農林水産研究イノベーション戦略２０２０

２０２０年５月
農林水産技術会議事務局

目 次
第Ⅰ部 我が国の現状と海外の動き
１ スマート農業政策に関する現状
２ 環境政策に関する現状
３ バイオ政策に関する現状

… ３
… ４
…１２
…２２

第Ⅱ部 実現を目指す農林水産業・関連産業
１ 総論（１）今後の農業・農村の方向（２）今後の技術開発の方向（３）食料・農業・農村基本計画を踏まえた輸出への取組（４） 「農林水産研究イノベーション戦略」の位置付け
２ 各論（１）スマート農業政策（２）環境政策（３）バイオ政策
３ 各分野におけるロードマップ…３９

第Ⅲ部 研究開発環境…８７（参考） 林業・水産業の研究開発の方向性について

…９８

…４０
…４１
…４２
…４３
…４４
…５１
…５９
…６６

1

はじめに

農林水産研究イノベーション戦略について○ 農林水産省では、これまで生産現場が直面する課題を解決するための研究開発や、地球温暖化対策など中長期的な視点で取り組むべき研究開発等を総合的に推進してきたところである。
○ 科学技術は日進月歩し、世界に大変革をもたらしており、本年３月に策定された食料・農業・農村基本計画に基づき、科学技術の力を活用することにより、我が国の豊かな食と環境を守り発展させるとともに、拡大する海外需要の獲得による輸出拡大等を通じ、農林水産業の国際競争力の強化につなげていくことが必要である。
〇 こうした中で、農林水産業以外の多様な分野との連携により、イノベーションの創出が期待できる分野（スマート農業、環境、バイオ）を対象に、実現を目指す農林水産業・関連産業の姿を整理したところである。
〇 本戦略は、農林水産分野に世界トップレベルのイノベーションを創出することを念頭に置いた、「挑戦的な戦略」であり、関係府省等と協力して政府全体で強力に推進することにより、目指す姿の早期実現に取り組んでいくこととする。

2

第Ⅰ部 我が国の現状と海外の動き

第Ⅱ部 実現を目指す農林水産業・関連産業

第Ⅲ部 研究開発環境

3

１．スマート農業政策に関する現状①担い手の高齢化と新たな担い手の育成➢ 我が国の生産年齢人口割合は、1990年以降減少を続けており、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。
○ 我が国の生産年齢人口割合
69.7％（1990年） → 51.6％（2060年・予測）○ 農業就業人口414万人（1995年） → 210万人（2015年）
農業就業人口の年齢構成（2015年）

年齢3区分別人口及び人口割合の推移と予測
（百万人）

（％）

140

100
90

120

80
100

70
69.0

80

59.7

64.2

67.4

69.7

68.1

60

63.8
59.1

57.7

60

53.9

50
51.8

51.6
40
30

40

20
20

10

0

0
1950

1960

1970

1980

1990

年少人口（14歳以下）
老年人口（65歳以上）

2000

2010

2020

2030

2040

2050 2060年

生産年齢人口（15～64歳）
生産年齢人口割合

資料：総務省「人口推計」（各年10月1日現在）、総務省「国勢調査」、国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（平成29年推計）：出生中位・死亡中位推計」

資料：農林水産省「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。

4

１．スマート農業政策に関する現状②経営規模の拡大及び担い手への農地集積➢ 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。
➢ 農地の集積・集約化の仕組みとして、農地中間管理機構（農地バンク）を創設。担い手の利用
面積のシェアは増加しているが、さらに集積・集約化の加速化を図る必要。
○ 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）○ 全耕地面積に占める担い手の利用面積のシェア

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

60%

目標 令和５年に８割
56.2％
55.2％
54.0％

55%
2

【５ha以上：34.2％】
10～20＋4.1万㏊

50 ～ 100

20～30 30～50

100ha
以上
平成
2005年3

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>

50.3％

50%
<864>

うち機構転貸＋1.7万㏊
それ以外＋2.4万㏊48.0％

うち機構転貸＋1.6万㏊
それ以外＋1.5万㏊

48.7％【５ha以上：43.3％】

4＋3.1万㏊

52.3％

45%
平成
2015年5

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>20092010 2011
H21
H23
H24
H25
H26
H27
H28
H29
H30
H21 H22H22H23 2012
H24 2013
H25 2014
H26 2015
H27 2016
H28 2017
H29 2018H30【５ha以上：57.9％】

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」

5

１．スマート農業政策に関する現状③進展する我が国のスマート農業➢ 我が国の強みであるロボット技術、ＩＣＴ等の先端技術を活用し、栽培管理の自動化やセンシン
グなどの技術開発が進展。水稲のほか、野菜や果樹等でも進行中。
➢ 個々の技術の確立が進む中、今後は、生産現場に先端技術を導入して実証を行うなど、社会実装の加速化を進めることが課題。
社会実装の加速化

我が国の強みを活かしたスマート農業の取組例

ロボット・ＡＩ・ＩｏＴ等の先端技術を生産から出荷まで一貫した体系として速やかに現場に導入・実証（スマート農業実証プロジェクト
2019～）

我が国の強みの先端技術【ロボット技術】

収量コンバイン
精緻なマニピュレーター、
ロボットハンド技術【ＩＣＴ、ＡＩ等】

自動走行
トラクター

「農業」×「先端技術」

野菜収穫
ロボット

経営管理

耕起・整地

移植・直播

経営管理システム

自動走行トラクタ

自動運転田植機

水管理

栽培管理

収穫

自動水管理システム

ドローンを活用した
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

スマート農業

正確なセン
シング技術
準天頂衛星
による高精度測位

スマート一貫体系のイメージ（大規模水田作）

自動航行ドローンによるセンシング、散布作業

ＡＩによる病害虫診断

見える化

6

１．スマート農業政策に関する現状④農業データ連携基盤の動き➢ 農業者等が生産性向上や経営改善のためにデータを活用した農業を実践できるようにするため、様々な官民のデータを連携・共有・提供できるデータプラットフォーム（農業データ連携基
盤：ＷＡＧＲＩ）を構築（2019年4月より運用を開始）。
➢ 民間企業がWAGRIを活用した農業者向けのサービスを開始。
ＷＡＧＲＩの構造

ＷＡＧＲＩの機能

ＷＡＧＲＩを活用したＩＣＴサービスの例※API：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。

7

１．スマート農業政策に関する現状⑤スマート化（スマート農業の社会実装に向けた対応）➢ ソフト・ハード両面からの環境整備、新たな関連産業等の創出応援、各地に応じた技術のカス
タマイズ支援によって、スマート農業の社会実装を実現していく必要。
技術開発・実証
スマート農業加速化実証プロジェクト（121地区・R元～）
経営管理

施肥

栽培管理

収穫

・中山間地域を含め、様々な地域・品目において先端技術を現場に導入・データに基づき、技術的・経営的効果を解明し、全国各地へ発信
経営管理システム

社会実装
ソフト・ハード両面からの環境整備
スマート農業教育の推進

農業者

共通カリキュラム作成
現場実習

出前授業

普及組織

自治体

その他
関係機関

ロボット技術の安全性確保

ドローンを活用した生育・病害虫モニタリング

重量野菜の
自動収穫機

新たなサービス事業・関連産業の創出応援

産地の戦略・体制づくり
民間企業

自動走行トラクタの無人協調作業

・スマート農業技術を低コストで農業現場に導入できるリース・シェアリング、作業受委託等の関連サービスを創出。
・異業種参入やベンチャーのチャレンジを後押し。
・技術開発に応じて障壁となる規制を見直し。
・スマート農業技術の海外展開を推進。

収穫量に応じた
課金形態等新たなサービス展開

情報ネットワーク環境の整備

安全性
GL

無線等による情報ネット
ワーク環境を整備（ドローン）

農業データ連携基盤の活用促進

各地に応じた技術のカスタマイズ支援（無人草刈機）（ハウス園芸）（自動走行農機）（自動給水栓）・各地域のニーズに適したスマート農業技術を地元企業や都道府県等が提供する取組を促進。
･公設試等による技術のカスタマイズに向けて地域農研センターのハンズオン支援。

8

１．スマート農業政策に関する現状⑥米国のスマート農業➢ 企業間のデータを共有・利用し、農業者の利便性を向上するため、農機メーカーが協調して「Data Connect」という新たな枠組を提案。2020年サービスを開始予定。
➢ IBM社はフードチェーンに係る様々なデータを蓄積・共有するプラットフォーム「Food Trust」を
2018年から展開。大手食品企業での導入が拡大。
Strategic Plan
（2018年～2022年）

Data Connect

Food Trust・USDAのStrategic Planでは、スマー
ト農業技術間のネットワークによるデー
タ駆動型農業の推進を目標の一つに掲げ、通信環境の整備等を推進。
Digital Government Strategy （2012年）
政府機関のIT化とデータ公開

USDA Strategic Plan
USDA（2019年農村対策予算 約8,000億円）
17億円
USDAの
サービスの
IT化

817億円
農村部へのブロードバンド導入等、
通信環境の整備

Data Connectのコンセプト（ジョンディア社やクラース社等のデータが連携）
資料：クラース社

・農機の位置情報や走行速度、燃料残量等を相互に共有・利用できる新たな枠組を農機メーカー
が協調領域として提案。
・米国だけでなく、欧州各国での展開を見据える。
・2020年サービス開始予定。

・IBM社が提供する「Food Trust」は、ブロックチェー
ン技術を用いて生産・流通等の情報をつなぐ農産物や食品の流通に特化したプラットフォーム。
・2018年から一般使用が開始され、WalmartやNestle等多国籍展開の大手スーパーに導入されて拡大。一部スーパーでは仕入先農業者にFood
Trustへの参加を義務付け。

9

１．スマート農業政策に関する現状⑦欧州のスマート農業➢ 生産性向上に加えて、環境保全を目的とした精密農業が普及。ロボットの電動化や機械除草
による農薬削減など省力・低投入技術の開発が進行中。
➢ ドイツのDKE DATA社がシステム間でのデータ連携を可能とする「Agri Router」を提供。
Horizon2020（2014年～2020年）

フランスの自走式除草ロボットDino

・EUの中長期戦略であるEurope2020のうち、イノベーションを推進する投資プログラム。
2014-2020年に渡り約10兆円に上る公的資金を投入。
・このうち食料安全保障、農業、バイオエコノミー等が重要な社会的課題として位置付けられ、
約2,000億円が農林業分野に配分(multiactor projects)。
・現在、2021‐2027年を対象とする次期Horizon Europeを検討。EUの研究イノ
ベーション予算は7年間で1000億ユーロが見込まれる。
Europe2020

multi-actor
projects

・中長期戦略

Horizon2020
・７つの社会的課題
・うち1つが農林関係

公的 ・精密農業分野
資金
は21プロジェクト
研究者等

資料：Naio technologies社

・RTK-GNSSやカメラを活用して自動で走行し、野菜を画像認識しながら、回転する爪によって、条間と株間を除草するロボット。除草剤及び労力の削減が可能。
・バッテリーによる駆動で、時速4km/h、5ha/日
程度の作業が可能。

Agri Router

資料：DKE DATA社

・ドイツのDKE DATA社が2019年２月から提供
する「Agri Router」は、農機、センサー、アプリ
ケーション等のシステム間連携を可能にする。
・運営は非営利で、初期開発費や運用費は参画する欧州各国の農機メーカー10社が共同で拠出。

10

１．スマート農業政策に関する現状⑨中国のスマートサプライチェーン➢ 中国では、官民が連携して2020年までにスマートサプライチェーンの構築を目指す。
➢ アリババグループは、農業生産から流通、販売に至る様々なシステムをつなぎ、独自のサプ
ライチェーンを構築。
アリババグループの取組

国務院指導意見（2017）・2020年までに、官民が連携して、IoT、クラウド、ビッグデータ、ブロックチェーン等が融合したスマートサプラ
イチェーンを構築するとともに、世界トップレベルのサプ
ライチェーン企業100社の育成を目指す。
・研究機関や民間企業が、スマートサプライチェーンの機能の一つとして、それぞれ独自の農業データプラット
フォームの構築を推進。
スマートサプライチェーンのイメージ

人民銀行
中国銀行

工業信息化部

農業農村部

貴州省政府

200プロジェクト

りんごビッグデータ

農業IoT拠点

データ活用

フィードバック データ活用

アリババ

JD.comウォルマート・農業生産：AIで農業の課題解決を図る取組であるアリババクラウド人工知能農業ソリューション
を発表。養豚、果樹の栽培、農作物の流通管理の3分野でのAIの活用。
ドローンメーカーのXaircraft社及び農薬・種苗メーカーのバイエル社との協働による持続可能な「未来農場」プロジェクトを開始。世界各地にモデル農場を開設し、ビジネスモデ
ルを構築する予定。

情
報
共
有
、
集
積

マーケティングサービス
データマネジメント
プラットフォーム

アリババクラウド
人工知能農業
ソリューション

決済&
ファイナンシャルサービス

農業者

物流システムデジタルメディア&
エンタテイメント

ローカルサービス

コアコマース

・流通：「CAINIAO菜鳥（菜鳥物流）」は、物流企業と協力して「中国スマート物流骨幹ネットワーク」を形成し、 最適な物流ルートの設定や物流コストの低減等を実現。中国国内全地区24時間以内デリバ
リー、グローバル物流では72時間以内デリバリーを目指す。

フィードバック
地方
民間ファンドIBM

・販売：「盒馬鮮生（FUMA鮮生）」は、客が食料品に付けられたQRコードをアプリで読み取ることでオンライン
決済や自宅までの宅配サービスを受けられるなど、高度にシステム化されたスーパーマーケット。客の購買データ等を活用して様々な分析を行っている。
・販売：農業者自身が農産物を直接ネット上の市場で販売することができる「農村淘宝（Rural Taobao）」
を展開。2万2,000の村に農業者の販売をサポートする「農村淘宝サービスセンター」を配置。

（参考）ＣＰグループの取組
精密農業
ドローン

植物工場

小型農機＋AI

ブロックチェーン
Eーコマース・食品製造、小売、IT通信等の分野で中国で活躍するタイの企業グループ。
・四者連携（農家・地方政府・銀行・企業）により、飼料から養鶏、加工、販売、糞尿処理等広範なバ
リューチェーンをつなぐ養鶏・養豚プロジェクトを実施している。農業者は株主として配当金を得つつ、高度にオートメーション化された養鶏場で雇用されることにより、農村の所得向上が実現されている。

11

２．環境政策に関する現状①気候変動リスク➢ 2100年までに世界の平均地上気温は0.3～4.8℃上昇と予測。
➢ 世界の穀倉地帯の温暖化・乾燥化による穀物生産の不安定化が懸念。
◯年平均地上温度の変化（1986～2005年平均と2081～2100年平均の差）
RCP2.6

RCP8.5

穀倉地帯℃
IPCCが提示しているRCPシナリオ
RCP2.6：温暖化対策最大
RCP8.5：温暖化対策なしのシナリオ
IPCCとは：気候変動に関する政府間パネル
Intergovernmental Panel on Climate Change
RCPとは：代表的濃度経路
Representative Concentration Pathways

想定される世界平均の地上気温の上昇温度
RCP2.6: 0.3～1.7℃ RCP8.5: 2.6～4.8℃

世界の穀倉地帯の温暖化・乾燥化による穀物生産の大幅低下・不安定化が大きく懸念
資料：IPCC 第5次評価報告書を基に農林水産省作成

IPCC 土地関係
特別報告書
フードロスの削減、植物性食品や温室効果ガス
排出量の少ない方法で生産された動物性の食品等を特長とするバラン
スのとれた食生活への変更は、食料システム
からの排出を抑制する

1212

２．環境政策に関する現状②農林水産業による温室効果ガス排出量の動向➢ 「パリ協定に基づく成長戦略としての長期戦略」において2050年までに温室効果ガスの80％削減に大胆に取り組むことが求められている。
➢ 世界の温室効果ガスの排出量のうち、農業・林業、その他土地利用の排出量は１/４を占めており、革新的技術開発による削減が急務。
〇2050年に向けたGHG排出削減イメージ万t

現行地球温暖化対策に基づいた場合

6,000 5,140

家畜排泄物N2O
農地土壌N2O
家畜排泄CH4
家畜消化管CH4
稲作CH4
燃料燃焼CO2

GHG排出量（CO2換算）

4,000
排出

2,000

目標達成には革新的技術開発が急務

4,840

?

収支

収支

?

0
収支

-2,000

森林吸収源

吸収-6,000収支?

-4,000農地土壌吸収源

2013

2030

2050
ケース1

?
?
2050
ケース2

13

２．環境政策に関する現状③世界の現状（水資源の制約）➢ 灌漑農業の普及により、水需要量は急速に高まりつつあり、水不足や劣悪な農地（塩分濃度の上昇）の拡大等も進みつつある。
〇年平均降水量の増減率（1986～2005年平均と2081～2100年平均の差）
RCP8.5

RCP2.6

穀倉地帯%○目的別の世界の水使用量の推移（km3/年）

高緯度域と太平洋赤道域は降水量増加
地域差が大きくなる
中緯度と亜熱帯の乾燥地域は
降水量減少

資料：IPCC 第5次評価報告書を基に農林水産省作成〇世界における土地劣化の現状

穀倉地帯

その他用水

6000

農業用水

5,235
269

工業用水
生活用水

4000

3,175

3,788
188

3,189

131

2000

1,968
30

2,504
2,112
607

1,481

0

118
339

219
713

344

1960

1980

1995

752

1,170

2025（予測）

資料：UNESCO「World Water Resources Beginning of the 21th Century」(2003年）を基に農林水産省作成

著しく劣化
劣化

安定化
植物非生育地資料：Global Soil Degradation. IAASTD-International Assessment of Agricultural
Science and Technology for Development. (2008年）を基に農林水産省作成

14

２．環境政策に関する現状④気候変動とSDGｓ➢ 食料の持続的な確保と地球環境の保全の両立は、持続的な社会の実現のために解決しなければならない重要な課題であり、この実現によりSDGsの17すべての目標達成に貢献できる。
➢ 他方で、 SDGsへの対応がビジネスにおける取引条件（標準化、認定・認証等）となることも想定し研究投資を拡大する等、サプライヤーとして影響を受けないよう対応する必要。
途上国のフードバリューチェーンを構築するための国際協力、海外投資の推進[解決しなければならないこと]

林業の成長産業化と森林の多面的機能の発揮〇 世界の人口増大と食料生産環境の劣悪化が進行する中で、食料の持続的な確保を図るため、次の課題を解決する必要。

水産資源の持続的利用の推進① 肥料、水等を多投入する農業から、環境保全に貢献する農業への転換

食品ロス削減、食品
リサイクルの促進② 温暖化に伴う気候変動や自然災害に即応した強靭な食料生産システムの構築③ フード・ロス等の不経済な食料消費をなくす食料供給システムの見直し「子供食堂」で、子供の食事・栄養状態を確保

農林水産分野における温室効果ガス削減
技術の開発

家庭における食料品備蓄の推進・食料支援制度の整備条件不利地域で農業生産活動を行う農業者の支援
スマート農林水産業の推進によるイノ
ベーション創出

持続可能な農林水産業の推進、栄養改善に関する国際協力
福祉農園、加工・販売
施設等の整備により、障害者等の受入れ
食育の推進による次世代の教育振興農林水産分野の女性の活躍
途上国における農業用水の持続可
能な利用の推進
農山漁村の資源を再生可能
エネルギーとして活用

農林水産業の成長産業化、農山漁村の活性化

食料生産と地球環境保全の両立により、SDGsの17すべての目標達成にも貢献

15

２．環境政策に関する現状⑤日本における気候変動の影響➢ 近年の気候変動の影響により、台風、大雨、豪雪等の被害が相次ぎ、2018年の農林漁業関連被害額は６千億円を上回っている。
➢ 今後、豪雨等の自然災害の頻度が高まり、農作物被害等が激甚化するおそれ。
農林漁業関連被害額の推移（千億円）

6,265億円
6
4,358億円
4

熊本地震
1,791億円

3,126億円
2,008億円
2 1,890億円

胆振東部地震1,145億円
4,509億円

2,323億円

1,107億円

現在
21世紀末

/

１
時
間
50
ミ
リ
以
上
豪
雨
の
発
生
回
数

RCP8.5の場合、豪雨の年間発生回数は、全国平均で2倍以上となると予測

0
2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

地
点

（2020年2月10日 現在）

大豆畑の湛水ハウス内への浸水

ため池の決壊

全
国

日
本
海
側

太
平
洋
側

北日本

日
本
海
側

太
平
洋
側

東日本

日
本
海
側

太
平
洋
側

沖
縄
・
奄
美

西日本

資料：2017年気象庁地球温暖化予測情報に基づき農林水産省作成

16

２．環境政策に関する現状⑥日本の農林水産業における地球温暖化対策（適応策)➢ 地球温暖化の進行により、農作物等の高温障害等が顕在化。

➢ これへの適応策として、土づくりや水管理等の基本技術に加え、高温環境下において耐性をもつ新たな品種開発や新たな栽培管理技術等の導入・普及が進行。
適応策（例）

農業への影響（例）

水 稲

水 稲

・登熟期（出穂・開花から収穫までの間）の高温等による白未熟粒（デンプンが十分に詰まらず
白く濁ること）の発生
白未熟粒(左)と正常粒(右)の断面

・高温でも白未熟粒が少ない高温耐性品種の導入 (例：きぬむすめ、つや姫、にこまる）【高温耐性品種の作付面積】
H22：3.8万ha→H29：9.4万haにこまる（左)と在来品種(右)

