農薬の後作物残留における新たな評価法に係る調査
鈴木万智*，元木 裕*，加藤貴央*，岩船 敬** 独)農林水産消費安全技術センター 農薬検査部
農薬の後作物残留の新たな評価法の導入に向けて，後作物残留に係る国内外の知見を整理した．新評価法の参考となる海外の評価スキームに関する情報を収集した結果，欧米では第 1 段階として後作物代謝試験を要求し，その結果に応じて第 2 段階の後作物残留試験を要求するスキームとなっていた．また，国内の知見を整理した結果，有機炭素含量が少ない土壌で生育速度が速い葉菜類を栽培した場合に後作物残留が起こりやすいことが明らかになった．一方，有効成分投下量，土壌中半減期，土壌吸着定数，オクタノール／水分配係数等の個別の要因では農薬の後作物残留性を正確に評価できないことが示された．
移行係数を用いた後作物残留濃度の推定法を構築し，検証を行った結果，一定の推定精度が得られたことから，現在の後作物残留試験の要求トリガーである土壌中半減期に代わって本推定手法が活用できる可能性が示された．
Keywords：農薬，後作物残留性，リスク評価，簡易推定法緒言
平成 18 年 5 月からポジティブリスト制度が施行され，基準値がない作物と農薬の組み合わせには一律基準（0.01 ppm）が適用されるようになった．これまでに国産農作物について一律基準を超疎水性が高い，すなわちオクタノール／水分配係数（以下「log Pow」という）が 4 以上の化学物質の場合には水耕液から茎葉部への移行性は大きく低下することが示されている．さらに，化学物質
が植物体内に取り込まれた後は代謝分解されるが，過するいくつかの事例があったが，その中には，作物の栽培に使用された農薬が土壌へ残留し，その後に作付けされた作物（以下｢後作物｣という）が土壌残留農薬によって汚染された事例も確認された 1)．
農薬の後作物への残留は，土壌に残留した農薬を後作物が取り込むことによって引き起こされる．
このため，農薬の後作物への残留による人への影
響について評価を行う目的で，我が国では農薬の登録審査において，土壌残留試験成績（以下「土残試験」という）及び後作物残留試験成績等の提出を求めている．現行の後作物残留に係る登録審

代謝分解のし易さは化学物質の構造や作物の代謝能力に大きく依存する 5)．
このように，農薬の後作物における残留量は土
壌，作物および農薬の種類によって大きく異なることが想定されことから，作物における残留性を正確に評価するためには，農薬の有効成分投下量，土壌中での減衰，土壌から作物への移行性および作物体内における代謝分解等の様々な要因を複合的に考慮する必要がある．
本調査では農薬の後作物残留に係る新たな評価法の導入に向けて，後作物残留に係る国内外の知見を整理した．海外の知見については，新評価法

査においては，農薬の土壌中での減衰速度，すな
わち土壌中半減期（以下「DT50」という）に着目
し，DT50 が 100 日を超えない場合は後作物残留試
験成績の提出を不要としている．しかし，DT50 が短い場合においても，農薬の土壌への投下量が多ければ土壌中に残留する農薬量は増加する．また
土壌中農薬の残留量が同じ場合であっても，土壌から作物への農薬の移行量は土壌の種類によって異なる．一般に農薬の吸着が弱い土壌ほど，作物が吸収可能な農薬（以下｢可給態農薬｣という）の量は多く，後作物へ移行する農薬量も増大する 2)．
また，植物による有機化学物質の取り込みと茎葉の参考となる評価スキームに関する情報を収集した．また，我が国では，後作物残留に係る調査事
業が過去 10 年近くに渡って実施されている 6-16)．
当該データを取りまとめることにより，後作物残留が起こりやすい条件を整理するとともに，DT50に代わる新たな後作物残留試験の要求トリガーを検討した．

部への移行性は，化学物質の親水性および疎水性によって影響を受けることが報告されており，
Briggs ら 3)および Dettenmier ら 4)の研究において，られており，我が国の後作物残留リスク評価制度においても，国際的な動向を踏まえながら見直しを進めることが重要である．そこで，諸外国にお48

1 諸外国における後作物残留リスク評価制度の概要
目的
現在，農薬登録制度の国際基準との調和が求め

ける後作物残留リスク評価制度を調査し，我が国における制度との比較整理を行った．

評価の考え方を整理したガイダンス文書（Guidance document; 以下「GD」という）として
GD No.6420)および GD No.27921)が公開されている．
OECD における後作物残留リスク評価制度の概要として，米国の要求要件をベースに作成された
GD No.64 における評価スキームを図 1 に示す．後
作物作付けの可能性がある場合には，第 1 段階として後作物代謝試験が要求される．後作物代謝試
験の結果，全放射性残留量 （TRR） が 0.01 mg/kg
以上であり，リスク評価を要する残留物質が認め材料および方法
経済開発協力機構（以下「OECD」という），欧州連合および米国の法令およびガイダンス文書を調査し，それぞれ概要を整理した．
欧州連合については，現行の制度に基づいて評価された農薬の評価書を調査し，試験要求の実態についても確認を行った．評価書は 2016–2018 年に発行された化学農薬の評価書を対象とし，EFSA
Journal17) で公表されているものを利用して調査した．

られた場合，第 2 段階として圃場における後作物
残留試験が要求される．第 2 段階の後作物残留試
験の結果，残留物質が 0.01 mg/kg 以上であり，各加盟国の規制当局より Maximum Residue Limits（以下「MRL」という）の設定を要求された場合，第3 段階として MRL 設定を目的とした後作物残留試験が要求される．第 3 段階では，表 1 に示す 12
区分のサブ作物グループから各 1 種類以上の供試
作物を選択し，各作物について 4 または 8 の試験例数が必要となる．

結果および考察
1.1 OECDOECD では，後作物残留に関するテストガイド
ライン（Test guideline; 以下「TG」という）として，後作物代謝試験（TG502）18)および後作物残留試験（TG504）19)が策定されており，後作物残留リスク

図 1. OECD GD No.64（2009）における評価スキーム

49

MRL の設定要件は OECD 加盟国間において一様ではなく，GD No.279 においても，MRL を設定する代わりに Plant Back Interval（後作物作付け禁
止期間, 以下「PBI」という）などのラベル表示による使用制限を行うことで，圃場での後作物残留試験を免除する方法も示されている．
後作物残留に係る TG の概要を表 2 に示す．
TG502 では標識化合物を用いて土壌から植物体内への吸収移行と主要代謝経路を確認することが目的となる．供試土壌は砂壌土を用いて作期最大施

葉菜類，根菜類および穀類の 3 種類からそれぞれ代表作物を作付けし，収穫期まで試験を実施する．
PBI は 3 パターンの中から適宜設定することとされている．最短のパターンは 7–30 日間であり，これは生育不良等により作付けし直しとなる事態も想定したものである．典型的なパターンでは 60–
270 日間，隔年輪作を想定した長期のパターンでは 270–360 日間となっている．TG504 の試験条件
は概ね TG502 と同様であり，異なる点は被験物質および試験場所である．

