世界食料農業白書

2022年報告

二〇二二年報告 要約版

世界食料農業白書
オートメーションを活用し農業システムを変革する
20世紀初頭以来、オートメーションは世界の農業を形づくってきました。電動による機械化は、生産性の向上、重労働の軽減、労働力の効率的配分という点で大きな利益をもたらしましたが、環境への負の影響もありました。しかし最近では、新世代のスマート農業におけるオートメーション技術が登場し、農業の生産性とレジリエンスをさらに高めるとともに、過去の機械化によって引き起こされた環境持続性の課題にも対応できる可能性を持っています。

要約版

FAO がこのたび発行した『世界食料農業白書2022年報告』は、より最近のデジタル技術を含む農業のオートメーションの推進要因について考察しています。27のケーススタディに基づき、本報告書は世界中のさまざまな農業生産システムにおけるデジタルオートメーション技術の採用のための事例を分析しています。分析では、特に小規模生産者がこれらの技術を包括的に採用することを阻むいくつかの障壁を明らかにしています。主な障壁としては、デジタルリテラシーの低さ、接続性や電力へのアクセスといった有効なインフラの欠如、さらに財政的な制約が挙げられています。こうした分析に基づき、本書は、開発途上地域の不利な立場にあるグループが農業のオートメーションの恩恵を受けられるよう、またオートメーションが持続可能でレジリエンスのある農業・食料システムに貢献できるよう、政策提言を行っています。

世界食料農業白書
2022年報告︵公 社︶国際 農林 業協 働協 会

The State of Food andAgriculture 2022 (英語全文版)

Some rights reserved. This work is available
under a CC BY-NC-SA 3.0 IGO licence

オートメーションを活用し農業システムを変革する

Published by arrangement with theFood and Agriculture Organization of the United Nations
by theJapan Association for International Collaborationof Agriculture and Forestry
本書の原文は、国際連合食糧農業機関 (FAO) によって発行された『The State of Food and Agriculture 2022: In brief』であり、日本語版は(公社)国際農林業協働協会が作成した。翻訳に不一致がある場合には、原文が優先される。本書において使用している名称および資料の表示は、いかなる国、領土、市もしくは地域、またはその関係当局の法的地位に関する、
またはその地域もしくは境界の決定に関するFAOのいかなる見解の表明を意味するものではない。特定の企業、製品についての言及は、特許のあるなしにかかわらず、言及のない類似の他者よりも優先してFAOに是認あるいは推薦されたものではない。
©JAICAF, 2023 (Japanese translation)©FAO, 2022 (English edition)
本書は『The State of Food and Agriculture 2022』全文版の主要なメッセージと内容をまとめたものであり、図表の番号は全文版に準じている。
表紙写真：©Sorapong Chaipanya/Shutterstock.com
水田でタブレットを活用する農家（タイ）

世界食料農業白書2022年報告：要約版
オートメーションを活用し農業システムを変革する
2023年3月31日発行
翻訳・発行：（公社）国際農林業協働協会（JAICAF）〒107-0052

東京都港区赤坂8-10-39
赤坂KSAビル
TEL：03-5772-7880
FAX：03-5772-7680
URL：http://www.jaicaf.or.jp

ISBN: 978-4-908563-94-2 print
ISBN: 978-4-908563-95-9 pdf
FAO/2023.3/500

目次

主要メッセージ

4

序文

6

要約

11

農業のオートメーション：
好機は多いが課題もある

12

図1

オ
 ートメーションシステムの3 段階サイクル

13

図2

農 業のオートメーションの進歩

13

図3

所
 得グループ別（上図）および地域別（下図）の総雇用に占める農業雇用の割合（1991
年～ 2019 年）

過去を理解し、未来に目を向ける

22

農業のオートメーションが労働者と消費者に及ぼす影響

23

14

農業のオートメーションプロセスは包摂的でなければならない

2515

効率的かつ持続可能で包摂的な農業のオートメーションに向けた
ロードマップ26

農業を対象とした政策と介入もオートメーションの導入に影響を
及ぼす

26

16

表2

農
 業のデジタルオートメーショ
ンにおける画期的な技術・活動

17

農業におけるデジタルオートメー
ション技術とロボット工学の現状

19

シンプルな電動機械化にもまだ果たすべき役割がある

19

デジタルオートメーションへの投資理由

 まざまな準備レベルにあるデさ
ジタルオートメーション技術24

耕 地 1,000ha 当 た り の ト ラ
クター使用台数農
 業生産システム別に見る
人工知能搭載デジタル技術
およびロボット工学の事例

図621

 ートメーションが雇用に与オえる影響に対する農業・食料システムのアプローチ

図4

図5

農業のオートメーションは環境面のメリットを約束するが、さらなる研究が必要である

図7

図8

20

20

|3|

責任ある方法で農業のオートメーションを活用するための政策オプションのロードマップ

27

農業・食料システムを超えた政策、
制度、投資

28

農業のオートメーションは、包摂的で持続可能な農業・食料システムに貢献できる

29

序文

主要メッセージ
1. 農業のオートメーションは、レジリエン

業生産性を向上させ、貧困削減と食料安全保スの構築、生産性と資源利用効率の向上、食障の強化につながり、より広範な経済へのプ

料の質と安全性の改善を可能とすることで、ラスの波及効果をもたらす可能性がある。

持続可能な開発目標（SDGs）の SDG1（貧困ゼロ）や、SDG2（飢餓ゼロ）、環境持続5. デジタルオートメーション技術の利用は拡可能性と気候変動に関するターゲットをはじ大しているが、そのほとんどが高所得国でのめとする目標の達成に向けて重要な役割を果利用である。ビジネスとしてはまだ成熟してたすことができる。

いないケースが多く、一部の技術はまだプロ
トタイプの段階であり、その他の技術も、（通2. 農業のオートメーションは、小規模生産者

信網などの）接続性や電力の面で農村部のイ

や、若者および女性など社会の周辺部にいる

ンフラが限られているため、特に低・中所得グループにとってアクセスしにくいままであ国において普及が妨げられている。

ると、不平等を助長させる可能性がある。また、大型電動機械のような特定の技術も、例

6. 特に小規模農業者や女性など、社会の周辺

えば単一栽培や土壌侵食の原因となることで、部にいる人々がこれらの技術にアクセスでき

環境に負の影響を与える可能性がある。

るようにするには、インフラ整備への投資と農村サービス（金融、保険、教育など）への

3. デジタル革命以前は、トラクターなどの電アクセスを改善することが重要である。

動機械が世界の農業変革の鍵を握っていたが、国によって、あるいは一国の中でも、その導7. デジタルオートメーション技術は、より高入状況には大きな格差があり、特にサハラ以い効率性、生産性、持続可能性、レジリエン