果 樹

果 樹
・高温・多雨により、うんしゅうみかんの果皮と果実が分離する「浮皮」の発生・高温により、りんごやぶどうの「着色不良」の発生

浮皮果

正常果

着色不良果

正常果

野 菜

・みかんの浮皮軽減のため植物成長調整剤の散布
・みかんの着色促進のため反射シートの導入・中晩柑への転換
・りんご・ぶどうの優良着色系
品種の導入
・ぶどうの着色を促進する環状はく皮技術の導入

りんご・ぶどうの優良着色系品種の導入

ぶどうの環状はく皮処理した果実（左）と無処理の果実（右）野 菜・遮光資材の導入

・高温により、トマトの赤色色素の生成が抑制される「着色不良」の発生・高温耐性品種の導入
着色不良果

正常果

遮光資材なし遮光資材あり

資料：農林水産省「平成28年地球温暖化影響調査レポート」、「地球温暖化と農林水産業」ＨＰ等

17

２．環境政策に関する現状⑦日本の農林水産業における地球温暖化対策（緩和策)➢ 地球温暖化に対する緩和策として、省エネルギー化等による温室効果ガス排出源対策や、森林・土壌の吸収・炭素貯留等による吸収源対策を推進。
【排出削減対策】

施設園芸・農業機械の温室効果ガス排出削減対策
2030年度排出削減目標▲26.0％（2013年度比）※
農林水産分野の対策により▲2.8%

・省エネ型施設園芸設備の導入
・省エネ農機の普及＜ヒートポンプ等省エネ型設備やGPSガイダンスの普及＞

漁船の省エネルギー対策
省エネルギー型漁船への転換＜省エネ型船外機、LED集魚灯等の導入＞

農地土壌に係る温室効果ガス削減対策
排出削減対策 ▲23.4％（農林水産分野 ▲0.2％含む）

・稲わらのすき込みから堆肥施用への転換等による水田からのメタンの削減＜土壌診断に基づく施肥指導＞
・施肥の適正化による一酸化二窒素の削減【吸収源対策】
森林吸収源対策

森林吸収 ▲2.0％
農地土壌吸収等 ▲0.6％

・間伐、再造林等の適切な森林整備・保安林等の適切な管理・保全等の推進
・国民参加の森林づくり等の推進
・木材及び木質バイオマス利用の推進 等

18

農地土壌吸収源対策
・堆肥や緑肥等の有機物の施用による土づくりを推進することを通じて、農地や草地における炭素貯留を促進

堆肥等の施用
微生物分解を受けにくい
土壌有機炭素18

２．環境政策に関する現状⑧海外の動き（脱炭素）➢ 世界各国で温室効果ガス排出削減に貢献する技術開発が進展。
➢ 米国では、農地土壌や植物の根を介したCO2の吸収機能に着目した研究開発が進行。

脱炭素化の政策と技術開発◆米国• Climate Innovation 2050 (2018)：自国経済を脱炭素化するためのシナリオ「競争力のある気候変動制度」「GHG排出削減に向けた動き」「低炭素ライフスタイル」• 農地土壌や植物の根を介したCO2の吸収機能に着目した支援制度や研究開発を導入→ ROOTS program◆中国• 小麦、トウモロコシ、稲、豚、乳牛の非CO2ガス排出、削減量評価、査定
技術の確立を目指す• 米国、ドイツ等の海外の研究者と連携して、脱炭素につながるバイオリファイ
ナリーやブルーカーボンの活用・実用化に取り組む◆英国• GHG排出量を2050年までに実質0を目指す（EU域内で合意）• CO2回収・貯留装置付のバイオマス発電等を推進

19

２．環境政策に関する現状⑨海外の動き（ブルーカーボン）➢ 温室効果ガス排出削減に貢献する手段として、海洋沿岸の生態系に炭素を隔離・貯留する「ブルーカーボン」に各国が注目。

ブルーカーボン =沿岸生態系の植物と堆積物に大量の炭素を隔離、保存
海洋資源のポテンシャル
地球表面の70%を占め、赤道から両極への熱移動で気候を調節
世界の酸素の50%超を生成、CO2貯蔵量は大気の50倍
マングローブ・海藻・塩沼は熱帯雨林の10倍のCO2を大気から除去
https://www.weforum.org/agenda/2019/05/deep-clean-oceans-how-to-pay-for-it/◆国際的な取組（米国他）
ブルーカーボン・イニシアチブ• 沿岸のブルーカーボン生態系の保全、回復、持続可能な利用を確保する
ための管理アプローチ、経済的インセンティブ、および政策メカニズムに焦点• マングローブ、潮塩性湿地、海草の炭素貯蔵量と排出係数を評価する方
法を開発

◆北欧
• 自主的な炭素市場を通じて炭素クレジット販売• ブルーフォレスト分布マップを作成し、炭素吸収量を推定• ブルーバイオエコノミー2025を掲げ、魚類や水生自然資源の持続可能な利用を目指す（フィンランド）

20

２．環境政策に関する現状⑩海外の動き（土壌微生物）
そう➢ 米国では、多様な微生物叢の研究をサポートするための国家マイクロバイオームイニシアチ
ブを立ち上げ。ドイツ、中国でも土壌微生物の研究を実施。
➢ 欧米では、新興企業を中心に、生育の促進、作物の耐病性や養分吸収能の向上に寄与する
微生物資材の開発・商品化が進展。

○米国科学技術政策局(OSTP)が国家マイクロバイオーム
イニシアチブ（MINI）を2016年に立ち上げ、ヒト、大気、海
洋、土壌などの微生物叢に関する総合的な研究を推進。
○ドイツ連邦教育研究省（BMBF）が食料供給や農地の持続的な高生産性を目指す土壌の研究プロジェクト（BoneRes）を2015年から開始（予算：21億円）。その中で「土壌-植物-微生物」の相互作用について研究。
○中国科学アカデミー（CAS）は2014年から2018年まで、予算44億円で中国土壌微生物叢イニシアチブ（CSMI）を実施。
土壌中の微生物群を解析。

○NewLeaf Symbiotics社は自然界に広範に存在する微生物を用いて、トウモロコシやダイズの生育初期の根系の発達を促し、養分吸収を増加させる微生物資材を発売。

資料：NewLeaf Symbiotics社○Pivot Bio社はトウモロコシ
用の窒素固定微生物資材を開発。
左：資材接種なし
右：資材接種あり
資料：Pivot Bio社

21

３．バイオ政策に関する現状①世界の現状（食料の海外依存）➢ 我が国は、カロリーベースで６割の食料を海外に依存。
➢ 主な輸入農産物について生産に必要な農地面積を試算すると1,080万haとなり、これは国内の農地面積454万haの2.4倍の広さに相当。

1,080万ha

454万ha

資料：農林水産省「食料需給表」、「耕地及び作付面積統計」等を基に作成
注：試算に関しては、１年１作を前提

22

３．バイオ政策に関する現状②世界の現状（ 2050年の世界の食料需要量の見通し）➢ 2050年に世界人口は、2010年比の1.3倍に達し、中所得国等の経済発展（食肉需要の増加
等）も相まって、食料需要量としては2010年比1.7倍になると予想。

〇 世界の食料需要量の見通し〇 世界人口の見通し
低所得国

（億人）

80

中所得国
高所得国

66億人

畜産物

1.3倍

砂糖作物

（億トン）

86億人

60

油糧種子
穀物

58億トン
14

40 1.6倍
1.6倍

25

40

34億トン
7.8

40
31

1.7倍必要

35

1.1倍

20

3.6

1.8

1.8倍

5.9

1.6
36

1.7倍

21

0

1.1倍

10

11

2010年

2050年

0

2010年

2050年

注：対象国は、基準年次（2010年）において米国農務省（USDA）の「Production, Supply and Distribution (PSD) 」のデータにより、3大穀物（小麦、米、とうもろこし）の生産量、需要量のデータが整備可能な国、計123カ国である。

23

３．バイオ政策に関する現状③世界の現状（フード・ロス）➢ 先進諸国を中心に食料の１/３以上が廃棄されているとの報告。日本国内でも大量のフード・ロスが発生。
➢ 同時に、肥満や生活習慣病などの様々な課題が発生。
〇 世界の総食料廃棄量の推移
2011年度の総廃棄量は１６億トン〇 世界の1人当たりの食料廃棄量0

比較：日本のイネの総生産量は ８６０万トン
食料廃棄量（億トン)
南・東南アジア

15

サハラ以南
アフリカ
北アメリカ・
オセアニア

10

西・中央アジア
ラテンアメリカ5

アジア
先進工業地帯

2001

2011（年）

資料：Porter , S.D. et al. Science of The Total Environment (2016）
を基に農林水産省作成（kg/人/年）
300

北アメリカ・
オセアニア
アジア
先進工業地帯日本・韓国・中国

サハラ以南
アフリカ
北アフリカ、
西・中央アジア

ヨーロッパ

1981

200

ヨーロッパ

南・東南アジア
0
1961

100

消費段階
生産から小売の段階

ラテンアメリカ
資料：2011年FAO資料を基に農林水産省作成

24

３．バイオ政策に関する現状④食と健康①（高齢化の進展）➢ 我が国の高齢化率は２５％を超えて世界一のレベル。今後、世界の多くの国で高齢化が進む
中、我が国は高齢化社会の克服に向けて世界に先駆けて取り組み。
➢ 食事や運動により健康寿命を延ばし、平均寿命との差を縮めることで、生活の質の向上や医療費削減への貢献が期待。

我が国は世界一の高齢化社会
高齢化率（％）

平均寿命より８歳以上短い健康寿命
（歳）

87.1

2020年

2030年

１位

日本

28.4

30.9

２位

イタリア

23.3

27.9

３位

ドイツ

21.7

26.2

４位

韓国

15.8

24.7

５位

フランス

20.8

24.1

資料：国連（2019.6）World Population Prospects: The 2019 Revision
注：国連による予測値

81.0

差8.9歳
差9.0歳

差12.3歳差12.4歳
74.8

72.1

男 性
資料：内閣府「令和元年版高齢社会白書」

女 性

25

３．バイオ政策に関する現状⑤食と健康②（食と健康に関する海外の動向）➢ 健康の維持・増進に役立つ機能性食品の市場が世界的に拡大。韓国、タイ、台湾などASEAN
を中心に、食品の機能性表示の取組が進行中。
➢ 日本は、食品の機能性表示制度として、1991年に世界に先駆け「トクホ｣を導入、2015年に届出制の｢機能性表示食品制度｣を開始し、市場が急速に拡大。

国内外の食と健康に関する市場
世界の飲食料のマーケット規模

890兆円（2015年）

1360兆円（2030年）

世界の機能性食品原料の市場規模

7.5兆円

10.3兆円（2018年）（2023年）

資料：2015年4月 調査会社Persistence Market Research社

わが国における食品の機能性表示制度
・特定保健用食品 (トクホ) (1991年～)許可制
食品の機能性表示制度として世界初

・栄養機能食品 (2001年～)許可・届出不要

・機能性表示食品 (2015年～)届出制※ 日本は世界で唯一、生鮮食品も表示対象

栄養補助食品、健康補助食品、栄養調整食品
といった表示で販売されている食品は一般食品です。

温州みかん
β-クリプトキサンチン（骨代謝を助ける）

国内の機能性表示食品市場規模

446億円（2015年度）

2,382億円（2019年度見込）

大豆もやし
大豆イソフラボン（骨の成分維持）資料：株式会社矢野経済研究所データを基に農林水産省作成

26

３．バイオ政策に関する現状⑥食と健康③（食と健康に関する研究の進展）➢ 全粒穀物の摂取量が多いほど、各種疾病のリスクが低下するとの報告。米国、カナダ、イギリ
スを含むEU諸国やシンガポール等で未精製穀物食を推奨する国が急増。

そう➢ 我が国では、食物繊維の摂取量が多いほど、総死亡リスクが減少するとの報告。腸内細菌叢の作用と食事は密接に関係しており、食事を通じた疾病予防への期待が高まっている。
〇全粒穀物の摂取量が多いほど死亡リスクが下がる〇食品と腸内細菌叢に関する原著論文数の推移（ BMJ誌オンライン版 2016年6月）

資料：Web of Sienceでの2007年から2017年までの検索結果を基にNEDO技術戦略研究センター作成(2018）〇食物繊維の摂取量が多いほど総死亡率が減少（ 国立がん研究センター2020年3月：多目的コホート研究からの報告）〇国内外の腸内細菌叢に関する食品市場

資料：各種資料を基にNEDO技術戦略研究センター作成(2018）27

３．バイオ政策に関する現状⑦食と健康④（食と健康に関するサービスの進展）➢ 個人の体質や健康状態に応じて食事を提案する民間企業のサービスが開始。
➢ 食品の購入履歴をもとに栄養バランスを可視化し、不足している栄養を補う食材やレシピを提案するなど多様なサービスが展開。
管理栄養士が監修した約9000のレシピからユーザーに提案

健康診断と連携した 透析をする家族のた社食提供
めの時短レシピ

今日何食べよう

事前に登録したカードで購入した食品の栄養素をグラフとして可視化。
分析結果に応じて、不足栄養を補う食材・レシピを提案。

より細やかな生活指導による薬効の効率化

資料：株式会社おいしい健康の資料を基に農林水産省作成

資料：シルタス株式会社の資料を基に農林水産省作成

28

３．バイオ政策に関する現状⑧育種の状況①(バイオメジャーの巨大化とデータ重視型育種)➢ バイオメジャーの再編が進み、市場の寡占化が進行。
➢ ゲノム解析技術の進展等により短期間・安価でゲノム解読が可能となる中、ドイツのジーンバ
ンクでは、主作物の大麦でゲノム情報等のビッグデータを蓄積中。
世界の主要な種苗会社の種苗売上高 （2017年）

ドイツBRIDGE計画（2015～）•

ドイツのジーンバンク（IPK）を単なる遺伝資源の保存施設から研究・育種促進施設への転換を図る。

•

大麦遺伝資源２万点について、ゲノム情報と形質情報を収集・結合させ、ITプラットフォームを形成。

(億円)

資料：ITPGR調べ（2017）ドイツジーンバンク（IPK)の大麦種子保管庫
資料：German Centre for Integrative Biodiversity Research29

３．バイオ政策に関する現状⑨育種の状況②（世界トップレベルの遺伝資源とイネゲノム解読の実績）➢ 我が国のジーンバンクの植物遺伝資源の保存点数は22.9万点で世界第６位。種子の保存状
態や保管体制も含めると、世界トップレベルの規模。
➢ 我が国は国際イネゲノム塩基配列解析プロジェクトを主導し、イネゲノム全塩基配列の解読に大きく貢献。
世界に誇る我が国のジーンバンク○世界第６位の植物遺伝資源保存点数
米国
中国
インド
ロシア
韓国

50.9万点
日本
39.2万点
ドイツ
36.6万点 ブラジル
32.2万点 カナダ
25.0万点 エチオピア○ 優れた種子保管体制

永年庫

配布庫

22.9万点
14.8万点
10.7万点
10.6万点
6.8万点

データ利用の高度化によるスマート育種技術の開発
・2004年のイネゲノム解読以来、ゲノム情報を基に、多数の有用遺伝子を特定。
（研究成果が英ネイチャー誌に掲載）
・ゲノム情報と栽培環境、表現型等の情報を育種ビック
データ基盤として整備中。
・世界に先駆け、データ駆動型による効率的かつスピーディな育種を可能とするスマート育種システムを開発中。
細胞質雄性不稔
白葉枯病抵抗性
いもち病抵抗性
病害抵抗性
いもち病・白葉枯病抵抗性
高温ストレス耐性
乾燥、塩害、低温耐性
菌根菌共生

ミカンゲノムデータベース（2019年8月公開）

30

３．バイオ政策に関する現状⑩育種の状況③ (ゲノム解析技術の進展)➢ 次世代シーケンサー等の機器により、生物の全ゲノム情報、発現遺伝子情報等の遺伝情報を取得し、バイオインフォマティクスを駆使して整理・解析する技術が進展。
➢ 多様な生物（植物、動物、微生物等）の遺伝情報を収集、大量データのAI解析等により、生命現象の理解が進み、医療、品種開発、物質生産等への応用に期待。

DNA解読技術の革新

IT/AIを用いた解析技術の進化○DNAシークエンシング技術の改良により、ゲノム解読が容易・安価かつ、正確な解読が可能に。
⇒膨大な生物情報ビッグデータの蓄積○オミックスデータ（DNA、タンパク質、代謝物等、生体分子の網羅的データ）等を統合的に解析するバイオインフォマティクス研究が進展。

次世代シーケンサーにより解読コストは大幅に低下
ヒト全ゲノム解読に要した費用及び期間
・ヒトゲノム計画時（1990年） 30億ドル 13年
・2015年現在
1000ドル 1日
Wetterstrand KA. www.genome.gov/about-genomics/factsheets/DNA-Sequencing-Costs-Data より引用 （2020/04/09時点）

次世代シーケンサー(イルミナ社)

短い(100塩基程度）配列を大量解読する機器に加え、長い（1,000塩基以上）
配列を解読可能な一分子シーケンサー等、多様な機器が開発○様々な分野で、機械学習・ディープラーニング等のIT/AI技術の実用化が進展。ビッグデータの高度解析が可能に。

31

３．バイオ政策に関する現状⑪育種の状況④ (ゲノム編集技術の進展)➢

海外に対して強みを持つ国産ゲノム編集技術やゲノム編集作物の開発が進展。

➢

ゲノム編集技術を利用した農林水産物・食品等の取扱いについては、農林水産省及び厚労省が2019年10月に整理・公表。
ゲノム編集作物の開発
GABA高蓄積トマト

筑波大が開発済み。ベンチャー企業を設立し、実用化に向けた準備が進展。

天然毒素を低減したジャガイモ

超多収に向けた
シンク能改変イネ

農研機構等が開発済み。2017年度
から野外ほ場での形質評価を開始。

穂発芽耐性コムギ

国産ゲノム編集技術の開発① 狙った塩基を書き換える技術｢TargetーAID｣（神戸大）②切断部位の自由度を ③ 植物への直接導入技術
高める｢改良型CRISPR- 「iPB法」の開発（農研機構）
Cas9｣(東大)
切断酵素
PAM配列

従来型

N

N

N

N

N

G

G

（タンパク質） 等

切断可能部位を増加させる酵素改変

改良型

N

N

N

N

N

G

G

N

N

N

N

N

G

A

N

N

N

N

N

G

T

N

N

N

N

N

G

C

茎頂分裂組織生長点を直接ゲノム編集することで、組織培養が不要となる

阪大・理研等が開発済み。企業等ととも 岡山大・農研機構等が開発済み(左)。
※ ゲノム編集技術は、他の生物のDNAを残さずに育種が可能。
に協議会を設立し、実用化を準備中。 野外での形質評価を準備中。

32

３．バイオ政策に関する現状⑫育種の状況⑤➢ 単収増加や、侵入病害虫への抵抗性付与等のニーズへの対応は品種開発による解決が有効。
➢ 現在、画像解析AIやセンシング技術等の先端技術を活用することにより、フェノタイピング（表現型による選抜）の効率化や精度向上を図る取組みが推進。
品種転換が進んだ
北海道は収量増加傾向に・小麦の平均収量の推移
単位：kg／10a・ドローン画像によるソルガムの穂数計数

北海道は増加500

フェノタイピングに活用できる先端技術の例

北海道

400

全国

300

都府県

200
100

北海道で品種転換
資料：Ghosal et al.,Plant phenomics,2019

0

H元

H5

H10

H15

H20

H25

H30

・表現型による選抜は依然として低速・水稲開花自動認識
人手に頼っている開花を検出している様子
資料：Guo et al.,Plant Methods 2015,Desai et al.,Plant Methods 201933

３．バイオ政策に関する現状⑬日本のバイオ資源➢ 日本の農山漁村には、カイコや材木等の有用なバイオ資源が多く存在し、これらのさらなる有効活用が期待。

34

３．バイオ政策に関する現状⑭バイオマス、バイオマテリアル①(世界トップクラスの遺伝子組換えカイコによるバイオ素材研究)➢ 遺伝子組換えカイコによる有用物質生産は日本独自の技術で世界をリード。
➢ 近年では、中国や米国でも同分野での研究が進展。
◆ 遺伝子組換えカイコによる世界初の生物生産システムを開発（農研機構）
・ 2000年 カイコの遺伝子組換えに成功
・ 2008年 蛍光シルクを開発
・ 2011年 遺伝子組換えカイコによる有用タンパク質の生産が実用化
・ 2014年 クモ糸シルク開発
・ 2014年 第一種使用試験飼育開始
・ 2017年 世界初、第一種使用一般養蚕農家での飼育開始
遺伝子組換えカイコ活用

