スマート農業の推進に向けた 取組について

平成30年7月27日

農林水産省 生産局 技術普及課

秋葉 一彦

【スマート農業推進フォーラム（九州ブロック）】

資料１

○ 基幹的農業従事者数は、175万人（H27）、159万人（H28）、151万人（H29）と近年は毎年10万人程度減少。労働力不足が深刻化。

○ 基幹的農業従事者の平均年齢は66.6歳（H29）。50歳未満が約16万人（全体の10.5％）対して、65歳以上が約100万人（同66.4％）と年齢構成が著しくアンバランス。

2.0 5.6

8.3

15.8

56.3

62.8

0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

70.0

80.0

29以下 30～39 40～49 50～59 60～69 70以上 出典：平成29年度農業構造動態調査（農林水産省） ※基幹的農業従事者：農業就業人口（15歳以上の農家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）のうち、普段の主な状態が「仕事が主」の者。

農業従事者数及び年齢構成

（万人）

（歳）

50歳未満 15.9万人（10.5%）

65歳以上 100万人（66.4%)

年齢階層別基幹的農業従事者数（H29）

1

【経営耕地面積規模別の経営体数割合】 【１農家当たりの経営耕地面積】

出典：農林水産省「農林業センサス」

経営耕地面積の推移

○ ５ha以上の経営耕地を有する経営体の割合は20年間で34％から58％へ増加。 ○ １経営体当たりの平均経営規模も増加傾向。

1.5 1.6 1.76

1.96 2.2

2.35 2.41

1.15 1.21 1.3 1.42

1.57 1.68 1.72

13.95

15.98

18.68

21.48

23.81 24.32 24.69

0

5

10

15

20

25

30

0

1

2

3

4

5

6

H7 H12 H17 H22 H27 H28 H29

11.9

17.4

21.4

30.2

39.3

44.4

57.9

43.3

34.2

0% 20% 40% 60% 80% 100%

H27

H17

H7

1ha未満 1～5ha 5ha以上 北海道

(ha)

全国

道府県

出典：農林水産省「農林業センサス」、「農業構造動態調査」 2

農業における労働の現状

○ 農業の現場では、依然として人手に頼る作業や熟練者でなければできない作業が多く、省力化、人手の確保、負担の軽減が重要となっている。

○ 選果などは多くの雇用労力に頼っているが、労働力の確保が困難になっている。

○ 農林水産業の現場には、機械化が難しく手作業に頼らざるを得ない危険な作業やきつい作業が多く残されている。

○ 農業者が減少する中、一人当たりの作業面積の限界を打破することが求められている。

○ トラクターの操作などの熟練者でなければできない作業が多く、若者や女性の参入の妨げとなっている。 3

将来像や優先に取り組むべき課題の特定

新技術の開発、実証

新技術の普及、導入支援

先進技術が導入できる環境づくり

○ コストなど明確な開発目標の下で現場実装まで視野に入れた技術開発

○ 人工知能等による新たなイノベーション創出 ○ 内閣府の戦略的イノベーション創造プログラム（ＳＩＰ）での各省連携した技術開発

○ スマート農業の実現に向けた研究会（平成25年11月設置）での将来像や、重点的に取り組む課題の検討

○ ＩＣＴやロボット技術等先端技術の導入支援 ○ 新技術導入効果・活用事例の情報発信

○ 農業分野におけるデータ利活用促進を図るためのデータの標準化

○ 自動走行トラクターの現場実装に向けた安全確保策のルール作り

○ ベンチャー企業、先進的な人工知能等の研究者など様々な分野の方の技術開発参画

スマート農業の将来像

無人走行には多くのリスクが存在

ほ場外への飛び出し

第三者との接触

機械同士の接触

無人機

（自動走行トラクターの例） 農作業の名称

農作物の名称

農薬に係る情報

肥料等に係る情報

環境情報のデータ項目

データ交換インタフェース

データ標準化 安全性確保策のルールづくり

１ 超省力・大規模生産を実現

３ きつい作業、危険な作業から解放

４ 誰もが取り組みやすい農業を実現

２ 作物の能力を最大限に発揮

５ 消費者・実需者に安心と信頼を提供

ＡＩを活用した画像解析による病害虫診断

導入しやすい価格の水田センサー

○○病です。○○してください。

実用化された技術（例）

ドローンによる病害虫防除

土壌センサー搭載型可変施肥田植機

自動走行 トラクター

GPS自動操舵 トラクター

スマート農業の実現に向けた様々な取組

○ 人工知能（ＡＩ）やＩｏＴ、ロボット技術の活用により、生産性の飛躍的な向上などのイノベーションを推進するため、優先的に取り組むべき課題の特定、研究開発や実証、新技術を普及させるための支援や環境づくりなどを推進

