大豆の生育障害を予測するAIモデルを開発 農研機構2026年3月4日
農研機構は、大豆の収穫作業を困難にする生育障害である青立ち、品質低下を引き起こす裂皮粒について、その発生リスクを生育中の環境条件から予測するAIモデルを開発。大豆の品種と気温・土壌水分のデータから発生リスクを示し、開花後の高温が障害の発生リスクを高めることを明らかにした。この研究成果は、気候変動下でも安定した大豆を生産するための技術開発につながると期待される。
青立ち株（左）と正常な株、裂皮粒
気候変動に伴う高温や干ばつなどの影響により、大豆の収穫期に見られる「青立ち」や「裂皮粒」などの障害が日本各地で多く報告されている。これらの障害は、気候変動に加えて、気象や土壌、播種時期や品種の違いなど、様々な条件が重なって発生すると考えられている。
青立ちにより収穫作業の効率低下や汚粒が発生し、裂皮粒により品質が低下するなど、生産現場で様々な問題が生じることから、農研機構は、寒冷地から暖地の4か所での16年分の約500事例の大豆の栽培データと気温や土壌水分のデータを用いて、これらの障害の発生を生育中の環境条件から予測できるAIモデルを開発した。
このモデルにより、大豆の開花が夏から初秋であった場合、青立ちの発生は開花後51〜60日目、裂皮粒の発生は主に開花後21〜30日目の10日間の平均気温に大きく影響を受け、どちらも開花後の該当期間の気温が高いほど障害の発生リスクが高まることが分かった。
同研究は、これまで把握が難しかった「大豆の障害がいつ・どのような条件で起きやすいのか」という点について、科学的に示した初めての事例。この成果は、将来の気候変動や環境変化に備え、大豆の栽培計画（播種時期・品種・管理）の検討や技術開発に大きく役立つことが期待される。
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