無人化ではなく、万人化

製造業の自動化と決定的に違う、農業 AI の効きどころ。

「行動」は、農業に何を起こしているか

第1回で、AI による民主化を 3 段階に分けて図解しました。

情報・知識の民主化までは描けたものの、「行動」がどう動き出すのかは、あの時点では問いの形で置いておくしかありませんでした。

あれから時間が経って、その「行動の段階」が現実に何を起こしているのか、農業の現場で確かめてみたくなりました。第3回はそういう動機で書きはじめています。

テレビやネットで「スマート農業」と言われると、巨大なビニールハウス、自動走行のロボット農機、無人収穫機の映像が浮かびます。「人手不足を AI とロボットが解決する」「農家の労働が劇的に減る」——いかにも近未来な絵です。

ただ、製造業のエンジニアの目で見ると、この絵はどうも出来すぎているように見えます。

そして、その「出来すぎた絵」とはまったく別の場所で、AI が静かに、しかし確実に効きはじめている印象があります。

今回はこの「メディアの絵」と「足元の実感」のズレを構造化してみたいと思っています。

技術と経済、両面から省人化は遠い

最初に「省人化」の話から入ります。私自身は工場の自動化現場には立ってきましたが、農業の自動化は外から眺めている立場なので、ここからは公開されているデータや報告を整理した上での話、と読んでいただければと思います。

農水省の統計を整理してみると、農作業の時間内訳で大きな比率を占めているのは植え付け・除草・収穫といった「手作業の判断が要る工程」だと分かります。露地のキャベツで言えば10アールあたり90〜100時間とされていますが、その大半が手作業に近い領域です。

データを並べてみると、自動化に親和性が高いのは灌水や施肥のような環境制御に近い工程で、逆に最も自動化が難しいのが除草・収穫・病害発見など、個体ごとの判断が要る工程——そういう整理ができそうです。

ここで、製造業の自動化の前提条件を思い出してみます。これは現場でずっと見てきた領域なので、自分の言葉として書けます。

• 標準化された対象物

• 繰り返し可能な動作

• 制御された環境

この3つが揃って、はじめて自動化は効きます。

ところが、露地の畑にはそのどれも揃いません。野菜には個体差があり、土は雨で表情を変え、虫や葉の状態も日々違う。工場の現場とはまったく別物の世界に見えます。

「いや、最近話題のヒューマノイドやフィジカル AI が登場したら一気に変わるのではないか」——そう思う方もいるかもしれません。海外の技術記事や事例レポートを並べて読んでみると、確かに屋内ではかなり進歩していて、垂直農業のような閉じた環境では実装例が出てきているようです。ただ、屋外の露地となると、まだまだ手強い段階のように見えます。

公開されている解説を整理すると、おおむねこんな課題が並んでいます。不安定な土の上で反力をいなしながら、繊細に物体を扱う制御。粉塵や湿気でセンサーがじわじわ汚れていく環境。長時間動作のための電源確保。各種レポートを総合すると、現状のヒューマノイドはバッテリーが2〜4時間しか持たず、その後1〜2時間の充電を要するとされています。視覚センサーの限界もあって、葉の影に隠れて全体の 3 割以上が見えない果実は「そこに存在することすら認識できない」という報告もあります。経験豊富な人間の収穫者と比べると、ロボットはまだ30〜50%遅いとも書かれています。

公開情報を眺める限り、技術的にあと一段、二段の壁があるのは間違いなさそうです。

そして、忘れがちなのが経済原則です。

自動化は、投資が回収できる業種から普及していくのが歴史の常です。自動車や電子機器のような付加価値の高い業種が先に進み、価値密度の低い業種は構造的にラグが出る——製造業の現場感覚として、これは腑に落ちる構図です。

公開されている調査レポートの数字を並べてみると、なかなか厳しい現実が見えてきます。

| | 投資・市場規模 |
|---|---|
| 製造業 DX 投資 | 約 2.9兆円（2030年度見込） |
| 国内スマート農業市場 | 約 144億円 |

約 207倍 の差です。

第2回で、自動車 2,700円/kg とキャベツ 130円/kg を並べて「価値密度に20倍の差がある」と書きました。その20倍の価値密度差が、200倍の DX 投資差を生んでいる——そう読んでもいいのではないかと思っています。

念のため付け加えると、ここまでの話はスマート農業を否定したいわけではありません。日本政策金融公庫の調査によると、スマート農業の導入率はすでに44.9%、畑作では68.7%という数字も出ていて、効くところでは確実に効いているようです。ただ、露地野菜のような領域では技術と経済の両面から壁が高く、メディアが描くような「ロボットが農家を置き換える」絵は、まだしばらく先の話ではないか——公開情報を整理する限り、そう感じています。

でも、もう一つの場所で AI は確実に効いている

ここで話が終わるのなら、私は記事を書いていません。

実はここ数ヶ月、私は自分で野菜を育てはじめました。土を作り、種を蒔き、芽が出るのを待ち、葉が広がっていくのを見る。これまでずっと、ものづくりの現場と事業開発の世界しか知らなかった人間が、なぜそれを「始められた」のか。

