①食味・収量コンバイン、②人工衛星画像診断、③診断結果を活用したドローンによる可変施肥、④トラクターのGPSガイダンス、⑤自動操舵システム、⑥直進キープ田植機、⑦水位センサー、気象センサー、土壌センサーによる環境モニタリング、⑧アシストスーツ

• 水稲作の労働時間が遠隔地水田の見回り回数の削減、田植え作業時間の短縮等により43%削減。
• 水稲では、食味・収量コンバインから得られたほ場ごとのデータや土壌分析結果をもとに施肥設計等を改善し、人工衛星画像診断結果に基づく追肥により主食用米の収量は2%減少、飼料用米は9%増加。白ネギでは土壌センサーに基づく水管理や土壌分析結果に基づく肥培管理、自動操舵システムの活用により収量が29%増加。小麦では、土壌分析結果を基に施肥設計を改善し、人工衛星画像診断結果に基づく追肥により収量が102%増加。また、大豆では、土壌センサー結果に基づく播種や水管理により収量が54%増加。
• 各品目の収量増加等により経営全体における利益が1,592万円増加。

• 令和3年度に開始した自動操舵システムや直進キープ田植機、農業用ドローンなどのスマート農業の実践に必要な機械等の導入に係る経費を支援する鳥取県の「スマート農業社会実装促進事業」を活用し、スマート農業技術の普及を図る。
• 2年間の実証で得られた結果をもとに令和3年度にスマート農業技術導入指針を作成し、令和4年度は導入効果の高いスマート農業技術のさらなる普及を図る。