Agriculture

Seeding change
in smart farming
農業

スマートファーミングでの変化の種まき
英和対訳
一般財団法人 日本規格協会

iso.org2

Seeding change in smart farming

2

スマートファーミングでの変化の種まきIntroduction
The world’s agriculture and food (agrifood)systems are strained, and the challenges they
face are mounting. In turn, this poses a major
obstacle to making progress on, and ultimately
attaining, the UN’s Sustainable Development
Goals (SDGs).
One of the major challenges being faced is that data in the agrifood sector
is typically inaccessible and lacks interoperability. Therefore, data that canbe universally shared and used is a key priority for the sector’s growth anddevelopment – and standards form a crucial component.
Standards can better govern observations and measurements or cover the
vocabulary that machines and software use. There are plenty of actions
that can be taken to quickly improve the situation, while collaboration
and better communication among standards organizations and with usergroups is vital to creating and implementing longer-term solutions.
Through this lens, work has been under way since 2021, when ISO
chartered its Strategic Advisory Group (SAG) for smart farming. Its goals
have been to better understand the agrifood landscape in the context ofaddressing the SDGs, identify gaps where standards are incomplete or
missing, and recommend a roadmap for standardization on smart farming.
To date, 180 experts from across 20 countries and a range of disciplines
have been involved in identifying the best means to tackle the challenge ofdata interoperability so that smart farming practices and solutions can bebrought to scale throughout agrifood systems.
Read on for key findings, outputs and recommendations of the SAG andaccess their full report at go.iso.org/SAG-SF-report.

Seeding change in smart farming

Seeding change in smart farming3

序文
世界の農業と食料（アグリフード）システムは緊迫していて，直面する課題は増大しています。 これは，国連の持続可能な開発目標（SDGs）を前進させ，最終的には達成する上で大きな障害となります。
直面している大きな課題の 1 つは，アグリフード分野のデータには通常アクセスできず，相互運用性に欠けていることです。 したがって，普遍的に共有および使用できるデータ
は，この分野の成長と発展にとって重要な優先事項であり，規格が重要な要素を形成します。
規格は，観察と測定をより適切に管理したり，機械やソフトウェアが使用する用語を網羅したりすることができます。 状況を迅速に改善するために実行できるアクションは数多くありますが，長期的なソリューションを作成および実装するには，規格団体およびユーザー グループ間の協力とより良いコミュニケーションが不可欠です。
この視点を通じて，ISO がスマートファーミングのための戦略諮問グループ （SAG） を設立した 2021 年以来，作業が進められてきました。 その目標は，SDGsへの取り組みというコンテキストでアグリフードの状況をより深く理解し，規格が不完全または欠落しているギャップを特定し，スマートファーミングの標準化に向けたロードマップを推奨することです。
現在までに，20 か国およびさまざまな専門分野から集まった 180 人の専門家が，スマートファーミングのプラクティスとソリューションをアグリフードシステム全体に拡大できる
ように，データの相互運用性の課題に取り組むための最良の手段の特定に取り組んできました。
SAG の主な調査結果，成果，推奨事項についてお読みいただき，さらに，
go.iso.org/SAG-SF-report のフルレポートにアクセスしてください。

スマートファーミングでの変化の種まき

3Trends in the agri-tech industry
Technologies like artificial intelligence, and open-source software, alongwith systematic approaches (mixed crop-livestock farming, plant-based
substitutes, etc.) and data-led solutions, offer a means to greater
efficiency and sustainability in food production and its value chain.
There is great potential for technology to contribute further to agrifood
systems, ranging from improving productivity to reducing the negative
effects on the environment. For the farmer, access to affordable,
comprehensive data-driven services offers many opportunities,
including access to financial services, market data and risk management
tools.
But with technology must come interoperability whereby different kindsof equipment and software should be able to ‘talk to one other’. To
ensure the technology used in the sector meets these criteria, robust,
widely accepted standards are needed. These bring everyone onto thesame page, preventing duplication of efforts, reducing inefficiencies,
and thereby reducing costs.

The global importance of small farms
Also referred to as smallholder farms or just smallholders, farms of less than
two hectares account for 84% of farms worldwide, using 12% of agriculturalland and producing 35% of the world’s food supplies. In some regions,these figures are even larger. In Sub-Saharan Africa, the average farm sizeis 1.6 hectares and yet these farms account for 35% of food production
regionally.