微生物・植物・昆虫・動物を活用した革新的素材開発
の例

微生物活用

昆虫活用

植物活用

動物活用

カイコを活用した革新的素材開発の例

生産体制
構築中

YUMI KATSURA
INTERNATIONAL CO.,LTD

光るシルク（農研機構）

クモ

世界一
群馬県での試験飼育
細いシルク 時の光る繭（農研機（農研機構）
構、群馬県）

クモ糸シルクの開発（農研機構）

ミノムシ

イネ

臨床研究

鶏卵

GMカイコ化粧品（農研機構, 免疫生物研究所）

1μm

ヒト骨粗鬆症検査薬
GMカイコ検査薬（農研機構, ﾆｯﾄｰﾎﾞｰﾒﾃﾞｨｶﾙ）

人工のクモの糸 天然のミノムシの糸 スギ花粉米（Spiber株式会社/ （興和、農研機構） （農研機構）

ヒトインターフェロンb（農研機構・
産総研）

株式会社ゴールドウイン）

35

３．バイオ政策に関する現状⑮バイオマス、バイオマテリアル②（世界トップクラスの木質バイオマス利用技術）➢ 木質バイオマスの活用によるセルロースナノファイバー（CNF）及びリグニンの利用技術は日本が世界に先行。国の支援を受け、素材の工業的生産、本格的実用化への動きが加速。
➢ 研究や実証のデータが蓄積され、新たな用途開発、素材の高機能化が進む。
素材の工業的生産への動き
CNFのプラント数は世界一
年間生産量
10ｔ以上

中越パルプ（富山）
2021年予定（60 t/年）

日本製紙（島根）2017年～（30 t/年）
日本製紙（山口）
2013年～（30 t/年）
中越パルプ（鹿児島）2017年～（100 t/年）

新たな用途開発
CNF

日本製紙（宮城）2017年～（500 t/年）

自動車の軽量化

星光PMC（茨城）
2014年～（24 t/年）

改良した樹脂素材、金属素材の代替、ガラスの強化材として各種部品にCNFを使用

日本製紙（静岡）
2017年～（10 t/年）
王子HD（徳島）
2017年～（40 t/年）

大王製紙（愛媛）
2016年～（100 t/年）
※2020年商用プラントに移行予定（NCVプロジェクト、環境省委託事業）

改質リグニン

環境省委託事業（2017年度） セルロースナノファイバーのリサイクルモデル事業の推進計画等の策定委託業務成果報告書と企業プレスリリースより作成

飛行機の翼強化材（天童木工 他）

改質リグニンも実証プラント建設へ
森林総研

ハイレゾスピーカー（オオアサ電子）

薄くて軽量、高強度な材料だけでなく吸湿を嫌う繊細なスピーカーの振動板にも

36

３．バイオ政策に関する現状⑯バイオマス、バイオマテリアル③（海外で活性化するバイオ素材・医薬品とバイオマスプラスチック開発）➢ 微生物等の生物機能を活用したバイオ素材・医薬品開発や、バイオマス資源の利用技術の研究開発・産業化が、世界的に急拡大。
➢ 欧米では「バイオエコノミー」という概念に基づく総合的な戦略の下、政策や技術開発を推進。
各国のバイオベース製品開発戦略◆米国• 農務省がバイオ由来製品の開発、購入、使用を支援• バイオ由来製品の認証制度

商業規模のバイオ合成プロセス
開発を加速

バイオマスの工業原料化◆サトウキビの用途拡大
タイにおけるサトウキビ生産動向

Agile BioFoundry• 単収、可製糖率が高い
サトウキビの育種推進• 粗糖・糖蜜からのバイオ
プラスチック生産拡大へ
政策変更も◆北欧（フィンランド等）
天然資源の持続可能な利用（特に森林・水産資源）で高付加価値の製品・サービスを拡大
フィンランドバイオエコノミー戦略2014

◆英国

◆ドイツ

合成生物学の実用化を加速して、バイオ
エコノミーを推進

自動車、建築、化学分野等で再生可能な植物原料、バイオ
ベースプロセスを ドイツ国家研究戦略
活用
バイオエコノミー2030

英国バイオエコノミー戦略2018-2030（独）農畜産業振興機構HPより◆藻類の利用英国Algal Biotech（北欧）• 逆浸透膜濾過水廃液で藻類培養→ 飼料等への利用を検討（英国）• 高付加価値油脂を精製する藻類• 海藻からバイオメタン産生（ドイツ）• 灯油生産への藻類の利用研究

37

３．バイオ政策に関する現状⑰バイオ政策の領域➢ バイオ戦略2019の市場領域のうち、「持続的一次生産システム」、「木材活用大型建築、スマート林業」については農林水産省が中心となって施策を推進。

38

第Ⅰ部 我が国の現状と海外の動き

第Ⅱ部 実現を目指す農林水産業・関連産業

第Ⅲ部 研究開発環境

39

１．総論

（１）今後の農業・農村の方向（新たな「食料・農業・農村基本計画（令和２年３月閣議決定）」 概要）➢ 我が国農業は、国内市場の縮小、農業者の減少、国際環境の変化等、新たな政策課題に直面。
➢ 産業政策と地域政策を両輪として、輸出促進、生産基盤の強化、地域政策の総合化、国民運動の展開等の施策により、食料自給率の向上と食料安全保障の確立を図る。
新たな食料・農業・農村基本計画

コンセプト「産業政策」と「地域政策」を車の両輪として推進し、将来にわたって
国民生活に不可欠な食料を安定的に供給し、食料自給率の向上と食料安全保障を確立。
講ずべき施策

基本計画に関連する各種目標や展望等
食料自給率・輸出の目標（令和12年）
・カロリーベース 45％、生産額ベース 75％
・飼料自給率を反映しない食料国産率を併せて提示
カロリーベース 53％、生産額ベース 79％
・農林水産物・食品の輸出 ５兆円

１．食料の安定供給の確保○ 新たな価値の創出による需要の開拓○ グローバルマーケットの戦略的な開拓○ 食料供給のリスクを見据えた総合的な食料安全保障の確立
２．農業の持続的な発展○ 担い手の育成・確保○ 多様な人材や主体の活躍○ 農地集積・集約化と農地の確保○ 農業経営の安定化○ 農業生産・流通現場のイノベーションの促進（スマート農業の加速化 等）○ 環境政策の推進（気候変動への対応 等）

農地面積の見通しと確保

３．農村の振興○ 地域資源を活用した所得と雇用機会の確保○ 中山間地域をはじめとする農村に人が住み続けるための条件整備○ 農村を支える新たな動きや活力の創出
４．その他
食育や地産地消、国産農産物の消費拡大に向けた国民運動の展開、災害への備え、復旧・復興、新型コロナウイルス対応等

他産業並みの所得を目指し、新技術等を導入した省力的か
つ生産性の高い経営モデルを主な営農類型・地域別に提示

・令和元年：440万ha→令和12年：414万ha（すう勢：392万ha）

農業構造の展望・担い手への農地集積 ６割→８割
・農業労働力の見通し
平成27年：208万人→令和12年：140万人（すう勢：131万人）

農業経営の展望・スマート農機の共同利用、作業の外部委託等を導入したモデルなど37モデル
・規模が小さくても安定的な経営を行いながら、農地の維持・地域の活性化に寄与する事例等についても提示

40

１．総論

（２）今後の技術開発の方向（新たな「食料・農業・農村基本計画（令和２年３月閣議決定）」 技術開発部分概要）➢ ロボット、AI、IoT等の先端技術を活用したスマート農業の現場実装をはじめ、多様な取組を推進。
➢ 先端技術のみならず現場のニーズに即した様々な課題に対応した研究開発を推進。
○ 情報通信技術等の活用による農業生産・流通現場のイノベーションの促進
スマート農業の加速化など農業現場でのデジタル技術の利活用の推進
・熟練農業者の技術継承、中山間地域等の地域特性に応じたスマート農業技術の実証・導入・普及までの各段階における課題を解決
・導入コスト低減を図るため、シェアリングやリースによる新たなサービスのビジネスモデルを育成・推進
・農業データ連携基盤(ＷＡＧＲＩ)等を活用したデータ連携を推進
・農産物の生産・流通・消費に至る様々なデータを連携し、生産技術の改善、農村地域の多様なビジネス創出等を推進
イノベーション創出・技術開発の推進
・基礎研究・応用研究・実用化研究等に従事する国立研究開発法人、
公設試験研究機関、大学、企業が連携した研究開発を戦略的に実施
ア 研究開発の推進
・イノベーションの源泉となる基礎研究については、国の中長期的な戦略の下、技術開発を推進
・「農林水産研究イノベーション戦略」を毎年度策定
・CSTIの下で行う研究プロジェクトへの積極的参画
・Society5.0の実現に向け、産学官と農業の生産現場が一体となってオープンイノベーションを促進

ウ 科学に基づく食品安全、動物衛生、植物防疫等の施策に必要な研究の更なる推進・食品安全等の問題の未然防止や発生後の被害拡大防止の対応等に必要な科学的知見を得るための研究を計画的に推進
・家畜伝染病の発生等の新たな脅威に対応するための研究を推進

エ 戦略的な研究開発を推進するための環境整備
・農林水産物の知的財産としての国内外での保護及び生産現場の経済的価値につなげられる戦略的な権利許諾を推進
・海外遺伝資源の入手環境整備、品種開発への活用を促進
・消費者等との丁寧なコミュニケーションを通じ、国民が科学的なイ 国際農林水産業研究の推進観点で判断できる環境整備を推進
・地球規模の課題に対応し研究協定覚書の積極的締結、海外拠点整備に ・公設試験研究機関、大学等と連携しつつ、研究開発段階からの国よる体制強化を推進
際標準の獲得を推進
・国際協力に資する技術開発や世界の先端技術の導入等を戦略的に推進 オ 開発技術の迅速な普及・定着○ 気候変動への対応等環境政策の推進
気候変動に対する緩和・適応策の推進「革新的環境イノベーション戦略」に基づき、農林水産分野の環境イノベーションの創出に向けて農地等への炭素隔離・貯留等に取り組む

41

１．総論

（３）食料・農業・農村基本計画を踏まえた輸出への取組➢ 国内外の需要に的確に対応し、国内生産の維持・増大を図る必要。このためには、市場の拡大が続く海
外需要の獲得に向けて輸出拡大を図ることが重要。
➢ 農林水産物・食品の輸出目標5兆円の達成に資する新技術の開発・社会実装に早急に取り組む。
輸出目標達成に向けた施策・対応策○輸出への取組○輸出目標に向けた技術開発

・農業の持続性を確保し、農業の生産基盤を維持していくことが必要。

・従前は、公募方式で、生産、流通段階でシーズを有している機関が応募。

⇒品目ごとの特性を踏まえ国内需要に応じた生産拡大が必要。

課題

・一方、国内では、本格的な少子高齢化・人口減少により、農林水産物・食品の消費が縮小する見込み。
・2030年の34ヵ国・地域の飲食料市場の規模は、2015年の1.5倍となる1,360兆円に拡大すると予測。

我が国の高品質な農林水産物・食品を輸出に仕向けるための努力を官民の総力を挙げて行う。
2030年までに農林水産物・食品の輸出額を５兆円とすることを目指す。
内訳：少額貨物は除き、農産物1.4兆円、林産物0.2兆円、水産物1.2兆円、 加工食品2.0兆円

・シーズありきでの技術開発になっていないか。
・品目別・輸出先別の戦略に則した技術開発になっているか。
・研究成果が実装されているか。
・様々な機関で同じようなものを開発していないか。

５兆円という挑戦的・野心的な数値目標を達成するための技術開発が必要
今後の方向
・品目別・輸出先別の輸出戦略を策定。
・それらの課題に関してロードマップと達成目標を記して、「ナショナル・プロジェクト」として実施。
・従来の関係者のほかに様々な異分野融合が必要。

42

１．総論

（４）「農林水産研究イノベーション戦略」の位置付け➢ 食料・農業・農村基本計画では、研究開発の重点事項や目標を定める「農林水産研究イノベーション戦
略」を毎年度策定することと位置付け。
➢ 科学技術の力を活用し、農林水産業以外の多様な分野との連携により、イノベーションの創出が期待できる分野（スマート農業、環境、バイオ）を対象に、実現を目指す姿を整理。

実現を目指す姿バイオ

スマート農業環境⚫ 労働力不足の解消に向けたスマート農業実証⚫ 地産地消型エネルギーシス
テム⚫ 腸内細菌叢及び代謝物の機能解明⚫ スマート農業新サービス創出プラットフォーム⚫ 生産・流通段階の温室効果
ガス大幅削減⚫ おいしくて健康に良い食の提案・提供⚫ 新サービスのビジネスモデ
ルの確立⚫ 農地・森林・海洋における炭素の隔離・貯留⚫ データ駆動型スマート育種⚫ 農機の完全自動化・無人化
システム⚫ バイオマス資源のフル活用⚫ AIを活用したデータ駆動型
農業⚫ 土壌微生物の機能解明等
による生産方式の開発⚫ ムリ・ムダのないスマート
フードチェーン⚫ 気候変動適応技術の開発

そう⚫ 健康や環境保全に資する
次世代植物の開発⚫ 生物機能を活用した新素材、
動物医薬品等の開発⚫ 異分野と連携した新産業の創出

43

２．各論 （１）スマート農業政策①労働力不足の解消に向けたスマート農業実証（新型コロナウイルス感染症に伴う対策）➢ 新型コロナウイルス感染拡大に伴う外国人技能実習生の受入制限等によって急速に深刻化する人手不足の影響を受ける品目・地域を対象に、強い生産基盤を構築するため、農業高校等と連携し、スマート農業技術の実証を緊急的に実施。
実証の内容
労働力不足の解消に向けたスマート農業実証○ 人手不足が深刻化する品目・地域を対象に、ロボット・AI・IoT等の活用による農作業の自動化などのスマート農業技術を現場に導入・実証し、省力化等の効果を明らかにする。
この中で、農業高校・農業大学校等と連携し、現に農業生産について学ぶ学生等に実習の機会を提供。
○ また、ローカル５G通信基盤を活用した高度なスマート農業技術について、シェアリング等の手法も活用しながら、地域での実証を推進。

実証イメージ導入が期待される省力化スマート農業技術

ドローンによる
農薬散布

AIを搭載した
キャベツ自動収穫機

搾乳ユニット
自動搬送装置

農業高校等と連携したスマート農業技術の実証

44

２．各論 （１）スマート農業政策②スマート農業新サービス創出プラットフォームの創設➢ スマート農業の社会実装を加速化するため、様々な事業者が参画するスマート農業新サービ
ス創出プラットフォームを創設。
➢ スマート農業実証プロジェクトを通して得られた知見の共有や新たなスマート農業関連ビジネ
スモデルの創出等に取り組む。
【スマート農業技術の導入に伴うコスト・
リスクを軽減する新たなサービス事例】

スマート農業新サービス創出プラットフォーム

自治体・
公共団体

SHARE

生産者
団体

2016年、JAと協業しコンバインのシェアリング事業を開始。構成メンバーは固定。課題は利用者によるメンテナンス（利用後の清掃含む）と利用者間運送

リース会社

大学・
研究機関

金 融

情報通信

多様な事業体の参画
製造業

リース会社

サービス

保 険
農薬散布用ドローンのユーザー向けに、農薬散布を行っても特定の病気の発生が防げなかった場合に、再度の農薬散布に必要な費用を損害保険で
カバーする

保 険
建設業

45

２．各論 （１）スマート農業政策③新サービスのビジネスモデルの確立➢ リース・シェアリング等により導入コスト低減を図る新サービスのビジネスモデルを示し、これを創出するための推進方策を示す「スマート農業推進サービス育成プログラム（仮称）」を策定。
➢ サービス事業体が参画する実証を「スマート農業実証プロジェクト」の中で実施。
＜新サービスのビジネスモデル＞（イメージ）①作業受託型②地域内シェアリング型③他産業シェアリング型④機械設備供給型

JA鹿児島県経済連

機械利用組合(岡山県真庭市)㈱小松製作所

inaho㈱農業利用

標高差：400m
田植時期：約30日の差
収穫時期：約15日の差JA組合員からの受託により、ドローンによる農薬散布を代行。

標高差による作業時差を利用し、スマート農機を地域内でシェアリング。

建設業利用

・道路工事
・均平
トラクタ利用と
・河川工事
・耕起
比較して
・代かき
機械コスト1/3 ・用地造成等
・V溝直播

耐久性に優れた建設機械を改良し、農業と建設業でダブル活用。

野菜の自動収穫ロボットのレンタル＜具体的な推進方策＞
スマート農業実証プロジェクトによる新サービスのモデル実証
オペレーターやアドバイザーの育成

新サービス向けの金融・保険商品の開発

学生向けスマート農業技術アイデアコンテスト

農業者等とのネットワーク構築

新サービス紹介パンフの作成・現場への周知

46

２．各論 （１）スマート農業政策④農機の完全自動化・無人化システムの実現➢ ロボット農機が遠隔監視の下でほ場間を安全に移動し、無人で複数のほ場を作業。
➢ 繁忙期には、複数のロボット農機が相互に通信し、判断して協調作業を実施。また、気象予測の精緻化により、ロボット農機が気象災害による被害を最小化するよう作業。
土地利用型作物

ロボット農機がほ場間を移動して自動で作業

露地野菜

群知能をもとに複数のロボット農機が相互に通信し、判断して協調作業を実施

防除・収穫・運搬の自動化

果樹

中山間地に適し、作業汎用性の高い
小型自動農機重量野菜の収穫から運搬まで自動
化・無人化

施設園芸
遠隔からの指示や超省力、
高度な生産管理が可能に

AI
生育診断や栽培
管理、収穫まで
完全自動化

CO2

画像認識技術による自動収穫ロボット

47

２．各論 （１）スマート農業政策⑤AIを活用したデータ駆動型農業の実現➢ ロボット農機や環境制御システム等のあらゆるスマート機器でデータが取得・蓄積され、AIを活用したデータ駆動型スマート農業が展開。
➢ 高齢者や新規就農者など誰でも思い通りで快適な農業生産を実現。
病害虫診断
生育等予測

画像解析による
病害虫診断

画像解析による病害虫の早期発見・防除、生育・品質予測

画像解析で穂数等を推定

ウエアラブル機器
によるAR・VR技術を駆使した
熟練技術の利用AI
データ

ドローンによる
センシング
・農薬散布

最適環境制御人工知能による分析に基づく最適環境制御

誰でもデータ活
用農業が容易に･････ ･ ･ ･･･ ･･････ ･･ ･･ ･･･
･･･ ･
･････
･･･ ･･･ ･･・･･･
･････
･･･
･･･ ･･ ･・･･･

自動水管理システム

熟練技術の利用（(株) ナイルワークス）

最適自動管理知能化した農業機械で、データに基づき
最適自動管理あらゆる品目・地域の農業で、あらゆる機器からデータの蓄積、活用を可能に

高度環境制御装置

生育診断ロボット

48

２．各論 （１）スマート農業政策⑥ムリ・ムダのないスマートフードチェーンの構築➢ 農業データ連携基盤（WAGRI）の充実を図るとともに、生産から流通、加工、消費、さらには輸出までをデータで繋ぐスマートフードチェーンを構築。
➢ 民間事業者がWAGRIを活用し、輸出を含む効率的な生産・流通や、国内外の消費者ニーズにきめ細やかに応じた農産物・食品の提供を実現。農作物の廃棄や食品ロスを大幅に削減。
生産から流通、加工、消費、輸出までデータの相互活用が可能な｢スマートフードチェーン｣ を構築
生産 (川上)流通・加工 (川中)

販売・消費（川下）

資源を無駄にしない効率的な生産・流通によるサーキュラーエコノミーを推進

農業データ連携基盤（WAGRI）

流通・加工・販売・消費関連データの活用

生産関連データの実装

気象データ

農地データ

加工・流通
データ

輸出関連
データ

販売・市況・
消費データ

土壌データ 生育予測システム

データをフル活用し、ムダのない効率的生産・流通、消費者ニーズにきめ細やかに応じた農産物提供を実現

消費者・実需者
ニーズにあった
生産計画等を提示
A社と取引ができるぞ、 配送はB社
廃棄ロスのないに頼めそうだ！

計画生産・出荷

医療・健康・
食に関連する
データの活用

高精度な出荷・需要予測と生産・作業計画の立案支援

産地A

a社

産地B

b社
c社

d社
・
・

最適な輸送
手段・ルート
最適な輸送等を提示

個々の診断情報・体質・嗜好にあった農
産物を提供

手段・ルート等を提示

鮮度保持技
術、長期保存
技術を開発

生産・品質情報と受発注・在庫情報に基づく
最適な集荷・発送ルートの選定システムを輸出

医療データ

個々の消費者・事業者に応じた
オーダーメイドな農産物を提供

植物由来の
タンパク質

49

２．各論 （１）スマート農業政策⑦2040年の姿
準天頂衛星みちびき（基地局無しで位置情報を取得可能）衛星画像を活用した生育モニタリング

積極的に通信
環境を整備

小型・高効率で、
大型風車が設置できない地域でも発電可能

中山間急傾斜樹園地に対応した収穫・運搬ロボット

改質リグニン生産（地域材を現地で加工）

基地局

・ベテラン農家の栽培ノウハウ
・生育予測、病害虫予察システム
・市況データ など

WAGRI

飛行ルートに即し、自動飛行で生育状況、病害虫発生等をモニタリング

地域情報（気象、
ほ場データ）

データ

一般家庭（ネット通販で
購入）

中山間

ドローンで
鳥獣監視・追払

果樹

水源（ダム、頭首工等）も含んだ広域自動水管理システム（ムダなし、省エネ配水）

自動剪定
ロボ

捕獲情報による即ジビエ化

無人ＳＳ

小型除草
ロボ

Ｐ
低コスト、高効率発電のマイクロ小水力発電ドローンが苗
を直接補給

水田
自動水管理

農業者はオフィスでの作業も可能
・ビッグデータからAIが最適な作業を指示
・ロボット農機等を遠隔監視・集荷場等の情報共有で出荷状況を把握
・加工・販売・販路拡大業務