南アフリカの大部分では導入が限定的であっスを実現する大きな可能性を秘めている。した。

かし、技術をさらに発展させ、末端の利用者のニーズに合わせるためには、生産者、メー4. 地域のニーズに合わせ、デジタルツールでカー、サービス提供者が参画し、特に女性やサポートすれば、電動機械化は今もなお、農若者に配慮した包摂的な投資が必要である。

|4|

世界食料農業白書

2022年報告 要約版

8. 農業のオートメーションが雇用に与える影

12. 責任ある農業のオートメーションを促進

響は、状況によって異なる。賃金上昇と労働するための投資やその他の政策行動は、接続力不足が生じている状況下では、オートメー

性の状況、知識や技能に関する課題、インフションは農業とより広範な農業・食料システ

ラの充実度、アクセスに関する不平等など、

ムにおいて雇用者と労働者の双方に利益をも状況ごとの条件に基づいて行う必要がある。

たらし、高技能を持つ若年労働者に向けて機会を生み出すことができる。
9. 農村部の労働力が豊富で賃金が低い場合、農業のオートメーションは失業を生み出す可能性がある。これは、補助金によってオート
メーションが人為的に安くなった場合や、突然の技術革新によってオートメーションのコ
ストが急速に下がった場合に起こり得る。
10. 労働力が豊富な状況では、政策立案者はオートメーションに補助金を出すことを避け、むしろ（特に小規模農業者、女性、若者による）導入に向けた環境整備に力を入れ、その移行期に仕事を失う可能性が高い低技能の労働者に社会保護を提供すべきである。
11. 環境を整えるには、法律や規制、インフラ、
制度、教育・訓練、研究開発、民間のイノベー
ションプロセスへの支援など、複数の首尾一貫した行動が必要である。

|5|

序文

序文
本書は、大規模な技術的変化が加速度的なペースで進んでいる農業分野の現状を深く掘り下げた報告書です。ほんの数年前には想像すらできなかった新しいテクノロジーが今、次々と登場してきています。例えば家畜生産では、搾乳ロボットや家きん給餌システムなど、家畜への電子タグ付けに基づいた技術の導入が一部の国で増えつつあります。全地球測位衛星システム（GNSS）
を利用することにより、トラクターや肥料散布機、農薬散布機の自動操縦など、作物生産の自動化が可能になりました。より高度な技術も、あらゆる分野の市場に投入されつつあります。作物
生産においては、除草ロボットなどの自律型マシンの商品化が始まったほか、無人飛行機（いわゆる「ドローン」）が作物管理や施肥／農薬散布作業などのための情報収集に使われています。
水産養殖の分野では、自動給餌技術や監視技術の導入が進められています。林業では現在、木材の伐採と輸送に関わる機械の自動化が主要な目標となっています。最新テクノロジーの多くは、
精密農業、すなわち情報を活用して投入資材と資源利用の最適化を図る経営戦略を促進するものです。
今日の技術の進歩は驚異的かつ感動的なものであり、もっと知りたいという欲求を刺激するものだといえるでしょう。しかし重要なのは技術の変化は新しい現象ではないということであり、とりわけ、すべての農業・食料システム関係者がアクセスできるわけではないことは銘記しておか
なければなりません。FAO は数十年にわたり、こうした課題の研究に取り組んできました。今日私たちが目の当たりにしているのは、過去 2 世紀の間に加速度的に進んだ農業における技術的変化の長いプロセスにおける 1 つの到達点にすぎません。
このプロセスによって、生産性が向上し、単調できつい農作業の負担が軽減され、労働力を他の活動に振り向けることが可能となり、最終的に生活と幸福度の向上へと結実しました。機械や器具が改良され、時には、診断／意思決定／実作業という農業活動における 3 つの重要ステップを引き受けてきました。農業の歴史的進歩は、手道具から始まり、役畜の利用、1910 年代以降の電動機械化、1980 年代以降のデジタル機器の採用、そして近年のロボット工学の導入という、5 つの技術カテゴリに分類されます。この報告書で「オートメーション（自動化）」と呼ぶ動きは電|6|

世界食料農業白書

2022年報告 要約版

動機械化から始まったものであり、これによって農業活動の実施に関わる構成要素が大幅に自動化されました。より新しいデジタル技術とロボット工学により、診断と意思決定の自動化も徐々に進んでいます。本書が指摘しているように、この進歩は現在進行中ですが、すべての国のすべての農業生産者が同じ段階にあるわけではありません。
省力化技術の変化が社会経済にもたらす可能性のある悪影響、特に離職・転職やそれに伴う失業への懸念が広がっていることも事実です。そのような不安は、少なくとも 19 世紀初頭には生まれていました。しかし振り返ってみると、労働生産性を向上させるオートメーションが必然的に人の仕事を大規模に奪うことになるという懸念は、歴史的事実によって裏付けられているわけではありません。なぜなら、農業のオートメーションは社会的構造変化の一部であり、その結果として向上する農業の労働生産性によって、農業従事者は次第に解放され、工業やサービス業など
他の分野で、より収益性の高い仕事に就くことが可能になるからです。このような変化の間、雇用人口に占める農業従事者の割合は必然的に減少していきますが、他の分野での雇用が創出されます。そこには通常、農業・食料システム内の変化が伴い、それによって上流分野と下流分野で進化が生じ、新しい仕事と新しい起業機会が生み出されるようになります。こうした点を踏まえ、農業はより広範な農業・食料システムの重要な一部分であることを認識する必要があります。
本報告書は、多様であり、かつ、農業・食料システムの効率性や生産性、レジリエンス、持続可能性、包摂性を高めることでその変革に貢献できる農業のオートメーションの潜在的利点を明らかにします。オートメーションは、農業の労働生産性と収益性を向上させ、農業従事者の労働条件を改善することができます。また、農村部において新たな起業の機会を生み出すことができ、それは農村部の若者にとって特に魅力ある点となるでしょう。オートメーションはまた、食品ロスを減らし、農産物の品質と安全性を向上させることができます。さらに、環境の持続可能性や気候変動への適応という点でもメリットをもたらすことができます。多くの場合、精密農業や小型機器の採用といった最近のソリューションは、大型機械を使用する電動機械化よりも地域的条件に適しており、環境の持続可能性と、気候変動などのショックに対するレジリエンスの両方を高める

|7|

序文

ことができます。こうした数多くの利点により、農業のオートメーションは、持続可能な開発目
標（SDGs）のいくつかのターゲット達成にも貢献することが可能です。
一方、この報告書では、農業のオートメーションに伴うリスクと問題も取り上げています。あら
ゆる技術的変化と同様、農業のオートメーションは、農業・食料システムの混乱を招く可能性があります。オートメーションが急激に進み、地域の社会経済的情勢や労働市場の状況に合致していない場合、実際に労働者の解雇が生じる可能性があり、それは一般的に起こり得るものではありますが、回避すべき事態です。さらに、オートメーションによって高度なスキルを持つ労働者に対する需要が増加する一方で、スキルのない労働者への需要は減少するおそれがあります。また、資金力がある大規模な農業生産者の方が、小規模で資金力に乏しい生産者よりもオートメー
ションを容易に利用できる場合、オートメーションは格差を拡大させるリスクがあり、それこそは何としてでも回避しなければなりません。適切に管理されておらず、地域の条件に適合していない場合、オートメーションは――特に大型機械に依存する機械化は――、農業の持続可能性を危険にさらす可能性があります。こうしたリスクは現実的なものであり、この報告書でも取り上げ、分析しています。
しかし、本報告書が提示しているように、オートメーションを否定することは前向きな姿勢とはいえません。FAO は、技術の進歩と生産性の向上がなければ、何億人もの人々を貧困や飢餓、
食料不安、栄養不良から救うことはできないと確信しています。オートメーションを拒否することは、農業労働者に対して、常に生産性が低く、労働に対する見返りが少ない未来を強いることになるでしょう。肝心なのは、オートメーションのプロセスが実際にどのように実行されるかであって、それが起こるかどうかではありません。オートメーションは、包摂的であり、かつ持続可能性を高める方法で実施されなければなりません。
この報告書全体を通して、FAO は農業のオートメーションを成功させるための責任ある技術革新の概念を提示しています。それには、どのようなことが必要でしょうか？
第 1 に、農業のオートメーションは、社会と農業・食料システムの広範な変化と共に進み、その変化とオートメーションが互いに促進し合うような農業変革の一環でなければならないということです。そのためには、オートメーションの導入が真のインセンティブに対応したものであることが不可欠です。したがって、労働力不足の拡大と農村部の賃金上昇に応える省力化技術であれ|8|

