AI農業は本物か？
先端投資の失敗生かせ

過去のバイオテクノロジーや植物工場は、農林水産省や大学などの研究者の仕事をつくっただけで、自然や生物を相手にするため、工業よりも複雑な判断や対応を瞬時に求められる農業にこそ、多様な情である。AI（人工知能）農業についての現在の政府の研究投資も、同じ道をたどりつつある。しかし、研究が進められた。しかし、当時研と期待され、多くの予算が投入されジーが農業を革新するのではないか

ロコシや大豆にはGMO農産物を開格品を大量周年生産するために、植物の生育に最適な環境をつくり、生産の安定化、機械化、自動化、連続化を目指そうとするシステムである。

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キヤノングローバル戦略研究所研究主幹

山下一仁

やました・かずひと 東大法卒。
年農水省入省、ガット室長、農村振興局次長などを経て 年4月から現職。著作に「TPPが日本農業を強くする」（日本経済新聞出版社）、「農協解体」（宝島社）など。

報の収集・分析・利用を可能とするAI技術の活躍する余地は大きい。農業はこの技術をどのように活野において活用されていない。バイオテクノロジーの一種である遺伝子組み換え（GMO）技術も、日本やしかし、ある分野の技術が開発さ発してきたが、主として人間の食用欧州では消費者の抵抗が大きい。米量だけの水や肥料を投入すれば、無れることと、それが産業全体の改善に使用される小麦や米については料の使用量や収穫時期を調節するこ

農業分野で、ITやAIなどの先駄なコストを節約することができる。

をもたらすかどうかということは別

GMOを活用しようとはしない。

中の水分や栄養分にバラツキがある。

端技術を活用し飛躍的な発展を遂げ葉の色から作物の生育状況を判断で問題である。ITやAIなどの先端国でも家畜の飼料に使われるトウモることができるのではないかというきれば、最も良い状態のときに収穫技術は、果たして農業を革新できるとができる。

期待が高まっている。一部の研究者、で き る。 全 地 球 測 位 シ ス テ ムのだろうか。

農地を細分し、必要な部分に必要なマスコミやシンクタンクがこのよう（GPS） を 活 用 し、 農 地 の 位 置、植物工場は、工業製品のように規な主張を行っているだけではなく、面積を正確に測定するとともに、セ1980年代にはバイオテクノロ

過去の農業技術フィーバー

政府内においても積極的な予算措置

結果を地図に落とすことにより、肥ンサーで土壌成分や葉色を分析した

例えば、一片の農地の中でも、土が講じられるようになっている。

はじめに究されたごく一部の技術しか農業分ほとんど農業の振興に役に立たなかった。経済性を考慮しないで、技術の可能性だけを追い求めたから10用すべきなのだろうか？

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説解

ある。

保障にもほとんど貢献しない技術でて食味の優れたコメを生産すること

しかし、この農家は他の農家に比べたない人たちなのである。

農業経営についての十分な知識を持ある。環境を制御しようとして無償府による高額な補助金があるからでかろうじて操業できているのは、政物しか、採算が取れていない。現在より高い価格で販売できる特定の作という付加価値を付けて通常の作物の割合が高い葉菜類で、かつ無農薬額となり、リーフレタスなど可食部は、設備コスト、運転コストとも高波長の光が必要となる。今の技術でに比べ、植物の成長にはさまざまなしかし、人の目に見える光の波長匠がいたり、匠の技のようなものがない。そもそも米麦等の穀物などに果樹などの園芸作物の一分野にすぎ技があったとしても、それは野菜・

しかし、このような暗黙知や匠のえを主導し、予算措置を講じている。

数年前から、農水省はこのような考で支援するものともいわれている。

張 さ れ る。「 匠 の 技 」 の 継 承 をIT水準を大きく向上させるものだと主これによって新規就農者の農業技術技術やITを活用し、熟練農家本人たちだった。現在の特徴は、これまける研究者等、農業の周辺にいる人経営者ではなく、農水省や大学にお変わらなかった。潤ったのは、農業振興されてきたが、農業はほとんどバイオテクノロジーや植物工場が失敗を繰り返すなのかどうか、はなはだ疑問である。

