スマート‐のうぎょう〔‐ノウゲフ〕【スマート農業】
読み方：すまーとのうぎょう
スマートアグリ
【英】smart-agri, smart-agriculture
スマートアグリとは、IT（ICT）等の先進技術を活用して生産管理や品質・生産効率などの向上を実現する、新たな農業の取り組みやあり方のことである。いわばスマート化された農業である。
農林水産省は、スマートアグリ（スマート農業）を「ロボット技術やICT等の先端技術を活用し、超省力化や高品質生産等を可能にする新たな農業」と定義している。同省によれば、スマートアグリの実現によって、農業機械の自動制御による超省力化や大規模生産の実現、センシング技術や過去のデータを駆使した多収・高品質生産、ロボット技術の援用による重労働の緩和・軽労化、ノウハウのデータ化や運転アシスト機能の補助による農作業の簡易化、および、生産情報の提供（トレーサビリティ）による消費者等への情報提供、等々のメリットが期待される。
農林水産省は2013年11月に第1回「スマート農業の実現に向けた研究会」を開催した。IT、農業、電機といった各分野から委員が参加している。
参照リンク
スマート農業の実現に向けた研究会 - （農林水産省）
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スマート農業
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2026/07/07 02:47 UTC 版)
スマート農業（スマートのうぎょう、英：Smart farming）とは、情報およびデータ技術を利用して生産システムと運営を最適化する農業である[1][2]。データを集め、それをいかに賢明に活用するかに重点が置かれ、人間の労働を最適化しつつ農産物の質と量を向上させることを目指す[1][2]。スマート農業では、ICT、IoT、AI、ドローン、ロボット技術等、多岐に渡る先端技術が活用される[1][2][3]。
概要
スマート農業の対象は農作業の全てであり、様々な先端テクノロジー、ツールを用いて、土壌や作物の状態、地形、気候、天候、リソースの使用状況、労働力、資金等のリアルタイムのデータを取得し、農家はスマートフォンやタブレットなどのデバイスを使用してデータにアクセスし、直観ではなくデータに基づき意思決定を行う[2][1]。情報テクノロジーを用いて畑のデータを取得し個々の圃場に最適化した農業（精密農業）を行う試みは、1990年代に John Deere がトラクターに GPSを導入したことから始まった[4]。
日本でスマート農業という言葉は、CiNii Articles データベースによると2012年に使われ始め、農林水産省の2020年の「食料・農業・農村基本計画」では、政府が中期的に取り組むべき施策の一つに挙げられた[5]。2019年から「スマート農業実証プロジェクト」が各地で採択され、多岐に渡る取り組みがなされ、インターネットや新聞、テレビなどで取り上げられ、「スマート農業」という言葉が広く知られるようになった[5]．
スマート農機（smart agricultural machinery）には、データ収集、可変散布、無線通信、遠隔操縦、自動運転などの機能を備えた農業機械（農機）や、果実の収穫のように従来人間が行ってきた作業をロボット等により自動化する農業機械がある[5]。
日本でスマート農業と呼ばれるものは、諸外国では、Smart farming（スマート農業）、Precision farming（精密農業）、E-agriculture（E-アグリカルチャー）、agri-tech（アグリテック）、Digital Agriculture（デジタル・アグリカルチャー）などと呼称されているが[5]、それぞれの意味合いはやや異なる[1]。
2024年 現在も「スマート農業実証プロジェクト」などが推進されている[6]。
農業ICT（IoT・ビッグデータ・AIの利活用）
