林業ロボット|自律走行苗木運搬機の開発状況

林業ロボットきつい作業を肩代わり

木を伐ったあと、また苗を植えて育てる――再造林という仕事は、いまも人の手と体力に大きく頼っています。苗木を背負って急斜面を登り、穴を掘り、夏には汗だくで下刈りをする。きつい現場だからこそ若い担い手が集まりにくく、伐採跡地の再造林率は3〜4割にとどまっているのが日本の実情です。この「再造林ギャップ」を埋める切り札として期待されているのが、苗木運搬・植栽・下刈りを自動化する林業ロボットです。林野庁スマート林業構築実践事業の枠組みで2018年以降、自律走行型の苗木運搬機や自動植栽ロボットの開発が進み、森林研究・整備機構(FFPRI)やメーカーの試作機が現場実証の段階に入っています。

目次

なぜ今、ロボットなのか

主伐再造林ギャップとは、皆伐された人工林の3〜4割しか植え直されず、残りが放置・転用される現象です。原因は再造林の経済性の低さ(投資回収に50〜60年)と、労働力不足の2つ。林業就業者数は約4.4万人と、1990年代の半分ほどに減り、若手の確保・定着が難しい状況が続いています。後者を解くには機械化・ロボット化が欠かせません。

主伐再造林ギャップの構造 主伐面積と再造林面積の推移、再造林率の年次変化を示す 主伐再造林ギャップ(年間ha) 10万 6万 3万 0 2010 2014 2018 2020 2022 主伐 再造林 主伐は増加、再造林は微増にとどまり、年5万ha規模のギャップが恒常化。
図1:主伐再造林ギャップの構造(概況。出典:林野庁「森林・林業白書」)

再造林の工程は、地拵え(伐倒残材の整理)が最も重く、続いて苗木運搬、植栽、下刈りと体力的な負担が連なります。なかでも背負いの苗木運搬は1回10〜30本、急斜面の上り下りで負担が大きく、参入をためらわせる要因のひとつ。この工程ごとに、ロボット開発が並行して進んでいます。

もっとも実用化が近い――自律走行苗木運搬機

林業ロボットのなかで実用化が最も近いのが苗木運搬機です。FFPRI試作機の標準仕様は、クローラ走行で傾斜35度・段差30cmを走破し、苗木を50〜200本搭載、GNSS自律航法と障害物検知センサー、無線停止装置を備え、走行速度1〜3km/h。人が斜面を上り下りする運搬労働をそのまま肩代わりする位置づけです。

自律走行苗木運搬機の構造模式 苗木運搬機のクローラ走行部・苗木搭載部・センサー配置を模式図で示す 自律走行苗木運搬機の基本構造 苗木搭載部(50〜200本) コンテナ式・脱着可能 クローラ走行部(傾斜35度走破) GNSS LiDAR 緊急停止 カメラ 主要寸法:全長2.5m・全幅1.2m・自重400kg・最高速3km/h 搭載苗木はコンテナごと植栽現場に配置、人力植栽の運搬負担を解消する。
図2:自律走行苗木運搬機の基本構造(模式図)

自律走行を支えるのは、GNSS(位置測位)、LiDAR(障害物検知)、カメラ、IMU(姿勢計測)、超音波センサーの組み合わせです。これらをROSベースの制御ソフトで統合し、SLAM(自己位置推定と地図構築を同時に行う技術)で林内の経路を計画します。樹冠下ではGNSS精度が落ちるため、LiDAR-SLAMと組み合わせるのが定石です。

コンテナ苗がロボット化のカギ

植栽の自動化を後押ししているのがコンテナ苗(容器育成苗)の普及です。根鉢を保持したまま植えられるため、ロボットアームで容器ごと掴んで穴に挿すだけで完了します。従来の裸苗は根を広げて土と密着させる手作業が前提で自動化が難しかったのですが、コンテナ苗ならその壁がありません。国内のコンテナ苗生産量は2014年頃の数百万本から令和5年には3,000万本規模へと大きく拡大し、植栽苗木の相当部分を占めるまでになりました。林野庁は2030年までに5割超を目標としており、自動植栽機の前提条件が整いつつあります。

コンテナ苗自動植栽の4工程 穴掘り・苗木把持・挿入・鎮圧の自動植栽サイクルを示す コンテナ苗自動植栽の作業サイクル 1. 穴掘り オーガ+打撃 深さ20cm 2. 苗木把持 ロボットアーム AI画像認識 3. 挿入・覆土 根鉢保持 表土戻し 4. 鎮圧 ローラ圧着 活着率向上 高速サイクル機なら1時間に千本規模(人力より大幅に速い)
図4:コンテナ苗自動植栽の4工程(模式図。各機のサイクルの一般的な流れ)

自動植栽の1本あたり所要時間は機種設計で幅があり、油圧駆動の高速機なら3〜4秒、精密制御重視のFFPRI試作機で10〜12秒。ボトルネックは穴掘り時に当たる石や根株への対応で、AI画像認識で事前に障害物を見つけ、油圧シリンダーの過負荷を検知して自動回避するロジックが、目下の開発の中核になっています。

