ポイント
農研機構では、4月から生産現場等からの要請対応やスマート農業の推進のため、農業機械技術クラスター事業において「らっきょう収穫機の開発」、「高湿材適応コンバインの開発」、「土塊・石礫除去装置付きポテトハーベスタ1)の開発」、「ほ場栽培データと乾燥調製データを統合したデータ駆動型水稲作の実証」、「農作業安全を考慮した基盤整備事業におけるリスク低減効果の実証」を新たに開始します。
引き続き、地域農業の機械化ニーズへの対応やスマート農業の充実に向けて取り組んでまいります。
概要
農研機構(本部:茨城県つくば市)では、生産現場の要望の実現を図るため、多様なメンバーで構成する「農業機械技術クラスター事業」( 以下、技術クラスター、https://www.naro.affrc.go.jp/org/brain/iam/cluster/index.html)を2018年4月に立ち上げ、多様な現場ニーズに即応し、かつ異分野の知見を取り入れながら、農業機械の研究開発を行っています。
技術クラスターで扱うプロジェクトは、①地域農業機械化支援タイプ、②革新コア技術実用化タイプ、③次世代革新基盤技術タイプ、④新技術導入効果実証タイプの4つのカテゴリーに分類しています。
今回、新たに5件の研究課題を開始します。
技術クラスターで扱うプロジェクトは、①地域農業機械化支援タイプ、②革新コア技術実用化タイプ、③次世代革新基盤技術タイプ、④新技術導入効果実証タイプの4つのカテゴリーに分類しています。
今回、新たに5件の研究課題を開始します。
- (1)らっきょう収穫機の開発
(研究期間:2023~2025年度、①地域農業機械化支援タイプ)
[目的] らっきょうの主産地である鳥取県におけるらっきょう栽培の総作業時間は322h/10aで、そのうち収穫及び調製作業時間はほとんどが手作業で行われているため、192h/10aと総作業時間の約6割を占めており、省力化が求められています。また、作業者の高齢化や他産業との雇用の競合による人手不足が深刻な問題となっています。
このため、掘り取りと同時に根と葉を切ることにより、根付きらっきょうの収穫及び調製作業を大幅に省力化できるらっきょう収穫機を開発します。
- (2)高湿材適応コンバインの開発
(研究期間:2023~2025年度、②革新コア技術実用化タイプ)
[目的] 水稲の収穫作業に関して、担い手の生産規模の急拡大に伴い、コンバイン1台当たりの作業負担面積が増加傾向にあります。しかし、収穫作業は夜露等の付着がない時間帯に限定されるため、1日の作業時間は6時間程度になっています。そのため、慣行の収穫作業体系のままで大面積に対応するためには、コンバインの台数を増やす、あるいは上位機種に切り替える等の対応策が挙げられますが、これでは規模拡大のメリットを十分に享受できません。また、近年の気候変動により頻発する台風や長雨の影響が懸念される中で、適期収穫作業を行うためには、本格的な降雨前や降雨後の高水分水稲を収穫せざるを得ず、コンバインの脱穀選別損失(排塵口(はいじんぐち)損失2))の著しい増加が問題となっています。
このため、夜露等が付着した高水分水稲を収穫する場合においても脱穀選別損失の増加を抑制して作業を行うことのできる高湿材適応コンバインを開発することで、1日当たりの作業可能面積を拡大します。
- (3)土塊・石礫除去装置付きポテトハーベスタの開発
(研究期間:2023~2025年度、③次世代革新基盤技術タイプ)
[目的] 北海道のバレイショ収穫量は、全国の約8割を占めています。近年、加工・業務用の需要が高まっているものの、収穫時期の作業競合と労働力不足のため、北海道におけるバレイショの作付面積は減少傾向にあります。バレイショの収穫には、ポテトハーベスタが利用されていますが、ハーベスタの機上選別要員は通常4名で、このうち2名が病害、緑化、腐敗、異形等の塊茎を除去し、残余の要員は土塊・石礫等の除去にあたっています。この要員確保がままならず、収穫速度が制限されるため、収穫作業の高能率化及び作付面積の拡大が困難となっています。
このため、機上選別要員の半減を目指し、コンベア部分に土塊や石礫を除去する装置を搭載したポテトハーベスタを開発します。
- (4)ほ場栽培データと乾燥調製データを統合したデータ駆動型水稲作の実証
(研究期間:2023~2025年度、④新技術導入効果実証タイプ)
[目的] 水稲作ではスマート技術の普及等により、生育情報や収量、品質等の各種データを作業と同時に取得・蓄積する先進的な取組が増えています。一方で、栽培管理における生産者の意思決定の材料となり得るようなデータの特定や活用は十分に行われていません。データ駆動型の水稲作の普及を進めるためには、生産者の意思決定支援に資するデータの種類や活用方法を特定するとともに、機械・機器や生産者の規模等に依存しないデータの取得や蓄積、各種データを紐づけて見える化する既存システムの機能改善や標準化、不足するデータの効率的かつ汎用的な取得技術の開発等を行う必要があります。
このため、ほ場で得られた栽培データとスマートライスセンター等で得られた乾燥調製データを基に、収量や品質が低いほ場を特定して要因を分析し、その改善に向けた生産者の意思決定を支援する手法を構築します。
- (5)農作業安全を考慮した基盤整備事業におけるリスク低減効果の実証
(研究期間:2023~2026年度、④新技術導入効果実証タイプ)
[目的] 農作業事故では、作業環境に関する要因が含まれる事例も多く確認されています。農業生産基盤整備において、ほ場進入路や通路の勾配等を設計基準に適合させて施工した場合でも、用いられる農業機械の機種によっては安全性確保が不十分となる可能性があります。さらに、竣工後の耕作作業等に伴う経年変化が農業機械による作業の安全性を損なうことがあります。
このため、基盤整備事業において、実施設計中のモデル地区を設定し、農作業安全・農業土木の労働安全の専門家が基盤整備事業の実施設計に際して、当該地区の受益者との協議の上、農作業安全に関する思想を実施設計に盛り込むことにより、事故発生リスクの低減及び農作業効率化に貢献します。
問い合わせ先
研究推進責任者 :
農研機構農業機械研究部門 所長 安原 学
研究担当者 :
同 機械化連携推進部 機械化連携推進室 室長 大森 弘美
広報担当者 :
同 研究推進部 研究推進室 広報チーム チーム長 藤岡 修