Farmers Business Network⑦：日本への示唆

記事「Farmers Business Network⑥」からの続きです．

FBNの事業内容を参考にして日本で農業データアナリティクス事業をいかに進められるかを考えます． 

日本の農家の間でも生産管理上のデータを収集・送信・管理するための機器類・アプリの導入がすでに始まっていますが、FBNのように様々なデータを統合・蓄積できる段階には至っていません．記事③で述べるような「データの統合・蓄積」は日本では遅れていることがすでに多くの論者から指摘されています．そこに危機感がもたれて、2019年にWAGRI（農業データ連携基盤）が立ち上げられました．WAGRIの設立意図については、そのHPに明確に述べられています．

「農業のICT化が進む中で、海外、国内も含めICTベンダーや農機メーカー等から多様なシステムが開発されています．全体では環境データや作物情報、生産計画・管理、技術ノウハウ、各種統計等、幅広い農業データがありますが、システム間の相互連携がほとんどなく、形式の違うデータが個々に存在している状態です．そのため、統一性を図り、データを生きた情報として活用できるようにすることが期待されています」

出所：[16] WAGRI「WAGRIとは」https://wagri.net/ja-jp/aboutwagri

この意図が叶って、「データの統合・蓄積」が日本でも十分に進んで農業データが豊富に集まっているとすれば、現在の日本のICTを駆使して「価格.com」の農業版のような形で、記事④、⑤で取り上げた資材の選択支援、資材購買は行えるでしょう．日本でのネックはやはり「データの統合・蓄積」ではないかと考えられます．

FBNのように「農民第一主義」でWAGRIが設立されていれば、日本の農民の間でのWAGRIの印象もだいぶ変わったかもしれませんが、WAGRIの協議会メンバーはICTベンダー、企業が非常に多いですから、農民第一主義の理念が掲げられることはありませんでした．WAGRIの将来的なビジョン、効果もほとんど見通せない状況で、WAGRIに対する期待も日本の農民の間では依然としてほとんど高まっていません．

そもそも日本はスマート農業の発展の梃を企業に委ねる方針を採ってきましたので、WAGRIのようなデータ連携活用に向けた団体を作ろうにも必ず企業の利害を組み込まざるを得ません．政府は2010年前後から農業への企業参入、農業と異業種の融合を積極的に進めてきましたが、農業のICT普及、スマート化では思わぬところに陥穽があったと言えます．

こうような経緯を考えると、FBNの日本支社を作ってもらって、そこに「データの統合・蓄積」をお任せしたほうが、データ活用の観点からまだましではないかと私には思えてきます．FBNには米国だけでなく、カナダ、オーストラリアの農民も参加しています．これらの国とは日本は農業技術体系も大きく異なるので、すぐにFBNの様々なデータアナリティクス事業が日本に適用できるとは期待できません．しかし、GAFAがあっさり日本へ進出して成功を収め、日本人にそれなりに恩恵が感じられていることを考えると、FBNの日本進出もあっておかしくはないように私には思えます．FBNの趣旨を日本国内で広く説明したら、日本でのFBNの事業展開に参加して日本の農業を変えたいと考える若者も多く現れるのではないでしょうか．彼らがFBNの日本版システムを数年かけて作れてしまうのではないかと期待したくなります．

日本でFBNに近い事業を行うにも、設立主体、その理念について、農民の立場に十分寄り添えるのかどうかが重要な条件になってくるように私には思えてなりません．そこを見落としてWAGRIに期待するにも限界があるのではないかというのが私の見立てです．

Farmers Business Network⑥：FBNにとっての課題

記事「Farmer Business Network⑤」からの続きです．

資料[5]に依拠して、FBNにとっての課題について説明します．

[5] Cole, Shawn, and Tony L. He. "Farmers Business Network: Putting Farmers First." Harvard Business School Case 217-025, September 2016. (Revised August 2018.)

これまでの記事では、種子、その他の栽培条件が収量や収支に与える影響、経営改善の手段に関する農民の判断に資するようなデータアナリティクス・サービスがFBNによっていかに提供されているかを述べました．これ以外に、収量の決まり方を予測する分析サービスや、収量改善に向けた栽培管理手段を農民に勧めるレコメンデーションサービスも行うことがFBNにとって考えられますが、FBNは設立当初にこうしたサービスを行わない方針を採りました．

この理由の第一は、様々な栽培環境にも適用できるような汎用的な収量予測モデルが存在しないので、FBNが収量予測サービスや栽培管理のレコメンデーションサービスを提供するにしても、農民の不満が必ず出てしまうことでした．第二に、もしも農民の不満がなるべく出にくいような精度の高い予測サービス、レコメンデーションサービスを行おうとすれば、FBN側のスタッフや設備で多大な負担が要り、農民に相当高額の加入料を求めなければならなくなります．その結果、FBNに参加する農民の数が限られ、これまでの記事で述べたような膨大な農業データに依拠したデータアナリティクスのサービス事業を成立させることが困難になると考えられます．

ただし、一切の判断を農民任せにするのも不親切でしょう．上記の方針は文献[5]が書かれた2016年当時のもので、現在では、FBNの栽培専門家が、希望する農民に対して、生産データを追跡してアドバイスする事業も展開されているようです．その内容は以下のFBNのホームページでの説明から知ることができます．

[14] Farmers Business Network「Farm & Team Operations」

https://www.fbn.com/analytics/farm-team-operations

2015年にFBNは農業とビッグデータに関する会議を主催し、そこに多数の農民が参加して農民の間でFBNの認知度を高めるのに成功し、その後、事業拡大が大きく進みました．

