スマート農業の展開について

技 術 政 策 室

スマート農業とは何か？

1

先端技術

我が国の農業の強み
ロボットトラクタ

・ 気候や土壌などの地域特性に対応した匠の技

アシストスーツ

ドローン

従来の半分の力で持ち上げ動作が可能

ほ場全体のセンシングデータを基に適正な施肥・防除・ 全国各地の地域性を反映した、多種多様で美味しい品目、品種
・ 消費者ニーズに即した安全安心な農産物

作業時間を４割削減「農業技術」× 「先端技術」
熟練農業者

無人化作業体系

スマート農業

ICT技術による形式知化

新規就農者

対価
熟練農業者が摘果した果実

新規就農者等の学習、指導に活用

スマート農業の効果

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

農業の競争力強化のためには｢スマート農業｣の開発・実装が急務である。
なぜ？

2農業就業人口の年齢構成（2015年）

農業就業人口は210万人で、平均年齢は66.4歳、65歳以上が６割以上を占める。

資料：「2015年農林業センサス」

経営耕地面積の集積割合の推移

５ha以上層の経営耕地の集積割合は、20年間で34％から58％へ増加。
0
平成７年
1
1995年

204060

１ha未満

１～５

５～10

21.4

44.4

7.7

10～20

2005年

10ha以上26.5【５ha以上：34.2％】【５ha以上：34.2％】

2

平成17年
3（％）
10080

20～30

50～100

30～50

100ha
以上
17.4

39.3

9.2

8.0

5.4

<115.1万><76.5万><5.1万><2.2万>

7.7

8.7

4.4

<0.7万><0.5万><864><0.8万>【５ha以上：43.3％】【５ha以上：43.3％】

4

2015年
5平成27年

11.9

30.2

10.1

7.2

10.3

前回構成比
からの増減→<74.1万><53.1万><5.2万><2.5万><1.0万><0.9万><0.6万><1,590>(△5.5)(△9.1)(＋1.1)(＋2.1) (＋1.8) (＋2.6)(＋3.1)(＋3.8)

10.3

11.8

8.2

【５ha以上：57.9％】【５ha以上：57.9％】

注１： 1995年結果は10ha以上を詳細化できないため、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」

3水 稲 の 主 な 作 業 フ ロ ー
育苗

耕起・代かき

管理作業

田植え

収穫

(防除、水管理、畦畔除草など）【労働時間（10a当たり）】（防除(農薬散布等)） (水管理、畦畔除草、見回り等）

２．８時間

３．３時間

３．０時間

０．５時間

７．６時間

・苗半作と言われるほど苗作りは重要・育苗 せず 、直 接播種する方法もあり（労働時間やコストの縮減になるが、収量は低下）

・ほ場を均平に整地・凸部があると雑草が繁茂
・移植の２～３日前に作業

２．９時間

・機械を操作し、まっすぐに移植するには熟練が必要
・通常 、機械を 操作する人と、苗を補給す る人の二人一組で作業

・日頃から稲を観察し、病害虫の発生に留意
・農薬の飛散（ドリフト）にも留意が必要

・生育ステ ージや気温に 応 じた 、
日々の細やかな水位調整が必
要・夏場の畦畔除草も大きな負担

無人走行田植機で誰でもたった一人で田植えが可能

自動航行ドロー
遠隔からスマホンでセンシングし、 で自動水管理
ピンポイントで農 ルンバで草刈り
薬散布

・適期に収穫しないと品質や収量が低下
・収穫適期は短いが、夜間作業やほ場がぬかるむと作業が困難

スマート農業がもたらす変化

ドローンによる直接播種も可能

無人走行トラクター
で超省力、規模拡大

自動走行コンバインで昼夜を問わず収穫可能

各国の農業従事者の年齢構成

基幹的農業従事者は年々高齢化が進行しており、主要国と比較しても突出。
70

64.6%

60
47.0%
43.1%

50
40

36.2%
34.3%

41.5%
40.3%

41.5%

38.4%
35.9%

28.8%
28.2%

30
19.8%

16.5%

20
10

9.6%

25.3%

9.1%

6.9%

9.3%

9.2%

3.0%

9.7%

1.5%

0.4%

0

英
25歳未満

仏独

25-49歳（米：25-54歳）

蘭

米

50-64歳（米：55-64歳）

日
65歳以上

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

4

スマート農業の推進は、生産性向上への千載一遇のチャンス
課題先進産業の農業で、導入待ったなし。

先端技術の活用（自動化）○ 現場のニーズを踏まえ、ロボット、IoT技術等の先端技術を活用して、様々な農作業の自動化を推進。
自動走行農機＜自動走行トラクター＞＜茶園管理ロボット＞

