スマート農業の最前線はどこまで来たのか――糸島の5講演を「目・判断・手足・制度」で読み解く

1 日前

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2026年11月14日、九州大学伊都キャンパスで、アグリコラボいとしまのワークショップ「スマート農業の最前線とこれからの農業」が開かれました。私はZoomで視聴しました。登壇者は5人。九州農政局、九州大学、施設園芸の現場（welzo）、農研機構、クボタアグリサービス。立場の違う5人が同じ午後に同じテーマで話す機会は、滅多にありません。

聞き終えて残ったのは、スマート農業はもう「導入」の話ではなくなっている、という実感でした。導入が終わったのではありません。主戦場が、機械の購入から作業の組み方へ移っているのです。5つの講演を「制度・目・判断・手足・作り替え」の順にたどります。

1. なぜ国は「機械を売る話」から「畑の作り方を変える話」に移ったのか

最初は九州農政局の谷川智雄氏（生産部環境・技術課課長）。国の施策です。

出発点は2013年の「スマート農業の実現に向けた研究会」。そこから実証プロジェクト（令和元年）、スマート農業技術活用促進法と基本法改正（令和6年）、基本計画（令和7年4月）へ。12年かけて、政策の重心は「技術を導入する」から「技術に合わせて生産方式を作り替える」へ動きました。

数字を3つ。1つ目は人。基幹的農業従事者は2023年時点で116万人、農水省の資料は「20年間で約4分の1（30万人）」と見込みます。ただしこれは2023年の数字です。2025年農林業センサス（概数値）では102万人、平均年齢67.6歳。講演の「現在約116万人」は最新値ではありません。

2つ目は面積。スマート農業技術を活用した面積の割合は2024年が約20%、2030年の目標が50%です（食料・農業・農村基本計画のKPI）。3つ目は仕組み。促進法は現場側の「生産方式革新実施計画」232件、開発側の「開発供給実施計画」69件（令和8年9月時点）を認定し、機械の導入と畝幅・枕・品種の変更を一体で支えます。

機械を買う前提も崩れつつあります。作業受託、判断支援、リース、人材供給という4類型のサービス利用への転換です。機械を所有せず、必要な作業と期間だけ買う経営が現実になっています。

さらに、技術の効果を引き出す栽培体系への転換を支える制度として、スマ転事業（スマート技術体系への包括的転換加速化総合対策事業）があります。機械の導入と、その効果を高める栽培体系への転換を一体で支援する。機械だけ買っても効果が出ない、という現場の反省が制度の形になっています。

データの土台にも触れておきます。農研機構が運営する農業データ連携基盤のWAGRIです。気象、土壌、農薬、病害虫、生育、農機のデータをAPIでつなぐ共通の場所で、メーカーやサービスが違っても同じ土俵でデータを扱えるようにする。機械を入れても、そこで取れたデータがこの土台に乗らなければ、経営の判断には使えません。導入とデータ連携は、別々に進められない関係にあります。

人をつなぐ器もできました。2025年6月設立のスマート農業イノベーション推進会議（IPCSA）は、農業者を中心にJA、高校、大学、企業、自治体が参加し、会員は1,869名（令和8年9月時点）。

省力化の目標は、作業ごとに置かれています。促進法の「開発供給事業の促進の目標」には、水田作（水稲）の「育苗及び田植」で労働時間80%削減、想定技術はドローンによる直播等、と明記されています。同じ水田作でも、自律走行型の除草機は別項目の「除草」に位置づけられます。果樹・茶では「除草及び防除」の80%削減です。

ただし、これは達成済みの実績ではありません。国は類似技術の実証成果に、今後の技術開発・改良による性能向上を見込んで目標を置いています。参考までに、直進アシスト田植機の実証では平均18%の短縮が確認されていますが、これは育苗・田植の省力化（ドローン直播など）とは技術も対象作業も違い、そのまま達成度の比較には使えません。目標と実績は、数字の大きさより対象が同じかで読みます。

2. 農家の目を、機械で補えるのか

2人目は九州大学大学院農学研究院の岡安崇史教授。この日の芯になった一文がここにあります。

「農家を機械に置き換えるのではなく、農家を支援する機械に、人の目に相当する機能を持たせる」

収穫物がどこにあるか、適期か、摘果すべきか。人の目がやっていることを、機械にどこまで代替させるか。研究はこの一点です。

方法は3段階。まず5〜10分間隔の画像を比べてしおれを検知する。秒単位では動かない植物も、分単位では動く。風の細かい揺れと、しおれの大きな動きを分ければ、程度が数字になる。次に、疑わしい場所をパン・チルト・ズームで5倍、10倍に拡大する。遠景では見分けられない花や成熟果の判定が変わる。最後に、複数位置の画像を三次元に再構成し、葉数・着果数・節間長を測る。人手の誤差が約1mmなので、そこが精度の基準です。

