Tevelとは？空飛ぶ果実収穫ロボットFARと農業AIを紹介

収穫期の短い期間に人手を確保したい果樹農家や農業法人に向け、Tevelは空を飛んで果実を摘み取るロボットを開発しています。
AIで果実を見つけ、選んで収穫することで、人手不足による取り残しや適期を逃す問題を減らすことを目指すイスラエルの企業です。

分野：農業AI、フィジカルAI／エリア：中東、イスラエル。
情報確認日：2026年10月9日。
以下の機能と収穫事例は公式資料に基づくメーカーの説明であり、gennaiが実機で検証した結果ではありません。

Tevelはどんな会社か

創業者の公式紹介によると、Yaniv Maorは果実収穫の働き手不足をきっかけに、2017年にTevel Aerobotics Technologiesを創業しました。
公式連絡先にはイスラエル本社のほか、米国とイタリアの拠点が掲載されています。

主な対象は果樹園の収穫工程です。
同じ農業ロボットでも、Carbon Roboticsのレーザー除草やEcorobotixの精密散布とは、担う作業が異なります。

果実収穫ロボットFARの仕組み

製品の中心は、FAR（Flying Autonomous Robots）と呼ばれる飛行型の自律ロボットです。
公式技術紹介では、画像から果実や葉などを識別し、果実の大きさや熟度を判定しながら、移動する軌道と姿勢を制御する構成が説明されています。

構成	役割
飛行型ロボットFAR	木の中へ接近して果実を摘み取る
画像認識と制御AI	果実の識別、軌道の計画、葉や果実に接触した際の姿勢調整
収穫データ機能	摘み取った果実と収穫容器の情報を記録する

チリでの公式収穫事例では、Darwin Harvesting Groupが開発した地上の収穫プラットフォームに8機のFARを組み合わせ、摘んだ果実を搭載容器へ送る構成が紹介されています。
飛行ロボットだけで果樹園全体の物流を完結させる説明ではなく、地上設備と組み合わせた収穫システムとして捉えると、導入時の設備確認につながります。

対象の果実と収穫データ

公式サイトは、リンゴ、モモ、アンズ、ネクタリン、プラム、ナシを収穫対象として掲載しています。
対象品目への掲載は、すべての品種や樹形で同じ性能が出ることを保証するものではありません。

技術ページによると、取得する情報には果実の重量、大きさ、色、収穫時刻、位置などがあります。
これは、収穫する動作と同時に、選果場へ送る容器の中身を把握するための機能です。
同ページは病害検出も挙げていますが、今回確認した説明だけでは、対象の病害や診断精度までは判断できません。

海外の収穫事例と実用化の読み方

米国HMC Farmsでの試験

HMC Farmsとの公式紹介は、カリフォルニア州Kingsburgの農場で実施した取り組みを、試験導入を意味する「pilot」と表現しています。
モモ、ネクタリン、プラムの収穫を報告し、農場側は高密度に植えた果樹園がロボットの利用につながったと説明しています。

同ページに掲載された農場責任者Drew Ketelsenの言葉は、進捗を判断する手がかりになります。

“This project is still in an early stage”
日本語訳：「このプロジェクトは、まだ初期段階にある」

これは当該発表時点の証言です。
確認日現在の稼働台数や契約継続状況まで示すものではありません。

チリUnifruttiでの収穫

Unifruttiとの公式発表は、チリLinaresのリンゴ園で3月から5月に複数品種を収穫したと報告しています。
同社は選択的な収穫と果実の傷みの抑制を説明していますが、本文には成功率や、人による収穫と比較した傷みの割合が示されていません。

これらの資料からは、農場で実際に収穫した事例を確認できます。
一方、今回確認した範囲では、誰でも同じ条件で申し込める標準価格、提供台数、地域ごとの契約条件は確定できませんでした。
現場での試験や提携事例と、一般販売の条件を分けて読む必要があります。

日本の果樹園で検討する際の確認点

公式問い合わせページには米国、欧州、一般問い合わせの窓口があります。
今回確認したページには、日本向けの販売価格、保守拠点、納期は掲載されていませんでした。

導入相談では、次の条件を自分の果樹園に当てはめて確認すると、実演動画だけでは分からない運用を具体化できます。

品目と品種、樹高、枝の配置、列間隔が収穫可能な条件に合うか。
地上プラットフォームが園内を通れるか、既存の収穫容器と接続できるか。
風雨や傾斜のある場所で、どの条件まで稼働できるか。
収穫量あたりの費用、監督者の人数、保守、停止時の対応はどうなるか。
国内で使用するために必要な手続きや安全条件を誰が確認するか。

これらはgennaiが整理した確認項目であり、Tevelが対応を保証している条件ではありません。
Tevelの紹介から見えるのは、果実を認識するAIを、収穫の身体動作とデータ取得につなぐ取り組みです。
導入の判断には、対象園での実演条件と提供条件を確かめることが次の一歩になります。

出典と更新履歴

以下はすべてTevelの公式資料です。
確認日は2026年10月9日です。
本文で公開年を確認できない資料について、検索結果の推定公開年を補ってはいません。

Tevel公式サイト：対象品目、用途。
Yaniv Maor：創業者、2017年の創業、背景。
Technology：画像認識、制御、収穫データ。
Tevel Partners With HMC Farms of Kingsburg, California：試験導入、品目、短い引用。
Tevel Partners with Unifrutti, Expands to South America：チリでの収穫、8機構成。
Contact Us：本社、海外拠点、問い合わせ窓口。

2026年10月9日：公式資料に基づいて会社と果実収穫ロボットの紹介を新規作成。