2024年日本十大農業新技術

　　本內容是根據 2024 年度民間企業、大學、公家研究機關與國立研究開發機構所發表的農林水產相關研發成果為基礎，並透過農業相關刊物等 30 個單位的加盟會員，以內容優質度與社會關注度為標準，嚴格篩選出的十大農業技術新聞。

〔一〕高效率縱橫雙向種植的「水道雙向正條種植技術」

　　－節省勞力的有機栽培除草模式－

　　農研機構研發「雙向正條」的水稻種植技術，讓稻苗能在田間以縱橫均等間距，棋盤格狀規律均勻排列。由於過去使用的乘坐式除草機只能單一方向的除草，因此藉由這項技術原理，除草機可以縱橫雙向行駛，提升機械化除草效率。

〔二〕輕鬆除草的機器人：「合鴨」

　　－削減水稻有機栽培6成以上的除草次數並增加一成產量－

　　合鴨機器人主要是透過機器攪動田間泥土，讓水混濁之後，降低雜草光合作用所需的日照度，來抑制其生長。這項研究經由農研機構、NEWGREEN株式會社、東京農工大學、井關農業機械株式會社共同在日本全國各地兩年實證。結果顯示，相比過去的有機農業，使用合鴨機器人在效益上，抑制雜草效果顯著，水稻產量平均提高一成，除草次數減少到六成之多。

〔三〕直立生長！蘋果新品種「紅劍」

　　－節省勞力的種植管理作業－

　　農研機構培育出蘋果新品種「紅劍」(紅つるぎ)，主要特點是分枝緊密不會向外擴展，整體呈現直立形狀。這個新品種無論在管理或果實採收等程序上，皆能大幅改善作業效率，並節省大量人工勞動力。本研究為日本國內首次兼具直立型的樹姿、高甜度、優質口感的高品質蘋果新品種。

〔四〕日本首農業生成式人工智慧

　　－三重縣開始示範驗證，未來將提供全國農業資訊情報－

　　由農研機構、北海道大學、株式會社Softbuild、KEYWARE株式會社、farmalliance株式會社、三重縣農業研究所共同開發的農業知識學習專用的生成式AI， 已於2024年10月在三重縣進行現場實驗。這套生成式AI網羅全日本農業機關與生產現場的資訊情報，可提供高精準度的回答率，為日本首創的農業生成式人工智慧。

〔五〕小黑花椿象高搜尋能力

　　－培育行動特性高的天敵昆蟲－

　　農研機構培育小黑花椿象(Orius strigicollis)作為防治薊馬類的天敵。由於小黑花椿象在追逐薊馬時搜尋能力最好、捕食量也高，因此，透過培育這類的天敵昆蟲，有助於提高作物上的定著度，並可提升害蟲的防治效果。

〔六〕高產量的大豆品種Soramizuki和Soraminori

　　－穩定供應日本國產大豆與提升自給率－

　　農研機構培育「Soramizuki」(そらみずき)與「Soraminori」(そらみのり)兩大大豆新品種，比原本品種產量高三成以上。由於這兩項品種具有抗裂莢的特性，因此使用收割機採收時可大幅減少損失。另外，這兩項品種非常適合用於加工豆腐。種植區域方面，Soramizuki適合於關東至近畿地區，Soraminori則適合於東海至九州地區栽培。

〔七〕快速精準計算！酪農專用的飼料支援程式

　　－最具成本效益的飼料菜單與飼料作物種植計畫－

　　農研機構開發一套酪農專用程式，不僅精準迅速計算出最具成本效益的飼料菜單，還能設計出飼料作物的種植計畫，並已公開在Google Colaboratory。使用者只需輸入上傳目標產乳量、養殖頭數、購買飼料單價、自產飼料的生產成本以及耕地面積等資料，程式即會自動顯示試算結果。

〔八〕應用溫室魚絲線成功減少九成因烏鴉造成的損害

　　－低成本資材且可輕易施工－

　　農研機構利用烏鴉對看不見的障礙物具有強烈警覺的特性，在溫室上部以鋸齒狀安置魚線的方式，來有效防止烏鴉撕破塑膠薄膜。設置過程無需梯子，農民可以自行施工。經過測試，可有效減少烏鴉造成的破洞數量達九成。

〔九〕可預測霜凍與冰雹！高精度氣象預測系統開發

　　－氣象即時通報與警報通知－

　　氣象預報公司weathernews推出了一項「weathernews for business」新服務，專為農業領域提供霜害、冰雹等特別需要注意的氣象預測資訊。此服務提供農田或溫室周邊區域1公里網格的高解析度預報，並且每小時更新一次，有助於減少由頻繁的氣象災害所造成的農業損失。

〔十〕AnimaLooK遠距診療新形態

　　－集中管理「診療預約」、「診斷紀錄」、「視訊通話遠距診療」等服務－

　　SB科技公司推出遠端獸醫服務「Animalook」，可透過智慧手機對家畜提供線上診療。該服務將優先於北海道、沖繩推廣，主要提供結合視訊診療，診療預約、診斷記錄、錄影和死亡診斷等服務功能。在提升診療效率的同時，也有助於減少疫病傳播風險，緩解產業獸醫師不足的問題。

以上這十大技術涵蓋農業機械化、生物防治、新品種育種、智慧農業與遠端診療等領域，將為農業發展帶來更高效益、低成本的解決方案。
【延伸閱讀】-鼓勵農民採用智慧農業新技術的三大建議

資料來源

• AFFRC 日本農林水產技術會議

文章摘譯

• 農業科技決策資訊平台管理團隊