スマート農業の現状と今後の展開方向

農林水産省 農林水産技術会議事務局
研究推進課 調査官 長谷川 明宏

農業の担い手の減少・高齢化
（万人）
300

○基幹的農業従者数の年齢構成（2022年）○基幹的農業従事者の年齢階層の推移
1960年時点の
20歳代

（万人）

：1960（S35）年（推計）：1970（S45）年（推計）：1980（S55）年（推計）：1990（H2）年：2000（H12）年：2010（H22）年：2020（R2）年

250

80

56.7%

60%

70

200

1960年時点の主力が2000年時点の最多層を形成

150
100

50%

基幹的農業従事数：123万人
平均年齢（令和３年）：67.9歳
60

40%

50

50
0
15～19歳

20～29

30～39

40～49

50～59

60～69

基幹的農業従事者数全体に占める割合（右目盛）

70歳以上

資料：
・ 農林水産省「農林業センサス」、総務省「国勢調査」により作成。
・ 基幹的農業従事者とは、15歳以上の世帯員のうち、ふだん仕事として主に自営農業に従事している者（雇用者は含まない）。
・ 昭和35年は農業就業者数（国勢調査）の年齢構成から推計。
また、昭和55年以前は、平成２年の総農家と販売農家の比率（年齢階層別）から推計。
・ 平成２年までは、16歳以上、平成７年以降は15歳以上。

40
22.7%
30

○基幹的農業従事者数の推移
240

224

20

205

30%

20年後の基幹的農業従事者の中心となる層【50代以下：25.2万人(21%)】

176

9.1%
136

123

69.5

6.4%

10

20%

27.9

10%

3.8%
1.1%
1.4

4.7

7.9

11.2

0
2000

2005

2010

2015

2020

2022

資料：
・ 農林水産省「農林業センサス」（2022年のみ「農業構造動態調査」であり第一報）。
・ 基幹的農業従事者とは、15歳以上の世帯員のうち、ふだん仕事として主に自営農業に従事している者（雇用者は含まない）。
・ 2010年までの数値は販売農家であり、2015年以降は個人経営体の数値であることに留意。

0%
29歳以下

30～39

40～49

50～59

60～69

70歳以上

資料：農林水産省「農業構造動態調査」（2021年、2022年）
注：基幹的農業従事者とは、15歳以上の世帯員のうち、ふだん仕事として主に自営農業に従事している者（雇用者は含まない）。

スマート農業について「農業」× 「先端技術」=「スマート農業」「スマート農業」とは、「ロボット、AI、IoTなど先端技術を活用する農業」のこと。
「生産現場の課題を先端技術で解決する！農業分野におけるSociety5.0※の実現」※Society5.0：政府が提唱する、テクノロジーが進化した未来社会の姿

スマート農業の効果① 作業の自動化

ロボットトラクタ、スマホで操作する水田の水管理システムなどの活用により、作業を自動化し人手を省くことが可能に② 情報共有の簡易化

位置情報と連動した経営管理アプリの活用により、作業の記録をデジタル化・自動化し、熟練者でなくても生産活動の主体になることが可能に③ データの活用

ドローン・衛星によるセンシングデータや気象データのAI解析により、農作物の生育や病虫害を予測し、高度な農業経営が可能に

データ連携基盤
スマートフードチェーンプラットフォーム

農業データ連携基盤
スマート農業に必要なデータを連携・共有・提供。
※内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム（SIP第Ⅰ期）「次世代農林水産業創造技術」において開発。令和元年度から運用を開始。

連携

生産から加工・流通・販売・消費に至るデータを連携。
※内閣府 戦略的イノベーション創造プログラム（SIP第Ⅱ期）「スマートバイオ産
業・農業基盤技術」において開発。令和５年度から運用を開始。

主なスマート農業技術■ ドローン / Drone
農薬散布やほ場のセンシングなど、農業分野
でもドローンの活用が進んでいます。また、セキュリティ対策についても検討が行われています。

未来を支えるセキュア
な国産ドローン－株式会社ACSL－ACSL Ltd.

■ 作業用ロボット/ Working Robot
収穫物の運搬、草刈り、農薬散布など、農業現場の様々な作業を対象としてロボットの活用が進んでいます。

新しい農業をつなぐ「Nile-T20」－株式会社ナイルワークス－Nileworks Inc.

農業用ハイスペックド
ローン開発－ハイスペックドローン開発コン
ソーシアム－Institute for Rural Engineering,
NARO

農場リモートセンシング
ロボット－GINZAFARM株式会社－GINZA FARM Co., Ltd.

小型多機能ロボット「XCP100」

移動を基盤とする
農支援ロボット－株式会社DONKEY－DONKEY Corporation－国立大学法人 宇都宮大学－Utsunomiya University

リモコン草刈機+自律走行キット

自律走行型農薬散布
ロボット－三陽機器株式会社/東京大学－SANYO KIKI CO., LTD./The Universityof Tokyo■ 収穫用ロボット/ Harvesting Robot
様々な作物を対象として収穫ロボットの開発・導入が進んでいます。

カボチャ収穫ロボット－北海道大学/北見工業大学/農研機
構北海道農業研究センター－Hokkaido University/Kitami Instituteof Technology/Hokkaido Agricultural
Research Center, NARO

－株式会社レグミン－Legmin inc.