自動水管理システム
・自動制御ソフト・バルブ操作ソフト
・気象災害警告ソフトなど

自動制御

遠隔制御

・水深・水温など

・衛星測位技術により、耕耘整地を無人機が行い、播種・施肥を後方の有人機が行う有人-無人協調システムが市販化済み。

・センサーで茶樹の列を検知して適切な位置を自動で走行し、茶葉を摘採するシステムが市販化済み。

自動草刈ロボット＜リモコン式自走草刈機＞＜低価格の無人草刈機＞

給水バルブ

落水口

・農業者はスマートフォンを操作するだけで、水田の水位や水温などのデータを確認でき、給水、落水を自動かつ遠隔で制御することが可能。

トマト収穫ロボット
収穫ロボット：畝内を自動で収穫

通信、連携

かご台車：かご供給、収納・急傾斜（最大傾斜40°）での除草作 ・従来の乗用型草刈機（１台100万円業もリモコン操作で安全に実施可能。 程度）を最小限の機能に絞り込み、小型の無人草刈機として、半額程度（50万円）となるよう開発中。

温湯パイプ：収穫ロボットのレール＋施設内暖房の役割

・ＡＩを活用し、対象物の成熟度を判別し自動で収穫。夜間における無人収穫作業も可能に。

5

農業分野における先端技術の活用例（自動化）
遠隔監視により１人で４台の自走走行トラクターを制御するシステム
農研機構、株式会社クボタ
概要
遠隔監視基地局から１人で、別々のほ場で作業機をつけて自動走行する４台のトラクターを操作するシステムを開発中。
監視者＜試験地＞千葉県柏市＜要素技術＞ GPS等の衛星測位、無線通信

遠隔監視基地局

ロボットトラクタ

ほ場補助員

目標
ほ場間移動を含む遠隔監視による無人自動走行システムを2020年までに実現［未来投資会議2018（平成30年６月閣議決定）］
2016年度補正予算「革新的技術開発・緊急展開事業（経営体強化プロジェクト）(2017-19)」

農業分野における先端技術の活用例（自動化）
自動運転田植機

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

H31年度以降実用化

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

無人作業中の自動運転田植機（自動旋回の様子）

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

出典：農研機構Webサイトより（株）クボタケミックス
価 格：自動給水バルブ 15万円
自動落水口
12万円
基地局 20～30万円
通信費 3,000円/月
H30年3月 先行販売開始

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

ドローンの農業利用
様々な用途に活用可能なドローン
農薬散布
国内で水稲を中心に8,000ha以上のほ場でドローンによる農薬散布が実施。
10000
8000
6000

その他
大豆防除
麦類防除
水稲防除

水稲の生育状況センシング
ドローンに搭載した特殊カメラによって水稲の生育状況をセンシング（一部企業でサービス開始済）。
生育不良のところだけピンポイントで施肥を行えば、生育のムラがなくなるとともに、施肥コストが削減。
水稲の葉色マップ例

対前年12倍増

4000

国有林野の管理
ヒノキやスギの生育状況確認、クヌギ（広葉樹）の葉枯れ 調査、カラマツの着果状況調査など多用途で利活用。

カメラ

20000
H28年度

H29年度

ドローンによる農薬散布面積（農林水産省調べ）

H30年度
（推測値）

薄←
葉色 →濃(不良 生育状況 良）

鳥獣害対策

果樹の病害虫管理
スピードスプレーヤー防除が困難な急傾斜の果樹栽培において、ドローンを活用した病害虫の発生状況のセンシング及び農薬散布技術を開発中。
センシング技術により病害虫発生状況を把握・予測

