林業機械化率|高性能林業機械の導入進度

林業機械化率 | Forest Eight

日本の高性能林業機械は、2000年の約1,300台から2022年には約11,000台へと、20年で8倍以上に増えました。素材生産工程の機械化率(高性能機械で処理する材積の割合)も約79%に到達しています。ただし数字を工程ごとに分解すると、進んでいるところと止まっているところの差がはっきり見えてきます。ここでは台数・工程別・地域別・補助制度という切り口から、林業機械化の今を整理します。

目次

3大主力はプロセッサ・フォワーダ・ハーベスタ

高性能林業機械とは、林野庁の定義でプロセッサ、ハーベスタ、フォワーダ、スキッダ、スイングヤーダ・タワーヤーダ、フェラーバンチャー、グラップル付き機械の7種類を指します。なかでもプロセッサ・フォワーダ・ハーベスタの3種が全体の8割超を占め、日本の機械化の屋台骨になっています。

高性能林業機械の種別保有台数 プロセッサ3,800・フォワーダ3,200・ハーベスタ2,000・スイングヤーダ等1,500・フェラーバンチャー500台を棒グラフで表示 高性能林業機械の種別保有台数(2022年度) プロセッサ 3,800 フォワーダ 3,200 ハーベスタ 2,000 スイングヤーダ等 1,500 フェラーバンチャー 500 小型グラップル 800 合計 11,000 プロセッサ・フォワーダ・ハーベスタの3種で全体の約82%。日本の地形に適合する中型機が中心。
図1:高性能林業機械の種別保有台数(出典:林野庁「高性能林業機械の保有状況」2022年度)

プロセッサ(約3,800台)は最多の保有台数を誇る造材工程の主役です。チェーンソーで伐倒した木をつかみ上げ、枝払い・玉切りまでを一気に行います。1日あたり50〜80m³を処理でき、新車価格は2,500万〜4,500万円ほど。日本では「人が伐倒し、プロセッサが造材する」組合せが定番です。

ハーベスタ(約2,000台)は伐倒から造材までを1台でこなす欧州型の主力機ですが、日本では台数が伸びません。傾斜30度を超える急斜面では大型機が動きづらいためで、近年はミニショベルをベースにした重量3〜5tの小型クラスが、傾斜地や小規模事業体へ広がりつつあります。

フォワーダ(約3,200台)は造材後の短材を積んで土場まで運ぶ運搬車です。積載5〜8t、片道300mを超える運搬で経済性が出ます。普及は作業道の整備とセットで進み、路網が密な地域ほど稼働率が高くなります。

スイングヤーダ・タワーヤーダ(合計約1,500台)は、急斜面でワイヤーを張って木を集める日本ならではの集材機です。作業道脇に据えて短距離を引くスイングヤーダと、200〜500mの長距離を架線で運ぶタワーヤーダがあり、欧州の機械統計にはあまり登場しません。

工程別に見ると、伐倒だけが30%で取り残されている

素材生産は伐倒・造材・集材・運搬の4工程に分かれます。機械化率は工程によって大きく違い、運搬95%・造材85%はほぼ欧州並みなのに、伐倒は30%にとどまります。この伐倒のボトルネックが、日本林業の生産性を抑える最大の要因です。

工程別の機械化率 伐倒30、集材68、造材85、運搬95%の機械化率を棒グラフで表示 素材生産工程別の機械化率(%、2022年度) 伐倒 30 (チェーンソー主流) 集材 68 (架線+フォワーダ) 造材 85 (プロセッサ) 運搬 95 (フォワーダ) 全体 79 伐倒工程の機械化率30%が最大の課題。急傾斜地でのチェーンソー伐倒が依然主流。
図2:素材生産工程別の機械化率(出典:林野庁「林業機械化の進捗」2022年度)

伐倒の7割はいまもチェーンソーによる手作業です。木を1本ずつ受け口・追い口で切り倒すこの作業の担い手は約1.6万人、平均年齢は55歳前後と高齢化が進んでいます。後継者不足と機械化の遅れは同じコインの裏表で、伐倒の機械化を進められなければ、いまの素材生産規模を保つこと自体が難しくなる、という危機感が現場にはあります。一方で運搬がここまで早く機械化されたのは、フォワーダが緩い傾斜でも動け、路網整備とセットで補助が付き、投資を回収しやすかったからです。

20年で47%から79%へ。ただし上昇カーブは鈍化

機械化率は2000年の約47%から2022年の79%まで、32ポイント上がりました。1996年に補助制度ができて以降、5年ごとにおよそ8ポイントのペースで伸びてきた計算です。同じ期間に素材生産量も1,800万m³から2,200万m³へ2割ほど増えており、機械化と生産拡大が並走してきました。ただし直近5年は伸び幅が縮まり、79%付近で成熟期に入った気配があります。