自動電気ト
ラック

ハウス・植物工場
・自動環境制御・光合成の完全見える化・24H自動収穫・運搬

車庫・倉庫
・農機等は、作業終了時又は充電時に自動帰還
・非接触充電により充電作
業の省力化

赤字：開発中（開発が期待されるもの）

卸売市場

・収穫ロボで自動収穫
・自動フォークリフトでトラックへ積込
温湿度、日射、土壌
水分量等を自動計
測・配信するフィー
ルドサーバー

ドローンで資材運搬（苗など）電気ロボトラ（公道
走行）
非接触充電

無人スーパー・直売所

畑

作業別小型農機の複数台協調屋根に太陽光パネル

ドローンで個別
家庭へ配送

施設園芸

作業情報
（トラクター、生育状況デー
タなど）

鮮度管理（センサーによるモニタリング）

海外

空港
集荷場、
ライスセン
ター

収穫物をドローン・
自動走行トラックで集荷場等へ自動運搬
CO2

ドローン
ポート
・自動選別・管理・スマートフードチェーンを活用して出荷先（物・量）を自動で判断し、積込・発送

生産

自動走行（電気）トラッ
クで目的地まで運送

加工

世界各国へ輸出

流通

日本のノウハウをもとに海外で現地生産（made by Japan）

消費50

２．各論 （２）環境政策①農山漁村に適した地産地消型エネルギーシステムの構築➢ 農山漁村の豊富な資源を活用し、再生可能エネルギーの経済効率性の高い生産と、農林水産業及び域内への安定供給の実現を目指す。
➢ 農山漁村における再エネや水素の創出・活用により、地産地消型エネルギーシステムを構築
する（農山漁村のRE100の実現）とともに、他地域にも供給することにより、我が国の温室効果
ガス（GHG）削減に貢献。
再エネの低コスト安定供給技術■低コストかつ効率的な再エネ（電気・熱）の生産・利活用技術の開発。
地産地消型エネルギーシステム・
他地域への供給システムの構築■VEMS（ビレッジ・エネルギー・
マネジメント・システム）の構築（VPP等）。
■再エネを他地域に供給するグリッドに依存しないシステムの構築（MCH利用等）。

《開発の例》⚫ 水利施設からの採熱等、再エネ熱の効率的利活用技術の開発

トルエンを使ってMCHを作り車載型プラントでMCHを回収⚫ MCHを利用
するシステ
ムの構築

用水路からの採熱⚫ 再エネ電気の地域内での効率的利活用システムの開発

EVでの電気デリバリー

スマート農業への活用※ GHG：Greenhouse gasの略。二酸化炭素やメタン等、温室効果をもたらす気体の総称。
※ VPP：Virtual Power Plantの略。需要家側エネルギーリソースの保有者もしくは第三者が、そのエネルギーリソースを制御し、電力の需給バランス調整に資することで、発電所と同等の機能を提供すること。
※ MCH：Methylcyclohexane（メチルシクロヘキサン）の略。トルエンに水素を反応させてMCHに転換することで、常温・常圧の液体として貯蔵・輸送が可能。

51

２．各論 （２）環境政策②生産・流通段階で発生する温室効果ガスの大幅削減①➢ スマート農林水産業の加速、農林業機械、漁船の電化、燃料電池化等により生産プロセスの脱炭素化を目指す。
➢ サプライチェーン全体での脱炭素化により生産・流通プロセスで発生するGHGをゼロに近づける。

スマート農林水産業

農林業機械・漁船の電化・燃料電池化■園芸施設の精密な管理により、
CO２ゼロエミッションの実現。

■常時、負荷の高い農林業機械、漁船について、モーターや燃料電池による安定した作業を実現。

＜省エネ・蓄エネ
・創エネ・閉鎖管理技術＞

施
技野
に設
術適園
開し芸
発た分

データ駆動型スマートフードチェーン
他産業由来のCO2＜CO2分離・回収
・貯留・運搬技術＞■フードチェーン全体でのデータ連携の下、共同物流等による流通の最適化を実現。
廃棄ロスのない
計画出産・出荷

化石エネルギーの使用量ゼロと収量・品質の向上の実現■スマート技術による作業の効率化と最適化を図り、燃料や資材の削減を実現。

電動小型運搬機
生育・収量・
質デー
タ

気象・環境データ

流通・加工情報

輸出情報

販売・ 市況
消費情報52

２．各論 （２）環境政策③生産・流通段階で発生する温室効果ガスの大幅削減②➢ 農地・畜産からの排出削減にかかるイノベーションと排出削減の可視化により、農畜産業に由来するメタン、N2Oの排出削減を目指す。
GHG排出削減技術の開発

GHG発生抑制品種等の開発■農地土壌中のメタン生成菌の活動を抑制する資材と、施用技術の開発。
■家畜消化管内発酵に伴うメタン排出を抑制する海藻等を活用した飼料の開発。
■畑地からのN2O排出を抑制する根粒菌等を用いた資材と、施用技術の開発。

■水田からのメタン排出を抑制する
低メタンイネ品種の開発。

ダイズの根粒(農研機構)
根粒と根粒菌（農研機構）

根粒菌は、マメ科植物の根に根粒と呼ばれる瘤(こぶ)を形成し、根粒中
で大気中の窒素ガ
スを植物に利用可
能なアンモニア態窒素に変換し、植物に供給する土壌
微生物。

メタン

メタン発生抑制飼料等の開発■家畜の消化管内のメタン発酵を抑える飼料の開発。

物質循環型産業イノベーション■物質循環型食品産業等の実現による廃棄物由来のメタンのゼロ・エミッション化。

53

２．各論 （２）環境政策④農地、森林、海洋における炭素の隔離・貯留➢ GHGの削減量・吸収量を可視化・定量化するシステムを開発。
➢ CO2の炭素を隔離・貯留するブルーカーボン、バイオ炭、森林資源活用技術を開発。

農林水産業からの排出削減対策と炭素隔離・貯留の推進
可視化・定量化技術

ブルーカーボン

GHG削減に貢献する活動が評価され支援対象となる取り組みの「見える化」を推進
低

農業活動量からの排出削減量・吸収量の見える化サイト

C

C

農産物生産に伴う「J-クレジット」
算定等の促進高

ブルーカーボンの
見える化

バイオ炭

藻場・干潟の維持・拡大技術を確立
水生植物を新素材化
または機能性成分を抽出・利用

CO2

バイオ炭＋堆肥で農業生産と農地への炭素貯留を両立

樹木等への炭素固定

土壌や施肥等の適正管理

CO2吸収能の高い
水生植物探索・育種

成長がスギの約２倍のコウヨウザン
ゲノム育種等によりエリートツリーや早生樹の開発を加速化54

２．各論 （２）環境政策⑤バイオマス資源のフル活用➢ エネルギーを大量に消費して製造される資材を木材及びバイオマス由来マテリアルへ転換す
る等、バイオマス資源のフル活用による「炭素循環型社会」の構築を目指す。
バイオマス高度活用イノベーション■量産・低コスト製造技術の開発による生産量・用途拡大。
改質リグニン、セルロースナノファイバー等

本体も燃料もオールバイオマス製ビークル

高層建築木造化イノベーション■都市部での木材需要の拡大に資する木質建築部材の開発。

バイオマス最大化・炭素循環イノベーション■乾燥ややせた土壌でも生産が可能なC4光合成型植物の活用促進と技術の海外展開。
栽培や収穫に有利な
C4植物の開発

畜産等との複合化で炭素循環

食料と資源の生産を最大化するプロセスの構築＋

海外の生産国でも展開へ

バイオマスフル活用イノベーション■バイオマス資源を100％使い尽くし、多段階で繰り返し使用するカスケードシステムの構築。
各種バイオマスの
利用率向上

バイオマス
（バイオマス資源を100%使い尽くすとともに多段階で繰り返し使用するカスケードシステムの構築）

リサイクルを考慮した素材の設計・製造

耐火性、耐久性の向上→木材のあらわし仕上げを可能に
リサイクル工程での廃棄物低減技術

リサイクル率の向上技術

55

２．各論 （２）環境政策⑥農山漁村の将来像➢ 農林水産業のゼロエミッションを達成し、農山漁村の炭素貯留とエネルギー供給基地を目指す。

56

２．各論 （２）環境政策⑦気候変動適応技術の開発➢ 現場で生じている気候変動による生産への影響を回避・軽減する技術を開発。
➢ 農業の多面的機能を積極活用する技術（アグリ・グリーンインフラ）の開発により、気候変動により激甚化する自然災害の被害を軽減。
気候変動に伴う生産性の低下を回避・軽減する技術

コメの品質・収量低下

農業の多面的機能の積極活用
による減災

大豆の病害

新たな有害生物の出現

極端気象の頻発化による災害の増加
コムギの減収水産分野における気候変動の影響
評価及び適応技術の開発

海面上昇による海岸や藻場・干潟等への影響

海洋の環境変化（水温上昇・海面上昇等）

果実の着色不良
野菜の生育不良

育種素材

生産安定技術◆ 高温登熟・高温不稔耐性品種◆ 病害虫耐性の向上◆ 高温障害対策技術◆ 地域特性を踏まえた栽培支援

排水管理のためのAI水位予測水田への降雨の貯留
ため池の洪水調節利用

漁場の位置や漁期の変化

高水温化によるノリ等
養殖への影響◼ 温暖化に適応した増養殖技術の開発（サケ等）◼ 新たな赤潮・貝毒原
因種、有害生物、病
気等への適応技術の開発

57

２．各論 （２）環境政策⑧土壌微生物の機能解明等による環境を保全する生産方式の開発➢ 農地土壌における土壌微生物機能の完全解明に向けて、マイクロバイオーム・作物反応・土壌
環境等のビッグデータを蓄積し活用する仕組みを構築。
➢ 世界トップレベルのビッグデータの構築とその活用により微生物機能の制御・改変を行い、食料の増産と地球環境保全を両立する食料生産システムを構築。
土壌微生物機能の完全解明

微生物機能をフル活用した
環境負荷の低い食料生産システム

マイクロバイオームなどのビッグデータの構築
気候変動に対応した植物

化学肥料の
投入を削減

データ

検証

・マイクロバイオーム－作物－土壌相互作用の解明
・微生物群集の有用性評価

温室効果ガス発生抑制

微生物機能の制御
・温室効果ガス削減に向けた微生物叢の制御
・効率的な病害虫防除や養分供給のための微生物資材の開発
・ゲノム編集による微生物機能の改変

AI
土壌微生物環境を完全解明し、生物機能をフル活用

58

２．各論 （３）バイオ政策
そう①腸内細菌叢及び代謝物の機能解明とおいしくて健康に良い食の提案・提供①➢ ヒトゲノム情報等のパーソナルデータと機能性成分、味覚等の食データを連結し、ビッグデー
タとして研究開発等に活用。
➢ ビッグデータの活用により、和食や日本型食生活の健康増進効果などこれまでは解明が困難であった｢おいしくて健康に良い食｣を包括的・網羅的に解明。

｢おいしくて健康に良い食｣の科学的な解明・提案
医療と食データが結合した
世界トップレベルのデータ
プラットフォーム

｢おいしくて健康に良い食｣の科学的解明
活用

栄養素レベル

食品レベル

食事レベル

例）β-クリプトキサンチン（骨代謝を助ける）

例）玄米食の効果例）日本型食生活の効果

ﾋﾄｹﾞﾉﾑ情報、健康診断、腸内細菌、日常生活、体質情報、食事情報等

作物、品種、食事毎の成分、機能性成分、味覚等

フ
ィ
ー
ド
バ
ッ
ク

個人の年齢・体質・健康状況等
世界初

個人の健康状況等に応じた｢おいしくて健康に良い食｣を
分析・提案

59

２．各論 （３）バイオ政策
そう②腸内細菌叢及び代謝物の機能解明とおいしくて健康に良い食の提案・提供②➢ 個人の食事履歴や医療データを活用し、健康状況や体質等に応じた「おいしくて健康に良い食」を提案するサービスを実現。国内のみならず海外への展開を目指す。
➢ 食事履歴や検索情報など、フィードバックで得られるデータを解析し、エビデンスとデータに基づく食による健康を実現。

個人の健康状況や体質等に応じた「おいしくて健康に良い食」の提案・提供
レシピ検索履歴

個人の食事履歴データ
健康志向

社員食堂

高齢者

病者

個人の健康情報データ

食事履歴や
医療データ
(個人データのクラウド）
バイオマーカー（便・尿など）、定期
検診、医療機関受診データ、
遺伝子検査等

食事の嗜好のほか
健康や体調等の
関心事を
反映した
検索履歴

（病中・病後等）

食・マイクロバイオーム・
健康情報統合データ

活
用

バフ
ッィ
クー
ド

おいしくて健康に良い食の提案

レシピ提案
メニュー提供
科学的に｢食｣を
採点・提案
タンパク質
35
30
25
20

ミネラル

15
10

脂質

5
0

健康
状態

食事
遺伝
情報

ビタミン

炭水化物

健康状況に応じ食を最適化

ビッグデータとして活用

60

２．各論 （３）バイオ政策③データ駆動型スマート育種による健康や環境保全に資する次世代植物の開発①➢ 都道府県・民間等も含め、効果的な育種が可能となるよう、育種ビッグデータやAIシミュレー
ターと連動する育種フィールドを設置。
➢ 育種ビッグデータ、AIシミュレーター、育種フィールドからなる育種プラットフォームのアグリバ
イオ拠点を民間企業､公設試､育種家等が利用し、国内外のニーズを捉えた育種を展開。

育種フィールドと育種プラットフォームの整備
育種フィールド
表現型計測フィールド
計測
データ
植物の生長や環境をリア
ルタイムで可視化計測
ガントリークレーンや自走ロボットによる各光波長を使ったほ場・植物の経時画
像観察

フィード
バック

資料：Lemnatec社

世代促進環境制御装置
植物の生長や環境をリア
ルタイムで可視化計測
環境情報や植物の経時画像観察

実証

育種ビッグデータ
ＡＩシミュレーター

育種
ﾋﾞｯｸﾞﾃﾞｰﾀ

遺伝資源

AI育種

育種ﾌｨｰﾙﾄﾞAIによる作物のﾃﾞｻﾞｲﾝ

育種プラットフォーム

ゲノム編集ラボ

民間・都道府県・個人育種家

ＡＩシミュレーターの結果に基づき、目的とする塩基を改変
精密ゲノム編集技術、ゲノ
ム編集酵素の導入技術、複数形質の同時改変技術を開発基盤技術体系の実現

ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑへの試料持込み、共同育成
依頼、コンサル業務依頼（ベンチャー化）• 育種期間１／５、育種規模数十倍• 生産者・消費者のニーズに応える品
種が提供（健康に良い品種、環境にやさしい品種、輸出向け品種等）

61

２．各論 （３）バイオ政策④データ駆動型スマート育種による健康や環境保全に資する次世代植物の開発②➢ 農林水産物の遺伝子機能を解明し、サイバー空間で農作物等をデザイン。
➢ 未利用遺伝資源を最大活用し、環境条件に応じ、必要な環境適応性を付与した、次世代植物を迅速に創出。世界に展開することで地球環境の保全や改善に貢献。
フェノーム拠点整備

農作物の形質・遺伝子情報等
ビッグデータの蓄積

次世代植物の創出
砂漠、海水域など不毛もしくは未利用な領域で栽培が可能な高CO2固定作物開発

ビッグ
データ

表現型計測の標準化

サイバー育種標準化されたビッグ
データの供給農作物の迅速創出技術機能性成分産生や土壌有害成分等の吸収能力をもつ作物開発

AI

AIによる作物の育種ビッグデータ
デザイン
モデルの検証と実証

次世代植物のデザイン
育種・栽培のシミュレーション

機能性成分
の産生
ゲノム編集等による有用遺伝子への多彩な変異導入

有害物質の
吸収・除去

未利用遺伝資源の最大活用

62

２．各論 （３）バイオ政策⑤生物機能を活用した新素材、動物医薬品等の開発①➢ これまでの研究開発の蓄積があるカイコなどの昆虫やバイオマス資源を活用して、新たなバイオ素材等を生み出すことにより、農山村地域の資源の活用領域を拡大。
➢ 環境にやさしい新ビジネスを創出し、地域所得の向上を図るとともに、CO2排出量削減や農山村地域の環境保護に貢献。
農林水産資源の活用領域を拡大
バイオ素材開発・生産プラットフォーム
開発

地域で量産できる環境整備 スマートセル
生物機能デザイン

ゲノム情報等蓄積

新規生物機能の発現

桑園
生物情報解析

衛星データから資源供給可能性を分析

・生物情報DB

ＩＣＴ・ＡＩ・ロボットを活用したスマート生産

生産

木材生産予測に基づき収集・製造工程を最適化

地域に生産拠点を設置

新ビジネスの創出

新ビジネスの創出
臨床診断薬

開発

高度に機能がデザインされ、機能の発現が制御された生物細胞・ゲノム編集・長鎖DNA生産

木質系バイオ素材のスマート生産システム

化粧品

再生医療

ミノムシ糸

革新的バイオ医薬品、バイオ素材等を製造・活用

リグニン

CNF

機能性素材

環境にやさしい高機能性素材

エネルギー源

エネルギーも地産地消

63

２．各論 （３）バイオ政策⑥生物機能を活用した新素材、動物医薬品等の開発②➢ 有用生物（カイコ等）の機能を改良し、化学合成では製造が難しい新たな機能性バイオ素材・動物
医薬品等の商用生産を実現。

➢ バイオセンサーや実験動物との代替としても活用。

生物機能を活用した農林水産資源への付加価値の創出「バイオリアクター」「バイオセンサー」としての有用生物
医療・診断・電子分野に使用可能なタンパク質や高機能素材の製造技術を実用レベルで確立

カイコの物質生産能力を飛躍的に高める基盤技術
ICT・ロボットを活用した
スマート養蚕システムの開発

特定の匂いを感知できる触角をセンサーとして利用
資料：新菱冷熱工業プレスリリース 2017.4.6

生物情報DB

生物機能をデザイン

各種バイオ素材・動物医薬品等

孵化から3週間で体重が1万倍になる
タンパク質工場

AIを用いたデータ駆動型
アプローチで生物機能をデザイン

衛生的で省力化した大量飼育システムの開発

質・量ともに安定供給へ

Y
抗体
タンパク質

受容体
タンパク質

先行事例を創出しながら、各種規制への対応と標準化を考慮した品質・製造管理技術を確立
ワクチン

機能性繊維

化学品

64

２．各論 （３）バイオ政策⑦異分野と連携した新産業の創出➢ 我が国の遺伝資源と育種技術・生産技術により、国内におけるバイオものづくりの原料供給を完全国産化。

➢ バイオデータ×食によるヘルスケア分野での新サービスを創出。
マイクロバイオームの健康への活用完全国産バイオプロセス
によるモノづくり
これまでの原料調達

各種バイオ
素材製品

マイクロバイオーム

海外から原料を輸入

複合的な
食の機能
の解明

これからの原料調達
マイクロバイ
オームの健
康への作
用メカニズ
ムの解明

ゲノム編集技術等
で高糖度、多収量
原料作出• 高糖含量• 高バイオマス量• バイオプロセス
阻害物質低減原料から製品まで
国内一貫生産細菌ゲノム・代謝産物のビッグデータ

食によるフレイル予防などヘルスケア
産業の創出

65

３．各分野におけるロードマップ （１）スマート農業政策①スマート農業
今後の研究開発（スマート農業）• あらゆる機器でデータを活用したスマート農業が展開【目標】
・ロボット農機やドローン、環境制御システム等、あらゆるスマート農業機器で取得されたデータがクラウドに蓄積され、経営管理ソフト等で自由自在にあらゆるデータを活用するデータ駆動型スマート農業が展開。
・高齢者や新規就農者でも思い通りで快適な農業生産を実現。
【技術開発】
・農業者のニーズを踏まえ、現場までの実装を視野に研究開発を実践し、様々な地域や品目に対応したスマート農業技術を現場で導入可能な価格帯で提供。中山間や野菜、果樹向けのスマート農業技術のプロトタイプを開発（2020年度）、一貫体系の実現（2022年度）。
・オープンイノベーションの場に、幅広い層の農業者（組織経営体、家族経営体）の参画を促し、地域や品目の空白領域の研究開発を優先的に実施。
研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度要素技術開発フェーズ

2022年度～
2025年度

2026年度～
2030年度

実用化・実証開発フェーズ

現場実装に際して安全上の課題解決が必要な農業機械の実用化に合わせ、安全性ガイドラインを順次策定・充実○ロボット関連技術
有人監視自動走行トラクターの実用化・普及（民間企業）
遠隔監視による自動走行トラクターの開発・実証（農研機構/民間企業）
スマート
農業