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Seeding change in smart farming

Seeding change in smart farmingアグリテック業界の動向
人工知能やオープンソース ソフトウェアなどのテクノロジーと，体系的なアプローチ（作物と畜産の混合農業，植物ベースの代替品など） およびデータ主導のソリュー
ションは，食料生産とそのバリューチェーンの効率と持続可能性を高める手段を提供します。
テクノロジーには，生産性の向上から環境への悪影響の軽減に至るまで，アグリフードシステムにさらに貢献できる大きな可能性があります。 農家にとって，手頃な価格の包括的なデータ主導型サービスへのアクセスは，金融サービス，市場デー
タ，リスク管理ツールへのアクセスなど，多くの機会を提供します。
しかし，テクノロジーには相互運用性が必要であり，さまざまな種類の機器やソフトウェアが「相互に通信」できる必要があります。 この分野で使用されるテクノロジー
がこれらの基準を確実に満たすためには，堅牢で広く受け入れられている規格が必要です。 これらにより全員が同じ認識を持ち，作業の重複を防ぎ，非効率性を減らし，コストを削減します。

小規模農場の世界的な重要性
小規模農場経営者または単に小規模農家とも呼ばれる 2 ヘクタール未満の農場は，
世界中の農場の 84 % を占め，農地の 12 % を使用し，世界の食料供給の 35 % を生産しています。 一部の地域では，この数字はさらに大きくなります。 サハラ以南のアフリカでは，農場の平均規模は 1.6 ヘクタールですが，これらの農場は地域の食糧生産の 35% を占めています。

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Challenges to farmers
Limited accessto capital forinvestments
Disproportionate
impact ofclimate change
Limited or
single accessto markets

Lack ofknowledge tofully understandcomplex legal
contracts andagreements

Greater impact
from market
downturns

Limited to
no broadband
accessLimited accessto labour
The producer must cover
all or most of the items intheir value chain and are
therefore caught in an
activity trap and unlikely
to be able to perform
those functions well

Lack of accessto high-quality
inputs, which canlower the yieldand quality ofcrops

Lack of knowledge/
expert service advice
to optimize the use ofsmall parcels of land

Issues with‘last mile’infrastructureneeded to bringtechnologicaladvances tothe farm

Lack of open data standards asdata that is hard to Find, Access,Interoperate with, and Reuse;in other words, un-FAIR

Lack of availability and scalabilityof crop services
While there is an emergence of local governmental and extension
services available to small holders, the lack of interoperability
in the industry limits the geographical area a crop adviser canservice, and therefore increases the programme costs and/or the
price of the services beyond the affordability to the smallholder.

Seeding change in smart farming5農家への 課題
投資のための資金へのアクセスが制限されています気候変動 の不均衡な影響があります

市場への限定的 または単一のアクセス です
市場低迷 による影響が大きくなります

複雑な法的契約 や協定を完全に理解する
ための知識が欠如 しています

ブロードバンド アクセ
スがない状態に制限されています

高品質のインプットへのアクセスの欠如により，作物の収量と品質が低下する可能均衡な影響があります狭い土地区画の使用を最適化するための知識/専門家サービスのアドバイスが不足 しています

農場に技術の進歩をもたらすために必要な「ラストマイル」インフラストラクチャーの問題 があります

データの検索，アクセス，相互運用，再利用が難しいオープンデータ規格が欠如しています。つまり，un-FAIRです

労働力へのアクセスが制限されています
生産者はバリュー チェーン内のアイテムのすべてまたはほとんどをカバーする必要があるため，アクテ
ィビティの罠にはまってしまい，それらの機能を適切に実行できる可能性は低くなります【訳者注】 FAIR： Find, Access, Interoperate
with, and Reuse

作物サービスの可用性 と拡張性が欠如 しています
小規模農家が利用できる地方自治体や普及サービスが登場している一方で、業界の相互運用性の欠如により、作物アドバ
イザーが対応できる地理的エリアが制限されています。したがって、プログラム費用やサービスの価格が小規模農家にとって手頃な価格を超えて増大します

スマートファーミングでの変化の種まき

5The agrifood industry and the SDGs
Time is running out to attain the SDGs by the target date of 2030 andenvironmental, economic, security and political challenges only create more
hurdles to progress. The 17 SDGs are interrelated, and there is the argument
to be made that they can’t be achieved until Goal 2: Zero Hunger, has been
met. After all, if you can’t feed people, you can’t attain much else.

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Seeding change in smart farmingアグリフード産業とSDGs
2030年の目標期限までにSDGsを達成するには時間がなくなりつつあり，環境，経済，安全保障，政治的な課題は前進へのさらなるハードルを生み出すばかりです。
SDGs の 17 の目標は相互に関連しており，目標 2: 飢餓をゼロに は達成できないという議論があります。 結局のところ，人々に食事を提供できなければ，他に多くのことを達成することはできません。

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The Sustainable Development Goals (SDGs)
Also known as the Global Goals, they were adopted by the United Nationsin 2015 as a universal call to action to end poverty, protect the planet, andensure that by 2030 all people enjoy peace and prosperity.
The 17 SDGs are interconnected – they recognize that action in one area
will affect outcomes in others, and that development must balance social,economic and environmental sustainability.