スピードスプレイヤーによる防除が困難な急傾斜園地に対応

カワウの食害対策

シカ、イノシシ、サルなどの生息状況の把握や、超音波センサー利用による追い払い技術を開発中。
大型野生鳥獣生息域の把握

アユの食害を防止するため、スピーカーを搭載したドローンによるカワウの追い払い技術を開発中。

鳥獣追い払いドローンに赤外線サーモカメラを搭載し夜間飛行で撮影したシカ（午前0時）

7

農業分野における先端技術の活用例（自動化）
ＡＩを活用した施設野菜収穫ロボット技術の開発
現在開発中のトマト
収穫ロボット

カメラ１台でも認識可能

AI

・カメラでの認識に時間がかかる。
・入り組んだ場所は収穫できないなど、複雑な動きが苦手。

ＡＩを活用
し、果実認
識・障害物（主茎）認識技術と収穫アームの制御技術を開発

情報処理量を減らせるので速い

葉や茎をよけることを学習するので獲れる【期待できる効果・ポイント】
 収穫適期のトマトを選択し、収量の５割以上をロボットで収穫 高速・高精度にトマトを認識し、収穫ピーク時の人手業の代替えにより労働ピークを削減し、収穫作業の労働コストを３割削減✓ 運動の習熟機能により、これまで機械化できていなかった果菜類や果樹の収穫等の複雑な作業のロボット化を実現✓ AIを用いた画像認識により、収穫適期のトマトを収穫
28年度補正予算「革新的技術開発・緊急展開事業」において開発中（参考）スマート農業技術カタログ○○

スマート農業に関する技術の募集を行い、提案のあった技術を「スマート農業技術カタログ」として公表。
技術の活用が想定される営農類型別に、「活用するシーン」、活用の目安となる技術内容の「分類」、技術の特徴や効果をまとめた「技術概要」、「問合せ先」を掲載。

スマート農業技術カタログの画面○ 2019年６月時点で、研究機関や民間企業等から提案のあった220の技術について掲載。
○ 詳細は下記ＱＲコードもしくは、HPで「スマート農業技術カタログ」と検索してください。

↑技術カタログはコチラ！

チラシ等の技術概要※ スマート農業技術カタログは、現在開発・販売されているスマート農業技術について、農業現場に広く知っていただくことを目的としたものであり、技術の効果等を農林水産省が確認・認定しているものではありません。各技術の詳細については、各技術の「問合せ先」にお願いします。

8スマート農業の推進は、世界的潮流
ただし、現時点では、大規模畑作等が中心。
→野菜、果樹、中山間地域対応等の空白領域の開発が重要。
我が国の多種多様で高品質な生産をサポート

スマート農業の今後〇 ｢専ら技術開発｣のフェーズから、｢技術開発をしつつ、実証・普及・社会実装｣へ展開〇 現場へ本格普及はこれから。農家は様子見の状
況。
〇 技術や経営への効果を明らかにし、情報提供していくことが必要。

9スマート農業実証プロジェクト
先端技術を生産現場において、生産から出荷まで一気通貫とした体系として導入・実証し、技術や経営の効果を明らかに。（全国６９カ所において様々な品目・地域で実証）

要素技術を生産から出荷まで体系的に組み立てた一貫体系で現場実証
耕起・整地

移植

水管理

収穫

自動走行トラクター

自動運転田植機

ほ場水管理システム

ドローンを活用した
適期収穫

経営管理

施肥

栽培管理

収穫

経営管理システム

可変施肥トラクター

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

水田作

露地
野菜

スマート農業関連実証事業 採択地区
：水田作（輸出用）
：施設園芸
：畜産

中国・四国

30 (農)高野生産組合【富山】
31 (農)布目沢営農

近畿

【石川】

【福岡】

【島根】

【滋賀】

32 (農)夢耕坊

44 (有)ｸﾞﾘｰﾝｻﾎﾟｰﾄ斐川

39 (有)ﾌｸﾊﾗﾌｧｰﾑ【福井】
33 (株)若狭の恵34 (農)ｴｺﾌｧｰﾑ舟枝
35 田中農園(株)

