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

「食料安全保障強化に向けた革新的新品種開発プロジェクト」及び「シャインマスカット未開花症緊急対策」に応募のあった研究課題について、審査の結果、別添『「食料安全保障強化に向けた革新的新品種開発プロジェクト」及び「シャインマスカット未開花症緊急対策」の審査結果について』のとおり採択課題を決定しました。

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

独立行政法人 農業・生物系特定産業技術研究機構 中央農業総合研究センター 日本農業IT化協会 要約 独立行政法人農業・生物系特定産業技術研究機構の中央農業総合研究センターは、日本農業IT化協会と共同で開発した、実用性の高い農産物トレーサビリティシステムの実証試験に成功しました。このシステムは、携帯電話を利用して簡便に生産履歴を入力するシステムに、無線ICタグを利用して効率的に流通履歴を記録する技術を組み合わせたもので、農産物の生産と流通の履歴をインターネット上で即座に確認できる総合的なトレーサビリティシステムです(図1)。このたび、山形県で洋ナシ「ラ・フランス」を対象としたシステムの実証試験を行い(写真1)、その成功により実用化に向けて大きな一歩を踏み出しました。 生産、流通、消費での農産物の情報開示方法については、農業・生物系特定産業技術研究機構が所有する特許があり、現在「青果ネットカタ

農研機構は、農業データ連携基盤"WAGRI1)"を介して利用可能な「NARO生育・収量予測ツール」にイチゴの生育予測API2)を追加し、「NARO生育・収量予測ツール②イチゴ」として本日公開しました。 本ツールの対応品種拡大のため、都道府県の試験研究機関やイチゴを育種されている種苗会社の皆さまより、ご協力いただける方々を募集します。 農研機構は、農業データ連携基盤"WAGRI"を介して利用可能なWeb-API「NARO生育・収量予測ツール」を開発し、これまでに施設野菜3品目、露地野菜6品目の生育予測APIを提供しています。 このたび、イチゴの生育予測APIを追加し、「NARO生育・収量予測ツール②イチゴ」として"WAGRI"上に本日公開しました。 本ツールは、ハウス内の環境情報、栽培情報、葉面積情報を用いて、イチゴの総乾物生産量および積算収量の予測が可能です。 イチゴは品種により生育や花芽

プレスリリース (研究成果)茎枯病抵抗性のアスパラガス新品種 「あすたまJ」を育成 - 茎枯病発生ほ場でも高い収量が見込める革新的な抵抗性品種 - 農研機構、香川県、東北大学及び九州大学は共同で、アスパラガス新品種「あすたまJ」を育成しました。本品種は、難防除病害であるアスパラガス茎枯病(くきがれびょう)に抵抗性を有する日本固有種「ハマタマボウキ」と、アスパラガスの種間雑種であり、茎枯病に対して、既存のアスパラガス品種の中では類のない高いほ場抵抗性を有することから、国内のアスパラガスの露地栽培に飛躍的な収量向上をもたらす品種として期待されます。 アスパラガス茎枯病1)(以下、茎枯病)は、わが国のアスパラガス露地栽培2)において、大幅な減収や廃耕など甚大な被害をもたらす、最も深刻な病害です。これまで、アスパラガス(Asparagus officinalis L.)種内には茎枯病に実用的な抵抗

令和5年度スマート農業実証プロジェクト(露地野菜)東北地域現地研修会 及び データ駆動型農業推進事業技術交流会 開催のお知らせ 情報公開日:2023年9月20日 (水曜日) 趣 旨 農林水産省のスマート農業推進総合パッケージでは、スマート農業実証の着実な実施とともに、スマート農業技術の普及を支援する取組を強化しています。特に、2025年までに農業の担い手のほぼすべてがデータを活用した農業を実践するため、現地でのデータ活用とスマート農業人材をさらに創出することとしています。そこで、本研修会・技術交流会では、スマート農業実証プロジェクトで実証した成果の社会実装を加速化するとともに、農業DX(デジタルトランスフォーメーション)への理解を促進するため、農業生産者や学生等、スマート農業の担い手になり得る地域の潜在的な人材に向け、スマート農業機械の実演と技術の紹介、先進経営体との意見交換を行います。

趣旨 近年、様々な分野で人工知能(AI)やデータを活用した技術革新が急速に進展し、多様な問題の解決への貢献が期待されている。農業・食品産業分野でも省力化や生産性の向上、流通の効率化を目指して、スマート農業、スマートフードチェーン等の実証・実用化の取り組みが進んでいる。そこで、本課題別研究会では、野菜の品種開発・生産における AI・データ活用の現状と問題点を整理し、今後の研究および技術開発の推進方向を明らかにする。 主催 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 野菜花き研究部門 一般社団法人日本種苗協会 開催日時 令和5年10月24日(火曜日)13時00分 ～ 25日(水曜日)12時10分 開催場所 津リージョンプラザ (津市西丸之内23-1、近鉄津新町駅から徒歩11分) (注) 新型コロナウイルス感染状況の悪化により、オンライン開催に変更となる場合もあります。その場合は、申込時に登

露地野菜生育予測APIは、農研機構が開発した露地野菜の生育予測を行うAPIです。 WAGRI会員のICTベンダー（ベンダー）は、この露地野菜生育予測APIを利用して予測情報を受け取り、自社で開発するアプリケーションで、予測情報を分かりやすく表現してエンドユーザーである生産者や流通事業者などに提供します。 エンドユーザーである生産者や流通事業者は、ベンダーアプリを通して農研機構の予測情報をそれぞれのニーズに合わせて利用することができます。 露地野菜の多くは、生育が盛んな時期に収穫しますが、生育が進むと重量やサイズが大きくなりすぎるなど出荷規格を逸脱してしまうため、収穫適期を的確に捉えることが重要です。一方で露地野菜の生育は、気象条件によって変動しやすいため、正確な収穫適期を直前まで把握できないことが多く、適期を逃してしまうことによる単収の減少、廃棄の発生が問題となっています。

農業データ連携基盤"WAGRI1)"を通じて利用できる「NARO生育・収量予測ツール」に露地野菜6品目、キャベツ、レタス、ブロッコリー、ホウレンソウ、タマネギ、葉ネギの生育予測API2)を追加し、公開しました。 本APIの試験利用の登録を、2023年1月10日(火曜日)に開始します。 試験利用の登録から1年間は、WAGRI会員としての利用料のみで、本APIを無料で利用できます。 農研機構では、「農業データ連携基盤"WAGRI"」を通じて利用できるWeb-API「NARO生育・収量予測ツール」を開発し、施設野菜3品目の生育予測APIを提供しています。 このたび、露地野菜6品目について高精度な生育予測データの提供を可能にするため、開発した品目ごとの生育モデルのプログラムを、生育予測APIとして「NARO生育・収量予測ツール」に実装しました。 本APIは、WAGRIにすでに実装されている「NAR

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

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