同実証事業では、労働負荷の軽減や気候変動などへの対応のため、（1）ヒトを自動で追従する運搬ロボット作業車、（2）ほ場ごとの気象データに基づく病害発生予測と農薬散布適正化ナビゲーション、（3）ナシ園の棚下から画像を収集し、AIが生育解析を行うシステムについて実証する。同事業は農林水産省事業「スマート農業技術の開発・実証プロジェクト」を活用している。

ニホンナシの産出額、栽培面積ともに全国1位の千葉県。同事業は、市川市と成田市にほ場を持つヤマニ果樹農園で実証に取り組んでいる。

二ホンナシは海外からの需要も高まっているため、生産量や品質の向上に期待が寄せられているが、一方で高齢化・労働力不足でその生産量は減少傾向にある。また、気候変動の影響による生育ステージのばらつきで、作業適期の判断が困難になっており、生産量や品質に影響が生じている。

具体的な課題としては、夏季に行う収穫作業は収穫台車を人力で押しながら果実を摘むため、重労働になっていること。また、病害虫の薬剤防除について、気候変動により適期実施するタイミングの判断が難しくなっている上、開花の時期も年々早まっていることから、従来通りの生育予測では農繁期の雇用調整や出荷予測も困難になっている。そこで、同コンソーシアムは、海外からのニーズにも合った高品質のナシを効率よく生産するため、ロボット、AI、ICTなどの先端技術を活用したデータ駆動型のスマート農業システム構築のため実証事業に取り組む。

課題と対応方針

◎事業内容と期待される成果

（1）ヒト自動追従ロボット作業車の開発・実証

【実証内容】
ヒトに自動追従するロボット作業車を導入し、収穫、せん定枝回収･結束のほか、除草剤散布モジュールを搭載し、汎用利用する。また、作業者が装着したウェアラブル端末の心拍変化などから軽労化の効果を検証する。
【期待される効果】
従来の人力で動かす収穫台車を電動のロボット作業車に代替し、汎用利用することで大幅な省力化を実現する。

（2）ほ場ごとの気象データに基づく病害発生予測と農薬散布適正化ナビゲーション

【実証内容】
1.アメダスなどでは取得できない詳細な気象データ微気象データ）を広範囲に収集するセンサネットワークを構築し、データを自動で栽培支援用スマホアプリ「梨なび」に反映させる。

2.「梨なび」アプリにより、黒星病の感染危険度をリアルタイムで予測し、農薬散布による防除適期をナビゲーションする仕組みを実用化する。

【期待される効果】
1.ほ場ごとの微気象データが自動で収集され、
アプリで分かりやすく把握できる。
2.微気象データ等から、各ほ場に合わせた細やかな黒星病等の発生予測と、防除計画の立案が容易になり、使用する農薬の種類の削減に貢献する。

（3）ナシの棚下から自動で画像を収集し、AIが生育解析を行うシステム

【実証内容】
ロボット作業車に搭載したカメラで棚下からの生育画像を撮影し、AIで解析。ナシの生育診断に活用する。

【期待される効果】
1.自動的に棚下からの画像を収集・分析をすることにより、生産者が感覚的に把握していた生育状況を、より客観的なデータとして把握することが可能となる。

2.微気象データを活用した黒星病感染危険度情報や、棚下画像のAI生育解析結果をクラウド上で共有し、リモートで普及員から指導を受けられるほか、生産者同士の情報共有を可能とする｡