4

作 業

栽培管理ノウハウ 作業ノウハウ

○ ロボット技術等による ・ 無人機械（ロボットトラクター、収穫ロボットなど） ・ 作業者の能力向上 ・ 労力軽減機械（アシストスーツなど）

○ センサーデータ（施設・機械・ドローンなど）とビッグ データ解析（気象データ、生育データ、市況データなど） により、最適の栽培管理（水管理・収穫時期など）を決定。

○ ＡＩ等により、熟練農業者のノウハウを形式知化。

最先端技術をフル活用した 「スマート農業」

（パソコン・スマホを活用したデータ重視型の農業）

施設内データに基づく 最適な

かん水・施肥作業

AI

無人化作業体系

熟練農業者の技術・判断を アイカメラ等で記録し、解析

熟練農業者が摘果した果実

熟練 農業者

新規 就農者

学習支援モデルを作成し、新規

就農者等の学習、指導に活用

ＡＩ等による 形式知化

対価

機械に 組み込む

ＩＣＴで機械に作業指示

技術革新による農業の将来イメージ

容易に ノウハウ習得

ロボットによる作業のサポート

○ ロボットにより、人の作業を省力化。

トラクター・軽トラック等の機械作業の間に繰り返される重量野菜の収穫や

コンテナ移動等の腰への負担を軽減

5

スマート農業 ＩＣＴ、ロボット技術を活用して、超省力・高品質生

産を実現する新たな農業

１ 超省力・大規模生産を実現

GPS自動走行システム等の導入による 農業機械の夜間走行・複数走行・ 自動走行等で、作業能力の限界を打破

３ きつい作業、危険な作業から解放 ４ 誰もが取り組みやすい農業を実現

２ 作物の能力を最大限に発揮

５ 消費者・実需者に安心と信頼を提供

クラウドシステムにより、生産の詳しい情報を実需者や消費者にダイレクトにつなげ、安心と信頼を届ける

センシング技術や過去のデータに基づく きめ細やかな栽培により（精密農業）、 作物のポテンシャルを最大限に引き出し 多収・高品質を実現

収穫物の積み下ろしなどの重労働を アシストスーツで軽労化するほか、 除草ロボットなどにより作業を自動化

農業機械のアシスト装置により経験の浅い オペレーターでも高精度の作業が可能となる ほか、ノウハウをデータ化することで若者等が 農業に続々とトライ

スマート農業の将来像

○ ICTやロボット技術を活用した新たな農業（スマート農業）を実現するため、経済界（ロボット・ICT企業等）の協

力を得て立ち上げた「スマート農業の実現に向けた研究会」において、スマート農業の将来像や実現に向けたロードマップ等の中間取りまとめを公表（平成26年3月）

6

①運転アシスト装置の普及

②2018年の自動走行システム市販化に向けた動き

③2020年の無人システム実現に向けた研究等の動き

・農業機械の自動走行に関する安全性確保ガイドラインを2017年３月に策定 ・(株)クボタが2017年６月から試験販売を開始。ヤンマー(株)、井関農機(株)

も2018年中の市販化を発表。

・実用化に向け、人検知技術の評価手法の開発に着手 ・全国普及に向け、準天頂衛星に対応した安価な受信機を開発中

第三者との接触!?

