調査研究レポート

中部圏研究 2020.12

第１回 農業の持続的生産とスマート農業研究会報告
スマート農業の現状と課題について
農業の担い手の確保、 耕作放棄地の活用、 更なる農業総産出額の増加、 国際競争力の強化など、 政府は持続的な農業 ・ 食料生産の実現のため、 スマート農業の普及、 スマートフードチェーンの導入を進めているところです。 持続可能な農業の実現を図るためには、 政府による規制緩和 ・ 法整備、 産官によるイ
ノベーションの創出、 農業と多様な分野との連携によるスマート農業サービスの展開、 事業インフラの整備など、従来の農業の枠を超えた幅広い取り組みが必要であると考えられます。 当財団では、2020年度から、「農業の持続的生産とスマート農業」 （座長 ： 生源寺眞一 福島大学教授 ・ 食農学類長） を立ち上げて、変貌していく農業について研究をすすめています。
このたび、 第1回研究会 （2020年10月23日開催） では、 長らく情報処理やデータ活用の観点で農業の研究に取り組まれている、 九州大学大学院農学研究院教授の南石晃明氏にスマートの農業の現状と課題について基調講演いただきましたので、 以下のとおり報告いたします。
公益財団法人中部圏社会経済研究所企画調査部部長「スマート農業の現状と課題～経営視点で考える農業イノベーション～」

鈴木 剛

はじめに
ご紹介いただきました九州大学の南石でございます。 本日はこのような場を与えていただきました

九州大学大学院農学研究院

のでスマート農業の現状と課題について、 私が今教授 南石 晃明 氏

までやってきたことをもとに可能な限りご紹介していきたいと思います。
研究会が始まる前に、 いつ頃からスマート農業の研究をしているのかとご質問いただきましたので、 最初に、 私の自己紹介も兼ねて説明させていただきたいと思います。
九州大学に移って十数年になりますが、 その前に農林水産省に二十数年お世話になっておりま

1983年 4月
1990年 11月
2000年 3月
2003年 4月
2007年 4月

農林水産省入省（農業研究センター）
農学博士の学位取得（京都大学）
農業研究センター経営管理部経営設計研究室長
独立行政法人 農研機構（※）中央農業総合研究センター
生産支援システム開発チーム長
現職〔講演資料（©T.Nanseki）は、講師が 2019 年 11 月 3 日に東京大学農学部弥生講堂にて開催された、日本農学アカデミー公開シンポジウム「ICTが変える食料 ･ 農業 ･ 農村」（主催：日本農学アカデミー、公益財団法人農学会）における講演「スマート農業の現状と展望−経営視点で未来農業を考える−」および、「T.Nanseki, Smart Agriculture : Current Reality
and Future Prospects in Japan, IoT and AI in Agriculture : Self Suﬃciency
in Food Production to Achieve Society 5.0 and SDG's Globally, Tsukuba
Conference, OCTOBER 4, 2019 TSUKUBA」の講演資料に加筆修正したものである〕（※）現 国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構（以下、「農研機構」）した。 その大半は、 つくばの研究所におりまして、
その頃からすでに広い意味でスマート農業に関わる研究をしておりました。 就職する前から情報処理だとか、 コンピューターというのは個人的に関心があって、 就職してすぐの頃ですか、 特殊情報処理技術者試験というシステムエンジニアの国家資格を取得するなどしておりました。 現在は、 研究室
は農業経営学というところにおりますが、 私は学問の区分、 領域やボーダーの概念が低くて、 自分の関心のあることは何でもやってきました。 当然な19

調査研究レポート

がら農業経営学の研究もやっていますが、 情報シ
ステムもつくりますし、 水田に水を自動的に入れたり止めたりするような農作業自動化の機械の特許出願から現地実証等も行っております。
研究所に就職した当初は、 オペレーションリサーチ学会で主に活動しており、 数理計画とか、 確
率的なモデルとか、そういうことに関心がありました。
これは農業が不確実的な産業であり、 不確実性やリスクの下での意思決定を支援する際に必要になる理論や情報システムを開発していました。 これもスマート農業における意思決定の研究と言えます。

ここからはスマート農業ということですが、 農業

本日の話は大きく 2 つ、 スマート農業の事例的情報学会が 2014 年に 『スマート農業』、昨年は 『新なことと、 私自身のプロジェクトでやっていることをスマート農業』 という書籍を刊行しております。 こ

ご紹介しようと思います。 また、 ここは議論になるの中では、 スマート農業を 「生産から販売までのかと思いますが、 デジタル農業のリスク、 費用対各分野が ICT をベースとしたインテリジェントなシス

効果、 イノベーションとどう関係しているかについテムで構成され、 高い農業生産性やコスト削減、てご紹介しようと思います。

食の安全性や労働の安全などを実現させる農業」と定義しています。

スマート農業の背景
近年、 「データセントリック科学」 がキーワードが公に知られるようになった初めかと思いますが、としてよく取り上げられるようになっていると思いま2018 年頃から農業政策の重要な部分になってきす。 文部科学省のホームページには 「大量の実ております。 スマート農業について農林水産省のデータを収集して主として計算機上で解析を行い、WEB サイトなどでは 「ロボット技術や ICT を活用

