成功する農業DX：「経験と勘」から「予測アルゴリズムとマニュアル化」へ

日本の農業DXは、なぜ「経験と勘」の壁を越えられないのか。 気候変動が従来の常識を破壊する今、収穫後にデータを「分析」するだけでは手遅れです。

このセッションでは、日本のアグリテックが停滞する根本原因を解き明かし、農業DXの核心が「予測アルゴリズム（事前のリスク察知）」と「マニュアル化（技術の水平展開）」にあることを明らかにします。

熟練者の暗黙知をいかにして「予測可能な仕組み」へと転換するか。日本の食料安全保障と農業経営の未来を左右する、データ活用の本質に迫ります。

あすか会議2025 第5部 分科会S（社会・文化）

「令和の米騒動に見る日本の食と農 ～どうする？日本の農業～」生駒祐一×佐々木伸一×岩佐大輝

（2025年7月5日開催／水戸市民会館）

突如巻き起こった「令和の米騒動」によって、食料価格高騰や担い手不足、低自給率など、日本の食と農の脆弱性が見事に露呈した。こうした日本の農業に内在する複合的な課題に対し、テクノロジーやスタートアップはどこまで対応できるのか。持続可能な農業を実現する経営戦略を議論し、未来を拓く変革の道筋を探る。（肩書は登壇当時のもの）

※タイムスタンプは生成AIで作成しているため、一部誤りがある可能性があります。あらかじめご了承ください。

改正農業基本法のフレームワーク（スマート農業、農地集積）を議論の軸に設定。

農業を革新できず、海外製品に席巻されるアグリテックの現状を指摘。

データ活用の要件は「自動」「安価」「価値ある予測」の3点と分析。

事後「分析」は無意味。リアルタイムの収穫・リスク「予測」に活路あり。

生産者の多くはプロセス（Why）より結果（How）のみを求める傾向。

AIが万能でない限り、農家自身のPDCAが必須。システムのブラックボックス化は危険。

数値管理の未経験者にデータを見せても判断不可。アグリテック最大の浸透障壁。

気候変動により過去の経験則（勘）が通用せず。生産者も変化の必要性を認識。

施設園芸は規模拡大より、制御やハウスの「標準化」と「技術集約」が合理的。

データ分析の最多需要は「作業効率の最適化」。労働生産性向上のため平準化が急務。

優良農家のノウハウを「安定して高品質な作物を作るマニュアル」へ落とし込む需要増。

気候や病害虫の変化で、従来の「特栽農家の勘」が機能不全に。データ移行が必須。

データに基づく教育（アカデミー）の結果、新規就農者が平均収量の倍を達成した事例。

高額な設備投資に対し、「監督経験（ノウハウ）」のデジタル化とセットでの継承を提案。