ニホンナシ収穫・運搬ロボット－農研機構 果樹茶業研究部門（企業型経営大規模果樹生産実証コン
ソーシアム）－Institute of Fruit Tree and Tea
Science, NARO

ピーマン自動収穫
ロボット「L」－AGRIST株式会社－AGRIST Inc.

■ ﾄﾗｸﾀｰ・ｺﾝﾊﾞｲﾝ・田植機/ Tractor ,Combine Harvester andRice Transplanter
水田作での耕起、田植え、収穫といった作業でも、ロボットによる自動化が実現しています。

アグリロボトラクタ（写真上段）

アグリロボコンバイン（写真中段）

アグリロボ田植機
ロボット田植機－井関農機株式会社－ISEKI＆CO.,LTD■ その他の農業技術/ Others（写真下段）－株式会社クボタ－KUBOTA Corporation

つり下げ型画像計測ロボット

作物の生育管理やほ場管理など、人手や手間がかかる場面でも様々な技術が開発され、活用が進んでいます。

ＡＩ、スマートグラスを使用したブドウ栽培
管理ソリューション－株式会社 YSK e-com－YSK e-com Co.,Ltd.

圃場水管理システム－農研機構 農村工学研究部門－Institute for Rural Engineering,
NARO－PLANT DATA株式会社－PLANT DATA Co., Ltd.

AI搭載着果モニタリン
グ装置－農研機構 農業機械研究部門－Institute of Agricultural
Machinery, NARO

AI潅水施肥ロボット「ゼロアグリ」－株式会社ルートレック･ネット
ワークス－Routrek Networks, Inc.

パワーアシストスーツ－パワーアシストインターナショナ
ル株式会社－Power Assist International
Corporation

トマト収穫ロボット－パナソニック株式会社－Panasonic Production Engineering
Co., Ltd.

搾乳ユニット自動搬送装置「UCA30A」 （写真上段）
敷料散布装置「BSMA08」 （写真下段）－オリオン機械株式会社－ORION Machinery Co., LTD.

2022国際ロボット展スマート農業ブース展示パンフレットより

スマート農業技術の環境負荷低減への貢献○ スマート農業技術は、高齢者や担い手不足に対応するだけでなく、化学肥料や化学農薬の削減など環境負荷低減に役立ち、「みどりの食料システム戦略」の鍵となるもの。
ドローンによるピンポイント農薬散布（オプティム）

自動飛行によりほ場全体を撮影し、AIを用いた画像解析により、害虫の位置を特定。害虫の位置まで自動飛行し、ピンポイントで農薬を散布。
栽培のムラを防ぐとともに、農薬使用量を大幅に削減。
(企業公表値：1/10程度(大豆におけるハスモンヨトウの幼虫による食害))

スマート追肥システム

自動操舵システム

牛の体調等の24時間見守り（トプコン）

トラクター等に後付けで取り付けることで使用者が搭乗した状態で自動走行し、新人作業者でも熟練者並みの精度で作業可能。
作業のムラやムダを減らし、省エネ、農薬・肥料
散布量の低減に貢献。

牛に装着したセンサーによりリアルタイムで牛の活動量を測定、スマホ等で個体管理し、酪農等の見回り作業を省力化。
疾病・復調の兆候をリアルタイムで確認でき、疾病の重篤化を防ぐとともに、過剰な薬剤投与を低減することが可能。

水田の自動水管理

光合成データ等を活用した栽培管理（井関農機）

前方の生育センサーで稲の生育量を測定し、その生育データに基づきリアルタイムに最適量の施肥（追肥）を計算。計算結果に基づき、後方の施肥機での散布量を可変制御。
従来の経験や勘に基づく作業と比べ、高精度な施肥作業を可能にし、収量向上と環境負荷低減に寄与。

（クボタケミックス）

スマホ等で水田の給排水を遠隔または自動で制御可能。見回り等の水管理労力を80％削減。
中干し期間を慣行からさらに1週間程度延長させることで、効果的にメタンの発生量を低減することが可能(約30％)。

（クボタ）

施設栽培において、直接計測した光合成速度や蒸散速度に基づいて栽培環境を最適化。
液肥やCO2の余分な施用を抑制。無駄のない暖房により化石燃料の消費を削減。

スマート農業実証プロジェクトの取組概要

技術実証

研究開発

社会実装

事業のねらいロボット・AI・IoT等の先端技術を実際の生産現場に導入して、技術の導入による経営改善の効果を明らかにする。

実証イメージ(水田作)
経営管理

耕起・整地

移植・直播

水管理

栽培管理

収穫

営農アプリ

自動走行トラクタ

自動運転田植機

自動水管理

ドローンによる
生育状況把握収量や品質データがとれるコンバイン

【参考２】スマート農業実証プロジェクトの実証地区
スマート農業実証プロジェクト

実証地区一覧
北海道◎2019年度から全国2１7地区で展開。
水田作
48（30、12、１、１、３、１）
畑作
28（６、７、１、４、７、３）
露地野菜 45（10、12、９、９、２、３）
全 施設園芸 30（８、６、３、７、４、２）
花き
５（１、２、－、２、－、－）
国果樹
34（９、９、５、８、３、－）茶
６（２、２、－、１、１、－）
畜産
21（３、５、５、２、３、３）
合計
217（69、55、24、34、23、12）

