詳細情報 開発の社会的背景 高収益作物のひとつであるスイートコーンは、わが国で約21万トンの収穫量を有する作物であり、うち4割程度が北海道で収穫されています(農林水産省 令和4年産野菜生産出荷統計)。北海道道央地域の露地スイートコーン栽培(直播)では、5月上旬に播種を行い、7月上旬に雄穂が抽出し始めた後、7月下旬から8月上旬にかけて絹糸(けんし)抽出期を迎え、その後3週間程度の8月中下旬に収穫適期を迎えることが一般的です。スイートコーンの可食部である雌穂(しすい)4)は、収穫適期前は粒がそろっていない上に糖含量が低く、一方で収穫適期を過ぎてしまうと水分量が少なくなるため萎びやすく品質が下がりやすいという特徴を持っています。したがって、スイートコーンは収穫適期を正確に見極めて収穫作業を行う必要があります。 スイートコーンの収穫方法は手取り収穫と一斉機械収穫(図1)があり、手取り収穫は作業者が

土地利用型園芸作物（レタス・こんにゃく）におけるドローン空撮画像やほ場設置型気象データセンサー等のセンシング技術を活用し、生育状況や病害発生状況の予測手法や、効率的な栽培管理を可能とするシステムを開発しました。 これらの技術の普及により、栽培管理の効率化や生産・出荷の安定化が図られ、経営の安定に繋がることが期待されます。 研究成果の詳しい情報 画像センシングによる露地生育診断技術：農林水産技術会議 (maff.go.jp) サラダホウレンソウ廃棄ロスの削減 1kmメッシュ気象データを活用し、養液栽培におけるホウレンソウ収穫量を1週間前に予測できるアプリを開発しました。 これにより、正確な収穫量の予測が可能となり、余剰品の販売先を早期に調整することで、廃棄ロスの削減が期待されます。 研究成果の詳しい情報 ホウレンソウ廃棄ロスの削減：農林水産技術会議 (maff.go.jp) かんしょ省力機械

​こんにゃく特産研究センター本館 榛名山南東麓で、県内こんにゃく産地のほぼ中心に位置し、標高360メートル、年平均気温13.1度、年間降水量は1,355メートル、土壌は浮石を含む表層腐植質黒ボク土です。敷地内にある約14,000平方メートルのほ場にて、コンニャクやタラノキの品種育成や各種栽培試験を行っています。 こんにゃく特産研究センターの業務概要 当センターでは、コンニャクと特産作物（タラノキ）の育種や各種栽培試験に取り組んでいます。これまで、コンニャク品種の「はるなくろ」、「あかぎおおだま」、「みょうぎゆたか」、「みやままさり」といった病気や気象災害に強く、収量の多い品種を育成し、これらは群馬県内だけでなく日本全国の産地に普及しています。特産作物は、タラノキで「ぐんま春王」、「ぐんま春王Ｎｔ（仮称）」という、そうか病に強く収量の多い品種を育成し、たらの芽の生産振興に貢献しています。現在

プレスリリース (研究成果) イチゴのジャストインタイム生産に向けた収穫日の精密予測・制御技術を開発 - 需要に合わせた収穫時期の調整により安定出荷に寄与 - ポイント 農研機構は、作物生産におけるジャストインタイム生産1)の実現に向け、市場規模の大きな施設野菜の一つであるイチゴの収穫日を高精度に予測し制御する技術を開発し、人工気象室2)内で検証しました。この新技術は、生産者が作物の需要動向を踏まえて、収穫時期を正確かつ精密に調整し、計画的な出荷を可能とする次世代の農業生産の基盤になります。今後、人工気象室で得られた収穫時期調整技術をハウス等の生産現場において実証し、イチゴ農家の所得向上効果を検証します。 概要 イチゴは我が国で大きな市場規模を誇り、日本産イチゴは国内外で幅広く親しまれる人気の作物です。イチゴは年間を通じて一定の需要がありますが、販売方法や販売先によって需要の高まる時期は様

SIP第2期 スマートバイオ産業・農業基盤技術「スマートフードチェーン」コンソーシアム SIP第2期「露地野菜における精密出荷予測システムの開発・実証」研究成果報告会 情報公開日:2022年12月23日 (金曜日) 戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)の研究開発課題「生産から流通・消費までのデータ連携による最適化を可能とするスマートフードチェーンの構築」では、食品の生産、流通段階で発生するフードロスの削減と事業者の収益向上を目指し、需要側ニーズに応えて一次産品を提供するデータ駆動型スマート生産システムの開発と実証に取り組んでいます。この中で、スマートフードチェーンコンソーシアムの露地野菜精密出荷グループでは、露地野菜における「精密出荷予測システム」を開発し、主にキャベツ、レタスの産地や中間事業者と連携してシステムの現地実証試験を行ってきました。 今回、5年間のプロジェクト期間を終え

プレスリリース (研究成果)大豆への灌水(かんすい)適期を伝える「大豆灌水支援システム」の一般利用がスタート - 国産大豆の安定多収に資する乾燥害対策向けWebシステム - ポイント 農研機構は、大豆が乾燥ストレス1)を被る時期を推定しアラートを発出するWebシステム、「大豆灌水2)支援システム」を開発し、2022年4月より本成果を含むWebサービスを民間企業が提供しています。このサービスの利用により大豆の乾燥ストレスが容易に把握でき、アラートにしたがって適期灌水を行うことで、大豆の収量向上が期待できます。 概要 大豆の収量を高めるには、湿害3)を防ぐと同時に乾燥ストレスを軽減することが重要です。しかし日本の大豆の多くは水はけの悪い水田転換畑に栽培されているため、生産者は湿害のおそれから灌水には消極的でした。また乾燥ストレスを被る時期は気象、土壌、栽培方法に大きく左右されるため、乾燥ストレ

