衛星データ×AIを活用した
遊休農地の検出と活用

見えない農地が、可視化される。調査業務を最大90%削減 ── 本資料は、全国の農業委員会・農政課・農地管理担当の皆様に向けて作成したホワイトペーパーです。農業従事者の減少や高齢化、限られた人員体制の中で広域にわたる農地を効率的に把握・管理することは喫緊の課題です。本ホワイトペーパーでは、衛星データとAI解析を活用して遊休農地・耕作放棄地を自動検出・優先度付けする「遊休農地探索AI」の概要、活用例、実証成果、導入ステップをご紹介します。

「遊休農地探索AI」の主な活用メリット

1. 高精度な解析で、調査業務を大幅効率化

2種類の衛星を活用した高精度AI解析により、10段階評価で調査対象を最大90%削減。調査員の負担軽減と業務標準化を実現します。

2. 既存システム連携でスムーズな導入

農業委員会サポートシステム等との連携により、追加開発なしで短期間に導入可能です。

3. データ活用による政策支援

地域計画作成、農地流動化、適地選定など多目的な二次活用で戦略的農地政策を支援します。

4. 短期導入

最短1か月以内で運用開始が可能であり、複数自治体での導入実績で安心です。

はじめに：なぜ今「衛星×AI」なのか?

日本国内の遊休農地面積は約10万ha、耕作放棄地を含めると約42.3万ha に達しています(*)。こうした未活用農地は増加傾向にあり、多くの自治体が「把握の遅れ」「調査工数不足」「更新滞留」といった構造課題を抱えています。

(*出典: 農林水産省「遊休農地に関する措置の実施状況」令和5年度、2015年農林業センサス 等)

現場からよくお聞きする声:
・ 紙地図でのルート作成に多くの時間を要する
・ 見回り調査の工数と、調査員確保の問題が深刻化している
・ データの更新が追いつかず、現況を反映できていない
・ 調査員の高齢化に加え、酷暑下でのパトロールは身体的負担が大きい

農地パトロールの現状: 大量の紙地図印刷、複雑なルート設定、炎天下での見回り作業など

こうした課題の解決や制約を超えるために、スペースシフトは SAR(合成開口レーダー)衛星・光学衛星データと独自AIを組み合わせ、広域農地の状態を遠隔で効率的に把握する仕組みを提供しています。これにより、従来の人力依存の調査を大幅に効率化し、持続可能な農地管理へ転換することが可能となります。

光学衛星 + SAR衛星 × AI解析でデジタル地図上に確率を表示

遊休農地探索AIの3つの活用例

活用例① 広域自動検出で調査効率化

「遊休農地探索AI」の最大の特長は、広域にわたって区画ごとに遊休農地である確率を可視化できることです。また、確率の高さを10段階で色分け表示することにより、現地調査の優先度を定量的に判断できるようになります。10段階評価の最高レベルのみに調査を集中する場合には、調査対象を90%削減(全体の1/10に絞り込み)することが可能となります。

確率1〜3: 見回り対象から除外 / 4〜7: 優先箇所が終わったら見回り / 8〜10: 優先して見回り

実証実績: 広島県福山市での成果

広島県福山市での実証では、AI解析と農地パトロール結果で約80%の一致度を確認しました。

確認された効果:
・ 高精度で遊休農地を特定、調査対象農地を大幅削減
・ 調査員の負担軽減とモチベーションの向上、調査時間や事務局作業の大幅短縮
・ 業務の標準化とノウハウの蓄積が容易

この技術により、限られた人員でも効率的に優先度の高いエリアから調査を実施でき、見落としリスクを最小化しながら、全体の管理品質を向上させることができます。

全国農業新聞 2025年新春号 掲載: 目視確認減り調査時間短縮

活用例② 既存システム連携で現場導入がスムーズ

現場導入時の最大ハードルは「新たに別のシステムへ予算をかけられない」「二重入力は無理」といった声です。遊休農地探索AIは、以下のような既存ツールと連携し、追加開発なし/最小限の設定で運用開始できるよう設計しています。

現場での運用性を重視し、「農業委員会サポートシステム」「eMAFF現地確認アプリ」と連携しており、追加のシステム開発なく現場運用に組み込むことが可能です。※ご要望に応じて、その他のGISシステムへのデータ連携や、UI画面のご用意も可能です。

現場での活用メリット:
・ 調査ルート自動設計(高スコア順等)
・ 情報の手入力・転記ミス削減
・ 属人化の解消: 誰でも同じ手順で確認、業務引継ぎの簡易化
・ 事務局側での集計・修正工数を大幅削減

農業委員会サポートシステムにレイヤとして表示される遊休農地スコア

活用例③ 地域計画・目標地図作成等のデータ二次活用による政策立案支援

遊休農地データは「現状把握」で終わらせるにはもったいない貴重な資産です。客観的なデータに基づき、自治体の各種政策・地域戦略をより効果的に推進できます。データの可視化により、関係者間での情報共有が促進され、根拠に基づいた戦略的な農地政策の立案にお役に立ちます。

具体的な利活用例:
・ 地域計画・目標地図の見直し: 客観的データに基づく実効性の高い計画策定
・ 農地の流動化推進: データドリブンなマッチング効率の向上(貸付・転用候補の的確な抽出)
・ 適地選定: 営農型太陽光発電等、立地条件を踏まえた最適な候補地選定

※データ提供形式: CSV / Shapefile (その他応相談)

導入プロセス (標準フローと期間目安)

小規模トライアルから本格導入まで、簡単ステップで実施可能です。以下は標準フローと期間目安の例です。ご契約後、最短1か月以内でご利用が可能です。

① 事前調整・要件確認 (1〜2週間) → ② AI解析・結果提供 (2〜3週間) → ③ システム連携・運用開始 (1〜2週間)

準備期間削減 / 真夏を避けた現地調査 / 集計に早期着手 — 各種工程の削減・分割・早期着手が可能に

おわりに

遊休農地の可視化・管理は、地域の農業を支え、未来につなげる基盤整備に直結する重要な取り組みです。衛星データとAI解析を活用した「見える化」は、現場の負担を軽減し、行政判断や計画立案をよりスマートに変革していく第一歩となります。

スペースシフトの「遊休農地探索AI」は、既に実証済みの技術であり、複数の自治体への導入実績があり、高い評価をいただいています。農地管理のDX化を通じて、持続可能な地域農業の実現を支援いたします。前向きに導入をご検討いただける自治体様向けには、トライアル利用や簡易実証等も承っておりますので、ぜひお気軽にご相談ください。