引き続き、開発・実用化に向けた検討

市販化・普及2020年までにほ場間での移動を含む遠隔監視による無人
自動走行システムを実現
実用化・普及自動走行田植機の開発・実証（民間企業）
実用化・普及自動走行コンバインの開発・実証（民間企業）
ドローンの実用化・普及（民間企業）
自動走行草刈機の開発・実証（民間企業等）
運搬ロボットの開発・実証（民間企業等）

実用化・普及実用化・普及自走式収穫ロボット（露地野菜）の開発・実証（大学/民間企業/農研機構等）

実用化・普及自走式収穫ロボット（施設野菜）の開発・実証（民間企業/農研機構等）

実用化・普及自走式収穫ロボット（果樹）の開発・実証（大学/農研機構等）

実用化・普及自動選果システムの実用化・普及（民間企業）
アシストスーツの実用化・普及（民間企業）
みちびき対応受信機の実用化・普及開発・実証（民間企業）

66

３．各分野におけるロードマップ （１）スマート農業政策①スマート農業(続き)

今後の研究開発（スマート農業）（続き）
研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

2022年度～
2025年度

2026年度～
2030年度

実用化・実証開発フェーズ

要素技術開発フェーズ○環境計測・制御関連技術
施設の環境計測・制御装置の実用化・普及（民間企業）
水田の水管理システムの実用化・普及（民間企業）○生産・経営管理、技術継承システム
生産・経営管理システムの実用化・普及（民間企業）
遠隔病害虫診断システムの開発・実証（農研機構等）
スマート
農業

実用化・普及技術継承システムの実用化・普及（民間企業）○畜産
搾乳ロボットの実用化・普及（民間企業）
家畜個体管理の実用化・普及（民間企業） （一部技術が開発中）
・SIP第1期次世代
農林水産業創造技術（2014-2018）

・新技術の開発
・新サービスの創出
・機器の低コスト化

・SIP第2期スマートバイオ産業・農業基盤技術（2018-2022）・スマート農業実証プロジェクト（2019-2020）・スマート農業実証プロジェクト（2020-2021）
・次世代型農業支援サービスの創出(2020-)
・革新的技術開発・緊急展開事業（経営体強化プロジェクト）2017-2019
・革新的技術開発・緊急展開事業（人工知能未来農業創造プロジェクト）(2017-2020)
・戦略プロジェクト研究推進事業（人工知能未来農業創造プロジェクト）（2017-2021）

67

３．各分野におけるロードマップ （１）スマート農業政策②スマートフードチェーン

今後の研究開発（ムリ・ムダのないスマートフードチェーンの構築）• 個々の消費者等にオーダーメイドな農作物を生産・流通【目標】
・農業データ連携基盤（WAGRI）の充実を図り、生産から流通、加工、消費、さらには輸出までをデータで繋ぐスマートフードチェーンを構築。
・民間事業者がこれを活用することにより、個々の消費者・事業者に応じたオーダーメイドな農作物を提供。
【技術開発】
・WAGRIを生産から流通、加工、消費、輸出に拡張したスマートフードチェーンを構築し、流通最適化を可能とするビッグデータを構築するとともに、国内外における生産・需要のマッチング技術等を開発（2022年度）。
・鮮度保持技術、長期保全技術を開発。
2022年度～
2026年度～
2018年度
2019年度
2020年度
2021年度
研究開発
2025年度

2030年度○WAGRIの充実・強化
WAGRIの開発(農研機構/大学等)
・SIP第1期次世代
農林水産業創造技術（2014-2018）

オープンデータの実装等（農水省事業）

運用開始・活用促進（農研機構）

・更なる普及・自走化に向けた検討
・スマートフードチェーンへの拡張

・農林水産データ管理･活用基盤強化(2020)
実用化・実証開発
フェーズ

要素技術開発フェーズ
スマート
フード
チェーン

○SIP第２期による研究開発
スマートフードチェーンの基盤技術・アプリケーション開発（大学等）
流通データの規格化・標準化、データ収集技術の開発（民間企業等）
農産物の品質評価・品質保持技術の開発（理研等）

スマートフードチェーンのプロトタイプの構築、試験運用の開始（農研機構/大学等）

上記技術を用いたユースケースの実施、研究開発へのフィードバック（民間企業等）
・SIP第2期スマートバイオ産業・農業基盤技術（2018-2022）・スマートフードチェーンの運用開始
・民間企業等によるスマートフード
チェーンの活用↓・需給マッチング（自走化）・流通最適化・フードロスの削減
・新サービスの創出○他分野のデータベース、データ連携基盤との連携
水産業データ連携基盤との連携
畜産クラウドとの連携
衛星データプラットフォーム（Tellus）等との連携を検討

68

３．各分野におけるロードマップ （２）環境政策①農山漁村に適した地産地消型エネルギーシステムの構築

今後の研究開発（農山漁村に適した地産地消型エネルギーシステムの構築）• 農山漁村の再生可能エネルギーのフル活用【目標】
・農山漁村の豊富な資源をフル活用し、再生可能エネルギーの経済効率性の高い生産と農林水産業及び域内へ供給する地産地消型エネルギーシステムを構築することを目指す。
【技術開発】
・低コストかつ効率的な再エネ（電気・熱）の生産・利活用技術の開発。
・農山漁村に適した持続的な「地産地消型エネルギーシステム」の構築。
2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

2022年度～
2025年度

2026年度～
2030年度

研究開発
要素技術開発フェーズ
再生可能エ
ネルギーの
フル活用

農業水利施設における小水力利用技術（農研機構）
再エネ熱の安定的採熱・利活用技術（農研機構）
再エネによる環境制御型施設園芸（農研機構）

実用化・実証開発フェーズ
バイオガス発電等の地域
資源循環（電気・熱・消化液利用）技術（国研等）

未利用エネルギーを活用した園芸生産システム（農研機構）
生活排水処理汚泥のエネルギー価値の評価（大学/農研機構）

エネルギー需給解析とLCAを踏まえた地域エネルギーシステムの構築（国研/大学/シンクタンク等）

蓄電池、燃料電池等の調整力を組み込んだシステムの構築（国研/大学/民間企業等）
スマート農林水産業や営農型太陽光発電等と連携するシステムの構築（国研/大学/民間企業等）
・VEMS（農山漁村の地域に合わせたエネルギーマネジメン
トシステム）の構築

69

３．各分野におけるロードマップ （２）環境政策②生産・流通段階で発生する温室効果ガスの大幅削減①

今後の研究開発（生産・流通段階で発生する温室効果ガスの大幅削減①）• 生産・流通プロセスの脱炭素化【目標】
・スマート農林水産業の推進による生産プロセスからの化石燃料消費を削減、農林業機械、漁船の電化、水素燃料電池化等により、生産流
通プロセスの脱炭素化及び農林水産業のCO2ゼロエミッションの達成を目指す。
【技術開発】・スマート農林水産業の推進による生産プロセスにおける農作業の効率化・最適化により化石燃料消費を削減。
・農林業機械、漁船等の電化、水素燃料電池化を進め、生産プロセスの脱炭素化を推進。
研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2022年度～
2025年度

2021年度

2026年度～
2030年度要素技術開発フェーズ
実用化・実証開発フェーズ
スマート
農業

施設園芸のAI収量・出荷可能量予測技術等の開発（民間企業/大学/農研機構等）

・新サービス産業の創出
・機器の低コスト化
・技術普及の推進

光合成計測・最適化システム等の実用化・実証（民間企業/大学/農研機構等）
要素技術開発フェーズ

農林業機械
の電化

低負荷農機の電動化に向けた研究開発（民間企業/大学/農研機構等）

実用化・実証開発フェーズ
高負荷農機の電動化に向けた研究開発（民間企業/大学/農研機構等）
電化農業機械製品試作

電動農機の充電システムに関する研究開発（民間企業/大学/農研機構等）
要素技術開発フェーズ
実用化・実証開発フェーズ
漁船の電化
漁船の電化によるGHG排出削減効果の評価
要素技術の開発とシステムインテグレーション

電化漁船の製品試作

電化漁船の効率改善
・電動船の試験導入と
技術評価

70

３．各分野におけるロードマップ （２）環境政策③生産・流通段階で発生する温室効果ガスの大幅削減②

今後の研究開発（生産・流通段階で発生する温室効果ガスの大幅削減②）• 農地・畜産からの排出源対策の推進【目標】
・農地・畜産からの排出削減にかかるイノベーションと排出削減の可視化により、農畜産業に由来するメタン、N2Oの排出削減を目指す。
【技術開発】
・メタンの発生が少ないイネ品種、家畜系統の育種、農地土壌や家畜排せつ物からのN2Oの発生を削減する資材の開発。
・メタン、 N2Oの排出を削減する水田、家畜の管理技術の開発。
・メタン、 N2Oの削減に向けた取組を支援する社会を構築するため、削減量を可視化するシステムの開発。
研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2022年度～
2025年度

2021年度

2026年度～
2030年度

実用化・実証開発フェーズ

要素技術開発フェーズ
農地からの
GHG排出
削減技術
N2O抑制効果が高い根粒菌育成技術の開発（大学等）

低メタンイネ品種の探索・メタン
関連マーカーの開発（国研等）

低メタンイネ品種の開発（公設試/国研等）

N2O抑制根粒菌資材の開発（国研等）

根粒菌資材製造技術の開発（国研/民間企業等）

・イノベーション創出強化推進事業（2018-2020）

要素技術開発フェーズ
畜産から
のGHG排
出削減技
術

実用化・実証開発フェーズ

N2O抑制飼料、メタン・ N2O抑制飼養管理技術の開発（農研機構等）

メタン・ N2O抑制家畜管理技術体系の実証（農研機構等）

低メタン産生牛の探索、遺伝的要因の解明（農研機構等）

低メタン産生牛の育種方策確立（農研機構等）

・戦略的プロジェクト研究推進事業(2017-2021)
GHG排出
可視化技
術

要素技術開発フェーズ
GHG可視化技術の開発（国研等）

・資材の低コスト化
・国内生産現場への迅速かつ円滑な普及
・海外への技術輸出による国際貢献・ビジネス展開

実用化・実証開発フェーズ
GHG可視化システムの実証・普及（国研等）

71

３．各分野におけるロードマップ （２）環境政策④農地、森林、海洋における炭素の隔離・貯留

今後の研究開発（農地、森林、海洋における炭素の隔離・貯留）• 炭素隔離・貯留の推進【目標】
・農地土壌・森林・海洋への炭素隔離・貯留により、「炭素循環型社会の構築」を目指す。
【技術開発】
・農地や森林において、大気中のCO2の炭素を有機物として隔離・貯留するため、農地土壌へのバイオ炭等の投入技術、エリートツリー等の育種技術等を開発するとともに、 CO2固定量の算定等を推進。
・海洋（藻場・干潟）に大気中のCO2の炭素を有機物として隔離・貯留するため、藻場・干潟等による炭素固定（ブルーカーボン）技術等の開発を行うとともに、CO2固定量の算定等を推進。
研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

2022年度～
2025年度

2026年度～
2030年度要素技術開発フェーズ
実用化・実証開発フェーズ
農地土壌
への炭素
貯留

バイオ炭の吸収量算定方法決定（環境省）

地域バイオマス由来バイオ炭資材製造（国研/生産者等）
・バイオ炭の規格化
・吸収量の可視化
バイオ炭の吸収量モニタリング・評価（国研/農水省等）
・国際機関への施用量の報告
・農林水産研究推進事業（2020-2024）72

３．各分野におけるロードマップ （２）環境政策④農地、森林、海洋における炭素の隔離・貯留（続き）

今後の研究開発（農地、森林、海洋における炭素の隔離・貯留） （続き）
研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2022年度～
2025年度

2021年度要素技術開発フェーズ

CO2固定能
力が高い植
物の育種・
安定生産
技術

2026年度～
2030年度

実用化・実証開発フェーズ

エリートツリー、早生樹を活用した施業モデル（森林総研等）

・エリートツリー、早生樹の造林による吸収源の拡大

エリートツリー、早生樹の優良種苗生産技術の高度化（森林総研等）
成長・材質関連遺伝子の解析（森林総研/大学等）

成長・材質の優良個体選抜の効率化・高速化（国研/大学等）
早生樹の優良系統の探索・選抜（森林総研/大学等）
早生樹の造林法の確立（国研/大学等）
・戦略的プロジェクト研究推進事業（2018-2022）
・イノベーション創出強化研究推進事業（2018-2020）

C4光合成型植物の生理解析

C4光合成型植物の活用技術の開発

要素技術開発フェーズ
実用化・実証開発フェーズ
ブルーカー
ボンの創出

沿岸域の藻場・干潟のモニタリング（水産機構等）
藻場・干潟の増殖技術の開発（水産機構等）
ブルーカーボンの評価手法の開発（国研等）

GHGインベントリー化の推進（国研/大学/民間団体等）

海藻類等の特性・炭素固定能の評価（国研等）
・農林水産研究推進事業（2020-2024）

・藻場・干潟造成の実証
・海域毎の適正海藻類等の選定
・藻場・干潟の拡大によるブルーカーボンの拡大

73

３．各分野におけるロードマップ （２）環境政策⑤気候変動適応技術の開発

今後の研究開発（気候変動適応技術の開発）
・気候変動適応技術の推進【目標】
・気候変動により増加・激甚化する自然災害や農業被害に対し、生産安定技術や対応品種等の対策技術の開発・普及により、農業生産へのリスクを軽減。
・水産分野では、環境変動下における資源量の把握、漁場予測の精度向上や高水温耐性を持つ養殖品種の開発等により環境の変化への適応を進め、リスクを軽減。
【技術開発】
・現場で生じている気候変動による生産への影響を回避・軽減する技術を開発。
・農業の多面的機能を積極活用する（アグリ・グリーンインフラ）技術の開発により、気候変動により激甚化する自然災害の被害を軽減。
・水産資源の持続的な利用のため、気候変動の影響を評価し、気候変動に適応する技術を開発。

研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

2022年度～
2025年度

2026年度～
2030年度要素技術開発フェーズ
気候変動に伴う生産性の低下を回避・
低減する技
術

実用化・実証開発フェーズ

温暖化に適応する育種素材、生産安定技術の開発（農研機構/公設試等）

イネの高温障害対策技術の確立（国研等）

高温登熟耐性育種素材等の開発（農研機構）
・戦略的プロジェクト研究推進事業（2015-2019）

高温障害耐性品種の開発（公設試/国研等）

要素技術開発フェーズ
実用化・実証開発フェーズ
農業の多面
的機能の積
極活用によ
る減災

イネの冠水被害、土壌流亡の抑制手法の開発（農研機構等）
水田の貯留機能を活用した洪水防止システム開発（農研機構等）

水田、ため池等を活用した洪水防止の推進

・戦略的プロジェクト研究推進事業（2015-2019）
・官民研究開発投資拡大プログラム（2018-2020)
要素技術開発フェーズ

水産分野に
おける気候
変動の影響
評価及び適
応技術の開
発

実用化・実証開発フェーズ
赤潮の発生に迅速に対応するための技術の開発
温暖化の進行に適応する育種素材の開発 （国研等）
・戦略的プロジェクト研究推進事業(2016-2020)

早期赤潮発生予測技術・養殖適地選択技術の実証
温暖化に適応した増養殖技術の開発（国研等）

74

３．各分野におけるロードマップ （２）環境政策⑥土壌微生物の機能解明等による環境を保全する生産方式の開発

今後の研究開発（土壌微生物の機能解明等による環境を保全する生産方式の開発）• 土壌微生物叢の解明による資材開発の加速化とサーキュラーエコノミーの実証【目標】
・循環型農業生産を完結するために世界トップレベルの微生物叢ビッグデータを蓄積し活用する仕組みを構築。
・ビッグデータを活用したシミュレーター等の開発により、効率的な微生物資材の開発を実施（製品化の期間を短縮）。
【技術開発】
・微生物叢ビッグデータの実用化により、バイオスティミュラントなど微生物資材の評価コストの低減を可能とし、大学、公設試、民間企業からの資材開発への参入を促進。
・新規の微生物資材を開発し、化学肥料のほ場投入量の半減を実現することで、これまでにない画期的な生産システムを構築。あわせて、新規病
害虫や消費トレンドの変化への迅速な対応も、ビッグデータを活用したシミュレーター等により実現。
研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度要素技術開発フェーズ
農耕地からのN2Oガス発生を削減し作物の増収・減農薬を実現する革新的微生物資材の開発（大学/農研機構等）

生産環
境
（土壌微
生物）

共生ネットワークの分子基盤とその応用展開（基生研等）
持続可能な農業生産のための
新たな総合的植物保護技術の開発（農研機構/大学/民間企業等）

2022年度～
2025年度

2026年度～
2030年度

実用化・実証開発フェーズ

微生物叢ビッグデータを蓄積し活用する仕組みを構築（国研/大学等）
ビッグデータを活用したシミュレーター等の開発により、効率的な微生物資材の開発
・実証（国研/大学等）
微生物資材の実用化（民間企業等）

環境工学エンジニアリングシステムの開発（理研/農研機構等）
・イノベーション創出強化事業（2016-2020）
・JST ACCEL(2014-2018)
・SIP第1期次世代農林水産
業創造技術（2014-2018）
・SIP第2期スマートバイオ産業・農業基盤技術（2018-2022）

・バイオデジタルの実用化による製品開発期間の短縮、形質評価コストの低減
・新規病害虫や消費トレン
ドの変化への迅速な対応も、
ビッグデータを活用したシミュ
レーター等により実現

75

３．各分野におけるロードマップ （３）バイオ政策①腸内細菌叢及び代謝物の機能解明とおいしくて健康に良い食の提案・提供
そう

今後の研究開発（腸内細菌叢及び代謝物の機能解明と健康に良い食の提案・提供）• 「おいしくて健康に良い食」の科学的な解明・提案【目標】
・ヒトゲノム情報等のパーソナルデータと機能性成分、味覚等の食データを連結し、ビッグデータとして研究開発等に活用。
・ビッグデータの活用により、これまでは解明が困難であった｢おいしくて健康に良い食｣を包括的・網羅的に解明。
・パーソナルデータを活用して、個人の健康状況や体質等に応じた「おいしくて健康に良い食」を提案するサービスを実現。さらに、これらのサービスと組み合わせて「おいしくて健康に良い食」の海外展開を図る。
【技術開発】
・健康状態や軽度体調変化を客観的に評価する指標を探索・確立するとともに、これらの指標を簡便かつ低コストで日常的に計測する「軽度体調変化判定システム」を開発。
・ 「軽度体調変化判定システム」等を用いたヒト介入試験により、軽度体調変化の改善作用を持つ農林水産物・食品を科学的に解明。
・個人の健康状態・生活習慣等に応じた食生活・食事の提案を可能とする、「食」を通じたセルフメディケーションの基盤を形成。
研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

健康状態・ストレス指標の確立（農研機構/大学等）
「食」を通
じた健康
システム
の開発

腸内マイクロバイオームデータ整備（農研機構等）

食と健康アプリ開発（国研等）

・農林水産研究推進事業（2016‐2020）

・SIP第１期次世代
農林水産業創造技術（2014-2018）
おいしくて
健康に良
い食の提
案

軽度不調評価システム開発（国研等）

農林水産物・食品の機能性発掘

機能性食品の開発

2026年度～
2030年度

実用化・実証開発フェーズ

要素技術開発フェーズ
すこやか健康調査 1000人（農研機構/大学等）

2022年度～
2025年度

農林水産物・食品の含有成分の網羅的解析（農研機構/大学等）

アプリを活用した食品販売の実証（コンビニ、外食）介入試験による
食品評価(食品企業)

・新サービス産業の創出
・データの標準化
・インフラ輸出
・「おいしくて健康に良い
食」の海外展開

機能性成分
DB作成
（国研等）

食・マイクロバイオーム・健康情報 統合DB（農研機構/大学等）
・SIP第2期スマートバイオ産業・農業基盤技術（2018-2022）
個人の健康に応じたレシピの開発（民間企業等）
食事栄養、調理傾向の見える化（民間企業等）

レシピと味覚情報のデータ化（民間企業等）

AIによるレシピ提案（民間企業）

個人の健康状態に合った
食事提案

パーソナルエビデンスに基づいた栄養療法

オーダーメイドに届けるシステム

76３．各分野におけるロードマップ （３）バイオ政策②育種・生産環境

今後の研究開発（育種・生産環境）• データ駆動型育種と新育種技術等の民間活用により多様化するニーズを満たす持続的一次生産を社会実装【目標】
・「強靭な農業システム」の構築に資する生産性の向上を実現する品種開発。
・「無駄のない食料消費」の実現に資するフードロスを低減する品種開発。
・「生物多様性維持と環境保全」の実現に資する、悪条件の農地でも生産可能な品種開発と持続的生産を可能とする生産基盤の整備。
【技術開発】・ ジーンバンクの遺伝資源等を活用し、世界トップレベルの育種ビッグデータを蓄積。
・都道府県・民間等も含め、効果的な育種が可能となるよう、育種ビッグデータやＡＩシミュレーターと連動する育種フィールドを構築。
研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度要素技術開発フェーズ