2020年時点で会員数が1万2千まで増えて資本増強も進んでいることが以下の記事で紹介されています．

[15] Bloomberg「Farmers Business Network Raises Funds at $1.75 Billion Valuation」、2020年8月3日記事． 

https://www.bloomberg.com/news/articles/2020-08-03/farmers-business-network-raises-funds-at-1-75-billion-valuation

資料[5]によると、2016年当時、FBNは事業展開に関する課題として以下を挙げていました．

1) 季節性：農繁期に農民がFBNによるデータアナリティクスのサービスを利用しにくくなるので、FBNが効果を発揮にしにくくなります．

2) FBNのチームに参加する人材の確保：FBNが求める人材としては、企業家的で、技術に精通している、FBNのミッションを伝えられるなど、条件が厳しくなってしまいます．　

3) FBNへの参加料金額は経営規模によらない一律でいいのか：面積が広い農民であれば少しの知識、情報でも莫大な利益を得られますから、彼らに課す料金を高めてもいいようにも思えます．しかし料金引き上げは「農民第一主義」に反し、FBNの評判を傷つけるかもしれません．

4) FBNは農民にアドバイスすべきか、それとも情報提供にとどまるべきか．FBNは農民に奉仕できる経路をいくつも持ちます．具体的には、データサイエンティスト、コンサルタント、仲介業者、金融業者、交渉家などの役割を備えますが、様々な役割をどう折り合いをつけるのかが問題になります．

これまでのFBNに関する記述内容を全体的に振り返りますと、FBNは米国農業の問題点を鋭く突いて、高邁な理念を掲げてからユニークな事業を展開していることがわかります．農民第一主義の使命を果たすためにいかにあるべきかを根底に据えて事業に取り組むことから、FBNは今後も発展することが期待されるのではないでしょうか．

以上でFBNの紹介を終わります．

FBNが日本の農業データ活用、スマート農業にどのような示唆を与えるのかについて、次の記事⑦で簡単に考察したいと思います．

Farmers Business Network⑤：資材購買、融資、生産動向分析

記事「Farmers Business Network④」からの続きです．

資料[5]に依拠して、FBNのその他の事業について説明します．

[5] Cole, Shawn, and Tony L. He. "Farmers Business Network: Putting Farmers First." Harvard Business School Case 217-025, September 2016. (Revised August 2018.)

前の記事④で述べましたように、FBNに参加する農民は、種子や資材の実際の価値がどれほどかについて、また、種子・資材価格の差異、分布状況について知ることが可能になります．農民はこれらに基づいて資材調達の交渉を行えます．また、異なる種類の種子、資材を比較して収益改善につながるような種子、資材を選ぶことが可能になります．その購入の際に、種子、農薬をFBN経由で購入できるようにするサービスが、FBNでは提供されています．

FBNのホームページでの資材購入画面は以下です．

[12] Farmers Business Network「Buy Inputs: Chemicals」

https://www.fbn.com/direct/products

FBN経由での資材購入の手続きは、農薬の場合、以下のようになります．

1)FBNに参加している農民が、自分が必要とする農薬の種類をFBNに知らせる．

2)FBNのスタッフが、農薬の販売店と提携して価格帯を分析し、最安値の製品を見つける．

3)農民の農場へ直接にその農薬を届ける．

ここではFBNは「fast,  simple, and hassle free（速く、シンプルに、手間がかからない）」を掲げて、農民を面倒で苦痛な交渉から解放するとしています．FBNが取引ごとに徴収するマージンは少ないので、上記のようにして農薬を安値で市場で調達できたとき、農薬購入費の節約分のほとんどが農民に還元されるそうです．

FBNは、農民が一般の販売店から購入した農薬の価格データを収集して、その価格帯のデータを農民に提供します．農民は、農薬の市場価格と、FBN経由で購入した場合の農薬価格とを比較した上で、農薬を購入できるようになります．農民にとっては、FBNが提示する農薬価格よりも割高で不利な価格で一般の販売店から農薬を購入することは避けられます．農民は、一般の販売店に対しても、FBN経由で購入する場合の価格を示して、もっと値下げするようにと交渉することも可能です．FBNが提示する農薬価格は、農民が一般販売店を相手に農薬価格を交渉する際のボトムラインとして機能し、農民が不利な農薬購入取引を迫られる可能性を大きく減らせます．この点でも、FBNでは資材価格の透明性確保が図られていると言えます．

2016年1月にFBNがこの購買事業を開始すると8週間で600万-700万ドルの購買があり、2016年の一年間で2500万ドルの購買に達する見込みとなりました．資材費の節約が顕著なので、会員農民からの支持が高いそうです．

あと二つだけFBNの事業を紹介したいと思います．

FBNは農民へのファイナンス事業を行っていますが、これは農民に融資をおこなう投資家を紹介するという仲介の形をとります．融資の金利は競争的水準に抑えて　過度に高い金利をとることはしないようにします．FBNのホームページでの融資事業の説明画面は以下です．

[13] Farmers Business Network「Financing」

https://www.fbn.com/financing

また、FBNは、端末のショートメッセージサービス（SMS）を使って農民に頻繁にアンケート調査を行い、作付け進行、病害の恐れ等を尋ねています．その回答結果はFBNが集計して、農民に直近の生産・栽培動向について情報提供します．従来、農民が、こうした直近の生産・栽培動向を知ろうとすると、ほとんど近隣の知り合いの農民から情報を受けるしかありませんでしたが、上記のFBNのサービスによって、広域に散らばる多数の会員農民から生産情報を提供してもらい、自分にとってよく知らなかった、真新しく思える情報に触れることも期待できます．農民にとってこのサービスも喜ばれているそうです．

以上でFBNのデータアナリティクス事業の説明は終わります．次の記事⑥で、FBNにとっての課題を、その次の記事⑦で日本にとっての示唆を述べたいと思います．

Farmers Business Network④：資材（主に種子）選択の支援

「Farmers Business Network③」からの続きです．

資料[5]に依拠して、FBNのデータアナリティクス事業のうち、資材（主に種子）の選択を支援するサービスの内容について説明します．

[5] Cole, Shawn, and Tony L. He. "Farmers Business Network: Putting Farmers First." Harvard Business School Case 217-025, September 2016. (Revised August 2018.)