検知して停止

目標

【２０１８年まで】 有人監視下でのほ場内の自動走行システムを市販化

【２０２０年まで】 遠隔監視下での無人システムを実現

「未来投資に向けた官民対話（平成28年3月４日）」における安倍総理からの指示事項

・北海道を中心に直進アシスト装置が加速度的に普及 ・トラクターや田植え機などアシスト装置を組込んだ農機も市販化

農業機械の自動走行①

○ GPS等の衛星測位情報を活用した運転アシスト装置（直線自動操舵）の導入が進んでいる。 ○ ①2018年までのほ場内での農機自動走行システムの市販化、②2020年までの遠隔監視による無人システムの実現を目指し研究開発等を推進中。

7

○ ＧＰＳ等の衛星測位技術を活用したトラクターや田植え機の自動操舵（一部実用化）

○ 数cm単位の精度での作業が可能

システムの導入メリット

取組概要

○ 自動で正確に作業できるため、大区画の長い直線操作などでも作業が楽になる

○ 夜間作業や落水しないでも田植え作業が可能

○ 非熟練者でも熟練者と同等以上の精度、速度で作業が可能になり、オペレーターの確保が容易に

26年度補正予算「農林水産業におけるロボット技術導入実証事業」において導入実証を実施

資料：北海道庁ＨＰより

0 10 20 90 140 190

510

760

1310

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

20 21 22 23 24 25 26 27 28

（台）

（年度）

全国の自動操舵装置の出荷台数の推移

ニコントリンブル、トプコン他 価格：約150～300万円（基地局込み）

農業機械の自動走行②

トラクター等の直線自動操舵システム（運転アシスト）

8

出典：（株）クボタWebサイトより

○ 直進キープ機能により落水しなくても田植えが可能に

〇 苗補給する際の補助者の省人化が可能に

（株）クボタ 機械名：ED8D-GS 8条植 価 格：約392万円～ H28.9 発売開始

○ リアルタイムの土壌センシングにより、地力に応じた可変施肥が可能に

〇 条件によっては３割程度の施肥量削減が可能になるほか、倒伏の発生が軽減

井関農機（株） 機械名：NP80D-FV 8条植 価 格：約503万円～ H28.3 発売開始 出典：井関農機（株）Webサイトより

直線キープ機能付田植機

土壌センサー搭載型可変施肥田植機

農業機械の自動走行③

9

○ 耕うん整地を無人で、施肥播種を有人で行う有人-無人協調作業を実施（2018年市販化予定）

○ 慣行作業と比較した省力化効果や作業精度等について検証するとともに、リスクアセスメントに基づく安全性の評価を行う

システムの導入メリット

取組概要

○ １人で複数台（現状最大５台まで可能）のトラクターを操作可能（オペレーター１人分の人件費を削減可能）

○ 限られた作期の中で１人当たりの作業可能な面積が拡大し、大規模化が可能に

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

（株）クボタ 機械名：アグリロボトラクタ[SL60A] 価 格：970万円（基地局なし） H29.6 試験販売開始

自動走行トラクター

農業機械の自動走行④

10

○ 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

取組概要

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

無人作業中の自動運転田植機（自動旋回の様子）

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

H31年度以降実用化

農業機械の自動走行⑤

自動運転田植機

11

農林水産業におけるロボット技術安全性確保策検討事業

○ ロボット技術など革新的技術の導入により生産性の飛躍的な向上を実現することが必要。 ○ 現場導入に際して安全上の課題解決が必要なロボット技術について、安全性確保策のルールづくりを支援。 ○ さらに、遠隔監視によるロボット農機の無人走行の実現に向けて、安全性確保のための検証を支援。