時代に昭和の匠の技の有効性があるやロボットが活躍するようになった味となる。園芸農業でも、センサーえる化」を図ろうとするものであり、 してしまえば、過去の匠の技は無意すら自覚していない「暗黙知」の「見で農業とは縁がなかったIT関係の画の大小などの農地の形状、病害虫の土壌成分、土中の生物、傾斜や区分、有機質の含有量や肥料成分など火山灰などの土壌の物理的特性、水風量などの気象条件、粘土質、砂質、て左右される。温度、湿度、日照量、農業はさまざまな自然条件によっ日本農業の新たな展開

味のあるものとは言えない。

ような効果をもたらさない限り、意状況を改善し収益の向上につながるしても、現実の農業が置かれているいて画期的な技術革新がなされたとたない。農業生産や経営の一部につ匠の技をいかにITを駆使して深で利用できる太陽光を排除し、多額あるのかどうか疑問である。現在のによって、他のコメと差別化し高いの運転コストを要するLEDを利用機械化された農業分野では、機械への発生など、これだけでもさまざま化・普及させても、トラクターの自した失敗である。技術の可能性だけ企業や研究者、農業経営についてのである。また、これらの多様な自然収益を上げているのであり、その匠

特に、太陽光利用型ではなく発光ダ現在のAI農業フィーバー

イオード（LED）を使った完全な人工光の植物工場については無農薬栽培が可能で、安定的な高速生産がを追求して経済性を考慮しなかったの習熟度が高い若年農業者の方が優十分な知識を持たないマスコミやシ条件に適応する植物も一様ではない

動走行を普及させても、農業全体のことに失敗の原因がある。

れた能力を有している。また、米作

ンクタンクの人たちも参入して、熱し、同じ作物でもそれぞれの品種にの技術を他の農家に無償で譲渡・普特に、植物工場では、種子の部分高齢農家は、小規模機械化技術体系狂をあおっていることだろう。つま適した土壌などの栽培条件は異なる。

AI農業とは、最新のセンシングのみを利用する穀物は、ロスとなるが進み、週末のみ農作業を行ってきり、過去も現在もフィーバーをあお

しかも、農業の生産物は人間が直接可能となるという期待があった。

部分が多過ぎて、採算が合わない。

た兼業農家が高齢化したものであり、っ て い る の は、（ 農 業 技 術 者 は 農 業つくり出すのではなく、動物や植物発展には極めて限定的な効果しか持カロリーを供給し、食料として最も匠のような技術はない。もちろん、生産についての知識はあるにせよ）という生物体に人間が働き掛けるこ及するとは考えられない。

基礎的な穀物生産には無力なのであ米作でも食味コンクールで毎年上位

日本農業の現状や課題、農業経済やより根本的には、技術体系が変化る。これまでのところ、植物工場はに入る農家がいないわけではない。

たくみ

日本の農業問題の解決にも食料安全

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15作物を生産すれば、微量栄養素の過うな単純な意思決定ではなく、念頭に置くと、これまでのよようとする大規模複合経営を断が主体だった。しかし、生不足、病虫害の発生などによって生ITやAIを駆使した経営が産方法が異なる複数の農産物プロセスを経る。このように複雑だ産量が低下していく「連作障害」が必要となる。市場での価格等組み合わせることで年間の作業をなからこそAI技術の適用可能性は高生じる。作物をローテーションするの情報や生産関連情報を基に、らすことが可能になることである。

いと言える。
複合経営によって連作障害を回避す

当該農家の収益を極大化できとによって、実現される。自然条件

しかも、自然や生物を相手にするることができるし、病害虫発生を防などの外的な条件をコントロールで農業は、季節によって農作業の多い止して、農薬を節約できる。家畜ふを同時に生産し、農作業の平時と少ない時（農繁期と農閑期）のるような適切な農産物の選択