FBNの設立時から数百の農民がFBNに加入したおかげで、収量、栽培条件など膨大で多種多様な農業データがFBNのデータベースに入るようになりました．

FBNは、収量、資材投入量、土壌条件、耕作方法などのデータを農民が分析して、他の農場との間、特に自分と似た栽培環境を持った農場との間で、栽培状況を比較して、自分の栽培方法が良いかの判断材料に使ってもらえるように試みます．　

FBNによる「Seed Finder」というサービスでは、すべての種子を対象にして、農民が種子ごとに収量、栽培条件（土壌、水利）などを指定して絞り込んで収量データを得ることを可能にしています．例えば、品種を固定して、面積当たり窒素投入量、播種量、植え付け日、気温など様々な栽培条件に応じて収量がどのように変わるかを算出、グラフ化すると、参加農民はその品種に対応した栽培方法の改善手段について探ることが可能になります．　

実際の比較の説明・表示の様子は、以下のFBNのホームページでの「FBN Seed Finder」、「Benchmarking」「FBN Maps & Yield Analytics」というところから伺えます．

[10] Farmers Business Network「Seed & Agronomic Analytics」

https://www.fbn.com/analytics/seed-agronomics

比較の際には、品種、肥料の種類、面積当たり播種量、栽培時期、土壌の条件などを細かく指定するなどして、自分の比較判断基準を自由に採れるようになっているため、例えば、農民が種子の違いの効果を見たいとき、種子以外の条件をうまく統制して自分の栽培条件に合わせたデータだけを抽出してその中だけで種子の違いの効果を見ればよいことになります．これによって、種子の違いの効果を他の要因と混同してとらえてしまう恐れが相当減ります．統計学的なデータ解析では、関心のある要因（上記の例では種子の違い）の影響を見たいため、こうした条件の統制を行うことが重視されます．種子に限らず他の資材でも、それを選ぶかどうかで収益にどのような違いがみられるかを同じように分析できます．FBNでは、膨大なデータを収集した上で、農民がこうした条件の統制にもとづき特定の要因の影響分析をおこないやすくなるように、データ抽出処理、計算結果の表示機能に相当力を入れているようです．

FBNに参加する農民は様々な投入量、収量、資材費のデータをFBNに提供するため、FBN側ではこのデータを使って農民ごとに生産費を計算することが可能になります．上記の資料[10]のFBNによる事業紹介に掲載されている、「A Comprehensive Profit-Enhancing System」がこの計算に該当します．

記事②で述べたように、従来は種子等の資材市場が地理的に分断され、農民はメーカーから提供される新しい種子、資材が自分に合っているかを見通せなくなりがちでした．種子メーカーの営業担当者が種子の優れた点を農民に強調して、農民は「勧められたから選ぶ」「ほかの農民が多数選んでいるから自分も選ぶ」という受け身の姿勢に陥りがちでした．

これに対して、FBNに参加すると、農民は、選んだ種子、資材の種類など栽培方法に応じて収量や生産費がどう変わるかについて情報が得られます．農民は他地域との種子・資材価格の違い、それらの分布状況を知ることもできます．これらは、農民が種子同士を比較して収益改善につながるような種子を選ぶことを可能にします．また、農民が種子・資材を調達する際、価格交渉に資する材料にもなります．以上からFBNに参加する農民の資材・種子の選択・調達については、従来よりも透明性が飛躍的に高まってくると考えられるわけです．

以上の点に関してFBNのホームページ上での説明は以下です．

[11] Farmers Business Network「Input Price Transparency」https://www.fbn.com/analytics/input-price-transparency

日本では「価格.com」などの商品レビューサイトは参加者も多く以前から多くの日本人に馴染み深いです．上記のFBNのサービスは、「価格.com」の農業版にたとえることも可能でしょう．

FBNによる主なデータアナリティクス事業は、上記と、前の記事③で述べた内容にほぼまとめられます．次の記事「Farmers Business Network⑤」では、そのほかのFBNの事業内容について説明します．

Farmers Business Network③：データの統合・蓄積

「Farmers Business Network②」からの続きです．

資料[5]に依拠して、FBNのデータアナリティクス事業のうちデータの統合・蓄積にかかわる部分について説明します．

[5] Cole, Shawn, and Tony L. He. "Farmers Business Network: Putting Farmers First." Harvard Business School Case 217-025, September 2016. (Revised August 2018.)

記事②で述べたように、FBNの創設者二人（DeshpandeとBaron）は、米国農民が直面する重要な問題には、資材市場の寡占化、農業データアナリティクスの未整備、それに伴う農業者の資材の選択機会の制限などが挙げられる、と考えます．

そこで、二人がFBNの事業を構想しますが、その理念として、「Farmers First（農民第一主義）」を掲げます．後で詳しく述べますが、FBNは、農民から農業データを収集した上でそれを使ってアナリティクス事業を行おうとします．従来から、農業データを求める資材企業が多くありましたが、資材を後で農民に売りつけたり、農産物を農民から買い付けたりするときの判断材料に使うために農民から農業データを収集している、ととらえられるケースが多々見られました．企業が農民をお金儲けの対象としてみなしてデータを収集しようとしていると農民が予想しているとしたら、農民は企業にデータを喜んで提供してくれるはずがありません．このため、FBNは「農民第一主義」をモットーにして、農民の立場に十分に寄り添うことを名実ともに示しながら農民からデータ提供してもらうことを目指しました．