用量を処理し，場面に応じたエージング期間後に，

表 1. OECD GD No.279（2018）における作物グループ（Tier3）
スーパー
作物グループ

試験例数

サブ作物グループ

ニンジン，ラディッシュ，サトウダイコン，その他のビート
ジャガイモ（オプション）
球根，茎野菜 ニラ，セロリ
小麦，大麦（小粒穀物：小麦，大麦，ライコムギ，オートムギ，ライムギ）
穀類
トウモロコシ（トウモロコシと他の穀類，サトウキビ）
レタス，ホウレンソウ（アブラナ科を除く葉菜類，ハーブ，スパイスの葉部，花部）
葉菜類，
キャベツ，ケール（結球アブラナ科，非結球アブラナ科，アブラナ科飼料作物）
アブラナ科
ブロッコリー，カリフラワー（花蕾を食用とするアブラナ科）
油糧種子， 菜種，大豆（油糧種子，未成熟大豆，乾燥大豆）
豆類
乾燥豆，乾燥エンドウ豆（マメ科野菜（未成熟大豆を除く），豆類（乾燥大豆を除く）
イチゴ
果物，
果菜類
キュウリ（果菜類，小型品種：果菜類，果物，種子，ハーブ，スパイスの果実）
合計
根菜類

表 2. OECD TG における試験条件

被験物質
試験場所

TG502
後作物代謝試験
標識化合物

TG504
後作物残留試験
製剤

供試土壌

ポット又は圃場
異なる地域の2圃場
砂壌土(ラベル指定がない場合)

施用方法

作期最大量を前作物又は土壌に処理供試作物

3種(根菜類，葉菜類，穀類)

採取部位

RACs(農産物(食用･飼料部位))

植付間隔(PBI)

3パターン(7-30，60-270，270-365日)

50

4
4
4
8
8
4
4
4
8
4
4
4
60

1.2 米国
米国における農薬規制制度を規定する法律は「米国連邦殺虫剤殺菌剤殺鼠剤法（ The Federal
Insecticide, Fungicide, and Rodenticide Act: FIFRA）」
であり，農薬の評価に係る試験要求の条件およびTG が Code of Federal Regulation （CFR）22)に規定されている．米国における後作物残留リスク評価に係る法令およびテストガイドライン 23,24)の概要を図 2 に示す．米国を参考に OECD の TG およびGD が作成された経緯もあり，米国と OECD の評
価スキームは概ね同様である．ただし，OECD 加
盟国のほとんどの国では主要作物と後作物で共通の MRL を設定しているのに対し，米国では主要作物とは別に後作物用の MRL を設定している．

図 2. 米国における後作物残留リスク評価に係る法令の概要

1.3 欧州連合
欧州連合における農薬登録に係る制度は 2009
年に「植物防疫剤の販売ならびに理事会指令
79/117EEC および 91/414EEC の廃止に関する欧州議会および理事会規則（EC）No 1107/2009」25)（以
下「規則 1107/2009」という ）において改正されている．改正前は「植物防疫剤の販売に関する理事会指令 91/414/EEC, AnnexⅡ part A, Appendix C」
26)（以下「旧ガイドライン」という）において後作物残留試験の試験要求の条件および評価スキーム

制度改正後の欧州連合における後作物残留リス
ク評価に係る法令概要を図 4 に示す．試験要求の条件および TG の一覧は規則 1107/2009 の下位法
令により定められている．現行では，旧ガイドラ
インと置き換わるようなガイドラインは欧州委員会では定められておらず，OECD の TG および GDに準ずる形になっている．
欧州連合の現行制度に基づいて評価された農薬の評価書について，後作物代謝試験の実施の要否を調査した結果を表 3 に示す．調査した全 67 剤のが示されていた．その概要を図 3 に示す．旧ガイ
ドラインでは，OECD や米国のように原則的に後
作物代謝試験を要求するのではなく，土壌残留性試験より求めた 90%消失期間（以下「DT90」という），土壌中推定残留量および作物中推定残留量のパラメータが段階的に要求トリガーとして利用されており，後作物代謝試験の要否において農薬の
土壌残留性および植物への移行性が考慮されている．

うち 9 剤で後作物代謝試験の実施が不要とされていた．そのうち 4 剤は，室内試験および圃場試験における DT90 が 100 日未満であることについて
後作物代謝試験を実施不要とする根拠としていた．
このことから，欧州連合では後作物代謝試験の要求トリガーとして，図 3 に示す旧ガイドラインが運用として用いられていることが推測された．

51

図 3. 欧州連合の旧ガイドラインにおける評価スキーム

表 3. 欧州連合の評価書（2016–2018）における後作物代謝試験の実施状況

要否

不要とする根拠

剤数

要

―

58 剤

**

*

不要

DT90 ＜100日

4 剤

永年作物，使用方法

5 剤*室内試験（好気的土壌，嫌気的土壌）及びほ場試験の結果が対象．
**代謝物のみ要とされた2剤を含む．

図 4. 欧州連合における現行の後作物残留リスク評価に係る法令概要

52

1.4 諸外国と我が国の後作物残留リスク評価制
度の比較
諸外国および日本の後作物残留リスク評価制度を比較した結果を表 4 に示す．日本では後作物残留試験の要求トリガーとして，農薬の DT50 を用いており，農薬の土壌残留性に基づいてスクリーニ
ングしている点は欧州連合と共通している．日本
で要求されている後作物残留に係る試験成績は，
圃場における後作物残留試験のみであり，試験結

果は後作物における農薬の残留量が基準値を超過しないことを確認するために使用される．これに対し欧米では，第 1 段階として後作物代謝試験を要求し，その結果に応じて第 2 段階の圃場における後作物残留試験の要否が判断される．また，欧米では後作物残留評価のスキームの中に PBI 設定
または MRL 設定といったリスク管理が設けられているが，日本においてはこれらのリスク管理が設けられていない．

表 4. 欧米および日本の後作物残留リスクの評価法の比較

根拠規定

日本

欧州連合

米国

30消安6278号

委員会規則283/2013，284/2013

CFR40,158.290

永年，準永年作物

永年，準永年作物

永年，準永年作物*

除外要件

DT90 ＜100日
DT50 ＜100日

土壌中推定残留量＜0.001 ppm
作物中推定残留量＜0.01 ppm

要求試験

リスク管理

*

-

*

後作物代謝

×

○

○

後作物残留

○

○

○

ラベル制限
（PBI，植付作物）

×

○

○

MRL設定

×

△

**

○

*評価書の調査結果より，運用として用いられていることが推測される．
**欧州連合ではMRL設定に係る条項はなく，加盟国ごとに要件が異なる．

2 日本国内の後作物残留関連調査事業の知見の整理 ―後作物残留に影響を及ぼす要因の解析―
目的DT50 に代わる新たな後作物残留試験の要求ト
リガーの検討等に資するため，日本国内の後作物
残留関連調査事業等で得られた知見を整理するとともに，得られた知見と後作物残留に影響を及ぼす要因の関係について調査を行った．