世界食料農業白書

2022年報告 要約版

ば、農業変革のプロセスを促進することができます。これに対し、オートメーションの導入や特定のオートメーション技術に対するインセンティブが、例えば政府補助金などによって人為的に作り出されたものである場合、特に労働力が豊富な状況では、オートメーションは労働市場と社会経済に悪影響を及ぼし、大きな混乱を招くおそれがあります。また、政府の政策がオートメー
ションを阻害しないことも重要です。農業生産者や労働者に対して、生産性と競争力が恒常的に低い未来を強いることになるおそれがあるからです。本報告書では、政府の適切な役割とは、オートメーションの適切なソリューションの採用を促す環境づくりであり、ソリューションが不適切になり得る状況で、そのソリューションにインセンティブを直接与えたり、いかなる形であれオー
トメーションの導入を阻害したりすることではない、と論じています。
SDGs との整合性から、オートメーションは包摂的である必要があります。小規模生産者から大規模な商業農場まで、また女性や若年層、障がい者といった社会的に不利な立場に置かれた人々など、あらゆる人に機会を提供するものでなければなりません。特に女性に関しては、導入にあたっての障壁を克服する必要があります。すべてのカテゴリの生産者に適した技術的ソリュー
ションを利用できるようにするということは、技術をスケールニュートラルにすること――つまり、技術をあらゆる規模の生産者に適したものにしたり、シェアサービスなどの制度的メカニズ
ムを通じてすべての人が利用できるようにすることです。教育とトレーニングを通じたデジタル
スキルの向上も、オートメーションの導入を促進し、不平等な知識とスキルに起因するデジタル
ディバイド（情報格差）を回避するうえで欠かせません。
オートメーションのソリューションの持続性を高め、真に包摂的で革新的なものにするためには、生産者の特性だけでなく、地域の生物物理学的条件や地形学的条件、気候条件、社会経済的条件の観点から、地域ごとの状況に適応させることが必要です。本報告書は現実に即したものであり、万能のソリューションを提案するものではありません。最先端の技術ソリューションといえども、あらゆる場所のあらゆる人にとって最適なものというわけではありません。提示された証拠が示すように、状況によっては、小型の機械や手持ち式の器具といったシンプルな技術が小規模生産者に大きな利益をもたらし、起伏のある土地での生産を可能にすることがあります。さらには、生産者が、より高度な技術ソリューションへと一足飛びに到達して、利用するようになる場合もあります。重要なのは、農業生産者が自身のニーズに最適な技術を選び出し、政府がそれを可能にする環境を作り出すことです。

|9|

序文

本報告書は最後に、農業のオートメーションは、より持続可能でレジリエントな農業に貢献する
ものでなければならないことを提言しています。これまで大型機械の使用は、しばしば環境の持続可能性に悪影響を及ぼしてきました。この問題に対処するには、小型化、軽量化へと機械化の方向を変える必要があります。同時に、精密農業を促進するデジタル農業とロボット工学は、資源効率的に優れ、環境面で持続可能なソリューションをもたらします。応用技術研究や農業研究
は、環境面の持続可能性に向けたさらなる進歩につながるソリューションの発見に役立ちます。
この報告書では、こうした問題を詳細に検証し、農業のオートメーションに関する客観的かつ詳細な調査結果を示し、農業のオートメーションを取り巻く根拠のない神話を解明し、さまざまな国や地域の状況に合った農業のオートメーションの導入方法を提案しています。そして、農業のオートメーションが包摂的かつ持続可能な開発に確実に貢献するため、政策介入や投資を行うべき重要分野を提示しています。
FAO は、適切なガバナンスや人的資本および研究機関によって支えられた技術やイノベーショ
ン、データはあらゆる計画的介入において分野・セクター横断的な加速因子であり、トレード
オフを最小限に抑えながらインパクトを加速させるとして、確固たる戦略的信頼を置いています。間違いなく、これらの加速因子は、あらゆる状況下において農業変革の触媒となるものです。
FAO の本報告書が、持続可能な開発目標（SDGs）を達成するうえできわめて重要なこの分野における政策議論に建設的な形で貢献できることを願っています。

Qu Dongyu

FAO 事務局長| 10 |

要約

はるか昔から、技術の変化は生産性や収入、オートメーションが失業の増加をもたらすと幸福度の向上をもたらしてきた。今日、限らいう一般的な懸念は、理解できるものではあれた農地や非持続的な自然資源利用、気候変

るが、ほとんどの場合、歴史的事実によって動という諸問題に直面する中で増え続ける人は裏付けられているわけではない。総合的に口を養うためには、技術的ソリューションが見た場合、オートメーションは労働力不足を不可欠である。そのようなソリューションは、軽減し、農業生産のレジリエンスを高め、農作物や家畜の生産、水産養殖、漁業、林業な産物の品質を向上させ、資源利用の効率性をど農林水産業のすべてのセクターにおいて生高め、適切な雇用を促進し、環境の持続可能

産性と持続可能性を高めると同時に、農業・性を高めることができる。失業の増加など、

食料システム内の生産性を向上させるために農業のオートメーションがもたらす社会経済必要とされている。

的な悪影響は通常、オートメーションが地域特有のニーズに適していない場合に発生する。

農業のオートメーション（自動化）は農業の悪影響がもたらすリスクに対しては、農場労変革を促し、生産性を向上させ、労働力を再働者が他の仕事にスムーズに移行できるよう配分してきた。この点において、電動機械化にし、貧しい小規模生産者が利益を得るのをは農業活動の自動化を可能にしてきたが、もっ妨げている障壁に対処し、また労働力が豊富と最近では、デジタル技術が、物理的作業のであったり地方賃金が低いという状況下で実施以前に行う意思決定の自動化を可能にしオートメーションを補助するような政策を回ている。

避することにより、対処することができる。

| 11 |

要約

農業のオートメーション：
好機は多いが課題もあるできる。
多くの国では、農業賃金の上昇をもたらす農村部の労働力減少が、農業のオートメーショ

農業関連の作業は、診断、意思決定、実作業

ンの主な要因となっている（図 3）。食品の品という 3 段階で構成されている（図 1）。

質や環境問題に対する消費者の関心の高まり

電動機械化は、耕作や搾乳などの実作業を自も、デジタル技術への投資を後押ししている。

動化する。またデジタルオートメーション技

この流れは、畜産における家畜規模の拡大に術は、診断と意思決定を自動化することがで伴って生じてきた家畜管理と動物福祉の課題

きる。これらのテクノロジーは精度や生産性にも当てはまる。

を高めながら、環境の持続可能性とレジリエンスを高める可能性がある。農業技術の進歩

一方で、大規模で知識のある生産者の方が、を要約すると、手道具から始まり、役畜、電新しい技術に投資し、新しいスキルの再訓練

動機械、デジタル機器、そして最後に人工知を受け、習得する能力が高いことから、農業

能（AI）搭載ロボットに至ったといえる（図のオートメーションは社会的格差を増大させ

2）。

るおそれがある。女性や若年層は、例えば質の高い教育や訓練を受けることや、土地およ

このような背景を踏まえ、本報告書では、農業のオートメーションを次のように定義する。

び信用の獲得、市場参入などにおいて、特に大きな障害に直面する可能性がある。さらに、オートメーションは植え付けや収穫などの定農業活動における診断／意思決定／実作

型作業を伴う仕事を減らし、高度な技術を要業を改善し、重労働を軽減し、また農業する仕事を増やすことも予想される。農村部

活動の適時性と潜在的な精度を向上させの労働力が多い国では、このような雇用の変るための機械および器具の使用。

化が格差を広げるリスクがある。こうした課

農業のオートメーションは、生産性を高め、作物や家畜、養殖業および林業の行き届いた題の克服には、自動化されたソリューション
をあらゆる規模の農業生産者が利用できるよ
う、特に小規模生産者や女性、若年層が導入管理を可能にする。また、より良い労働条件と収入をもたらし、農作業の負担を軽減し、農村における新たな起業機会を生み出すことにあたって直面する障壁を下げる必要がある。
このような方策は、オートメーションを小規
模生産者の条件に合わせる技術革新や、共有ができる。農場の枠を越えたテクノロジー

