スマート林業とは？点群、SLAM、ロボットで進化する林業DXの最新事例

日本国内における林業は、担い手不足、再造林の遅れ、非効率な作業といった複合的な課題に直目しています。こうした状況に対し、点群データやSLAM、ロボット、ドローン、AI、デジタルツインといった先端技術を活用する「スマート林業」の取り組みが各地で始まっているところです。
本記事では、日本と海外の導入事例を交えながら、林業DXの現状と未来の展望をわかりやすく解説します。

スマート林業とは？林業DXを支える先端技術

スマート林業とは、ICT（情報通信技術)　、IoTセンサー、点群データ、SLAM（自己位置推定・環境地図作成）※、ロボティクス、3Dデータ解析、デジタルツインなどの先端技術を活用し、林業の効率化・省力化・安全性向上を目指す取り組みです。従来、「きつい・危険・高コスト」とされてきた林業の現場を、持続可能かつ魅力的な産業へと変革するためのデジタル・トランスフォーメーション（DX）の一環として注目されています。

※SLAMについては特徴と機能、自動運転・自律制御での活用、技術的な課題について別のコラムで解説しています。
【コラム】自動運転や自律制御システムを実現するSLAM。技術と仕組み、活用と課題を解説

テクノロジーが変える林業

林業は担い手の不足や高齢化、生産性の低さ、森林資源の「見える化」の遅れといった、構造的な課題を抱えています。これらの課題に対処するため、ICTやIoTセンサー、ドローンによる点群データ取得、SLAMによる自動マッピング、ロボティクスや自動化機械、3Dデータ解析、デジタルツインなどの先端技術が導入されています。

その結果、森林情報のデジタル管理、作業の効率化、安全性の向上が進み、林業の生産性と魅力が高まりつつあります。現場のデータを活用したDX推進は、持続可能な林業の実現に確かな手応えをもたらしています。

出典：林野庁「デジタル林業戦略拠点」
出典：林野庁「森林・林業・木材産業の現状と課題」
出典：林野庁「森林情報のデジタル化/オープンデータ化」
出典：林野庁「林業イノベーション」

林業の課題とスマート林業による解決策

日本の林業は、高齢化・人手不足や地形条件の制約など複合的な課題を抱えています。スマート林業の導入により、以下のような解決策が進められています。

高齢化と人手不足

林業従事者は1980年の14.6万人から2020年には4.4万人まで減少し、65歳以上の高齢化率が25%に達しています。40年間で約3分の1にまで縮小しており、人材の確保と世代交代が喫緊の課題です。

これに対し、以下のような対策が実践され、成果を出している例もあります。

• ドローン活用：苗木運搬や森林監視で労力を40%削減
• ICT生産管理：GISとクラウド連携で1人当たり生産性を30%向上
• 遠隔操作システム：危険な伐採作業をロボットアームで代替

GNSSが効かない急斜面・谷間で技術導入が困難

日本の林業では、自動化の遅れも課題です。日本の森林の68%が急傾斜地であることも影響しています。それに対応するため、以下のような対策が実践されています。

• 地上レーザー計測：GNSS※不要で3D地形データを取得（誤差5cm以内）
• ドローン群制御：峡谷地形で自律飛行するSwarm Drone※の実証
• AI地形解析：斜面こう配に応じた最適路網を自動設計

※GNSS：GPSを含む、複数の国や地域が運用している衛星測位システムの総称
※Swarm Drone：複数のドローンが協調して自律的に動作し、集団として一つの目的を達成するように設計されたドローン群制御技術

森林資源のデータ化不足

日本の林業では、データの活用もあまり進んでいない状況です。森林資源や施業履歴のデータ整備が進んでおらず、情報基盤の未整備がボトルネックとなっています。そのため、以下のような施策が実践されています。