それを活用することにより、 何が起きているかを解して超省力 ・ 高品質生産を実現する新たな農業」

明し、 また、 新しい研究を開拓 ・ 推進する科学」と書かれています。

と説明されています。 「科学」 では理論的な考え

ここでは、 何を目指すかということですけれど、方が基礎にあり、 それを実証するということが長ら超省力とか、 大規模生産の実現とか、 目的が書く主流として行われてきましたが、 振り子が右左にいてあるわけです。 作物の能力を最大限に発揮振れるように、 現在はデータ中心の発想が主流にするとか、 きつい作業、 危険な作業から解放すなる時代になっているように思います。 よく聞かれるとか、 誰もが取り組みやすい農業を実現するとる AI、 ビッグデータ、 ディープラーニング等、 全てデータセントリック科学の発想に基づいているのではと感じています。
経済的なビジョンについても、 政府および経団連から出されているデータ駆動型経済、 データセ
ントリック社会というのも、 こういう科学技術の発展と対応するような形で、 いろいろな提言がなされているところです。

20

2013 年に農林水産省が研究会を設置したの

中部圏研究 2020.12

か、消費者、実需者に安心と信頼を提供するなど、てくると思います。 それでは、 零細農家や兼業農目指すべきところが書いてあります。 詳しくは農林

家は効果がないのかとよく質問されますが、 効果

水産省のホームページに出ていますので、 ご覧いはあるが一定以上の経済規模でやっている農業

ただきたいと思います。

法人の方が、 効果が大きいと感じています。

私自身はどういうふうに考えているのかということですが、 「スマート」 を辞書で引くと 「気の利いた」

精密農業、 スマート農業、 デジタル農業とか 「洗練された」 などと書かれているのですが、こうしたスマート農業の考え方はいつ頃からあっ一番重要だと思うのは、 刻々と変化する気温、 湿

たのかということですが、 1990 年頃から海外でだん

度、 日射量、 あるいは病害虫の発生状況と、 そだん研究されてきて、 日本でも海外でも Precision

ういった状況に応じてきめ細やかで最適な生産管

Farming や、 Precision Agriculture、 精密農業とい

理や経営管理を迅速に行うような農業、 極めてしった関連の本も出ています。 その後、 ブームといなやかな農業をスマートな農業と言えるのではない

うか、 スマート農業に関する書籍が出版されておりかと思います。

ます。
昨年、 EFITA というヨーロッパの農業情報系のスマート農業と農業の技能伝承

国際学会がギリシャのロードス島でありました。 そ実は日本では、 人がこれを行ってきたわけです。

のときのポスターには 「スマート農業」 ではなく、極めて周密で精密で高度な技術を 「匠の技」 と「Digitizing Agriculture」 がキーワードになってい言い、いわゆる篤農家、熟練農家と我々が言う方々ます。 ポスターのキーワードは、 Sensors、 Data、が、 人間の五感をセンサーとして、 作物とか家畜

Decision、 Action で、 日本語では、 センシング、の生育状況を肌で感じて、目で見て、耳で聞いて、データ計測、 ビッグデータの解析、 それに基づくあるいは、 気象、 農地の条件なんかも、 中には土意思決定などと理解できます。 何をどうすれば良壌を食べたら味で分かるという方もいらっしゃるよう

いのか、 意思決定するだけではなくて、 実際の農ですが、そういうことで状況の変化を的確に感じて、作業を自動化すること、 あるいは、 農作業を支援

どういうふうに作物を育てたら良いかというビジョン、すること、 Action と言っていますけれども、 近年は目標があり、 それに近づけるように環境を制御してこれが重要になってきていると感じています。

農作業を行ってきたわけです。

と こ ろ で、 こ れ ら の 研 究 領 域 は 何 が 違 う の

農業法人などの場合、 栽培面積が大規模になか と い う 疑 問 が 湧 い て く る わ け で す。 Precision

り、 人材育成として従業員の方にこういう技能をど

Agriculture、 Smart Agriculture、 Digital

うやって伝承するかという問題に直面しています。

Agriculture は何が違うのか。 例えば 2018 年にドそうした技能を若い次の世代の方に継承することイツで出版された 「Digital Agriculture」 という書を考えると、 こうした技能を見て覚えろ、 盗んで覚籍によれば、 Precision Farming に関しては、 圃

えろ、 ではなかなか難しくなっていると思います。

ほじょう

場 の中のある収量などのばらつきを最小化する

こういう技術を 「見える化」 することによって、 そというのが重要な概念になっています。 ここではの過程で、 ICT やロボティクスが関係してきて、 こ

optimizing growth condition ということで、 栽培環

れらの技術で、 熟練した農業技能を伝えていくと境の中で生育する成長を、 生育を最大化する条いうことが重要になります。

件を最適化していく、 例えば、 肥料のやり方など

そこで、 環境条件の変化に柔軟に対応して、ですね。 それから、 precise application technology

高収量、 高品質の生産を一定以上の規模で省力というのは、 特定の場所、 肥料が足りないところ、的に行うことが重要かと思っているのですが、 農場

農薬が必要なところ、 そこのスポット、 ピンポイン全体を最適化するときに、 ICT や RT が必要になっトで、 農薬なり、 肥料の散布を行う。 これは、 ドロ

21

調査研究レポートーンとかで最近よく出てきますが、 このアイデアは技術と先端技術を組み合わすとスマート農業にな

昔からあり、 農業機械の可変作業機というものでこると言っているようです。

ういうものを実現します。
それがスマート農業になりますと、 意思決定を支援、 これは農場全体の意思決定の支援ですね。
Precision Farming でも decision making と出てくるのですが、 これは作業ですね。 もう 1 つは、 作業の自動化ということですね。 最近の農業ロボットなどもここに入ってくるかと思います。
では、 デジタル農業というのは何が違うのか、
なかなかスマート農業との境界が分かりにくいです
が、 ネットワークとビッグデータだろうと思います。
スマート農業は、 Digital Farming の中に含まれる

農林水産省ではこうした考えに基づいて、 全国

ような、 Precision Farming は Smart Farming に含ま

69 か所でスマート農業の実証を行なっています。

れるような、 包括されるような、 そういう概念整理が例えば、 稲作のスマート農業の例として、 全てのされています。 これ自体も、 研究者の間、 立場に生産工程をロボット化していくような絵が出ており

