京都大学大学院農学研究科の桂圭佑教授と岐阜大学応用生物科学部の山口友亮助教らの研究チームは、フィリピンで1962年から続く世界最長の水稲長期連用試験データをAIで解析し、収量を左右する要因を明らかにしました。1968年から2017年まで50年間・150作にわたる膨大なデータを対象とし、気象条件や施肥、品種更新などの影響を精緻に評価しました。
解析の結果、窒素施肥や日射量が共通して収量維持の鍵を握る一方、季節ごとに異なる要因が大きく影響することが示されました。乾季作では生殖成長期や登熟期の夜間気温、前期雨季作では栄養成長期の気温、後期雨季作では病害リスクや同一品種の連続作付けが収量変動に関与していました。さらに、1970〜80年代に見られた収量低下の背景には窒素不足だけでなく夜間高温の影響があったことも新たに判明しました。
本研究で用いられた「説明可能なAI」により、従来の統計手法では見えなかった複雑な相互作用を整理することに成功しました。研究チームは、乾季には高温耐性を持つ品種、雨季には低日射や高湿度に強い品種の開発、さらには頻繁な品種更新が持続的な稲作に不可欠であると提言しています。
アジアの灌漑水稲単作地帯は2,200万ヘクタールに及び、気候変動や食料安全保障の観点からも今回の成果は重要です。研究成果は国際学術誌「Field Crops Research」に掲載されており、今後は地域ごとの適応戦略設計に応用される見込みです。
詳しくは岐阜大学まで。
レポート／DXマガジン編集部