• レーザー計測：林野庁では広大な森林を効率的かつ詳細に調査するために、レーザー計測を活用した森林情報のデジタル化を推進しています。これにより、森林資源のデータ化における推定精度が大幅に向上し、1ha当たりの蓄積量推定誤差が±15%から±5%に改善した実績があります。
• 森林クラウド：従来、森林情報は各都道府県内の行政機関や民間事業者でのみ共有されていましたが、森林情報の広範な活用を目指して、情報の提供や公開が推進されています。林野庁は「森林関連情報のオープンデータ化等に関する検討会」を開催し、その成果として「オープンデータ化のガイドライン」を策定しました。さらにデータの標準化とクラウド化を進め、自治体間の連携や林業経営体へのデータ提供をスムーズに行えるようにしています。全国の都道府県では森林簿や森林基本図などの情報をデジタル化し、業務効率の向上を実現しています。また、複数の企業も森林クラウドシステムの構築や運用支援を行っています。
• ブロックチェーントレーサビリティ：木材の流通には、合法性や森林認証などの情報共有が必要ですが、現状では情報伝達が不十分です。ブロックチェーンを利用することで、製品に関する情報をデジタルで正確に共有でき、サステナビリティやコンプライアンスが簡単に確認できます。QRコードで情報にアクセスでき、認証審査も効率化され、将来的にはCO₂吸収や生物多様性のデータも可視化されることが期待されています。

再造林の遅れ

日本国内の再造林率は地域によって大きな差があるものの、全国平均では30%程度とされています。コストの問題などから主伐後の再造林が進んでいないため、以下のような対策が行われています。

• コンテナ苗システム：ドローンにより1 フライトで８kg（コンテナ苗40 本～80本程度）、１時間で500本程度の運搬が可能なため、人力と比較して42.9%の省力化を実現した実証実験の結果があります。
• ドローン播種：ドローンを活用した播種（種まき）は、10a（0.1ha）あたり6分程度で作業が可能とされており、従来の動力噴霧器や手作業に比べて大幅な省力化・効率化が期待できます。
• 一貫作業システム：伐採・搬出作業と地拵えや植栽を同時並行で行う一貫作業システムの労働投入量は、従来の作業方法に比べて２〜３割で済むことがわかっています。また、コンテナ苗や大苗の活用、下刈り回数の削減を合わせることで、従来比でコスト約35%の削減が実現できることも検証されています。

出典：林野庁「令和5年版 森林・林業白書」
出典：林野庁「令和２年度/ドローンを活用した新たな造林技術の実証・調査事業」

日本における林業DX -点群データ、SLAM、AIドローンの導入最前線

日本でも、点群データ、SLAM、AIドローンなどを核としたイノベーションが各地で進んでいます。ここからは、日本におけるスマート林業技術を分野別に紹介し、事例とともにどのような課題解決につながっているかを見ていきます。

点群とIoTセンサーで森林を「見える化」

アドイン研究所の「OWL Manager」は、地上型レーザー計測装置で取得した3D点群データを解析し、立木の成長モニタリングや間伐計画の精度向上を支援しています。「点群スライス」によって幼木の位置と樹高を自動検出し、造林計画の精度向上に貢献するのが特長です。

一方、Kudan社はSLAM技術を応用し、森林のデジタルツイン構築を実現しました。バックパック型計測装置により、枝葉に遮られない高解像度の樹木情報を取得し、伐採対象木の自動選定システムを開発しています。フィンランド政府との連携事例が先行しており、日本国内でも同技術の応用が期待されている状況です。

ロボティクスとSLAMで自律走行

パナソニックは、LiDAR SLAM技術を搭載したICTフォワーダーを開発。IMU（慣性計測装置）とホイールエンコーダー（車輪の回転を計測するためのセンサー）を統合した二段階マッチング処理により、GNSSが届かない森林環境でも水平方向の平均誤差0.015mという高精度な自己位置推定を実現しています。富士市の試験地では自動追従走行を実証し、労働力不足解消への道筋を示しました。

また、林野庁の実証プロジェクトでは、3D-LiDAR搭載センサーが路網マップを自動生成しています。地形変化への適応アルゴリズムにより、急傾斜地での安定走行が可能です。