スマート農業（農業ICT）では、肥料・農薬・水・エネルギー・労力を過不足なく使用し、かつ収穫・品質を確保するため、営農サイクルの主要な意思決定において作物や圃場の実態に関する空間情報を用いる。一見、均一にみえる圃場において空間的・時間的に気温土壌肥沃度や土壌水分がばらつく事を前提として、それを認識して制御することで、収量等の改善を目指す。従来は長年に培われた農業従事者の勘や経験に基づいて意思決定していたが、それを暗黙知から形式知に変えるために、情報通信技術を積極的に導入することにより、各要素を数値化して管理を行う手法を導入する。画像解析やリモートセンシングなどを活用することで農場の状態情報を数値化して、ビッグデータを様々な視点・知見から分析することで、単位面積毎の収穫量の増加や低農薬化、高付加価値化、省力化などを実現する[7]。
一例として、農作物の波長別の反射係数と生育状況の間には相関があることが知られており[8]、これまでは、作物の生育状況を把握するためには葉緑素計（SPAD）を使って、葉を一枚一枚挟んで色を測り、生育状況を見ていたが、それでは手間がかかりすぎ、一部しか測定できないので、多波長カメラを搭載して作物の生育度のデータを収集する農業用無人航空機（農業用ドローン）の利用も視野に入れている[9]。これまでは類似の用途には衛星写真が使用されてきたが、小回りの利く無人航空機を使用する事により、より手軽に圃場内での高精度の情報を入手できると期待される。
農業の自動化・ロボット化
日本における背景
日本国内の農業従事者は、持続的に減少し（過去20年間にほぼ半減）するとともに、高齢化が進み（2015年の平均年齢は66.3歳）、耕作放棄地は2015年に40万haを超えている。また農業では、技術の修得に時間を要し、マニュアル化が難しいノウハウ的な技術が多いため、次世代に継承されにくいという問題がある。これらの問題を解決し、若者や女性など、様々な人々に農場に参加してもらうためには、作業を楽にするとともに、経験の少ない人でも農業を取り組める環境を整えていく必要がある。そのためにスマート農業の考えが始まった[10]。
農林水産省「農業労働力に関する統計」によれば、2025年の概数値で基幹的農業従事者は102.1万人、うち65歳以上は71.0万人、平均年齢は67.6歳である[11]。また、農林水産技術会議事務局によると、スマート農業実証プロジェクトは2019年度から開始され、2023年度採択分までに全国217地区で実証が行われている[12]。これを受けて、国は後述のスマート農業技術活用促進法に基づく計画認定と支援措置の運用を進めている[13]。
スマート農業技術活用促進法
2024年6月14日に農業の生産性の向上のため、スマート農業技術の活用の促進に関する法律（スマート農業技術活用促進法）が成立した。この法律は、6月21日に公布され、10月1日に施行された[14]。農林水産省のホームページに詳細が掲載されている[15]。同法は令和6年法律第63号として公布され、スマート農業技術の活用及びこれと併せて行う農産物の新たな生産の方式の導入に関する計画（生産方式革新実施計画）と、スマート農業技術等の開発及びその成果の普及に関する計画（開発供給実施計画）の二つの認定制度を定める[16][13]。農林水産省の制度説明では、認定を受けた農業者・事業者に対して金融上・税制上の支援措置が示されている[13]。運用状況については、生産方式革新実施計画と開発供給実施計画の認定状況が同省ページで継続的に公表されている[13]。
機材
関連する研究学会・機構・協会
脚注
- 1 2 3 4 5 “What is the difference between precision, digital and smart farming?” (英語). agrocares. 2024年1月27日閲覧。
- 1 2 3 4 “Precision Farming vs. Digital Farming vs. Smart Farming : What’s The Difference?” (英語). DTN. 2024年1月27日閲覧。
- ↑ 山下直樹「スマート農業の実現に向けて」『電気設備学会誌』第36巻第10号、電気設備学会、2016年、691-694頁、doi:10.14936/ieiej.36.691、 ISSN 0910-0350、 NAID 130005421178。
- ↑ “Smart Farming, Digital Farming, Precision Farming- What’s The Difference?” (英語). PIPE AG. 2024年1月27日閲覧。
- 1 2 3 4 海津 2022, p. 76.