令和元年度採択
69地区
令和２年度採択55地区
令和２年度採択（緊急経済対策） 24地区
令和３年度採択34地区
令和４年度採択23地区
令和５年度採択
12地区

福岡、佐賀、長崎、熊本、
大分、宮崎、鹿児島、沖縄

水田作
６（２、３、１、－、－、－）
畑作
８（３、２、－、－、３、－）露地野菜 ７（３、２、１、－、－、１）
施設園芸 13（５、３、１、１、３、－）
果樹
３（１、１、－、１、－、－）
茶
３（１、１、－、－、１、－）畜産
６（１、２、１、－、１、１）
合計
46（16、14、４、２、８、２）

中国・四国
鳥取、島根、岡山、広島、山口、
徳島、香川、愛媛、高知

青森、岩手、宮城、秋田、山形、福島

新潟、富山、石川、福井

九州・沖縄

10（８、１、－、－、１、－）
５（－、２、－、１、１、１）
４（－、３、－、－、１、－）
２（－、－、－、２、－、－）
１（－、－、－、１、－、－）
１（－、１、－、－、－、－）
２（－、１、１、－、－、－）
25（８、８、１、４、３、１）

近畿
滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良、和歌山※各ブロックの品目毎の（ ）内の数字は、左から令和元年度、
令和２年度、令和２年度（緊急経済対策）、令和３年度、令和４年度、
令和５年度の採択地区数である。（2023年４月現在）

水田作
畑作
露地野菜
施設園芸
花き
果樹
合計

８（５、２、－、１、－、－）
２（－、１、－、－、１、－）
６（３、－、１、１、－、１）
３（－、－、１、１、１、－）２（１、１、－、－、－、－）
４（１、１、１、１、－、－）
25（10、５、３、４、２、１）

関東甲信・静岡水田作
４（３、１、－、－、－、－）
露地野菜 ３（－、－、１、２、－、－）
果樹
７（２、２、２、１、－、－）
茶１（－、１、－、－、－、－）合計
15（５、４、３、３、－、－）

水田作
６（５、１、－、－、－、－）
畑作
２（１、－、－、－、－、１）
露地野菜 ７（２、３、１、１、－、－）
施設園芸 １（－、－、１、－、－、－）
果樹
８（２、２、１、１、２、－）畜産
３（－、－、１、－、１、１）
合計
27（10、６、４、２、３、２）

４（２､ １、－、－、１、－）
７（２、１、１、１、１、１）
３（－、２、－、－、１、－）
１ (－、－、－、１、－、－)
８（１、１、２、２、１、１）
23（５、５、３、４、４、２）

東北

北陸
水田作
畑作
露地野菜
施設園芸
花き
果樹
畜産
合計

水田作
畑作
露地野菜
果樹
畜産
合計

東海
岐阜、愛知、三重

水田作
畑作
露地野菜
施設園芸
花き
果樹
合計

５（１、２、－、－、１、１）
２（－、－、－、２、－、－）
１（－、－、１、－、－、－）
５（１、１、－、１、－、２）
１（－、１、－、－、－、－）
３（１、－、－、１、１、－）
17（３、４、１、４、２、３）

茨城、栃木、群馬、埼玉、千葉、
東京、神奈川、山梨、長野、静岡

水田作
５（４、１、－、－、－、－）
畑作
２（－、１、－、－、１、－）露地野菜 14（２、２、４、５、－、１）
施設園芸 ６（２、２、－、２、－、－）
果樹
７（２、２、１、２、－、－）
花き
１（－、－、－、１、－、－）
茶
２（１、－、－、１、－、－）
畜産
２（１、１、－、－、－、－）合計
39（12、９、５、11、１、１）

スマート農業実証プロジェクト
実証経営体
（所在する
都道府県
市町村）

取組事例（畜産、水田作、施設園芸）（株）紅梅夢ファーム（福島県南相馬市）

TMRセンターアクシス＆漆原牧場（北海道中標津町）

JA西三河きゅうり部会（愛知県西尾市）

TMRセンター：TMR（混合飼料）を製造し、酪農家へ配送する施設

品目

牧草、飼料用トウモロコシ、生乳

水稲

きゅうり

取組概要

飼料作物の栽培から、混合飼料の製造、酪農家での生乳生産まで、スマー
ト農業技術を一体的に導入。
飼料製造に掛かる労働時間を10％以上削減し、飼料の品質向上による乳生産性の向上と高品質化を目指す。