データアナリティクスに関するFBNの戦略の概要は、以下のようにまとめられます．

1) 農業データを農民から多種大量に収集してクリーニングする．

2) 異なる精度のシステムからのデータを使いやすいインターフェースに統合する．

3) そうして統合・集計したデータ全体で洞察を得られるようにする．例えば、種子や土壌の種類ごとの栽培データを見て、農民が自分の土壌に合わせて収量が良い種子を選択しやすくする．また、農民が資材を選ぶ能力、資材メーカーとの価格交渉力を強められるようにする．

記事②でも触れましたが、従来から農民の農業データの活用機会は限られてきました．そうした状況を、上述の事業戦略で打開しようとしています．二人は、テストケースとして、種子と収量の関係に関するデータ分析をおこない、その結果をレポートにまとめて、農民に対してこのレポートを購入するためにどれくらいの料金を支払う意思があるかを尋ねていました．そこで農民が平均千ドル程度の支払い意思があるという好結果が得られていました．

FBNの事業を実際に行うには、スタッフ雇用、機器設備投資で相当な事業資金が必要になります．FBNの創設者二人（DeshpandeとBaron）は、上記のように「農民第一主義」を掲げるFBNの事業にもとづいてネットワークと情報サービスが整備されれば、農民がエンパワーされ、農業が変わるという点を、投資家にアピールします．さらに、上記のテストケースの結果として農民からのそれなりのサービス料金回収が見込まれることを示せたので、投資家から事業への支持が得られて、二人は資金獲得に成功します．2014年に二人は、Kleiner Perkins Caufield & Byers (KPCB、Deshpandeが以前勤務)から450万ドル資金を受けてFBNの事業をスタートさせます．

FBNにおけるデータ利用の実際について見ていきます．FBNの設立当初、農場の経営規模によらず加入する農民には一律500ドルの年間加入契約料を課すことにしました（ただし、後に値上げされます）．農民はFBNに加入すると、オンラインプラットフォームからデータをアップロードできます．FBNは、栽培データ、機械データに限らず、どのようなソースからのデータであっても受け付けるという方針を取ります．FBNは、農業機械のデータ利用を進めるJohn Deere社との間でAPIの使用許可を得ます．John Deere社のトラクターを持つ農民は、その機械のICTデータベースをFBNのプラットフォームにつなげれば、機械使用のデータも一緒に利用できるようになります．

FBNに所属するデータアナリストはこうして得られる様々な種類のデータをシステムに統合して価値を付与しつつ農民に提供していきます．この一環として、圃場ごとの栽培特性のマッピングがあります．

以下はFBNのホームページでのデータの蓄積、統合、マッピングの概説です．

[9] Farmers Business Network「Data Storage, Integration & Security」 

https://www.fbn.com/analytics/data-storage-integration

FBNは、農民のデータの保護にコミットメントしています．特に、モンサントなどの大手資材メーカーにデータを売却しないことにコミットメントし、農民には自分がFBNに預けたデータの利用を中止させる権限が保証されています．また、会社（FBN）の所有者が変化しても、データ利用方法を変化させるに際しては、FBNに加入している農民の許可が要るとされています．　

FBNの中心的信条(central tenets)は、以下の四点です．

1) 透明性(transparency)、

2) 共有(sharing)、

3) 協働(collaboration)、

4) 知識の民主化(democratization of knowledge)

データを多くの農民から集めてまとめた上でその解析結果を農民が共同で使えるようにするという点では、「共有」「協働」が意識されていると言えるでしょう．また、マッピングのほか、FBNによるデータ提供の仕方は簡易、平明で農民にも扱いやすいため（この点については次の記事でもさらに詳しく説明）、その点では「知識の民主化」がよく意識されていると言えます．「透明性」については、それまで農民が農業資材企業の半ば言いなりになって、なぜその資材価格を受け入れなければならないのかが農民にとってわかりにくかったのですが、FBNが資材価格のデータを「見える化」してそれを解消しようとしている点に表れます（これも次の記事で説明します）．こうした農業データアナリティクス事業の考え方は、日本のスマート農業の限界打破を考える上で非常に参考になります．

次の記事「Farmers Business Network④」では、FBNのデータアナリティクス事業の内容についてさらに紹介します．　

Farmers Business Network②：米国農民が直面する課題

「Farmers Business Network①」からの続きです．

資料[5]に依拠して、米国農民が直面する課題を、FBNの創設者がどのようにとらえたかを説明します．

[5] Cole, Shawn, and Tony L. He. "Farmers Business Network: Putting Farmers First." Harvard Business School Case 217-025, September 2016. (Revised August 2018.)

資料[5]によると、米国では農業協同組合が3千程度あり、大半が共同販売をおこない、一部は農業コンサルタントをおこなっています．米国では農業協同組合が広まっているにも関わらず、農業資材市場、農産物市場で寡占化が進んでいます．

資料[5]が執筆された2016年当時、モンサントとデュポンでトウモロコシ種子市場の7割を支配していました．他のブランドの多くがモンサントからライセンスを得て開発・供給されているため、同市場における二社の実質的なシェアはもっと高くなっていました．

※注：モンサントは、2018年にドイツのバイエル社に買収され、デュポンは、2019年にダウ、パイオニアと統合してコルテバ・アグリサイエンス社になっています．

[7] 農業協同組合新聞（2018年6月18日）「バイエルによるモンサントの買収が完了」

https://www.jacom.or.jp/nouyaku/news/2018/06/180611-35464.php

[8] 農業協同組合新聞（2019年7月19日）「新生コルテバ・アグリサイエンスが今後の展開と事業を紹介」

https://www.jacom.or.jp/nouyaku/news/2019/07/190719-38657.php

資料[5]は、米国の種子市場で寡占化が進んだ要因として、1985年に米国連邦最高裁で遺伝子組み換え（GM）種子の開発特許を認める判決が出されたこと、バイオテクノロジーの研究開発費が高いことを挙げています．これにより種子市場で参入障壁ができて寡占化へ進んだという説明です．