機械化率と高性能林業機械保有台数の推移 2000年から2022年までの機械化率と保有台数を二軸折れ線グラフで表示 機械化率と保有台数の20年推移 0 50 100% 2000 2010 2020 2022 47% 機械化率79% 1,300台 保有11,000台 機械化率(%、左軸) 保有台数(右軸)
図3:機械化率と高性能林業機械保有台数の推移(出典:林野庁集計2000〜2022年)

北欧との差は「率」より「稼働率」に出る

欧州と比べると、機械化率そのものは意外に肉薄しています。差がはっきり出るのは、機械1台が年間どれだけ処理するかという稼働率のほうです。スウェーデンやフィンランドの1台あたり年間処理量は4,000〜5,000m³。日本はその半分の約2,000m³にとどまります。背景にあるのは路網密度の差、平地中心か急斜面かという地形の違い、そして24時間2交代という運用慣行です。

項目 日本 スウェーデン ドイツ
機械化率(全体) 79% 95% 85%
伐倒機械化率 30% 95% 75%
1台当たり年間処理量 2,000m³ 5,000m³ 3,500m³
路網密度 5m/ha 25m/ha 100m/ha
急傾斜地(30度超)比率 約60% 10%未満 20%程度

目を引くのはドイツの路網密度100m/haです。日本の20倍にあたり、これだけ道があれば機械をどこへでも動かせます。とはいえ日本が同じ水準に追いつくには30〜50年がかりの投資が要るため、当面は路網10〜15m/haを目標に、急斜面は架線系で補う設計が続きます。

機械はどこに集まっているか

都道府県別では、北海道が約1,400台で最多。これに岩手・秋田・宮城の北東北3県、宮崎・大分・熊本の九州勢が続き、伝統的な林業県に集中しています。1事業体あたりの保有台数も林業県で8〜10台、非林業県で2〜3台と差が大きく、機械の集約度には明確な地域格差があります。

北海道は緩い傾斜の人工林が多く、大型機を回しやすい地形です。対する宮崎県は急斜面が多いにもかかわらず素材生産量が日本一(年間200万m³超)で、架線系と中型プロセッサを組み合わせた独自の運用が発達しました。同じ「機械化」でも、地域ごとに機械の顔ぶれが違うのが日本林業の面白いところです。

導入を支える補助制度と、回収のリアル

機械導入には複数の補助があり、柱は「林業・木材産業循環成長対策」と「森林整備事業の機械化推進補助」、それに自治体独自の上乗せ補助です。補助率は機械価格の2分の1以内が標準で、認定林業事業体なら3分の2まで。1台あたりの上限はおおむね1,500万円です。こうした制度を使った導入は年間1,000〜1,500台で、保有台数の約1割が毎年入れ替わる計算になります。

経済性をざっくり見てみましょう。新車3,000万円のプロセッサを補助率1/2で入れると自己負担は1,500万円。年間2,000m³を処理し、稼働収入を1m³あたり3,000円とすれば粗利は年600万円、単純計算で5年で初期費用が戻ります。ただし実際には燃料・整備費(年100〜200万円)とオペレーター人件費(年500〜700万円)が乗るため、純利益ベースの回収は7〜10年が現実的なところ。補助なしでも3〜5年で回収できる中古機(1,500万円前後)の市場が活発なことが、機械化の裾野を広げています。

次のフロンティアはICTと自動化

2020年代の焦点はICT連携です。GPS搭載ハーベスタが伐倒位置を自動で記録し、伐倒木の樹種・直径・長さを測って仕分けを最適化する。作業データはタブレットから即座にクラウドへ送られ、製材所までつながっていく――そんな運用が普及段階に入っています。森林研究・整備機構(FFPRI)の実証では、ICT機能を積んだ機械の生産性は非搭載機より15〜25%高いという結果が出ています。スマート林業構築実践事業(2019年〜)も、こうした機械を入れる事業体を後押ししています。

残された課題と、これから

機械化率を90%以上に押し上げる鍵は、やはり伐倒工程です。現状30%を50%超に引き上げるには、急斜面でも動く小型ハーベスタの普及、路網整備、チェーンソー作業者からオペレーターへの転換、故障時の代替体制が要ります。どれも10年がかりの取り組みで、率の上積みはゆるやかにしか進みません。

むしろ現実的なのは、率より稼働率を磨くことかもしれません。1台あたりの処理量を欧州の半分から3,000m³/年あたりまで引き上げられれば、台数を増やさずに素材生産2,400万m³超が見えてきます。林野庁は2030年に機械化率85%超を掲げていますが、到達した数字以上に、稼働率と工程ごとの質を上げられるかが次の局面を分けそうです。

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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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