戦略的プロジェクト研究推進事業のうち基礎的・先導的研究
府省庁: 農林水産省
事業番号: 0183
担当部局: 農林水産技術会議事務局 研究企画課
事業期間: 2018年〜2023年
会計区分: 一般会計
実施方法: 委託・請負
事業の目的
強い農林水産業の実現には、現場の課題を科学技術の力で克服していくことが不可欠である。この目的を実現するためには、
①担い手等のニーズを踏まえて明確な開発目標を立て、企業や大学とも連携しながら、現場での実装を視野に入れた技術の開発を進めること
②国が中長期的視点で取り組むべき基礎的・先導的な技術開発を促進すること
が課題となっている。この課題のうち、②の解決に向け、本事業により、生産性の飛躍的向上や新産業の創出に向け、イノベーションの創出が期待できる基礎的・先導的な技術開発を実施する。
事業概要
①生産予測に必要なデータを収集・解析することで、1週間後の生産量予測を可能にするとともに、契約量以上の生産が予測された場合に余剰品の販売を支援するシステムを開発。
②稲、麦類、大豆等の農作物を対象に、ゲノム情報や形質評価データ等のビッグデータを整備し、新たな育種技術の開発・高度化等を行うとともに、民間事業者や地方公設試験場等が利用可能な情報の提供体制を構築。
③アジア地域の途上国ジーンバンクを中心に、遺伝資源の共同調査や特性解明等の二国間共同研究を推進することで、有用な遺伝資源の導入・利用を進め、さらに、公的研究機関や大学等が保有する植物遺伝資源の情報ネットワークを構築。
予算額・執行額
※単位は100万円
| 年度 | 要求額 | 当初予算 | 補正予算 | 前年度から繰越し | 翌年度へ繰越し | 予備費等 | 予算計 | 執行額 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2018 | - | 463 | 0 | 0 | 0 | 0 | 463 | 463 |
| 2019 | 716 | 508 | 0 | 0 | 0 | 0 | 508 | - |
| 2020 | 0 | - | - | - | - | - | - | - |
成果目標及び成果実績（アウトカム）
① 令和4年度（2020年度）までに、過剰生産分（生産量-契約数量）の20％を適正価格で販売。
過剰生産分のうちの適正価格販売割合。 ※１ 平成30年度（2018年度）～令和３年度（2021年度）の成果指標は研究課題評価による評価結果を用いる。 （目標：2022年度に20 削減率 （％））
| 年度 | 当初見込み | 成果実績 |
|---|---|---|
| 2018 | - 削減率 （％） | - 削減率 （％） |
② ゲノム（遺伝子型）情報と形質評価情報等がセットになった延べ１万点以上の育種ビッグデータを搭載したデータベースを開発。
開発するデータベースへ搭載させる形質評価情報等のデータ数。 ※１ （目標：2022年度に10000 形質データ数）
| 年度 | 当初見込み | 成果実績 |
|---|---|---|
| 2018 | - 形質データ数 | - 形質データ数 |
③ アジア地域の未探索遺伝資源を3,000点以上収集・保存。
共同研究相手国で収集・保存した遺伝資源数。 （目標：2022年度に3000 点）
| 年度 | 当初見込み | 成果実績 |
|---|---|---|
| 2018 | - 点 | 726 点 |
活動指標及び活動実績（アウトプット）
本事業の下で実施する研究開発の課題の数
| 年度 | 当初見込み | 活動実績 |
|---|---|---|
| 2018 | 4 - | 4 - |
主要な支出先
| 年度 | 支出先 | 業務概要 | 支出額（百万円） |
|---|---|---|---|
| 2018 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | オントロジーを利用した統合ビッグデータ表示システムの開発 等 | 154 |
| 2018 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 海外植物遺伝資源の探索、特性評価等 | 113 |
| 2018 | 三菱ケミカル株式会社 | 流通情報収集システムの研究開発 | 26 |
| 2018 | 国立大学法人東京大学 | オントロジーを利用した統合ビッグデータ表示システムの開発 等 | 20 |
| 2018 | ヤマトシステム開発株式会社 | 流通情報収集システムの研究開発 | 17 |
| 2018 | 株式会社ケツト科学研究所 | 育種の自動化を加速するビッグデータの取得法と解析法の確立 | 5 |
| 2018 | 国立大学法人東京農工大学 | 地域における水稲育種選抜の最適化に繋がるフィールドビッグデータの取得 | 4 |
| 2018 | 国立大学法人神戸大学 | 地域における水稲育種選抜の最適化に繋がるフィールドビッグデータの取得 | 4 |
| 2018 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 生育管理システムの研究開発 | 4 |
| 2018 | 国立大学法人京都大学 | 圃場データの取得方法の最適化とAI Breederの開発に向けた研究 | 3 |
| 2018 | 国立大学法人東海国立大学機構 | 生育予測モデルの研究開発 | 3 |
| 2018 | 福岡県 | 実需者ニーズに迅速に対応するための麦類加工適性ビッグデータ活用技術の開発 | 2 |
| 2018 | 栃木県 | 実需者ニーズに迅速に対応するための麦類加工適性ビッグデータ活用技術の開発 | 2 |
| 2018 | 長野県 | 実需者ニーズに迅速に対応するための麦類加工適性ビッグデータ活用技術の開発 | 2 |
| 2018 | 地方独立行政法人北海道立総合研究機構 | 実需者ニーズに迅速に対応するための麦類加工適性ビッグデータ活用技術の開発 | 2 |
| 2018 | ベルファーム株式会社 | 生産・流通ネットワークの実証研究 | 0 |
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