よっていろいろな議論があると思います。

ます。 耕起から播種、 田植、 防除、 水管理、 収
穫、 全てをロボット化していくようなのがスマート農業のイメージとして描くビジョンが出ています。 ただ、 果たしてそうしたスマート農業が稲作にイノベーションをもたらすのか、 将来広く普及していくのかについては、 いろいろ議論があります。 後ほど、私自身の考えも、 直接関わった研究プロジェクトの紹介の中で、 説明していきたいと思います。
農匠ナビ研究プロジェクト「農匠ナビ」 の研究プロジェクトを農林水産省予算でかなり長期間実施しました。 最初の 5 年間は農林水産省の委託研究で、 「農匠ナビ」 という、数字の1000 が付かないプロジェクトをやらせていただきました。 「農匠ナビ」 では、 熟練技能の可視化、 伝承、 これをどうやって支援していくか、 そういう技能がどういうインパクトを持つかということを主にやっていたわけですね。 その次に実施した 「農匠ナビ 1000 プロジェクト」 では、 第 1 期目の 2 年間で共同研究機関として農業法人 4 社に加わっていただきました。 農業法人にも予算を配分し学会とかシンポジウムでの研究発表を農業法人の代表

農林水産省のスマート農業
それでは、 農林水産省はどうかというと、 農業

22や役員、 従業員にも行っていただきました。 書籍等も連名で執筆していただいています。

中部圏研究 2020.12

戦後、 国や大学等で基本技術を開発し、 これ

農作業情報、 環境情報、 作物情報の可視化を都道府県の農業試験場にローカライズして普農業情報、 現場の情報というのはいくつかに分及、 組織でもって普及 （エクステンション） する、類できますが、 農作業の情報というのは当然、 必という普及のさせ方は、 極めてうまく機能したと思要になります。 これは、例えば、いつ、どこで、誰が、います。 これは、 開発途上国などでは未整備でどういう肥料を何㎏散布したかということです。 かすから、 今でもこの普及のモデルが重要で、 日本

つては野帳とかで記録されていますが、 今は IC タが貢献できる面は多くあると思います。 しかし現在

グとか GPS とか、 スマートフォンでもって簡単に記

は、 農業法人が増えていまして、 極めて多様化し帳できるようになってきています。

ているわけですね。 それから、 従業員も 5 人とか、

もう 1 つは、作物が育つ生育環境です。 我々は、10人になってくると、 個々の農業経営が必要とす水稲を対象にしていますので、 水田の水温や水る技術というのが、 経営によって違うわけです。 経位、 土壌成分、 日射量や気温等のデータ、 そう

営戦略、 経営が持っている技術力、 ビジネスモデ

いうものも当然必要になります。 こういう環境情報

ルによって違う農業技術、 いろんな農業技術がそはどうやって集めるのかというと、 プロジェクトを始れぞれの経営に必要になってくるわけです。 今まめた当時は水温とか水位を計測する市販のセンサ

でどおり、 研究機関やメーカーが開発し、 それをーはなかったので、 農研機構の吉田智一氏と一ローカライズして、 農家は使えば良いという発想で緒にそういうセンサーを 1,000 台作りました。 現在

は、 もう恐らく現実に対応できなくなっているというは Paddy Watch という商品になり、 一般に購入で思いが 「農匠ナビ 1000 プロジェクト」 のベースにきるようになっています。

あります。 このため、 農業経営者に、 自分たちがそれから、 一番重要なのは作物情報です。 今

必要な技術なので、 自分たちも加わって、 責任を

では収量コンバインとか、 IT コンバインと言われる

持って一緒につくりましょうという、 そういう発想でもので、 一筆ごとの収量を計測できるようになり、取りみました。

収量マップができるようになりました。 土壌分析も23

調査研究レポート

1,000 枚全部やりました。 それから、 生育調査も、ンバインで計測できるようになったわけです。 これ

これは人力が主になりますが実施しました。 こうしは、 「農匠ナビ 1000 プロジェクト」 に参画した茨城

ほ じょう

た 3 種類の情報を 1,000 圃 場 で収集して解析しま

県のある農業法人です。 左の下の図は、 コシヒカ

した。

リについて度数分布、 一筆ごとの圃場の収量分布

ほ じょう

農作業に関しては、 どのように農業機械を操作を描きましたが、 これは我々が予想した以上に、しているか。 熟練しているオペレーターと初心者の圃場による収量差があるということが分かりました。

オペレーターだと、 実は精度が違うので、 同じ作

これはもみ収量ですが、 農場全体でどうやったら

ほ じょう

ほ じょう

業はできないのです。 例えば 1 つの圃 場 を耕す、

この収量を増やせるかということ、 生産量を増やせ稲刈りするのにかかる時間というのは、 当然、 熟るかということを考えたときに、 成績の悪い、 収量練者のほうが早いわけですね。 ということは、 熟練の低い圃場を平均に上げていくのがやはり容易だ

者のほうがコストを下げることができるわけですね。

と思われます。 収量が高い圃場の収量をさらに向規模が大きくなると、 玄米 1 ㎏当たりの生産コスト上させるというのは、 難易度が高いので、 もともとは下がっていくのですが、 初心者が規模を拡大す

地力がないとか、 日当たりが悪いとか、 そういうこることもできますが、 それよりも熟練者が規模を拡とも全部考慮して、 それを収量の低い圃場から問大したほうがよりコストが下がります。 我々のシミュ