【岡山】

【京都】

55 (有)ｱｸﾞﾘﾍﾞｰｽにいや

45 (株)ﾌｧｰﾑ安井

40 (農)ほづま【長崎】
56 JAながさき西海かん
きつ部会連絡協議会【熊本】
57 (株)東洋ｸﾞﾘｰﾝﾌｧｰﾑ
58 JA阿蘇いちご部会
委託部
59 JA鹿本園芸部会西瓜専門部ほか【大分】
60 (株)ｵｰｴｽ豊後大野
ﾌｧｰﾑ
61 (株)ﾀｶﾋｺｱｸﾞﾛﾋﾞｼﾞﾈｽ
【宮崎】
62 (株)ｼﾞｪｲｴｲﾌｰｽﾞみやざき
63 (有)新福青果【鹿児島】
64 (農)土里夢たかた
65 (有)南西ｻｰﾋﾞｽ
66 JAそおﾋﾟｰﾏﾝ部会
67 鹿児島堀口製茶(有)68 (農)霧島第一牧場

46 (農)寄江原

【兵庫】

【広島】

41 (株)Amnak

47 (農)ﾌｧｰﾑ・おだ【奈良】

48 (株)vegeta

42 (農)赤松ﾊｳｽ柿49 松岡農園ほか【山口】

生産組合ほか【和歌山】

50 (農)むつみほか

43 森川農園ほか【香川】
51 (株)尾野農園【愛媛】
52 ＪＡにしうわｽﾏｰﾄ農業研究会【高知】
53 営農支援ｾﾝﾀｰ四万十(株)5455585956572844454648496061476263506466394065414267

43515253

沖縄【沖縄】69123456

東北東海

29323336373830【青森】(株) 十三湖ﾌｧｰﾑ
8 おとべ農産合同会社【岩手】
9 (株)ｱﾝﾄﾞﾌｧｰﾑ【宮城】
10 (有)ｱｸﾞﾘｰﾄﾞなるせ11 せんだい農業園芸ｾﾝﾀｰ【秋田】
12 (農)たねっこ
13 園芸メガ共同利用組合【山形】
14 沼澤克己【福島】
15 (株)紅梅夢ﾌｧｰﾑ
16 (株)ｱｸﾞﾘ鶴谷
7【岐阜】
36 (農)巣南営農組合【愛知】
37 下村 堅二
【三重】
38 (株)ｵﾚﾝｼﾞｱｸﾞﾘほか

31789101112131415162035341718192223242526272123 JAﾌﾙｰﾂ山梨【静岡】
27 (農)茶夢
茶夢ﾗﾝﾄﾞ
菅山園

関東【茨城】(有)横田農場ほか
18 (株)ﾗｲｽ&ｸﾞﾘｰﾝ石島【栃木】
19 (株)美土里農園ほか
20 (株)ﾄﾏﾄﾊﾟｰｸ
21 (有)ｸﾞﾘｰﾝﾊｰﾄﾃｨｰｱﾝﾄﾞｹｲ【千葉】
22 (農)神崎東部
17

【山梨】

68

69 ｱｸﾞﾘｻﾎﾟｰﾄ南大東(株)129 (有)米八

54 (有)伊藤園芸ほか

【佐賀】

【北海道】
白石農園
2 (有)新田農場ほか
3 (株)鹿中農場
4 岡田農場5 (株)ｴｱ・ｳｫｰﾀｰ農園ほか
6 JAけねべつTMRｾﾝﾀｰｱｸｼｽほか【新潟】
28 (株)白銀ｶﾙﾁｬｰ：水田作（大規模） ：水田作（中山間）
：畑作
：露地野菜
：花き：果樹：茶九州

北海道

北陸（主な実証農場）

24 (株) ｼﾞｬﾊﾟﾝﾌﾟﾚﾐｱﾑｳﾞｨﾝﾔｰﾄﾞ【長野】
25 (農)田原26 (有)ﾄｯﾌﾟﾘﾊﾞｰ

10

スマート農業関連実証事業

今後の展開〇 69の実証地区を「見られる・試せる・体験できる」情報発信拠点として活用し、全国各地での「スマート農業サミット」の開催や各種イベントでのPR活動等を通じて、プロジェクトの取組を広く情報発信する。

