「人＋ロボットの協働で生産性38％急伸」…世界はいま農業ロボット時代への転換

[韓国農業技術新聞=ペク・チョルヒョン記者] 世界の農業ロボット市場をリードする欧州、米国、中国、日本の碩学たちが一堂に会し、先端アグテック（AgTech）の現状と実証成果を共有した。韓国精密農業学会は去る6月19日、清州オスコ（OSCO）で開かれた農業技術博覧会と連携して「2026年春季学術大会」を開催し、大韓民国農業が進むべき道を集中的に模索した。 

欧州（EU）：単一ロボットを超えた「データ生態系」と強力な現場検証（TEF）インフラ

韓国科学技術研究院（KIST）欧州研究所のハン・チャンホ主席研究員の発表によると、欧州は農業ロボットを単一技術ではなく巨大なデータ生態系として捉えている。データ収集段階では、広域地域をカバーする人工衛星、高解像度マッピングが可能なドローン（UAV）、個別作物を密着マークするトラクター装着型センサーが動員される。最近では、作物の葉の微細な生理的変化に伴うジャガイモ放出量の変動を感知する超高感度「光電子放出センサー」まで開発され、作物の健康状態を局所的に精密診断する段階にまで入った。
このように収集されたデータはAIシステムを通じて作物の生育診断および生産性予測へとつながり、最終的にロボットとスマート農機が精密散布、除草、収穫などの実際の行動（Act）を取るようになる。欧州ワイン産業の中核であるブドウ収穫ロボットが代表的だ。昨年発表された最新研究によると、ビジュアルイメージングシステムを備えた「診断ロボット」が超分光カメラでブドウ房の位置と成熟度を先に分析すると、続いて2本のロボットアーム（グリッパーアーム、カッターアーム）を装着した「収穫（Harvesting）ロボット」が投入され、商品価値の高いブドウだけを選んで茎を切る有機的な協働システムを稼働させている。
欧州の農業ロボット生態系が韓国と差別化される最大の点は、政府レベルの強力な「現場検証インフラ」にある。EUは、研究室内の高度化された試作品（TRL 6段階）が実際の市場（TRL 8段階）へ直ちに進入するのは難しい点に着目し、これをつなぐ高速道路の役割を果たす公式プラットフォーム「agrifoodTEF」を運営している。このプラットフォームは、気候、土壌、作業者の突発行動など、実験室で完全に統制できない変数に直接向き合う「実環境テスティング（Real-world Testing）」段階を必須として求める。徹底した現場検証を通過して信頼性を確保した技術だけが市場で必要なソリューションとして認められ、費用もEUの体系的な支援策を通じて農家と企業の負担を軽減している。

中国：知能型農機が年78％の爆発的成長…全分野で「ロボット春秋戦国時代」

中国のロボット農業市場トレンドについて発表した江原大学校のハン・ウンチョル教授は、「知能型農機市場は非常に速い成長を見せており、年間78％の成長率を記録している」とし、「最近はロボット産業も急速に成長し、ヒューマノイドロボット、マルチモーダル基盤ロボットなどが大規模言語モデル（LLM）と結びつくことで、ロボットの能力が大きく向上している」と伝えた。
現在、中国では露地、果樹園、温室、畜産、養殖場など、分野によって求められる技術が異なるため、分野別に多様なロボットが開発されており、技術開発の速度も非常に急だ。特に露地農業用ロボットのうち無人イネ除草ロボットは、イネの茎を自動認識し、中央誘導線を抽出して経路を自ら分析する。認識率は94％に達し、秒速13.8m水準の作業能力と障害物回避機能も備えている。
世界最大の茶生産国らしく、茶畑に特化した移動型センシングTボット（T-Bot）も注目されている。傾斜地の多い栽培環境に合わせて姿勢制御技術が基本適用された。また、茶収穫ロボットは太陽光システムを適用して90％の収穫率を達成しており、1時間当たり約2300枚の茶葉を収穫できる。果樹分野では、収穫・収集・運搬を一つのプラットフォームに統合したシステムが商用化段階に入った。リンゴ収穫ロボットは可視領域内成功率82％を記録し、最近の研究は人が両手を使うように協力する「多重ロボットアームシステム」へと進化した。江西大学が開発したキウイ統合ロボットは、4本のロボットアームが並列で作業し、1時間当たり最大3600個のキウイを収穫し、これは熟練作業者3～5人を代替できる水準だ。
また、デュオアテック（Duoatech）社が開発した綿花摘芯（摘心）ロボットは、夜間カメラとステレオビジョン技術を搭載し、95％の作業成功率を示した。特に36本の作業アームを同時に駆動し、人に比べて50倍に達する作業効率を実現して大規模営農の可能性を示した。畜産および水産分野では、レイセンス・ロボティクス（Raisense Robotics）の家畜モニタリングロボットが豚の体温、鳴き声、体重を自動分析して疾病を早期に予察する。養鶏場ロボットは可視光線と熱画像カメラを同時に活用して死骸検知および卵の品質確認を行い、自動充電機能で24時間無人運用される。水産分野では、水中自律走行によって養殖場の網を洗浄する清掃ロボットが登場し、人に比べて5～8倍高い作業効率を記録しており、設定された経路に沿って飼料を供給する無人給餌ロボットも労働力削減の中核として浮上した。