題点を潰していくということを考えたわけです。

ほ じょう
ほ じょう

ほ じょう

レーションだと、 2 割から 3 割のコストが低下します。

土壌分析とか成分調査も全部やっていますが、

つまり、 技能が向上することによって、 お米の生

それはいわゆるビッグデータの解析になります。 い産コストも下げることができます。

ろいろな分析の結果、 1 つ重要な要素だと分かっ

ではその技能はどうやって若い人、 初心者に伝たのは水温ですね。 水温は、 現実には直接コンえるかということが課題になってきます。 一番簡単

トロールできないので、 水位をコントロールするこ

な方法は、 オペレーターが何を見ているか、 何をとになります。 こうした水管理によって水温も調整操作しているか、 それをカメラでいろいろな角度かできますが、 水深や水温の計測にはセンサーがら画像で撮って、 それを後で再生して、 初心者の必要になります。 プロジェクトで開発したセンサー

人にコツを教えるとか、 初心者の人が予習するとはこの農場の場合だと、 500 筆ぐらいありますから、か、 復習するとかというようなことです。 農業機械

500 台ぐらいのセンサーを全ての圃場に設置しまし用のドライブレコーダーですね。 一番重要なのは、た。 ただ、 当時のメッシュネットの最新の技術を使初心者と熟練者では、 見ている場所、 視線が全っても、 圃場にはコンセントが来ていないので、 結

然違うということですね。 これは、 スポーツなどで局、 電池駆動だと半年間は給電がもたないことももよく言われます。

ありました。 いろいろ試行錯誤して苦労しましたが、次に作物の情報ということになりますと、 収量コ

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ほ じょう

ほ じょう

なんとかデータが取れるようになりました。

中部圏研究 2020.12

ほ じょう

か水温が、 圃場別の収量や品質に結構影響を及

ビッグデータ解析と水管理改善の効果

ほ じょう

それで、 何が分かったかというと、 水回りは、 場

ぼすということです。 圃場試験は、 作物学がご専合によっては 5 割ぐらい減らせるということです。 そ門の、 福岡県の試験場の元場長、 松江勇次先生

れを経済換算すると、 100ha だと100万円ぐらいににご担当いただきました。 圃場試験では 5％とか 6

ほ じょう
ほ じょう

はなると推計できます。 また、 圃場が 500枚にもな％との結果ですが、 天候も違うので、 一般的にいると、 毎日見回りができませんので、 これをセンサ

うと、 5％程度向上する可能性があるということだとーで簡単に見られるようになると、 精神的な負担思います。 ビッグデータの解析で出てきた結果と、が軽くなりますし、 規模を拡大しても同じレベルのこういう圃場試験で同じ結論になっていますので、管理ができることが期待できます。

確度が高い情報と考えています。

ほ じょう

さらに、 一番我々が重要だと思っているのは、収量とか品質が水管理の改善によって上がってくるということですね。 その可能性が分かったという

水管理作業の自動化
しかし、 周密な水管理を人間がやるとなると、ほ じょうことです。 これは、 論文にも書いていますが、 収

圃 場 が 500 枚もあると人手が相当かかります。 そ

量決定要因と言われる土壌とか、 気温とか、 そう

れは省力化になりませんので、 次は、 結局、 アクいう要因も全部計測しています。もみのほか、玄米、ションの自動化が課題になります。 自動的にそうい

粗玄米もあれば、 精玄米も全部ラボでも分析しま

う水管理ができる道具が必要ということになります。

した。 DEA による効率性も計算し、 水稲の特定のプロジェクトの中では自動給水機と呼んでいます

生育ステージの水温が低い方が収量や品質が向が、 こういう獅子脅しみたいな、 極めてシンプルな

ほ じょう

上するということです。 その結果は、 圃 場 試験のものです。 農機メーカーが造られると、 別の方式 ・結果とも一致しています。

形態になると思いますが、 我々は、 農家目線で、現場で本当に必要なものは何かと考えてやっているので、 あまり報道的に映える絵にならない形になっています。 この方式では、 水を止めたいときは、パイプが上に上がる。 入れたいときは下がる。 これはオープン水路用で、 砂とか、 水生生物とか、いろいろ流れてきますが、 この方式であれば、 詰まるということはないです。 そのまま通っていってく
ださいということになりますので、 現場でさまざまな状況に対応できるメリットがあります。 ソーラーパネ
ルのものとか、 IoT モデルといってカメラがついて
ほ じょう

例えば、 放水管理により水稲の特定の生育ステ

いて、 圃場や水稲の状況をスマートフォンで見るこージの水温が低くなるのですが、 それにより登熟とができ、 遠隔で操作できるようなものも造っていが良好になって、 玄米粒が厚くなる、 それで増収ます。 もっとシンプルなものが、 費用対効果が高ほ じょうするということです。 我々のこの圃場での試験だと、い試算がでています。

6％ぐらい収量が水管理の改善だけで上がるという

ちなみに、 カメラとして使っているのは中古のス

結果が得られています。 それから、 品質に関して

マートフォンです。 通信機能があって、 カメラがあは、 精粒歩合が 7 ポイント上がるというような結果って、 OS が入っていて十分な機能です。 我々のも出てきています。

関心は、 こうした機械を造ることではなく、 こういうビッグデータの解析と補助試験の結果をまとめ機械がどのような効果があるのか、 どのくらいのコ

ると、 水稲の生育、 特定の生育ステージの水深とストであれば実際の農家に受け入れられるのかが25

調査研究レポート

8,000円より高いと、 いくら良くても、 今の農家の感覚ではペイしないということです。 理想価格は 2 万
7,000 円で、 かなりの人はこれであれば買いたいと思う価格です。結構関心を持つよねということです。
3 万円ぐらいでこういうものが供給できたら、 農家は恐らく使いたい人は結構いるということです。
ただ、 これを実現するのはなかなか難しいということですね。 今年の 4月から商品化していますが、価格は 5 万 7,000 円程度です。 価格分析の結果からは高すぎます。 製造販売会社も、 ボランティ

