夏作型パプリカ栽培・水素電動トラクター・播種評価…農食品R&D有望技術3件を公開

国内のパプリカ輸出は月平均2500トン水準だが、端境期の8～10月には1500トン前後へ約40%減少する。夏作型を導入した江原道の高冷地農家でも、下半期の生産比率は36.1～39.9%にとどまった。夜間の高温と日射量の低下が重なるにもかかわらず、摘葉・摘果の基準を扱った研究はほとんどが冬作期に偏っており、夏作期の農家が頼れる栽培基準はほぼ存在しない。

19kW級の電動トラクターは、高負荷条件でのバッテリー使用時間が1.25時間程度と推定され、8時間作業に耐えるには64.8kWh級バッテリーと527kgの重量を背負わなければならない。大型スクエアベーラー（稲わら・牧草を圧縮して結束する機械）は、トラクターの動力を作業機に送る動力取出部（PTO）基準で最低115～160馬力を要求するため、100馬力以下の中型・準大型トラクターはそもそも作業から排除されてきた。 

播種機の性能評価はいまだに屋外で作業者が種子を一つ一つ数える方式だ。天候や土壌状態、照度が試験ごとに異なるため条件を固定しにくく、画像処理と人工知能（AI）を組み合わせても、土壌の色や異物が混ざると種子と背景を分離できない。

こうした現場の困難を解消できる技術が発表会で公開された。農林畜産食品部と農林食品技術企画評価院（農技評）は9月14日、ソウル市江南区にある韓国科学技術会館で「2026年環境配慮・グリーンバイオ分野農食品R&D有望技術発表会」を開き、農食品R&D成果のうち事業化の可能性が高い技術を公開した。研究者の発表と企業向けの1対1技術相談があわせて行われた。

夏作型パプリカ、側枝の花・葉の数を基準に据える

江原大学校産学協力団（研究者：キム・イルソプ、チャン・ドンチョル、ヤン・スンホ）が提示した「生産量増大のためのパプリカ栽培方法」は、側枝の花と葉の数を段階別に管理して生産量を引き上げる技術だ。本葉が12枚出るまで苗を育ててロックウール培地に移植した後、主茎は2～3本だけ残し、生長点を除去してそれ以上伸びないようにする。側枝も1～3本だけ残して整理する。側枝は主茎についた花1個と葉1枚を1単位とみなし、花と葉を合わせて1～3単位だけ残して残りを取り除く。主茎3本を残す3本仕立て栽培では、栽植密度1㎡当たり6.8本を基準に、平均気温20～22℃、二酸化炭素濃度400～700ppm、供給電気伝導度（EC）2.3～2.8mS/cmが生育条件として提示された。

江原道麟蹄郡のプラスチックフィルム温室で40週間、4処理区で実施した試験では、着果数が同じ場合は葉数が多いほど着果数が増え、葉数が同じ場合は着果数が少ないほど栄養器官の発達が先行した。生育後期である5区間ではF1L2がF2L2より約77%多く、3区間の節展開速度は処理区によって最大約28%開いた。葉数と着果数の組み合わせが生育バランスを直接左右するという意味だ。技術成熟度5段階（類似環境での検証、TRL 5）で、特許第10-2573495号（出願2021年11月22日）の登録まで完了している。

水素・バッテリー・キャパシターを組み合わせ、中型トラクターにベーラーを接続

忠南大学校産学協力団のキム・ヨンジュ教授（バイオシステム機械工学科）の研究チームが披露した「未来農業モビリティ開発のための環境配慮型（水素・電気）およびスマート技術」は、動力源の構成を変える形でアプローチした。水素燃料電池モジュールとメインバッテリー、キャパシターで電源を構成し、電力分配ユニットが出力を駆動部へ分けて送る構造だ。キム教授は、これに加えてトラクターの動力取出部に補助モーターと補助バッテリー、インバーターを別途結合し、ベーラーへ動力を直接伝達すると説明した。

核心はいつ介入するかだ。キム教授は「成形ローラーの回転負荷と結束用ネットの移動を感知するセンサーを置き、ベール成形・結束区間でのみ補助モーターを回す」とし、「出力要求が50%以上に跳ね上がると、電力分配ユニットが二つに分かれたキャパシターモジュールの充電状態を確認し、基準を満たす側から電力を引き出し、キャパシターが基準に満たなければメインバッテリーが支える」と説明した。減速時には回生ブレーキで補助バッテリーを再充電し、瞬間的な高負荷と持続出力を分けて対応すれば、電源を過度に大型化せずとも中型級電動トラクターの作業範囲を広げられる構造だ。 現在、技術成熟度3段階（実験室検証、TRL 3）だ。

播種性能評価、屋内へ入る

忠南大学産学協力団のイ・デヒョン教授（バイオシステム機械工学科）の研究陣は、「農作業環境模擬のための背景交換型画像収集装置およびその方法」を披露した。種子がまかれる基準表面プレートを透明素材で作り、その下に異なる土壌を再現した背景模擬プレートを左右にスライドさせて交換する。この日発表を担当した忠南大学農業視覚知能研究室のカン・スンウ研究員（博士課程）は「種子分布はそのままに、背景だけを変えながら画像を得る構造なので、屋外で繰り返し収集するのが難しかった学習データを屋内で大量に蓄積できる」と説明した。白色単色の評価プレートを別途設けてラベリングと基準データの生成に用い、評価背景と模擬背景の検出結果を比較して誤差率を算出した後、それを検出モデルの補正にフィードバックする。高価なセンサーなしに画像センサーだけで実装できる点も強みとして示された。こちらも技術成熟度5段階だ。

温室741億ドル・ベーラー120億ドル・精密農業388億ドル…市場見通しが後押し

関連市場の見通しもあわせて提示された。世界の温室市場は2025年の328億ドルから2033年には741億ドルへ、年平均10.9%成長すると見込まれる。電動農業用トラクター市場は2024年の1億7831万ドルから2030年には3億3713万ドルへ年平均11.2%、ベーラー市場は同期間に64億ドルから120億ドルへ年平均10.6%拡大すると予測された。精密農業市場は2025年の151億ドルから2033年には388億ドル規模へ拡大し、カメラ・センサー・自動化制御システムを含むハードウェアが2025年時点で全体の66.7%を占める。

政策需要もかみ合う。農林畜産食品部と農村振興庁は2026～2030年に総額572億ウォン規模の農業ロボット共同研究開発事業を推進し、精密播種を含む18の中核課題と、農業人工知能転換（AX）データ標準・実証体系の構築を支援している。播種機と農業ロボットの性能を反復検証し、多様な土壌条件の学習データを確保できる屋内試験システムがあわせて必要になる部分だ。

鍵は実験室と田畑の間の距離だ。パプリカ栽培法は農家マニュアルへ移されなければならず、水素電動トラクターの動力システムは実験室検証段階であるだけに、実際の機体搭載と耐久性検証が残っている。画像収集装置は、作物別の種子形状と土壌条件をどれほど広くカバーできるかが普及速度を分ける変数だ。農技評はこの日発表された技術について、研究者と企業間の技術移転相談を続ける計画だ。