（自動走行トラクター）

安全確保策の検討

ロボットの現場導入に際しての問題点

安全性確保 ガイドライン

・ 安全性確保の基本的考え方、関係者の役割、ロボットの運行方法等について定めたガイドライン等を作成・検証。

安全性確保策のルールづくり

○ 安全性確保ガイドラインの作成・検証

○ 生産現場における安全性調査、分析・評価

○ ロボットの安全設計・改良

・ 生産現場においてロボットを運用し、自動走行時のヒヤリハット事例や空中散布時の安全対策等について調査。 ・ リスクアセスメントの実施、リスク低減措置の検討。

・ 分析・評価結果に基づき、センサーや危険回避装置等ロボットの安全性に係る設計・改良を実施。

有人機 無人機

安全のルールがないとロボット関係企業等が参入できない、普及が進まない

１ ロボット技術の現場実装に向けた安全性確保策のルール作り

2020年（平成32年）までに実現すべき技術

２ ロボット農機の完全自動走行の実現に向けた検証

・ロボット農機は無人状態で全ての操作を実施（使用者は遠隔監視） ・周囲の監視や非常時の停止操作等もロボット農機が実施

無人機

無人自動走行で、作業中のほ場から、隣接するほ場へ移動することも想定

作業中のほ場

ロボット農機

隣接するほ場

安全利用の技術確立のための検証

○ ロボットの安全対策技術の検証

・ 完全自動走行を安全に実施するために必要な技術（危険回避装置、インフラ、地図情報等）について検証 ・ 生産現場でロボットを運用し、分析・評価を行い、実用化の要件等を検討

・ 安全にほ場間移動をするために必要な技術やインフラ等の検討、生産現場での実現モデルの構築

○ ほ場間移動をする方法の検討

（除草ロボット）

（自動走行コンバイン） （ドローン）

ロボット新戦略 （平成27年2月日本経済再生本部決定）

・GPS自動走行システム等を活用した作業の自動化

・人手に頼っている重労働の機械化・自動化

・ロボットと高度なセンシング技術の連動による省力・高品質生産

重点的に取り組むべき分野 （農林水産業・食品産業関係）

・省力化などに貢献する新たなロボットを20機種以上導入

・自動走行トラクターの現場実装を実現（平成32年まで）

2020年に目指すべき姿（ＫＰＩ）

農業に最先端技術を導入します。 ２０１８年までに､ほ場内での農機の自動走行システムを市販化し、 ２０２０年までに遠隔監視で無人システムを実現できるよう、 制度整備等を行ってまいります。

安倍総理のご発言

「未来投資に向けた官民対話」 （平成28年3月4日）

12

有人機

無人機

ガイドラインの適用範囲・使用上の条件

○ ロボット農機の使用者が、ほ場内やほ場周辺から監視しながら、ロボット農機を無人で自動走行させる方法が対象

○ ロボット農機はほ場内の作業のみに使用し、道路ではロボット農機を自動走行させないこと

○ 使用者以外には、ロボット農機が自動走行しているほ場内に立ち入らせないこと

・写真は、衛星測位技術を用いて自動走行するトラクター ・使用者は農機に搭乗して、前方の無人機を監視しながら作業

関係者の主な役割・順守すべき事項

【製造者等（例：メーカー）】

○ リスクアセスメントと保護方策（停止装置等）によって、ロボット農機のリスクを低減すること

○ リスクが低減しない場合には、使用上の条件を見直すか、製品化を取りやめること

○ 販売者等と連携し、導入主体や使用者に対して、ロボット農機の安全使用の訓練を行うこと

○ 使用を想定しているほ場や周辺環境を確認し、危険性を把握して対策を講じること

○ ロボット農機を適切に管理し、安全に使用されていることを随時確認すること

【導入主体（例：農業法人）】

【使用者（例：農業法人の従業員）】

○ ロボット農機の安全使用の訓練を受講し、ロボット農機を適切に使用すること

○ 第三者の接近や、ロボット農機のほ場外への飛び出し等の可能性が生じた場合にはロボット農機を直ちに停止させること

○ 使用者自身が搭乗する農機の事故防止のため、シートベルトの着用等を徹底すること

※個人の農業経営者がロボット農機を導入・使用する場合は、「導入主体」と「使用者」の両方の役割が求められます。

農業機械の自動走行に関する安全性確保ガイドライン

○ ほ場内やほ場周辺からの監視下で農業機械（ロボット農機）を無人で自動走行させる技術の実用化を見据えて、メーカーや使用者など関係者の役割や順守すべき事項などをまとめた「安全性確保ガイドライン」を平成29年3月に策定。平成30年3月には茶園管理ロボット追記の改訂。