These challenges underscore the importance of the agrifood sector, andmore particularly, doing everything possible to ensure it uses available
resources efficiently, produces food, feed, fuel and fiber products effectively,
and can engage with its workers fairly. It is, however, a sector that faces
significant challenges, including:•

Climate change: Extreme and unpredictable weather happens evermore often, affecting crop cycles and production. Other effects likerising sea levels threaten to submerge low-lying areas, putting greaterpressure on remaining arable land.

•

Population: Globally, the world’s population continues to grow and with
this, the amount of land required for farming – along with other inputs
like water for irrigation – is also rising. One estimate puts the amountof land needed to satisfy global food production as equal to the sizeof China, while another report suggests that an estimated increase of
60% in food production is required by 2050. Furthermore, expanding
agriculture is a major driver of biodiversity loss and carbon emissions,contributing to the climate crisis.

•

Sector-specific: Alongside this, the sector faces pressure from a hostof different issues, including increasing regulatory pressure, changes in
consumer preferences and diets, commodity price volatility, problems
with the availability (and in some cases) the rising cost of critical
inputs, such as fertilizers, and the fallout of geopolitical tensions
affecting the supply chain.

Arguably, the situation is most dire for small farmers, who face an increasing
set of challenges.

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7持続可能な開発目標
グローバル目標としても知られるこの目標は，貧困を撲滅し，地球を保護し，2030
年までにすべての人々が平和と繁栄を確実に享受できるようにするための普遍的な行動喚起として，2015 年に国連によって採択されました。
SDGs の 17 の目標は相互に関連しており，ある分野での行動が他の分野の成果に影響を与えること，また開発は社会，経済，環境の持続可能性のバランスをとらなければならないことを認識しています。

これらの課題は，アグリフード部門の重要性を浮き彫りにしており，特に，利用可能な資源を効率的に使用し，食料，飼料，燃料，繊維製品を効果的に生産し，労働者と公平に関わることができるようにするために可能な限りのあらゆる措置を講じることが重要です。 しかし，それは次のような重大な課題に直面している分野です。
•

気候変動: 極端で予測不可能な天候がこれまで以上に頻繁に発生し，作物のサイクルや生産に影響を与えます。 海面上昇などの他の影響により，低地が水没する恐れがあり，残りの耕地に大きなプレッシャーがかかります。

•

人口: 世界的に見て，世界の人口は増加し続けており，これに伴い，農業に必要な土地の量，および灌漑用の水などの他の投入物も増加しています。 ある推計
では，世界の食料生産を満たすために必要な土地の面積は中国の面積と等しいとされていますが，別の報告書では，2050年までに推定で食料生産を60 % 増加
させる必要があると示唆されています。さらに，農業の拡大は生物多様性の損失と二酸化炭素の排出の要因となり，気候危機の一因となります。

•

分野固有: これに加えて，この分野は，規制圧力の増大，消費者の嗜好や食生活の変化，商品価格の変動，重要な製品の入手可能性の問題 （場合によっては）コストの上昇など，さまざまな問題によるプレッシャーに直面しています。 肥料な
どの投入物，およびサプライチェーンに影響を与える地政学的な緊張の影響です。

おそらく，状況が最も悲惨なのは小規模農家であり，ますます多くの課題に直面しています。

スマートファーミングでの変化の種まき

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Achieving the SDGs
By supporting farmers and food production, progress can be madetowards the SDGs.
Large, global, interconnected problems require large, global,
interconnected solutions. Standards are the basis for scalable solutions.
Standards support the push towards greater production, and also
reduce the impacts of farming on SDGs, including clean water (SDG6),
climate action (SDG13) and life on land (SDG15).
There are many ISO standards for agrifood systems, but not enough deal
with helping make agrifood systems’ data FAIR. A significant number ofareas have been identified where either a change to, or the creation of,a new standard could provide a boost to SDG progress.
Some examples include:•

Livestock production is resource-intensive, but using standards
to optimize this would be a straightforward way to boost SDG12(responsible consumption and production). The report proposescreating an ISO group that will look at animal and herd management.

•

Food loss and waste (FLW) is a major problem worldwide. It isestimated that more than 30% of the world’s food is either lost or
wasted from the point of harvest. This undermines food security
and creates additional problems, such as greenhouse gas emissions
from rotting food. Accurate data collection is imperative to solving
this problem. There is a forthcoming ISO standard designed toaddress FLW, and the report’s authors call for the inclusion ofdetailed data collection as part of the standard.