前者の判決の効果は大きく、米国では「種子警察(seed police)」と揶揄されるほど大手種子メーカーがGM種子の使用違反をチェックする体制を強化しています．種子の保存、再販売、交配を禁止し、農村部で監視カメラを設置し、聞き込み調査をするなどして使用違反がないかを取り締まろうとしています．2013年にモンサントは種子の使用違反を訴える訴訟を142件も起こし、ほぼ半分で勝訴していました．

農業資材市場で寡占化が進むのに並行して、大手種子・農薬メーカーが、資材の販売店、農業協同組合に対して、農業資材に関する農民の選択肢を制限するように誘導してきました．こうして農民にとっては、農業資材の取引に関する選択機会が制限される傾向も強まりました．

モンサントはラウンドアップ耐性のＧＭ種子を開発販売を近年強化してきました．この効果としては、それまでは雑草管理のために農民にとって耕起栽培が必要でしたが、ラウンドアップで雑草管理を済ませられるので不耕起栽培に置き換わり、農民が農作業負担を大きく減らせるようになったことが挙げられます．しかし、ラウンドアップ耐性のGM種子を買うと一緒にラウンドアップも買う必要が生じます．米国の農民は大手種子・農薬メーカーに囲い込まれてそこに依存する傾向を強めて資材費の負担を増やすようになってきました．

この取引では種子＋ラウンドアップといった形で抱き合わせ販売が行われるので、農民にとっては資材費の内訳（資材の種類ごとの本当の価格）がわかりにくくなるという問題も生じました．

大手種子メーカーの提供する種子の種類は非常に多く、それぞれの特徴の違いが細かくなります．また、農業の生産環境、土壌、栽培管理方法は農場ごとに様々です．米国農民は地理的に分散して居住しているため、お互いに意見交換したり協調したりする機会が非常に限られてきました．農業資材に関しては消費者レポートに相当するものは米国でもありませんでした．各地で新しい農業資材がどのような効果を発揮しているか、それがどのような価格で取引されているかについて個々の農民が把握しにくくなり、農業資材市場が地域的に分断化される傾向がみられました．種子を選ぶ際に農民にはさまざまな種類の種子を比較する手段がないので、農民にとってはメーカーから提供される新しい種子が自分に合っているかどうかを見通せなくなりました．

1990～2006年において農業資材の価格上昇率は、化学肥料で2.6%、化学農薬で3.5%、種子で4.0%でした．それが2006～2015年になると、価格上昇率は、化学肥料で8.1%、化学農薬で5.7%、種子で11.3%とかなり高まりました．上述のように取引の選択機会が制限され、資材の効果がよく見通せない状況で、こうした資材価格の高騰を受け入れてそれを買い続けなければならないという状況に米国農民は置かれます．

FBNの創設者二人（DeshpandeとBaron）は、こうした状況の打開のため、まず、農業データを活用して、上述のように農民が資材の効果や価格をよく把握できない状況を解消しなければと考えます．

ところが、彼らは、農場でのデータ分析を手伝っているうちに、従来の米国農業界の農業データ利用では以下のような問題が備わっていたことに気づきます．

1) 農場の収量、土壌、水分、窒素などのデータが政府から公開されるが、それがバラバラに利用されている．また、色別にマップ化されたデータだけしか利用できないことも多い．

2) 農業データの統合、相互利用ができない．

3) 農民がほとんど自分の農場の過去のデータしか利用できていない．他の農場との比較検討ができないので、資材の種類ごとの使用効果を把握しにくい．（このほかに、大学の圃場実験の結果や、種子企業の実験結果も農民に利用されることはあるが、こうした実験の結果は企業に都合がいいように操作されている可能性が完全には否定できない）．

4) 農業データの分析に要するソフトウェア、計算処理能力が個々の農民の能力を超えている．

このように問題だらけと思える状況ですが、彼らはそこから、農業データアナリティクス事業に対して農民からの潜在的なニーズが大きい、そのため新事業を起こす好機だと捉えます．そして、FBNの事業を着想するようになります．

二人の青年が農業界のデータ利用の根本的問題に一気にメスを当てようと取り組み奮闘する経緯は、非常に興味深いものがありますね．

次の記事「Farmers Business Network③」では、二人がFBNの構想をどのように現実化していったかを見ていきます．

Farmers Business Network①：概要、創業者

本ブログでは日本国内のスマート農業技術に含まれるデータ分析機能に関する記事を多くアップしてきましたが、海外の先進事例についても触れたいと思います．

その際特に私が注目したいのが、米国のFarmers Business Network (FBN)です．

FBNのホームページには、「About FBN」がまとめてあります．

[1] Farmers Business Network「About FBN」

https://www.fbn.com/about

上では、FBNのミッションとして、情報を民主化すること、偏らないアナリティクスを提供すること、また、農民のビジネスのために競争力を創出することによって、農民を第一に据えるような農業の未来を創出すること、が掲げられています．

FBNについて紹介する動画もあります

[2] Farmers Business Network「Farmers Business Network－Overview－」

https://www.youtube.com/watch?v=nx0rIzODEQA

（CromeにあるYoutube動画の字幕機能を使えば、不完全ですが日本語訳も視聴できます）

FBNを紹介した日本語記事もいくつか見られますが、特に目についたものを二つ挙げます．

[3] フォーブスジャパン「グーグルも支援のアグリテック企業の『農業を民主化する夢』」、2018年8月19日号記事．

https://forbesjapan.com/articles/detail/22550

[4] フォーブスジャパン「次のユニコーン企業と評される、米国発のビジネスモデル図解4選」、2017年12月28日号記事．

https://forbesjapan.com/articles/detail/19168

このほか、米国の経営学の専門家が、FBNの設立経緯や、事業のねらいについて詳しく解説した記事として、以下があります．
[5] Cole, Shawn, and Tony L. He. "Farmers Business Network: Putting Farmers First." Harvard Business School Case 217-025, September 2016. (Revised August 2018.)