東日本大震災の被災地の復興に向け、担い手不足に対応し、ロボットトラ
クター等の導入により省力化を目指す。非熟練者であっても早期に栽培技術習熟を可能にしたスマート一貫体系
による営農を実現。

きゅうり栽培に適した統合環境制御装置の導入や、農家間での栽培データ等の共有など、データ駆動型栽培により、新規就農者等も含めた産地全体で収量増大や労働時間削減を実現。

サイレージ成分、
飼料設計、製造履
歴、・・・

IoT活用型TMR調製システム
出荷予約モデルの構築
JA西三河きゅうり部会・全員にモニタリングシステム(あぐりログ)が導入・データ共有されている⇒蓄積されたデータを出荷予測に活用

圃場全体の画像
拡大画像

ドローンの空撮による飼料作物の生育管理

スマート一貫体系

きゅうり環境データ等の収集

スマート農業実証プロジェクト
実証経営体
（所在する
都道府県
市町村）

取組事例（露地野菜、地域作物（茶、さとうきび））鹿児島堀口製茶（鹿児島県志布志市）

ジェイエイフーズみやざき（宮崎県西都市）

アグリサポート南大東（株）（沖縄県南大東村）

品目

ほうれん草、キャベツ、にんじん

茶

さとうきび

取組概要

加工・業務用野菜の生産拡大のため、ドローンや自動収穫機等の省力化や、生産から出荷までのデータ集約・活用を目指す。
農協組織がスマート農機を保有し、契約農家が収穫作業等をアウトソーシング
することで、農家の初期投資額を抑え、収益向上を実現。

土壌水分や気温によって自動で散水・止水する散水装置や摘採を行うロボット
茶園管理機等を導入し、省力化と軽労化を図る。
また、経営の見える化に向けて、生産から荷受けまでの情報を一元的に管理する経営管理システムの確立を目指す。

離島において、熟練オペレーターが減少する中、非熟練者でも自動操舵シス
テムにより、定植や収穫作業を高精度で実施できるよう取り組む。
生育データや環境データに基づき、貴重な水資源を精密自動灌水によって有効利用し、収量の確保と品質向上を目指す。
測位衛星による自動操舵システムを利用した植え付けと収穫
作業

キャベツ収穫機

ドローンほ場管理・
出荷収量予測スマート散水ロボット茶園管理機

精密自動潅水環境センサによる適正施肥情報の一元化システム

スマート農業技術の効果（主な要素技術）（ドローン農薬散布）（自動水管理システム）
2.27

2.50

0.70
0.60
0.50
0.40
0.30
0.20
0.10
0.00

0.59

平均71%減

1.00
0.75

1.00

0.65

0.50

0.50

0.25

0.00
慣行
慣行
(a)

うち大規模水田作

3件平均
うち中山間水田作

10件平均
平均

0.00
慣行

スマート農機

ドローン農薬散布の作業時間（時間/10a）
スマート農機(b)

スマート農機慣行

自動水管理システムの作業時間（時間/10a）
慣行
(a)

削減率
((a-b)/a)
うち大規模水田作

0.45

0.09

80%

0.63

0.14

78%

うち中山間水田作

0.59

0.13

78%

うち輸出用米作※平均は、慣行の作業時間も報告があったものを基に算出。

2件平均
3件平均
2件平均
平均

スマート農機
(b)

0.41

0.08

80%

4.79

1.45

70%

0.35

0.02

94%

2.27

0.65

71%

○ ドローンとセット動噴等との間で同等の防除効果が得られた。
○ セット動噴のホースを引っ張って歩かなくなり、疲
労度が減った。

○ 作業舎から離れた水田に設置し、見回りを減らしたことで、作業時間が平均で71％短縮できた。
○ 障害型冷害対策としての深水管理も適切に実施できた（不稔割合は2.8％で被害粒の発生なし）。取水時間を変更すること
で高温対策の効果も期待できる。

スマート農機直進アシスト田植機の作業時間（時間/10a）
慣行
(a)

削減率
((a-b)/a)※平均は、慣行の作業時間も報告があったものを基に算出。

○ 慣行防除に比べ作業時間が平均で78％短縮。特に組作業人数の多いセット動噴と比べると省力効果が大きい。ブームスプレーヤーと比べると給水時間が短縮された。

1.23

1.25

1.50

0.13

平均11%減

1.37

1.50

2.00

平均78%減（直進アシスト田植機）

うち大規模水田作

10件平均
うち中山間水田作

8件平均
うち輸出用米作

3件平均
平均

スマート農機(b)

削減率((a-b)/a)

1.78

1.64

8%

1.13

0.93

18%

0.64

0.61

4%

1.37

1.23

11%

※平均は、慣行の作業時間も報告があったものを基に算出。
※四捨五入の都合上、削減率の計算が合わない場合があります。

○ 従来の田植機と比較し、作業時間が平均で11%短縮された。
○ 男性だけで行っていた田植作業への女性の参画が可能になったほか、新規就農者でも操作が可能であり、若者の新規雇用に繫がった。