土壌中濃度と後作物中濃度がそろっているデー
タを採用することとし，環境省事業では 1156 例，
農水省事業では 638 例を解析した．下記（1）式により，後作物から 0.01 ppm 以上の濃度で農薬が検出された試験数を全試験数で除することで検出率を求めた（以下｢検出率｣という）．この検出率と農薬の後作物残留へ影響を及ぼす各種要因（農薬種，作物種，有効成分投下量，DT50，土壌吸着定数（以下「Koc」という），log Pow，PBI 等）との関係について解析した．

材料および方法
2.1 日本国内の後作物残留関連調査事業で得られた知見の整理および本知見と後作物残留に影響を及ぼす要因との関係に関する解析
環境省において実施された農薬残留対策総合調
査 6)（以下｢環境省事業｣という）および農林水産省において実施された農薬の後作物残留調査事業
7–16)（以下｢農水省事業｣という）を対象とし，過年度の調査結果を整理した．これらの事業の調査概要を表 5 に示す．

検出率(%)=

53

後作物から 0.01 ppm 以上の農薬が検出された試験数
全試験数(カテゴリー別)（1）

表 5. 各事業の調査概要
環境省農薬残留対策総合調査a)

農林水産省農薬の後作物残留調査事業
一般社団法人日本植物防疫協会研究所 b)

試験実施機関

各都道府県の農業試験場

調査実施年度

平成18-29年度

供試農薬の選定

土壌への混入もしくは落下が確実に見込まれる農薬またはオクタノール 農薬の土壌残留性および物理化学性を考/水分配係数に基づいて環境省が慮して選定作成した農薬リストから選定

調査圃場の土壌分類

黒ボク土，灰色低地土，黄色土等

平成21-26および29年度

黒ボク土および砂丘未熟土 c)

有効成分投下量，PBI d) ，作物種等試験を設計する上で考慮された要因
a) 各年度，15前後の農業試験場の圃場で実施．
b) 牛久圃場および宮崎圃場で実施．
c) 黒ボク土: 牛久圃場，砂丘未熟土: 宮崎圃場．

d) PBI: Plant back interval (農薬の最終散布から後作物の作付けまでの期間)．

2.2

作物の収穫から後作物の作付けまでの期間

結果および考察および茎葉散布した農薬の土壌への落下率に関する調査事業で得られた知見の整理
平成 27 年度の農水省事業 13)において実施された作物の収穫から後作物の作付けまでの期間に関する JA へのアンケート調査の結果を用いて，農薬が残留しやすい葉菜類を後作物として栽培する
場合の作付け期間をとりまとめた．
平成 28 年度の農水省事業 14)において実施された散布農薬の土壌落下率に関する調査の結果を用いて，コマツナおよびキュウリに散布した農薬の土壌落下率をとりまとめた．

2.1 日本国内の後作物残留関連調査事業で得られた知見の整理および本知見と後作物残留に影響を及ぼす要因との関係に関する解析
2.1.1 農薬の違い
環境省事業 6)および農水省事業 7–12,15,16)の結果
を用いて算出した農薬種別の検出率を表 6 に示
す．農薬種別の検出率と各種変動要因（農薬の有効成分投下量，DT50，log Pow，log Koc の相関を確認した結果（図 5），現在の後作物残留試験の要求トリガーである DT50 との間に有意な相関は見られなかった．一方，検出率と log Pow および log
Koc との間で有意な相関（p<0.01）が確認されたが，いずれも弱い相関（R2<0.4）であり，個別のみ要因では後作物残留性を評価できないことが示された．

図 5. 農薬種別の検出率と各種変動要因の相関
左上：有効成分投下量， 右上： オクタノール/水分配係数 (log Pow)
左下：土壌中半減期， 右下：土壌吸着定数（log Koc）

54

表 6. 農薬種別の検出率（%）
環境省事業
農薬名
試験数*1 検出率
BPMC
1
0.0
TPN
8
0.0
アセタミプリド
161
16.1
アセフェート70.0
アゾキシストロビン
アトラジン
1
0.0
アミスロブロム
イソキサチオン
16
18.8
イプロジオン10.0
イミダクロプリド35
51.4
エトフェンプロックス
カルバリル
1
0.0
クレソキシムメチル
160.0
クロチアニジン120
64.2
クロマフェノジド
クロラントラニリプロール
850.0
クロルピリホス
クロルフェナピル
130.0
クロルフルアズロン
30.0
クロルプロファム20.0
シアゾファミド
80.0
シエノピラフェン
ジノテフラン177
74.6
シペルメトリン10.0
シメコナゾール
ジメテナミド2
0.0
ジメトエート3
66.7
ジメトモルフダイアジノン90.0
チアクロプリド
2
0.0
49
83.7
チアメトキサム*3
チオファネートメチル
10.0
テフルトリン8
12.5
トリフルラリン4
0.0
トルクロホスメチル
6747.8
トルフェンピラド
10.0
ニテンピラム2 100.0ヒドロキシイソキサゾール
10.0
ピメトロジン
2
0.0
ピリダリル
4
0.0
ピリミホスメチル
30.0
フィプロニル1
0.0
フェナリモル1
0.0
フェンピロキシメート（E体）
フルアジナム4
0.0
フルオルイミド
1
0.0
フルスルファミド
フルトラニル46
45.7
フルフェノクスロン
20.0
フルベンジアミド
40.0
プロシミドン110
64.5
プロチオホス
プロピザミド1
0.0
プロベナゾール
3
66.7
ペルメトリン1
0.0
ベンチアバリカルブイソプロピル
250.0
ペンチオピラド
ペンディメタリン
5
0.0
ボスカリド
10 100.0
ホスチアゼート69
31.9
ミクロブタニル50
14.0
メタラキシル
106
67.9
メプロニル
1
0.0
レナシル
2
0.0
*1
:合計 1156 例． *2:合計 638 例．
*3:代謝物ｸﾛﾁｱﾆｼﾞﾝが検出された場合を含む．

55

農水省事業
試験数*2 検出率

4 100.0
4

0.0

32
18

75.0
0.0

110
4
92
4

70.0
75.0
65.2
25.0

4

25.0

18
0.0
4
0.0
18 100.0
4

75.0

4

75.0

18
0.0
4 100.0

18
4

5.6
0.0

4 100.0
4
4

0.0
0.0

4
92
18

0.0
57.6
66.7

4
4

50.0
50.0

4

75.0

110
4
18
4

79.1
75.0
88.9
50.0

2.1.2 作物の違い
作物種別の検出率を表 7 に示す．作物種別の検出率は葉菜類＞根菜類（葉部）＞根菜類（根部）＞果菜類の順となり，葉菜類については，検出率が最も高く，農薬が残留しやすいと考えられた．
葉菜類の中ではシュンギクの検出率が高く，根菜類の中では栽培期間の短いカブや二十日ダイコンの検出率が高い傾向にあった．