米国：屋外フィールドの制約を克服する「カスタムAI」と「デジタルツイン」ソリューション

屋外のイチゴ畑は、日光の変化、光の反射、非定形構造などにより、AI認識が極めて難しい。イチゴ栽培AIモデルを研究したフロリダ大学のチェ・ダウン教授はこの日、AI認識の重要性と難しさについて説明し、実証時に識別された問題点を指摘したうえで、それに対する解決策を提示した。
チェ教授は、イチゴ栽培時に害虫を防ぐための天敵散布システムで、写真に対するボーティング（Voting）システムを適用したアルゴリズムを実装した。このモデル自体の精度は85％を示し、検出に成功した状況では95％の精密度を示した。これとあわせて、ランナー（つる）切断ロボットの実証結果では、葉に隠れたり潜んでいたりするランナーを見つけ出す能力について、全ランナーのうち半分ほどが目視で識別しにくい場所に存在したため、総合成功率は48％にとどまった。この二つの事例は、ハードウェア自体が優秀であっても、AI認識誤差が累積すればシステム全体の性能に致命的な影響を及ぼし得ることを示唆している。
こうした問題を解決するため、チェ教授はデジタルツイン基盤の仮想シミュレーションソリューションを適用し、現場データ収集の限界とコスト問題は、実際の環境をそのまま模倣した仮想現実「デジタルツイン」と合成データを活用することで画期的に突破できることを立証した。チェ教授は「仮想データに実データ（Real Data）10％を混合した場合、ほぼ100％に近い精度を示す」と明らかにした。
また、「イチゴ自動化ロボットの最終パフォーマンスはハードウェアではなくAI認識精度によって決まる」とし、「自然環境の限界を突破し、データ収集コストを画期的に下げられるデジタルツイン技術が、未来のAX（人工知能転換）農業ロボット市場の必須戦略ソリューションになる」と強調した。

日本：超高齢化と消滅危機の突破口…「人間＋ロボットの協働」で生産性38.6％向上

日本は現在、農村消滅および超高齢化への対応に向けたスマート農業への体質改善が急務の状況だ。日本の農業従事者の58.7％が70歳以上で、2043年には中核人口が30万人へと急減することから、遊休農地を集団化し、無人農機を導入するなどの国家戦略的な大転換を進めている。
特に「ロボット＋人」の協力モデルは、現場の経済性と労働力確保を可能にする中核ソリューションだ。講演を行った京都大学の井田教授は、「日本の農林水産省（MAFF）の4段階ガイドラインのうち『Level 2（近接監視下での自律走行）』を大規模稲作フィールドで実証した結果、従来のように人が単独で作業する場合は10a当たり0.389時間を要したが、人とロボットの協働によって耕うん作業時間を0.239時間に減らし、実に38.6％の作業時間短縮という明確な現場収益性指標を立証した」と明らかにした。また、ディープラーニング基盤の物体認識（DDRNet）技術で倒伏したイネや障害物を84％以上の精度で識別し、リアルタイム収量・タンパク質含有量マップをクラウドプラットフォーム（FMIS）へ統合・標準化する本質的な技術改善を示している。さらに、リモートセンシングデータと農機作業データをクラウドシステムおよびIoTプラットフォームと有機的に連結し、農場全体をリアルタイムで統合管理する情報生態系を固める技術開発が続いている。