工業製品の生産現場では、製品を必要なときに必要な量だけ供給する「ジャストインタイム生産（JIT生産）」が普及している。

気候変動により不安視されている将来の農作物の生産。農研機構では自然環境を人工的に再現し、自然を相手にする農業分野ではこれまで難しかったが、農業技術の進化によって農作物JIT生産の実現が近づいている。

気候変動に対応する栽培方法や品種を研究。地球の未来を救う取り組みが進められている。

ボット計測装置﹂の２つの装置で構成されている︒

培で︑ 年 分 以 上の検 証 ができることとなる︒

農研機構の米丸さんは︑﹁２変動と切っても切り離せない︒に影 響を 受ける 農 業は︑気 候長さを分単位で精密に制御可りとなるＬＥＤライトの強さ・ＣＯ ２濃度のほか︑日照の代わ人工気象室です︒
温度や湿度︑自 然 環 境の一部を 再 現できる

ス ー パーコンピュー タ ー﹃ 紫影︒
そのデータは︑農研機構のら︑対 象 物を上下 左 右から撮﹁カメラがレールを移動しながる農 作 物を撮 影する装 置だ︒

環境エミュレータで栽培していロボット計 測 装 置は ︑栽 培

０２３年の夏は統計開始以降能です︒
その利点は︑季節を模峰﹄に送られ︑深 層 学 習︵ＡＩ

﹁ 栽 培 環 境エミュレータは︑で最も 暑 く ︑多 数の農 作 物 がせること ︒農 作 物の新たな 栽解析︶によって︑大きさや色な栽 培 環 境 を 再 現しで生 育 状 況 解 析

被害を受けました︒
農業にとっ培技術を検証できる機会を増どの生育状況を解析します﹂

気温や日照などの自然要因て気 候 変 動 対 策は︑緊 急の課やすことができます﹂と米丸さんは語る︒

題です﹂と言葉に力を込める︒
気候変動が起こす農作物生で農 作 物を 栽 培した場 合に︑環 境エミュレータで栽 培 時 期

年に１回 だけだ︒
一方で︑栽 培育種を実地検証できるのは１さによって高温障害が発生し︑﹁ 年々激しさを 増す夏の暑一例が︑稲の栽培試験だ︒

ようなことを行っているのか︒

人工 気 象 室を 利 用して︑どの農研機構では︑ロボティクス

データベースと 連 動
気 候 変 動に挑む

収量や品質がどう変化するかを 再 現すれば ︑１ 年に２ 回 試

コメは収量減少や品質劣化の例えば ︑春に種をまき 秋にを明らかにする必要がある︒
ませる︒
さらに︑自然に任せた場危機に直面しています︒
その対産の不安定化を乗り切るためた︑新たな 気 候に適 応する 育合はその年によって気 象 条 件策を検証中です﹂

境 下では ︑新しい栽 培 技 術 や種︵ 農 作 物などの品 種を改 良は異なるが︑栽培環境エミュレ

今後の研究の見通しについて収 穫する農 作 物なら︑自 然 環すること︶も求められる︒
そこータなら確実に再現できるの米 丸さんは
﹁雨や雪 ︑雷などをや日照など条件が異なる環境で手助けとなるのが︑米丸さんもメリットだ︒現在︑農研機構には︑どうすればいいか︒気 温たちが開発した﹁ロボティクスにある栽培環境エミュレータはロボティクス人工気象室は︑含めた自然のすべてを再現した

影 響 を 受 け る た め ︑精 度 が

予 測 方 式 は ︑天 候 に 大 き ない﹂と読者にエールを送った︒

ち ︑未 来 を 切 り 拓いてく ださんは﹁チャレンジする精神を持研究で気候変動に挑む米丸さロボティクス人工気 象 室の産技術開発を目指します﹂

な環境に適応した︑農作物の生気 候 変 動によって生 じる 様々農業データと連動させて解析︒の統合データベースに含まれる

生 育 特 性や品 質を ︑農 研 機 構

環 境の中で推 定した農 作 物のいと考えています︒様々な栽培台超︒理論上は︑
年２回の栽人工気象室﹂
だ︒﹁栽培環境エミュレータ﹂と﹁ロ開 花 から 収 穫 までの 積 算 温度︵１ 日の平 均 気 温の合 計 ︶農 研 機 構の 太 田 さ んのチ

低 く ズレがで予 測していた︒
しかし︑このームが︑ＪＩＴ生産を実現しった︒

データをもとに出荷量調整

よ う と している 農 作 物 がイ

そんな 状 況 を 受 けて﹁ デー

１週 間ほどあチ ゴだ ︒
イチゴは 旬の冬から
春 を 中 心 に ︑年 間 を 通 じ ての調整ができる生産制御技術

タをもとに ︑誰にでも 出 荷 量﹁ な かで も 需 要 の ピ ー クが必 要 ﹂との認 識から 農 研 機需要がある︒

は ︑クリスマスや 年 末 年 始に構のチームは︑イチゴのＪＩＴ

太田さんのチームが最初に５段 階に分けて気 温 変 化を 測 定生産への挑戦を開始した︒

月中 旬 〜１ 月 上 旬

あたるです︒取 引 価 格も高くなるこの 時 期 に 出 荷 を 合 わ せること は ︑農 業 経 営 の 安 定 化 には語る︒

行ったのが︑開花から収穫までの 生 育 過 程 を 正 確に 把 握することだ︒﹁ 気 温や湿 度 ︑日 照 時 間など 自 然 環 境 を 再 現できる 人
工気 象 室 内でイチゴを栽 培 ︒
果実の大きさや色︑果 実 表面の 温 度 な どの 生 育 状 況 を 専

