ピーマン選果機の選び方｜重さ・色・日持ちを判定する4方式と費用【2026】

ピーマン選果機を検討するとき、まず迷うのが「重さによる階級分けは機械にできても、色・形・傷・尻腐れの等級は人が見ている」という境目です。本記事では、ピーマンの等級判定を自動化する4つの方式を比較し、小規模農家向けの簡易な選別装置から共同選果場向けの画像判定までの違い、導入前に確かめることを整理します。

結論から書きます。ピーマンの選果で最も機械化しやすいのは重さによる階級分けで、1台1万円台を目標にした小型の重量選別装置の開発例もあります。カメラによる画像判定を足すと形や色の不良まで自動化の範囲が広がり、国の研究プロジェクトでは、カラー・近赤外・蛍光画像を組み合わせた選果装置でピーマンの選別精度81％が報告されています。落としたい不良が「目に見える」のか「見えにくい」のかを先に切り分けると、比較すべき装置が絞れます。

ピーマンの等級は何で決まるか：出荷規格の3つの軸

ピーマンの出荷規格は全国一律ではなく、県やJAの出荷規格書ごとに決まっています。ただし、どの規格もおおむね「階級（重さ・サイズ）」「等級（形状・色沢）」「品質条件（傷・病害・鮮度）」の3軸で組み立てられています。

階級は重さで分けることが多い

ピーマンの階級は、1果の重さでL・M・Sなどに分けるのが一般的です。宮崎県の都城工業高等専門学校が開発している小型ピーマン選別装置では、農家へのヒアリングをもとに選別基準をS（25g）・M（40g）・L（60g）に設定できる仕様を目標にしています（都城高専「小型ピーマン選別装置の開発」）。具体的な重量の区切りは産地の規格書で確認してください。

等級は形と色沢で分ける

等級は、品種固有の形状と色沢（色とツヤ）を備えているかで分けるのが基本です。多くの規格書では、形・色沢の良いものを上位の等級に置き、着色の不十分な果実や形の崩れた果実を下位の等級に回す組み立てになっています。形の崩れ・色の薄さ・ツヤの無さは数値ではなく見た目の判断で、ここが選別の人手が減らない理由になりがちです。

品質条件は傷・病害・日持ち

規格書には、傷・病害虫の被害・しおれ等が無いことといった品質条件も並びます。ピーマンで実務上問題になりやすいのが、果実の先端が黒く傷む尻腐れ（尻腐れ果）と、出荷後に傷みが進んで「棚もち」（店頭での日持ち）が悪くなるケースです。出荷時には目立たないのに、市場や店頭で問題になるのがこの領域です。

ピーマンの等級判定を自動化する4つの方式

ピーマンの選果を機械化する方法を、重量選別だけの構成から分光による品質評価まで4つに整理します。品目専用の公開価格はほとんど無いため、開発目標として公開されている例を除き、金額は相対的な規模感で示します。

用語を補足します。近赤外（NIR）は人の目に見えない約700nmより長い波長の光で、果実の水分や組織の状態によって吸収や散乱が変わります。ハイパースペクトルカメラの仕組みは、光を数十〜数百の波長に分けて撮影し「どの波長に差が出るか」を探せる点にあります。青果全般の選果方式の位置づけは、選果機の自動化5方式の比較で外部品質・内部品質の軸から整理しています。

小規模農家は「重さを量る手間」から減らす

中小規模のピーマン農家の多くは目視で選別し、判別しにくいサイズだけ重量計で量っています。都城高専の資料は、この重量測定のたびに選別作業が止まることが作業者の負担になっていると指摘し、載せるだけで重さに応じて左右に振り分ける装置（目標性能は1個1.0秒・精度±1.0g程度）を開発しています。手元の作業を止めずに階級を分けられるだけでも、選別時間は大きく変わります。

色・形・日持ちの判定は画像と波長の問題になる

国の「戦略的スマート農業技術の開発・改良」では、京都大学を代表とする研究グループがピーマンと万願寺とうがらしを対象に、収穫台車に載せる粗選別ユニットと、選果場向けのAI精密選果装置を開発しました。報告では、台車搭載の2選（正常果と格外）ユニットで収穫・選果作業時間を最大33％削減し、棚もち等級を判定する精密選果装置でピーマン81％・万願寺とうがらし86％の選別精度を得たとされています。精密選果装置はカラー・近赤外・蛍光の画像を使い、令和9年度の製品化を予定しています（農研機構 生研支援センター 成果資料 SA1-401A1）。同プロジェクトからは、蛍光画像と通常のカラー画像を使ってピーマンの尻腐れを早期に検出する論文も公表されています。

ここから読み取れるのは、ピーマンの「日持ち」や「尻腐れの初期」のように肉眼で分かりにくい差は、RGBの3色だけでなく近赤外や蛍光といった別の波長の情報で捉えようとしている、という点です。ただし、これらは研究段階の成果で、どの品種・作型でも同じ精度が出るとは限りません。

