JA全農の取り組み〜ザルビオ®フィールドマネージャー

2024.02.19

ＪＡ全農　耕種総合対策部　スマート農業推進課

栽培管理支援システム｢ザルビオ®フィールドマネージャー｣

防除の効率化を実現実証で成果続々と

　ザルビオ®フィールドマネージャー（以下、ザルビオＦＭ）は、品種、栽培方法、気象状況、人工衛星画像など、さまざまなデータをＡＩ（人工知能）が解析し、施肥、防除などの作業適期を提案するシステムである。2023年12月時点で水稲、大豆、麦（小麦・大麦）を中心に一部露地栽培の園芸作物でも利用可能である。ザルビオＦＭはパソコンやスマートフォンで利用でき、主な機能は①作物の生育ステージ予測機能②病害アラート、大豆雑草管理プログラムや散布天気予報など防除を支援する機能③人工衛星画像による生育や地力状況の見える化と施肥マップ出力――の３機能である。ここでは防除対策に活用できる機能として、①②を紹介する。

｢作物の生育ステージ予測｣　防除の最適化に貢献

　水稲、大豆、麦で実装されている機能で、品種、天候などから作物の生育ステージの推移を予測する。ザルビオＦＭに品種や播種日／移植日を入力するとＡＩが栽培期間中の作物の生育ステージの予測を提示する。これにより、水稲であれば幼穂形成期や出穂期、麦においては開花期など防除重点時期を前もって予測できるため、防除計画を効率よく立てることができる。

ＡＩで防除適期を高精度予測

　近年の水稲栽培では、夏場の曇天によっていもち病の発生が多く認められる地域が増え、また、毎年のように斑点米カメムシの対策も課題となっている。これら水稲病害虫の一般的な防除体系として、育苗箱処理剤による初期の防除に加え、出穂期とその７～10日後に本田防除を実施する基幹防除が推奨されている。しかし、近年の変動の大きい気象条件のもとでは、水稲の出穂期が平年値からずれることがしばしばあり、防除適期の把握には小まめな生育状況の観察が必要となり多大な労力がかかる。一方、ザルビオＦＭは１キロメッシュの高精細な気象予報データと品種特性を考慮したＡＩ予測により、圃場（ほじょう）ごとに精度の高い予測が可能となる。ザルビオＦＭの生育予測機能を使うことで防除の最適化とスケジュール作成の効率化に役立つ。

｢病害アラート、大豆雑草管理プログラムや散布天気予報など防除を支援する機能｣コストや労力減らし、収量アップへ

　病害アラート機能は水稲の主要病害であるいもち病や紋枯病、麦の重要病害である赤かび病などの発生リスクを４日先まで予測する＝図１。これにより、基幹防除時期以外の臨機防除にも対応しやすくなり、適期を逃さず防除が可能となる。23年度の佐賀県の水稲での実証試験では、慣行体系でいもち病、紋枯病対策剤が推奨される地域で、ザルビオがアラートを出したいもち病に絞り殺菌剤を散布することで慣行体系から薬剤コストを削減でき、収量も慣行体系と同等に得られた事例が確認されている。

収量８割増の事例も

　大豆では、最適な雑草防除体系を提示する雑草管理プログラム機能がある。ザルビオＦＭに当該圃場で問題となる雑草種や栽培条件を登録することにより、圃場ごとに最適な雑草防除体系が提示され、大豆の生育ステージに応じて適期に防除作業をアラートするものである。これにより雑草種に応じた最適な薬剤選択や最適なタイミングでの除草剤散布、中耕培土などの防除作業を効率よく行うことができる。22年度栃木県の圃場で雑草管理プログラムを活用した防除を実施したところ、例年慣行体系では除草剤を４回散布しても雑草被害を抑えられなかった圃場が除草剤２回散布で防除が完了し＝図２＝、除草コストを50％削減できた事例が確認されている。また、収穫前の草抜き作業が不要となり、圃場見回り回数も減るなど労力の低減にも繋がり、平均収量も前年比で約80％増加した。