稲
畑作物
野菜・花き

ゲノム情報（DNAマーカー含む）、形質評価値、環境等の育種ビッグデータの収集（農研機構/大学等）
重要形質の評価法とDNAマーカー開発（農研機構/大学等）
フェノタイピング自動化技術の開発（農研機構/大学/民間企業等）
重要遺伝子型の全ゲノムシーケンス情報取得（農研機構/大学等）

果樹

フェノタイピング自動化技術の開発（農研機構/大学/民間企業等）

2022年度～
2025年度

2026年度～
2030年度

実用化・実証開発フェーズ
育種プラットフォームの構築（国研等）
育種業務の自動化・効率化
オーダーメード育種の実用化（民間企業等）

民間のGS受託サービス（民間企業等）
フェノタイピング自動化による選抜形質の多様化（国研/公設試等）

基盤技術
フィールド
技術

・遺伝資源の収集、評価・保存、交配・選抜、ゲノム編集等による新規遺伝子型の創出
・世代促進およびフェノタイピングフィールドの構築（農研機構/公設試）

育種フィールドの実用化（民間企業等）

生産環境

微生物資材の効率的な評価技術の開発（農研機構/大学/民間企業等）

微生物資材の実用化（民間企業等）

・SIP第1期次世代農林水産業創造技術（2014-2018）
・農食事業（-2018）
・気候変動プロ（-2019）
・革新技術開発事業（2016-）
・科研費等（-2018）

・SIP第2期スマートバイオ産業・農業基盤技術（2018-2022）
・農林水産研究推進事業（2020-2024）
・イノベ強化事業（2019-）
・スマート農業の開発・実証プロジェクト（2018補正）• ゲノム、形質情報等をデータ化し、データに基づく育種• 選抜までを１年に短縮し、品種登録数を数十倍に向上• 多様な機関・育種家による育種

77

３．各分野におけるロードマップ （３）バイオ政策③育種（水稲）今後の研究開発（育種（水稲））• 世界トップレベルの高精度な育種による次世代水稲品種開発【目標】
・農研機構を中心とした育種プラットフォームの確立と、これを利用した世界最高レベルの高精度な水稲品種開発体制の実現。
・民間等の詳細なニーズに対応可能な水稲品種を効率的に作出し、コメの用途拡大、国内消費の増大、輸出の強化等につなげる。
【技術開発】・スマート育種の基盤となる育種ビッグデータの収集と、データが自律的、自動的に収集・蓄積されるシステムを構築（2020年度）。データ収集拠点（基盤フィールド）も活用。
・モデル作物である“イネ”の、我が国における長年の研究蓄積による優位性を活用し、データ駆動型育種による高精度な素材を育成する技術を開発。関連する育種基盤技術についても、イネを材料として検証・実証することによる研究開発とデータ蓄積が好循環する仕組みを推進。
・南北に長い我が国の国土事情を最大限に生かし、農研機構の地域センターを中心とした地域育種拠点を整備。各地域毎に特色あるイネ育種素
材集団を形成することで、遺伝的変異の幅と組合せの多様性を高いレベルで実現する我が国独自の水稲育種体制を構築。
研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

2022年度～
2025年度要素技術開発フェーズ
ゲノム情報（DNAマーカー含む）、形質評価値、環境等の育種ビッグデータの収集（農研機構/大学等）
育種データを自動的に収集・蓄積する仕組みの構築
水稲

育種基盤技術の開発（ゲノム編集技術、世代促進技術、形質データ取得技術等）（農研機構/大学等）

2026年度～
2030年度

実用化・実証開発フェーズ
育種プラットフォーム（国研等）
育種業務の自動化・効率化
AI育種の実用化

日本の各地域毎に特色ある育種集団を育成。遺伝資源も含めた素材の評価と交配等による新規遺伝子型の創出（農研機構/公設試）
・SIP第2期スマートバイオ産業・農業基盤技術（2018-2022）

・農水省委託プロジェクト研究(「スマート育種システム」の開発)（2018-2022）
・PRISM(AI技術領域)（2019-2021）
・PRISM(バイオ技術領域)（2019）

・画期的新品種の開発
・品種・技術の世界展開
・データの標準化
・フードチェーンの上流に育種を置いたシステムの構築

78

３．各分野におけるロードマップ （３）バイオ政策④育種（畑作物）

今後の研究開発（育種（畑作物））• ５G時代のネットワーク型作物育種システムの構築【目標】
・遺伝資源のオープンイノベーションを実現し、幅広い変異幅を持つ材料交換を活発にすることで国内外の育種機関との共同研究・共同育成体制を強化。
・ウェアラブル端末へ様々な作物の画像認識AIを実装し、万人にプロの育種家の目を再現。
・WAGRIとのデータ連携により、品種の適地適作を実現し、実需者が求める安定した品質・量を確保できる生産体制を構築。

【技術開発】
・重要作物のリファレンスゲノムの構築とデノボアッセンブリを単純自動化し、重要な遺伝子型は全ゲノムデータをブロックチェーン型で相互認証するシステムを作り、知的財産を完全に保護。
・ 形質評価をアシストする画像認識AIをARグラスへ実装し、育種支援システムを開発。さらに、センシングデータ、フェノタイピングデータ、収量および分析データなどがIoT技術により自動収集されるシステムを構築。
・様々な気候風土、土壌、微生物プロファイルに応じた適応遺伝子型を解明（GxE）。計画的に作業分散でき、気候変動リスクにも強く、同一銘柄として扱える品種群を育成。
2022年度～
2026年度～
研究開発
2018年度
2019年度
2020年度
2021年度
2025年度要素技術開発フェーズ

2030年度

実用化・実証開発フェーズ

重要形質の評価法とDNAマーカー開発（農研機構/大学等）

育種ネットワークの構築（国研等）

重要遺伝子型の全ゲノムシーケンス情報取得（農研機構/大学等）

育種業務の自動化・効率化
画像認識AI、フェノタイピング技術の高度化とウェアラブル端末への実装（国研/大学/民間企業等）

畑作

遺伝資源の評価・保存、交配・選抜による新規遺伝子型の創出、センサーネットワークの設置（農研機構/公設試）
・SIP第2期スマートバイオ産業・農業基盤技術（2018-2022）
・SIP第1期次世代農林水産業創造技術（2014-2018）
・農食事業（-2018）
・気候変動プロ（-2019）
・革新技術開発事業（2016-）
・科研費等（-2018）

・農林水産研究推進事業（2020-2024）
・イノベ強化事業（2019ｰ）・スマート農業の開発・実証プロジェクト（2018補正）・画期的新品種
・品種・技術の世界展開
・データの標準化
・画像認識AIの民生化
・需要と供給のマッチした作
物生産体制の実現

79３．各分野におけるロードマップ （３）バイオ政策⑤育種（野菜・花き）

今後の研究開発（育種（野菜・花き））• 高度環境制御による高速野菜花き育種システムの構築【目標】
・高度環境制御施設を活用し、完全自動化されたフェノタイピングシステムにより高速育種を実現。
・多様な遺伝資源を活用し、日々変化する実需者のニーズにオーダーメードで対応できる品種開発技術を実現。
・多様な遺伝的背景を有する園芸植物においても対応可能な全方位型の育種システムを実現。
【技術開発】
・高度環境制御システムにより、多様な栽培環境を実現し、フェノタイピングを完全自動化するシステムを開発。
・多様な遺伝資源を活用し、色、形、作業の軽労化、機械化収穫、機能性成分など多様なニーズに即応できる育種技術を開発。
・高次倍数性、巨大ゲノム、ヘテロ性を有する園芸植物においても新規遺伝子型を創出、利用可能な育種選抜手法を開発。
2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

研究開発
要素技術開発フェーズ

野菜花き

2022年度～
2025年度

2026年度～
2030年度

実用化・実証開発フェーズ

重要形質の評価法とDNAマーカー開発（農研機構/大学/民間企業等）

育種手法の構築（国研/大学等）

重要遺伝子型の全ゲノムシーケンス情報取得（農研機構/大学等）

育種業務の自動化・効率化

高度環境制御下における栽培システム（農研機構/大学/民間企業等）

オーダーメード育種の実用化（民間企業等）

フェノタイピングの自動化（農研機構/大学/民間企業等）
遺伝資源の評価・保存、交配・選抜による新規遺伝子型の創出（農研機構/公設試）
・SIP第2期スマートバイオ産業・農業基盤技術（2018-2022）

・SIP第1期次世代
農林水産業創造技術（2014-2018）

・画期的新品種
・品種・技術の世界展開
・データの標準化
・需要と供給のマッチした作
物生産体制の実現

80

３．各分野におけるロードマップ （３）バイオ政策⑥育種（果樹）今後の研究開発（育種（果樹））• 世界トップレベルの育種データベースとAI育種シミュレーターの開発【目標】
・ジーンバンクの遺伝資源等を活用し、世界トップレベルの育種ビッグデータを蓄積。
・ビッグデータを活用したAI育種シミュレーターの開発により、AIによる効率的育種システムを構築（選抜までの育種期間が１／５に短縮）。
【技術開発】
・各樹種ごとのGS技術を開発（果樹）。GSの実用化により、育種期間の短縮、形質評価コストの低減を可能とし、大学、公設試、民間企業からの果樹育種への参入を促進。
・ロボット技術、AI等を活用したフェノタイピング自動化技術を開発し、多様な形質についてデータ化。選抜形質の多様化を実現することで、これまでにない画期的新品種を育成するとともに、侵入病害虫や消費トレンドの変化への迅速な対応を実現。
2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

2022年度～
2025年度

2026年度～
2030年度

研究開発
要素技術開発フェーズ
重要形質のDNAマーカーによる実生選抜（農研機構/大学等）
GSによる実生選抜技術の開発と最適化（農研機構/大学等）
果樹

遺伝資源の再評価・整理（農研機構/公設試）
フェノタイピング自動化技術の開発（農研機構/大学/民間企業等）

・SIP第2期スマートバイオ産業・農業基盤技術（2018-2022）

・SIP第1期次世代農林水産業創造技術（2014-2018）

実用化・実証開発フェーズ
GSによる実生選抜（国研/大学等）
民間のGS受託サービス（民間企業等）
フェノタイピング自動化による選抜形質の多様化（国研/公設試等）・GSの実用化による育種期間の短縮、形質評
価コストの低減・選抜形質の多様化による画期的新品種の育成・侵入病害虫、消費ト
レンドの変化に対する迅
速な対応

81

３．各分野におけるロードマップ （３）バイオ政策⑦育種（育種基盤技術の開発）

今後の研究開発（育種基盤技術の開発）• ゲノム編集等新たな育種技術の開発【目標】
・海外に対して競争力のある国産ゲノム編集技術等の新たな育種技術およびそれらを活用した農作物品種を開発。
・都道府県・民間等も含め、多様な作物においてゲノム編集等を活用した育種が可能となるよう、高効率かつ汎用的な技術を開発するとともに、海外の基本特許等に対抗する手段を確保。
【技術開発】
・精密ゲノム編集技術、ゲノム編集酵素の導入技術、複数形質の同時改変技術等の基盤技術を開発。
・従来育種が困難な、栄養繁殖性作物、ゲノムが大きい作物等でゲノム編集等による品種開発のための技術を確立。
・加工・業務用品種、高付加価値品種、病害抵抗性品種、機能性等に優れた品種等、農業の競争力強化、生産者の収益向上、国民の健康によい食に貢献する農作物の育種素材を開発。
研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度要素技術開発フェーズ

ゲノム
編集技術

2022年度～
2025年度

2026年度～
2030年度

実用化・実証開発フェーズ

精密ゲノム編集技術（農研機構/大学等）

基盤技術の普及（国研等）

ゲノム編集酵素のデリバリー技術（農研機構等）
複数形質の同時改変技術（大学等）

研究支援事業（民間企業等）

育種が困難な農作物等における育種素材開発（大学/農研機構等）

・SIP第2期スマートバイオ産業・農業基盤技術（2018-2022）

画期的品種の開発（公設試/民間企業等）

・開発費の低コスト化
・新規食品市場の獲得

・農林水産研究推進事業（2019-2023）
・SIP第1期次世代農林水産業創造技術（2014-2018）

・PRISM(バイオ技術領域)（2019-）82

３．各分野におけるロードマップ （３）バイオ政策⑧育種（基盤フィールド）今後の研究開発（基盤フィールド）• 育種データと連携した育種フィールドの開発【目標】
・都道府県・民間等も含め、効果的な育種が可能となるよう、育種ビッグデータやＡＩシミュレーターと連動する育種フィールドを設置。
・育種ビッグデータ、ＡＩシミュレーター、育種フィールドからなる｢育種プラットフォーム・アグリバイオ拠点｣を民間企業、公設試、個人育種家等が利用し、効果的な育種を展開。
【技術開発】
・育種フィールドに求められる統一的な栽培条件等の基準を策定。環境データ取得法、形質評価法について、統一基準を策定。
・効率的な育種選抜を可能にするための、サンプリング、形質評価の自動化技術を開発。

研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

穀類
野菜
（葉菜類）

育種フィールドの統一基準の検討

統一的な形質評価法の策定

育種フィールドで様々なプレイヤーが育種を展開

世代促進装置の開発

統一的な環境データ取得基準の策定

育種用環境制御装置などの仕様決定
複数の品目において、効率的な育種スキームを決定

育種フィールドの統一基準の検討

国内の複数地点に育種フィールドを設置（国研等）

統一的な形質評価法の策定

育種フィールドで様々なプレイヤーが育種を展開

自動サンプリング装置の開発

サンプリング、形質評価の自動化による効率的な育種選抜

形質評価の自動化技術の開発
・PRISM育種（2019-2020）
・SIP第2期スマートバイオ産業・農業基盤技術（2018-2022）
・SIP第1期次世代
農林水産業創造技術（2014-2018）2026年度～
2030年度

国内の複数地点に育種フィールドを設置（国研等）

形質評価の自動化技術の開発

果樹

2022年度～
2025年度

実用化・実証開発フェーズ

要素技術開発フェーズ
統一的な環境データ取得基準の策定

2021年度・育種フィールドの実用化
・育種プラットフォーム活用による画期的な新品種育成
・ビッグデータ活用による育
種加速化

83

３．各分野におけるロードマップ （３）バイオ政策⑨生物機能を活用した新素材、動物医薬品等の開発①

今後の研究開発（生物機能を活用した新素材、動物医薬品等の開発①）• 生物機能を活用した農林水産資源への付加価値の創出【目標】
・有用生物の機能を改良し、化学合成では製造が難しい新たな機能性バイオ素材・医薬品の商用生産が実現。
・有用生物を有効活用することにより、農林水産資源の価値が高まり、農山漁村での雇用・所得が増大。
【技術開発】
・カイコをバイオリアクターとして用い、医療・診断・電子分野に使用可能なタンパク質や高機能素材の製造技術を実用レベルで確立。
・商品の実用化・社会実装を進め、先行事例を創出しながら、各種規制への対応と標準化を考慮した品質・製造管理技術を確立。
・カイコの物質生産能力を飛躍的に高める基盤技術、ICT・ロボットを活用したスマート養蚕システムの開発等を推進。
研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

2022年度～
2025年度

2026年度～
2030年度要素技術開発フェーズ
実用化・実証開発フェーズ

バイオ素材

昆虫（カイコ）による有用タンパク質・新機能素材開発（農研機構/民間企業/大学等）

・バイオ医薬品等の低コ
高機能・低価格なスト化、高機能化
バイオ医薬品等・バイオ医薬品等製造（民間企業）
過程の低環境負荷化

・SIP第2期スマートバイオ産業・農業基盤技術（2018-2022）

要素技術開発フェーズ
データ駆動
型アプロー
チを組み合
わせた新生
産システム

実用化・実証開発フェーズ
昆虫（カイコ）の物質生産能等向上のための基盤技術開発（農研機構/民間企業/大学等）
スマート養蚕システム（昆虫（カイコ）工場）開発（農研機構/民間企業等）
・戦略的プロジェクト推進事業「蚕業革命による新産業創出プロジェクト」（2017-2021)

高機能・低価格な
有用タンパク質等（民間企業）
昆虫工場（民間企業）

・バイオ医薬品等の低コスト化、高機能化・バイオ医薬品等製造
過程の低環境負荷化
・中山間等の新産業、
雇用の創出

84

３．各分野におけるロードマップ （３）バイオ政策⑩生物機能を活用した新素材、動物医薬品等の開発②

今後の研究開発（生物機能を活用した新素材、動物医薬品等の開発②）• 脱石油・環境保全を追い風にバイオマスから新素材・新ビジネスを創出【目標】
・食料や従来の農産物・林産物と競合せず、未利用・廃棄バイオマス資源を有効活用することで農山村地域の利益を最大化。
・軽量で高強度、かつ高耐熱性等の機能性を付加した工業用素材を生産し、限りがある石油や金属の代替となる原料を供給。
【技術開発】
・改質リグニン、セルロースナノファイバー（CNF）等の用途拡大に向けた量産・低コスト製造技術の開発及びバイオマス資源を100％使いつくし、多段階で繰り返し使用するカスケードシステムの開発を推進。
・都市部での木材需要の拡大に資する木質建築部材や、大型木造・混構造建築物の設計・施工技術の開発により、高層建築物等の木造化を実現。
研究開発

2018年度

2019年度

2020年度

2021年度

2022年度～
2025年度

2026年度～
2030年度要素技術開発フェーズ
実用化・実証開発フェーズ
改質
リグニン

ｾﾙﾛｰｽ
ﾅﾉﾌｧｲﾊﾞｰ

改質リグニンスーパーエンジニアリングプラスチック（国研/民間企業等）

改質リグニン基盤技術（森林総研等）
改質リグニンプラスチック複合材（森林総研/産総研/民間企業等）

パイロット/商用プラント建設（民間企業等）

・農林水産研究推進事業（2020-2024）

地域材活用CNF（森林総研等）

CNF製品の実証・実用化（大学/民間企業等）
CNF製品の市場普及（民間企業等）

農林水産業におけるCNF活用（大学等）
・SIP第1期次世代農林
水産業創造技術（2014-2018）

・製造コスト低減、量産化
・機能性向上、用途の拡大
・新バイオ素材の市場創出
・新素材による新産業創出対策（2020）

・木材需要の創出・輸出力強化対策（2018-2020）
・「知」の集積と活用の場による革新的技術創造促進事業（2016-2021）

85

３．各分野におけるロードマップ （３）バイオ政策⑩生物機能を活用した新素材、動物医薬品等の開発②（続き）

今後の研究開発（生物機能を活用した新素材、動物医薬品等の開発②）（続き）

2018年度

2019年度

2020年度

研究開発
要素技術開発フェーズ
高層建築
木造化

2021年度

2022年度～
2025年度

2026年度～
2030年度

実用化・実証開発フェーズ

国産木質建築部材の低コスト化（森林総研/大学等）

大型木造・混構造建築物の設計・施工技術の開発（国研/大学/民間企業等）

国産木質建築部材の開発（森林総研等）

国産木質建築部材の実用化（国研/大学/民間企業等）

・経営体プロジェクト（2017-2019）

・ 林 野 庁 事 業（2020）

・知の集積モデル事業（2016-2020）86

第Ⅰ部 我が国の現状と海外の動き

第Ⅱ部 実現を目指す農林水産業・関連産業

第Ⅲ部 研究開発環境

87

研究開発環境①社会実装に向けた好循環の仕組みの構築➢ 研究開発段階から社会実装に至るまで、人材・知・資金が好循環する仕組みを構築し、産学官と農業の生産現場が一体となった「産学官現」 によるイノベーションの創出を推進。
<研究開発段階>〇現場ニーズへの対応
・現場ニーズの的確な把握
・国の主導によるニーズに即応した研究開発の推進
・利用者ニーズに即した出口戦略の策定〇オープンイノベーション
・「知」の集積と活用の場を通じて、異分野の知識・技術との 携を促進
・性能・コスト・ 質を意識し、出口を見据えた
産学官現 携研究を推進〇政府の研究プロジェクトへの積極的な参画
・SIP
・ムーンショット

<実証段階>〇実証研究
・生産者の参画なくしてイノベーションの創出
は困難<社会実装>
新しい
業態

新しい
サービス

好循環の仕組みの構築

新しい
プレイヤー

・新たに開発された技術の実装は、実証研究が極めて重要

・結果の数値化(見える化)
・市場創出の可能性探索

社会や行政のニーズを踏まえ、社会実装を意識した研究人材の育成

行政
政策的後押し研究機関

イノベーションの卵
の創出
生産現場の

さらなる
技術開発の要請(現場ニーズ)

現場ニーズ
の伝達

資金

積極的参加

技術

「ローカルトリプル I（アイ）」の推進
・Invention（発明）・Improvement（改良）・Innovation（技術革新）＜プレイヤーの発掘＞
・異分野異業種との接触
・地方銀行
・コンサルタント＜新たな普及形態＞
・アグリサーチャー
・WAGRI＜ベンチャー育成＞
・出資、融資、補助・顧客とのマッチング等＜出資しやすい環境整備＞

新サービス
事業者

データ

技術・経営指導生産者
対価の支払いさらなる技術開発の要請(現場ニーズ)

