戦略的プロジェクト研究推進事業のうち人工知能未来農業創造プロジェクト
府省庁: 農林水産省
事業番号: 0177
担当部局: 農林水産技術会議事務局 研究統括官（生産技術）室
事業期間: 2017年〜2021年
会計区分: 一般会計
実施方法: 委託・請負
事業の目的
我が国の農業現場における農業従事者の高齢化・減少の進行に伴う人手不足や生産性向上の伸び悩み等の課題を解決し、農業の競争力強化、農業の成長産業化を推進するため、人工知能（AI）やIoT（※）等の先導的で高度な最新技術を農業分野に導入し、生産性の飛躍的な向上を目指す。このため、本事業では、AI等を活用し、経験の少ない新規就農者等が適切な対策を講じることが可能な病害虫被害を最小化する技術や、栽培・労務の最適管理により労働時間を平準化する技術等、生産性の飛躍的向上に向けた技術開発を行う。
※ モノのインターネット：世の中に存在する様々なモノが相互に接続し、自動で計測、認識、制御などを行う技術
事業概要
国立研究開発法人、大学、企業等の研究機関からなる研究コンソーシアムに委託して、AIやIoT等の最新技術を活用し、生産性の飛躍的な向上等に貢献する次の４つの技術開発に取り組む。
①ＡＩを活用した病害虫診断技術の開発
②ＡＩを活用した土壌病害診断技術の開発
③ＡＩを活用した栽培・労務管理の最適化技術の開発
④栽培・労務管理の最適化を加速するオープンプラットフォームの整備
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2017 | - | 480 | 0 | 0 | 0 | 0 | 480 | 480 |
| 2018 | - | 418 | 0 | 0 | 0 | 0 | 418 | 418 |
| 2019 | 354 | 357 | 0 | 0 | 0 | 0 | 357 | - |
| 2020 | 0 | - | - | - | - | - | - | - |
成果目標及び成果実績（アウトカム）
①令和３年度（2021年度）までに、生物種7,000種の画像・遺伝子情報を基にした病害虫の早期診断技術を開発し、病害虫防除コストの１割以上削減に寄与。
AIを活用した診断技術の参照データベースに登録された生物種の数 （目標：2021年度に7000 生物種数）
| 年度 | 当初見込み | 成果実績 |
|---|---|---|
| 2017 | - 生物種数 | 200 生物種数 |
| 2018 | - 生物種数 | 5047 生物種数 |
②令和３年度（2021年度）までに、５種類以上の主要な土壌病害を対象とし、農業者が発病リスクの診断結果を基に、リスクの程度に応じた適切な対策を講じることが可能となる技術を開発し、土壌病害防除コストの１割以上削減に寄与。
AIを活用した診断技術が開発された土壌病害の数 ※１ 平成29年度（2017年度）～令和２年度（2020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：2021年度に5 病害数）
| 年度 | 当初見込み | 成果実績 |
|---|---|---|
| 2017 | - 病害数 | - 病害数 |
| 2018 | - 病害数 | 100 病害数 |
③令和３年度（2021年度）までに、大規模施設野菜生産の栽培管理作業の平準化、作業者の最適な配置及び栽培管理作業の単純化等により、雇用労働費を10％以上削減可能なシステムを開発。
開発するシステムの雇用労働費の削減率 ※１ （目標：2021年度に10 削減率（％））
| 年度 | 当初見込み | 成果実績 |
|---|---|---|
| 2017 | - 削減率（％） | - 削減率（％） |
| 2018 | - 削減率（％） | 100 削減率（％） |
④令和３年度（2021年度）までに、栽培・労務管理に関連するデータを５年以上整備するとともに、雇用労働力の最適配置等、労働時間の平準化や短縮を可能とするＡＩ技術を３種類以上開発し、いずれも労働時間の平準化等に有効であることを検証した上でオープンプラットフォーム上で利用可能とする。
労働時間の平準化や短縮を可能とするAI技術の数 ※３ 令和元年度（2019年度）・令和２年度（2020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：2021年度に3 件数）
| 年度 | 当初見込み | 成果実績 |
|---|---|---|
| 2017 | - 件数 | - 件数 |
| 2018 | - 件数 | 2 件数 |
④令和３年度（2021年度）までに、栽培・労務管理に関連するデータを５年以上整備するとともに、雇用労働力の最適配置等、労働時間の平準化や短縮を可能とするＡＩ技術を３種類以上開発し、いずれも労働時間の平準化等に有効であることを検証した上でオープンプラットフォーム上で利用可能とする。
