2023年農林水産技術ニュース

農業従事者の減少と高齢化問題を解決する糸口となるのが、スマート農業技術を活用し天候に左右されずに高品質な野菜を安定生産できる植物工場だ。農研機構のつくば実証拠点で植物工場を研究する礒﨑さんにお話を伺った。

農業には不確定な要素が付きものだ。光や温度、湿度の変化によって、害虫や病気が発生しやすい悪条件が作り出されてしまう。光合成を十分にできず水が不足すれば、植物組織の損傷や生育の阻害、品質の低下、季節外れの開花などが起こって正常な生育ができなくなる。
そこで注目したいのが「植物工場」だ。農研機構の礒﨑さんは「農業はこれまで経験と勘に頼ってきました。しかし農業従事者の平均年齢は68.4歳(2022年）で、70歳以上が約6割を占め後継者不足が課題です。また、干ばつや洪水、異常気象といった天候の不確実性によって、作物の収量が著しく変動します。不確実性による悪影響を排除するのが植物工場です」と話す。

「植物工場」とは、屋内で人工的に農作物を大量に生産するシステムで「太陽光利用型」と「完全人工光型」の2種類がある。人の経験や勘に加え、光や温度、湿度、CO2濃度、養分、水分などの環境制御を高度なテクノロジーを活用して行い生育を予測する。これにより1年を通して農作物の計画生産と、安定した作物供給が可能となる。
農研機構の「植物工場つくば実証拠点」では、太陽光利用型施設で、トマト・キュウリ・パプリカの生産効率向上を目指す研究が進められている。水管理や病害虫管理、気象モニタリングなどで環境を制御することで、生産性低下につながる不確実性が排除されるのだ。

植物工場は、農作業の自動化・省力化も図れることも大きなメリットだ。収穫日も予測できるので、それに合わせた労働力の確保も可能となる。
「収穫量と収穫時期が予測できるので、生産効率が上がります。生産効率というのは、労働時間当たりの生産量です」と礒﨑さんは語る。

日本では高齢化と労働力不足によって、放棄される農地の増加も大きな問題だ。これも農地を集約した植物工場により、経営規模を拡大し生産効率を上げることで解決が期待できる。

気候変動により不安視されている将来の農作物の生産。農研機構では自然環境を人工的に再現し、気候変動に対応する栽培方法や品種を研究。地球の未来を救う取り組みが進められている。

気温や日照などの自然要因に影響を受ける農業は、気候変動と切っても切り離せない。
農研機構の米丸さんは、「2023年の夏は統計開始以降で最も暑く、多数の農作物が被害を受けました。農業にとって気候変動対策は、緊急の課題です」と言葉に力を込める。

気候変動が起こす農作物生産の不安定化を乗り切るためには、どうすればいいか。気温や日照など条件が異なる環境で農作物を栽培した場合に、収量や品質がどう変化するかを明らかにする必要がある。また、新たな気候に適応する育種（農作物などの品種を改良すること）も求められる。そこで手助けとなるのが、米丸さんたちが開発した「ロボティクス人工気象室」だ。

ロボティクス人工気象室は、「栽培環境エミュレータ」と「ロボット計測装置」の2つの装置で構成されている。
「栽培環境エミュレータは、自然環境の一部を再現できる人工気象室です。温度や湿度、CO₂濃度のほか、日照の代わりとなるLEDライトの強さ・長さを分単位で精密に制御可能です。その利点は、季節を模せること。農作物の新たな栽培技術を検証できる機会を増やすことができます」と米丸さんは語る。

工業製品の生産現場では、製品を必要なときに必要な量だけ供給する「ジャストインタイム生産（JIT生産）」が普及している。
自然を相手にする農業分野ではこれまで難しかったが、農業技術の進化によって農作物JIT生産の実現が近づいている。

農研機構の太田さんのチームが、JIT生産を実現しようとしている農作物がイチゴだ。イチゴは旬の冬から春を中心に、年間を通じて需要がある。
「なかでも需要のピークは、クリスマスや年末年始にあたる12月中旬～1月上旬です。取引価格も高くなるこの時期に出荷を合わせることは、農業経営の安定化にもつながります」と太田さんは語る。

従来、イチゴの収穫期は、開花から収穫までの積算温度（1日の平均気温の合計）で予測していた。しかし、この予測方式は、天候に大きな影響を受けるため、精度が低くズレが±1週間ほどあった。
そんな状況を受けて「データをもとに、誰にでも出荷量の調整ができる生産制御技術が必要」との認識から農研機構のチームは、イチゴのJIT生産への挑戦を開始した。

太田さんのチームが最初に行ったのが、開花から収穫までの生育過程を正確に把握することだ。
「気温や湿度、日照時間など自然環境を再現できる人工気象室内でイチゴを栽培。果実の大きさや色、果実表面の温度などの生育状況を専用のカメラで測定していきました」
イチゴの開花から収穫までの間を5段階に分け、各段階で気温変化を測定・制御。その結果、収穫日が高精度に予測できることが分かり、出荷量の調整へ道筋を開いた。

「新しく構築した収穫日予測モデルを人工気象室で実験したところ、収穫目標日に対し±1日間で制御できることを確認。出荷量の調整につながる成果を得ました」と研究成果に胸を張る。
イチゴのJIT生産を多くの生産者が利用できるよう、現在実際の栽培環境での実証実験が行われている。

農研機構では、植物生理・生態学に基づき、施設環境データと農作物の生育データから、将来の収量・品質を見える化するツールを開発した。
ツール開発に関わり生産管理を研究する安さんにお話を伺った。

日本で最も生産額が大きい野菜、それがトマトである。トマトの高品質・多収栽培技術の研究・開発を牽引する農研機構の安さんは「トマトは品種も多様で制御する項目が多く、適正に制御するのは容易ではありませんでした。収量を増やすには、環境制御装置の導入と利用技術向上が必須です。私たちは、環境条件と生体情報から生育を見える化し、生育・収量を予測するツールを開発しました」と話す。

このツールによって、トマトのポテンシャル生産量が分かり、予測情報に基づいた改善によって、収量向上が可能となる。
「国内のトマトは高い品質を誇っていますが、10アール当たりの年間平均収量は約15トン程で多いとは言えません。トマト1トンを生産するための労働時間は114時間もかかり、海外に比べて効率的ではありません」
日本の農業は年間を通じた安定生産、収量増加、作業時間削減など、生産性向上のために、データに基づいた高効率なスマート農業への転換を図る必要がある。

気温、日射、CO₂といった「環境データ」と、栽培期間中の葉面積指数（LAI）や着果数などの「生育データ」から、生育や収量のシミュレーションが可能となる。
ツールを活用して環境制御や栽培管理を行ったところ、トマトの収量が3倍にまで向上することが明らかになった。
「生育・収量が最大となる条件をシミュレーションし、大規模生産法人を含む3カ所の施設において実証試験を行ったところ、糖度5度以上のトマトの収量は、10アール当たり50トン以上を達成しました」

三重県松阪市と栃木県下野市で行った栽培管理では、10アール当たりの年間収量は、農研機構が開発したトマトの品種である「鈴玉」で55.5トンとなり、これまでの平均収量15トンを大きく上回った。一方の従来品種「りんか409」においても、50.4トンと高い収量を得た。
「植物はとても正直。温度と成長速度の関係や、受光と重量増加、ハウス内CO₂濃度と物質生産量など、気象情報と生体情報から正確な推定収量が予測できます」