以下では資料[5]に大きく依存しながらFBNについてさらに説明を続けます．

資料[5]によると、FBNの事業の特徴としては、クラウドベースのデータ解析を通じて、偏らない情報を農民に提供して農民の意思決定能力の改善を図ることが挙げられます．その具体例としては、会員の農民が提供したデータを使ってFBNのスタッフが機械学習を行い、種子の選択や耕作技能の改善などに関して農民がヒントを得られるように図ること、また、資材、栽培技能などに関する情報を民主化して農民にいきわたらせることによって、農民を力を高めようとすること（エンパワーメント）が挙げられます．

FBNは、新規の会員農民を多く獲得して現在は会員が1万2千以上に上り、農業データアナリティクス事業の成功モデルとして見られています（上記の資料[3]、[4]を参照）．

設立経緯についてですが、FBNは、Amol Deshpande、Charles Baronによって2014年に設立されました．資料[5]に依りながら、この二人の経歴を簡単に述べます．

Deshpandeは、穀物メジャーのカーギルで働いてから、ベンチャーキャピタル企業であるKleiner Perkins Caufield & Byers (KPCB)で働いた経験があります．

一方、Baronは、大学卒業後、アメリカ合衆国下院歳出委員会、ワシントンのシンクタンク、親類の農場で働いており、その後、 Googleのプログラムマネジャーに就いてから、ハーバード大学ビジネススクールで学びます．その在学中に、KPCBで農業投資に関する研究調査をおこない、農業部門の市場構造について理解を深める経験を得ます．同大学を卒業してから、Baronはシリコンバレーに行ってDeshpandeと出会います．

Baronは、上記[2]のYoutube動画で、FBNの紹介を語っていた人物です．以下は、Baronへのインタビュー記事です．

[6] Successful Farming「Q&A：Charles Baron, FBN Co-Founder」、2019年12月17日記事．

https://www.agriculture.com/news/business/q-a-charles-baron-fbn-co-founder

DeshpandeとBaronは、農業データ分析の問題に関わる農業分野の専門家、農業者と親交がありました．二人は、米国農民が直面する農業データ利用の問題が深刻で、その解決に資するようなデータアナリティクス事業には市場ニーズがあることに気づき、FBNの事業を構想するようになります．

次の記事では、二人がとらえた、米国農民が直面する問題点について紹介します．

日本農業の将来に関する倫理

　香川大学に赴任してから、毎年、農学部で「応用生物科学領域の倫理」という授業を分担で担当しています。毎年度、この授業科目では2回の講義を担当しています。

　先日は2020年度におけるその1回目の講義で、「農林水産業分野の倫理」について語ることになりました。（年明けに2回目で、国際協力分野での倫理の問題を語る予定です）。

　ただし、農林水産業の倫理とするとあまりに対象広いので、農業分野の倫理の問題に対象を絞り込ませてもらって講義を行いました。

　

　農業分野の倫理を論じている文献については、正直私はあまり詳しくありません。しかし、昨年度の地域農林経済学会特別賞を受賞していた下記の著作については、地域農林経済学会の理事会で詳しく説明を受けていたため、以前から特に関心を持っていました。今回の講義の準備にあたってこれを詳しく読ませてもらいました。

[1] 秋津元輝氏・佐藤洋一郎氏・竹之内裕文氏編著『農と食の新しい倫理』昭和堂、2018年．

　また、私は以前からSDGsに関心があったので、SDGsから農業に関する倫理をどうとらえるかという観点も今回の講義に盛り込みたいと考えていました。以下の特集記事は、農業とSDGsの関係について、事例を盛り込み詳しく論じてくれているので、大変参考になりました。

[2] 『農業と経済』2019年9月号（vol.85 No.8） 特集「SDGs(持続可能な開発目標)時代の農業・農村、食品産業」

　以上の2冊はどちらも昭和堂から出ています。これらに依拠させてもらいつつ、講義を組み立てました。その講義の流れを簡単に説明します。

　

１．農業の近代化の意義と問題点、コスト

　今回の講義では、まず、農業の近代化、産業化は、食料と労働力の安価な供給に貢献する一方で、農村コミュニティの解体、循環型農業の衰退、環境・生態系の持続性の阻害、健康被害、化石燃料の大量消費、農業生産・農産物流通のエネルギー効率の悪化などのコストを伴うことを述べました。 以上の点に関する議論は、上掲[1]、[2]に含まれる以下の章、記事を特に参考にしました。

・秋津元輝氏「農と食をつなぐ倫理と実践：考えと行動のための指針」、上掲[1]の第5章、pp. 115-144．

・竹之内裕文氏「農と食を結びなおす：産業社会における農と食の倫理」、上掲[1]の第10章、pp. 251-283．

・池上甲一氏「農林水産業からSDGsをどう読むか」、上掲[2]、pp. 6-19．

　　

　農業技術の進歩が農業就業者の絶対的減少をもたらすことは、日本の農業経済学の代表的なテキストである、荏開津典生氏・鈴木宣弘氏『農業経済学（第5版）』（岩波書店、2020年）でも詳しく述べられています。近年顕著になった日本の農村コミュニティの解体は、その延長で生じたとも考えられます。