アセットサービスおよび機械レンタルサービ

は、食料のロスや廃棄をさらに減少させ、食スなど、小規模生産者と器具の所有者とを結»品の安全性を高め、付加価値を高めることが| 12 |

図1

オートメーションシステムの3段階サイクル
診断

実作業

意思決定

SOURCE: FAO elaboration for thisreport.
出典：本報告書のために
FAO
が作成

図2
推定
導入時期

農業のオートメーションの進歩

紀元前１万年まで

紀元前4000年まで

1910年代機械化

テクノロジーの種類

テクノロジーの例

1980年代2000年代デジタルオートメーション（精密農業）

手道具

役畜

電動機械化

デジタル機器

AI 搭載ロボット

斧

牛ぐわ

灌漑
システム

家畜
センサー

収穫
ロボット

無人
トラクター

果実摘み
取り機

魚群探知機

自律式
散布
ロボット

人間が診断および意思決定を行う。
実作業に、単純な道具を補助として用いる。

人間が診断および意思決定を行う。
実作業に、役畜を補助として用いる。

診断と意思決定は人間が行い、実作業には電動機械を補助として用
いる。

トラクター
くわ

役畜
による
牽引

搾乳機
木材伐
出機械

デジタルツールを使うことで、診断と意思決定が改善される。また、実作業の正確さを高める
ため電動機械を追加で使用することも可能。

機械が診断、意思決定および実作業を行う。人 間 は 監 視 と 保守にあたる。

本報告書で取り上げているオートメーション

出典：本報告書のために FAO が作成| 13 |

要約

図3

 得グループ別（上図）および地域別（下図）の総雇用に占める農業所
雇用の割合（1991年～2019年）

80

農業雇用の割合︵%︶

60

40

20

0
1991

1993

1995

低所得国

1997

1999

2001

低位中所得国

2003

2005

2007

2009

高位中所得国

2011

2013

高所得国

2015

2017

2019

2017

2019

世界

80

農業雇用の割合︵%︶

60

40

20

0
1991

1993

1995

1997

サハラ以南アフリカ
南アジア
東アジア・東南アジア
世界

1999

2001

2003

2005

2007

中央アジア
北アフリカ・西アジア
ラテンアメリカ・カリブ海

出典：FAO、2022 年| 14 |

2009

2011

2013

オセアニア
ヨーロッパ
北米

2015

世界食料農業白書

2022年報告 要約版» び付け、生産者が機械を購入せずオートメーて、軽量の手持ち式器具の使用が中心となっションのサービスに料金を支払う仕組みのよている。1960 年代と 1970 年代に実施された

うな、革新的な制度的取り決めを通じて実現

機械化促進のための取り組み（補助金付きのすることができる。

機械の提供や国営農場の設立など）は費用がかさみ、またガバナンスに関わる問題のため

農業のオートメーションを大型機械に頼ると、そのほとんどが失敗した。こうした傾向は、

環境の持続可能性を危険にさらし、森林破壊

農業がアフリカ共通の開発課題として再び注やモノカルチャー、生物多様性の損失、土地目されるようになったのと軌を一にして変化の劣化、土壌浸食につながるおそれがある。

を見せ始め、あらためてオートメーションにオートメーションの新しい進歩、特に AI を関心が向けられるようになった。

搭載した小型機器であれば、こうした悪影響の一部を食い止めることが実際に可能である。

1970 年代以降、デジタル技術はさまざまな用
途を通じて農業へと進出してきた（表 2）。
当初は、電子識別に基づいて家畜を管理する

過去を理解し、未来に目を向ける

単純な精密畜産技術だったが、1990 年代に入ると搾乳ロボットへと進化していった。同時に、全地球測位衛星システム（GNSS）を搭

世界中で電動機械化が大幅に進んでいるもの

載した機械など、デジタルツールを組み込んの、幅広い国をカバーする信頼性の高い世界だ機械が登場し、トラクターや肥料散布機、的データが存在するのはトラクターに関する

農薬散布機の自動操縦が可能になった。さら

データだけであり、時期も 2009 年までに限に最近では、スマートフォンなど機械に組みられている（図 4）。トラクターの使用は、20込まれていないデバイスが、センサーや高解世紀で最も影響力のある技術革新の 1 つで
あ り、1910 年 か ら 1960 年 に 米 国 で 始 ま り、1955 年以降、日本やヨーロッパに広まった。
その後、一部の国で農業機械製造業が生まれ、アジアやラテンアメリカの多くの国で、電動像度カメラ、各種搭載アプリを通じて生産者に情報を伝えている。これらのテクノロジー
は、コストを削減し、生産性を高め、作業ス
ケジュールの柔軟性を高め、生活の質を向上させることができる。

機械の導入が大きく広がっていった。レンタル機械市場の出現が導入を後押しし、小規模さらに進化した技術が IoT（モノのインター

生産者が利用できるようになった。しかしながら、サハラ以南アフリカでは過去数十年間、トラクターの導入が停滞しており、依然としネット）であり、例えば、作物や家畜、魚を監視し、管理に関する決定を（一部）自動化
するために使用されている。デジタルサービ| 15 |

要約

図4

耕地1,000ha当たりのトラクター使用台数

80

60

40

20

0

東アジア・
東南アジア

ヨーロッパ

ラテンアメリカ・カリブ海

北アフリカ・
西アジア

北米

1960年代1970年代1980年代1990年代2000年代オセアニア（オーストラリアとニュージーランド
を除く）

南アジア

サハラ以南
アフリカ

注記：トラクターとは、農業で使用されるホイール式、クローラ式および装軌式のトラクターを意味する。2000 年のデータは、一部の国について新たに 4 番目のタイプ（耕運機）を追加している。データは 1961 年～ 2009年のデータを一貫して提供した国のみを対象としている（合計 108 ヵ国）。中央アジアはデータ不足のため対象から外した。2000 年のデータに 4 番目のタイプ（耕運機）を追加した 33 ヵ国を含め、すべての国のデー
タは報告書全文版の付録 2 を参照のこと。
出典：FAO、2021 年

スには、器具の所有者と器具を必要とする農例えば稲作用の可変作業技術（VRT）はだい家を結び付ける共有アセットサービスも含ま

ぶ前に開発された手法で、また手持ち式の土れる。

壌スキャナーはアフリカやアジアの低所得国で利用されている。無人航空機（ドローンなど）

デジタル技術は、機械化されていない精密農や GNSS は、機械化が進んでいないアジアの業にも応用できるポテンシャルを持っている。

農家（耕地面積測定用）やアフリカ（圃場境手作業で特定の場所に肥料を散布する技術、界のマッピング用）でも使用されている。

| 16 |

世界食料農業白書

表2

2022年報告 要約版

農業のデジタルオートメーションにおける画期的な技術・活動
企業または
団体・組織

国

家畜用電子 ID

モンタナ州立大学

米国

Hanton and Leach, 1974

GPS の民間使用を許可した大統
領令

アメリカ政府米国

Brustein, 2014
Rip and Hasik, 2002

ドローンによる肥料・農薬散布

ヤマハ

日本

Sheets, 20181987

コンピュータ制御式 VRT 肥料散
布Soil Teq

米国

Mulla and Khosla, 20161992

搾乳ロボットLely

オランダ

Lely, 2022
Sharipov et al., 2021

GNSS による農機具の誘導

Beelineオーストラリア

Rural Retailer, 2002

N センサー

Yara

ノルウェー

Reusch, 19972006

自動噴霧機ブームセクションコ
ントローラー

Trimble米国

Trimble, 2006

2009

播種機用ローシャットオフ

Ag Leader

米国

Ag Leader, 2022

2011

除草ロボットEcorobotixNaïo Technologies

スイス
フランス

Ecorobotix, 2022
Naïo, 2022

2013

コンバインハーベスターのオペレーター支援システム

Claas

ドイツ

Claas, 2022

2017

初の完全自律式農作物生産

ハーパー・
アダムス大学イギリス

Hands Free Hectare, 20182018

自律式グレインカート

Smart Ag

米国

Smart Ag, 20182022

自律式大型トラクター

John Deere

米国John Deere, 2022

年

1974

技術または活動

参考文献

1983

1997

注記：GPS ＝全地球測位システム、VRT ＝可変レート技術、GNSS ＝全地球測位衛星システム。
出典：Lowenberg-DeBoer, 2022.
| 17 |

