精密施肥・精密防除技術で実現する露地栽培の化学肥料・農薬コスト最適化と収益向上事例
スマート農業技術の進化は、農業生産性の向上に加え、資源の有効活用や環境負荷低減といった多角的なメリットをもたらしています。特に、広大な圃場での管理が求められる露地栽培においては、精密農業技術の導入が経営効率と持続可能性を高める鍵となります。本稿では、精密施肥・精密防除技術を活用し、化学肥料・農薬コストの最適化と収益向上を実現した露地栽培事例をご紹介します。
事例企業の課題：拡大する経営規模と従来の管理手法の限界
本事例の対象となる農業法人は、首都圏近郊で大規模な露地野菜栽培を手掛けています。近年、耕作面積の拡大に伴い、従来の均一的な施肥・防除管理では様々な課題に直面していました。
まず、圃場全体に対して一定量の肥料や農薬を散布していたため、圃場内の生育ムラや病害虫の発生状況に関わらず、過剰または不足が生じる箇所がありました。これは、肥料や農薬の無駄につながり、コスト増加の大きな要因となっていました。また、過剰な化学肥料の施用は環境負荷への懸念も伴います。
さらに、圃場ごとの土壌特性や前作物の影響、さらには天候による生育状況の違いなどを詳細に把握し、きめ細やかな管理を行うには、膨大な手間と熟練した経験が必要でした。人手不足が進む中で、経験や勘に頼る部分が多い従来の管理手法では、安定した収量と品質の確保が難しくなっていました。
導入されたスマート農業技術
これらの課題を解決するため、この農業法人が導入したのは、以下のスマート農業技術を統合した精密農業システムです。
- 圃場生育診断システム: ドローンによる空撮画像や、衛星データ、AI画像解析技術を活用し、圃場内の作物の生育状況、葉色、病害の兆候などを詳細かつ定期的にモニタリングします。
- 精密土壌診断・マッピング: 物理的・化学的な土壌診断データを基に、圃場内の土壌特性マップを作成します。これにより、地力や養分分布のムラを把握できます。
- 栽培管理プラットフォーム: 生育診断データ、土壌データ、気象データなどを統合的に管理・分析するクラウドベースのシステムです。AIがこれらのデータを解析し、圃場内の各区画に対して最適な施肥量・農薬量を算出し、「処方箋マップ」を自動生成します。
- 可変施肥・可変防除対応農機: 処方箋マップの情報に基づき、トラクターやブームスプレイヤーなどの農機が、圃場内の位置情報（GNSS/RTKによる高精度測位）に応じて、自動的に施肥量や農薬散布量を調整しながら作業を行います。
課題解決へのプロセス：データに基づいた可変管理の実践
導入された精密農業システムは、まず圃場全体の「見える化」から始めました。ドローンや衛星データによる生育診断と精密土壌診断によって、これまで把握しきれていなかった圃場内の様々なムラが明確になりました。
次に、これらのデータを栽培管理プラットフォームに取り込み、AIが分析を行いました。例えば、生育の遅れている区画には多めに施肥する、病害の初期症状が見られる区画にはピンポイントで農薬を散布する、といった具体的な「処方箋マップ」が生成されました。
この処方箋マップを可変施肥・可変防除対応農機にインポートすることで、作業者はマップに従って圃場を走行するだけで、場所ごとに最適な量の肥料や農薬を正確に散布できるようになりました。これにより、経験や勘に頼ることなく、データに基づいた科学的な管理が可能となりました。
また、栽培管理プラットフォーム上で全ての作業記録や使用資材量を一元管理できるようになったため、トレーサビリティの確保や次年度に向けたデータ分析も容易になりました。
導入によって得られた具体的な成果
精密施肥・精密防除技術の導入により、この農業法人では以下のような具体的な成果が得られました。
- 化学肥料使用量・農薬使用量の削減: 圃場全体で均一に散布していた頃と比較し、化学肥料の使用量が約18%、農薬使用量が約12%削減されました。これにより、資材コストの大幅な抑制に成功しました。
- コスト最適化と収益向上: 肥料・農薬コストの削減だけでなく、生育ムラの解消による収量向上（平均約7%増）と品質均一性の向上（規格外品の減少）が実現しました。結果として、圃場当たりの粗利益率が向上し、経営全体の収益性改善につながりました。
- 環境負荷低減への貢献: 化学肥料・農薬の使用量が削減されたことで、地下水への硝酸態窒素の流出リスクや、農薬による生態系への影響を低減するなど、より持続可能な農業実践に貢献しています。
- 作業効率の向上と省力化: 処方箋マップに基づく自動調整機能により、作業者の判断や調整にかかる時間が削減され、作業効率が向上しました。また、データ管理の効率化も図られました。
成功の要因分析
この事例の成功は、いくつかの要因によって支えられています。
まず、経営層が明確なビジョンを持ち、単なる技術導入にとどまらず、データに基づいた精密農業への転換という目標を設定したことが重要です。技術選定においては、既存農機との連携性やシステムの拡張性も考慮されました。
また、現場のオペレーターに対して、新しいシステムの操作方法やデータ活用の意義についての十分なトレーニングが行われました。技術ベンダーとの連携を密にし、圃場や作物に合わせたシステムの調整や、発生した課題への迅速な対応が行われたことも成功に不可欠でした。
さらに、導入後のデータの継続的な収集と分析、それに基づく改善活動を組織的に行ったことで、システムのポテンシャルを最大限に引き出すことができました。
今後の展望と応用可能性
本事例で導入された精密施肥・精密防除技術は、露地栽培の様々な作物に応用可能です。今後は、より高精度な病害虫予測モデルの導入や、気象データと連動した散布タイミングの最適化など、さらなる管理の高度化を目指しています。
また、収集された詳細な栽培データは、農産物のトレーサビリティ情報の充実や、将来的なカーボンクレジット制度への対応など、新たな事業機会の創出にもつながる可能性があります。精密農業は、単なるコスト削減や収量増加にとどまらず、農業経営全体のレジリエンスと競争力を高める基盤となる技術と言えます。
まとめ
本事例は、精密施肥・精密防除技術が露地栽培の大規模経営において、化学肥料・農薬コストの最適化、収益向上、そして環境負荷低減を同時に実現可能であることを示しています。データに基づいた圃場管理は、経験に依存する部分を減らし、より科学的で再現性の高い農業経営を可能にします。スマート農業技術の導入を検討する際には、自社の課題を明確にし、目的達成に最適な技術を選定するとともに、現場との連携、継続的なデータ活用体制の構築が成功の鍵となります。