答えは、本当にシンプルです。AI が知識の壁を一段ずつ下げてくれたから。

見慣れない葉が生えてきたとき、Google レンズで撮ればその場で植物名が返ってきます。トマトの葉に出た白っぽい模様。ChatGPT に写真を見せて症状を聞くと、「うどんこ病の初期かもしれません」「水のやり方を見直してはどうでしょう」と返ってくる。

最近とくに驚いたのは、雑草の写真を撮ると土壌の状態まで推定してくれることです。スギナが多ければ酸性が強い、クローバーが多ければ窒素が薄い——もともと農家が経験で持っていた「雑草指標」と呼ばれる伝統的な知識を、AI が誰でも使えるかたちで手元に届けてくれる。

少し整理してみます。素人が農業を始めるときに立ちはだかる壁は、私の感覚では大きく5つあると思っています。

1. 栽培知識 — 何を、いつ、どう育てるか

2. 病害虫対応 — 何が起きていて、どう対処するか

3. 気象適応 — 霜・台風・干ばつへの備え

4. 市場・販路 — どう売るか、いくらが妥当か

5. 経営・記帳 — 帳簿・補助金・税務

これら一つひとつに、もう対応する AI/IoT のツールが揃っています。栽培カレンダーや生成 AI への相談、Google レンズや植物識別アプリ、局地気象予報、食べチョクやポケマルのような直売プラットフォーム、スマホで完結する簡易記帳——個別ツールの優劣を語りたいわけではありません。重要なのは、素人が踏み出せるかどうか、というハードルの高さが、ここ数年で明らかに下がったということです。

第1回の図解で「情報 → 知識 → 行動」と段階を置いたとき、行動の民主化は少し未来の話のつもりでした。ところが農業の現場に立ってみると、もう具体的に動き始めている話ではないか、と感じています。

製造業 AI と農業 AI の決定的な違い

ここまで見てきた2つの事実——省人化は遠く、参入障壁は低くなっている——を構造として整理してみたいと思います。

製造業の歴史を振り返ると、AI と自動化は「もともと専業者が担っていた作業」を機械に引き取らせる方向で進化してきました。プレス加工も、溶接も、検査も、工員がやっていた仕事を機械が代替する。

つまり製造業 AI の方向性は、専業者の代替 ＝ 人を減らす側にあります。

ところが農業はそうなっていません。露地の難所（除草・収穫・個体判断）は技術的に代替が難しく、専業農家の労働は当面置き換わりません。

では、農業 AI はどこで効いているのか。先ほど書いた通り、「もともとその仕事をやっていなかった人」が踏み出せる側で効いています。

つまり農業 AI の方向性は、素人の参入支援 ＝ 人を増やす側にある、というのが私の見立てです。

これは技術そのものの違いというより、産業構造の違いから来ているのではないかと思っています。製造業は専業化が極度に進んでいるので、自動化はそのまま「専業者の代替」になります。農業は逆で、専業化が不完全で、専業者と素人の間にとても広いグレーゾーンがある。その間を埋める道具として AI が効く——そういう構造に見えます。

ここでこの記事のサビを置きたいと思います。

同じ「AI」「自動化」という言葉で語られていても、産業によって役割は逆になる。これは見落とされやすい構造だと感じています。

無人化ではなく、万人化 — 一緒に考えていけたら

AI が「人を増やす」方向で効くなら、農業の担い手はこの先どう広がっていくのでしょうか。

第2回で、これからの農業は「プロ農家 ＋ 市民」の二層並存になっていくのではないか、と書きました。今回はそこに、もうひとつ層を加えたい気がしています。プロ × 兼業 × 市民の三層です。

• プロ農家 — 専業として地域の食料を安定供給する。自動化は限定的でも、データと販路の力で経営を強くしていく

• 兼業 — 本業を持ちながら、AI の助けで本格的な栽培にも踏み込める。週末農業がセミプロ化していく可能性

• 市民 — 家庭菜園や市民農園で、自分の食の一部を自分で育てる。生成 AI が一対一の家庭教師のように寄り添ってくれる

この三層を貫いているのが、第1回で書いた「AI による知識の民主化」だと思っています。製造業のように特定階層を減らす方向ではなく、全層を厚くする方向で効いている——そんな感触があります。

第1回の図解では「情報 → 知識 → 行動」と段階を置き、行動の民主化を未来の問いとして描きました。第2回の末尾では「産業から社会インフラへ」と書きました。第3回はそこに、万人化 という言葉を重ねてみたいと思っています。

無人化——少数の専業者が広大な土地を機械で回す。これがメディアでよく見るスマート農業の絵です。

万人化——多くの人が、自分にできる範囲で農に関わる。AI がその参入を支える。

エンジニアとして構造を分解して解を探し続けてきた目から見ると、こちらの絵のほうが農業 AI の本来の効きどころに見えています。決して夢物語ではない気がしています。

答えを出すというより、一緒に考えていけたら嬉しいです。

ビニールで風よけしながら植えたミニトマトの苗が活着前に水不足で枯れ気味・・・
たっぷり水をあげたけど、なんとか復活してほしい！

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