セルビア
圃場で作業する
自律式ハーベスター©Scharfsinn/
Shutterstock.com

世界食料農業白書

農業におけるデジタルオー
トメーション技術とロボット
工学の現状

2022年報告 要約版

多くの技術的ソリューションがすでに利用可能になっており、その方向性と普及率は政策的選択の影響を大きく受ける。政府は、特に小規模生産者や女性、若年層および社会的弱者のために、こうした技術の利用を促進し、農業におけるデジタルオートメーションとロ

生産者固有のニーズに合わせた調整がなされボット工学の応用分野は非常に多岐にわたる

るよう確実を期す必要がある。理想をいえば、（図 5）。さまざまなセンサーや高解像度カメ

民間部門がオートメーションの需要を満たす

ラを搭載したスマートフォンは、低・中所得ことができるよう、革新的技術のための公平

国の生産者（特に小規模生産者）にとって最な競争の場を政府が作るべきである。

も手に入れやすいハードウェアである。しかし、農村部ではデジタルリテラシーが低く、小規模生産者に適した技術が不足しており、またそうした技術のコストが比較的高いことが、依然として最大の導入障壁となっている。

シンプルな電動機械化にもまだ果たすべき役割がある
今後のデジタル技術およびロボット工学の展

最近では、自律式作物ロボットなどの先進技

望は明るいが、一方で電動機械化も、収入の術の商品化が始まっている。ドローンは情報増加、コスト削減、重労働の軽減、家事から収集や施肥／農薬散布などの投入作業の自動の解放といった点で、依然として多くのメリッ化に使用されているが、多くの場合、その使トをもたらす可能性がある。こうした技術は、用は厳しく規制されている。

保存技術や貯蔵技術のおかげで食品の安全性を向上させることも可能であり、また農作業

水産養殖分野ではオートメーションが進んでの迅速化を図り、変化する気候に作業を適応

おり、林業分野でも、移動ロボットを仮想現させる柔軟性を高めることで、特に気候変動

実およびリモートセンシングと組み合わせるに対するレジリエンスを強化することもできことで、木材の伐採搬出作業の多くがすでにる。また、経済全体に波及効果を及ぼす可能

高度に機械化されており、先進的な自動化機性もある。たとえば、農家の労働生産性向上

械への道が開かれている。さらに、リモートに伴い農業以外のモノやサービスへの需要がセンシングは森林破壊の監視にも使われてい増加したり、労働力が農業以外の労働生産性る。屋内農業や垂直農業といった環境制御型
農業にも、オートメーションの可能性がある。

の高い分野に移動したりすることで非農業経済が拡大することによって、波及効果が生じる可能性がある。

| 19 |

要約

図5

 業生産システム別に見る人工知能搭載デジタル技術およびロボット
農
工学の事例

家畜

農作物

水産養殖

林業

電子タグ

無人
トラクター

自動水産
養殖管理

GPS
誘導輸送

搾乳
ロボット

散布
ロボット

自動給餌機

森林監視

自動給餌機

収穫
ロボット

出典：本報告書のために FAO が作成

したがって、電動機械化の利用は、状況によっを減らすことができる。役畜も高度な手道具てはまだ拡大の余地がある。低・中所得国でも、多くの地域で労働力不足を改善し、収穫は、大型機械よりも低コストで環境持続性の量の向上や土地の拡大を可能にしてくれる。

ある二輪トラクターなどの小型機械の方が小動力源を増やすうえで、多くの場合、これら

規模生産者にとってはメリットがある可能性

が最も実行可能性が高い選択肢である。

が高い。このため農業の機械化は、多くの低・中所得国の政策課題の上位に位置付けられてデジタルオートメーションへの投資理由いる。このことは特に、農業の機械化が長らく放置されてきたサハラ以南アフリカに当てはまる。

農業技術に対するビジネスケース（投資理由）
手動技術や役畜の利用も、今なお大きな役割

は、民間部門が潜在的利益をどの程度得られを果たすことができる。役畜は小規模で細分るか、が基礎となる。すなわち、サプライヤー

化された農場にとって重要な動力源になり得や生産者が関わってくるのは、利益がコストるものであり、高度な手道具は人力の必要性

を上回る場合のみである。一部のテクノロジー| 20 |

世界食料農業白書

2022年報告 要約版

や特定の状況では、投資コストが利益を超え

これらのケーススタディからは、いくつかのる可能性があるが、社会という広い文脈では重要な教訓を得ることができるだろう。導入

大きなメリットを持つ可能性もあり、その場の鍵を握る要因は、第 1 に、農業活動を成功

合は公的な介入によって、民間の利益を社会させるソリューションの能力に対する認識で全体の利益と一致させることができる。

あり、第 2 に、ソリューションを扱う農業従事者の能力である。しばしば障害となるのが、データ不足を前提としたうえで、デジタルオー

デジタルリテラシーの欠如や接続性および電トメーションのサービス提供者への聞き取り力の不足である。これらの障害は、変化へのに基づいた 27 件のケーススタディを用いて、抵抗感が大きいほど増幅することが多く、一農業におけるデジタルオートメーションのビ

般的に農業人口の高齢化によって生じる。若

ジネスケースを明らかにした。これらのケー

い農業従事者がオートメーションへの変革に

ススタディは、世界中のあらゆる地域と農業貢献するとみなされるのはそのためである。

生産システム（作物、家畜、水産養殖、アグ導入の鍵を握るもう 1 つの要因は、市場の動ロフォレストリー）を対象としているが、そ向である。生産者間の厳しい競争環境がある

れぞれの準備段階は様々で、多くが開発や商と、生産者はより多くのリスクを取り、より業化の初期段階にある（図 6）。調査の結果、高い生産性と効率をもたらす新しい技術を採27 社のサービス提供者のうち、財政的に持続用するようになる。一方、導入を阻む要因と性を持っているのは 10 社のみであることが判しては、技術輸入の規制やデータ共有に関す明した。この 10 社は主に高所得国に拠点を置る方針の欠如、そして不十分な公共政策とイ

き、成熟段階にある（つまり広く採用されてンセンティブが挙げられる。ただし、規制やいる）ソリューションを用いて、主に大規模公的支援は、適切に設計されたものであれば、生産者にサービスを提供している。また、ケー導入の強力な推進力になる可能性がある。

ススタディの 3 分の 1 以上において、農家がこれらのソリューションから、生産性や効率性および新しい市場機会の向上による恩恵を受けていることが示された。全体的に見ると、調査結果はデジタルオートメーション技術のビジネスケースがまだ未成熟であることを示している。理由の 1 つは、そうしたテクノロ
ジーの多くがまだ試作段階にあることや、特農業のオートメーションは
環境面のメリットを約束するが、さらなる研究が必要である
高所得国だけでなく、低・中所得国の多くのに低・中所得国にとって導入に対する厚い障商業農場でも、主に大型機械の使用によって、壁が存在することである。

| 21 |

要約

図6

さまざまな準備レベルにあるデジタルオートメーション技術

水産養殖のオートメーション

ロボット工学、IoT、モデル、分析、生命工学

保護作物
農業

ロボット工学、IoT、AI、ダッシュボード

農場全体のデジタル化（作物）

複数のデジタルコンポーネント、FMIS との統合

フルオート
メーション（家畜）
フルオート
メーション（作物）

ロボット工学、IoT、データ分析、AI
収穫機、ロボット工学、機械データ、MV、AI

アクティブ UAS
（作物）

施肥、散布、授粉など

トラクターと機械（作物）

レンタルプラットフォーム、GNSS、VRT、IoT
UAS、DS 用 RS を装備（マッピングおよび探査）

非組み込み型
ソリューション
（作物および家畜）

デジタルソリューション（SMS モバイル、RS、アドバイザリプラットフォーム）
UAS、DS 用 RS を装備（分析、モデル、AI による）準備レベル
プロトタイプ