This calls for the development of a standard for a controlled
vocabulary and framework to describe the sources, provenance andupstream energy requirements for producing and using agricultural
inputs (e.g. fuel, machinery, fertilizer and animal feed). Improving
the capacity to make informed comparisons will help identify optimal
management strategies suited to regional characteristics in supportof SDGs 12, 13 and 15.

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Seeding change in smart farmingSDGsの達成
農家と食料生産を支援することで，SDGsに向けて前進することができます。
大規模でグローバルな相互接続された問題には，大規模でグローバルな相互接続されたソリューションが必要です。 規格は拡張可能なソリューションの基礎です。
規格は，生産量の拡大に向けた推進をサポートするとともに，きれいな水 （SDG6），
気候変動対策 （SDG13），陸上の生物 （SDG15） などの SDGs に対する農業の影
響を軽減します。
アグリフードシステムに関する ISO 規格は数多くありますが，アグリフードシステムのデータをFAIR（Find, Access, Interoperate with, and Reuse）なものにするための取り組みは十分ではありません。 新しい規格の変更または創設が SDG の進捗を促進する可能性がある分野がかなりの数で特定されています。
例としては次のようなものがあります。
•

家畜の生産は資源を大量に消費しますが，規格を使用してこれを最適化する
ことは，SDG12 （つくる責任つかう責任） を促進する簡単な方法です。 この報
告書は，動物と群れの管理を検討する ISO グループの設立を提案しています。

•

食品ロスと廃棄物 （FLW） は世界中で大きな問題となっています。 世界の食料の 30% 以上が収穫時点から失われるか廃棄されていると推定されています。
これは食料安全保障を損ない，腐敗した食料による温室効果ガスの排出などのさらなる問題を引き起こします。 この問題を解決するには，正確なデータ収集が不可欠です。 FLW に対処するために設計された ISO 規格が近々制定される予定であり，報告書の著者らは，この規格の一部として詳細なデータ収集
を含めることを求めています。

これには，農業投入物（燃料，機械，肥料，飼料など）を生産および使用するための供給源，来歴，および上流のエネルギー要件を記述するための，管理された用語とフレームワークの規格の開発が必要です。 情報に基づいた比較を行う能力を向上させることは，SDGs 12，13，15 をサポートするために，地域の特性に適した
最適な管理戦略を特定するのに役立ちます。

8

スマートファーミングでの変化の種まき‘There’s farming, and then there’s smart farming– data’s role
Modern farming is heavily data oriented, a trend that the pandemic
accelerated. Smart farming refers to the modern use of Information
and Communication Technologies (ICT) in agriculture. If done right, it
will optimize and increase the efficiency of food production – improving
sustainability and thereby supporting biodiversity and planetary renewal –and help eliminate food waste.
The term is interpreted differently by different parties, and even more so in aninternational context. The SAG on smart farming offers offered the following
definition:“Smart farming is data-driven, principled decision making in agriculturaland food value chains occurring as multi-objective optimization in
the context of global volatility, uncertainty, complexity and ambiguity.”

Seeding change in smart farming

9「農業（ファーミング）があり，その後にスマートファーミングがある」 - データの役割
現代の農業はデータ指向が強く，パンデミックによってその傾向が加速しました。 ス
マートファーミングとは，農業における情報通信技術 （ICT） の現代的な利用を指します。 正しく実行されれば，食料生産の最適化と効率の向上により，持続可能性が向上し，それによって生物多様性と地球の再生がサポートされ，食料廃棄物の削減に役立ちます。
この用語は当事者によって解釈が異なり，国際的なコンテキストではさらに解釈が異なります。 スマートファーミングに関する SAG の提案では，次の定義が提供されています。

「スマートファーミングとは，世界的な変動性，不確実性，複雑さ，曖昧さの中で多目的な最適化として行われる，農業および食品のバリューチェーンにおけるデータ駆動の原則に基づいた意思決定である。」

スマートファーミングでの変化の種まき

9The fundamental idea is to interconnect the entire value chain, from farm
input manufacturer to retailer, to the farm (including its equipment) andultimately to the consumer – also known as “from farm to fork” – as shown in
Figure 1. Seamlessly connecting the different organizations’ systems requires
open interfaces and standardized data formats. Current industry reality isthat we still have much to do before this happens in practice.