AI×ドローンで“森林調査”効率化

RINTO（ヤマハ発動機）は、無人ヘリコプターに搭載したLiDARで森林全域を3Dデジタル化する技術です。従来20%あった立木本数誤差を解消し、GIS対応の等高線図や傾斜分布図を生成します。2021年には日本UAS産業振興協議会で最優秀アワードをダブル受賞しました。

一方、DeepForest Technologiesは、市販ドローンとAIを組み合わせた樹種識別技術を開発。スギ・ヒノキで90%以上の識別精度を実現し、J-クレジット創出支援を実施しています。宮城県女川町では、従来19人日かかった調査を4人日に短縮する実績を挙げました。

3Dデータと仮想空間で“教育・訓練“

静岡県の「VIRTUAL SHIZUOKAプロジェクト」では、県全域の3D点群データを活用しています。バンダイナムコアミューズメントと共同開発したハーベスタシミュレーターが、富士宮市のヒノキ林を再現した仮想空間で操作訓練を提供。3画面ディスプレイと油圧式コントローラーがリアルな作業感覚を再現し、新規就業者の技能習得期間を短縮します。

教育分野では、人間環境大学がマイクロソフト社のMRヘッドセット「Microsoft HoloLens 2」を導入しました。演習林の3DモデルをMR空間に投影し、学生が仮想空間で森林生態系を観察する新しい教育手法を確立しています。

出典：林野庁 近畿中国森林管理局 森林技術・支援センター「3次元点群データを用いた森林管理」
出典：林野庁「令和５年度林業デジタル・イノベーション総合対策のうち戦略的技術開発・実証事業 / 森林作業道における⽬視外無⼈⾛⾏技術を搭載したフォワーダの開発」
出典：林野庁「林業機械の自動化・遠隔操作化に向けて」

日本におけるスマート林業の地域実装事例 -自治体の先進的な取り組み-

日本各地の自治体でも、ICTやロボット、ドローン、クラウドなどの先端技術を活用した「スマート林業」の導入が進みつつあります。この取り組みは、労働力不足の補完、作業効率の向上、、森林資源の高度な可視化、管理といった課題解決に貢献しています。
ここでは、代表的な先進自治体の取り組みをご紹介します。

北海道下川町：歩行ロボットによる巡回作業実証

北海道下川町では、国立研究開発法人 森林総合研究所とソフトバンク株式会社が連携し、電動四足歩行ロボット（米Boston Dynamics社の「Spot」）を活用したスマート林業の実証実験を共同で行っています。急傾斜地や造林地など過酷な環境下でロボットの歩行能力を検証し、巡回や監視、荷物運搬作業など、林業現場での実用性を評価しているのが特長です。

2022年度には、設定したルートを自動で歩行する機能や複数台の協調作業システムの開発、携帯電波が届かない場所での運用のため衛星通信や広範囲Wi-Fiなどの通信環境構築も進められました。省力化や労働災害の削減、再造林の推進など、林業現場の課題解決を目指しています。

長野県伊那市：ドローン×GIS

長野県伊那市では、信州大学と連携し、ドローンとGIS（地理情報システム）を活用した森林調査および再造林計画の自動化が進められています。従来、人手と時間がかかっていた標準地調査や間伐木の確認、間伐量の把握を、普及型ドローンや航空レーザー計測技術、そして信州大学が開発した単木計測・自動選木技術により省力化しました。

ドローンで取得した画像や航空レーザーによるDEM（デジタル標高モデル）データをGISに取り込むことで、所有者の意向や森林境界の明確化、間伐木の自動抽出、資源量の高精度把握が可能になります。これにより作業負担の2割削減や計画立案の効率化、木材流通の需給マッチングといった面で、林業経営全体の高度化が実現しています。