労働時間の10％以上削減に寄与するAI技術の数 ※３ 令和元年度（2019年度）・令和２年度（2020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：2021年度に3 件数）
| 年度 | 当初見込み | 成果実績 |
|---|---|---|
| 2017 | - 件数 | - 件数 |
| 2018 | - 件数 | 2 件数 |
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
| 年度 | 当初見込み | 活動実績 |
|---|---|---|
| 2017 | 4 課題数 | 4 課題数 |
| 2018 | 4 課題数 | 4 課題数 |
主要な支出先
| 年度 | 支出先 | 業務概要 | 支出額（百万円） |
|---|---|---|---|
| 2017 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 全国のトマトで発生する病害虫被害の検証と電子画像データのファイリング 等 | 45 |
| 2017 | ＰＬＡＮＴ ＤＡＴＡ株式会社 | 植物診断サービスの開発と提供 | 44 |
| 2017 | 国立大学法人愛媛大学 | 植物生体情報の計測と解析 | 41 |
| 2018 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 全国のトマトで発生する病害虫被害の検証と電子画像データのファイリング 等 | 40 |
| 2018 | ＰＬＡＮＴ ＤＡＴＡ株式会社 | 植物の生育予測技術の開発と実証 | 38 |
| 2017 | ＰｗＣあらた有限責任監査法人 | データ分析による栽培・労務管理の最適化 | 37 |
| 2018 | 国立大学法人愛媛大学 | 多元的植物生体情報計測技術の開発 | 35 |
| 2018 | ＰｗＣあらた有限責任監査法人 | データ分析による栽培・労務管理最適化のためのルールベースモデル構築 | 32 |
| 2017 | 学校法人法政大学 | 病害診断のための高精度人工知能の開発 | 25 |
| 2018 | 学校法人法政大学 | 識別機の構築および早期診断を含む精度向上 | 22 |
| 2017 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 現地栽培ほ場の土壌の生物性情報等の収集、アブラナ科野菜根こぶ病に対する診断・対策技術の実証 | 19 |
| 2017 | 凸版印刷株式会社 | 生体情報とリンクした労務管理の情報化技術の開発 | 19 |
| 2018 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 | 現地栽培ほ場の土壌の生物性情報等の収集、アブラナ科野菜根こぶ病に対する診断・対策技術の実証 | 19 |
| 2017 | 株式会社システム計画研究所 | 病害診断・対策支援のためのAI及びユーザーインターフェースの開発 | 18 |
| 2018 | 株式会社システム計画研究所 | 病害診断・対策支援のためのAI及びユーザーインターフェースの開発 | 18 |
| 2018 | 凸版印刷株式会社 | 生体情報とリンクした労務管理の情報化技術の開発 | 17 |
| 2017 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データＣＣＳ | 携帯端末用アプリケーションの開発 | 14 |
| 2018 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データＣＣＳ | 携帯端末用アプリケーションの開発 | 13 |
| 2017 | 株式会社ノーザンシステムサービス | 害虫診断のための高精度人工知能の開発 | 9 |
| 2018 | 株式会社ノーザンシステムサービス | 害虫診断のための高精度人工知能の開発 | 8 |
| 2017 | 国立大学法人東海国立大学機構 | 植物防疫行政用アプリケーションの開発 | 7 |
| 2017 | 宮城県 | アブラナ科野菜根こぶ病及びバーティシリウム病害に対する診断・対策技術の実証 | 6 |
| 2017 | アグロカネショウ株式会社 | バーティシリウム病害に対する診断・対策技術の実証、病害診断・対策支援サービス普及のためのビジネスモデルの検証及び確立 | 6 |
| 2017 | 群馬県 | ネギ黒腐菌核病及びバーティシリウム病害に対する診断・対策技術の実証 | 6 |
