株式会社スマートリンク北海道
-収穫-
2025年度
検証の目的
・収穫作業の無⼈⾃動⾛⾏実証を⾏い、労働時間の削減効果を検証する。
・⼤区画圃場及び傾斜耕地における監視上の留意点を検討する。
・無⼈⾃動⾛⾏実証の結果から、現⾏の農地整備技術の妥当性を検証する。
・特に傾斜耕地では、農作業の効率性の観点から、最適な区画形状及び農道の配置等を検討する。
検証の内容
＜作業・栽培の条件と条件設定の考え⽅＞
①労働時間の削減効果の検証
進捗・達成状況
①労働時間削減効果の検証
①-1．既存農機とロボットコンバイン（⾃動アシストコンバイン）の作業時間⽐較
・本年度導⼊を予定していたロボットコンバインについて、次年度導⼊予定に変更となったため、代替機として⾃動アシストコンバインによる⼤⾖刈取を実施。
・慣⾏区の既存農機と検証区のロボットコンバイン（代替機として⾃動アシストコンバイン）利⽤による作業時間と⼤区画と⼩区画での作業性を⽐較した。
・⾃動アシストコンバインは、作業員が常駐し、外周の⼿動刈取と内部の刈取及び旋回を⾃動作業で⾏うことから、ロボットコンバインと同様の稼働となるため、最外周の⼿動作業時間を有⼈作業時間、以降を無⼈作業時間として想定した労働時間の削減効果をもとめる。
・ロボットコンバイン作業と想定した場合、慣⾏作業に⽐べ、⼤区画で60％、⼩区画で102％の有⼈作業時間の削減となることとなった（図1）。
・⼤区画の作業性は、⼩区画に⽐べて既存農機で31.2％、ロボットコンバインで 28.9％の作業性向上となった（図 2）。
①-2．既存農機の作業時間から⼤区画と⼩区画での作業性⽐較
・無代かき移植⽔稲、湛⽔直播⽔稲、春⼩⻨について、既存農機による刈取作業の時間計測を⾏い、⼩区画圃場で計測した作業時間を⼤区画圃場⾯積相当で算出し、⼤区画圃場単独で計測する作業時間との差異を把握する。
・春⼩⻨の収穫作業では、同⼀既存コンバインによる作業において、⼤区画では旋回時間の減少により⼩区画に⽐べ 28〜45％の作業性向上となった（図 3）。
・⽔稲圃場では、⼤区画でほぼ全⾯に倒伏が発⽣しており、収穫作業に時間を要していたため、⼩区画よりも作業効率が低くなった。
検証⽬的の②〜④については、《実証項⽬ 1-1 耕起・整地（⽔稲・⼤⾖・⼩⻨）》を参照
その他
①収量調査結果について
・本年度は、機械導⼊の遅れにより、慣⾏区、検証区ともに従来の作業⼯程となるため、圃場ごとの⽐較は実施しなかった。
・坪刈調査による収量調査より、無代かき移植⽔稲の精⽞⽶重で平均 456kg/10a、湛⽔直播⽔稲で平均 479kg/10a となった（表 2）。（湛⽔直播⽔稲の⼤区画の検証区は、本年度移植⽔稲栽培となったため除外）
・収量の⽬標である作物統計調査の 624kg/10a と⽐べ、無代かき移植⽔稲で 26.9％、湛⽔直播⽔稲で 23.2％の減少となった（表 2）。
・⼤⾖収量では、平農場で平均 108kg/10a、追加圃場の影近農場で平均 203kg/10a となった（表2）。
・収量の⽬標である作物統計調査の 205kg/10a と⽐べ、平農場で 47.1％、影近農場で 0.7％の減少となった。
②⼟壌調査結果について
・収量⽬標である作物統計調査（旭川市直近５年平均値）の収量に⽐べ、対象圃場での収量が低い傾向にあった。
・⽔稲圃場の作物倒伏や秋の耕起作業が遅れた要因調査として、基盤整備後の⼟壌状態の確認を実施
ア．春⼩⻨
・第１層が切⼟、盛⼟ともに薄い状態であった。また、第２層の⼟壌硬度が⾼く、根の伸⻑が抑制されると推測される。
・上川地域では、北海道の調べで、⾼置換酸度の⾼い⺟材が分布する地域であり、第２層がこれに相当する。道営事業においては、これへの対応として、⼼⼟肥培耕（ライムケーキ、炭酸カルシウム施⽤）を実施の上、栽培への影響を抑える取り組みが実施されているが、国営事業では⾏われていない。
・本地区において、収量が低い傾向となる理由として、上記の理由が考えられる。
・対応として、⼟壌硬度の改善に向けて、プラウ耕起、⼼⼟破砕（サブソイラ）が考えられるが、トラクタの⾺⼒が不⾜することや、暗渠埋設深度が浅いため、25cm 程度までの耕起、破砕への懸念がある。
②⼟壌調査結果について
イ．無代かき移植⽔稲
・第２層の⼟壌硬度が⾼く、排⽔不良の要因として考えられる。
・第２層の⼼⼟破砕を⾏うことが必要となるが、湿潤な状態での作業が困難であり、乾燥している時期、もしくは⼩⻨播種を⾏った直後での⼼⼟破砕を検討する必要がある。
次年度の計画案
①労働時間削減効果の検証
・本年度はロボットコンバインの代替機として、⾃動アシストコンバインでの実証を⾏った。
・⽔稲、⼩⻨では既存コンバインの計測のみであるため、次年度の作業では、実測（録画）とともに既存コンバインの作業情報を GPS トラッカー、ロボットコンバインから収量、作業情報を取得し、労働時間削減の検証を⾏う。