収穫ロボットメリットの導入効果と農業省力化への活用

収穫ロボットのメリット

収穫ロボットによる人手不足の解消効果

 

収穫ロボットの導入により、農業従事者の高齢化や人材確保の難しさが深刻化する中でも、安定した収穫体制を維持できます。特に高齢化が進む農村地域において、ロボット導入のメリットは大きく、人手を介さず自動で収穫作業が可能になります。例えば、AGRISTのピーマン収穫ロボット「L」やキュウリ収穫ロボット「Q」は、AI搭載カメラで収穫適期を判断し、自動で収穫を行います。

 

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全国2位のきゅうり産地であるJA全農ぐんまなどに導入実績があり、農家の慢性的な労働力不足に対応できることが実証されています。また、遠隔操作機能の導入により、身体の不自由な方が自宅にいながら収穫でき、農福連携の実現も期待されています。

 

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ロボットの導入は単なる作業の効率化だけでなく、労働環境の改善にもつながります。特に高温の夏季や収穫のピーク時における人手不足の問題を解消し、生産者がより快適に作業できる環境を提供することが可能です。

 

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収穫ロボットの作業効率化と省力化のメリット

収穫ロボットを導入することで、これまで人手に頼らざるを得なかった収穫作業を機械化・自動化できます。ロボットは一定のペースで休むことなく作業を続けられるため、人力に比べてはるかに効率的に収穫作業を行うことができます。実証実験では、慣行区に対して試験区の生産性が1.44倍に向上し、効率が良くなることで収穫時間が減り、収穫に関わる人件費が約30％削減されたという結果が出ています。

 

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🌙 夜間や早朝の収穫が可能になることも大きなメリットです。人力に頼る従来の収穫では、気温が高い昼間の収穫は品質低下の恐れがありましたが、ロボットなら24時間収穫作業が可能です。夜間の涼しい時間に収穫できるため、品質の高い農産物を提供でき、早朝の収穫で鮮度が高く、市場でも有利に働けます。AGRISTの収穫ロボットは、夜間稼働機能を搭載し、24時間稼働の実現を目指すことで、ロボットによる収穫量が増加し、生産性を最大化しています。

 

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また、ロボットには疲労がないため、長時間の連続作業でも品質の劣化を抑えられます。作業の標準化により、熟練者でなくても一定の品質で収穫できるため、市場出荷の安定にも寄与します。

 

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収穫ロボット導入による人件費削減と収量向上

収穫ロボットの導入によって作業の効率化と大幅な省力化を実現できるため、人件費の削減や収益の向上が期待できます。実証プロジェクトでは、慣行区に対して試験区の生産性が1.44倍に向上し、効率が良くなることで収穫時間が減り、収穫に関わる人件費が約30％削減されました。トラクター作業の自動化による人員削減率は20〜30％に達し、定時運転・夜間作業など、人手では難しい稼働時間の拡張が可能になっています。

 

参考）https://www.naro.go.jp/smart-nogyo/r1/files/r1_s_engei-A01.pdf
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💹 収量向上の効果も見逃せません。ロボットが作物を収穫することにより、収穫適期を逃してしまう率を下げ、収穫量を増やします。また、適期で収穫を多くすることにより、他の収穫適期前の実に適切に栄養を行き渡らせることができ、結果として全体の収穫量を上げる効果が見込めます。AGRISTのピーマン収穫ロボットでは、人手に比べて作業スピードは遅いものの、夜間も収穫を行うことで木の着果負担を軽減し、小さな実の成長を促進して収量向上に貢献しています。

 

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かんきつの自動収穫ロボットの開発では、目標15秒/個で果実収穫を行い、慣行作業と比べて労働時間を60％削減可能な自動収穫ロボット・圃場システムが開発されています。このように、労働時間の大幅な削減と収量向上の両立が実現されています。

 

参考）https://www.naro.go.jp/laboratory/brain/smart-nogyo/theme/files/SA2-601D1.pdf
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収穫ロボットのAI画像認識技術による品質向上

多くの収穫ロボットはカメラが搭載されており、農作物の大きさや色を判別してどの農作物が収穫時期なのかを判断し、熟れている農作物を収穫します。🤖 AI画像認識技術により、収穫適期の判断精度が向上し、品質の安定化が実現されています。

 

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例えば、AGRISTのキュウリ収穫ロボット「Q」は、AIが搭載されたカメラでキュウリを認識し、収穫適期サイズを判断して収穫します。Microsoft Azureのクラウドプラットフォームを活用し、収穫データやロボットの稼働状況をリアルタイムで管理できます。この画像データをAIで分析することにより、農業の効率化と人手不足が深刻化する農業現場の課題解決に貢献しています。

 

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誤切断リスクも大幅に抑制されており、主枝の誤切断リスクを99.96％抑制することで品質確保を実現しています。カボチャ収穫ロボットの圃場実験では、AI認識システムによってカボチャ果実の認識率が99.2％、収穫成功率が92.0％と高精度な収穫作業を実現しました。このように、AI技術の進化により、傷つけずに丁寧に収穫する技術が実用化されています。

 

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収穫ロボットの作物別対応と幅広い活用可能性

収穫ロボットは様々な作物に対応しており、それぞれの特性に合わせた機能が開発されています。🥒 施設園芸野菜では、トマト、キュウリ、ピーマン、ナスなどを対象に、画像認識でロボットアームが収穫適期の野菜を判別し、傷つけずに収穫します。収穫後の選別や梱包の自動化も進んでいます。
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🍓 果樹類では、リンゴ、イチゴ、ブドウ、モモなどが主な対象作物となっています。高度な画像認識技術やAI制御により、熟し具合の判別や着実な把持が可能です。作業者の肉体的負担を大きく軽減し、高所作業の危険性も回避できます。

 

参考）[2207.10457v3] A Survey of Rob…
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機体の共通化を図り、故障率の低減や、ピーマンやキュウリなど様々な作物に対応できる汎用性の高い設計への変更も進んでいます。収穫範囲は従来機より縦方向に50cm高くなり、より高い位置にある作物の収穫が可能となりました。このように、作物別の特性に対応しながらも、汎用性を高めることで導入障壁の低減が図られています。

 

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参考リンク：収穫ロボットの詳細な開発事例について知りたい方は、以下のリンクをご覧ください。

 

収穫ロボットとは？収穫ロボットの種類やできることについて解説 - スマートアグリ
参考リンク：農業ロボットの最新導入事例をお探しの方はこちら。

 

スマート農業におけるロボットの導入事例｜背景や解決すべき課題 - AGRIST

 

 

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