2.1.3 PBI の違い
PBI の長短と検出率の関係を検討した（表 8）．
PBI が長いほど検出率が低下する傾向は認められたものの，70 日間以上の PBI を設けた場合においても 3 割以上の試験区の作物から 0.01 ppm 以上農薬が検出された．

表 7. 作物種別の検出率（%）

分類

葉菜類

花菜類

根菜類

果菜類

作物名
コマツナ
ホウレンソウ
シュンギク
チンゲンサイ
非結球レタス
ミズナ
シロナ
ハタケナ
ブロッコリー
カブ葉
カブ根
二十日ダイコン葉二十日ダイコン根
ニンジン葉
ニンジン根
ダイコン間引き・つまみ菜
ダイコン葉
ダイコン根
ナス
キュウリ
メロン

環境省事業
試験数
検出率
347
56.8
262
40.1
56
66.1
32
50.0
18
38.9
15
40.0
4
25.0
4
0.0
2
0.0
114
59.6
114
36.8
34
61.8
34
50.0
30
43.3
34
23.5
6
0.0
7
28.6
14
14.3
2
0.0
3
0.0
4
0.0

農水省事業
試験数 検出率
74
48.6
200
58.5
272
76.1

20
20

35.0
15.0

8
8

37.5
25.0

16

0.0

表 8. Plant back interval (PBI) 別の検出率（%）

P B I (日)0 -7
8 - 3031 - 70
71 - 100

環境省事業
試験数
検出率
518
56.8
274
48.2
293
34.8
42
33.3

56

農水省事業
試験数
検出率
0
534
61.4
62
58.1
42
45.2

2.1.4 土壌の違い
土壌種別の検出率を表 9 に示す．土壌種別の検出率は有機炭素含量が少ない砂丘未熟土，黄色土
および褐色森林土で高い傾向にあり，有機炭素含量が多い黒ボク土では低い傾向にあった．有機炭
素含量が多い黒ボク土は農薬に対する吸着が強いため，土壌中の可給態農薬量が少ないことが推察された 2)．
2.1.5

た作物の収穫から後作物の作付けまでの期間に関する JA へのアンケート調査の結果のうち，農薬が残留しやすい葉菜類を後作物として栽培する場
合の作付け期間を表 11 に示す．作物種によって差はあるものの，葉菜類の作付け期間は概ね 20 日間程度（後作物間の幾何平均で 22 日間）であった．
2.2.2 農薬の土壌落下率
平成 28 年度の農水省事業 14)で得られた知見のうち，コマツナおよびキュウリを対象として，散施設と露地の違い

環境省事業 6)の結果を用いて，施設（トンネル栽培を含む）と露地の違いが検出率に及ぼす影響を検討した（表 10）．露地よりも施設の検出率が高い傾向を示したものの，その差は小さかった．

布農薬の土壌落下率について調査された結果を表12 に示す．土壌落下率は散布液量によって異なるが，10 a あたり 300 L を散布した場合，コマツナ，
キュウリともに散布農薬の最大で 6 割程度が土壌へ落下している．

2.2 作物の収穫から後作物の作付けまでの期間
および茎葉散布した農薬の土壌への落下率に関する調査事業で得られた知見の整理
2.2.1 作物の収穫から後作物の作付けまでの期
間
平成 27 年度の農水省事業 13)において実施され

表 9. 土壌種別の検出率（%）

土壌群名（有機炭素含量)
砂丘未熟土（0.14-0.81%）
黄色土（0.4-2.7%)
褐色低地土（0.97-1.2%)
褐色森林土（1.1-2.2%)
灰色低地土（0.12-4.8%)
黒ボク土（3.9-9.5%)

環境省事業
試験数 検出率
16
62.5
129
59.7
113
37.2
63
73.0
487
46.8
272
44.5

農水省事業
試験数 検出率
240
72.1

27
371

表 10. 施設と露地の検出率（%）の違い

圃場
施設（トンネル栽培を含む）
露地

57

環境省事業
試験数 検出率
405
52.3
681
46.5

66.7
51.8

表 11. 作物収穫から後作物として葉菜類の作付けまでの期間（日間）に関する調査結果

前作物

後作物

回答数

最長

幾何
作物内
作物間
平均値 幾何平均値 幾何平均値

最短

スイカ

1

10

10

10

トマト

1

50

50

50

1

80

80

80

サヤインゲン

コマツナ

シュンギク

1

7

7

7

ピーマン

1

10

10

10

19

トマト

シュンギク

1

30

30

30

30

コマツナ

チンゲンサイ

1

20

20

20

20

イネ

1

14

14

14

キュウリ

1

10

10

10

ニンジン

1

100

100

100

コマツナ

1

30

30

30

チンゲンサイ

1

30

30

30

エダマメ

4

90

30

52

カブ

1

15

15

15

シュンギク

1

70

70

70

ショウガ

1

30

30

30

メロン

1

30

30

30

サトイモ

1

150

150

150

ホウレンソウ

1

30

30

30

コマツナ
チンゲンサイホウレンソウ

ミズナ

2

7

4

5

1

10

10

10

22
35

12

表 12. 農薬の土壌落下率
作物名

農薬名
ジノテフラン

散布量（L/10a)
土壌落下率（％）
コマツナ
シアントラニリプロール 散布量（L/10a)
土壌落下率（％）
ジノテフラン
散布量（L/10a)
土壌落下率（％）
キュウリ
シアントラニリプロール 散布量（L/10a)
土壌落下率（％）

栽培初期
適量散布 一定量散布
100
300
36.3
63.1
100
300
44.7
66.7
150
300
46.4
53.6
150
300
53.9
53.2

以上より，農薬の検出率は，作物別では葉菜類，
土壌別では有機炭素含量が少ない土壌（砂丘未熟
土，褐色森林土等）で高いことが示された．また，検出率と各種要因（有効成分投下量，DT50，Koc，
log Pow 等）との間に強い相関は確認されず，これら単独では後作物残留性を評価できないことが示唆された．後作物における残留のし易さを正確に

58

栽培中期
適量散布 一定量散布
150
300
14.8
37.7
150
300
15
38.1
235
300
30.8
57.4
235
300
19.9
53.9

収穫期
適量散布 一定量散布
180
300
28.1
35.4
180
300
19.3
33.3
300
38
300
35.4

評価するためには，複数の要因を考慮した後作物
残留濃度の推定手法の構築が必要である．また，
後作物の作付けまでの期間および土壌落下率に関する調査結果は，当該推定方法を構築する上で有益な情報になるものと考えられた．

水省事業 7–12,15,16)におけるデータを使用した．後作物への残留リスクが高いと考えられる葉菜類（コマツナ，シュンギク，チンゲンサイ，ホウレンソ
ウおよびミズナ）を対象とし，log Pow が‒0.9–8.1 の59 種類の農薬および有機炭素含量が 0.1–9.5 %の土壌（砂丘未熟土，黄色土，褐色森林土，褐色低
地土，灰色低地土および黒ボク土）の結果を含む
約 1200 試験のデータを TF の変動解析および各種推定値の精度の検証に供した．