　他方で、日本での農業就業者の急激な減少は、農業の交易条件の悪化からもかなり影響を受けて引き起こされているとも考えられます。この見方は、以下の記事で論じられています。

・山崎亮一氏「農業構造と生産力の担い手像」『農業と経済』2020年3月臨時増刊号「食料・農業・農村基本計画の真価を問う」、pp. 44-51．

　農業の近代化に並行して、農業生産資材企業や、食品流通企業、食品加工企業が川上、川下から農業生産者をぐるっと取り巻く産業構造も作り上げられました。こうした企業がマーケットパワーを行使して、農業の交易条件悪化につながる価格条件、市場環境の形成を促しているとも見れます。こうした点を重視すれば、農業生産資材企業や、食品流通企業、食品加工企業に対しては、農業の持続可能性に対する責任が備わっていると考えられます。

２．農業の近代化の帰着に関する倫理と行動

　こうした農業の近代化、産業化に伴う問題点、コストが大きいと思われるならば、「その問題を悪化させてはいけない」「それらを是正しなければならない」という倫理が人々に芽生えるはずで、その倫理が確固としたものになれば、市民や企業の間に、問題悪化を食い止める行動、是正する行動が広がる可能性が高まると考えられます。こうした行動に取り組む事例が、最近、消費者団体や、SDGsへの関心が高い食品産業の企業などによって、続々と挙がっています。今回の講義ではそうした取り組み事例を以下に絞り込んで説明しました。

２．１　京都生協による「産直さくらこめたまご」の応援金制度、人口減少が著しく進んだ集落の維持・再生支援体制について

　私の講義中で、上記の京都生協の取り組み内容を、以下の記事に依拠して説明しました。

・福永晋介氏「食、農、地域の持続可能な発展のために：京都生協のとりくみ」、上掲[2]、pp. 78-84．

　「産直さくらこめたまご」の応援金制度は、卵1個につき組合員が1円の「応援金」を提供して、飼料米・鶏卵生産での循環型農業を支援しようとするものです。この詳細については、以下のプレゼン資料が大変参考になりました。

　京都生活協同組合「京都生協のさくらこめたまごについて考えるー企業についての「CSR」と「消費者」にとっての「倫理的購買」―」

２．２　(株)伊藤園と、カルビーグループのSDGsに関わる取り組みについて

　今回の講義で、伊藤園、カルビーの取り組み内容を、以下の記事に依拠して説明しました。

・笹谷秀光氏「産地を支え付加価値をつける：食品関連企業のSDGs」、上掲[2]、pp. 70-77．

　

　SDGsで挙がる17の目標のうちの2番目は「飢餓をゼロに」ですが、この目標に関わるSDGsの具体的なターゲットには、「女性家族農業など小規模生産者の所得倍増」、「持続可能な食料生産システムの確保と強靭な農業の実践」が含まれています。

　

　伊藤園の場合、茶葉生産地の衰退傾向に危機感を持ち、 大規模茶園化と機械化農業の支援、茶葉の全量買い上げ契約を農家と結ぶ、などの取り組みを進めました。伊藤園ＨＰでの説明は以下の通りです。伊藤園「産地と伊藤園の共栄」、「茶産地育成事業とは」

　また、カルビーの場合、馬鈴しょの生産者の栽培技術向上や、労働負担の軽減に向けた支援の強化に取り組んでいます。カルビーＨＰでの説明は以下の通りです。

カルビー「農業の持続可能性向上」、「カルビーグループのマテリアリティ」

　こうした取り組みが、日本の家族農業経営の衰退を食い止めながら、日本農業の持続性を高めていこうする取り組みでもあるため、上記のSDGsのターゲットに該当してくるわけです。

　近代化にまい進してきたにも関わらず日本農業が行き詰まり、そこに危機感を持った消費者団体、食品企業が農業再生に向けて支援強化に動き出していて、それがSDGsと親和性がかなり高いことが以上の事例よりうかがえます。

３．SDGsブームにまつわる注意点

　上記のようなSDGsに関わる取り組みが純粋に「農業をこれ以上衰退させてはいけない」という倫理感に基づく面も確かにあると思います。

　その一方で、うがった見方をしますと、以前から多くの企業はCSR（Corporate Social Responsibility：企業の社会的責任）に関する取り組みをPRして自らの企業イメージの改善を図ってきましたし、それを流行りのSDGsに合ったものに組み替えて取り組んでいる企業も一部には見られるのではないかという気もしています。私は、これがただの邪推で終わってほしいと考えていますが、どうしても企業の動機についてややすっきりしない面が残るように見えてくるかもしれません。難しい問題ですが、その点をどうとらえるかについて以下の記事が解説を試みています。

・ 辻村英之氏(2019)「SDGs時代の食品産業：アグリビジネスにとってのCSRのあり方」、上掲[2]、pp. 20-29．

　

　2000年代にCSRがブームになった時、環境問題に熱心であることを装った「グリーンウォッシュ」が散見され問題視されたそうです。今回の私の講義では、うわべだけのSDGsが今回のSDGsブームの中でも起こらないかについて注意が必要になることを述べました。

　※企業が他企業との取引関係上おこなう投資について関係特殊性、取引特殊性が強く備わると、その投資が過少になりやすく、その過少性への対処として企業間では垂直的関係が発展しやすくなることが、企業の境界の理論（Williamson、Hartなどに代表されます）で論じられています。上記の３事例のうち伊藤園、カルビーでは農家との垂直的関係の発展に進んでいますが、これは、これらの企業と農家の間では投資の関係特殊性、取引特殊性が顕著に備わっていたためかもしれません。

