東京大学大学院農学生命科学研究科・農学部

データで森の仕事を安全・効率的にする

私の研究は、森林で行われる伐採や集材などの作業を、より安全で効率的に行うことを目的としています。日本の林業は、急な斜面や複雑な地形が多く、作業の負担や事故のリスクが高いという課題があります。そこで私は、林業機械に搭載されたセンサーから得られる作業データや位置情報（GNSS）、さらにドローンを用いたレーザー計測（LiDAR）などのデジタル技術を活用し、森林作業を客観的に「見える化」する研究に取り組んでいます。
これらのデータを組み合わせることで、地形や森林の状態が作業の速さや安全性にどのように影響しているのかを詳しく分析できます。将来的には、作業計画の改善や事故防止につながる判断材料を提供し、持続可能で安全な森林管理の実現に貢献することを目指しています。

現場とデータをつなぐ森林科学教育

教育面では、森林作業の現場を理解しつつ、データを用いて科学的に考える力を身につけることを重視しています。講義では、森林施業や林業機械の基礎に加え、作業データや位置情報、リモートセンシングの考え方を学びます。また、実習や演習では、実際の作業データやドローン計測データを用い、分析から結果の解釈までを体験的に行います。
私が育成したいのは、現場感覚とデータ分析力の両方を備えた人材です。卒業後は、林業関連企業、行政、研究機関など、幅広い分野で活躍できる力を身につけてほしいと考えています。大学院では、学生一人ひとりの関心に応じて研究テーマを設定し、現場調査とデータ解析を組み合わせた実践的な研究指導を行っています。

森林作業データを価値に変える産学連携

私は、林業機械メーカー、森林組合、ICT 企業などとの共同研究を通じて、森林作業の高度化に取り組みたいと考えています。現在は、林業機械から得られるオンボードデータや GNSS、ドローン LiDAR を用いて、作業時間、生産量、安全リスクを定量的に評価する研究を進めています。これにより、作業の改善点や効率化の可能性を具体的に示すことができます。
今後は、作業計画支援ツールの開発や、安全管理・教育への応用など、実務に直結する成果の創出を目指しています。現場データを活用した新しい技術やサービスを検討している企業・法人の方々と連携し、実証研究やデータ解析を通じて、双方にとって価値のある成果を生み出していきたいと考えています。