運用も具体的でした。計測したい場所には磁石で着脱できるマーカーを置き、外せば計測を止める。人がいない時間帯に動かすので、異常時は停止して電源を遮断する。

限界もはっきり語られました。葉の見落とし、遮蔽、単眼では実寸が分からないこと。キュウリは1日に10〜15センチ伸びるので、時間を無視した比較では評価にならないこと。「画像を撮りためるだけでは、農家が現場を見に行くほうが早い」。この一言が結論でした。

3. 判断を機械に渡すとき、壁はどこにあるのか

3人目は株式会社welzo 研究農場の尾崎剛教氏。施設園芸の環境制御で、この日いちばん「技術ではなく現場」の話でした。

尾崎氏は2002年に長崎の離島で就農し、2年後に法人を設立。白ネギ4ヘクタール、麦とそば約40ヘクタール、トマト・メロン56アール。従業員が20人以上から約4人に減り、自動化なしでは経営が持たないと判断したのが、環境制御のきっかけでした。

現場の数字が生々しい。5棟程度のハウスの窓を手回しで開けると、それだけで1時間以上。三連棟に温湿度センサーを6個置くと、朝は南東側、夕方は北西側を参照しないと東西で3度以上の差が出る。既存設備はメーカー・通信規格・電圧がばらばらで、後から機器を足せない。窓が閉じたまま故障すればハウスは高温になる。分断と故障時の安全。これが導入の壁の正体でした。

だからAIは一方的に制御しません。低温リスクを予測して「設定温度を1度上げる」などの複数案を出し、生産者が選ぶ。実行後に「暖房費が前日比で約10%増えた」と結果を返す。判断のスピードは機械が持ち、決めるのは人。この分担が設計思想です。

課題も金額の言葉で語られました。農家アンケートは2,100件以上を対象に実施予定で、中間30件のうち18件が「導入したい・関心がある」。ただし関心は導入決定ではありません。費用、投資対効果、操作の難しさ、故障リスクが障壁です。効果を金額で示せるのは「来年の今頃」と、尾崎氏は約束しませんでした。農家がコードを書かずに使えるノーコード・ローコードも開発中です。

4. 露地の「手足」は、なぜ後付けから始まるのか

4人目は農研機構九州沖縄農業研究センターの小野渓太氏。露地栽培向けで、この日いちばん「明日から使える」密度が高い話でした。

高水分コンバインの車速制御。稲に露が付く朝夕や雨後は、脱穀・選別の詰まりや籾の排出ロスが増える。圃場を最初に1周して負荷の基準を作り、2周目以降は水分と処理可能な流量に応じて車速を調整する。水分25〜32%で、ロス率は制御なしの6.24%から2.15%に下がりました。水分32%超は収穫を避ける目安です。朝9時前や18時以降にも作業でき、1日当たりの作業面積が広がります。

後付けの収量センサーはアンローダー先端に付けるだけ。部品代は約5万円、取付けは約2時間、圃場単位の収量が誤差20%以内（自脱コンバイン48馬力）で測れます。トラクター側も、後方カメラで2センチ以上の土塊を検出し、砕土率を目標85%（80〜90%）に収める装置が後付けできます。作業機の自動脱着は運転席を降りずに15〜100馬力機へ着脱でき、屋外試験の成功率100%（外光条件の制約つき）。

安全と環境も同じ路線です。人検知AIカメラは最大10メートル、画角180度で、機械や作物に隠れた条件の再現率は67%。研究段階ですが、人を轢かない装置は自動化の前提条件になります。ジャンボタニシ対策では、ドローン画像から低地を割り出して薬剤を集中散布し、全面散布の約半分の薬剤で被害面積を10%以下に抑えました。ドローン画像の自動マップ化は再来年の正式リリース予定です。