融資

技術

ニーズに
対応

出資

金融機関

出資機関

産・学・官・農業現場に横串を刺す！
産学官現の推進

実需者
消費者

88

研究開発環境②オープンイノベーションの環境整備①➢ 農林水産業・食品産業の競争力を強化するため、他分野のアイデア・技術等を導入し、新たな商品化・事業化に結び付ける産学連携研究の仕組みとして2016（H28）年から「知」の集積と活用の場の取組を実施。
➢ 民間企業等で商品開発に携わり、農林水産・食品分野の高度な専門的知見を有するコーディネーターを全国に配置し、研究成果の商品化・事業化を支援。
○ 「知」の集積と活用の場関連予算の推移（当初予算ベース）
事業名

28年度

①「知」の集積と活用の場による研究開発モデル事業②イノベーション創出強化
研究推進事業③「知」の集積による産学連携推進事業

29年度

600
－

令和元年

30年度

1,080

1,042

推進事業の内数)(イノベーション創出強化
研究推進事業の内数)

1,200 （イノベーション創出強化研究
4,132

－
225

（百万円）

4,080

（うち新規課題1,450）

229

258

255

①、②：研究コンソーシアムによる研究開発への支援③：産学官 携協議会、研究開発プラットフォームの活動等への支援○ 産学官連携協議会の会員構成
区分

法人

業種・組織
農林水産業・食品産業
電機・精密機器製造業等
化学工業等
その他製造業等
卸売・小売業
情報通信業・専門・技術サービス業
金融機関（農林中央金庫、銀行 等）
研究関係機関（大学、国研、公設試等）

個人

民間団体（全農他）
行政・自治体（県、市町）
その他（オランダ王国大使館他）
農林漁業者等
研究者等
合計○ 研究開発ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑ数の推移○ 会員数の推移
会員数
523
207
168
197
55
512
23
387
245
75
4
72
913
3,430

4000
3430

3500

3064

3000
2381

2500
2000

1583

1500
750

1000
500

259

180
160
140
120
100
80
60
40
20
0

164

170

117

52
15

H28.5 H29.3 H30.3 H31.3 R2.3

0
H27.12末 H28.4

H29.3

H30.3

H31.3

R2.3

農林水産・食品産業だけでなく、電気・精密機器製造業、化学工業など多様な分野から入会。
会員数は3,430（令和２年３月末時点）、プラットフォーム数は170（令和２年３月末時点）、現在、157の研究コンソーシアムにおいて国の支援の下、研究開発を推進。

新たな研究領域
世界の種苗産業における日本イニシアチブの実現
次世代水産増養殖業の創出
新たな生物系素材産業の創出
農林水産業の情報産業化と生産システムの革新
健康長寿社会の実現に向けた健康増進産業の創出
日本食・食産業のグローバル展開

89

研究開発環境②オープンイノベーションの環境整備②（「知」の集積と活用の場の発展的見直し）➢ 「知」の集積と活用の場について、これまでの成果と課題を踏まえ発展的に見直し。
➢ 新たに、スタートアップ企業への研究支援、「異能者」の収集とネットワークの構築、研究成果の海外展開への支援等の取組を検討。
〇スタートアップ企業への研究支援
シーズとニーズのマッチング前段階であるスタートアップ段階から支援。
〇「異能者」の収集とネットワークの構築
多才な「異能者」とのネットワークを構築し、異分野との融合を加速化させ、イノベーション創出のための挑戦的研究課題を見出す。
〇研究成果の海外展開への支援
研究成果の海外展開を支援する取組の本格化と海外市場を視野に入れた研究開発や
海外輸出産地づくりを支援する研究開発を展開。
〇スマート農業の社会実装加速化のための支援強化
スマート農業に取り組もうとする農業者等に対して、専門家がワンストップで支援する仕組みの構築を支援。
※ 異能者：異分野からの参画や、従来の取組とは異なるユニークな観点から研究開発等に取り組んでいる者

90

研究開発環境③生産基盤強化型研究の推進（産学官現の連携強化）➢ 地域における現場のニーズを正確に把握し、これを解決に導く研究開発を農林漁業者と共同で推進。
➢ 農林漁業者からの技術開発・改良のニーズに対応し、地域の公設試、大学、民間企業等が取り組む現場の課題解決を支援する仕組みを検討。
〇産学官現研究開発の推進
現場ニーズを正確に捉えるとともに、費用対効果の高い成果を生み出す取組となるよう、次の仕組みを検討。
・地域の公設試、大学、民間企業等が、農林漁業者から現場のニーズを収集。
・公設試、大学等が有する研究成果や地域が求める技術の改良等により大きな経営改善効果が見込まれる課題を選定。
・公設試、大学、民間企業等が農林漁業者と共同で技術開発、改良に取り組む場合、必要な調査や研究開発について、国や国立研究開発法人が人的、資金的に支援。
【支援例】
・国や国立研究開発法人が職員を派遣し、生産現場の課題解決につながる助言、技術製品等を有する
民間企業等を紹介。
・調査や研究開発が必要と認められる課題について、研究資金の一部を国等が負担。

91

研究開発環境④挑戦的な研究開発の推進➢ 農林水産分野の成長産業化に向けて、農林水産省の資金配分機関に基金を設置し、困難だが実現すれば大きなインパクトが期待される社会課題等を対象とした挑戦的な研究開発を推進。
〇困難だが実現すれば大きなインパクトが期待される社会課題の例
目標

2050年までに、未利用の生物機能等のフル活用により、地球規模でムリ・ムダのない
持続的な食料供給産業を創出＜ターゲット＞• 2050年までに、微生物や昆虫等の生物機能をフル活用し、完全資源循環型の食料生産シス
テムを開発する。

ムリ・ムダ ゼロの食料供給

土壌微生物機能の解明
気候変動に対応した植物

生物の力をフル活用
森林

化学肥料の
投入を削減

林地残材を昆虫等の処理で飼料化・
食品化・燃料化

温室効果ガ
ス発生抑制

AI
土壌微生物環境を完全解明し、••2050年までに、食料のムダを無くし、健康・環境に配慮した合理的な食料消費を促す解決法を開発する。

2030年までに、上記システムのプロトタイプを開発・実証するとともに、倫理的・法的・社会的（ELSI）な議論を並行的に進めることにより、2050年までにグローバルに普及させる。

ブルーカーボン

生物機能をフル活用
海洋
家庭から生じる食品残渣等を粉体・カートリッジ化
蛋
白

脂
質

ミ
ネ
ラ
ル

香
気
成
分

食品ロス・ゼロ

３Dプリンタ再食品化⇒ 食料生産と地球環境保全を両立

92

研究開発環境⑤ＡＩ人材の充実➢ AI（画像認識、自動運転など）の実用化には農業特有の課題への対応が必要であり、AI人材強化を図るため、農研機構に農業情報研究センターを設立（2018年10月）。
➢ 農研機構が、AIを中心とした農業版ICT人材バンクとして公設試や民間企業と連携し、技術的協力、研究成果の移転、人材受入れ等を行うことで、全国各地の農業情報研究を先導。
研究部門

農研機構（農業版ICT人材バンク）
農業情報研究センター

AI研究要員・戦略的研究課題
・農業AI研究推進責任者の持ち込み（外部より招聘）

・農業データ連携基盤研究推進責任者（外部より招聘）

戦略的研究課題の実施
AI研究専門家重点化研究センター

AI研究要員・戦略的研究課題の持ち込みAI活用スキルを
OJTにより教育
部門・センターから派遣されたAI研究
要員を指導

AI研究要員・戦略的研究課題の持ち込み

地域農業研究センター
全国各地の農業情報研究を先導農研機構と連携し、実用化・製品化等を
担う機関

連携

県農試

技術的協力 ＞＞
研究成果移転 ＞＞

民間企業＜＜ 人材受入れ

ITﾍﾞﾝﾀﾞｰ
農機ﾒｰｶｰ 等＜＜ 共同研究 ＞＞などAIを中心とした
ICT技術
研究成果の普及

各地域の担い手等のITリテラシーを向上させ、政府目標の「2025年までに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」等の達成を図る

93

研究開発環境⑥知的財産の創造・保護・活用と国際標準化①➢ 農林水産研究においては、研究成果の社会実装を見越し、農林水産業・食品産業のビジネスモデルに対応した戦略的な知財マネジメントに取り組む。
➢ 育成者権、特許権、商標権の取得などに加え、昨今の関係制度改正への対応や、研究開発に係るデータやノウハウの適正な管理等にも取り組む。
知財マネジメント強化支援事業（2018年～）
農林水産研究における知的財産に関する方針（2016年農林水産技術会議）① 商品化・事業化に有効な知的財産戦略を研究開発の企画・立案段階から描き、研究開発を効果的・効率的に推進② 権利化・秘匿化・公知化や、権利化後の実施許諾等の多様な選択肢を視野に入れ、最も適切な方法が採用されるよう、各研究機関における知的財産マネ
ジメントの見直しを指導・支援

１．知財マネジメントの普及・啓発

２．適切な知財マネジメントのためのツールの充実

プッシュ型相談による・啓発
・課題の抽出、解決

知財マネジメントに係る手引きの作成。
優良事例の整理・周知。

94

研究成果の効果的・効率的な社会実装

今後進めるべき事項の例
・ 権利化と秘匿化の組み合わせや、複数の知的財産権の組み合わせ（知財ミックス）の戦略的な活用
・ ＡＩ、ＩｏＴ、ロボット技術などに関するデータや、篤農家のノウハウ等の適正な管理・ 研究成果の戦略的な国際標準化

94

研究開発環境⑥知的財産の創造・保護・活用と国際標準化②➢ 研究成果に係る技術が標準として位置付けられ、国内外の産業界等における共通の技術となることによって、当該技術が社会に広く活用されることを目指す。
➢ 研究の企画段階から業界団体や行政、標準化団体と連携し、標準化すべき技術を特定した上で研究に取り組みつつ、国内外の標準化に向けた活動に取り組む。

問題意識

標準化の種類（例）
用語
基本規格・
用語規格

内容

我が国の特徴や強みをいかし、国内外のニーズを踏まえた上で、戦略的に国際標準化を進める必要。
一方で、農林水産分野における標準化の意識は低く、ノウハウも不足。

用語、記号、単位、標準数など。

国際標準化新時代戦略研究会 設置（2019年12月）
試験方法
規格

試験方法に関する規格。サンプリン
グ、統計的方法の使用、試験順序なども含む。

製品規格

製品又は製品群が満たさなければならない要求事項を規定する規格。

資料：JIS Z8002-2006を基に作成

産業分野で標準化を進めている経済産業省と連携し、農林水産･食品分野における国際標準化を一体的に推進

目指す将来像の一例
・ 日本の特徴･強み（例：スマート農業技術など）を活かした標準化を進め、アジア等への輸出を強化
・ 高品質･高機能食品の分析方法等、新たな分野での国際標準化を推進
・ 国際認証の認証機関を国内に置くことで、日本企業の認証取得を促進
し、海外輸出を推進

95

研究開発環境⑦農業データ連携基盤（WAGRI）の充実➢ 農業分野におけるデータ活用を促進するため、国のオープンデータ等をWAGRIに実装し、活用可能なデータを充実させ、民間企業等による農業者向けコンテンツの開発を促進。
公的機関・民間等

生産者等
経営データ

気象データ

土壌データ

農地データ

作業記録データ

肥料・農薬データ

機械センシングデータ
生育予測システム

市況データ

病害虫診断システム※※令和２年度実装予定

・営農管理ソフト等でデータ入力
・スマート農業実証プロジェクトで収集するデータを実装

WAGRI
国のオープンデータ等を実装し、
WAGRIのデータを
充実

収穫データ

Public データ

Private データ

各種API

データ受領者による
整理・解析
WAGRIを介して連携

民間（ITベンダー）等
農業者向けコンテンツの開発

生産者は改善・拡大されたサービスを利用

96

研究開発環境⑧府省間連携の強化➢ 統合イノベーション戦略では、平成30年度から取組を強化すべき主要分野として「農業」が位置付け。
➢ 国家プロジェクトであるSIPにおいて、規制、制度を所管する関係府省とも連携・協力して研究開発から社会実装までを推進。また、今後内閣府、経産省、文科省等との連携の下、挑戦的な研究開発を推進。
○総合科学技術・イノベーション会議（ＣＳＴＩ）関連の戦略・予算の動き

戦略～H29年度

H30年度

科学技術イノベーショ
ン戦略（毎年更新）

統合イノベーション戦略

各司令塔会議との横断的な調整を図るため「統合イノ
ベーション戦略調整会議」※を設置強化すべき分野○AI技術○バイオテクノロジー○環境エネルギー○安全・安心○農業○光・量子/健康医療/海洋/宇宙等※ 現統合イノベーション
戦略推進会議R2年度

統合イノベーション戦略2019
強化すべき分野○AI技術○バイオテクノロジー○量子技術○環境エネルギー○安全・安心○農業○衛星・環境ﾃﾞｰﾀ活用/
宇宙ﾍﾞﾝﾁｬｰ/海プラ等
AI戦略
2019

PRISM(ｻｲﾊﾞｰ,ﾌｨｼﾞｶﾙ,防災)

予
算

R元年度

バイオ戦略
2019

PRISM(AI技術、防災)

ムーンショット型研究開発制度（JST・NEDOの基金はH30補正）（AMED・生研支援センターの基金はR元年度補正）統合イノベーション戦略2019・AI戦
略2019・バイオ戦略2019のフォロー
アップ

R２年１月決定✓ 革新的環境イノベーション戦略✓ 量子技術イノベーション戦略✓ 「安全・安心」の実現に向けた科学
技術イノベーションの方向性

PRISM(インフラ・防災、AI、バイオ)本格稼働

SIP第Ⅰ期（H26-30）、SIP第Ⅱ期（H30-R4）○重点的研究課題①スマート農業を含むスマートフードチェーン、②食と健康、③バイオテクノロジー、④環境

97

(参考）林業・水産業の研究開発の方向性について○ 今後の新たな林業と水産業の研究開発の方向性については、令和２年度に検討される「森林・林業基本計画」及び「水産基本計画」を踏まえることとなっている。

○ このため、現時点においては、令和元年12月に策定された「林業イノベー
ション現場実装推進プログラム」及び「水産新技術の現場実装推進プログラム」を元に以下のとおり、参考として示す。

98

「林業イノベーション」の必要性
利用期を迎えた森林
利用期を迎えた人工林

50

人工林
天然林等

52.4億m3

オーストリアでは

一
方
で
、
課
題
も
多
い

18.9億m3

0
1966年

2017年

木材自給率
18.8%(02年)→36.2%(17年)

30～60
m3/人日

主伐

６．６７

極めて高い労働災害率
死傷年千人率(2018)

２２．４

m3/人日

死亡災害
(2015)

出所：林野庁業務資料等
注：主伐は全樹種の平均である（平成29年）
オーストリアは平成20年の調査による、ハーベスタとフォワーダを用いた作業システムでの値。

１．７８
生産百万㎥当たりの死亡災害数

人手・費用を要する造林
地拵え・造林

＞労働者千人当たり
1年間の死傷者＞

100依然として低い労働生産性＞

全産業 ２．３

２９．５人 /ha

出典：厚生労働省「労働災害統計」

米国 0.12Ｎ Ｚ 0.10
ｵｰｽﾄﾘｱ 0.40
出典：道具と技vol.16
全国林業改良普及協会

造林haあたり

170万円
コストが掛かる上、収穫まで超長期

厳しい地形条件、過酷な現場作業、収穫まで超長期を要するなどの弱点を克服できていない

様々な壁を乗り越えなければならない林業

さらに 人口減少、少子高齢化、エネルギー・環境制約といった様々な社会課題へも対応する必要

ICT利用(スマート林業)に留まらず、林業の特性を踏まえた新技術の活用へ
データ、AI・ICT・ロボットの開発・活用

無人化機械

高精度な資源情報の活用

ICTによる生産管理

新しい品種や早生樹の採用

収穫50→30年へ

林業の枠を超える新産業
マテリアル
自動車用強化樹脂
利用

家電用電子基板

林業イノベーションにより、若者や女性にとって魅力的な成長産業へ
1

林業イノベーションの展開方向（全体像）
日本の厳しい地形条件等に起因するきつい・危険・高コストの３Ｋ林業や、記憶・経験に頼る林業から脱却するため、ICT等を活用し資源管
理や生産管理を行う「スマート林業」や、自動化機械の開発、早生樹等の育種などの技術革新により、伐採・搬出や造林を省力化・軽労化⚫
日本固有のスギから製造する「改質リグニン」などの木質新素材により、林業の枠を超える新たな産業を創造⚫

経験から、ICTによる生産管理へ

Point1 記憶から、デジタル記録の森林管理へ• 資源・境界情報をデジタル化することで、人手と時間をかけることなく、森林を管理・利用

Point2• 経験則に頼る木材の生産管理にITを導入• 資源・境界の管理、生産計画の策定、木材生産の進捗管理、事業の精算を効率的に運営• レーザ計測、ドローン、ICT機器を使用し、路網を効率的に整備・管理

収穫50→30年へ Point4
林業の時間軸を変える
早く育てて収穫できる林業の実現

Point3• 伐採～運搬作業を自動化することで、林業生産性をアップ• 人による作業を少なくし、労働災害の発生しやすい作業を根絶やしにPoint5

３Ｋ林業からの解放 （造林）３Ｋ林業からの解放 （生産）
エリートツリー、コウヨウザンなど
早生樹の活用Point3• 一貫作業、低密植栽、ドローン等により、造林作業を省力化・軽労化し、コストも削減• 人力に頼る造林作業、特に、夏場の過酷な下刈り作業から解放

丸太オンリーからの脱却• 従来の木材利用に加え、改質リグニン、CNF（セルロースナノファイバー）等の開発・普及により、新たな利用を推進• 「林業」の枠を超える産業・価値を創出するとともに、プラスチック代替製品として身近に利用

2

１．イノベーションによる林業の将来像（伐採・搬出）
イノベーションによる林業の将来像

コンセプト• レーザ計測やICTによる資源情報の高度化・デジタル化等を進め、記憶や経験に頼る林業から転換•• 自動化機械への転換による省力化・軽労化で、 ３Ｋ林業（きつい、危険、高コスト）から解放•

記憶に頼る資源・境界情報をデジタル化することで、人手と時間をかけることなく森林を管理・利用するとともに、生産計画から伐採、出材までの情報をICTで管理することで、事業を効率的に運営。

•

伐採から運搬を自動化することで、林業生産性をアップするとともに労働災害の発生しやすい作業を現場から排除。

通信による安全管理 )))

デジタル森林情報の活用
様々なデータを収集・分析・活用

人員・機械配置
現場進捗管理出材情報

生産計画→伐採→運材の情報をＩＴ管理

データ提供●森林GIS・クラウド

川中・川下●生産管理システム

運材計画〇森林情報・業務情報〇各種機能

・基礎的な森林情報
・森林境界データ
・レーザ計測データ
・運材業者、納材先・生産量予測・工程・進捗管理
・日報管理
・事業別損益計算
・売上・経費情報管理

需給情報の共有、マッチング

生産計画の作成

森林資源の把握

森林境界の把握等

木材生産の計画・管理

伐採

流通の
効率化

SCM
需給DB

運材

集材
運材

●レーザ計測による森林
資源情報の把握●レーザ計測等による境 ●需要に応じた界の明確化
生産管理システム●路網設計支援ソフトによる林道設計

情報のデジタル化により、境界明確化・森林調査に係るコストを３割削減

現地調査等の省略
により林道の予備設計に係るコストを8割削減●自動伐倒作業車●自動集材機●：既に実用化●自動走行フォワーダ●：2022年頃までに実用化 ●：2025年頃までに実用化

自動化技術の導入により伐採～運材作業を効率化し、木材の生産性を2倍以上に向上※間伐8～10m3/人日、主伐11～13m3/人日を目標

死亡災害の７割を占める伐倒作業について、自動化技術の導入により労働災害を撲滅（注）事例や試算等に基づくものであり、必ずしも実態を表すものではない。

記憶や経験に頼る林業から、デジタル管理・ICTの林業へ
自動化機械による省力化・軽労化（３Ｋ林業から解放）

4

１．イノベーションによる林業の将来像（造林）イノベーションによる林業の将来像• 機械化や造林方法の見直しにより、人手も金もかかる造林作業の負担を軽減• 成長の良い樹種・品種の活用により、林業の時間軸を変え、早く育てて収穫できる林業を実現蓄積された情報を造林事業にフィードバックして森林管理の効率化を
推進

コンセプト

森林所有者の林業を継続する意欲の低下と造林作業の過酷さから、伐採後の再造林が行われないケースが発生している中、① ドローンの導入や機械化、伐採と造林の一貫作業等による造林における人力作業の縮減② 成長の良い早生樹・エリートツリーの活用による保育期間・作業の削減等を通じて、造林作業の効率性を大幅にアップ、過酷な人力作業から解放するとともに、林業の投資回収期間を短縮して林業者一世代で造林から伐採までできる林業を実現。
座標データを活用した造林