スマート農業実証プロジェクト 技術導入による経営効果（例：水田作）○ 水田作の実証地区（令和元年度に採択された30地区）では、生産工程に応じて自動運転トラク
タ、直進キープ田植機、自動水管理システム、食味・収量コンバインなど様々な技術を組み合わせて
導入○ 実証２カ年間で得たデータについて、各地区における労働時間や収量等の主要指標を俯瞰するとともに、慣行区と比較できる代表的事例について経営収支等を詳細に検証
耕起・代かき

移植

防除

水管理

畦畔草刈

営農管理

収穫

スマート農業技術の導入状況（30地区中）
導入技術

導入地区数

導入技術

導入地区数

自動運転トラクタ
自動操舵システム

２７

営農管理システム

１８

自動水管理システム（水位センサーのみも含む）

２７

可変施肥システム

１２

食味・収量コンバイン

２６

リモコン式草刈機

１１

田植機（直進キープ等）

２４

ドローン（肥料散布）

６

ドローン（農薬散布）

２１

生育予測システム

５

ドローン（センシング）

２１※データについては、事業実施主体である（国研）農業・食品産業技術総合研究機構の助言を受けつつ、各実証地区の進行管理役が中心となって収集。

各実証地区における労働時間、収量の変化（水田作）○

各実証地区における総労働時間は平均9%削減、単収は平均9％増加（各農場平均）。
実証地区の約３割※において、10%以上の労働時間の削減効果。 ※慣行区との正確な比較が可能な実証地区数ベース○ 総労働時間に占める割合が高い「耕起・代かき」及び「田植」において、自動運転トラクタ及び直進アシスト田植機をセット導入した地区では、平均約18％と大きな労働時間削減を達成。
○ 単収増加は、センシングデータ等に基づく可変施肥や、それに加えて品種構成・施肥設計を改善した地区において顕著に表れた。

実証と慣行の10a当たり労働時間分布図
2545度線より上方のもの
が、単収が増大した地区（単収 実証＞慣行）

20
非セット導

実証
作業
(時間 15/10a)

45度線より下方のもの
が、労働時間が短縮した地区（労働時間 実証＜慣
行）

10

入
自動運転
トラクタ・
直アシ田植
機セット導
入

5
5

10

15
20
慣行作業（時間/10a）25※比較可能な慣行区と実証区が設定されている実証技術区分を図示

実証事例（①大規模水田作 家族経営）（千円/10a）

経営概要(令和2年度)
・労働力構成： 家族３名
常時雇用1名、臨時雇用2名
・経営面積：
65.2ha うち主食用水稲38.6ha
新規需要米26.6ha
・実証面積：
5.1ha
実証内容（目標）
・自動運転トラクタ

・自動運転田植機
・収量コンバイン
・営農管理システム（耕耘・代かき時間 20%減）（作業時間 30%減）
単収・粗収益10％増

成果〇 自動運転トラクタ・田植機を活用し、代かきや田植作業(いずれも春作
業)で18％省力化。
ほ じょう〇 収量コンバインのデータに基づき、低収量圃場に重点施肥するなど施肥設計を見直し、全体では施肥量を5％低減しつつ、単収増により収入を10%増大。
〇 なお、本経営体では、増加する農地集積に対応するため、実証に参加
し、スマート農業を導入。実証終了後も規模拡大を継続し、経営面積107ha、スマート農機活用面積50ha以上に到達。

考察〇 スマート農機により、年間のピークとなる春期の労働時間を抑えることで、家族労働中心の体制でも、大幅な規模拡大が可能。
〇 実証時は、スマート農機の導入面積が小さく、機械費が高額となったが、導入機器の能力が最大発揮できる規模(53ha)まで使いきる試算では、機械費は大幅に低下し、慣行の2割増の水準に抑制。
これに収入増・人件費減が相まって、慣行よりも利益拡大が可能(+1万円

区分

慣行区（6.7ha）

実証区（5.1ha）

備考

※

収入

117.8

129.3

販売収入
(単収)
その他収入

117.8
（471㎏）
0129.3 販売単価はいずれも250円/kg（517㎏） 施肥設計の見直しにより単収増大
0123.8(81.3)
2.1
9.2 施肥設計の見直しにより施肥量を低減
2.8

経費

79.4

種苗費
肥料費
農薬費

2.1
9.7
2.8

機械・施設費

13.7

労働費
(労働時間
(時間/10a)）
その他費用

16.7

利益

（11.1時間）
34.4
38.4

59.2 導入機械の稼働可能面積（53ｈa）
での試算値。

(16.7)

16.1 労賃単価1,500円/時間で計算
代かき、田植作業において18％省（10.7時間）
力化
34.4
5.5
(48.0) ※※ 上表は、「コシヒカリ」での収支を計算。実際に導入機器の稼動可能面積までスマート農業を展開する場合には、業務用品種や新規需要米(飼料米等)も組み入れるため経営全体の収入・利益は、これよりも低位。