また、環境や生態系にも優しく、地差が大きいため、労働力や作業の通ん尿や植物残渣を堆肥化して農地にとその生産方法の決定を行う

きる工場という中で生産を行う工業

年平準化が困難だという問題がある。

還元すれば、化学肥料を節約できる。のである。ここでは、できる準化を通じて収益を最大化し米作でいえば、1週間しかない田植

しかし、片手間の兼業農家が多い

限り多くの種類や量の情報を力維持にも役立つ。畑地に毎年同じえと稲刈りの時期に労働は集中する。

こともあって、わが国の農家のうち、よりも、農業生産ははるかに複雑な農繁期に合わせて雇用すれば、他の基に、同一農場で生産する複入すれば、毎日同じ量の製品を生産できる工業とは異なる。

大規模複合経営の可能性
農業にはさまざまな作物や家畜が高まることが期待できる。
農業のデジタル・ディスラプション

もちろん、生産面ではIT技術によって収集された自然ほじょうして、行うべき作業を圃場にいる農その情報をコンピューターに送信す

栽培環境などをモニタリングして、生産農産物

ざ ん さ

条件の変化を踏まえて調整さ複合経営に取り組んでいる割合はれることとなる。具体的には時期には労働力を遊ばせてしまい、これまでの生産技術の開発と異な

まず、過去のある状態（日時、数の農産物とその生産方法がり、 情 報 の 流 れ や 分 析 を 取 り 扱 う

作物、圃場、気候）のときに、どの5%にすぎない。主業農家の比率がITとAI技術は農業のシステム全ような農作業を行った結果、どのよる。コンピューターは蓄積したデーコスト負担が大きくなる。これは、体の改善をもたらす可能性がある。

うなことが起きたか、という日々のタベースと送られてきた情報を分析時に決定されることになる。

あるため、稲作、野菜、畜産などい単一作物生産では、特定の農産物情報をデータベース化するとともに、

品種●価格関連、品質（食味、外観、大小、均一性）●販売量関連、平均単収、耐病性●生産方法関連、早生、中生、晩生●短期、長期（嗜好の変化、人口動態等）●国内、国際●米、麦等穀物（一年一作が基本）●野菜（一年多作）●果樹（成木になるのに長い年月を要する）

市場（価格）情報

農業生産は、一定の原料と労働を投業を営むことを「複合経営」という。 生産を前提に、どのような生産方法ろいろな農業がある。さまざまな農を採用すればコストを少なくし収益（出所）筆者作成

複合経営のメリットは、作物の生育相互の関連を考慮しながら同生産関連情報

圃場にあるセンサーが作物の状況や解決策
A）単一農場･経営内または複数の農場･経営間での大規模複合経営
B）GPS、ドローン、センサー、ロボット、気象ビッグデー
タの活用→機械利用の合理化、圃場の施肥管理、病害虫発生のコントロール、
適切な収穫時期の選定●気象データ、土壌データ●傾斜、大きさ等圃場状況等●地域雇用情報●金融情報（政策金融等）を上げられるかという単純な経営判

農業が工業と違う大きな特徴である。 高まれば、複合経営への取り組みが生産方法（コスト）2つの課題①生物･自然相手から生じる生産平準化の困難性②農場規模の零細性。
零細分散錯圃。

期間が違うので、いろいろな作物を農業経営の意思決定〈図表1〉
農業経営のデジタル・ディスラプション

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」 を つ く っ て い る。

せることで、最適な意思決定が可能

セスし、自己のデータと照らし合わ

ecnaillA

モンサントの子会社クライメート・ataD

家に送信する。これが反復されるこだけである）。

以上のことを踏まえると、国が次もちろん課題もある。

情報を収集・分析・提供する機関とで、データベースが充実し、能力のようなシステムを実現することが第一に、個々の生産者から収集すとして、これまでのJA農協組織ととなるだろう。