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重要になります。 そこで実際に試作品を現地実証

アではできませんし、 現在の製造ロットではコストで見ていただいて、 価格分析を行いました。 PSMがかかります。 商品になると、 品質保証のコストと分析とかとマーケティングの分野では言ったりしてか流通コストとかいろいろ必要になります。

いますが、 結論を言いますと、 受容価格帯というそれでは、 こうした自動給水機が、 農家にどののがあって、 2万 5,000 円から 4 万 8,000 円ぐらい

程度メリットがあるのか試算した結果を紹介します。

だったら受け入れられるということです。 つまり、

これは、 農林水産省の地域戦略プロジェクトの農家が欲しいと思う可能性が高いという結果です

パンフレット等で公開されていますので、 検索してね。 安ければ良いだろうと思われるかも分かりませいただいたら出てくると思います。 水稲栽培面積

んが、 あまり安いものは、 これはきっとどこか落とし

50ha 規模を想定しています。 平均で 25a の圃場に穴があるのではと思う農家がいるので、 あまり安過

1 台設置を想定しています。 モデルは 2 つあって 1

ぎるものは信用されないですね。 実際、 安すぎる

つは、 IoT モデルで、 インターネットで制御できて、と良いものを供給するのも無理です。 一方、 4万

スマートフォンで水田の様子を見ることができる

ほ じょう

中部圏研究 2020.12

遠隔監視制御機能付きのものです。 もう 1 つは、万円のプラスになります。 大した効果はないと感じ基本モデルで、 スタンドアローンで作動して、 インた方も多いと思います。 しかし、 これが現実な線

ターネット接続機能はなく遠隔監視制御はできま

だと思います。

せん。 この 2 つのモデルの費用対効果を比較しています。

ちなみに、 パイプライン用の自動給水機は、 たしか複数のメーカーが出していますが、 10万円か

結論から言うと、 IoT モデルよりも基本モデルのら 15万円ぐらいの間です。 私の試算があまり外れほうが、 費用対効果が高いです。 50haで収量がていないとすれば、 今の10万円以上する自動給上がって省力化になるメリットと、 それから、 いろ

水機は、 普通の農家であったら、 経済的にはペイんなコストがかかりますので、 コストを引いた残りのしないと思います。

比較です。 結局、 差引き 50haで 58万円しか IoT
モデルは農家の実質的な手取り増にならない結果です。 この金額は、 いろいろな条件によって違ってくるので、 あくまで 1 つの例です。

農業経営者のためのプラットフォーム
将来的には、 いろいろなデータを融合 ・ 統合できるプラットフォームが農業でも不可欠になると思一方、 水田センサーの省力化効果で水回りはいます。 農林水産省や総務省は 「農業データ連

2 回に 1 回で良くなったと言いました。 自動給水機

携基盤 （通称 ： WAGRI）」 というデータ基盤、 プ

では計測だけでなく、 水管理が自動化されるので、ラットフォームを推進しています。 「WAGRI」 の場

IoT モデルで 80％削減と想定しましたが、 基本モ合、A 農場、B 農場、C 農場があって、その情報を、デルでは控えめに 50％削減を想定しています。

いろいろなメーカー経由、 あるいはセンサー企業

労働費でいうと、 大体、 10a で 3,500 円ですので、経由で 1 つのプラットフォームに集めて、 農業以外

50ha だと 175 万円の省力効果があります。 収量もの企業も含めて、 いろいろな人や会社が使えるよ

IoT モデルの 5％の半分の、 控えめに見て 2.5％とうにしましょうという発想だと思います。 それも重要想定しています。 米の販売価格をどうするかで試ですが、農業経営者にとって一番関心があるのは、算結果も変わってきますが、 ここでは 300 円 /kg ぐ

自分の農場のいろいろなデータを統合利用できるらいを一応想定しています。 そうしますと、 増収効ことです。 例えば、 A 農場なら A 農場で、 いろい

果は 169万円になります。

ろな機械やセンサーも入れていると、 自分のデー
タがいろいろな企業のサーバに分散することになります。 現時点では、 自分のデータを統合化して分析しようとすると、 煩雑なデータ処理の手間がかかります。 「WAGRI」 のような発想ももちろん将来、重要だと思いますが、 当面、 農業経営者から見ると、 自分のデータを簡単に総合化して解析できるようにすることです。 そこで、 こうした構想に基づいて、 「農匠ナビ 1000 プロジェクト」 では、 農機メーカーや IT 企業者の協力も得て、 「農匠ナビプラ
ットフォーム」 のプロトタイプを試作しました。

コストはどれだけかかるかというと、 これはインタ

そういうものは技術的にはできるし、 これが動くーネットとかは使いませんので、 農家が 5 万円でようになると、 今日お見せしたような圃 場 の情報、導入できる場合、 年間で 1 万円ぐらいの減価償却