下刈り・地拵えと、無人運転の壁

苗木運搬機に続くのが下刈り(雑草・つる類の除去)と地拵えのロボット化です。下刈りは労働強度が高く、夏の高温で熱中症リスクも大きいため、自動化ニーズが特に高い工程。スウェーデンなどでは自走式の下刈り機の開発が進んでおり、国内でも導入・実証の動きがあります。工程ごとの人力とロボットの到達状況を並べると、運搬が先行し、植栽・下刈り・地拵えが後を追う構図が見えてきます。

工程 人力標準 ロボット試作機 国内到達状況
苗木運搬 10〜30本/回(背負い) 50〜200本/回(自律) 実証段階
植栽 200〜400本/人日 無人植栽機開発中 試作段階
下刈り 0.1〜0.2ha/人日 自走式刈刃ロボット 海外輸入実証
地拵え 機械力依存 グラップル装備機 研究段階

普及の最大の壁が無人運転の安全要件です。労働安全衛生法や農林水産省の機械化基準のもとでは要件が厳しく、2024年時点ではオペレータが車両近傍に常駐する半自律運転が標準。完全無人運転(L4)の現場運用にはISO/JIS規格の整備が前提で、林野庁のロードマップでも到達は2030年代とされています。安全面の意義も小さくありません。林業の死傷年千人率は令和5年で22.8と全産業平均(2.4)の約10倍。再造林工程でも苗木運搬の転倒や刈払機の事故、熱中症が起きており、ロボット化はこれらリスクを構造的に下げる可能性を持ちます。

気になるコストと、人力との比較

試作機の本体価格は、苗木運搬機で数百万〜1,000万円台、自走式下刈り機や自動植栽機はその数倍が想定されています。高性能林業機械等の導入支援(補助率1/2以内)の対象拡大が進んでおり、補助を使えば実質負担は軽くなります。十分な年間稼働があれば数年での回収が見込めます。植栽工程を人力・国産ロボット・欧州機械で比べると、機械化で1本あたりの単価が下がる構造が見えます(下表は目安)。

項目 人力植栽 国産ロボット 欧州機械植栽
日量植栽本数(緩傾斜) 300本/人 人力の数倍 人力の10倍以上
必要オペレータ数 5〜6名 2〜3名 1〜2名
単価(円/本) 100〜180 60〜100 40〜70
活着率 85〜92% 88〜93% 90〜95%

機械化により、1本あたりの植栽単価は人力より下げられるとされています。植栽コストを下げるうえで、ロボットや機械の導入は現実的な手段のひとつです。ただし急傾斜地・小規模分散地・林道未整備地ではロボットの適合性が落ちるため、人力+簡易機械化のハイブリッド運用が現実解です。

世界のなかでの日本の立ち位置

開発で先行するのはフィンランドとスウェーデン。SkogforskやLUKE(フィンランド天然資源研究所)が中心となり、植栽機械や下刈り機の研究開発を10〜15年続けています。Bracke Forest(スウェーデン)の植栽機P11.aは1,000本/時、Risutec(フィンランド)のAPCは穴掘り・植え付け・覆土・鎮圧の4工程を一台でこなします。ただしこれらは既存のハーベスタなどに取り付ける装着型で、本体価格1,500〜3,500万円、緩傾斜地(傾斜20〜25度以下)向けに最適化されているのが特徴です。

ここに日本の活路があります。地形の急な林地には欧州機が適合しないため、国産機はクローラの重心を低くし、ウィンチで牽引してずり落ちを防ぎ、小型・機動的にする――という別の設計思想で進んでいます。FFPRI試作機が傾斜35度に対応し、イワフジ工業の運搬ロボットが200本搭載・遠隔操作で動くのはその表れ。この急傾斜地特化は、同様の地形を抱える韓国・台湾・チリなどへの輸出機会としても有望です。北欧の先進機を緩傾斜・大規模一貫作業に活かしつつ、急傾斜地は国産機が担う――この二系統が並走するのが、現実的な普及シナリオと言えそうです。

これからの見通し

林野庁のスマート林業ロードマップでは、2025年までに苗木運搬機の商用化、2027年までに自走式下刈り機の実用化、2030年までに自動植栽機の実証完了、そして2030年代にL4完全自律運転への到達――という段階目標が描かれています。技術的な障壁(急傾斜地のずり落ち防止、障害物の冗長検知)に加え、無人運転に対応した制度・規格の整備、年10〜20台規模の小ロット市場ゆえの価格の下がりにくさ、という制度・市場の課題も残ります。それでも、労働力不足という切実な動機がある以上、再造林ギャップ解消の中核技術として、林業ロボットは着実に現場へ広がっていくはずです。雇用を奪うのではなく、きつい作業を肩代わりして担い手の就業を支え、若い世代の参入障壁を下げる――そこにこそ、この技術のいちばんの意義があります。

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この記事を書いた人

ハウスメーカーで住宅の構造を担当したのち、林業の世界へ。林業・木材・建築の3領域を横断する視点で、Forest Eight の記事を編集しています。

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