Sensormanufacturers,
environmental
data providers
Regulatory

Equiment
OEMS

enables

Crop input
retailers

Crop input
distributors
enables

Remotesensing dataand service
providers

Agronomic
product ref data

Packaged
product data

Crop input
manufacturers

en
ab
le
s

Irrigationequipment

Processors,
food companies

Buyers(e.g. Elevators)

les
ab
en

ena
bles

The consumer
and their dinner plate

Producer
FMIS*

Advisor
FMIS

Test labs

Figure 1: Agrifood systems are complex with many actors exchanging different kinds ofdata

In the face of increasing challenges and with profits under pressure,
those involved in the agrifood sector must collect, interpret and exchange
progressively more information in a system that is already complex. This
underlines the need for greater standardization. Among the opportunities
identified are the standardization of interfaces, and the ways in which datais collected, formatted, stored and exchanged throughout the food supply
chain, as well as the optimization of production methods that build on
precision agriculture and new techniques in cultivation.
* Farm management software, also called farm management information systems (FMIS)

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Seeding change in smart farming基本的な考え方は，図 1 に示すように，農場投入材の製造者から小売業者，農場（その設備を含む），そして最終的には消費者に至るバリュー チェーン全体を相互接続することです （「農場（ファーム）からフォークまで」とも呼ばれます）。 さまざまな組
織のシステムには，オープン インターフェイスと標準化されたデータ形式が必要です。
現在の業界の現実では，これが実際に始める前にやるべきことがまだたくさんあります。

センサーメーカ
ー，環境データ
プロバイダー
規制当局

リモートセンシ
ングデータとサービスプロバイ
ダー
設備OEM

作物投入
小売業者

作物投入
配送者

農産物の
参考データ

消費者とそのディナープレート

加工業者，
食品会社
購入者
（例: エレベーター）

生産者
FMIS*

パッケージ化された製品データ

作物投入
製造者

灌漑設備

アドバイザー
FMIS

試験場

図 1: アグリフードシステムは複雑で，多くの関係者がさまざまな種類のデータを交換しています

増大する課題に直面し，収益が圧迫される中，アグリフード分野に携わる人々は，すでに複雑なシステムの中で，より多くの情報を収集，解釈，交換する必要があります。 これは，さらなる標準化の必要性を強調しています。 特定された機会の中には，インターフェイスの標準化，食品サプライチェーン全体でのデータの収集，フォーマット，保存，交換の方法，精密農業や栽培における新しい技術に基づく生産
方法の最適化などがあります。
* 農場管理ソフトウェア。農場管理情報システム （FMIS） とも呼ばれます。

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スマートファーミングでの変化の種まき

Smart farming – how did we get here?
Smart farming can be described as the third generation of technology
in farming. Preceding it were precision agriculture and digital agriculture(primarily based on farm management software, also called farmmanagement information systems (FMIS)).
Precision agriculture has existed for decades in different forms; it currently
includes the use of technology like artificial intelligence (AI), drones andthe Internet of Things (IoT), to capture, process and interpret data quickly
enough to provide valuable in-season insights to farmers. As its namesuggests, it focuses on precision, noting site-specific variations in growth,soil conditions or pest and disease levels. In terms of application, it provides
information aimed at delivering, for example, the right quantity of a product,say fertilizer, to the area where it is needed. Using inputs like seed, fertilizer,
chemicals and water efficiently cuts production costs and maximizes
environmental stewardship.
FMIS provide a quantitative overview of all farming operations. Again, theconcept isn’t new, but the connectivity and capacity to store and access
operational information is. This helps those involved in the process with theirdecision-making, providing insights into production costs, market demand,
net returns, sustainability metrics and regulatory reports. By making these
aspects more efficient and less overwhelming, challenges like waste andpost-harvest losses can be tackled, regulatory compliance ensured, andthe farmer can better exchange information with business partners likeagronomists, bankers and customers.

Precision agriculture
has existed for decades
in different forms;
it currently includes theuse of technology likeartificial intelligence (AI),drones and the Internetof Things (IoT).

Seeding change in smart farming11スマートファーミング – どのようにしてここにたどり着いたのでしょうか?
スマートファーミングは，農業における第 3 世代のテクノロジーと言えます。 それに先行したのは，精密農業とデジタル農業 （主に農業管理情報システム （FMIS） とも呼ばれる農業管理ソフトウェアに基づく） でした。
精密農業は，さまざまな形で数十年にわたって存在してきました。 現在，それには人工
知能 （AI），ドローン，モノのインターネット （IoT） などのテクノロジーの使用が含まれて
おり，農家に貴重な時宜を得た洞察を提供するのに十分な速さでデータを取得，処理，解釈することができます。 その名前が示すように，これは精度に重点を置き，成長，土壌状態，または害虫や病気のレベルにおけるサイト固有の変動に注目します。 応用面
では，たとえば肥料などの製品を必要な地域に適切な量届けることを目的とした情報を提供します。 種子，肥料，化学物質，水などの投入物を使用することで，生産コストを効率的に削減し，環境管理を最大限に高めることができます。
FMIS は，すべての農作業の定量的な概要を提供します。 繰り返しますが，この概念は新しいものではありませんが，運用情報を保存してアクセスするための接続性と容量は新しいものです。 これは，プロセスに関与する人々の意思決定に役立ち，生産コスト，
市場需要，純利益，持続可能性指標，規制報告に関する洞察を提供します。 これらの側面をより効率的にし，負担を軽減することで，廃棄物や収穫後の損失などの課題に取り組み，規制遵守を確保し，農家は農学者，銀行家，顧客などのビジネスパートナーとより適切に情報交換できるようになります。