13

○ スマートフォンやタブレットを使用して作業実績等を入力

○ 蓄積された作業実績・センサーデータなどを分析し、圃場ごと・作物ごとのコスト構造を「見える化」

システムの導入メリット

システム概要

○ 作業、環境、生育等のデータを「見える化」することで、勘ではなくデータ分析に基づく客観的な経営判断が可能

○ データの見える化により、作業等の効率化による生産コストの低減、消費者が求めるブランド作物の生産

明日の最低気温予測が ５℃です。

低温障害に気をつけてください。

【システム導入前】

次は何をすれば いいんだっけ？

・勘による栽培管理や経営になりがち。

・規模が大きくなると、経営者が全体を把握することが困難に。

【システム導入後】

✓作業実績 ✓生産履歴 ✓生育情報 等を入力

スマホやタブレット等でほ場ごとの情報を共有、コスト分析等による経営状態の見える化を実現

・データを基にした栽培により、栽培を平準化するとともに、情報の共有により成功例・失敗例の学習が可能。

・ほ場ごとのコストなども見える化。

・経営者にデータが集まり、客観的データに基づく経営判断が可能に。

この畑の状況が 分かりません･･･

どれぐらい出荷 できそう？

営農管理システム

例：食・農クラウドAkisai 富士通（株） 価格：基本サービス 1,500円/月 オプション 別途必要

農業分野におけるＩＣＴ機器・サービス例

経営内容の見える化、作業履歴の記録・管理

14

〇 圃場の水位・水温・温度・湿度を各種センサーで自動測定し、データをタブレットやスマートフォンに自動送信

○ 取得したデータはクラウド上に蓄積され、いつでもどこでも確認が可能

システムの導入メリット

システム概要

出典：NTTドコモWebサイトより

○ 数百筆の圃場を管理する大規模農家も出てくる中、どこでも圃場の水位等の状況が分かるため、圃場の見回り作業が大幅に省力化

（水稲の労働時間の約３割を占める圃場の見回り等の管理作業（6.1時間/10a）を省力化）

○ 水位が下がったり、低温、高温の場合はスマートフォンに警告が送られ迅速な対応が可能

○ Paddy Watchは農研機構中央農業総合研究センターの研究成果を基に開発された水田用センサー

必要な時には注意情報が送られてくる

いつでもどこでも圃場の状況が把握可能

明日の最低気温予測が ５℃です。

低温障害に気をつけてください。

Paddy Watch（ベジタリア（株）） 価格：レンタル 8,280円/月

農業分野におけるＩＣＴ機器・サービス例

センサーを活用した遠隔でのほ場状態把握（水田）

15

○ 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

システム概要

出典：農研機構Webサイトより

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

○ 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

価 格：自動給水バルブ、自動落水口 各12万円 基地局 20～30万円 H30年3月 先行販売開始

農業分野におけるＩＣＴ機器・サービス例

水田の遠隔・自動制御水管理システム

16

○ ドローンに搭載したNDVIカメラからのセンシングにより、「ほ場のバラつき」をマップ化

○ データから可変施肥設計を行ない、可変の基肥・追肥を実施。

システムの導入メリット

システム概要

○ 圃場の可視化による栽培の効率化、農機とのデータ連動による省力化

○ 可変施肥による必要最小限の肥料での

最大の収量と品質の向上

ファームアイ(株)のリモートセンシング 基本料金：15万円（10haまで）、以降＋1.5万円／ha H30.6月 サービス開始予定

薄← 葉色 →濃 (不良 生育状況 良）

水稲の葉色マップ例

農業分野におけるＩＣＴ機器・サービス例

ほ場の低層リモートセンシングに基づく可変施肥技術の開発

17

① 高収益な作物・栽培体系への転換を図る取組に必要な機械や機器のリース導入に要する経費、施設整備に必要な経費、改植時に必要な経費、転換時に必要な資材導入等に要する経費等

② ①の取組の効果を増進するための取組（計画策定や技術実証に要する経費）

地域農業再生協議会等が作成する「産地パワーアップ計画」に位置づ けられている農業者、農業者団体 等

農作業の効率化によるコスト削減や高付加価値な作物へ転換しつつ、実需者のニーズに応じた生産を行うことで、収益力向上に一体的かつ計画的に取り組む産地において、生産体制の強化や集出荷機能の改善に向けた取組をソフト・ハード一体的に支援。

