①てん菜褐斑病検知システム(ドローン・トラクター併用) ②鳥獣害対策ソリューション(kagatta、わな検知クラウド) ③自動移植・除草トラクターシステム

• ①てん菜褐斑病害検知システムの導入→病斑画像認識率60% 以上、農薬コスト15%減少
• ②鳥獣害対策用罠設置および捕獲通知システム導入→労働力の50% 削減、被害額20%減少
• ③スマートトラクターシステムの導入→傾斜地での誤差5 cm以内で畝数6%増、除草作業時間約50% 減少

• ①画像認識率(初期病斑含むすべてのもの)76% 以上の成果となり目標達成。人の目に代わり自動的に病斑を検出し画像内の検出位置マークを付与する技術を高い精度で確立した。 農薬散布量は約11% 削減、費用は1%削減の成果となり目標未達。ドローンのセンシングデータと照らし合わせることで散布エリアを絞ることができ、部分防除を1 回行い、430aのうち139aで散布を行った。
• ②本来、捕獲用罠設置後は毎日見回りを行わなければならないが、罠にICT 機器を設置したことで遠隔監視が可能になったため、労働力は65.8%削減で目標達成。 被害額削減について、てん菜圃場における10a 当りの被害額を比較した結果、被害額削減率は、鹿66.2%、熊-913.4%、全体では-73.7% で目標未達。 但し、被害面積の削減率は、鹿46.2%、熊5.0%、全体では30.5%となった。
• ③傾斜地での高精度な自動操舵による誤差2 cm以内の移植で隣接条間を短縮することができたため畝数はR4 年度で約12.9%以上増加した。 また、スマートトラクター導入前後の除草作業時間を比較した結果、削減率は57%で目標を達成した。

• ①ドローンおよびトラクター、データ運用システムの改良・開発を行い、令和5 年度から試作品の開発に着手する。 また、ドローンの普及には一定の技術習得が必要であるため、幅広く事業参画を働きかける等の取組を行っていく。
• ②自然環境の状況変化による検知システムでの誤通知を軽減し、地域コミュニティ内における役割分担及び連絡フローの整理・合意によって更なる効率化を目指す。
• ③スマートトラクター(除草用)について、開発及び販売を検討中。AI サーバーの小型化と通信コストの削減を目指す。