2024年3月22日 飼料用米多収コン　受賞者に聞く 飼料用米の多収技術を競うコンテスト「飼料用米多収日本一」で２１日、２０２３年度の受賞者の表彰式が開かれた。最高位の農水大臣賞を受賞した２経営体はいずれも、多収の専用品種を栽培。肥料高騰の中、土壌診断... 続きを読む ダリアで業界初　徐々に花色変わる赤品種　農研機構が開発 2024年3月21日 ダリアで業界初　徐々に花色変わる赤品種　農研機構が開発 子実コーン配合飼料　国産混ぜて販売へ　全農北日本くみあい飼料 2024年3月19日 子実コーン配合飼料　国産混ぜて販売へ　全農北日本くみあい飼料 ［病害虫図鑑］キュウリホモプシス根腐病　総合的対策で予防を 2024年3月19日 ［病害虫図鑑］キュウリホモプシス根腐病　総合的対策で予防を ［おまかせ菜園フクダ流］ブロッコリーは種も取ろう　スプラウト簡単栽培（動画あり） 2024年3月17日 ［

農水省は、８月に農作業中の死亡事故が１２件発生したと発表した。うち６件が乗用型トラクター、３件がスピードスプレヤー（ＳＳ）によるものだった。同省は、シートベルト着用など基本的な安全対策の徹底を呼びか... 記事の続きを読むには、こちらから会員登録（有料）が必要です＞＞ 会員登録（有料） はこちら ログイン 日本農業新聞公式ウェブサイトの全ての機能をご利用になるには、会員登録が必要です。 メールアドレス、パスワードを入力後、「ログイン」ボタンを押してください。

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田植えなどの農作業が今後、本格的に始まりますが、トラクターなどの農業用機械を使用中の事故は初夏にかけて増える傾向にあり、県が注意を呼びかけています。 県によりますと、去年までの１０年間に発生した農作業での死亡事故１００件のうち、４割近い３８件が、４月から６月までの３か月間に集中しています。 亡くなった状況を見ますと、土を耕す乗用型トラクターを使用中の事故が全体の２５％を占めているほか、野焼きの延焼や熱中症など、機械を使用していない状況での死亡事案も３２％にのぼっています。 また、亡くなった人を年齢別に見ますと、６５歳以上の高齢者が全体の８５％を占めていて、高齢者が亡くなるケースが目立っています。 農作業中の死亡事故はことしは発生していませんが、今後、初夏にかけて農作業が本格化するにつれて事故のリスクが高まるため、県などは６月１５日までの３か月間を「春の農作業安全月間」として、事故防止に向け

農水省は１５日、２０２０年に発生した農作業事故で亡くなった人が、前年より１１人少ない２７０人になったと発表した。１９７１年の調査開始以降で最少だが、農業従事者１０万人当たりでは前年より０・６人増えて１０・８人となり、過去最多を更新した。依然として、全産業平均の同１・２人を大きく上回る状況が続いている。 事故の区分別では、農機作業が１８６人で６９％を占める。このうち乗用型トラクターの事故による死者が最多の８１人で、前年より１人増えた。乗用型トラクターの事故発生原因は、圃場（ほじょう）や道路からの転落・転倒が大半だった。 熱中症が同３人増の３２人、歩行型トラクターが同４人増の２６人で続いた。年齢別では、６５歳以上が同１９人減の２２９人で、全体の８５％を占める。３９歳以下の若年者も同８人増の１１人で、１２年以来の高い水準となった。 農業従事者１０万人当たりの事故死者数は、１１年より２・１人増えた

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新しい技術って、雇用にどう影響してるんだろう？ 人工知能（AI）を搭載したカメラが体温を測ってくれたり、ロボットが電話に応対したり。私たちの生活の中には、生身の人間がAIやロボットのような新技術に置き換えられるシーンがどんどん増えてきています。 これだけ自動化が進んできた分、人間の仕事は減ってきてるのかな？と気になるところですが、まさにこのテーマを掘り下げた研究結果が先日RISTEX（社会技術研究開発センター）により発表されました。 東京大学大学院経済学研究科の経済学者・川口大司教授の研究によれば、AIやロボットといった自動化技術の導入は人々の生産性を向上させ、むしろ雇用を生み出している可能性があるとのこと。そして実際のところ、日本においてはロボットの普及が雇用を増加させたことがわかったそうなのです。 ロボットが増えたら雇用も増えた具体的には、川口教授、足立大輔非常勤教授（オーフス大学）、

（一社）農協協会では、毎年、全国のＪＡの協力を得て「ＪＡの安心・安全な米づくりと防除対策について」と題した実態調査を実施している。その調査結果から前回「水田農業の概要」（9月13日付）に続き、今回は米の特別栽培への取り組みや防除対策などの実態をまとめた。 【調査の概要】 この調査は、水稲作付面積100ha以上の全国547ＪＡを対象に、各ＪＡの水稲関係担当者（営農・購買）に回答してもらった。調査方式は郵送による自記入式アンケート。調査期間は2021年2月15日～5月31日で回答数は481件（回収率87・9％）だった。 地区別の回答数は次の通り。 ○北海道＝46件（回収率95・8％） ○東日本地区（東北6県、関東7都県、甲信越3県、北陸3県）＝205件（同89・5％） ○西日本地区（東海4県、近畿6府県、中国5県、四国4県）＝150件（同83・3％） ○九州地区（九州7県、沖縄1県）＝80件（

はじめまして、ティアフォー技術本部 Planning / Controlチームで開発を行っている堀部と申します。 今回は状態推定の王道技術「カルマンフィルター」が実際に自動運転で用いられるまでの道のりやノウハウなどを書いていこうと思います。 みなさんはカルマンフィルターという言葉を聞いたことがありますでしょうか。 カルマンフィルターとは「状態推定」と呼ばれる技術の一種であり、自動運転においては現在の走行状態、例えば車速や自分の位置を知るために用いられます。 非常に有名な手法で、簡単に使えて性能も高く、状態推定と言えばまずカルマンフィルターと言われるほど不動の地位を確立しており、幅広いアプリケーションで利用されています。 使い勝手に定評のあるカルマンフィルターですが、実際に自動運転のシステムとして実用レベルで動かすためには多くの地道な作業が必要になります。 この記事では、カルマンフィルターが

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ホーム 研究成果 スマートな技術で持続的な農業を:ドローン空撮と融合した圃場試験法(GAUSS)を開発し、輪作に適したダイズ品種を推定 発表者 深野　　祐也(東京大学大学院農学生命科学研究科附属生態調和農学機構　助教) 郭　　　　威(東京大学大学院農学生命科学研究科附属生態調和農学機構　助教) 青木　　直大(東京大学大学院農学生命科学研究科生産・環境生物学専攻　准教授) 大塚　眞ニ郎(東京大学大学院農学生命科学研究科生産・環境生物学専攻　博士課程2年) 野下　　浩司(九州大学理学研究院生物科学部門　助教) 内田　　　圭(東京大学大学院農学生命科学研究科附属生態調和農学機構　助教) 加藤　洋一郎(東京大学大学院農学生命科学研究科農学国際専攻　教授) 佐々木　和浩(東京大学大学院農学生命科学研究科附属生態調和農学機構　助教:当時/ 現・国立研究開発法人国際農林水産業研究センター 生物資源・利用