人工気象室で推定できる情報
花の特 定には︑農 研 機 構のＡ

収 穫 日 予 測 に 欠 かせない開専 門 家が力を 合わせている ︒

方 式の開 発のために︑多くの実 はイチ ゴのＪ Ｉ Ｔ 生 産

専 門 家の連 携で研 究に成 果

ハウスにネットワークカメラを設置

Ｉ専門家が開発した﹁自動アノテ ーションプロ グラム ﹂を活 用 ︒従 来 は 開 花 状 況 を 学習させるために︑開 花する花を１万か所以上︑手 作 業で囲う 必 要 があった ︒
これに対しの活用で︑囲む部 分は１００か 所 程 度でも 十 分 な 精度を得ることができ ︑労 力を大幅に削減した︒
ほ かにも イチ ゴの 成 長 過
程を理 解するために︑イチゴ
栽 培 の 専 門 家 にア ドバイスを 受けた︒﹁ 連 携が一つでも欠け てい た ら ︑技 術 は 完 成 できなかった﹂とチームプレイの米丸淳一さん

よねまるじゅんいち大切さを強調する︒﹁ 農 学 は ︑栽 培 からトラク
ターなどの農 業 機 械 ︑農 家の人手不足を解消するロボットまで︑関 連 領 域が幅 広い学 問

ぜひ農業研究の仲間になってです︒食べることが好きなら︑ください﹂と︑読者に対して研究への参加を呼び掛けた︒※アノテーションとは、あるデータに対して関連する情報を注釈として付与すること

収量ピーク日を誤差±1日で制御達成（人工気象室）気温変化から個々の果実の収穫日を高精度に予測

品質5段階の生育ステージに分けて、各々の気温に対する感受性の違いを収穫日の予測に反映

農作物の品質は、農研機構の統合データベースに記録されている。
ロボティクス人工気象室とデータベースの連動で、栽培環境と品質の関係性を解析でき、栽培方法の改良や育種が効率的になる。
独自開発したプログラムによって、アノテーション※時間を1/5に短縮（写真は農研機構提供）

ロボット計測装置とAIの連携によって、温度や光が収量にどのような影響を与えるのか、時系列で解析できる。
計測装置を変更することで二次元だけでなく、三次元でも実や葉の様子を解析可能。
日ごとの推定収穫果数を合計し、収量ピーク日を算出。結果を基に環境制御（気温）により収量ピーク日を制御

収量
収量ピーク日を制御
日ごとの収穫果数
高精度収穫日予測

収量ピーク日制御

UP

ＬＥＤライトの強さ・長さを分単位で精密に制御。温度や湿 度 、ＣＯ２
濃 度も自然 環 境を再現（写真は農研機構提供）

収穫日予測に必要な開花日を画像からAIにより検出用のカメラで測 定していきました﹂
イチ ゴの 開 花 から 収 穫 までの間を５段 階に分け︑各 段階で気 温 変 化 を 測 定・制 御 ︒

予 測できることが分かり ︑出

その結果︑収 穫日が高 精 度に荷量の調整へ道筋を開いた︒﹁新しく構築した収穫日予測 モデル を 人 工 気 象 室 で 実

１ 日 間 で 制 御 でき る験したところ︑収 穫 目 標日に対しことを確認 ︒出 荷 量の調 整につながる 成 果を 得ました﹂と研究成果に胸を張る︒
イチ ゴのＪ Ｉ Ｔ 生 産 を 多
くの 生 産 者 が 利 用でき る よう︑現 在 実 際の栽 培 環 境での実証実験が行われている︒

太田智彦さん
おお た とも ひこ

農研機構 基盤技術研究本部 農業情報研究センター
データ研究推進室 兼 インキュベーションラボ 室長・ラボ長

収 穫時期
人工気象室でイチゴのJIT生産に向けた検証を実施

気温や湿度、光などの栽培環境を精密に再現し、観察・解析ができるロボティクス人工気象室では、農作物のどのようなことを推定可能なのか。
代表的な項目である収穫時期と収量、品質の3つを紹介しよう。
上下左右からイチゴを撮影することで、房なりのイチゴであっても、個々の花の開花状況をAIにより検出できる（写真は農研機構提供）

栽培環境を精密に制御し、農作物の環境応答について解析できるロボティクス人工気象室

収穫日

収穫日予測

±

収量／需要

JIT未導入の収量もつながります﹂と 太 田 さん

気温制御により収量ピーク日を移動！
！

ロボティクス人工気象室で農作物を観察することで、気温や日照時間が、収穫時期にどのような影響を与えるのかを推定できる。
例えば、イチゴでは、開花から収穫までに必要な累積温度が分かった。

画像センシング

従来︑イチゴの収 穫 期は︑需要が増える年末年始に出荷することで、需要が少ない時期の「つくりすぎ」を防ぎ、フードロスの削減にもつながる。

農研機構 基盤技術研究本部 農業ロボティクス研究センター
施設ロボティクスユニット ユニット長

20JIT制御による
収量

12

人工気象室内のカメラが農作物を撮影。スーパーコン
ピューターにデータを送付しAIで解析される（写真は農研機構提供）

AIにより生育過程の画像から開花を認識し、確率88.8%で検出。果実の発育開始のタイミングが正確に分かること
で収穫日を高精度に予測できるイチゴは全国出荷量が約14万9,200t(2022年)で、トマトやキュウリと並んで市場が大きいイチゴの需要

クリスマス 従来※40±A
IAIJIT生産が実現すると？

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2024年3月
2024年3月

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