スマートフードチェーン(生産)コンソーシアムは、スマートフードシステムのうち「生産」に関する研究開発を担っています。データを活用し、データに基づいた農業の実現を目指すなかで、「露地野菜の精密出荷予測システム」、「バレイショの打撲予測システム」という2つの生産の最適化に関する仕組み作りに取り組んでいます。 「露地野菜の精密出荷予測システム」は、気象データに基づいて自動で、かつ正確に露地野菜の収穫と出荷の予測を行うシステムです。キャベツやレタスといった露地野菜は、適期を逃して収穫が遅れると、球内の葉が詰まりすぎて球が裂ける「裂球」や、球内の葉が変色する「内部褐変症」という現象が起きます。このようなキャベツやレタスには商品価値がなく、廃棄されることから、キャベツの重量増加と廃棄による損失とのバランスから収量が最大となる収穫適期の予測が重要となります。 露地野菜の生産現場では、一般に生産者の勘や経

掲載日 : 2022年6月1日(水曜日) 内閣府の戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)「スマートバイオ産業・農業基盤技術」では「スマートフードチェーンプラットフォームの構築」に取り組んできました。ブロックチェーンを活用したデータ連携によるスマートフードチェーンシステムにより、日本の生産者の情報や輸送中の温度管理を行うことで日本の農林水産物や食品の意味的価値を向上させ輸出の拡大を行うとともに、フードロスの削減につなげることを目指しています。このたび、プロトタイプのスマートフードチェーンシステムが完成しましたので、2022年度より本格実証試験を開始します。 ・報道発表資料 https://www.naro.go.jp/laboratory/brain/press/20220601_press_SIP_Smart-food-chain-system.pdf

プレスリリース (お知らせ) 農研機構AI病虫害画像診断WAGRI-APIを公開 - 対象作物を追加し、病虫害小図鑑を合わせた新サービス - 農研機構 法政大学 株式会社ノーザンシステムサービス ポイント 農研機構らがWAGRI1)から提供している病虫害画像診断サービスの対象作物が、4作物(トマト・キュウリ・イチゴ・ナス)から、8作物(モモ・ブドウ・ピーマン・ダイズ・ジャガイモ・カボチャ・キク・タマネギ)を加えた12作物になりました。AI2)を活用した本診断サービスと病虫害の基本情報を提供するWAGRI病虫害小図鑑を合わせた新たなサービスを「農研機構AI病虫害画像診断WAGRI-API3)」として4月28日から有償公開します。本サービスを活用することで、農業現場における迅速な病虫害診断が可能になります。 概要 農研機構、法政大学、ノーザンシステムサービスは、昨年3月に公開したAI病虫害画像

TOP AIを活用したレタスの生育予測の実証で出荷予測精度を大幅に向上有限会社トップリバー(長野県)の御代田農場および富士見農場において本格運用開始 2021年9月10日 株式会社日立ソリューションズ東日本 AIを活用したレタスの生育予測の実証で出荷予測精度を大幅に向上 有限会社トップリバー(長野県)の御代田農場および富士見農場において本格運用開始 株式会社日立ソリューションズ東日本(本社：宮城県仙台市、取締役社長：小玉 陽一郎)は、有限会社トップリバー(本社：長野県北佐久郡、代表取締役社長：嶋﨑 秀樹)と共同で、農林水産省が公募する「スマート農業技術の開発・実証プロジェクト(以下、実証プロジェクト)」(事業実施主体：国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構)において、「データを活用した農業経営をモデル化し、データに基づき安定的に収益をあげることができる次世代農業人(スマートファー

戦略的イノベーション創造プログラム(SIP)第2期「スマートバイオ産業・農業基盤技術」の研究開発課題「生産から流通・消費までのデータ連携による最適化を可能とするスマートフードチェーンの構築」では、食品の生産、流通段階で発生するフードロスの削減と事業者の収益向上を目指し、需要側ニーズに応えて一次産品を提供するデータ駆動型スマート生産システムの開発と実証に取り組んでいます。 本シンポジウムでは、幅広い分野の関係者や有識者を参集し、取り組みの背景となる加工・業務用需要を主とした露地野菜の生産、流通現場における現状と課題を共有するとともに、精密出荷予測や自動化農機の開発、生産管理のICT化による課題解決の取り組みを発信し、スマート化への展開に向けた意見交換を行います。 主催 農研機構 野菜花き研究部門 開催日時 2022年1月27日(木曜日)14時00分～17時00分 開催方法 YouTubeによ

概要 「HojoLook (ホジョールック) 」は、ドローン等を用いて撮影した試験圃場の空撮画像の解析を簡便に行うことができるexe実行ファイル形式のGUIアプリケーションです。当アプリケーションを用いると、画像解析やプログラミングの知識がなくても、台形補正や圃場配置に合わせた試験区の切り出しといった画像処理を行い、罹病程度や草勢に関する評価指数であるrG (rGRVI = relative Green Red Vegetation Index) を出力することができます。 HojoLookの操作方法紹介動画 利用環境 Windows10で動作が確認されています。 免責事項 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 (以下、「農研機構」と記します。) は、本プログラムに関して不具合やエラーや障害が生じないことを一切保証いたしません。 農研機構は、本プログラムおよび本プログラムのダウン