熟練者ばかりの大規模稲作経営体が農業用ロボットを体系的に導入すると、むしろ最適な作付け面積が減り、売上高が落ちてしまう──。

こんなシミュレーション結果が発表された。これは一体どういうことなのか。稲作におけるロボット農機導入の最適解について考える。

無人状態で作業できるロボットでも効果は限定的か

「稲作に関しては、現段階ではロボットを入れても、収量は上がらないんですね。省力化も今日の発表のような状況なので、現実に収量も上がらなくて、省力化の効果も少ないものは当然現場に入らないという……。当たり前と言えば、当たり前なんですが、その結果が今日、極めてクリアーに出てきたのかなと」

九州大学農学研究院教授の南石晃明さんがこう語った。2021年5月に開かれた農業情報学会2021年度年次大会でのことだ。南石さんはスマート農業で稲作の革新を目指す「農匠ナビ1000」プロジェクトを率いてきた。先進的な稲作経営体や研究機関などと連携した同プロジェクトは、今では法人化して株式会社農匠ナビとなり、開発した自動水門を市販している。

稲作のスマート農業を牽引する1人である南石さんが、こんな感想を語ったのは「農業イノベーションの最新動向と展望」と題されたセッションでのこと。稲作や施設園芸、畜産現場でのロボット導入事例が次々と紹介される中、特に稲作でのロボット普及の前途多難さを感じさせる発表があったためである。

発表者は農研機構・九州沖縄研究センター研究員の馬場研太さん。スマート農業の中でもロボット技術に焦点を当て、ロボット農機や水管理システムのロボット化が経営にどのような効果をもたらすか、シミュレーションしたというものだった。


具体的には、初心者ばかりで構成する経営体と、熟練者ばかりの経営体を想定した。導入するロボットは4つで、ロボット田植機、ロボットコンバイン、ロボットトラクター、水管理用ロボットである。ロボットは現状の水準を大幅に超えた「無人状態でシステムによってすべての作業を自律的に行うロボットを仮想的に想定」した。つまり、ロボットの作業中に、人間は別の作業に従事できる。

データは、関東にある150ha規模の先進的な稲作経営体のものに基づいている。労働力や降雨による作業の制約を加味して分析した。

技能水準によって導入はプラスにもマイナスにもなる

結果、初心者ばかりの経営は、ロボット導入の効果が明確に出た。

「初心者経営につきましては、最適作付け面積は47.6ha増加、また売上高も0.8億円の大幅な増加になります。このことから、初心者に対する農業用ロボットの技能代替効果は大きいといえます」（馬場さん）

一方で、熟練者ばかりの経営は、むしろ足を引っ張られる結果に。

「熟練者が有する高度な技能を代替できないロボットとなりますので、（中略）作業リスク制約の影響をより大きく受け、最適作付け面積が11.8haの減、売上高が0.2億円の減となります。いわゆる負の代替効果と言えるかと思います」（馬場さん）


作業リスク制約とは、特に降雨つまり天候によって作業が左右されることを指す。要は、ロボットの方が熟練者より作業効率が落ちる分、雨天などの影響もより大きくなって、経営上マイナスになってしまうというのだ。

つまり、近未来に出てくるであろう“完全な無人状態で”作業ができるロボットであっても、どの経営体でも入れた方が良いとはならない。従事者の技能水準によって、ロボットを体系的に入れる方がいい場合と入れない方がいい場合があるという。熟練者ばかりの経営にとって、経営にプラスになる条件は「熟練者の技能水準以上の作業能率を発揮するより高度な農業用ロボットを導入すること」（馬場さん）になる。

今回は4つのロボットを一気に入れるシミュレーションだったが、個別の機械を導入する場合には、また別の結果になるはずだ。

稲作は経営の階層ごとの「モデル化」まだできず

国内でロボット農機の導入が最も進んでいるのが、酪農だ。北海道をはじめ先進的な経営体で、ロボット搾乳機や、畜舎の中でエサを牛が食べやすい位置に押すロボットエサ押し機が活躍している。搾乳機の価格は高いが、省力化と搾乳量の増加につながると事前にそろばんをはじけるので、導入の経営判断がしやすい。

しかし、水稲のロボット農機はまだ、そういう計算ができる段階に達していないと指摘したのは、三重大学准教授の野中章久さんだ。

「技術が全然入っていないところから、この技術を入れながら経営を拡大したら次にこうなるっていう階梯（段階、発展の過程）が見えていることが、普及には重要だと思うんですね」


稲作に使う既存の農機は、馬力や大きさ、機能によって、この経営規模ならこの機械が適していると、メーカーのカタログを見ればはっきりわかるようになっている。

一方で、スマート農業の技術に関しては「経営が大きければ使えるけど、小さいと使えないといった階層性がなかったりする。なので、小さい規模だとこのセットを使おうというふうに必ずしもできないところがある」。（野中さん）

この規模ならこの機械という、経営の階層ごとの「モデル化」がまだできていないのが稲作で、できているのが畜産なのではないか──。野中さんはこう指摘した。

さらに、シミュレーションの発表とその後の議論が印象付けたのは、稲作へのロボット農機導入が短日月には進みそうにないということ。

「穀物に関しては、長期的に考えないと、スマート農業技術が目に見えて現場に普及していくのはなかなか難しいんじゃないか」

南石さんがこう分析するように、稲作でロボット農機を普及させるためには、畜産や施設園芸とはまた違ったアプローチが必要そうだ。


九州沖縄農業研究センター | 農研機構
https://www.naro.go.jp/laboratory/karc/index.html