市場化前段階拡張

成熟

注記：U AS ＝無人航空機システム、IoT ＝モノのインターネット、AI ＝人工知能、FMIS ＝農場管理情報システム、MV ＝機械視覚、GNSS ＝全地球測位衛星システム、VRT ＝可変作業技術、RS ＝リモートセンシング、
DS ＝意思決定支援
準備レベルは次の 4 つのステージに分かれる。（i）プロトタイプ：限られた試験でコンセプトがテストされ実証されている。（ii）市場化前段階：実際の生産環境下でソリューションが機能し、サービス提供者がクライアントを確保するために 1 つまたは複数のビジネスモデルを調査中である。（iii）拡張：複数のエンドユーザー／
クライアントにソリューションが採用されており、1 つまたは複数のビジネスモデルが収益を上げている。（iv）
成熟：ソリューションに好意的な顧客ベースが存在し、1 つまたは複数のビジネスモデルに収益性があり、需要が高まっている。
出典：Ceccarelli et al., 2022.

農業はすでに高度に機械化されている。しかる。オートメーション技術の革新は、これらし、この種の機械化は、土壌侵食や森林破壊、の課題に対処するうえで役立つ。例えば電動

生物多様性の損失を引き起こしており、その機械化にあたっては、小型で軽量の機械（4すべてがレジリエンスの低下につながってい輪および 2 輪の小型トラクターなど）に合わ| 22 |

世界食料農業白書

2022年報告 要約版

農業のオートメーションが労働者と消費者に及ぼす影響せた調整が可能である。そうすることで圃場の大規模な整地や改造の必要がなくなり、生物多様性の損失を最小限に抑えることができる。電動除草機や移動式脱穀機などの小型電動機械も、女性が簡単に操作できるため、ジェンダー平等の点でメリットがあると考えられ農業のオートメーションが雇用に及ぼす全体る。

的影響を測定することは困難である。なぜなら、農業活動だけでなく、その上流と下流で精密農業をサポートするデジタルオートメー

生じるあらゆる変化と関係する労働力の再配ション技術には、保全農業などの持続可能な置を追跡した大量のデータを必要とするから農法の採用を促す可能性もある。コンピューである。農業の変革が進むと、人はより高額

タと IoT を用いて温室を自動化し、水やそのの報酬を得られる仕事を求めて農業を離れて他の投入資材の節約につなげた成功例もある。

いき、農業従事者の割合は減少することにな

小型の群ロボットは、特定の状況下ではすでる。農業・食料システムのすべての結節点がに経済的に実現可能となっており、農薬や除同時に変化した場合、労働市場や社会経済へ草剤の使用を減らし、その他の投入資材の使の影響を特定の農業のオートメーションに帰用を最適化し、土壌圧縮を減らすことができすることはほとんど不可能となる。

る。
農業のオートメーションが農場の雇用に与え
現在、これらの環境保全上の利点には地域差

る影響は多岐にわたる（図 7）。多くの仕事ががあり、また多くのソリューションがまだ開自動化されるにつれて、非熟練労働力に対す

発段階や商品化の初期段階にあるため、研究る需要は減少する可能性がある。一方で、オーや、開発への投資を拡大する必要がある。再トメーションは熟練労働者への需要を高める。

生可能エネルギーへの移行もまた重要であり、

農業・食料システム全体で見ると、オートメー

特に遠隔地の農村ではオートメーションを実

ションは農場での低賃金の季節雇用を減らす

現するための新たなチャンスとなり得る。と可能性がある一方で、上流と下流の分野で高はいえ、ここでもまず研究が求められており、賃金の季節性のない雇用を増やすことが見込

どのオフグリッド型再生可能エネルギーソ

まれる。

リューションがどのタイプの機械に最も効率的に電力を供給できるかを調査する必要があ

オートメーションの意味も、農家の種類によっる。

て異なることがある。小規模農家や自給農家の場合、オートメーションは家族労働を解消| 23 |

要約

図7

 ートメーションが雇用に与える影響に対する農業・食料システムの
オ
アプローチ

主要な
社会経済的
プロファイル
の認識

上流

中流

下流

投入資材

農業生産

物流

加工

流通と消費

自給用の
農業生産

家庭および
地域での貯蔵

家庭
および地域

家庭で
の消費

家族経営による
商業的農業生産

地域の
仲介業者

小規模
商業

地元
販売

企業による
商業的農業生産

国際的な
仲介業者

大規模
商業

世界的
販売

小規模農家
女性
若年層
その他

非購入資材

（例：保存／
栽培された
種子、降雨）

購入資材（例：移民、（例：肥料、
地方の貧困層、 機具、家畜、障がい者など）保険）

労働需要の変化
é 運転手
é 倉庫労働者é 機械オペレーター
および機械工é 事務職および
営業職
é 財務専門家

ê 家族労働ê 賃金農業労働者
ê 監督者および請負業者
é 機械オペレーター
および機械工é 農場経営者および営業職
é 技術専門家

é 運転手
é 倉庫労働者
é 物流専門家
é 事務職および
営業職

é 仕分け作業者、加工作業者、梱包作業者
é 機械オペレーター
および機械工é 品質保証専門家
é 事務職および
営業職
é 技術専門家

é 倉庫労働者
および運転手é 顧客サービス係
é 品質保証専門家
é 事務職および
営業職
é 技術専門家

出典：Charlton, Hill and Taylor, 2022 に基づき FAO が作成するだけでなく、生産を拡大させる可能性がもある。企業が経営する商業農場は最もオーある。家族経営の商業農家にとっては、家族

トメーションが進んでおり、それに呼応して労働を解消すると同時に、賃金労働者の必要

必要な労働力が減少する。

性を減らすことができるが、オートメーショ
ンの結果として商業農業の活動が拡大した場

賃金の上昇と労働力の不足が理由でオート

合には、賃金労働者の必要性が高まる可能性

メーションの導入が促されている場合には、| 24 |

世界食料農業白書

2022年報告 要約版

失業を発生させずに労働生産性と賃金を向上

る影響は複合的である。女性は、資本や投入させる傾向がある。他方、オートメーション

資材、サービス（拡張、与信など）へのアク

が労働力の豊富な場所で導入され、補助金にセスに関わる障壁や、場合によっては文化的よって奨励されている場合、オートメーショ

規範により、農業技術の導入に際して男性よンが人為的に安価なものとなるため、とりわ

り不利な立場に置かれている。政策立案者は、

け他の場所では簡単に仕事を見つけることがジェンダーに配慮した技術開発や普及、サーできない非熟練労働者に影響が及び、失業者

ビス提供を促進する必要がある。

が生じる深刻なリスクがある。
このプロセスは、若い農家が最初に取り入れ
農業のオートメーションは、消費者には大きることが多いようである。農業のオートメーな社会経済的影響をもたらす。例えばオート