2019年

2020年

４月

５月

７月

８月

９月

10月

ブロック版スマート農業サミット（仮称）を順次開催

11月

11/20-22
全国版
スマート農業サミット（仮称）in アグリビジ
ネス創出フェア

初
年中
度間の報
総告決会
算とり
まとめ

「見られる・試せる・体験できる」情報発信拠点として実演会や研修会等を実施

中間検討会

成績検討会

～３月

全国版・ブロック版
スマート農業サミット（仮称）)(評価委員会反映)

計画
ヒア
リン
グ

2021年

12月 1～３月４月～

(体系
別検討会

６月

次年度計画

中間検討会

⇒九州ブロック版スマート農業サミット（「九州スマート農業技術情報連絡会議」現地研修会）も開催
日時：令和元年８月23日（金）14:00～16:30
場所：志布志市有明地区公民館
内容：１．実証計画等の発表、２．実演会（鹿児島堀口製茶圃場（茶園））デ ー タ 活 用 の 必 要 性
さらに生産性の飛躍的向上、高品質な農産物の安定生産などを実現するためには・・・・

様々なデータをフル活用することが不可欠

11

デ ー タ 活 用 の 現 状
しかしながら、現状では・・・

データはたくさんあるのに、十分に活用できていない。
？

？

土壌データ

気象データ

？
市況データ

？

？
農地データ

センサーデータ

農業データ連携基盤の3つの機能データを集約し、データの連携・共有を可能とする
農業データ連携基盤（WAGRI）を構築。
データを集約

WAGRI

データを連携

データを共有

WAGRI

WAGRI

12

農業データ連携基盤の役割と効果
農業データ連携基盤（WAGRI）は ・・・

企業等

 データを保有する企業等と、データを利用して農業者にサービスを提供する企業等の、企業等の間を橋渡しする役割を担う。

様々なデータを提供

WAGRI
データを利用。新サービスを創出企業等(農機メーカー、IT企業等)

 多くの企業等が活用することで、サービスの充実や農業関連サービスの創出を促す。

最適なサービスを選択・活用農業者が、自分の望むサービスを選択・活用できるようになる。

農業者

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

農機メーカーＡ

農機メーカーＢ

ICTベンダーＣ

ICTベンダーＤ

WAGRIを通じてデータ・システムを取得し、新たな農業関連サービスを開発

農業データ連携基盤（WAGRI）

Private (Closed) データ

Publicデータ

農業者個々人が「安全」に自分のデータを保存・管理

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

気象
API※

農地
API

地図
API

センサ
API

生育予測
API

土壌
API

統計
API

民間
企業

民間団体

民間
企業

民間
企業

民間
企業

PublicやPrivateデータのマスター系を定義したデータを提供

認証方式

WAGRIを通じてデータ・システムを提供
データ・システム
提供者

Masterデータ

Open ID Connectを利用

農研機構

官公庁

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

13

農業データ連携基盤から取得可能な主なデータ・システム（現時点）
データ・システム

内容

提供元

肥料

肥料登録銘柄情報

農林水産消費安全技術センター (FAMIC)

農薬

農薬登録情報農林水産消費安全技術センター (FAMIC)

地図

地図データ、航空写真の画像データ

NTT空間情報

農地

農地の区画情報（筆ポリゴン）

農林水産省

〃

農地の区画形状、用排水の整備状況等（ほ区ポリゴン）

農林水産省

〃

農地の緯度経度情報（農地ピンデータ）

全国農業会議所

気象

最長３日先までの気象情報 （１kmメッシュ）

ハレックス

〃

最長26日先までの気象情報（１kmメッシュ）

ライフビジネスウェザー〃府県などの広域な気象情報

気象庁

生育予測

水稲の生育予測システム

ビジョンテック

土壌

土壌の種類や分布が分かるデジタル土壌図

農研機構

その他

手書き文字認識システム

EduLab※ 農業データ連携基盤から取得可能なデータやシステムは、農業データ連携基盤協議会のホームページより確認いただけます（https://wagri.net/）

データ連携基盤により変わる農業
今までは ・・・

農業データ連携基盤の効果

水稲の生育状況を揃えるために様々なデータを統合して解析したくても、農機やセンサーの企業が異なるとデータを比較できない。

昨年の収量データと栽培管理データを統合・解析しながら水管理や追肥を実施。

⇒ 品質の向上、均質化⇒ 資材コストの削減

過去の収量データ(Ａ社の収量コンバイン)