実証事例（②大規模水田作 雇用型法人）（千円/10a）

経営概要（令和2年度）
・労働力構成：役員３名、従業員11名
・経営面積：160ha うち主食用米 119ha
飼料用米等 41ha
・実証面積：160ha
実証内容（目標）
・収量コンバイン
・営農管理システム

データに基づく栽培管理に
より収量1０%増加

成果〇 収量コンバインによる圃場別収量データと営農管理システムを活用し、圃場別に品種・作型配置を最適化することで、単収が10%以上増大。
〇 営農管理システムを有効活用し、圃場毎の労働時間データ等に基づいて作業計画・人員配置を効率化し、大きなコストを掛けずに省力化(▲7％)を実現。
考察〇 各種データを活かして、作付時期を経営体の立地条件のもとで最大限まで延伸・分散することで、農機１セット体系の最大稼動面積付近
まで経営展開すれば、機械・施設費の大幅低減が可能（実証区でも14.6千円/10aに抑制）。

〇 効率的な機械作業体制が確立している雇用型の大規模法人では、
新たに自動運転系のスマート農機を導入しなくとも、収益改善に資する
データ活用に必要な機器・システムに絞った技術導入も有効。

区分
収入
販売収入
(単収)
その他収入
経費
種苗費
肥料費
農薬費

令和元年
令和２年
慣行区
実証区
備考
（41.2ha） （45.6ha）
128.2
142.0
128.2
142.0 販売単価はいずれも304円/kg（4２２㎏） （４６７㎏） 品種はいずれもコシヒカリ（特別栽培）
0
0
80.9
77.1
2.2
2.5
1.3
1.3
2.1
2.1

機械・施設費

12.1

労働費
(労働時間
(時間/10a)）
その他費用
利益

13.7

実証区は収量コンバインを導入。
14.6 その他の機械・施設は慣行区、実証区で共通

12.8 労賃単価1,500円/時間で計算
各作業の効率化により省力化を（9.1時間） （8.5時間）
実現
49.6
43.7
47.3
64.9
注）単収は作況補正済みスマート農業の効果 （女性や若者の参加拡大の事例）
岐阜県の事例
取組の概要と効果（水稲・小麦等 196ha）

宮崎県の事例
取組の概要と効果（ゴボウ・ニンジン等 24ha）•

集落営農法人において、米の輸出拡大に向け、ロボットトラ
クターや直進キープ田植機等を導入して労働時間を削減。

•

農機のオペレーター不足という課題に対して、ロボットトラク
ター、ラジコン草刈機等を導入し、経験の浅い職員も活躍。

•

また、効率化だけではなく、「農作業のハードル」が下がり、農作業の経験がない女性スタッフなど社内の人材が新たに活躍できる機会をもたらした。

•

スマート農機を有効活用することで、作付面積が16.7haから23.9haへと1.4倍に拡大。

•

こうした女性が新たにオペレーターとして活躍したこともあり、経営面積は164haから196haに拡大、輸出米の生産量
は70トンから194トンへと2.8倍に増加。

•

女性、高齢者、学生アルバイトも含め、多様な人材が集う
法人経営を実現。

• 今までは法人の経理担当をしていましたが、オペレーターになりました。
自動で操作方法も簡単なので、慣れれば大丈夫です。

• 費用が少し高くなりますが、（スマート農業技術を）取り入れた方が女性でもすぐに機械操作ができますし、作業時間も短縮されます。

• 夏場の草刈は疲れるので嫌だけど、ラジコン草刈機を使えば、木陰でくつろぎながらゲーム感覚で楽しい（学生アルバイト）。

スマート農業実証プロジェクト 成果ポータルサイト（農研機構）〇農研機構では、令和元年度から令和３年度に実施したスマート農業実証プロジェクトの成果を踏まえ、 「スマ農成果ポータル」において、経営分析の結果や各種のスマート農機についての効果や留意点などを総合的に紹介。
（令和５年１月12日公表）①スマート農業実証
プロジェクトのＨＰ（トップ画面）③スマート農機･
技術別ノウハウ集②スマ農成果ポータルのトップ画面