下の農家の収量等のデータを組み合るデータについて、どのような情報は 別 に、「 農 業IT協 同 組 合（IT望ましい。

わせて、農家に技術・経営指導を行をどのように収集するかなど、統一農 協 ）」 設 立 を 支 援 す る。 こ こ に はビッグデータの展開方向と課題っている。

した仕組みを公共財として政府がつコーポレーションはこのデータと傘

歳で辞める

IT専門家を置き、農家へのコンサや精度も向上していく。

農業ビッグデータの必要性
自然相手の農業は、工業と異なる歳で就農して点がある。米は1年に1作しかできない。

くり上げることが望ましい。

人のデータ、さ年で 回分の米作を経験できる。1等を集積したものではない。これら分、農地の形状、病虫害の発生情報ており、個々の農家の単収、土壌成土壌湿度に関するデータに限定されはなおさらである。農家以外の機関

いという特徴がある。個々の農家でユーザー企業にはIT技術者が少な析能力である。米国に比べ、日本の第二に、農家のデータの処理・分置く。さまざまな組織が持っている立した組織である）総務省統計局に農業ビッグデータを（農水省から独誰でもアクセスできるオープンな

米国のオープン・データは気象とらに100人、1000人のデータの情報は、個々の農家やコンサルタが、農家のためにこのような活動をルタント業務による収入により組合の方が役に立つ。また、多数年のデント会社が持っているだけで、これ行う者を用意する必要がある。

なく、個々の農家に関する生産（気しかし、気象と土壌湿度だけでは研究機構（農研機構）が一筆の農地

土壌情報は農業・食品産業技術総合

土壌情報は公的機関が提供している。

る。日本でも米国と同様、気象情報、適時適切な農作業の選択

人のデータよりも象、土壌、病虫害、単収）や経営（労個々の農業経営のパーソナル・データの集合を運営する。

ータを蓄積することが望ましい。つらを統合したオープンなビッグデー

人の農家を集めると、1まりビッグデータである。ビッグに働、資本）や市場情報など農家の生

ytilibareporetni貸借）、JA農協（生産状況）、土地（出所）筆者作成

第三に、公的なデータの整備であ

ただし、個々の企業やグループがごとに提供している。しかし、農地

利 用、 互 換 性（うな状況の場合にどのような生産物

改 良 区（ 土 地・ 水 の イ ン フ ラ ）、 農個別のパーソナル・データ

タではない。

まちまちにデータをとっても、大き産や経営判断に必要な多種類の情報に関する情報は、組織間の縄張りに種類（説明変数）も多ければ多いほなものとはならない。データの相互を統合したオープンなビッグデータ

よって、農業委員会（土地の所有・ど、適切な判断が可能となる。

）を構築することができれば、どのよや生産方法を選択するのが最適かを研機構（土壌）に分散し、統合されオープン・データ

気象ビッグデータ
土壌データ

がなければ統合してビッグなものと米国のパデュー大学は、政府が持判断することが容易になる。具体的することはできない。
つ気象、農地の土壌水分（湿度）にていない（農水省が統合したと言っているのは、各地の農業委員会情報GPS、ドローン、センサー等を活用した圃場の地力分布、作物の生育状況等しないと意味がない。データの量もしかし、と、 回しか米作の経験はできない。

60には、個々の農家やコンサルタント会社がオープンビッグデータにアク〈図表2〉
発展的な農業ビッグデータ・システム

10

関するデータを基に、どの企業もア
ク セ ス で き る「2017.4.6［木］ 金融財政ビジネス 第 3 種郵便物認可

1720404040erutlucirgAnepO気象情報、地図情報、農地情報はここに集約する。
IT農協は、収量、地力など個々の農家から収集したデータを1次処理して農業ビッグデータに提供する。
農業ビッグデータは全国のデータを分析・解析し、その結果を公表する。
IT農協は農業ビッグデータにアクセ ス し、 こ れ と 個 々 の 農 家 の そ の時々のパーソナルデータを組み合わせて、選択する作物、施肥量、田植えや収穫のタイミング等を農家に教示する。

最後にIT技術は農業システムを改善する可能性を持っている。特に、誰もがアクセスできるオープンなビッグデータをつくることができれば、日本農業の飛躍的な発展に貢献することが可能となろう。データ収集・分析などIT技術を使いこなす能力や労力を持たない農家や法人をいかにしてサポートしていくのか。さまざまな課題を解決することによって、IT・AI技術は、日本農業の発展だけではなく、食料安全保障にも貢献することができるかもしれない。

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