「全面に撒く」から「株ごとに撒く」へ。Ecorobotix の AI 散布機

農業の AI と聞くと、生成 AI の相談窓口を思い浮かべる方が多いかもしれません。今回取り上げるのは、それとは別の、画像で植物を見分ける AI の事例です。地味に見えますが、農薬の使い方そのものを変えつつあります。

何が発表されたか

スイスの農業ロボット企業 Ecorobotix は 2026年11月、散布機 ARA に植物を見分ける AI モデルを 10種追加すると発表しました。ニンニク、ネギ類、ジャガイモなどの作物向けで、商用提供は 2027年3月からです。

あわせて、開発中の 55 モデルを既存のユーザーが無料で試せるようになります。ピーマン、ズッキーニ、そして厄介な雑草として知られるキハマスゲ（yellow nutsedge）向けのモデルが含まれます。同社は、キハマスゲを畑で見分けて処理できる初めての精密散布の道具だとしています。

目を引くのは成果の数字です。商用化に至った作物モデルは、2026年だけで 20か国超、1.1万ha超の畑で試されました。全面に撒く方法に比べ、投入量は平均で 86% 減ったと報告されています。

仕組みは「見分けてから撒く」

ARA はトラクターにつなぐ散布機です。カメラで畑を撮りながら進み、AI が作物と雑草をその場で見分けます。そして狙った株にだけ、6cm 四方ほどの範囲で薬剤を吹き付けます。

キハマスゲは、放置するとスイスのテンサイやジャガイモの畑で 40〜71% の減収につながるという研究があります。作物と見た目が近い雑草を見分けられるかどうかが、そのまま収量に効くわけです。

この事例の本当の価値は「判断の単位」を変えたこと

86% という数字も見事ですが、本質はそこではないと考えています。これまで農薬の散布は「畑」や「区画」を単位に決めるものでした。雑草が少しでも多ければ、全体に撒く。ARA は、その判断の単位を「1株」まで細かくしました。

単位が細かくなると、同じ畑でも見える景色が変わります。どこに雑草が多く、どこには出ないのか。どの作物の、どの時期に手を打つべきか。散布の記録が、そのまま畑の地図になります。

もう 1つ注目したいのは、モデルの増やし方です。開発中の 55 モデルを利用者に無料で試してもらい、現場で磨いてから商用に上げています。AI の精度は、使う畑の数と記録の量で育つ。この考え方は、機械を買うかどうかに関係なく参考になります。

日本の畑に置き換えると

ARA は幅 6m を超える大型の機械です。日本で同じ機械がそのまま合う場面は、北海道の畑作のような広い圃場に限られるでしょう。ジャガイモやテンサイのように、今回の事例と作物が重なる地域もあります。ただし、日本での販売や、日本の雑草に合うモデルがあるかは確認が必要です。

一方で、小さな圃場が多い地域でも、「見分けてから撒く」考え方は取り入れられます。国内でもすでに実証が進んでいます。北海道の牧草地では、ドローンで撮った画像から AI が雑草を見つけ、その場所だけを除草する実証が行われました。

国の目標とも方向がそろっています。農林水産省の「みどりの食料システム戦略」は、化学農薬の使用量（リスク換算）を 2050年までに 50% 減らすことを掲げています。必要な場所に必要な量だけ撒く技術は、その道筋の 1つです。

日本に合った AI 導入の進め方

大型の散布機をいきなり入れる前に、できることがあります。私たちは、次の順番で進めるのが現実的だと考えています。

1つ目は、雑草の記録をためることです。いつ、どの畑の、どのあたりに、どんな雑草が出たか。スマートフォンで撮った写真に日付と場所が付いていれば、それだけで立派なデータになります。普段使っている LINE から写真を送るだけで記録が残る仕組みなら、農家の手間もほとんど増えません。

2つ目は、畑の広さに合わせて道具を選ぶことです。広い畑ならトラクター型の散布機、小さな畑や傾斜地ならドローン、さらに小さければ人の手で狙って撒く。どれを選んでも、「どこに撒くか」を記録から決める点は同じです。

3つ目は、効果を数字で測ることです。10aあたりの薬剤の量、作業時間、収量。導入前の数字を取っておかないと、効いたのかどうかが分かりません。国内の実証のように、前後の数字を並べて見られる形にしておくことが大切です。

そして最後に、撒くかどうかの判断は人が持つことです。AI は雑草を見つけ、候補を示すところまでを受け持ちます。その年の天候や作物の状態を踏まえて決めるのは、畑をよく知る人です。「判断は人、作業は AI」という分担は、田畑でもそのまま通じます。

Ecorobotix の事例は、AI が農業の何を変えるのかを、数字ではっきり示してくれました。まずは自分の畑の雑草を記録するところから、一緒に考えてみませんか。

出典

• https://www.global-agriculture.com/ag-tech-research-news/ecorobotix-robot-sprayer-gets-first-ai-tool-to-spot-yellow-nutsedge/（10 モデルの追加、キハマスゲ、2027年3月の商用提供、55 モデルの無料試用、20か国超・1.1万ha超・平均 86% 減、Agroscope の 40〜71% 減収）
• https://www.morningagclips.com/ecorobotix-launches-10-new-plant-detection-models/（10 モデル追加の発表）
• https://ecorobotix.com/crop-care/ara-620-uhp-sprayer/（ARA 620 の作業幅・速度・処理面積・6cm × 6cm のスポット・カメラ構成）
• https://businessnetwork.jp/article/16423（NTT コミュニケーションズらによる牧草地のピンポイント除草の実証）
• https://www.naro.go.jp/smart-nogyo/r5/files/R5_5-2.pdf（同実証の初年度の成果）
• https://www.maff.go.jp/j/nouyaku/n_info/midori.html（みどりの食料システム戦略の化学農薬低減目標）