精密農業は，さまざまな形
で数十年にわたって存在してきました。 現在，それには人工知能 （AI），ドローン，
モノのインターネット （IoT）などのテクノロジーの使用が含まれています。

スマートファーミングでの変化の種まき

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Smart farming based on interoperable data is the natural next step in
response to these technologies and their limitations. If two farmers in aregion use different systems, unless these systems can talk to each other,no insights into, for example, local growing conditions or pest management
can be drawn. Similarly, if a farmer programmes a weeding drone with GPS
coordinates that come from their FMIS but aren’t compatible with the drone,
they may end up weeding an unintended part of their farmland.
Interoperable data, on the other hand, opens up countless possibilities
to all agrifood players. As smartphones become increasingly affordable,
it’s getting easier for the most vulnerable of farmers to access a large setof tools, from crop insurance to market access and value-added pricing,and even diagnostic tools that help them take better care of their crops in
the absence of trained agronomists. In this respect, there is a clear rolefor standards in enabling interoperability and compliance with evolving
legislation.

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Seeding change in smart farming

相互運用可能なデータに基づくスマート ファーミングは，これらのテクノロジーとその限界に対処するための自然な次のステップです。 ある地域の 2 つの農家が異なるシステムを使用している場合，これらのシステムが相互に通信できない限り，
たとえば，地域の栽培条件や害虫管理についての洞察を引き出すことはできません。 同様に，農家が FMIS から取得した GPS 座標を使用して除草ドローンをプログラムしたが，ドローンと互換性がない場合，農地の意図しない部分の除草を行うことになる可能性があります。
一方，相互運用可能なデータは，すべてのアグリフード関係者に無数の可能性をもたらします。 スマートフォンがますます手頃な価格になるにつれて，最も弱い立場にある農家が，農作物保険から市場アクセス，付加価値価格設定，さらにはトレーニングを受けた農学者が不在である農作物をより適切に管理するのに役立つ診断ツールに至るまで，多数のツールにアクセスすることが容易になってきています。
この点において，相互運用性と進化する法律への準拠を可能にする上で，規格には明確な役割があります。

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スマートファーミングでの変化の種まきWhy (interoperable) data matters so muchBringing about smart farming at scale requires data standardization. The
need to capture, use and share massive amounts of data throughout theagriculture and food system – from crop input and equipment manufacturers
to distributors, producers, consumers and government agencies – becomesa necessary part of doing business. Observations and measurements in thefield and the supply chain, as well as accurate crop management records,
can drive decisions based on sound, scientific principles.
It is currently impossible to use data beyond small-scale applications
because the data from equipment and software are not standardized. As aresult, not all data is equally usable. Enabling smart farming at a large scalerequires data that is ‘findable, accessible, interoperable and reusable’ (FAIR),
alongside robust and trustworthy governance mechanisms.
Automating and standardizing data supports producers of all sizes, but isparticularly beneficial to smallholders in the developing world. For them, andothers in the sector, standardized data can help provide:•

Greater access to more cost-effective crop inputs (e.g. crop varieties,
fertilizers, chemicals) tailored to a smallholder’s environment and field
conditions, even in the small quantities used by smallholders.

•Greater participation in the agrifood value chain, from giving farmers
greater access to advice, capital and risk management instruments(e.g. crop insurance), to improved field operations and better market
access.

•The opportunity for local suppliers and crop advisers to offer theirsmallholder customers better and more affordable products andservices.

•

Safer field operations due to better access to product safety data.

•

Improved soil testing and faster test results.

•

Better identification of problems like plant stresses and nutritional
deficiencies.

•

Decision support tools and highly contextualized expert help.

•

Understandable contract language (including icons), and enhanced
transparency in business transactions.