リモートセンシング技術を活用した設計・施工管理

計測した苗木位置
座標データを苗木運搬や作業自動化に活用

様々なデータを収集・分析・活用

ドローン等により撮影したオルソ画像を用いた施工管理等

苗木生産

地 拵 え

植

栽

下 刈 り

収穫
・・・
50年
30年
期間短縮

種子の自動選別、環境制
御技術による効率的な育苗

コンテナ苗を用いた一貫作業システム伐採・造林の一貫作業により、造林コストを２割以上削減

ドローンを用いた苗木運搬
早生樹、エリートツリーの活用

ドローンを活用することにより、・苗木運搬の作業効率を約８倍に向上
・施工管理に要する時間を約３割の短縮

早生樹・エリートツリーの活用で、早く育てて収穫

林業用アシスト
造林作業の自動化
スーツ●：既に実用化 ●：2022年頃までに実用化 ●：2025年頃までに実用化造林作業の機械化により、下刈りについて作業効率を10倍以上に向上

早生樹・エリートツリーの利用
により植栽から伐採までの期間を短縮（50年→30年）、下刈期間を短縮（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。

林業投資の回収期間短縮を図るとともに、労働強度の高い造林作業を軽労化して、若者や女性にとっても魅力的な産業へ

5

１．イノベーションによる林業の将来像（新素材開発）
イノベーションによる新たな林業の将来像

コンセプト• 従来の木材利用に加え、改質リグニン、ＣＮＦ等の開発・普及により、新たな利用を推進

木質新素材の技術開発により、製材品など「丸太オンリー」の木材利用から脱却し、・ 日本固有のスギを原料とする改質リグニンにより様々な用途のプラスチック代替製品の開発
・ 国産材を原料とするＣＮＦとコラボした木材製品といった、付加価値のある製品の開発等を通じ、プラスチック問題の解決への貢献、新たな木材利用による新たな産業の創出により競争力を強化• 「林業」の枠を超える木材の価値を創出するとともに、プラスチック代替製品として身近に利用

建材利用

木製品

木質新素材製品への利用

用材＋
エネルギー利用

端材などの低品質材

3Dプリンター造形物

様々な分野に利用

プラスチックの代替利用
スーパーエンジニアリング
プラスチック

高150℃程度で長時間耐熱性を発揮。
高価なものが多い。

汎用エンジニアリング
プラスチック

価格・耐熱性
耐熱性100℃～150℃程度で工業用部品として用いることが可能。

産業機器部品 等

自動車用内外装材 等

改質リグニンの製造技術の確立、製品開発

電子基板

汎用プラスチック
安価で大量生産され、耐熱性100℃
程度

ＣＮＦ含有塗料

木のお酒

塗料を使用した外壁フェンス（四国局嶺北森林管理署）

試作された木のお酒

低包装材、ボトル容器 等

プラ代替新素材の製造技術開発

木のお酒の商品化

ＣＮＦの製造・商品化●：既に実用化 ●：2022年頃までに実用化 ●：2025年頃までに実用化
改質リグニンにより、従来製品と比べ２割軽量化したエンジニアリングプラ
スチック製品を開発

改質リグニンの製品化により、1000億円の新規市場を開発

ＣＮＦ塗料により変色が従来の半分に抑制され美観維持に効果的「世界初」の木のお酒を実用化し、山村地域の新産業を創出（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。

木質新素材の開発・製品の商品化によりプラスチック問題の解決への貢献、新たな産業の創出による競争力強化

6

３．技術実装の推進方策
林業現場の取組段階に応じた対策
新技術を「試す」

新技術を「導入する」➢ 自分に合った新技術がすぐ分かる
環境づくり➢ 新技術をフル活用する環境づくり

新技術を「知る」➢ 就業前から学べる環境づくり
・ 林業高校等の生徒や就職氷河期世代も含めた林業への就業を希望する社会人が、ICTを活用したスマート林業や最新の林業機械の操作等について、実践的に学習➢ 知りたいときにすぐ最新情報を入手できる環境づくり・ 林野庁HPに林業新技術の情報サイトを開設し、各地の取組など最新の情報を掲載

・ ICTを活用したスマート林業、リモートセンシング技術等の活用による低コスト造林など、従来の方法を見直した革新的林業を各地で実践

・ 実用化された森林情報システムやソフト、
林業機械の林業現場への導入を推進

無人化機械

・ 国有林のフィールドを活かし、施業の高効率化・自動化を実現するためのICT等先進的技術を実証
・ これらの先進的技術の実践の成果を報告会等により都道府県等に普及
地域レベルでは、林業普及指導事業を活用して林業者へ普及

高精度な資源
情報の活用

ICTによる
生産管理

ドローンの
活用

林業新技術が各地で導入

新技術の実装を促進する基盤づくり・技術開発

実践環境の整備➢ スマート林業の基盤となる情報・データシステムの整備
・ 森林資源・境界情報のデジタル化、ＩＣＴを活用した生産管理システムの普及とともに、必要となる仕様・情報基盤について検討

新技術の発展➢ 産学官が集結した新技術の開発・改良
・ 民間企業・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
・ 技術発展に応じた制度的課題へ対応

11我が国の水産業の課題と方向
日本漁業の特徴○ 一般に中低緯度地域は高緯度地域と比べ魚種の多様性が高い。
全生産量の８割を占める魚種数は高緯度地域に位置するアイスラ
ンドの５種、ノルウェーの８種に対し、中緯度地域に位置する日本は16種。
○ 全生産量の９割を占める漁業種類は、ノルウェーの２種に対し、日本は10種。
○ 日本の沿岸漁業においては定置網漁業が生産量の約４割を占めるが、定置網漁業は魚種選択性が低い。
○ 我が国の漁業就業者数は、一貫して減少傾向であり、2017年
現在で15.3万人。新規就業者数は2千人程度で推移。
○ 地球温暖化による海水温の上昇等により、水産資源や漁業・養殖
業に影響。

中緯度国

高緯度国
100

低緯度国

％

40

その他
3173

小型定置網
769
さけ定置網
881
その他の刺網
1062

80

60

遠洋まぐろはえ縄
754

５
種
類

８
種
類

16
種
類

43
種
類

20
種
類

20

大中型まき網8341

さんま棒受網1141

中・小型まき網4573

沖合底びき網

1816
船びき網
1866

大型定置網
2043

ノルウェー

北緯59.9度

日本
北緯35.7度

韓国
北緯37.5度

底びき網等
111

インドネシア
南緯6.2度

全漁獲量の8割を占める魚種数の比較

まき網
100

（単位：100トン）

0
首都の アイスランド
緯度 北緯64.1度

その他
27

全漁獲量に占める漁業種類数
日本（上）・ノルウェー（右下）（単位：万トン）

水産業の課題と方向

水産技術の特徴○ 資源の増大（資源評価の高度化・適切な資源管理の実施）
国際的にみて遜色のない科学的、効果的な資源評価・管理を行う○ 生産性向上、所得向上（操業効率化、流通改革）
勘と経験に基づく操業から、データに基づく漁業・養殖業への転換
漁業者の所得向上に資する品質面・コスト面等で競争力ある流通構造の確立○ 我が国の網メーカーにより編網される漁網は、無結節網や防汚網など高い技術水準を誇っており、世界で利用されている。
○ 魚群探知機やソナー、航海機器等については、我が国の高い電子技術と共用される技術であり、国内外問わず利用されている。（外国漁船にも利用される。）

担い手の維持、発展（人材育成、新規参入促進）
担い手の確保や投資の充実のための環境整備○ 我が国では、衛星を利用した漁場探索技術が進んでいる。この技術を利用して沖合漁船は、漁港を出港して漁場まで直行できる。
○ ノルウェーでは、サーモンを対象とした大規模な養殖技術により、自動化・省力化が進んでいる。我が国では、災害に強い浮沈式生け簀が導入され、またICTを利用して養殖魚を成長管理する技術等が開発されている。
○ デンマークで進んでいる循環式陸上養殖技術が、我が国でも導入されつつある。
○ 我が国の沿岸漁業や養殖業の現場では、自動化や機械化が進んでおらず、また、沖合や遠洋漁船においては、労働集約的な作業が行われている。
○ 近年、ICTを利用した沿岸海域における流れのシミュレーションによる漁場予測技
術や遠洋漁船における自動釣りロボット等の技術イノべーションが進みつつある。

１○

１ 水産業の将来像（沿岸漁業）○ 経験と勘に頼ってきた沿岸漁業について、ＩＣＴ等の先端技術の導入を促進○ 漁業者からのデータ収集・処理技術によって７日先までの漁場予測を可能とする技術の導入を目指す○ データによる漁場予測技術により、沿岸漁業の収益性向上や円滑な後継者への技術承継を実現
将来に繋げる技術
多種多様な沿岸漁船が存在（一例）

熟練漁業者の「経験知」を円滑に継承するためには、漁業者
や養殖業者の作業分析（アイトレッキング等）の技術が求められる。

様々なデータを提供・分析・活用(水産業データ連携基盤を活用)

敷網漁船

ひき縄漁船

漁船

一般小型船舶では、自動操船技術の研究開発が進んでいる。

一本釣り漁船出港●省エネ型船型●出漁判断システム●エンジン管理システム
省エネ船型等の導入により燃料消費量を約10%削減
出港前に漁場付近を航行する大型船舶等から気象海象情報等を取得し出港判断

漁場予測・資源管理

漁獲船上作業・漁船安全●漁業用●漁場予測システム ●魚群探知機データ ●漁具の動きを可視化
スマートスーツの蓄積・分析
７日先までの漁場を予測し、経験の少ない漁業者でも漁場へ直行可能
経験豊かな漁業者はデータを活用し更なる操業を効率化。漁場予測により約10%の燃料消費量、作業時間を削減。魚群探知機データの利用により漁場予測の精度を向上、資源管理にも利用

●衝突予防
システム

漁業用スマートスーツ利用により船上作業を軽減化
小型漁船に多い衝突、乗揚事故を防止●2019年頃までに市販化 ●2022年頃まで市販化 ●2025年頃までに市販化

新技術とデータに基づき更なる生産性の向上を実現

３

水産業の将来像（養殖業）○ 養殖業では、ＩＣＴ等の先端技術の活用等の導入が始まりつつあり、データ共有・連携による更なる効果を期待○ 遠隔操作での給餌作業や、養殖生産データの管理・有効活用により、養殖生産の効率化及び高度化を実現○ 先進的な養殖業者が、トップランナーとして成功事例を示すことにより全国への普及を加速化
大規模沖合養殖・陸上養殖技術

養殖業の状況（現状）

魚類養殖

西日本を中心に、ブリ、マダイ、サーモン等を養殖

貝類養殖

ほぼ全国で養殖（カキ）北海道・東北（ホタテ）

藻類養殖

様々なデータを提供・分析・活用(水産業データ連携基盤を活用)

本州太平洋岸、四国、九州など

施設実証試験が進む
大規模沖合養殖の開発

給餌・清掃等

リスク管理

成長・コスト管理

全国的に広がりつつある
循環式陸上養殖施設

水揚げ・出荷飛行機型ドローン●浮沈式生簀等（遠隔操作による）遠隔操作によって生簀
の浮沈操作が可能であり、台風や赤潮等を回避●自動給餌機
●生育状況モニター ●成長曲線表示システム●自動網掃除ロボット●給餌等コスト表示システム
スマホで養殖魚の摂餌状況を確認しながら、遠隔給餌が可能。作業時間を約15%短縮

養殖魚の成長管理により、適正な出荷・販売計画を策定。餌代や人件費等の経費を可視化。養殖経営を管理し、生産性を約５%向上。ホタテの生育状況等を遠隔で監視、幹縄の深度調整により最適環境で生育●赤潮予測等表示●尾数カウントシステム（衛星の利用）赤潮等の発生情報を衛星情報やICTブイ情報から分析、養殖業者のスマホ等に表示

出荷時の養殖魚の尾数及び重量をAI技術を活用して正確に把握●2019年頃までに市販化 ●2022年頃まで市販化 ●2025年頃までに市販化

新技術とデータを活用しながら、輸出促進を図るとともに成長産業化を実現

４水産業の将来像（定置網漁業）○ ＩＣＴ等の先端技術を利用した入網把握システムにより省エネ省力化を実現○ 漁業従事者が減少する中で多くの乗組員を必要とする定置網漁業では、自動化システムによる省人化に期待○ 定置網漁業においても、魚種選別技術により積極的な資源管理を促進
将来に繋げる技術

操業形態の状況（現状）
対象魚種

12～2月ブリ、マグロ
3月～11月アジ等

操業パターン

網起こしは１日１回朝1回の網起こしは2～3時間程度

定置網漁業は、従来から受け身の漁法とされてきたが、今後、資源管理を徹底するためには、漁獲非対象魚種を網から逃がし、漁獲対象種のみを専獲する積極的な選別技術が求められる。

様々なデータを提供・分析・活用(水産業データ連携基盤を活用)

人手を要する定置
網の網起こし作業

施設

給餌・清掃作業等

リスク管理

魚種選別

網起こし・水揚げ

潮流

飛行機型ドローン●定置網設計●入網把握システム●急潮予測システム●自動網起こしシステム

漁獲対象以外の魚種や小型魚を逃がす漁獲選別シス
テムを開発し、資源管理を推進
ICT急潮予測情報を定置網業者のスマホに提供し、急潮被害を防止し、低減化

自動網起こしシステムの導入により約半数の省人省力化（20人から●自動網掃除ロボット ●魚種の選別システム（シミュレーション）
シミュレーションによる最適設計により、時化や急潮時でも網なり（網の形状や容積）を維持

入網した魚類を遠隔地で把握し、無駄な網起こし作業を無くすることにより、出漁時間を約20％削減
自動網掃除ロボットの導入により、作業時間を約80%短縮

10人など）●2019年頃までに市販化 ●2022年頃まで市販化 ●2025年頃までに市販化

新技術をフル活用し、定置網漁業の資源管理や更なる収益性の向上を実現

５水産業の将来像（沖合漁業）○ 沖合遠洋漁業では、従前から漁場探索に衛星情報が活用されており、更なる精度向上や予測技術を高度化○ 省エネ型船型やＬＥＤ集魚灯の実証、海中の網挙動の見える化により漁獲効率を向上○ ＩＣＴ情報による、魚価の高い漁港での水揚げ、機関データを陸上メーカーと共有し安全確保・省力化を実現
将来に繋げる技術

沖合・遠洋漁業の事例（現状）
大中型
まき網漁船

船団5隻操業、乗組員約47人
主な漁獲物； イワシ、アジ、サバ

いか釣り
漁船

漁船100～184トン、乗組員約8人
夜間の集魚灯操業

様々なデータを提供・分析・活用(水産業データ連携基盤を活用)
観測可能となる漁場

まき網漁船

海上ブロードバンドによる居住環境向上

いか釣り漁船漁船

人工衛星「しずく」後継機○海面水温の高解像度化（50⇒20km）○沿岸域が観測対象（100⇒20km以遠）⇒衛星情報利用域の拡大

漁船管理

漁獲

漁場探索

水揚げ

飛行機型ドローン●省エネ型船型等●衛星漁場予測システム●ウェザールーティング

省エネ型船型や低抵抗塗料、省エネ型プロペラ等の導入により燃料消費
量を約10%削減

衛星情報により、漁港
から漁場まで直行。従来の漁場探索に要した時間
や燃料消費量を削減●LED集魚灯〔●いか釣り漁業〕●網なり表示システム〔まき網漁業〕

LED集魚灯利用により燃料消費量を約７割削減。

●エンジン管理システム ●水揚表示システム

いか釣り漁業では、燃料消費量を抑えつつ、漁獲向上を期待、まき網漁業では海中の網なりを見

機関情報等をメーカー
がリアルタイム管理し安全を確保。一般船でえる化するシステム導入により操業時間を短縮

は故障予防技術が普及

水揚価格情報等を船上で確認し、より魚価の高い漁港に水揚げして収益性を向上●2019年頃までに市販化 ●2022年頃まで市販化 ●2025年頃までに市販化

新技術をフル活用し、沖合漁業における、水産資源の適切な管理と成長産業化を実現

６水産業の将来像（遠洋漁業）○ かつお一本釣り漁業や海外まき網漁業などの労働集約型の漁船漁業において、乗組員に近い釣獲動作を実現する自動釣り機や、ドローンによる漁場探査等により省人省力化を推進○ ＩＣＴ分析による最適航路選定による省エネ促進、船上での自動選別機の開発など漁船漁業の自動化を推進
沖合・遠洋漁業の事例（現状）
海外まき網

漁船349トン、乗組員約23人
主な漁獲物： カツオ・キハダ

かつお一本
釣り

漁船499トン、乗組員約30～40人
主な漁獲物： カツオ

将来に繋げる技術
海技士の不足等を背景として、・準天頂衛星等データの活用
・一般船舶で無人航行船が実証段階

様々なデータを提供・分析・活用（農業では無人トラクターが普及段階）(水産業データ連携基盤を活用)

・自動車では自動運転技術が普及段階

漁船の自動航行技術に期待
海外まき網漁船

海上ブロードバンドによる居住環境向上

かつお一本釣り漁船

漁船

漁船管理

漁獲

漁場探索

選別・水揚げ飛行機型ドローン●省エネ型船型等
省エネ型船型や低抵抗塗料、省エネ型プロペラ等の導入により燃料消費
量を約10%削減●衛星漁場予測システム ●ドローンによる漁場探索（海外まき網漁船等）●ウェザールーティング
衛星情報により、漁港
から漁場まで直行。従来の漁場探索に要した時間や燃料を削減●自動かつお釣り機

ヘリコプターによる魚群探索に比較してドローンによる魚群探索により約９割の経費を削減
自動かつお釣り機の導入により１機で１人分の省人省力化●エンジン管理システム●船上自動選別機

機関情報等をメーカー
がリアルタイムで管理。

振動や加速度が高く、狭い船上で、ＡＩ等を活一般船舶では、故障予防等の技術が普及用して漁獲物を船上で自動選別（かつお一本釣り漁船）●2019年頃までに市販化 ●2022年頃まで市販化 ●2025年頃までに市販化

新技術をフル活用し遠洋漁業における、水産資源の管理と国際競争力強化を実現

７水産業の将来像（加工流通）○ 深刻な人手不足を踏まえ、画像センシング技術やロボット技術等で省力化を実現○ 取引をＩＣＴ技術等で電子化することで、漁獲情報や品質情報の正確かつ効率的な共有化を進め、生産性向上○ ＩＣＴ技術の活用によるトレーサビリティを導入し輸出拡大を推進するとともに、消費者利益を確保
現・手入力による間違いの可能性
・多くの人員を配置状
人海戦術で対応

人海戦術で対応
様々なデータを提供・分析・活用(水産業データ連携基盤を活用)

水揚げ

流通

卸・加工・小売

販売→国内・輸出

飛行機型ドローン●洋上→陸上への漁獲 ●自動選別システム
情報伝達のIT化
洋上からの漁獲情報
を関係者間で共有することにより、生産性と付加価値を向上

画像センシング技術を活用した魚介類の迅速計測により様々な魚種、サイズを自動選別（
毎秒10尾）し省力化●電子的取引システム ●自動脂質選別システム
取引の電子化を図り、漁獲情報等を迅速・正確に共有化することで生産性を向上●ホタテ貝自動生剥きロボット●漁獲情報提供システム

自動脂質選別機（毎分100尾）により、脂質含

ホタテの生剥きに係る全ての作業工程を自動量を測定し、消費者に化することで省人・省力化（11～15人分の作業）

漁獲・陸揚げ段階の情報を迅速・簡便に輸出業者に提供するシステ
ムを構築し、輸出事務

付加価値を訴求を円滑化●2019年頃までに市販化 ●2022年頃まで市販化 ●2025年頃までに市販化

新技術をフル活用し、品質面、コスト面等で競争力のある流通構造を実現

８

３ 技術実装の推進方策

水産現場の
取組段階に
応じた政策

新技術を「知る」

新技術を「試す」

新技術を「導入する」➢ 知りたい・学びたいときに最新情報を入手できる環境作り• 沿岸漁業者等が水産新技術を学べる機会を提供• 新技術や新製品の漁業団体
や民間企業によるＰＲ活動• 水産業フェア等での新技術等について普及促進• 水産庁HPに水産新技術の情報サイトを開設し、新技術の最新情報等を掲載➢ 最新の技術がすぐに分かる
環境づくり• ICTを活用したスマート水産
業など、漁業者の参画を得な
がら、革新的な水産技術の実証を推進• 収益性や居住性の高い漁船の実証を推進• 先進的な養殖システムの実
証を推進➢ 新技術をフル活用する環境づくり• 実用化された水産新技術を漁船や養殖場等への導入を支援• 地域では水産業改良事業等を活用して普及

様々なデータを提供・分析・活用

実践環境の整備➢ 水産業ビッグデータの利活用により水産ビジネスの創生・成長産業化

新技術の実 • ビッグデータを活用した民間事業者等によるICTサービスの開発・提供
装を促進す • 官民データの連携によって新技術の創生、漁業者等の利便性向上、生産性の高い操業を実現 等
る基盤づくり 新技術の発展
・技術開発➢ 産学官が集結した新技術の開発・改良••

民間企業・大学・研究機関等がチームを組んで新技術を開発・改良
技術発展に応じた制度的課題へ対応

１６

わたしたち農林水産省は、生命を支える｢食｣と安心して暮らせる｢環境｣を
未来の子どもたちに継承していくことを使命として、常に国民の期待を正面から受けとめ
時代の変化を見通して政策を提案し、その実現に向けて全力で行動します。