①ロボットトラクタ、②オート田植機、③可変施肥田植機、④リモコン式草刈機、⑤マルチロータ(ドローン)によるリモートセンシング、⑥食味収量測定コンバイン、⑦米品質測定システム、⑧ブロードキャスタ、⑨経営栽培管理システム(アグリノート)

• 米の平均収量を現状(実証取組前)の420kg/10aから地域(小浜市)の平均値499kg/10a(約2割)に向上。
• 圃場間・圃場内の食味スコアのバラツキ(標準偏差)を50%改善。
• 米生産の作業時間について、8.32時間/10a以下(全国大規模層の平均から4割削減)を達成。

• 圃場ごとの収量・品質データを活用し、施肥設計の見直しや、データの見える化による社員の意識改革に取り組み、米の平均収量が実証取組前に比べて9.7%増加(420kg/10a→460.9kg/10a)するとともに、圃場間の収量のバラツキ(標準偏差)が実証1年目に対し、実証2年目は42.1%改善(103.7kg→60.0kg)した。いずれも目標には届かなかったが、収量や品質の改善、収益性の向上等が図られた。
• 作業工程別の労働時間のデータを活用し、作業体系の効率化等に取り組み、10a当たりの米生産の作業時間が大規模経営層(15ha以上層)の全国平均に対し、52.5%削減(13.86時間/10a→6.59時間/10a)し、目標を達成。

• 収集したデータに基づき、圃場単位での営農管理を徹底し、結果が悪い圃場についての振り返りや改善を繰り返すことで、今後もより一層の収量や品質の向上等を目指していく。
• データを活用したPDCAの重要性を普及するとともに、地域の農業者がデータの活用方法を学び、実践できる研修会等を開催し、各自のノウハウや取組みを共有しながら地域全体のレベルアップにつなげていく。