事業内容

支援内容

効率的・高収益な生産出荷体制を実現！

水田・畑作・野菜・果樹等について、平場・中山間地域など、地域の営農戦略として定めた「産地パワーアップ計画」に基づき、意欲ある農業者等が高収益な作物・栽培体系への転換を図るための取組をすべての農作物を対象として総合的に支援。

事業の流れ

地域農業再生協議会等

基金管理団体

交付先 基金事業は、基金管理団体へ一括して交付。 整備事業は、都道府県へ交付。

（１）支援の対象となる取組

（３）補助率

計画に位置づけられた意欲ある農業者等

（２）支援対象者

助成金 交付

交付 申請

【基金事業】 【整備事業】

国

計画 作成

計画 承認

都道府県（市町村）

補助金交付 交付申請

事業計画（国が承認）

取組の中心となる農業者等を計画に明記

優先枠の設定

○下記の取組については、優先枠を設けて積極的に支援。 （基金事業） ・ＩＣＴやロボット技術等の先端技術導入〔10億円〕 （整備事業） ・中山間地域の体制整備 〔40億円〕

交付申請

助成金交付

施設整備は１／２以内、農業機械リース導入は本体価格の１／２以内 等

平成２９年度補正予算 産地パワーアップ事業①

18

支援対象となる取組の主な例

地域の営農戦略として定めた「産地パワーアップ計画」の実現に必要な農業機械のリース導入や、集出荷施設の整備に係る経費等をすべての農作物を対象として総合的に支援。 主な例は以下のとおり。

【整備事業】 乾燥調製施設、穀類乾燥調製貯蔵施設、集出荷貯蔵施設、農産物処理加工施設、 生産技術高度化施設（低コスト耐候性ハウス等） 等の施設整備

【生産支援事業】 ① コスト削減に向けた高性能な農業機械のリース導入・取得 ② 雨よけハウス等、高付加価値化に必要な生産資材の導入 ③ 果樹の競争力のある品種について、同一品種での改植 等

＜優先枠＞ 生産性や品質の向上をもたらすICTやロボット技術等の先端技術の導入

・農業機械の自動操舵システム ・土壌センサー搭載型可変施肥田植機 ・農薬散布等無人航空機（マルチコプター含む） ・ほ場・土壌情報管理システム など

産地パワーアップ事業②

19

スマート農業推進フォーラム

○ 農業者、普及指導員、民間企業や研究機関等が一堂に会し、スマート農業の取組事例や最新の技術情報を共有できる機会として、平成28年度から「スマート農業推進フォーラム」を開催。

開催日： 平成30年6月12日 会場： 一橋大学一橋講堂 参加者： 418名（平成29年度は約300名）

１．講演 （１）スマート農業の導入事例 ①土地利用型農業におけるロボットトラクター導入事例 【（株）クボタ、（株）紅梅夢ファーム】

②施設園芸におけるCO2局所施用導入事例 【（株）テヌート、（株）リコペル】

③ドローンによるセンシング活用事例 【（株）オプティム、（株）イケマコ】

（２）地方行政機関による新たな取組の紹介 【岩手県】

（３）データに基づく農業の展開 【農業データ連携基盤協議会】

２．企業ポスターブース 計27企業・研究機関が出展

生産者講演((株)紅梅夢ファーム 佐藤氏) 講演会場

ポスター展示会場 アシストスーツ実機展示

平成30年度スマート農業推進フォーラム

当日の講演動画及びブース出展企業各社の製品ＰＲ動画を maff channel (YouTube)に掲載しています。

https://www.youtube.com/user/maffchannel 20

我が国農業の競争力強化のためには、ベテランの経験と勘のみに頼るのではなく、様々なデータを駆使して生産性向上や経営改善に取り組むことが重要であるものの、我が国の農業ICTは、データやサービスの相互連携がない、公的データがバラバラに存在していることなどを理由にデータを活かしきれていない。

