まだ、いちごをうまく摘めないロボットの話

農業のなかでも、いちごの収穫をロボットに教えるのは、とびきり難しい部類に入る。機械が十分やさしく扱えないからではない。いまの最良のハンドなら、実を傷つけずにそっと包める。難しいのは、もっと素朴な「判断」のほうだ。葉の陰に隠れ、未熟な実が三つも並ぶ房のなかから、たった一粒の完熟果を見つけ出し、その場で「これは食べごろか」を見きわめる。人の摘み手は、これを何も考えずに5〜6秒でやってのける。最先端の研究ロボットでも20秒ほどかかり、それでも熟した実の4分の1ほどを取り残してしまう。

これは、いちごがなぜ自動化を寄せつけないのか、そしてその手強さが「良いいちご一箱」に何が要るのかを教えてくれる話だ。

ロボットがやってくる理由

自動化への圧力は経済的なもので、しかも非常に大きい。手摘みの収穫は、いちご栽培で最大のコストだ。カリフォルニアでは、変動費の 5〜6割 を占める。カリフォルニア大学デービス校の2024年セントラルコースト栽培コスト調査によれば、収穫と収穫後の工程だけで総コストの 約7割 にのぼる。1エーカーあたり約11万2,000ドルのうち、およそ7万9,000ドル。手で摘み、選別し、箱に詰める一連の工程だけで、1エーカーあたり約6万1,000ドルがかかる。摘み手は1時間に3〜8トレイを、一粒ずつ手で収穫していく。

同時に、その労働力は確保もコストも年々厳しくなっている。米国の農場労働者の時給は、物価変動を除いた実質で 2001年から2019年にかけて16% 上昇した。非農業部門の賃金の伸びが5%だったことを思えば、農業の労働市場が逼迫しているしるしだ。事業のなかでもっとも費用がかかり、もっとも人手を要する工程が、同時にもっとも人を集めにくい。ならば、そこに機械を投じたくなるのは当然だ。

では、なぜまだ実現していないのか。

いちごは、なぜこんなに難しいのか

米国農務省（USDA）は、いちごを「機械化が難しい側」に分類している。「使える収穫機械がほとんど、あるいはまったく存在しない」作物として、生食用トマトやレタスと並べているのだ。いちごをとりわけ手強くしているのは、三つの性質である。

1. 隠れる。 畑のいちごは、ロボットが最初に練習した「台の上から垂れ下がる実」ではなく、自分の葉の下に実る。ロボットには、そもそも実が見えないことが多い。
2. 房になる。 熟した実と未熟な実が、からみ合って育つ。ほかを動かさずに一粒だけ取り出すのは、カメラにとってもハンドにとっても難題だ。
3. もろく、熟しつづける。 触れただけで傷み、しかも同じ株の同じ日に、完熟・半熟・青い実が混在する。だからロボットは、ただ収穫するのではなく「選ぶ」必要がある。

これをよく示すのが、シオンらの2020年の研究（ノルウェー生命科学大学／Saga Robotics、ノルウェー・英国）だ。『Journal of Field Robotics』に載ったこの実験で、ロボットは 孤立した いちごを96.8%というほぼ完璧な成功率で摘んだ。ところが 実際の農場 では、その数字は 53.6% まで落ちた。失敗の大半は、房になった実。ラボのデモが避けて通っていた、まさにその場面だった。

ロボットはどう「見て」「つかむ」のか

この差を埋めるところに、面白い工学が詰まっている。

見る。 いまの収穫ロボットは、ディープラーニングによる画像認識を使う。YOLO、Faster R-CNN、Mask R-CNN といった物体検出器で実を見つけ、色と大きさから熟度を判定する。日本のある研究システム（フジナガら）は、摘み取りと茎の剪定を同時にこなし、熟果の検出F1スコア0.96、未熟果0.88を記録した。実の位置を空間で捉えるために、色と奥行きを同時にとらえる 3Dカメラ を加える。これで腕は、画像のどこに実があるかだけでなく、どれだけ手前にあるかまで分かる。