宮崎県諸塚村：森林クラウドとドローンによる施業管理

宮崎県諸塚村では、森林クラウドとドローンを組み合わせた施業管理システムを導入しています。森林クラウドとは、位置情報、施業履歴、所有者情報などを一元管理し、関係者間でリアルタイムに共有できる基盤です。ドローンによる空撮や資源調査を組み合わせることで、現場の状況把握や施業計画の作成、進捗管理の効率化が図られています。

特に、山間部の広範な森林での作業効率向上や、データに基づく持続的な森林経営が可能となっています。この取り組みは、林業のICT化・省力化モデルとして他地域にも波及しつつあります。

出典：林野庁「令和4年度スマート林業構築/普及展開事業」
出典：林野庁/長野県伊那地域「重点プロジェクト① 新たな森林管理システムの構築/市域の持続可能な林業・木材産業活動の推進に向けて」
出典：伊那市公式サイト「ドローンを活用した林業の効率化に向けて」

林業先進国のDX事例 -スウェーデン、カナダ、ニュージーランドの最新動向-

林業のデジタル化は、世界各国で進められていますが、特にスウェーデン、カナダ、ニュージーランドといった林業先進国では、日本に先駆けて実用化や標準化が進んでいます。
政策支援や集約的な森林経営、標準化された機械・データ環境を背景に、各国では独自のDX戦略が体系的に展開されています。

スウェーデン：伐採機とクラウドを連携、リアルタイムで可視化

スウェーデンは林業のデジタル化が進んでおり、特にStanForD（Standard for Forest machine Data and Communication）と呼ばれる国際標準規格が重要な役割を果たしています。この規格により、伐採機や搬出機などの林業機械が収集したデータ（伐採量、木材の種類、作業位置など）をクラウドに自動送信し、リアルタイムで可視化・分析することが可能です。

Holmen Skog社などの大手林業企業は、StanForDを活用して、現場の作業状況や生産データを即時に把握し、効率的なオペレーションや品質管理、さらにはサプライチェーン全体の最適化を実現しています。

カナダ：衛星データとAIによる気候スマート林業

世界有数の森林大国であるカナダでは、その広大な森林資源の管理に対し、衛星データとAIを活用した「気候スマート林業」が進められています。森林の持続可能な管理を通じて、炭素隔離・気候変動緩和・地域経済の強化を目指す取り組みです。
カナダ宇宙庁のRADARSATや欧州のSentinelなどの衛星で森林の被覆や変化を監視し、AIはバイオマス推定や森林火災の予測、違法伐採の検出に利用されています。
先住民族の伝統知識とテクノロジーの融合も重視されており、森林保全と地域社会の共存を図る新たなモデルとして注目されています。

ニュージーランド：自動化技術により効率的で安全な作業を実現

ニュージーランドでは、従来からハーベスターと呼ばれる木の伐採から枝打ち、丸太の長さのカット、切り株の除去まで一貫して行うことができる機械がよく利用されています。また、伐採後の木材を自動で集め、トラックに積み込むことができるフォワーダーも多く導入されている機械です。
フォレスト・マシナリー社が提供するハーベスターやフォワーダーは、AIやセンサー技術を駆使して木材の種類や状態を瞬時に判断し、最適な方法で作業を行います。そのため人手による作業が減少し、より正確で効率的な作業を実現が可能です。
また、自動運転フォワーダーや半自律型の樹木伐採ロボットの開発も進められており、作業員が危険な斜面から完全に離れた状態での作業が可能となることが期待されています。
ニュージーランドは地形的に急傾斜地が多く、従来の人力による作業が困難な地域が広がっています。そのため、ドローンやロボット、AIを活用した自動化技術の導入が急速に進んでいる状況です。

出典：農林水産省 農林水産技術会議事務局筑波産学連携支援センター「スウェーデンの林業・木材産業における情報活用を支えるStanForD」

林業の未来とデジタルツイン

林業の未来は、デジタルツインを核とした森林資源のライフサイクル管理やAIを活用した経営最適化の取り組みが一部地域で動き出しています。点群データ、ドローン、LiDARといった現場技術の整備が進む中、仮想空間での森林モニタリングやCO₂吸収量の算定、再造林計画のシミュレーションなどが実際に導入されつつあり、持続可能性と収益性の両立に向けた実証が本格化しつつあります。