既存の選果機で足りるかを決める判定チャート

ピーマン選果機の検討は、次の4つの問いに順番に答えると、比較すべき方式が自然に絞れます。

実務で多いのは、問い3と問い4の境目で迷うケースです。「出荷時は問題なく見えたのに、店頭で傷みが出たと言われる」という悩みは、選果の時点で何を見ればよいかが分かっていないことが原因になりがちです。装置を買う前に、正常果と、後から傷みが出た果実を並べて撮影し、波長ごとに差が出るかを見るのが最も確実です。

導入費用の考え方と見積の比べ方

ピーマンの選果機は、処理能力・レーン数・判定方式・搬送部の構成で金額が大きく変わり、ライン式は個別見積になるのが通常です。見積を比べるときは、金額より先に次の範囲を揃えてください。

• 本体の範囲：秤・カメラ・搬送部・箱詰め部のどこまでが含まれるか
• 規格値の設定：産地の階級・等級の規格に合わせた設定を、誰がどこまで行うか。規格改定時に変更できるか
• 判定の作り込み：画像判定の基準づくり（学習用の果実の準備を含む）の費用と期間。作型や時期で色が変わる品目では、学習のやり直しが前提になる
• 設置・電源工事：作業場の改修や電源の増設が別途か
• 保守：年間保守に部品交換・判定基準の更新が含まれるか

選果機全般の価格が何で決まるかは光センサー選果機の価格を決める7要因、見積の分解の仕方は選果機の価格を6要素に分解した記事で詳しく扱っています。

私たちは国産のハイパースペクトルカメラ irodori を開発しています。記事の途中で恐縮ですが、ピーマンの色や日持ちの判定がどうしても人の目に残ってしまうとお悩みでしたら、製品の考え方だけでもご覧いただけたら嬉しいです。

ピーマン選果機の導入に使える補助金

選果・調製の機械化には、国の補助制度が使える場合があります。農業者・産地向けの制度と、選果・出荷を事業として行う法人向けの制度では、窓口も対象者も異なります。

農業向けの補助制度の全体像はスマート農業の補助金2026の記事でまとめています。制度は年度ごとに要件と公募時期が変わるため、公募時期・要件は必ず公式サイトで最新情報を確認してください。採択されるかどうかや補助額は、事業計画と審査によって決まります。

irodori を使った検証や導入が補助金の対象になり得るか、どの制度から当たるのがよいか判断がつかない場合は、まずはお気軽にご相談ください。

導入前に確かめること、そして向かないケース

ステップ1：規格書の「人が見ている項目」を書き出す

産地の出荷規格書を開き、階級・等級・品質条件のうち、いま人が目で判断している項目を書き出します。重さだけなら重量選別、形と大きな傷まで含むなら画像判定、色や日持ちまで含むなら照明や波長の検討が要る、というように、ここで必要な方式の範囲が決まります。

ステップ2：正常果と不良果を同じ条件で撮る

カタログの対応品目ではなく、ご自身の品種・作型・不良で確かめてください。落としたい不良の果実と正常果を同じ条件で撮影し、差が出るかを見ます。分光での確認はハイパースペクトルカメラのデモ・試験撮影の形で小さく始められます。他の品目で同じ検討をした例として、きゅうり選果機の選び方やトマト選果機の選び方も参考になります。

ハイパースペクトルカメラが向かないケース

正直に書きます。ハイパースペクトルは万能ではありません。第一に、重さだけで階級を分けているなら、秤の方が速く安く確実です。第二に、形の崩れや大きな傷が中心なら、カラーカメラの方が導入しやすい場面が多くあります。第三に、データ量が大きいため、検証用の構成をそのまま選果ラインに載せることはできず、有効な波長を絞った構成への移行が前提になります。これらに当てはまるなら、別の方式を選ぶほうが合理的です。

まとめ：規格の「数値化されていない判断」を先に特定する

• ピーマンの等級は「階級（重さ）」「等級（形状・色沢）」「品質条件（傷・病害・日持ち）」の3軸で決まる
• 小規模農家は、重さを量るたびに作業が止まる手間を小型の重量選別装置で減らすのが第一歩
• 形と目に見える色はカラーカメラ、日持ちや尻腐れの兆候は近赤外・蛍光などの波長情報で捉える研究が進んでいる
• 色に出る前の差は、装置を買う前に現物サンプルで差が見えるかを小さく確かめる

私たちはこれまで、食品・農業・インフラ・医療などの現場とともに、ハイパースペクトルカメラの実証を重ねてきました（取り組みは実績一覧でご覧いただけます）。ピーマンの色や傷みの差が光で見えるのか、現物での試験撮影からご一緒できます。まずは検証の進め方をまとめた資料をご覧いただけたら嬉しいです。