ドローンとAI活用-混植栽培で農地利用高度化：千葉大学/農業・食品産業技術総合研究機構
(2026年5月19日発表)
千葉大学と（国）農業・食品産業技術総合研究機構は5月19日、ドローンによる空撮画像をAIで解析し農地での栽培試験を高効率・高精度化する新手法を発表した。持続的農法として注目される同一農地で複数の品種や作物を育てる「混植」に応用したところ、雑草に負けない栽培の実現や収量向上が確認できた。食料生産の増大と環境負荷の低減という世界の農業が直面する二重の課題に、新たな解決策を提供できると期待している。
農業の発展に欠かせない栽培試験では、収量以外にも収量の安定性や雑草・病害虫への耐性などさまざまな項目の評価が重要。ただ、同一農地で複数の作物を育てる混植では、調査項目が増え十分な調査が困難だった。そこで研究チームは、混植の栽培試験にドローンによる空撮映像をAIで解析、複数の調査項目を同時に評価するという手法を試みた。
実験では、飼料や緑肥として利用されるエンバクやライムギ、オオムギというムギ類の栽培試験に新手法の利用を試みた。その結果、単一品種の栽培に比べ、これらの混植栽培では平均収量が向上するだけでなく、場所による収量のばらつきが減少、雑草に対する抵抗力も向上させられることなどが分かった。
収量のばらつきを抑えることはこれまでも重要とされてきたが、新手法では通常の調査と並行して2～3週間に一度ドローンで空撮。そのデータを栽培終了後にコンピューターで解析するだけで、必要な項目を多面的に評価できるという。これに対し、従来の手法でばらつきを精度よく評価するには、位置情報付きの収量データが必要とされ定量化は難しいとされていた。
今回の成果について、研究チームは「今後の技術開発や現場実装にすぐに応用可能」と話しており、今後の農業試験DX化や気候変動への適応、混植を基盤とした持続可能な農業の推進などへの展開を期待している。