3 後作物中の残留農薬濃度の推定手法の構築と推定精度の検証目
的前章において，個別の要因のみでは後作物残留性を評価できないと考えられたことから，複数の要因を考慮した後作物中の残留農薬濃度（以下「後作物中濃度」という）を推定する手法の構築を試みた．当該手法の構築にあたって，作物の収穫日における土壌中の残留農薬濃度および農薬の土壌から作物への移行係数（以下「TF」とい3.2 葉菜類における TF の分布特性
環境省事業および農水省事業におけるデータから，2 種類の TF を算出した．後作物中濃度を作物
収穫日の土壌中濃度で除することで TFt を算定した（（2）式）．また，後述する「3.4 水抽出濃度および後作物中濃度の推定」の方法により作物収穫
日の水抽出濃度を推定し，当該推定値を用いてTFw を算定した（（3）式）．

う）を用いて後作物中濃度の推定を行った．
土壌残留農薬の分析にあたっては，通常，抽出力の強いアセトン等の有機溶媒が使用され，その概ね全量が抽出されている．しかし，これまでの研究により，作物中の農薬濃度は土壌中から有機溶媒を用いて抽出・定量された農薬濃度（以下「土壌中濃度」という）よりも水や 0.01M 塩化カルシウム水溶液を用いて抽出・定量された農薬濃度（以下「水抽出濃度」という）とより高い正TFt =の相関を示すことが示されていることから 2,27)，

後作物中濃度土壌中濃度（2）

後作物中濃度の推定を行うにあたって，土壌中の残留農薬濃度として水抽出濃度を用いる手法を検

TFw =

討した．
後作物中濃度の推定に関しては，これまでに農薬の植物による取り込み量を予測する複数の数理モデルが開発されているが 28)，当該数理モデルによって予測結果を得るためには様々なパラメータを収集する必要がある．そこで，欧州連合の旧ガイドライン 26)で採用されている TF を用いてより簡易的に後作物中濃度を推定する手法を検討した．
TF は植物の蒸散流量，農薬の log Pow，Koc および代謝速度等様々な要因によって変動する値である
ため，本調査では環境省事業 6)および農水省事業
7–12,15,16) の結果を用いて 700 試験以上における実測値を算出し，その確率分布を調査した．加えて，
TF と log Pow との関係を検討することにより，後
作物中濃度の推定に用いる TF 値の検討を行った．
さらに，当該調査事業の結果を用いて土壌中濃度
および後作物中濃度の推定精度の検証を行った．
材料および方法
3.1 データ解析
環境省事業（平成 18 年度–29 年度）6)および農後作物中濃度
水抽出濃度（推定値）

3.3 土壌中濃度の推定
環境省事業および農水省事業の各試験における有効成分投下量，農薬の登録申請にあたり提出された土残試験に基づく土壌中の減衰速度および農薬の最終散布から後作物収穫までの経過日数から，作物の収穫日における土壌中濃度を推定した．算定方法の概要を図 6 に示す．経過日数は各試験における最終散布から作付けまでの期間に，後作物である葉菜類の栽培期間として 30 日間を足し合わせた期間とした．
3.4 水抽出濃度および後作物中濃度の推定「3.3 土壌中濃度の推定」で求めた土壌中濃度を農薬の登録申請にあたり提出された試験成績のデータ（以下「登録データ」という）の Koc および試験圃場の土壌有機炭素含量を用いて水抽出濃度に変換し（図 7），水抽出濃度に TF を乗じること
で後作物中濃度を推定した．

59

（3）

図 6. 土壌中濃度の推定方法の概要

図 7. 水抽出濃度の推定式

結果および考察
3.1 葉菜類における移行係数の分布特性
TFt および TFw の分布特性を図 8 に示す．両 TFの確率分布は対数正規分布で近似できることが示

清家らの報告 29)では，根菜類，特にニンジンではlog Pow が高い農薬で TF が高くなることが示されている．よって，農薬の log Pow に応じて異なる TFを用いた場合，後作物中濃度を過小評価する可能された．TFt と TFw を比較すると， TFw の方が標準偏差（SD）が小さく，ばらつきが少ないことが確認された．TFw の中央値は 0.34，95 パーセンタ
イル値は 4.6，平均値＋2SD は 6.4 であった．
続いて TFw を農薬の log Pow 別に確認した．log
Pow の各範囲における TFw の中央値を図 9 に示す．
log Pow が高い農薬ほど TFw は低い傾向を示した．
しかし，log Pow が 2–5 の範囲においてはほぼ同じ値を示し，log Pow が 4 以上の農薬であってもある
程度の移行性を有することが確認された．また，性があると考えられた．

60

3.2 土壌中濃度の推定および検証
環境省事業および農水省事業における有効成分
投下量および登録データの土残試験の減衰速度を用いて，作物の収穫日における土壌中濃度を推定した．農薬の登録申請において，土残試験は 2 例
以上の提出が求められていることから，その DT50が長い区および短い区のそれぞれについて推定値と実測値を比較した（図 10）．

TFw（中央値）

図 8. 有機溶媒抽出濃度および水抽出濃度から算定した移行係数（TFt および TFw）の分布特性）

log Pow
図 9. 水抽出濃度から算定した移行係数（TFw）の log Pow 別の比較

図 10. 土壌中濃度の予測濃度（PC）と実測濃度（MC）の比較
左：DT50 が長い土残試験のデータで推定，右：DT50 が短い土残試験のデータで推定
破線は上から順に PC と MC の比が 1:10，1:1，10:1 を示す．

61

推定精度をより視覚的に確認しやすくするため，推定値と実測値の比（以下「PC/MC」という）を求めて分布特性を確認した（図 11）．DT50 が短い
区のデータを用いて推定した場合，PC/MC の 25，
50 および 75 パーセンタイル値はそれぞれ 0.6，1.3
および 3.0 であった．従って，解析に供した 1057
試験のうち，3/4 の約 750 試験において推定値と実測値の差は 3 倍の範囲に収まることが明らかとなった．

3.3 後作物中濃度の推定「3.2 土壌中濃度の推定および検証」で算定した土壌中濃度の推定値を用いて水抽出濃度の推定値を算出し，水抽出濃度の推定値に TFw を乗じる
ことで後作物中濃度を推定した．TFw の値は，「3.1
葉菜類における移行係数の分布特性」で得られたTFw の中央値（0.34）を用いた．推定値と実測値を比較するとともに（図 12），PC/MC の分布特性も確認した（図 13）．

図 11. 土壌中濃度の推定濃度（PC）と実測濃度（MC）の比（PC/MC）の分布特性
左：DT50 が長い土残試験のデータで推定，右：DT50 が短い土残試験のデータで推定

図 12. 後作物中濃度の推定値（PC）と実測値（MC）の比較
左：DT50 が長い土残試験のデータで推定，右：DT50 が短い土残試験のデータで推定
破線は上から順に PC と MC の比が 1:10，1:1，10:1 を示す．