5. 機械に合わせて、畑と品種を作り替えられるのか

5人目はクボタアグリサービスの神田悦孝氏。ここで谷川氏の話と噛み合います。

機械は、畑に合わせて作られてきたわけではありません。人が作業できる幅を基準にした畝間、人が歩ける枕。収穫ロボットを入れるなら畝間を変え、草刈り機を入れるなら畦と傾斜を緩くする。枕8メートルも機械側の都合です。品種も同じです。国が例に挙げた機械収穫用のほうれん草のように、作物側も調整対象になります。

自動運転の現在地は3類型。圃場の近くで監視する「監視型」、圃場外からタブレットで監視する「遠隔監視型」、圃場間移動の自動化です。クボタは2017年に60馬力機を試作し、2019年に100馬力機、2022年にミッション変更機、2020年に無人コンバインと無人田植機を投入。全国で広がっているのは無人コンバインより無人田植機のほうだ、という現場感覚が共有されました。

遠隔監視型の新型トラクター（アグリロボトラクタ MRシリーズ、80・100・105馬力）は2027年4月発売予定で、クボタは2026年8月6日に「国産初の遠隔監視による無人自動運転」として発表済みです。ただし対象は圃場内作業のみ。圃場間移動と道路走行には対応せず、通信異常時は停止する。不整形な圃場では作業跡が残ります。データ側のKSASはキーオンだけで位置と軌跡が取れ、作業日誌の負担が減る。衛星リモートセンシングは2025年3月から有料で、晴天時は1日1回程度、登録圃場の生育を記録します。

6. では、主戦場はどこに移ったのか

5つの話が指す方向は同じです。国は生産方式の転換を条件に支援し、大学は目を作り、現場は判断の分担を設計し、研究機関は後付けの手足を出し、メーカーは畑と品種の側に合わせろと言う。

私の見立ては2つです。1つは、AIに渡すのは判断のスピード、人が持つのは判断の重さ、という分担。尾崎氏の「複数案を出して人に選ばせる」設計はその実装例です。もう1つは、中堅・中小規模の最初の3歩は「測る」「比べる条件を3行で決める」「1機能だけ自動化する」の順だということ。研修のW1〜W3と同じ並びです。5万円の収量センサーから始められるなら、投資判断の材料は自分で作れます。

装置は、もう揃いつつあります。足りないのは、どの数字を経営の判断に使うかを決める作業のほうです。まず自分の圃場で、何を測るかを1つ決めるところから。それが、いまの現実的な一歩だと思います。

よくある質問

Q1. スマート農業技術を活用した面積は、いまどれくらいですか。 2024年で約20%、2030年の目標が50%です（食料・農業・農村基本計画、令和7年4月閣議決定）。2025年時点で約26%という政策評価もあり、目標に向かって増えている途中です。

Q2. 「スマ転」とは何ですか。 生産方式の転換とセットで機械の導入を支援する事業の通称で、正式には「スマート技術体系への包括的転換加速化総合対策事業」です。機械だけ買っても効果が出ない、という現場の反省から生まれた仕組みだと理解しています。

Q3. 遠隔監視型のトラクターは、道路も走れますか。 発表時点では圃場内の作業が対象で、圃場間の移動と道路走行には対応していません。通信が切れた場合は停止する仕様です。

Q4. 育苗・田植の労働時間80%削減は、もう達成されているのですか。 いいえ。促進法の「開発供給事業の促進の目標」に掲げられた目標で、ドローンによる直播等を想定技術として、実証成果と今後の技術開発・改良を見込んだ数字です。同じ80%が果樹・茶の「除草及び防除」にも置かれています。

出典注記

基幹的農業従事者116万人（2023年）→20年後30万人の見込み、活用面積20%（2024年）→50%（2030年）、生産方式革新実施計画232件・開発供給実施計画69件（令和8年9月時点）、IPCSA会員1,869名（令和8年9月24日時点）：農林水産省「スマート農業をめぐる情勢について」（2026年10月）
基幹的農業従事者102万人・平均年齢67.6歳（2025年概数値）：農林水産省「農業経営をめぐる情勢について」／農林業センサス
食料・農業・農村基本計画（令和7年4月閣議決定）／スマート農業技術活用促進法（令和6年10月1日施行）
クボタアグリロボトラクタMRシリーズ（2027年4月発売予定、80・100・105馬力）：クボタ製品情報および2026年8月6日発表
KSAS衛星リモートセンシング（2025年3月提供開始）：クボタニュースリリース（2025年3月27日）
講演固有の数値（コンバインのロス率、収量センサーの部品代、砕土率、横誤差、再現率、薬剤削減、温湿度差、暖房費、アンケート件数など）は登壇者の説明に基づく