「収量」だけじゃない 様々な栽培特性を空から測る新たな枠組み―混植栽培の生産性・安定性・倒伏/雑草耐性を同時に評価―

千葉大学大学院園芸学研究科修士課程の和島大士氏（研究当時）、同大大学院園芸学研究院の深野祐也准教授、国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構、東京大学からなる研究チームは、農業研究の基本である「農地での栽培試験」を効率化・高精度化するため、ドローン空撮およびAI評価を用いた新たな枠組みを提案しました。

研究チームはこの枠組みを使って混植（複数の品種や複数の作物を栽培する方法）の有効性を検証し、収量向上以外にも様々な利点があることを初めて実証しました。今回の研究成果を用いることで、混植以外にも、多面的な強みを持つ様々な農法の検証や普及の促進のほか、世界の農業が直面する「食料生産の増大」と「環境負荷の低減」という二重の課題に対する解決策を提供することが期待されます。

本研究成果は、2026年4月10日に、学術誌Precision Agricultureで公開されました。

【研究の背景】
農業の発展には農地での栽培試験が欠かせません。栽培試験では収量以外にも様々な項目（収量安定性や環境ストレス・雑草・病害虫への耐性など）が重要ですが、それらの評価には大きな労力が必要です。とくに、複数の作物を組み合わせる混植体系では、調査対象が増え、栽培試験の負担はさらに大きくなります。混植は収量向上だけではなく、生産の安定化やストレス耐性などの利点が期待されますが、組み合わせが膨大なため、多面的な効果を十分に調べるのは困難でした。そこで本研究では、栽培試験にドローン空撮とAI解析を組み合わせ、複数の項目を同時に評価できる枠組みを構築しました。

【研究成果のポイント】
本研究で提案する新たな枠組みの有効性を検証するため、飼料や緑肥として利用されるムギ類(エンバク、ライムギ、オオムギ)の栽培試験に適用しました。すると、単一品種の栽培に比べ、混植栽培は平均収量を向上させるだけでなく、収量のばらつき（土地ムラ）を減らし、雑草耐性を向上させる利点がある一方、一部の単一栽培は倒伏耐性が高いことが分かりました。これらの多くは、一般的な人力だけの調査では評価できないものです。特に、収量のばらつきを抑えることは農業生産上重要ですが、ばらつきを精度よく評価するためには、位置情報付きの収量データが多数必要で、これまでの栽培試験では定量化が困難な項目でした。本研究で提案した枠組みは、通常の調査に並行して2－3週間に一度ドローン空撮を行い、栽培終了後にコンピュータで解析を行うだけで、それらの項目を多面的に評価できます。

【今後の展望】
近年、緑肥・堆肥・微生物資材など、持続的な農法への関心が高まっています。これらの枠組みには、収量の確保に加え、土壌改良や生態系機能の向上など、さまざまな利点が期待されています。本研究で示した枠組みは、混植だけでなく、こうした枠組みを効率的かつ精緻に評価できるため、今後の技術開発や現場実装にすぐに応用可能です。

とくに、本研究での枠組みを活用することで、栽培試験の効果検証は大きく前進すると考えられます。具体的には、以下のような展開が期待されます。
●農業試験のDX化： 最小限の追加労力で収量を含む多面的な評価が可能になるため、新規資材や栽培体系の比較試験、さらには品種選定のプロセスを大幅に加速できます。
●気候変動への適応：気象条件の不確実性が高まる中でも、安定した生産を実現するための資材・栽培体系・作物の組み合わせを、迅速に探索・評価することが可能になります。
●混植を基盤とした持続可能な農業の推進： 混植は、追加的な資源投入を伴わずに、収量の向上、圃場内のばらつきの低減、雑草抑制、倒伏耐性の向上など、複数の機能を同時に高める可能性があります。本研究の枠組みは、これらの効果を定量的に評価し、実用化を後押しする基盤となります。