図 13. 後作物中濃度の推定値（PC）と実測値（MC）の比（PC/MC）の分布特性
左：DT50 が長い土残試験のデータで推定，右：DT50 が短い土残試験のデータで推定62

DT50 が短い区のデータを用いて推定した場合，PC/MC の 25，50 および 75 パーセンタイル値はそれぞれ 0.5，1.4 および 3.9 であった．従って，解析に供した 739 試験のうち，3/4 の約 550 試験において推定値と実測値の差は 4 倍の範囲に収まることが明らかとなった．
後作物中濃度の推定値を DT50 に代わる新たな後作物残留試験等の要求トリガーとして使用する
場合，より安全サイドに立った評価を行うために，

験のうちほとんどの試験において推定値が実測値を上回った．推定値が実測値を下回ったのは，TFw
を 5 とした場合で 22 例（3.0 %），TFw を 10 とした場合で 11 試験（1.5 %）であり，いずれの場合もその数はわずかであった．そのうち，TFw を 5 とした場合の 16 試験，TFw を 10 とした場合の 10 試
験は同一有効成分の農薬を供試した試験であった．
当該有効成分の推定値が低くなった要因として，登録データから算出した DT50 はいずれの試験に推定値は実測値よりも過大に算定される必要があ
る．「3.1 葉菜類における移行係数の分布特性」の結果，TFw の確率分布は対数正規分布で表現され，95 パーセンタイル値は 4.6，平均値+2SD は 6.4であった．この結果を踏まえて，TFw を 5 および10 とした場合の後作物中濃度を算定し，推定値と実測値を比較した（図 14）． DT50 が長い区のデー
タを用いて推定した場合，解析に供した 739 の試

おいても 1 日未満であり，このデータを用いて算定した土壌中濃度の推定値が実測値よりも顕著に低かったことが考えられた．よって，TFw を 5 とした場合でも 97 %以上の試験において予測濃度
が実測濃度を上回ったことから，後作物中濃度の推定にあたって TFw の値は一律で 5 を用いることとした．

図 14. 後作物中濃度の推定値（PC）と実測値（MC）の比較
上段が TFw=5，下段が TFw=10 として算定した結果であり，それぞれ
左：DT50 が長い土残試験のデータで推定，右：DT50 が短い土残試験のデータで推定
破線は上から順に PC と MC の比が 1:10，1:1，10:1 を示す．

63

4 後作物中濃度の簡易推定法の農薬登録審査への導入可否に係る検討目
的前章において後作物中濃度の簡易推定手法を構築するとともに，これによって得られた推定値と実測値を比較することにより，当該手法の推定精度について検証を行った．我が国の登録農薬を対象とし，適用作物の種類に応じた計算シナリオを作成の上，本推定手法により後作物中濃度を算出した．推定した後作物中濃度を一律基準と比較し，とした．ただし，後作物代謝試験に係る OECD テ
ストガイドライン 18)において当該試験の除外対象となっている作物に加え，茶，芝および樹木類（ツツジ類等低木を含む）についても永年作物または準永年作物に該当するとみなし，推定の除外対象とした．推定を行う適用の有効成分投下量，登録データの土残試験の減衰速度および当該適用の種類に応じた計算シナリオから後作物収穫日における土壌中濃度を算出し，登録データの Koc を用いて水抽出濃度に変換後，TF 値を乗じて後作物中濃推定値が一律基準未満となる農薬の割合について調査を行った．

度を推定した．TF 値としては前章の検討結果に基づきデフォルト値として 5 を採用した（図 15）．
登録データの土残試験が複数ある場合は，DT50 が最も長い試験のデータを使用した．
推定に用いた有効成分投下量，Koc，現在後作物残留試験の要求トリガーとして用いられている
DT50 および欧州連合における後作物代謝試験の要求トリガーである DT90 の 4 要素について，畑地
適用および水田適用の有効成分を推定値が一律基
準以上の区と一律基準未満の区に分け，各要素の条件別の割合を調査し，現在の要求トリガーが有効か否かについて検討した．

材料および方法
4.1 国内登録農薬の推定値の調査
国内の登録農薬の適用内容および前章において構築した簡易推定手法から後作物中濃度を算出し，国内の登録農薬の推定値の傾向を調査した．調査は，畑地適用のある有効成分 299 成分，水田適用のある有効成分 123 成分および育苗箱処理（粒剤のみ）適用のある有効成分 31 成分について行った．推定を行う適用は，同一有効成分を含む農薬のうち，総使用回数が最も多い適用作物または総
有効成分投下量が最も大きい適用作物の適用内容

図 15. 後作物中濃度推定手法の概要

644.2 畑地作物の適用における計算シナリオ
畑地作物の適用における計算シナリオを図 16に示す．国内の登録農薬の適用情報を参考にして，農薬の最終散布から収穫までの日数（以下「収穫前日数」という）は 7 日間とした．また「2.6 作
物の収穫から後作物の作付けまでの期間」の結果を参考にして，畑地作物における収穫から後作物の作付けまでの日数は 21 日間とした．前作物の作付けから生育期の初回散布までの期間は 30 日間とし，生育期の散布は 7 日間ごとに推定を行う適除草剤で 60 日間とした．また，平成 27 年度の農水省事業 13)の結果（表 13）を参考にして稲（水稲および陸稲）の収穫から後作物作付けまでの日数を決定した．後作物作付けまでの日数は平均値で概ね 40 日間程度であったが，20 日間未満の作物も一部存在することから畑地作物と同様に 21 日
間とした．
殺虫剤および殺菌剤においては，育苗箱処理は移植時処理とみなし，生育期の散布は 7 日間ごとに推定を行う適用の回数が行われることとした．

用の回数が行われることとした．PBI は最終散布から収穫までの 7 日間および収穫から後作物作付けまでの 21 日間を足し合わせた 28 日間，後作物の栽培期間は葉菜類を想定し 30 日間とした．

PBI は最終散布から収穫までの 14 日間および収穫から後作物作付けまでの 21 日間を足し合わせた
35 日間とした．
除草剤においては，初期剤は生育期間の 0 日目，中期剤は 20 日目，後期剤は 60 日目に散布されるものとし，後期剤が複数回使用される適用の場合
は 20–60 日目の間で均等に散布されると仮定した．
PBI は後期剤が散布されてから収穫までの 60 日間
および収穫から後作物作付けまでの 21 日間 を足し合わせた 81 日間とした．

4.3 水田作物の適用における計算シナリオ
水田作物の適用における計算シナリオを図 17および図 18 に示す．水稲の生育期間は 120 日間とした．国内登録農薬の水稲の適用情報を参考にして，収穫前日数は殺虫剤および殺菌剤で 14 日間，