収量のデータ、 水の情報、 農作業の情報、 自分費がコスト増になります。 50haで 200万円ぐらいかの圃 場 の農場の中のいろんな情報を組み合わせ

かる計算になります。 差し引きすると、 50haで 144て、 どの圃 場 の収量が低い、 その原因は土壌が

ほ じょう

ほ じょう
ほ じょう

27

調査研究レポートて、 コストを下げることができるということをこれらの4 つの事例は示しています。

よくないからか、 あるいは、 水管理がよくないのか、
そういう解析が簡単にできるようになります。 仮に、
水管理がうまくできていないところには、 さきほどご

ここからちょっと 「下町ロケット」 的な話になりま説明したような自動給水機を設置するという手順にすが、 このロボットの研究というのは進んでいます。

ほ じょう

なります。 全部の圃場に設置するとコストがかかり

これは、 農林水産省が描く未来の稲作だと思ますから、 収量改善が水管理の改善で見込めるよいますが、 まだまだ、 現場の感覚では、 どんどん

うなところにだけ集中的にピンポイントで自動給水

広がっていくというふうに直感的に思えないわけで機を設置していくとか、 そういうことができるようにす。 本当にそういう現場感覚が当たっているのかなるわけですね。

ということを解明するために、 数理計画モデルを使って、 農業ロボットの導入効果を試算しています。

農業経営における ICT やスマート農業の導入効果

数学的に農場を再現して、 雨が 1 時間ごとに降る

次は米の生産コストの話ですが、 すでにお話

アメダスのデータを過去 20 年間とか、 それぞれのししたような考え方を使って、 ICT だけじゃなくて、農作業の機械の作業能率とか、 肥料や農薬の投いろいろな高密度播種とか乾田直播とか、 いろい

入量とか、 水稲の収量とか、 ありとあらゆる必要だ

ろな農業技術を組み合わせて、 実際にコストがどと思われる情報を全部モデルに入れて計算しましのぐらい下がるかということもやっています。 「農匠た。 200ha ぐらいの滋賀県や茨城県の農場をモデ

ナビ 1000 プロジェクト」 の第 2 期に参画した茨城

ルにしているのですが、 FAPS という私が農林水産

県の 4 つの農場では、 3 年間でコストが約 2 割低

省時代に作った確率的最適化システムを使って、減を実現したという実証結果が得られています。

研究室の大学院生が計算した結果です。

重要な事は、 ICT を入れたからコストが下がった
わけではなくて、 それが 1 つのきっかけになったということです。 いろいろなセンサーを入れることで、
例えば、 育苗管理について農家の意識が変わって、 今までよりも優れた苗が作れるようなったというように、 基本技術の励行のきっかけに ICT がなっています。 規模が拡大することによるコスト低減も大きな貢献をしていますが、 規模拡大しても収量が低下しない対策を ICT が可能にする面があります。 いずれにしても、 それぞれの農場で必要な技術を経営戦略に合わせて組み合わせることによっ28

残念ながら、 皆さんが期待するような結果では

中部圏研究 2020.12

ありません。 ロボット田植機も、 ロボットコンバイン

やっていて、 1 人は大学生、 2 人はそれぞれ地元

も、 ロボットトラクターも導入する想定です。 今日、で職業を持っています。 今までは、 酪農は毎日、ご紹介したような自動給水機も導入する想定です。

給餌や搾乳など色々作業があり、 その作業に拘それぞれ単独で導入したときの効果ですが、 一番束されてきたわけです。 しかし、 ほぼ無人でこうし

規模拡大効果の大きいロボットトラクターでも 7％程た作業が行えるようになったわけです。 何かトラブ度の効果です。ロボット農機をセットで全部導入（農ルがあると、 メーカーのセンターへ警告 ・ ワーニン

作業自動化システム） したらが 8％です。 「下町ログを出して、 必要ならメーカーのフィールドマンがケット」 だと、 全ての問題解決できるほどの夢があ

来て、 それでも対処できなければオーナーに SNS

りましたが、 現実は解決しないという結果です。

や電話で連絡が来るので、 緊急のときには、 近く

これはなぜかということですけれども、 酪農のこで働いている経営者が家に戻って対応できます。

とを先にお話ししたほうが、 その理由は分かりやす

3 人でやっていますから、 朝と夕方は、 そのうちの

いと思います。

誰かが必ず当番で、 出社前と帰宅後、 農場を見ています。 これが多くの方がイメージとするスマー

農作業自動化が最も進んだ酪農と稲作の対比
酪農は、 恐らく、 作業の自動化が一番進んでいる農業の分野の 1 つだと思います。 オランダの例ですけれども、 畜舎のお掃除ロボットです。

ト農業ですね。 当然、 農作業が楽になるとか、 余
暇が持てるとか、 資本力があれば規模拡大もできます。
ただ、 物事、 コインの表と裏がありまして、 リス

24 時間 365日、 文句も一切言わず、 休むことなクもある。 北海道でも問題になりましたが、 停電にく清掃してくれます。 搾乳ロボットは結構な値段でなったときのことを考えていただくと、 10 頭、 20 頭

すが、 1 台あると、 50 頭から 60 頭は自動的に乳房だったら手で絞れますが、 1,000 頭だったらどうでの洗浄から搾乳までやってくれますね。 自動給餌

しょう。 100 頭でも無理ですね。 下手すると、 乳房

ロボットは、 牛ごとや牛群ごとに、 粗飼料の配合か炎で牛の命が危ない。 長く続けば経営破綻する。

ら給餌まで行います。 牛群ごとに必要な最適な配我々が目指しているスマート農業の影の部分です

合飼料のレシピが違うので、 そのレシピごとに、 農ね。 当然、 電源のバックアップを準備することもで舎にある粗飼料をクレーンがうまく組み合わせて、

きますが、 コストは高くなるということです。

栄養剤も添加します。 水稲でいえば、耕起、田植、

ここで疑問になるのは、 稲作ではどうして、 そう

防除、 収穫、 全部自動化されているわけですね。

いう効果が出ないのかということです。 酪農との対こうした技術革新が起こると経営も大きく変わる

比で考えると極めて明瞭です。 1 つは、 稲作では、可能性があります。 訪問した農場では、 牛を 100

農作業に季節性があるということです。 酪農の場

頭飼っていましたが、 兼業農家です。 兄弟 3 人で合は同じ農作業を 365日やっていますから、 自動化することのメリットが大きいといえます。 しかし、水稲経営では、 100haでも、 田植えも収穫も 2 〜 3か月です。 これが土地利用型におけるロボット化の効果が出にくい理由の 1 つです。
もう 1 つは、 まだ、 各作業の専用ロボットしかないことです。 人間型のロボットが今ある農業機械を全部運転してくれるようになれば、 ロボット 1 台があれば良いわけですね。 要するに、 人間と同じようなことができるロボットなら、 そのロボットが全部の農業機械を運転してくれれば、 1 台あれば費用対29

