組段階に応じて、環境整備等を含め
以下の①〜⑤の観点に着⽬して推進⽅策を整理。

〇 対象期間・ 2025年のKPI達成（農業の担い⼿のほぼ全てがデータを活⽤した農業を実践する）に向け、2020年度から2025年度までに取り組む⽅策を整理。

技術実装のイメージ
どうやったら今より経営を発展でき
るかなぁ︖

どう使う︖
地域に合う︖
効果は︖

経営に合う︖

種類は︖ 価格は︖① 知る

 就農前から学べる環境づくり

農業者の取組
段階に応じた⽅策

コストを下げるには︖② 試③ 導 ⼊ す る

す農業新技術を導⼊した
農業経営者が各地に誕⽣

・ 農業⼤学校⽣・農業⾼校⽣のうちから新技術に関する授業を受講 等

 ⾃分に合った新技術がすぐ分かる環境づくり 知りたい・学びたいときにすぐ最新情報を⼊⼿できる環境づくり

・ スマート農業実証ほ場で実際に稼働する新技術を体験
・ 新技術を取り⼊れた新たな営
農体系について、ICTベンダー
等と⼀緒に検証・構築 等

・ 現場にいながら新技術に関する情報を⼊⼿
・ ICTベンダー等と直接交流する機会を拡⼤
・ 営農しながらリカレント教育を受講 等

 新技術をフル活⽤する環境づくり

・ 新技術やデータに基づく営農⼿法について相談窓⼝が開設
・ 新技術を取り⼊れた持続的な⽣産体制への転換が加速化 等

 新技術の新たな導⼊システムの創出等による低コスト化に向けた環境づくり
・ ICTベンダー等の農業分野への参⼊促進、農機のシェアリング・
共同利⽤等により新技術を低コスト化
・ 新技術の利⽤機会を拡⼤して、技術の普及を促進 等④ 実践環境の整備
農業者の新技術の実装を促進する基盤づくり・技術開発 新技術の活⽤効果を⾼める農業・農村の基盤づくり
・ 新技術に対応した農業農村整備を推進

 農業ビッグデータの利活⽤による新たな農業⽀援ビジネスの創⽣
・ ビッグデータを活⽤した⺠間事業者によるICTサービスの開発・提供を推進
・ 官⺠データの連携によって新たなビジネスの創⽣・農業者の利便性向上を推進 等⑤ 新技術の発展
 産学官が集結した新技術の開発・改良・ 農業者・⺠間企業・⼤学・研究機関等がチームを組んで新技術を開発・改良・ 研究⼈材・資本の効果的活⽤を進め、先端技術研究を加速化

・ 安全を確保する農業機械の⾃動⾛⾏技術等の開発を推進
・ 技術発展に応じた制度的課題へ対応

等