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（相互運用可能な） データがなぜそれほど重要なのか
スマートファーミングを大規模に実現するには，データの標準化が必要です。 作物投入
材や設備の製造者から流通業者，生産者，消費者，政府機関に至るまで，農業と食品システム全体で大量のデータを取得，使用，共有する必要性は，ビジネスを行う上で必要不可欠なものとなっています。 現場やサプライチェーンでの観察と測定，および正確な作物管理記録により，健全な科学的原則に基づいた意思決定が可能になります。
機器やソフトウェアのデータが標準化されていないため，小規模な用途を超えたデータの利用はできないのが現状です。 その結果，すべてのデータが同様に使用できるわけ
ではありません。 大規模なスマート ファーミングを実現するには，堅牢で信頼できるガ
バナンス メカニズムとともに，「検索可能，アクセス可能，相互運用可能，再利用可能」（FAIR） なデータが必要です。
データの自動化と標準化はあらゆる規模の生産者をサポートしますが，特に発展途上
国の小規模農家にとって有益です。 彼らやその分野の他の人々にとって，標準化されたデータは以下を提供するのに役立ちます。
•

たとえ小規模農家が使用する量が少量であっても，小規模農家の環境や畑の条件に合わせて調整された，よりコスト効率の高い作物投入物（作物品種，肥料，化学物質など）へのアクセスが向上します。

•

農家によるアドバイス，資本およびリスク管理手段（作物保険など）へのアクセスの拡大から，圃場運営の改善，市場アクセスの改善まで，アグリフードバリューチェー
ンへの参加が拡大します。

•

地元のサプライヤーや作物アドバイザーが小規模農家の顧客に，より優れた，より手頃な価格の製品やサービスを提供できる機会が得られます。

•

製品の安全性データへのアクセスが向上するため，現場での作業がより安全にな
ります。

•

土壌検査が改善され，検査結果がより迅速に得られます。

•

植物のストレスや栄養不足などの問題をより適切に特定します。

•

意思決定支援ツールと高度にコンテキスト化された専門家の支援が得られます。

•

理解しやすい契約文言 （アイコンを含む），およびビジネス取引の透明性が向上します。

スマートファーミングでの変化の種まき

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Examples of data use in farming
The steps listed below describe the example shown in Figure 2 of how data
participates in the application of crop inputs such as fertilizer, irrigation wateror crop protection products.

2

AdvisorRecommendation

1

0

Observations
and measurements

The farmer

Crop plan

Crop
scout

3

Equipment
controller

54Work record

Work record

Regulators

Regulatorycompliance5Supply chain
partners

Reports

Figure 2: Example of data flow and use in farming.
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Seeding change in smart farming

Work order農業におけるデータ活用例
以下に示す手順では，肥料，灌漑用水，作物保護製品などの作物投入物の適用にデータがどのように関与するかを示す図 2 の例を説明します。

図 2: データ フローと農業における使用の例

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スマートファーミングでの変化の種まきReport outputs
The report of the SAG on smart farming offersa capability model, which describes the different
kinds of data-related activities that must be
standardized to perform smart farming on a large
scale. It also provides a roadmap (with six-month
to six-year timeframes for action and measures),recommendations for the ISO’s TechnicalManagement Board, and a list of existing
standards (as well as omissions) that are relevant
to smart farming and its data management.
It provides recommendations, which underline the need to better publicize
existing and forthcoming standards to avoid duplication and confusion,
greater coordination with stakeholders and other standards’ agencies, thecreation of new committees within the ISO, more unified vocabulary as well
as a set of specific standards to enable interoperability.
Seeding change in smart farming

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レポート出力スマート ファーミングに関する SAG のレポートでは，大規模なスマート ファーミングを実行するために標準化する必要があるさまざまな種類のデータ関連アクティビティ について説明する機能モデルが提供されています。 また，ロードマップ （アクションと対策の 6 か月から 6 年の期間），
ISO の技術管理委員会への推奨事項，およびスマートファーミングとそのデータ管理に関連する既存の規格 （および省略された規格） のリストも提供します。
ここでは，重複や混乱を避けるために既存および今後の規格をよりよく周知すること，利害関係者や他の規格機関との調整を強化すること，ISO 内に新しい委員会を設置すること，相互運用性を可能にするためのより統一された用語並びに一連の規格の推奨事項を提供しています。

スマートファーミングでの変化の種まき

15Solutions and recommendations – the highlights

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Issue and recommendation

Importance

Promote and emphasize
standards related
to Observations &Measurements (O&M).

O&M drive decision-making in agriculture andthe food industry, from when to plant, irrigate
or harvest, to food quality.

Standardize key controlled
vocabularies (e.g. crop,
active ingredients, modesof action, units of measure,products, operations, cropdevelopment stages).

This can help different parts of the agrifood
system ‘talk the same language’ and unlock
smart label checking, scalable integrated pest
management, and other capabilities.

Develop standards that
can help preserve themeaning of agrifood
systems data.