葉をどける。 ワシントン州立大学のチーム（ジーシュアン・ハー、マノジ・カーキー、チン・チャン）は2025年、隠れる問題に巧みな手を打った。送風機 である。彼らのロボットは、葉を機械的に押しのける代わりに、ひと吹きの風で覆う葉を払う、初の実規模システムだった。効果ははっきりしていて、同時に謙虚にさせられる。送風なしでは完熟果の58%を摘んだが、送風ありで74% に上がった。確かな進歩だが、それでも4分の1の実が残る。

傷つけずにつかむ。 2026年3月、コーネル大学のオーガニック・ロボティクス研究室（ロブ・シェパード、アナンド・ミシュラ）が、触覚と視覚を統合したソフトな5本指ハンドを『Nature Communications』に発表した。13個のセンサーを備え、物の硬さを感じ取る伸縮性の光ファイバーも含まれる。肝心なのは、実を 引っぱる（傷の原因になる）のではなく、握ってから小さなギア仕掛けの手首で ひねって枝から外す こと。人の手と同じやり方だ。先のシオンのハンドは別の道をとり、指を開いて対象の実を「のみ込み」、隣の実を脇へ押しやった。

2026年、本当の到達点

ここは正直に書いておきたい。宣伝が実態の先を走りがちな領域だからだ。

商用化にもっとも近いのは、フロリダ州タンパの Harvest CROO Robotics（2013年創業）で、その機械は16台の摘み取りロボットを並列で走らせる。2025年4月、同社は実地試験で「商用に成り立つ水準」に達し、「人の収穫と同等」の速度を示したと発表した。ゴールに見えるかもしれない。だが、よく読みたい。これは 第三者による検証のない、企業の発表 であり、実地試験であって、量産規模の本格展開ではない。しかも試験場の農場主は、同社の共同創業者でもある。当面の目標は、次のシーズン開始時に機械を「3台」動かすことだった。

もっとも証拠のしっかりしたシステム、つまりワシントン州立大とコーネルのロボットは、明確に 研究段階の試作機 であって、製品ではない。しかも遅い。一粒あたり 約20秒、人の5〜6秒に対して。世界のどこにも、いちごの摘み手を大規模に置き換えるロボットは、まだ存在しない。いちごは、まだ「解かれて」いない。

これがICHIGOにとって意味すること

ロボットが懸命にやろうとしていることを、よく見てほしい。この葉の下の、この一粒を調べ、食べごろかどうかを決める。このつかむでも運ぶでもない「決める」部分こそ、ICHIGOが摘み手に叩き込んでいる判断そのものだ。

最初のジャーナル記事に書いたとおり、いちごが客の口に届いたときの味を最も大きく左右するのは、株を離れた瞬間の色だ。ICHIGOの摘み取りの窓——深い赤、まだ硬い、インドの慣行より1〜2日早いタイミング——は、訓練された人の目が一日に何千回もくだす判断である。それは、50万ドルのロボットがいまだ4分の1の確率で外す、まさにその判断だ。

機械が本当に使えるようになれば、私たちは正しい理由で使う。品質の安定と、業界全体が抱える労働のボトルネックの緩和のために。だが、間違った実を速く摘むロボットは、正しい実を摘む訓練された人より劣る。高品質ないちごにとっては、いまも、そしてこの先しばらくも、決め手となる道具は人の目だ。

300年の育種が、遺伝の素質を種子に込めた。最後の十数センチ——手からガクまで、「これだ」と見きわめる0.5秒——は、まだ私たちのものである。

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ICHIGOは株式会社M2labo（エムスクエア・ラボ）のインド登録商標です。インドではM2labo Bharatがミヨシ社のBerry Pop F1品種（SAKURA・HARUHI）のライセンスのもと栽培しています。本記事の技術的な記述は、査読付き文献（Journal of Field Robotics／Computers and Electronics in Agriculture／Nature Communications）、USDAおよびUC Davisの経済調査、各社の公表情報にもとづいています。企業による性能主張は、その旨を明記しています。