- ↑ 農林水産技術会議 (2024年). “「スマート農業実証プロジェクト」について”. https://www.affrc.maff.go.jp/. 農林水産技術会議事務局研究推進課 スマート農業実証プロジェクト推進チーム 広報グループ. 2024年2月4日閲覧。
- ↑ 『日本型精密農業を目指した技術開発』2016年11月2日。オリジナルの2017年3月28日時点におけるアーカイブ。2022年3月12日閲覧。
- ↑ “農業分野でのハイパースペクトルイメージデータの利用” (PDF) (2011年11月17日). 2022年3月12日閲覧。
- ↑ “空から農業を一変させる。 リモートセンシングと無人ヘリで切り開く農業の未来とは？”. ヤンマー (2016年11月24日). 2022年3月12日閲覧。
- ↑ 井上吉雄, 横山正樹「ドローンリモートセンシングによる作物・農地診断情報計測とそのスマート農業への応用」『日本リモートセンシング学会誌』第37巻第3号、日本リモートセンシング学会、2017年、224-235頁、 doi:10.11440/rssj.37.224、 ISSN 0289-7911、 NAID 130006327356。
- ↑ “農業労働力に関する統計”. 農林水産省. 2026年2月15日閲覧。
- ↑ “「スマート農業実証プロジェクト」について”. 農林水産技術会議. 2026年2月15日閲覧。
- 1 2 3 4 “スマート農業技術活用促進法について”. 農林水産省. 2026年2月15日閲覧。
- ↑ 三輪泰史 2024, pp. 148–149.
- ↑ 農林水産省 (2024年). “スマート農業技術活用促進法について”. https://www.maff.go.jp/. 農林水産省. 2025年1月21日閲覧。
- ↑ “農業の生産性の向上のためのスマート農業技術の活用の促進に関する法律”. e-Gov法令検索. 2026年2月15日閲覧。
- ↑ 一般社団法人日本リモートセンシング学会 (2014年). “日本リモートセンシング学会”. https://www.rssj.or.jp/. 2024年2月4日閲覧。
- ↑ 一般社団法人日本農業情報システム協会 (2014年). “日本農業情報システム協会（JAISA）”. https://jaisa.org/. 2024年2月4日閲覧。
参考文献
- 井上吉雄, 横山正樹「ドローンリモートセンシングによる作物・農地診断情報計測とそのスマート農業への応用」『日本リモートセンシング学会誌』第37巻第3号、日本リモートセンシング学会、2017年、224-235頁、 doi:10.11440/rssj.37.224、 ISSN 0289-7911、 NAID 130006327356。
- 井上吉雄「高解像度光学衛星センサによる植物・土壌情報計測とスマート農業への応用」『日本リモートセンシング学会誌』第37巻第3号、日本リモートセンシング学会、2017年7月、213-223頁、 ISSN 0289-7911、 NAID 40021281494。
- 海津裕「「本学会のパラダイムと学術用語」（第八回）これからのスマート農業機械」『植物環境工学』第34巻、東京大学大学院農学生命科学研究科、2022年、76-78頁、 doi:10.2525/shita.34.76。
- 八谷満「ICTやロボット等活用による農業機械を中心としたスマート農業」『自動制御連合講演会講演論文集』第60回自動制御連合講演会セッションID: FrA2-1、自動制御連合講演会、2017年、40-41頁、 doi:10.11511/jacc.60.0_40、 NAID 130006251245。
- 安岡澄人「スマート農業の推進」『日本ロボット学会誌』第35巻第5号、日本ロボット学会、2017年、362-365頁、 doi:10.7210/jrsj.35.362、 ISSN 0289-1824、 NAID 130006855091。
- 山下直樹「スマート農業の実現に向けて」『電気設備学会誌』第36巻第10号、電気設備学会、2016年、691-694頁、 doi:10.14936/ieiej.36.691、 ISSN 0910-0350、 NAID 130005421178。
- 国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構 編『スマート農業』成山堂書店、2023年11月28日。 ISBN 978-4425985616。
- 農業情報学会 編『新スマート農業 進化する農業情報利用』農林統計出版、2019年5月15日。 ISBN 978-4897324074。
- 三輪泰史『図解よくわかる 実戦！スマート農業 デジタル技術による効率的な農業経営』日刊工業新聞社、2024年10月30日。 ISBN 978-4-526-08355-6。
関連項目
外部リンク
- 大臣官房政策課技術政策室、生産局技術普及課. “スマート農業 ～ロボット技術やICTを活用して超省力・高品質生産を実現する新たな農業を実現～”. 公式ウェブサイト. 農林水産省 (MAFF). 2020年10月16日閲覧。
- “Agriculture × Technology”. 公式ウェブサイト. 日本農業ロボット協会 (JAA). 2020年10月17日閲覧。
- 農林水産省 (2024年). “スマート農業”. https://www.maff.go.jp/. 農林水産省大臣官房広報評価課広報室. 2024年2月4日閲覧。
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