土壌マップ

栽培管理システム 収量マップ

水温、水位データ

使いたいデータがあちこちにあって手続きが面倒だ！

市況情報をタイムリーに入手したいがどこに聞けばいいんだ？

気象データ

平均気温、日照時間、日射量等の農業分野に有用なデータ

品種、栽培データ

試験研究機関が有する品種特性、栽培方法に関するデータ

市況データ

各地の卸売市場の市況情報など

資材データ

農薬、肥料の適用作物や適用量等に関するデータ

Ａ圃場の収量が伸びていない理由を知りたいけれど、データがバラバラでわからない。

○公的データはバラバラに存在し、かつICTで活用できないデータが多いため、農業ICTで有効活用されていない

○様々な農業ICTサービスが生まれているものの、データやサービスの相互連携がなく、名称も異なるため、データを活かしきれていない

農業ＩＣＴの現状と課題

21

農業データ連携基盤

Publicデータ - 気象や土地、地図情報に関する様々なデータを提供（有償提供を含む）-

Privateデータ (Closedデータ) 農業従事者および農業に関するデータ

Masterデータ 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

Open ID Connectを利用

気象 ＡＰＩ

農地 ＡＰＩ

地図 ＡＰＩ

土壌 ＡＰＩ

生育予測 ＡＰＩ

統計 ＡＰＩ

民間 企業

民間 団体

民間 企業

民間 企業

農研 機構

官公 庁

センサ ＡＰＩ

民間 企業

農業ICTの抱える課題を解決し、農業の担い手がデータを使って生産性向上や経営改善に挑戦できる環境を生み出すため、データ連携・共有・提供機能を有するデータプラットフォーム（農業データ連携基盤）を構築（プロトタイプ運用を開始済み。平成31年４月からサービスの本格提供を開始予定）

データ連携機能

土壌、気象、市況など様々な公的データ等を整備し、農家に役立つ情報の提供が可能に

データの共有によって、データの比較や、生産性の向上に繋がるサービスの提供が可能に

ベンダーやメーカーの壁を超えて、様々な農業ICT、農機やセンサー等のデータ連携が可能に

データ共有機能

データ提供機能

《 データ連携基盤の機能 》

農 業 者 等

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

《 データ連携基盤の構造 》

農業データ連携基盤の機能及び構造

22

システムやデータを連携した総合的な解析により、収量、品質の向上を実現

基盤上で様々なオープンデータを提供し、農家の戦略的な経営判断を支援可能に

【データ連携の効果】 【オープンデータ活用の効果】

データ連携基盤上に 各種オープンデータを整備し

タイムリーに提供

気象データ

市況と気象データを見ると、Ａ市場よりもＢ市場に売った方がより収益が出そうだ！

市況データ

資材データ

地図データ

品種、栽培データ 栽培履歴データ 収量コンバイン

収量データ

土壌データ 水田センサー

水温、水位データ

農業データ 連携基盤

農業データ連携基盤によって、様々なデータの統合や分析、活用等、データを駆使した農業が可能になることで、生産性の向上や戦略的な経営判断を実現

データを統合・分析

システムやデータを連携することによって総合的な解析が可能になり、収量や品質の低い圃場の位置・要因を特定

要因にあった対策（施肥量の調整等）を講じることで収量や品質を向上させることが可能

毎年毎年データを蓄積することで、さらに高度な生産管理が可能に

データ連携基盤上に、国や地方自治体等が所有する様々なオープンデータを整備し、使いやすい形で提供

農家は連携基盤にアクセスするだけで欲しいデータを入手可能になり、より戦略的な経営判断が可能に

各ベンダーはデータを利用した農家が求める様々なサービスを展開

農業データ連携基盤

農業データ連携基盤への期待

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・「スマート農業技術」は、生産性向上・収益性向上等の経営高度化の実現に向けた一つの手段/戦略との位置づけ。 ・技術を導入したことにより、便利になったがコストが嵩むようでは意味が無い。「儲かる手段」でなくてはならない。

① 栽培技術を「見える化」し、過去の検証、現状の把握、生長の予測を行い、 PDCAサイクルを徹底することが目的！ ② 農家自身が、様々なデータの比較を通じ、 ・自身の生産性、収益性を把握し、目標達成状況、地域の生産集団のどのレベルに いるのか、わかるようにする。 ・最適な栽培管理を簡易に行い、収量や品質を向上。 ③ データ化を行うことで、GAPへの取組、流通/販売/消費者へのアクセスも容易に。 サプライチェーンを意識して自身の経営戦略も見直すきっかけに！

（終わりに）スマート農業技術を活用した農業の実践にあたって

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