WAGRI
生育状況のデータ

水管理のデータ(Ｂ社のドローン)(Ｃ社のセンサー)

14

データ連携基盤により変わる農業
今までは ・・・

農業データ連携基盤の効果

地域の部会内で情報共有したくても、全員が同じシステムを使っていないとデータの共有・比較が難しい。

使用するシステムに関係なく、自由にデータを共有・比較しながら栽培技術について検討。

ＣＤ⇒ 産地全体のレベルアップ⇒ 新技術の円滑な習得
ＣＤWAGRI
ＡＢＡ

栽培コストや収量などを共有・比較

Ｂ※ 各種データの提供・共有・活用にあたっては、関係者間でのルールに基づく合意形成が前提

データ連携基盤により変わる農業(農業者が利用するアプリ画面例)

WAGRIより各種データを入手して活用

１kmメッシュのきめ細かな気象データを活用することで、品質に大きな影響を及ぼす収穫時の降雨を避けた的確な作業判断が可能になる。

生育予測システムを活用することで、ほ場単位での生育ステージごとの予測日が表示でき、中長期の作業計画の策定が容易になり、作業ピークの分散も可能になる。

15

農業データ連携基盤により変わる農業
スマート農業実証プロジェクト

公的機関・民間

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

過去の収量データ

収穫データ

WAGRIデータ、コンテンツの充実
Public領域

Private （Closed）領域

各種API
農研機構による解析

民間（ITベンダー）等
営農支援向けサービスの拡大＜例＞
・高精度な多品目生育予測
・病害虫発生予察・異常気象対応
・農業技術支援システム

・GAP認証支援システム
・新たな保険商品
・データを基にした金融商品

データ連携基盤により変わる農業【データを活用したスマート農業の将来像】

16

5時点版

＋ード等追記(表紙)

19.06.12現在情報）

農業新技術の現場実装推進プログラム【概要版】
詳細版はこちら2019年６月
プログラムの詳細は農林水産省のWebsiteからご確認いただけます
http://www.maff.go.jp/j/press/kanbo/kihyo03/190607.html

農業新技術の現場実装推進プログラム〇 ICTやロボット技術、AI等の先端技術は、意欲ある農業者が自らの経営戦略を実現し、競争力を向上するための強力なツールになることが期待されるとともに、熟練農業者の技術の伝承など、地域農業の次世代への継承にも資するものであり、生産現場への導入は待ったなしの課題。
〇 本プログラムは、農業者や企業、研究機関、行政などの関係者が、共通認識を持って連携しながら、開発から普及に至る取組を効果的に進め、農業現場への新技術の実装を加速化し、農業経営の改善を実現することを目的として策定。

＜プログラムの内容（抜粋）＞① 農業経営の将来像
新技術の導入によって実現することが期待される先進的な農業経営の姿を、営農類型（※）毎に具体的に示す。
・水田作 平場・露地野菜

将来像：新技術をフル活用し、超大規模・超低コスト輸出用米生産を実現
新技術の効果(10a当たり)・ 労働時間を約50％削減
・ 単収を約15％向上

・ 経営コストを約20％削減/60kg
主な導入技術

新技術導入後の経営モデル

将来像：効率的な複数品目管理により、省力化と規模拡大を実現
新技術の効果（10a当たり）・ 労働時間を約30％削減

・ 単収を約15％向上
主な導入技術

新技術導入後の経営モデル
家族経営(２名、臨時雇用８名）

法人経営（常勤18名(うち雇用12名）、臨時雇用4名）

計6.7ha(だいこん2.7ha、キャベツ1.7ha、計300ha （うち輸出用米150ha)

ロボットトラクター
自動水管理システム（遠隔監視複数台）

・水田作 中山間

メロン0.6ha、すいか1.0ha、かぼちゃ0.8ha)

ドローンによるセンシング・農薬散布等

全自動キャベツ
収穫機

・酪農 (北海道)