| 2017 | 香川県 | アブラナ科野菜根こぶ病及び卵菌類病害に対する診断・対策技術の実証 | 6 |
| 2017 | 三重県 | アブラナ科野菜根こぶ病及び青枯病に対する診断・対策技術の実証 | 6 |
| 2017 | 富山県 | アブラナ科野菜根こぶ病及び卵菌類病害に対する診断・対策技術の実証 | 6 |
| 2017 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | 認証機能の開発 | 6 |
| 2018 | 国立大学法人東海国立大学機構 | 植物防疫行政用アプリケーションの開発 | 6 |
| 2018 | 宮城県 | アブラナ科野菜根こぶ病及びバーティシリウム病害に対する診断・対策技術の実証 | 5 |
| 2018 | 香川県 | アブラナ科野菜根こぶ病及び卵菌類病害に対する診断・対策技術の実証 | 5 |
| 2018 | 三重県 | アブラナ科野菜根こぶ病及び青枯病に対する診断・対策技術の実証 | 5 |
| 2018 | 富山県 | アブラナ科野菜根こぶ病及び卵菌類病害に対する診断・対策技術の実証 | 5 |
| 2018 | アグロカネショウ株式会社 | バーティシリウム病害に対する診断・対策技術の実証、病害診断・対策支援サービス普及のためのビジネスモデルの検証及び確立 | 5 |
| 2017 | 高知県 | 卵菌類病害及び青枯病に対する診断・対策技術の実証 | 4 |
| 2017 | 株式会社浅井農園 | ロボット生体情報計測による栽培・労務管理技術の開発と実証 | 4 |
| 2018 | 群馬県 | ネギ黒腐菌核病及びバーティシリウム病害に対する診断・対策技術の実証 | 4 |
| 2018 | 株式会社浅井農園 | ロボット生体情報計測による栽培・労務管理最適化技術の開発と実証 | 4 |
| 2018 | 株式会社エヌ・ティ・ティ・データ | 認証機能の開発 | 4 |
| 2017 | 地方独立行政法人北海道立総合研究機構 | アブラナ科野菜根こぶ病に対する診断・対策技術の実証 | 3 |
| 2017 | 協和株式会社 | 光合成蒸散リアルタイムモニタリングの開発 | 3 |
| 2018 | 地方独立行政法人北海道立総合研究機構 | アブラナ科野菜根こぶ病に対する診断・対策技術の実証 | 3 |
| 2018 | 高知県 | 卵菌類病害及び青枯病に対する診断・対策技術の実証 | 3 |
| 2018 | 協和株式会社 | 光合成蒸散リアルタイムモニタリングの開発と実証 | 3 |
| 2017 | 株式会社福井和郷 | 収量予測に基づいた栽培・労務管理技術の開発と実証 | 2 |
| 2017 | 岐阜県 | 岐阜県のトマト産地で発生する主要病害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画像データの取得と人工知能の実証 | 2 |
| 2017 | 新潟県 | 新潟県のトマト産地で発生する主要病害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画像データの取得と人工知能の実証 | 2 |
| 2017 | 茨城県 | 茨城県のトマト産地で発生する主要病害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画像データの取得と人工知能の実証 | 2 |
| 2017 | 岩手県 | 岩手県のトマト産地で発生する主要病害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画像データの取得と人工知能の実証 | 2 |
| 2018 | 株式会社福井和郷 | 収量予測に基づいた栽培・労務管理最適化技術の開発と実証 | 2 |
| 2018 | 香川県 | 香川県のトマト産地で発生する主要病害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画像データの取得と人工知能の実証 | 2 |
| 2018 | 兵庫県 | 兵庫県のトマト産地で発生する主要病害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画像データの取得と人工知能の実証 | 2 |
| 2018 | 静岡県 | 静岡県のトマト産地で発生する主要病害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画像データの取得と人工知能の実証 | 2 |
| 2018 | 栃木県 | 栃木県のトマト産地で発生する主要病害虫の発生実態調査と被害進行に応じた電子画像データの取得と人工知能の実証 | 2 |
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