図 16. 畑地作物の適用における計算シナリオ

図 17. 水田作物（殺虫剤および殺菌剤）の適用における計算シナリオ65

図 18. 水田作物（除草剤）の適用における計算シナリオ

表 13. 水田作物における作物収穫から後作物作付けまでの期間（日数）に関する調査結果

前作物

稲(水稲及び陸稲）

後作物

回答数

最長

最短

幾何平均

大豆

2

200

180

190

大麦

2

30

20

25

なばな

1

30

30

30

さといも

1

220

220

220

ホウレンソウ

1

14

14

14

小麦

1

50

50

50

カリフラワー

1

10

10

10

作物内
幾何平均

42

4.4 水稲育苗ハウスにおける計算シナリオ
育苗箱処理に関しては，育苗箱を設置する水稲育苗ハウスにおいても後作物残留性の懸念がある
ことから，水稲育苗ハウスのシナリオについても検討を行った．岡らの報告 30)では，育苗箱への粒剤処理後，育苗箱の下部から水が約 200 mL 溶出する程度の灌水を処理当日および処理 5 日目から
27 日目までの 23 日間行い，育苗箱からの農薬溶出率を調査した．水溶解度の 1/2 の濃度の農薬を含む水が育苗箱下部から 1 日当たり 200 mL，23 日間溶出したと仮定して累積溶出量を推定したところ，岡らの報告における実測値平均と概ね同等–3の 1/2 の濃度の農薬を含む水が育苗箱下部から 1
日当たり 200 mL 溶出し，溶出後育苗ハウスの土壌中で土残試験の減衰速度に従い消失したと仮定
して土壌中の農薬濃度を推定した．当該推定値を佐山らの調査における実測値と比較した結果，クロラントラニリプロール粒剤の推定値は実測値と同程度，または実測値を多少下回る結果となった．
一方，アミスルブロム顆粒水和剤の推定値は実測値の 1/10–1/200 以下と大きく下回った（表 15 お
よび表 16）．よって，水和剤の処理については過小評価となることが想定されるため，粒剤に限った水稲育苗ハウスのシナリオを図 19 のように設倍程度の推定値となった（表 14）．また，佐山ら
31,32)は，育苗箱にプロベナゾール・クロラントラニ
リプロール粒剤またはアミスルブロム顆粒水和剤を処理した際の育苗ハウスにおける後作物残留性を調査した．農薬処理後の育苗期間中，水溶解度定した．育苗箱への処理から撤去までを 30 日間と設定し，その期間中は水溶解度の 1/2 の濃度の農薬を含む水が育苗箱下部から 1 日当たり 200 mL
溶出すると仮定した．育苗箱を撤去してから後作
物作付けまでの日数は 21 日間とした．

66

表 14. 水稲育苗ハウスシナリオ検討における文献実測値および推定値の比較（累積溶出量）

累積溶出量(%)

水溶解度

実測値

推定値

農薬A

510 mg/L

74%

100%

農薬B

6.38 mg/L

1.40%

1.02%

農薬C

1.9 mg/L

1.20%

0.91%

農薬D

225 mg/L

8.90%

27%

(施用量=100)

表 15. 水稲育苗ハウスシナリオ検討における文献実測値および推定値の比較（粒剤処理後の育苗ハウス土壌中濃度）

実施年

プロベナゾール

クロラントラニリプロール

実測値

推定値

実測値

推定値

2011年

<0.025 ppm

0.070 ppm

0.23-0.29 ppm

0.191 ppm

2012年

<0.025 ppm

0.174 ppm

0.36-0.47 ppm

0.201 ppm

表 16. 水稲育苗ハウスシナリオ検討における文献実測値および推定値の比較（顆粒水和剤処理後の育苗ハウス土壌中濃度）

実施年
2013年

アミスルブロム
実測値

推定値

0.058-1.08 ppm

0.004 ppm

図 19. 水稲育苗ハウス（粒剤のみ）における計算シナリオ

67

結果および考察
4.1 国内登録農薬の推定値の調査
各適用の有効成分における後作物中濃度の推定
結果を図 20 に示す．畑地適用の有効成分において，推定値が一律基準以上の有効成分は 59 ％（177 成分），一律基準未満の有効成分は 20 %（60成分），適用が永年作物または準永年作物のみであり除外となった有効成分は 21 %（62 成分）であった．そのうち，一律基準未満である有効成分は殺合と一律基準未満の区の割合の差が大きいほど，推定値が一律基準以上と未満のどちらになるかを判断できる条件とみなすことができ，当該推定値が一律基準を超過するリスクの判断に対して，その要素が有効と言える．有効成分投下量および Koc
については，有効成分投下量<100 g/10 a および
Koc>1500 の場合に一律基準以上の区と一律基準未
満の区の割合の差がそれぞれ 37 %および 30 %と最も大きくなった（図 21 および図 22）．DT50 につ虫剤が 62 ％を占めていた．水田適用の有効成分において，推定値が一律基準以上の有効成分は
64 ％（79 成分），一律基準未満の有効成分は 36 %（44 成分）であった．そのうち，一律基準未満である有効成分は除草剤が 61 %を占めていた．本推定手法によって得られた後作物中濃度の推定値をDT50 に代わる新たな後作物残留試験等の高次試
験の要求トリガーとして用いて，当該試験の要求条件を当該推定値が一律基準以上とした場合，畑地適用および水田適用の有効成分どちらについても，約 4 割が当該試験の実施を除外できる結果となった．一方，育苗箱処理（粒剤のみ）の適用のいては，現在 100 日以上となった際に後作物残留試験が要求されるが，DT50<100 日の場合の一律基
準以上の区と一律基準未満の区の割合の差は15 %と小さく，現在の要求条件は後作物残留試験を要求するトリガーとしてあまり有効ではない可能性が考えられた（図 23）．一方，DT90 について
は，欧州連合において 100 日を超える際に後作物代謝試験が要求されるが，DT90<100 日の場合の一律基準以上の区と一律基準未満の区の割合の差は41 %であり，解析した要素の中で最も大きくなった（図 24）．
以上のように，前章で構築した簡易推定手法を有効成分では，推定した全成分（31 成分）で推定値が一律基準以上となったことから，原則，全ての育苗箱処理剤について使用上の注意事項を付す等のリスク管理措置が必要と考えられた．
畑地適用および水田適用の有効成分の推定結果を基に，推定に用いた有効成分投下量，Koc，DT50
および DT90 の 4 要素について，各要素の条件別の割合を調査した結果を図 21–24 に示す．各要素において，ある条件における一律基準以上の区の割用いて各シナリオにおける国内登録農薬の後作物
中濃度の算定を行ったところ，約 4 割の農薬について推定値が一律基準未満となった．後作物残留試験等の高次試験の要求条件を本推定手法によって得られた後作物中濃度の推定値が一律基準以上とした場合，一定の割合で当該試験の実施を省略できることが示されたことから，当該推定値がDT50 に代わる新たな後作物残留試験等の高次試
験の要求トリガーとして利用できると考えられた．

