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A.2024年の2024年みどり戦略学生チャレンジ高校の部参加登録数は221件。
農林水産省が主催する2024年の「みどり戦略学生チャレンジ 第1回大会 高校の部」における参加登録件数は221件です。この数値は、同大会の高校の部における登録総数を示す統計データです。
出典: 農林水産省『令和6年度 食料・農業・農村白書(全体版)』2025年5月公表
2024年みどり戦略学生チャレンジ高校の部参加登録数
221件
みどり戦略学生チャレンジ 第1回大会 高校の部 参加登録件数
トピックス 2 みどりの食料システム戦略の進展と消費者の行動変容 (みどり戦略学生チャレンジにより、若い世代の環境に配慮した取組を推進) 環境と調和のとれた食料システムに対する理解と関心と深めるには、将来を担う若い世代に対する広報活動の充実を図ることも必要です。農林水産省では、令和6(2024)年度から、将来を担う若い世代の環境に配慮した取組を促すため、大学生や高校生等による、みどり戦略に基づいた活動を表彰する「みどり戦略学生チャレンジ(全国版)」を実施しています。第1回大会には、高校の部で221件、大学・専門学校の部で181件の参加登録があり、各部門の最も優れた取組として、高校の部では、宮城県農業高等学校、大学・専門学校の部では、独立行政法人国立高等専門学校機構沖縄工業高等専門学校が農林水産大臣賞を受賞しました。 農林水産大臣賞(高校の部) 宮城県農業高等学校 取組名:Re:温故知新 農林水産大臣賞(大学・専門学校の部) 独立行政法人国立高等専門学校機構沖縄工業高等専門学校 取組名:データと発酵をフル活用する循環型農業の実践 Re:温故知新 宮城県農業高等学校 代表 庄子 怜未 1 農家の悩み 肥料高騰 肥料を忘れる 表1 肥料費 写真1 肥料を忘れる 2 仮説の構築 何故肥料が少なくても収量がとれたのか。その原因は根にあると思い抜いてみると驚きの差がありました(写真2)。10倍以上の根が多かったのです(表2)。肥料削減のヒントは根の量にあると仮説を構築しました。根を増やすための新肥料開発スタートです。 写真2 根の10倍 表2 根量調査 3 実証実験 根の量が多いと肥料の吸収効率が良くなるのではないかと仮説を立てました。所定の肥料を減らして実験しました。肥料を減らしても収量は落ちませんでした(表3)。肥料を減らしても、養分を吸収できることを証明しました。根が一番肥料を吸収する時期に肥料をまく「肥料の最適化」を証明しました。 表3 根量調査 表4 収量調査 4 啓発活動 水田から「味」を調べました。味の大会に出すと最優秀賞を受賞(写真5)。するとメディアから連絡が来ます。未来の技術としてテレビで特集して頂き、これを見た農家さんから県内農家が広まりました。 写真5 味は一位 3 肥料開発 肥料の成分を分析しました。ゆっくり効く肥料と、即効性の肥料を組み合わせることで、肥料を減らしても収量が落ちないことが分かりました(写真3)。肥料の成分を分析し、肥料の量を減らしても、しっかり効く肥料を自分で開発しました(写真4)。 写真3 肥料開発 写真4 肥料開発 まとめ 1.失敗から肥料削減法を構築 2.肥料費を78.2%削減した 3.新肥料を開発した 表5 肥料・労務費 大失敗から肥料削減法を見つけました。この栽培を全国へ広めれば、肥料は半額以上、500億円以上の経済効果を生みます。さらに環境負荷も圧倒的に削減し、ECOになりSDGsに該当します。 日本初の新肥料を肥料会社と開発しました! 新肥料を全国へ広め新たな道を開きます。 データと発酵をフル活用する循環型農業の実践 沖縄工業高等専門学校 徳永大翔(代表者) チーム名:ミヤギ農園 概要:みどりの食料システム戦略において、有機農業の面積割合を25%に拡大する事が求められている。有機農業で品質や収量を安定させるには土壌の微生物が欠かせないが、それを学習する技術は確立されていない。そこで、熟練農家の経験や勘に頼っていた農業のノウハウをデータとして体系化し、発酵(微生物)の力で健康な土壌に導く循環型農業の実践を目指して活動している。 研究目的:土壌の健全性を評価するには、物理的・化学性・生物性を評価する必要がある。しかし、土壌条件は多様であるため、その健全性をシンプルに捉える事ができる評価指標が求められている(Yan et al. 2023)。本研究では土壌の評価指標について検討し、その有効性を実証実験を通して明らかにする。最終的には、栽培過程も含めた有機農業の発展を目指している。 取組内容:ドローン・AIで熟練農家のノウハウを体系化するデータ活用型農業の概要 ドローンと土壌分析で栽培したデータを機械学習AI(Xai)で体系化 畑土壌のデータ収集 熟練農家の技術 ミヤギ農園の取組 生産性(0) 生産性(質) 土壌微生物 データのバランスに応じて地力を最大化する 物理性・化学性・生物性 地力バランスを最適化する説明可能AI(Variational Autoencoder・VAE + SHapley Additive exPlanations・SHAP) 健全な土壌とは、物理性・化学性・生物性の複合的なバランスが保たれた状態 物理性 化学性 生物性 現場ごとに理想的な土壌は異なることが予想され...