ションは、特に若者に対して、人的資本の開メーションが困難だった栄養価の高い在来作

発と能力構築の課題を必要とする新しいタイ物の復活を可能にし、現在はきわめて労働集

プの熟練仕事を生み出し、また簡単な手作業

約的な有機食品の生産コストを大幅に削減すから複雑なテクノロジーへの移行も促す。たることで、食品コストを下げ、消費者にとっだし、オートメーションが大量失業につながて有益な新しい起業機会を生み出すからであるという指摘は的外れである。農作業のオーる。

トメーションと、その結果として生じる農業
労働力の変遷は、地域や作物および農場の仕事によって異なり、徐々に進むプロセスであ農業のオートメーションプ
ロセスは包摂的でなければならないる。省力化を目的としたオートメーションは、低コストで自動化しやすい一部の労働集約型
農作業において、導入のインセンティブが最大になる。自動化される作業がある一方で、労働集約的なまま残る作業もある。

農業のオートメーションには、賃金農業労働者や非正規の零細企業および労働者、土地を利用可能なオートメーション技術がスケール持たない人、移民労働者のほか、特に小規模

ニュートラル（訳註：規模によるメリットと生産者、牧畜業者、漁民、林業労働者などあらゆる人を包含するものでなければならない。
女性や若者、障がい者を取り込むことはとりデメリットが相殺される状態）でなければ、小規模生産者は競争力を維持するうえで必要な「規模の経済」の恩恵を受けられなくなる

わけ重要である。

というリスクが生じる。重要なのは、スケー
ルニュートラルで低コストのオートメーショ

農場のオートメーションがジェンダーに与え| 25 |

要約

ンがどこでも利用できるようにすることであを持った包摂的な農業・食料システムに確実る。農業の雇用と収入を維持するためにオーに貢献するためのロードマップとなる（図 8）。

トメーションを制限してしまうと、農家は競一部の選択肢は、有効なビジネス環境の構築、争力を失い、生産を拡大できなくなる。労働

特にオートメーション技術への投資に焦点を生産性を高める技術がなければ、貧しい農業当てている。これらは、環境の持続可能性と労働者が貧困や飢えから脱出できる見込みは気候へのレジリエンスを持つものとなるようなくなる。

保証する規制によって補完する必要がある。
最後に、すべての人々、特に社会的に不利な立場に置かれた人々に対して、このプロセス

効率的かつ持続可能で包摂 的 な 農 業 の オートメー
ションに向けたロードマップ

が確実に機能するよう、政策と制度を整備することが必要である。
政府はまた、経済面、環境面、社会面の目標
間のトレードオフのバランスを取り、直面す

農業のオートメーションは、集約的でありな

る課題と自国の能力に基づいた行動の優先付

がら持続可能な農業に基づいた、持続的で包けを行う必要がある。分野を横断する政府介

摂的な農村開発に貢献する大きな可能性を秘入として重要なものの 1 つに、一般サービス

めている。ただし、その可能性を実現に結び付けることは自動的にできることではなく、社会経済的状況や、農業のオートメーション

支援（GSS）がある。これは、インセンティ
ブを歪めたり、特定の者を他の者より（または農業の特定分野より）優遇したりすることプロセスを展開する政策や制度的環境に左右なく、農業や農業・食料システムにおいてビされる。デジタルオートメーションに必要なジネスを行ううえで有効な環境を作り出す政

物理的、経済的、法的、社会的インフラを構築する国は、その恩恵を受けることができる。
あらゆる技術的変化と同様、農業のオートメー
ションは必然的に何らかの混乱を引き起こし、利益と同時に弊害ももたらす。本報告書では、政策をはじめ、制度、法律、投資に関するさ
まざまな選択肢を提案している。これらが一府の取り組みである。

農業を対象とした政策と介入もオートメーションの導入に影響を及ぼす体となって、農業のオートメーションが効率農業に特化した政策は、特に小規模生産者に的かつ生産的で、持続可能性とレジリエンス

とって、導入障壁の克服に役立つ。政府は、»| 26 |

世界食料農業白書

図8

2022年報告 要約版

責任ある方法で農業のオートメーションを活用するための政策オプショ
ンのロードマップ

農業を対象とした政策、法律、投資
食料や農業に直結しているが、この分野全体を対象とする

失

主に
農

業

生

主に
非効

率
性
と
市

の

する
対処
に
敗

産

組む
り
取
に
性

場

有効な環境を作るための
一般的政策
食料や農業に直結はしないが、農業のオートメーションを
支える

の持
続可

る
プ
ロ
セ
スに
する

環境

以下について責任ある形での農業のオートメーションの活用
効率的、
生産的、
持続可能な、
レジリエンスのある、包摂的な、農業・食料システム

能
レ
と
性

ジ
リ
エ
ン
ス
につ
なげ
る
オートメーションが持続可能で
レジリエンスのある農業・
食料システムに確実に貢献できるようにするための政策
自然資源保護とレジリエンス構築に向け、オートメーションを調整する

社会

出典：本報告書のために FAO が作成| 27 |

的包

摂

性

あ
の

すべての人のためになる
包摂的オートメーションプロセスを確保するための政策
収入や生活に対する潜在的悪影響を確実に回避または軽減できるようにする

要約» 農業のオートメーションを直接対象とする金のニーズに合わせたオートメーションのソ融政策を通じて、その導入に影響を与えるこリューションを目指して、研究開発に資金をとができる。契約に基づいた有価証券、借入提供したり実施したりすることができる。重

保証スキーム、共同責任団体、リース、マッ

要な研究分野として、収益性および環境の持

チンググラントなどの投資貸付は、オートメー

続可能性、包摂性の観点からの精密農業ソションの資金調達を可能とする最も一般的な

リューションの影響評価が挙げられる。また、ソリューションである。さらに、市場を歪め

地域の条件や小規模農家に合った小型機械とることのない、対象を絞った補助金も一定のローテクデジタルソリューション（双方向型

役割を果たすことができる。土地保有権の確音声応答や、非構造化補助サービスデータ、立も不可欠である。なぜなら、土地保有権がSMS など）に注目する必要がある。

なければ生産者は土地保有権を担保として用いることができず、与信枠が制限されるから最後に、政府は、公的機関や市場、第三セクターである。機械やデジタル機器、スペアパーツ

組織が管理する品質保証基準や安全基準を策の輸入関税を引き下げ、通関手続きを改善す

定する必要がある。オートメーションの安全ることも、オートメーション技術の取引コス性に関する法律や規制は、すべての利害関係

トを下げるうえで効果的である。

者との協議に基づいたものでなければならず、透明性を高めてコンプライアンスを確保する

職業訓練センターなどを通じた、デジタルリ必要がある。

テラシーを高めるための人的資本の開発も求められる。若年層を戦略的ターゲットとして、製造者、所有者、運営者、技術者、農業従事者の知識とスキルのすべてを強化する必要がある。農業普及や農村部における相談サービ

農業・食料システムを超えた政策、制度、投資スの拡充は、導入を促進する助けとなる。公

農業・食料システムを特段の対象としていな的な普及サービスは、包摂的な農業のオートい一般的な政策や投資は、インフラをはじめ

メーションを確実に実施するうえで常に重要とする有効な環境を形成することができる。

な役割を果たしてきた。しかし、ほとんどの低・

貧弱な道路インフラが改善されれば、機械や中所得国において、十分な訓練を受けた普及

スペアパーツ、修理、燃料へのアクセスにか員が不足していることが大きな制約になってかる取引コストを削減し、サービス市場の形いる。

成を促すことができる。例えば再生可能資源を利用したオフグリッド電力の開発など、エネルギーインフラへの投資も同様に重要であ

政府は、特に地域のニーズや小規模生産者| 28 |

世界食料農業白書

2022年報告 要約版

る。地域への投資を基盤とした再生可能エネ

わちマシン間の正確で信頼性の高い通信があ

ルギーが利用可能になれば、エネルギーショッ

る。なお、為替レート政策と貿易政策は、機クや燃料価格の変動も緩和することができる。

械やデジタル機器およびスペアパーツの輸入
コストを通じて、オートメーションのパター

農業のオートメーションが適切に機能するにンに影響を与える可能性がある。

は、農村地帯全域の通信インフラとインターネット接続の改善が重要となる。法律は、通信接続と関連インフラを改善し、データサー
ビスとサポートを提供するための官・民・コ
ミュニティ間の連携を促進するうえで重要な役割を果たすことができる。投資の対象には、気象予報に関する公開データセットや農業生