持続可能な資源循環とDXの融合

森林ライフサイクルのデジタル管理では、3D-LiDARやドローン空撮データを活用した「森林デジタルツイン」の実用化が進んでいます。伐採計画から再造林・育成までの一連のプロセスを仮想空間でシミュレーション可能にし、CO2吸収量の算定精度向上やJ-クレジット創出の効率化といった成果の飛躍的な向上が期待されているところです。

具体的には、以下の仕組みにより、実現することができます。

• LiDARによって取得した点群やレーザー測定によるDEMなどを用いて森林内の全立木の位置情報を3Dマッピングし、樹齢・樹高・材積の推定値をリアルタイム更新
• 伐採後のドローンによる自動播種とAIによる成長シミュレーションを組み合わせた再造林プロセスの最適化
• 伐採・搬出・流通履歴をデジタル台帳で一元管理し、CO2吸収量とJ‐クレジット発行情報を自動で連携・記録

これらを統合管理することにより、従来50年かかっていた収穫サイクルを30年に短縮する「早生樹活用戦略」が現実味を帯びてきています。

デジタル基盤とした持続可能な林業経営

森林オープンデータプラットフォームの整備が進む中で、自治体・民間企業・大学・研究機関が協働でデータを活用するエコシステム構築も始まっています。ウッドインフォ社の「Digital Forest」では、全国200ヵ所以上の森林が3Dデジタル化され、木材市場価格予測や災害リスク評価に活用されています。

また、AI活用の新展開として、以下のような取り組みも始まっている状況です。

• 育林計画最適化：地形データ×気象データ×市場動向を統合した深層学習モデルにより、植栽密度や樹種選定を自動提案（従来比30%のコスト削減効果）
• デジタルツインシミュレーション：木材需要の変動時や台風被害を予測し、伐採スケジュールや防災植栽計画を自動生成
• サプライチェーン最適化：IoT機器で収集した作業データをもとに製材工場などとの搬出調整を自動化

林野庁が掲げる「林業イノベーションハブ構想」でもGNSS非対応地における無人伐採や自動化機械ネットワークの構築が進行中であり、2025年度には全国10地域での実証展開が予定されています。

出典：林野庁「林業イノベーション推進～林業と異分野をつなぎ新たな価値を創出～」
出典：林野庁「林業機械の自動化/遠隔操作化に向けて」
出典：林野庁「ウッド・チェンジへの取組」
出典：林野庁「林業イノベーションハブ構築事業」

スマート林業を進めることで林業の課題解決を実現

スマート林業は、点群データ、SLAM、AI、ドローン、ロボティクス、デジタルツインといった先端技術を活用し、林業の効率化・省力化・安全性向上を同時に図る取り組みです。

日本国内では急傾斜地への対応や再造林の自動化、森林資源のデジタル管理といった技術導入が進み、一部の自治体や企業では実用段階に入りつつあります。また、教育や人材育成にも応用範囲が広がっています。
一方で、スウェーデン、カナダ、ニュージーランドといった林業先進国では、すでに標準化と政策支援を背景とした商用フェーズのDX実装が進行中であり、今後はこれらの成功事例に学びつつ、日本独自の地形・経済・制度に適したスマート林業の確立が求められています。

森林資源の循環活用と経営の高度化の両立のために、今こそスマート林業に即したテクノロジーの導入と、横断的なパートナーシップの構築が重要です。

シリコンスタジオでは、リアルタイム3DCGによる可視化技術をベースに、デジタルツイン、点群、DEMなど、測定からデータの最適化、クラウド環境の構築、アプリケーション開発に至るまで、林業分野のDXを支援する幅広い技術とソリューションを提供しています。
現場課題に応じた柔軟なアプローチをご提案できますので、ぜひお気軽にご相談ください。

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