調査研究レポート

効果が大きくなりますが、 まだそこまで技術が進歩

タ開示要求というリスクもあります。 消費者は生産していません。 現在は、 専用ロボットなので、 土の履歴も知りたいので、 農場でどういうふうに農薬

地利用型では稼働率が上がりません。 効果が出を使用したか開示しましょうということになるわけでないのは、 当たり前とも言えます。

すけれども、 我々が購入する加工食品であるとか、工業製品であるとか食品について生産工程の履

スマート農業の光と影
いろいろ皆さんの予想に反することをお話ししてす。なぜ、農業だけ要求されるのかという疑問です。

いるので、 まとめ的なこともお話ししたいと思いま

また、 行政からの過度のデータ開示要求というす。 デジタル農業には、 夢もありますが、 いろい

リスクもあります。 どういう法的根拠があるんですか

ろなリスクもあります。 物事両面あるわけです。

ということが最後には問題になってきます。

1 つはデータセキュリティーです。 先ほど、 技能

これ以外に、この書籍 （Digital Agriculture DLGの見える化について、 我々もそういうことを支援す（2018）） では記載されていませんが、 僕が一番気るいろいろなシステムとか、 手法などの我々の研になるのは、 農場の中で発生したデータをプラット

究事例も紹介しました。 しかし、これはある意味で、フォーマーが利用していろいろな知財が生まれる

リスクを高めている面もあります。 人の体の中にあ可能性です。 以前は、 農業の場合は、 枝変わりるもの、 頭の中にあるものを容易に盗むことはできとか、 そういう新しい知財が出ても、 それは地域でませんし、 転売することもできません。 しかし、 一共有しましょう、 私だけで独占しませんよということ

旦データとして記録され、 それが解析されて、 知が、 ある意味、 美徳で、 地域農業の発展に貢献

財的なノウハウになり、 あるいはシステムになったしてきました。 しかし、 こういうボーダレスな世界に途端に、極めて容易に、ほとんどコストをかけずに、なってくると、 国内の農場で生成されたデータが意図せざるデータの流通、 データ漏えいと言って海外に流出し、 別の国で意図せざる形で知財化さも良いかも分かりませんが、 が可能になります。

れて、 もともとそのオリジナルを作った人が特許でまた、 いろいろなセンサーを設置することで、 ネ

縛られるというリスクも懸念されます。 こうしたことも、ットワークにつながっていますので、 農場の中の

非現実的な話ではなくなってきていると思います。

データがそのサービス ・ ベンダーとか、 IT サービ

そういうことのリスクが大きいのではないかなと思いスのプラットフォーマーとか、 そういうところにデーます。

タが流れるわけです。 我々は、 いわゆる GAFA のもっと言えば、 そういう知財を手に入れた人が、いろいろなシステムを使っていますが、 いろいろな農作業をしている人たちが本来得るべき報酬を、データを提供しながら、 その対価としての報酬はもいわゆる優越的地位の乱用によって、 吸い上げる

らっていません。 システムを使わせてもらうのがあということも十分にあり得ます。 仮に、 現在の法体る意味で報酬です。 それによって、 GAFA は莫大な富を生んでいます。 同じことがデジタル農業でも起こり得ます。 農場の場合は、 農業生産に直結するデータであり、 いわば企業秘密のようなデータです。 農場の中で何が起こっているか全部記録されるわけですから、 それを農場が正当な報酬を支払われないまま使用される、 あるいは、 データ提供条件を農場がしっかりと理解できる形で契約が交わされているのかという問題があります。
それから、 バリューチェーンからの過度のデー

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歴は全て開示されているかというとそうでもないで中部圏研究 2020.12

系の下では、 違法ではないにしても、 実際のリスクとして生じる可能性もあり得ると思います。

イノベーション、組織イノベーションと分けています。
新しいまたは大幅に改善されたサービスの提供を開始するというのは、 プロダクト ・ イノベーション

ICT の費用対効果と経営規模として定義されています。 例えば、 バーチャルとリ

次のトピックスは、 今日お話ししたような ICT のアルの融合した市民農園や体験農場などは、 コロ効果です。 我々が実施しているアンケート調査で、ナ的な状況を考えると、 新しいビジネスモデルとな農業法人 2,500 社ぐらいにアンケート調査票を送っり得るようにも思います。