将来像：新技術の活用により中山間地域の農地維持を実現
新技術の効果（10a当たり）

将来像：機械の能力を最大限発揮できる規模拡大を実現
新技術の効果・ 労働時間を約35％削減
・ 単収を約15％向上

・ 労働時間を約15％削減

・経営コストを約５％削減/60kg

新技術導入後の経営モデル（うち搾乳・飼養管理時間を約70％削減）

主な導入技術集落営農（構成員16名（うち主たる従事者2名））

新技術導入後の経営モデル

・ 飼養頭数を増頭
主な導入技術

法人経営（常勤4名、臨時雇用5～6名）
経産牛500頭

計30ha(米20ha 、小麦5ha、大豆5ha)
リモコン式草刈機

小型汎用コンバイン

発情発見システム

搾乳ロボット（ロータリー型）※８営農類型22事例〔①水田作（平場・中山間、法人・家族・集落営農）、②畑作、③露地野菜、④施設園芸、⑤花き、⑥茶、⑦果樹、⑧畜産（酪農（北海道・都府県）、肉用牛等）〕

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② 各技術のロードマップ
ICTやAI等を用いた先端技術毎に、開発等の現状や課題を整理し、普及に向けた今後の見通しを示〇 す。
ドローン（農薬散布）〇 家畜の個体センシング【技術開発と普及の現状】【技術開発と普及の現状】
27,346haで散布※

・・ AIで病害虫を検知し、ピンポイント散布する技術が実証中 等※ H30.12末 速報値（延べ面積）

AIで病変部位等を検出し、その部分のみ散布【普及に向けた課題】

2025

2022

2019

・ 姿勢制御の正確性等の技術向上
・ 航行ルール下での実例の蓄積や収集、共有 等

ピンポイント散布

農薬散布（面散布）【タイムライン】＜面散布（水田、畑、飼料作物）＞
普及

市販化

実証

＜ピンポイント散布＞
実証

市販化

普及

・ 各種センサーで、牛の健康や繁殖管理等を行うシステムが市販化、普及
乳用牛に装着された・ より正確な行動解析技術が開発中
動作センサー等【タイムライン】【普及に向けた課題】
・ 生体へのセンサー装着方法の改良
・ データ蓄積による精度向上
等

赤外線カメラ画像の解析による非接触センシング

2022

20192025＜動作センサー等によるセンシング＞
普及＜画像解析による非接触センシング＞
実証市販化

普及市販化

③ 技術実装の推進方策
新技術を農業現場に実装するために推進すべき施策や取組を５つの方策に整理して示す。
農業者の取組段階に応じた方策○ 就農前から学べる環境づくり
・ 農業大学校・農業高校で新技術に関する授業の展開 等① 農業新技術を知る○ 知りたい・学びたいときにすぐ最新情報を入手できる環境づくり
・ 現場で農業者が新技術に関する情報を入手することが可能となる情報発信・ ICTベンダー等と交流するマッチングの各地での開催 等② 農業新技術を試す○ 自分に合った新技術がすぐ分かる環境づくり
・ 実際に稼働する新技術の体験できる、スマート農業実証ほ場の整備
・ 新技術を取り入れた新たな営農体系について、農業者とICTベンダー等が一緒に検証・構築 等③ 農業新技術を導入する○ 新技術をフル活用する環境づくり
・ 新技術やデータに基づく営農手法に関する相談窓口の開設
・ 新技術を取り入れた持続的な生産体制への転換 等○ 新技術の新たな導入システムの創出等による低コスト化に向けた環境づくり
・ ICTベンダー等の農業分野への参入促進
・ 農機のシェアリング・共同利用等による新技術の低コスト化 等

新技術の実装を促進する基盤づくり・技術開発④ 実践環境の整備⑤ 新技術の発展○ 新技術の活用効果を高める農業・農村の基盤づくり
・ 新技術に対応した農業農村整備の推進○ 農業ビッグデータの利活用による新たな農業支援ビジネスの創生
・ ビッグデータを活用した民間事業者によるICTサービスの開発・提供の推進
・ 官民データの連携による新ビジネスの創生・農業者の利便性向上の推進 等○ 産学官が集結した農業新技術の開発・改良・ 農業者・民間企業・大学・研究機関等のチームによる新技術の開発・改良・ 研究人材・資本の効果的活用による先端技術研究の加速化

世界に誇る我が国の先端技術

農業技術

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

× のデータ化 ×

ＷＡＧＲＩの実装

世界トップレベルのデータ駆動型スマート農業の実現
若者にも魅力的な新しい形の農業を！

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