Standardizing data type definitions, metadataand data quality measures in agrifood
systems can reduce ambiguity and data loss.

Implement standards tohelp smallholders.

Standards can enable low-cost forms of crop
insurance, value-added market access, andother functions that can help smallholders.

Engage user communities.
Help them get the mostvalue from, and help
further develop standards.

Standards are only relevant if they are used,
and users can greatly contribute to making
the standards better.

Make it easier to exchange
data in mixed croplivestock systems.

Mixed systems are an important way to tackle
food waste and manage carbon emissions.

Develop a standard
for representing fieldboundary data.

Field boundaries are very important in digital
agriculture, but there are no standards for
managing them consistently.

Enable clear data
contract labelling.

A lack of legal knowledge and literacy
hinders informed consent and transparency(and therefore data sharing and use) indigital agriculture tools, especially whentargeting smallholders.

Seeding change in smart farming

解決策と推奨事項 – ハイライト

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問題と推奨事項

重要性

観測と測定 （O&M） に関連する規格を推進し強調します。

O&M は，植え付け，灌漑，収穫の時期から食品の品質に至るまで，農業と食品産業における意思決定を推進します。

主要な管理用語（作物，有効成分，作用機序，測定単位，製品，操作，作物の生育段階など）を標準化します。

これにより，アグリフードシステムのさまざまな部
分が「同じ言語で話をすること」ができるようになり，スマートラベルチェック，拡張性のある統合害虫管理，その他の機能が可能になります。

アグリフードシステムのデー
タの意味を保持するのに役立つ規格を開発します。

アグリフードシステムにおけるデータ型定義，メタ
データ，およびデータ品質基準を標準化すると，曖昧さとデータ損失を減らすことができます。

小規模農家を支援するための規格を導入します。

規格により，低コストの作物保険，付加価値のある市場アクセス，小規模農家を支援できるその他の機能が可能になります。

ユーザーコミュニティに参加します。 規格から最大限の価値を引き出し，規格のさらなる開発を支援します。

規格は使用されてこそ意味があり，ユーザーは規格の改善に大きく貢献できます。

混合作物家畜システムでのデータ交換を容易にします。

混合システムは，食品廃棄物に取り組み，炭素排出を管理する重要な方法です。

圃場境界データを表現するための規格を開発します。

デジタル農業では圃場の境界は非常に重要です
が，それを一貫して管理するための規格はありません。

明確なデータ契約のラベル付けを有効にします。

法的な知識とリテラシーの欠如は，特に小規模農家を対象とする場合，デジタル農業ツールにおけるインフォームド・コンセントと透明性（ひいてはデータの共有と使用）を妨げます。

スマートファーミングでの変化の種まきDownload
Scan the code below to download a copyof the full report of the ISO Strategic Advisory
Group on smart farming.

go.iso.org/SAG-SF-report

Contact us
For further information about smart farming, visit iso.org/news/smartfarming
or contact us at: smartfarming@iso.org.

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ダウンロード
以下のコードをスキャンして，スマートファーミングに関する ISO 戦略諮問グループのフルレポートをダウンロードしてください。

go.iso.org/SAG-SF-report

お問い合わせスマートファーミングの詳細については，iso.org/news/smartfarming をご覧いただくか，
smartfarming@iso.org までお問い合わせください。

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17About ISO
ISO (International Organization for Standardization)is an independent, non-governmental internationalorganization with a membership of 169* national
standards bodies. Through its members, it brings
together experts to share knowledge and develop
voluntary, consensus-based, market-relevantInternational Standards that support innovationand provide solutions to global challenges.
ISO has published more than 24 900* International
Standards and related documents covering almost
every industry, from technology to food safety,
to agriculture and healthcare.
For more information, please visit www.iso.org.
*August 2023

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ISO についてISO （国際標準化機構） は，169* の国家規格団体が加盟する独立した非政府国際組織です。 会員を通じて専門家が集まり，知識を共有し，自主的でコンセンサスに基づいた市場適合性のある国際規格を開発し，イノベーションをサポートし，世界的な課題のソリューションを提供します。
ISO は，テクノロジーから食品安全，農業，医療に至るまで，ほぼすべての産業界を対象とする 24,900* を超える
国際規格と関連文書を発行しています。
詳細については，www.iso.org をご覧ください。
*2023年8月現在

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スマートファーミングでの変化の種まき

Seeding change in smart farming19スマートファーミングでの変化の種まき

19International Organizationfor Standardization
ISO Central Secretariat

Chemin de Blandonnet 81214 Geneva, Switzerland© ISO/JSA 2023
All rights reserved
無断複製禁止ISBN 978-92-67-11328-9

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