て、 500 社ぐらいから回答を得た結果です。 詳しく

それから、 プロセス ・ イノベーションは、 同じ農は拙著 （新スマート農業 （2019）） をご覧いただ

産物を作るプロセスが改善される、 飛躍的によくなきたいのですが、 ICT 活用の費用対効果はどのぐ

るということなので、 今日お話ししたようなスマート

らいありますかという回答を 5 段階で聞いて、 売上

農業が関係してきます。 生産工程にも関係してい高別に集計すると、 売り上げ規模が大きくなってます。

いくと、 費用対効果を感じている経営者の割合が増加する傾向があります。
これは、 主観的な回答で ICT の費用対効果を

今日はお話ししませんでしたが、 マーケティン
グ ・ イノベーションに関しても、 SNS とか e コマース
とか、 そういうものが関係しています。

客観的に計測していないと言われますが、 実際にまた、 組織イノベーションに関しては、 情報共

はいろんな要因で売り上げとか利益は変わります

有とか作業の指示とか、 極めて柔軟な、 柔軟性

ので、 ICT に関しては客観的に計測するのは難しのあるしなやかな形の新しい業務遂行の仕組みもいです。 経営者の主観的なものですが、 大量に

ICT の活用で実現する可能性があります。 伝統的

観察すれば、 一定の客観的な傾向は出てくると思な口頭の朝礼という形態とは異なる形態が、 新たいます。

な組織形態を生む可能性があります。 オフィスだ
けじゃなくて、 フィールドでもそうした新たな組織が実現するようにも思います。

スマート農業と農業イノベーション
最後のトピックスは、 イノベーションや経営革新と、 スマート農業の関係です。 経済協力開発機構

まとめ（OECD） のオスロ ・ マニュアルでは、 イノベーシ

最後に、 まとめです。 最初に、 精密農業、 ス

ョンを 4 つに区分しています。 オスロ ・ マニュアル

マート農業、 デジタル農業というように発展してき第 3 版に基づく文部科学省の第 4 回全国イノベーているが、 どこが違うのかというお話をしました。

ション調査統計報告書では、 プロダクト ・ イノベー

2 番目にスマート農業の意義と課題ということで、ション、 プロセス・イノベーション、 マーケティング・

ICT の活用により、 増収とか、 省力化とか、 コスト

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調査研究レポート削減とか、 経営改善が期待できるが、 それはあくーカライズされていますので、 正直、 我々が使っまで、 ICT はきっかけの役割を果たすということをているようなスマートフォンのサービスのように一気お話ししました。 ICT や RT（ロボット）を導入したら、に同じものが世界に普及するとは言えませんが、いろいろな問題が解決して経営がよくなるというよう

ほかの農業機械とか、 そういうものに比べると、 極なものではない、 というのが私の実感です。 それめてそのスケールアビリティーは大きいという特徴から、 省力化と増収の両輪が重要で、 省力化だがあります。

けではやはりなかなかこうした技術はペイしないというお話もしました。

それから、 IT を導入すると、 誰でも農業ができるようになる、 農林水産省のホームページにもそ

それから、 酪農との対比で、 稲作の例でお話しれを目指していると書いてありますが、 これは魅したように、 季節が限定されている特定作業の自力的な未来か否かには疑問もあります。 誰でもで動化というのは、 費用対効果が限定的ということもきる職業ならきっと報酬 ・ 対価も低いでしょうから、お話ししました。 また、 農場で発生するデータそ農業をやろうと思っている人だったら、 あまり魅力

れ自体、 あるいは、 それから得られる知的財産権

的には感じないように思います。 本当に IT やスマの帰属とか利益配分の問題が、 恐らく今後発生しート農業の効果を得るためには、 やはり使う人のて、 問題になってくるのだろうということもお話しし戦略性とか能力に依存するという気がします。 誰ました。

でも効果が上がるような仕組みができたら、 おそら

ところで、 スマート農業技術の特徴、 今までのくプラットフォーマーが全部おいしいところを持って技術とスマート農業の違いについて、 最後に触れいくという気がします。 そうなると、 プラットフォーマたいと思います。 IT とそれまでの技術の違いです

ーのビジネスモデルに組み込まれる人が多いよう

が、 プログラミングは能力のある人がパソコン 1 台

な気もします。

あればかなり本格的なシステムを短時間で作ることそれから、 スマート農業と農業イノベーションでができます。 しかし、 パソコンを造るのには、 工場、すが、 一番重要なのは、 やはり ICT とか、 スマー

設備も要ります。 スタッフも必要です。 もちろん、

ト農業というものは、 プラスの面もありますけど、 負

最終的なサービスまで考えると、 いろいろな法律の面、陰、全て両面があるということです。 負の面、の問題とか、 いろいろなチューニングが必要にな

こういうリスクに対して、 法的にどのように保護してってくるので、 ある程度組織が必要になってきます

いくのかということが課題になります。 データに所が、 最初のプロトタイプは個人で作れるという点が有権は、 まだ認められていないと思いますが、 こう大きな特徴だと思います。 また、 2 つ目の IT の特いう面の法的な整備をどうするのかと課題がありま

徴は、 一旦プロトタイプ （原型） ができると、 そのす。 また、 スマート農業が普及すると停電の際に製造、 つまりコピーは、 ほとんどコストをかけずに生産ができなくなる可能性もあり大きなリスクになり一瞬でできます。 皆さん、 PC のファイルをコピーます。

していると思いますが、 一瞬でコピーできます。 一

その一方で、 スマート農業には、 経営改善や瞬で 100 個だろうが、 1万個だろうが容易にできる。

経営規模拡大を通して、 農業構造の変革を誘発

それが自動給水機みたいな機械の場合は、 1する力は十分持っていると思います。 そういう意味

台造るのと、 100 台造るので全く違うラインが必要

でいうと、 広い意味での農業イノベーションのトリガになってくる。 一方、 IT や情報システムはスケー

ーにはなる、 あるいは、 なりつつある、 もうなって

ルアビリティーが高く、 優れたサービス、 工夫されいるのかもしれないと思います。

たサービスであれば、 世界中をすぐ席巻できる特徴があります。
ただし、 農業の場合は、 農業生産の過程がロ

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本日の話題の多くは、 参考文献に示している拙
著や農業情報学会編の書籍に基づいています。

中部圏研究 2020.12

詳細はこれらをご参考いただければ幸いです。 こいます。 どうもご清聴ありがとうございました。

れで私のお話を終わりにさせていただきたいと思33