農業のオートメーションは、包摂的で持続可能な農業・食料システムに貢献できる
農業のオートメーションは、3 つの挑戦課題

産カレンダーなど、関連する有効なインフラ――社会的に不利な立場に置かれた人々を置も含める必要がある。

き去りにせず、失業や離農の増加を回避し、環境破壊を防止する――に直面している。こさらに、制度やマクロ経済状況、広範な制度

れらの課題に対処し、オートメーションが包面での能力が、農業のオートメーション普及

摂的で持続可能な農業変革に確実に貢献するの鍵となる。金融市場の改善は、特に小規模

うえで、政策が果たせる役割がある。

な生産者にとっては、オートメーション技術に関わる資金を得るうえで重要である。オー第 1 に、政府は女性、若年層、その他不利なトメーション技術の開発を誘導するには、制立場に置かれた人々がオートメーションの恩度的能力と政治的能力の強化も不可欠である恵を受けられるようにする必要がある。女性――もし力のある民間のテクノロジー企業がが直面する不利益に対処する政策（土地に関最初に開発に成功すれば、その結果は、よりする女性の権利の改善、女性を融資や普及事

広い社会への波及効果という点では否定的な業の対象にするなど）は、オートメーション

ものとなる可能性がある。さらに、データ保を活用する女性を増やすうえで有効である。

護、データ共有、プライバシー規制など、透公的な研究開発においては、女性のニーズに明性のあるデータ政策が国レベルで導入され合わせたジェンダーフレンドリーな機械化技

れば、それ自体がデジタルオートメーション術に焦点を当てることができる。さらに、オーを促進することができる。オートメーション

トメーションに関連した高度なスキルが求めを実現させるその他の要因としては、国のデー

られる仕事に就くために必要な技術を確実に

タインフラの開発と相互運用性の促進、すな| 29 |

要約習得できるようにするなど、農村部の若者やデジタルオートメーション技術は、電動機械

その他の不利な立場に置かれた人々を対象と化に伴う環境への悪影響を最小限に抑えたり、した対策が必要である。

回避したりすることができる。応用技術や農学の研究では、地域の農業生態学的条件に最第 2 に、政府は雇用への悪影響を防がなけれ

適なオートメーションのソリューションを追ばならない。オートメーションが市場原理に究するべきであり、政府は環境負荷の少ない

対する反応（農村部の賃金上昇など）として技術の採用を促進するべきである。

出現し、無給の家族労働に取って代わるのであれば、失業が発生する可能性は低い。一方、結論として、上述した課題に取り組むよう配

オートメーションが（補助金付きの機械の輸慮がなされれば、農業のオートメーションは、入などによる）公的取り組みによって人為的

持続可能な開発目標（SDGs）、特に目標 1、2、に推進された場合には、失業や離農、農村部

3、9 および 10 の達成をサポートする触媒との賃金低下をもたらす可能性がある。したがっしての機能を果たすことができる。技術の適て政策立案者は、必要性が生じる前にオート

切な組み合わせは、適切な政策や介入、投資

メーションを推進すべきではない。同時に、と同様、経済発展レベル、実施されている制オートメーションが離農を引き起こし、失業度、地域の農業特性および政策立案者の目的を生み出すという主張に基づいて導入を禁止

によって、それぞれに異なる。政策立案者は、すべきでもない。一般サービス支援（GSS）

行動のための政策手段を組み合わせる前に、を通じて公共財や集合財を提供する政策支援

オートメーションの導入という取り組みの特は、失業を生み出すことなく、より大きなオー異性を認識し、地域が直面している特有の問トメーションへの円滑な移行を実現する可能

題（接続性、不平等、貧困、食料不安、栄養性が最も高い。これには、農業の研究開発や不良など）を評価することが重要である。ど知識移転サービスに対する支援が含まれる。

の技術を導入するかの選択は農業生産者の責任であり、イノベーションが発展できる包摂

第 3 に、政策は、農業のオートメーションが的かつ効果的な環境を提供することは政府の持続可能でレジリエンスのある農業・食料シ責任である。 n

ステムに確実に貢献できるようなものとしなければならない。精密農業などのより高度な| 30 |

Published by arrangement with theFood and Agriculture Organization of the United Nations
by theJapan Association for International Collaborationof Agriculture and Forestry
本書の原文は、国際連合食糧農業機関 (FAO) によって発行された『The State of Food and Agriculture 2022: In brief』であり、日本語版は(公社)国際農林業協働協会が作成した。翻訳に不一致がある場合には、原文が優先される。本書において使用している名称および資料の表示は、いかなる国、領土、市もしくは地域、またはその関係当局の法的地位に関する、
またはその地域もしくは境界の決定に関するFAOのいかなる見解の表明を意味するものではない。特定の企業、製品についての言及は、特許のあるなしにかかわらず、言及のない類似の他者よりも優先してFAOに是認あるいは推薦されたものではない。
©JAICAF, 2023 (Japanese translation)©FAO, 2022 (English edition)
本書は『The State of Food and Agriculture 2022』全文版の主要なメッセージと内容をまとめたものであり、図表の番号は全文版に準じている。
表紙写真：©Sorapong Chaipanya/Shutterstock.com
水田でタブレットを活用する農家（タイ）

世界食料農業白書2022年報告：要約版
オートメーションを活用し農業システムを変革する
2023年3月31日発行
翻訳・発行：（公社）国際農林業協働協会（JAICAF）〒107-0052

東京都港区赤坂8-10-39
赤坂KSAビル
TEL：03-5772-7880
FAX：03-5772-7680
URL：http://www.jaicaf.or.jp

ISBN: 978-4-908563-94-2 print
ISBN: 978-4-908563-95-9 pdf
FAO/2023.3/500

世界食料農業白書

2022年報告

二〇二二年報告 要約版

世界食料農業白書
オートメーションを活用し農業システムを変革する
20世紀初頭以来、オートメーションは世界の農業を形づくってきました。電動による機械化は、生産性の向上、重労働の軽減、労働力の効率的配分という点で大きな利益をもたらしましたが、環境への負の影響もありました。しかし最近では、新世代のスマート農業におけるオートメーション技術が登場し、農業の生産性とレジリエンスをさらに高めるとともに、過去の機械化によって引き起こされた環境持続性の課題にも対応できる可能性を持っています。

要約版

FAO がこのたび発行した『世界食料農業白書2022年報告』は、より最近のデジタル技術を含む農業のオートメーションの推進要因について考察しています。27のケーススタディに基づき、本報告書は世界中のさまざまな農業生産システムにおけるデジタルオートメーション技術の採用のための事例を分析しています。分析では、特に小規模生産者がこれらの技術を包括的に採用することを阻むいくつかの障壁を明らかにしています。主な障壁としては、デジタルリテラシーの低さ、接続性や電力へのアクセスといった有効なインフラの欠如、さらに財政的な制約が挙げられています。こうした分析に基づき、本書は、開発途上地域の不利な立場にあるグループが農業のオートメーションの恩恵を受けられるよう、またオートメーションが持続可能でレジリエンスのある農業・食料システムに貢献できるよう、政策提言を行っています。

世界食料農業白書
2022年報告︵公 社︶国際 農林 業協 働協 会

The State of Food andAgriculture 2022 (英語全文版)

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オートメーションを活用し農業システムを変革する