ナシ、リンゴ、スモモ、オウトウ等の果樹では、結実安定のための人工受粉が行われています。一方、数年前より受粉に使用する花粉の輸入が停止され、産地では花粉不足が問題となっています。一般的に、花粉の採取適期は開花直前の「風船状期」とされており、それより早くても、遅くても採取効率が低下すると言われています。一方、ナシにおけるこれまでの研究で、すべての品種で必ずしも風船状期が採取適期とならないことが明らかになっています。本研究では、様々なナシ品種の採取適期とその差が生じる要因を解明し、効率的な花粉採取技術の開発を目指します。

　果樹は1年1作であるため技術習得に長い年月を要し、後継者が育ちにくいという問題があります。また、広大な果樹園において生育状況を細かく把握し、管理作業に反映させることは容易ではありません。本研究では、ナシやリンゴの結実状況や枝の伸長状況に着目し、深層学習モデルを用いて画像から生育状況を判定するシステムを開発します。AIを活用した生育診断が可能になれば、経験が浅い生産者の技術向上や園地管理の効率化につながります。

　ナシをはじめとする多くの果樹では、安定生産のために台木が利用されています。現在、ナシの台木は種子繁殖により増殖されていますが、品質が必ずしも均一とならないことから、挿し木による繁殖技術の確立が求められています。リンゴやブドウ等の果樹では、台木により樹体の生育をコントロールする技術が導入されていますが、ナシではその研究が十分に進んでいません。本研究では、台木の様々な形質に焦点を当て、台木の増殖技術や新たな機能を持つ台木の開発に取り組みます。