スマ農成果ポータル
QRコード↓

経営分析
農水省HPへhttps://www.naro.go.jp/smart-nogyo/seika_portal/

スマート農業実証プロジェクトによって明らかとなった課題と今後の対応方向○ 先端技術を生産現場に導入し、経営効果を明らかにするスマート農業実証プロジェクトを2019年から実施し、これまで全国217地
区で実証。
○ スマート農業の効果を分析し、現場に横展開を図るとともに、課題の克服に総合的に取り組み、社会実装の加速化を推進。
＜これまでの取組＞○ 先端技術を生産現場に導入し、経営効果を明らかにするスマート農業実証
プロジェクトを2019年から実施。
これまで、全国217地区で実証。
2019年（H30補正＋R元当初）
・69地区でスタート
2020年（R元補正＋R２当初）
・55地区を追加（棚田・中山間や被災地、畜産・園芸等を追加）
2020年緊急経済対策（R2補正(1次))・24地区で緊急実施（人手不足が深刻化した品目・地域、農業高校等連
携）2021年（R2補正（3次）+R3当初）
・34地区を追加（輸出重点品目の生産拡大やシェアリング等の農政の重要課題に基づく５つのテーマの実証を追加）
2022年（R3補正+R4当初）
・23地区を追加（産地ぐるみで作業集約又はシェアリングによりスマート農業技術を導入）2023年（R4補正）
・12地区を追加（資材低減や自給率の低い品目の生産性向上の観点から実証を追加）＜推進上の課題＞○ 作業の省力化や負担の軽減、熟練者
でなくても高度な営農が可能となるなど、
スマート農業の効果が実感される一方、
以下のような課題が明らかに。
■導入初期コストが高い
100馬力トラクター

ロボット化
標準トラクター（MR1000H）
約1,030万円（税抜）

ロボットトラクター（MR1000AH）
約1,410万円（税抜）■スマート農業技術に詳しい人材や、営農におけるデータ活用が不十分＜取組方向＞■ 農業支援サービスの充実・強化
導入コストを低減し、誰もがスマート技術を利活用できるよう、新たな農業支援サービスを育成・普及① 農機のシェアリングやデータに基づく経営指導等を行う農業支援サービスの支援強化② 農業支援サービスの調査・分析、マッチング■スマートサポートチームによる産地サポート
実証参加者による「スマートサポートチーム」
等を通じた実地指導により、人材育成とデータ活用を推進① スマートサポートチームによるデジタル人材の育成・確保② 普及指導員と農業支援サービス事業者との連携によるデータ活用指導○ 「スマート農業推進総合パッケージ」を改定○ 2025年までに農業の担い手のほぼすべてが16
データを活用した農業を実践し、経営力を向上

スマートサポートチームによる産地サポート〇 実証プロジェクトに参加して技術・ノウハウを培ったメンバーの中でも、スマート農業技術の普及・実装に積極的に取り組む民間企業、営農指導員、研究者、自治体の普及員等が「スマートサポートチーム（通称：スマサポ）」として活動。
〇 令和4年度より、スマート農業技術活用産地支援事業を活用し、スマサポのメンバーを中心とした支援チームが、新技術を積極的に取り入れる他産地への実地指導に取り組む。今後、これらの産地での指導結果に基づいて手引書を作成し、指導人材を育成しつつ、スマート農業技術やデータ活用を推進。

スマート農業技術活用産地支援事業イメージ

令和５年度の産地活用支援事業の採択結果

事務局（ブロック別）

支援チームの
代表機関

支援チーム
民間企業

支援を
受ける産地

品目

営農指導員

（農機メーカー・ICTベンダー・
サービス事業体・物流事業者等）

（JA）

研究者
（農研機構・大学等）

等

普及指導員

支援

相談

①

ウォーターセル（株）

北海道

バレイショ、
水稲等

②

（株）誠和

埼玉県

イチゴ

③

（株）鈴生

静岡県

レタス、
ブロッコ
リー等

④

（株）レグミン

兵庫県

麦類、
タマネギ等

⑤

（株）つじ農園

三重県

水稲、麦

⑥

（一財）浅間リサーチエク
ステンションセンター

鳥取県

水稲

産地
サービス事業体

生産者

自治体

普及指導員
手引書

産地

等

JA
手引書

産地

手引書

産地

食料安全保障強化政策大綱（令和４年12月27日 食料安定供給・農林水産業基盤本部決定）

Ⅳ.１ スマート農林水産業等による成長産業化－スマート農林水産業の展開と、スマート農林水産業の実装に向けたサポート体制の強化（農業分野におけるスマートサポートチーム・
拠点の創設、林業・水産業分野におけるデジタル戦略拠点の創設、ICTを活用した水産業のスマート化等）⑦⑧

テラスマイル（株）

岡山県
熊本県（ＮＴＴドコモ）ブドウ
イチゴ※令和４年度は11地区が採択され、今年度も実施中

スマート農業に関する技術開発・実証の全体像
R元

R2

R3

R4

R5

R6～

①実証
スマート農業を「知ってもらう」ための実証

水稲を中心とした一貫導入実証
水稲以外を中心とした一貫導入実証
どうしたらより多くの人にスマート農業に取り組んでもらえるか？

②技術開発

スマート農業の「導入を促進する」ための実証

実
証
を
通
じ
て
判
明
し
た
課
題 ②
へ 技
の 術
対 不
応 足
問
題

導入メリットを向上させるための政策テーマに応じた実証
導入コストを縮減するための①コスト問題産地ぐるみの導入実証
社会課題の解決に対するスマート農業への期待

実用に足る技術の不足、未開発技術の露呈。

新たな課題に「スマート農業で対応する」
ための実証
環境負荷低減等の新たに発生した課題に対応するための実証技術開発が不十分な分野・品目の技術開発
環境負荷低減等の新たに発生した課題に対応するための技術開発

