千葉大学大学院園芸学研究科の研究者などから成る研究チームは、農地での栽培試験を効率化・高精度化するため、ドローンとAI評価を用いた新たな枠組みを提案した。この枠組みを使って混植（複数の品種や複数の作物を栽培する方法）の有効性を検証し、収量向上以外にも利点があることを実証した。この研究成果を用いることで、混植以外にも多面的な強みを持つさまざまな農法の検証や普及促進のほか、世界の農業が直面する「食料生産の増大」と「環境負荷の低減」に対する解決策を提供することが期待される。
この研究は、ヤンマー資源循環支援機構や科学研究費助成事業の支援を受けて実施したものとなる。
農業の発展に欠かせない栽培試験では、収量以外にも収量安定性や環境ストレス・雑草・病害虫への耐性などが重要となるが、その評価には大きな労力が必要である。混植は収量向上や生産の安定化、ストレス耐性などの利点が期待されるものの、組み合わせが膨大なため、多面的な効果を十分に調べることは困難であった。
そこで、栽培試験にドローン空撮とAI解析を組み合わせ、複数の項目を同時に評価できる枠組みを構築。さらに、この枠組みを用いて混植の有効性を検証した。
研究チームは、飼料や緑肥として利用されるムギ類を対象に検証を行い、単一品種の栽培に比べて混植栽培は平均収量を向上させるだけでなく、収量のばらつき（土地ムラ）を減らし、雑草耐性を向上させる利点がある一方、一部の単一栽培は倒伏耐性が高いことが分かった。ばらつきを精度よく評価するには位置情報付きの収量データが多数必要で、これまでは定量化が困難な項目であった。今回提案した枠組みは、通常の調査に並行して2〜3週間に一度ドローン空撮を行い、栽培終了後に解析を行うだけで、これらの項目を多面的に評価できる。
持続的な農法への関心が高まる中、同研究で提案する枠組みは、収量の確保、土壌改良や生態系機能の向上などが期待されている。混植だけでなく、今後の技術開発や現場実装にも応用が可能だ。この枠組みを活用することで、栽培試験の効果検証は大きく前進すると考えられ、農業試験のDX化や気候変動への適応、混植を基盤とした持続可能な農業の推進が期待される。
この研究成果は、2026年4月10日に学術誌「Precision Agriculture」で公開された（DOI：10.1007/s11119-026-10352-7）。