図 20. 国内登録農薬の後作物中濃度推定結果（括弧内の数字は有効成分数を示す）

68

図 21. 推定値 0.01 ppm 以上の有効成分（左）と推定値 0.01 ppm 未満の有効成分（右）における推定に用いた有効成分投下量の条件別の割合

図 22. 推定値 0.01 ppm 以上の有効成分（左）と推定値 0.01 ppm 未満の有効成分（右）における推定に用いた KOC の条件別の割合

図 23. 推定値 0.01 ppm 以上の有効成分（左）と推定値 0.01 ppm 未満の有効成分（右）におけるDT50 の条件別の割合

図 24. 推定値 0.01 ppm 以上の有効成分（左）と推定値 0.01 ppm 未満の有効成分（右）におけるDT90 の条件別の割合

5

おわりに本調査では農薬の後作物残留に係る新たな評価法の導入に向けて，海外における評価スキームに関する情報を整理した．欧米の評価スキームは第1 段階として後作物代謝試験を要求し，その結果に応じて第 2 段階の圃場における後作物残留試験の要否が判断される．一方，日本においては，後まれた農薬の代謝分解については評価されていな
い．後作物における農薬の代謝分解を正確に評価するためには，後作物代謝試験の実施が必要と考えられる．後作物代謝試験を要求した場合，当該試験で検出された主要代謝物は後作物残留試験における分析対象物質となることが想定されるが，この他，規制対象物質および暴露評価対象物質の作物代謝試験は要求していないが，植物代謝試験
および土壌中動態試験を要求しており，農薬の植物体内や土壌中での代謝分解については把握することが可能である．しかし，植物代謝試験は，通常，散布剤であれば被験物質を葉面散布や葉面塗
布することにより実施されるため，根から取り込選定にあたって当該試験結果がどのように取り扱われるのか，今後，十分に検討する必要がある．
次に，国内の環境省事業および農水省事業のデータを取りまとめた結果，農薬の後作物への残留のし易さは，有効成分投下量，DT50，Koc，log Pow
等の個別の要因のみでは説明できないことが示さ69

れた．そこで，TF を用いた後作物中濃度の簡易推定法を構築した．本推定手法によって得られた後
作物中濃度の推定値を DT50 に代わる新たな後作物残留試験等の高次試験の要求トリガーとして用いた場合，国内の登録農薬については約 4 割の農薬（適用が準永年作物または永年作物のみであり，試算を除外した農薬を含む）が，高次試験の実施を除外できると判断された．本推定法については，
今後，計算シナリオの妥当性等について精査していく必要はあるが，DT50 に代わる新たな高次試験

saku.html (URL のリンクについての確認は，2023 年 9 月 28 日に実施)
7) 一般財団法人残留農薬研究所: 平成 21 年度農産資材安全確保推進事業 ―農薬の後作物残留調査事業―, 最終報告書. (2010).
8) 一般財団法人残留農薬研究所: 平成 22 年度生
産資材安全確保推進事業 ―農薬の後作物残留調査事業―, 最終報告書. (2011).
9) 一般財団法人残留農薬研究所: 平成 23 年度生
産資材安全確保推進事業 ―農薬の後作物残留の要求トリガーとしての利用が期待される．
最後に，環境省事業および農水省事業のデータ
は，有機炭素含量が少ない土壌において，播種から収穫までの期間が短い葉菜類を栽培した場合，特に後作物残留が起こりやすいことを示している．
TG504 では有機炭素含量が少ない砂壌土で葉菜類を栽培することが求められていることから，今後
日本において TG504 が導入され，当該ガイドラインに準じて試験をした場合，一律基準以上の農薬が検出される事例が多くなる可能性がある．これらを見据えて，まだ日本では導入されていない
PBI によるリスク管理や後作物残留基準値の設定

調査事業―, 最終報告書. (2012).
10) 一般財団法人残留農薬研究所: 平成 24 年度
生産資材安全確保推進事業 ―農薬の後作物残留調査事業―, 最終報告書. (2013).
11) 一般財団法人残留農薬研究所: 平成 25 年度
生産資材安全確保推進事業 ―農薬の後作物残留調査事業―, 最終報告書. (2014).
12) 一般財団法人残留農薬研究所: 一般社団法人
日本植物防疫協会: 平成 26 年度農薬等安全確保強化対策事業 ―農薬の後作物残留調査事業―, 最終報告書. (2015).
13) 株式会社三菱化学テクノリサーチ: 平成 27 年については重点的に議論を進めていく必要があると考えられる．
引用文献
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本農薬学会誌, 35(4), 537-541 (2010).
2) Y. Motoki, T. Iwafune, N. Seike, T. Otani and Y.
Akiyama: Relationship between plant uptake ofpesticides and water-extractable residue in Japanesesoils. Journal of Pesticide Science, 40(4), 175183(2015).

度農薬の後作物残留調査報告書. (2016).
14) 一般社団法人日本植物防疫協会: 平成 28 年
度農薬の後作物残留調査委託事業報告書.
(2017).
15) 一般社団法人日本植物防疫協会: 平成 29 年
度農薬の後作物残留調査委託事業（連作）事業報告書. (2018).
16) 株式会社食環境衛生研究所: 平成 29 年度農
薬の後作物残留調査委託事業（剤形）試験報告書. (2018).
17) European Food Safety Authority (EFSA): EFSA
Journal

3) Briggs, G. G., Bromilow, R. H., and Evans, A. A.:
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https://efsa.onlinelibrary.wiley.com/journal/183147
32 (URL のリンクについての確認は，2023 年 9月 28 日に実施)
18) OECD: Test No. 502: Metabolism in Rotational
Crops. (2007).
19) OECD: Test No. 504: Residues in Rotational Crops(Limited Field Studies). (2007).
20) OECD: Guidance Document on Overview ofResidue Chemistry Studies, Series on testing andassessment No. 64 and Series on pesticides No. 32.
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21) OECD: Guidance Document on Residues in6) 環境省: 農薬残留対策総合調査（河川モニタリ
ング，後作物残留等）の結果について.
https://www.env.go.jp/water/dojo/noyaku/zanryutai

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22) ENVIRONMENTAL PROTECTION AGENCY 40

70

CFR Part 15823) U.S. EPA: OPPTS Harmonized Test Guideline
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24) U.S. EPA: OPPTS Harmonized Test Guideline
860.1900. Field Accumulation in Rotational Crops.
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25) Regulation (EC) No 1107/2009 of the European
Parliament and of the Council of 21 October 2009
concerning the placing of plant protection productson the market and repealing Council Directives
79/117/EEC and 91/414/EEC
26) Council Directive 91/414/EEC of 15 July 1991
concerning the placing of plant protection productson the market27) Y. Motoki, T. Kato, Y. Akiyama, N. Seike and T.
Iwafune: Relationship between the vertical
distribution of pesticides, including neonicotinoids,
in soils and their uptake by Brassica rapa L. var.
peruviridis. ACS Agricultural Science & Technology,
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28）藤澤卓生: 農薬の植物による取り込みモデ
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る登録制度の提案. 平成 29 年度–令和元年度環境研究総合推進費終了研究成果報告書.
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32) 佐山玲, 篠田光江, 藤井直哉: 水稲育苗期にアミスルブロム顆粒水和剤を使用したときの育苗ハウス後作野菜における農薬残留. 北日本
病虫研報, 66, 27-30(2015)71