「戦略的スマート農業技術の開発・改良」の概要
令和４年度補正予算【2,860百万円】（全体額）
令和５年度当初予算【250百万円】
背景と目的
高齢化等による担い手不足が深刻化する中、我が国の農業の成長産業化に向けては、
ロボット技術やＡＩ、ＩｏＴ等の先端技術を活用した「スマート農業」の実現により、生産性向上や労働力不足の解消が必要。また、昨今の輸入資材の高騰等の影響も甚大。
野菜・果樹・畜産等、スマート農業技術の開発が必ずしも十分でない品目や分野について、地域の企業（農業機械メーカーやICTベンダー等）、生産者、研究機関等が連携して行う技術開発や改良を支援します。
戦略的スマート農業技術の開発・改良① 海外依存度の高い農業資材や労働力の削減、自給率の低い作物の生産性向上等に必要なスマート農業技術を開発・改良する提案について公募を実施② 技術開発のニーズがありながらも、これに係るスマート農業技術開発が必ずしも十分でない品目や分野について、先端技術を駆使することによって畑作物や野菜・果樹等の収量安定化や省力化を実現し、これら作物への転換・定着を促すとともに、非熟練者等による各種作
業の習熟・効率化にも資するスマート農業技術を開発・改良する提案について公募を実施

戦略的スマート農業技術の開発・改良（研究体制）• 研究グループを組織し応募。生産者・民間企業(製品化・事業化を担当)は参画必須。
• 採択された場合には、代表機関はコンソーシアムを設立するとともに、構成員の役
割分担を明確にして、研究課題を進行。
生研支援センター

委託契約

代表機関

※国内の法人格を有する研究機関等であること。
※研究グループへの参画者であれば、農業法人、民間企業も代表機関となることが可能○PD、研究リーダー○研究代表者• 研究計画について助言• 開発技術、進捗管理等について指導・助言（研究計画の提案責任者）＜役割＞
・研究全体の総括・進捗管理
・研究資金の管理
・開発・改良研究の実施

金融機関等＜期待する役割＞
価格設定や事業収支等への助言
部品調達等の協力・連携企業の発掘・
紹介金融機関の顧客（融資先等）である農業者・農業団体等への成果情報の提供※金融機関が、コンソーシアムに参画、もしくは協力機関として参加している場合、審査の際に加点により優遇。

研究グループその他（普及実用化支援組織を含む）（大学・試
験研究機関等）生産者参画必須＜期待する役割＞• 技術ニーズのインプット• 開発・改良過程において、生産現場での技術試行・データ収集等

実用化及び社会実装を参画必須
担う民間企業（製品化・事業化を担当）＜期待する役割＞• 開発・改良する機械等の設計・試作•〃
性能評価、操作方法の具体化• 研究成果の製品化・事業化(製造・販売、サービス提供等)＜期待する役割＞• AI、ロボティクス等の専門的技術・知見の提供• 研究成果（製品化）を広範囲に普及させる取り組みを実施 等

採択課題の事例
研究課題名

蒸気を利用した「茶の有機栽培向けスマート乗用複合管理機」 の開発

関係都道府県

鹿児島県、三重県、静岡県

具体的な作目

茶

研究代表
所属機関
共同研究機関カワサキ機工株式会社(株)伊藤園、
鹿児島県農業開発総合センター、
鹿児島大学、三重県農業研究所

協力機関（株）丸文製作所、鹿児島県地域振興局、三重県中央農業改良普及センター、山口製茶、坂之上製茶

研究概要

有機茶栽培管理体系の構築のため、蒸気による新芽害虫防除技術と除草作業を行う乗用型防除・除草兼用機を開発。

食料安定供給・農林水産業基盤強化本部（第４回）（令和５年６月２日）

食料安定供給・農林水産業基盤強化本部（第４回）
食料・農業・農村政策の新たな展開方向（抜粋） （令和５年６月２日）
Ⅱ 政策の新たな展開方向
３．農業の持続的な発展（５）生産性の向上に資するスマート農業の実用化等
現行の基本法では、農業や食品加工・流通に関する技術について、研究開発や普及の推進を図る旨が規定されているが、① 人口減少下においても生産力を維持できる生産性の高い農業を実現するため、ス
マート技術や新品種の開発② 開発した技術や営業上の情報などの知的財産等の保護③ 食品の生産から加工・流通までの無駄を省く食料システムの構築
等の施策を講じていく旨を位置付ける。
特に人口減少下においても生産水準が維持できる生産性の高い食料供給体制を確立するため、① スマート技術等の新技術について、国が開発目標を定め、農研機構を中心に、産学官連携を強化し開発を進めると同時に、② 生産者・農協、サービス事業体、機械メーカー、食品事業者、地方自治体等、産地・流通・販売が一体でスマート技術等に対応するための生産・流通・販売方式の変革（栽培体系の見直し、サービス事業体の活用等）などの取組を促進する仕組みについて検討する。