４．講義のしめくくり

　今回の私の講義の終わりでは、農業の近代化の軌道修正を図ろうとする「農業のSDGs」に向けた取り組みは始まって間もないため、今後、社会でそれがどのように広まるか、真に農業の持続可能性を高めるものになるかに注視が必要であることを述べました。また、「 より多くの市民が「農業の近代化の問題点、コストの是正を図るべき」といった倫理を持ちながら、農業の持続可能性を高める行動に関心を持ち、そこに加われることを期待したい」と学生に訴えて、講義を締めくくりました。

講義を終えてみて

　受講学生の反応はまあまあではないかと思います。趣旨に賛同する学生の割合は高かったですが、農業の近代化のコスト、問題が現状のように大きくなったことについて「仕方がない」と率直な意見を述べる受講生も見られました。

　私自身、農業のSDGsに向けた取り組みが日本に広まって真に根付くかどうかについて半信半疑でもあります。ですが、このまま日本農業が座して死ぬを待つことになってほしくありませんので、まず目の前にいる若い学生に上記のような趣旨で訴えてみたいと考えました。自分自身を振り返ると、自分は農業に関する倫理やSDGsについて普段からの意識、心がけがかなり欠けていたと反省することが多く、もっと積極的に何かに取り組む必要があると痛感しました。

2020年度後半の研究室3年生向けゼミ

　本年度後期に私の研究室所属学生は、3年生4名と、4年生3名です。大学院生はおりません。
　本年度はコロナ禍のため一つの部屋に集まって研究指導、ゼミを開くにも厳しい制約がかかりました。私にとって対面の教育は、これまでのところ、3年生のゼミ、4年生の卒論指導だけになりました。

　本年度の3年生向けのゼミでは、まず、農業経済の基本知識を深めてもらえるように、

河合明宣先生、堀内久太郎先生編著『アグリビジネスと日本農業』、放送大学教材、2014年

をテキストにして輪読をおこないました。

　4年ほど前に購入してゼミのテキストとして使うのは2回目になりますが、日本農業の立ち位置について、食品産業、農産物流通、食料自給率、里山保全、持続可能性、資源・環境問題など様々な話題に触れながら解説・啓発してくれていて、二度目で読んでいても飽きないと感じます。河合先生とは私の学生時代に先生の集中講義を受講させていただいたご縁があります。

　この度、3年生4名には担当を割り当てて毎週レジュメを作って発表してもらい、その内容について私がコメント、解説する形で理解を深めてもらえるように試みました。学生には、テキストの内容、主張が新鮮に受け止められていたようです。農学部ですが文系科目も勉強したいという学生がうちの研究室に集まっていますので、密度の濃い農業経済の知識が求められていると感じました。

　

　先日この輪読が終わりましたので、今後の3年生向けゼミでは、スマート農業技術の概要と、統計データ解析（計量経済学）入門を私から解説しつつ、学生に私の専門分野について少しずつ興味を持ってもらえるようにと期待しているところです。

　ゼミでのスマート農業技術の教材としては、本年度の第1クォーターで私は香川大学全学共通科目として「スマート農業の可能性を考える」というタイトルのオンライン授業を行い、教材を作成していましたので、それを使います。この講義の受講者数は180数名で、私のこれまでの授業担当の中では最多でした。学生の関心の高さに驚くとともに、緊張して教材の作成に励み、香川大学Moodleに教材のアップロードを重ねました。

　一方、ゼミでの統計データ解析（計量経済学）入門の教材については、昨年度、香川大学公開講座で、「統計データ解析について学びながら農業・農村のこれからを考える」というタイトルの講座を開き、教材を作成していましたので、それを使います。この教材では、地図で見る統計（統計GIS）を活用して地理的データをマッピングする方法を詳しく解説しています。その他、Excelでの統計処理、Stata利用の基礎について触れています。

　3年生4名には、以上の知識を土台にして、年明けより徐々に卒論のテーマ選びに入ってもらえればと考えています。

スマート農業を進める際、情報処理のニーズと能力が合っているか？

　スマート農業技術を導入する際、多くの場合では、センサ機器から大量のデータが生成されるので、そのデータの活用をいかに進めるかが生産管理上の課題に浮かび上がりやすくなります。

　経営組織論の文献を調べますと、企業などの経営組織にとって、情報処理に対するニーズと情報処理能力を適合させる必要があることが、ガルブレイス(1973)で論じられています。当然、それらがうまく適合しないことによって、経営組織の業績や成果に対して負の影響が及びやすくなります。

　私は、このブログで、施設園芸でのスマート農業の導入事例について紹介する記事をいくつか書きました。このうち、「施設イチゴ栽培での環境モニタリングシステムの導入事例」では、環境モニタリングシステムを採用した農業者が、栽培環境データに関する分析のニーズ、処理能力を上手く適合させていたことを確かめています。

　これに対して、「施設花卉栽培での環境モニタリングシステムの導入事例」では、環境モニタリングシステムを採用した農業者が、温度管理に関するデータ分析ではニーズ、処理能力を適合させられたものの、電照管理やCO2、飽差の管理に関するデータ分析ではそれらを適合させられない状況に置かれてしまいました。

　これらの事例より、栽培環境データ分析に関する農業者のニーズと処理能力は、管理対象項目（温度，電照、CO2，飽差等）や、統計解析に関する彼らの学習経験や、既往の栽培管理方針等に左右されてそれぞれ決まり、両者が適合しない状況が生じ得ることが確かめられます。また、後者の事例のようにその不適合によって環境モニタリングシステムの利用効果に対する農業者の評価が低められる場合があることが示唆されます。

　こうした分析結果より、施設園芸での環境モニタリングシステムの普及を図る改良普及機関にとっては、生産者への聞き取りを通じて、管理対象項目別に、様々なデータ分析に関するニーズ、処理能力を生産者がどのように備えているか、両者をいかに適合させられるかについて注意深く検討する必要があると考えられます。

引用文献：

ジョン・ケネス・ガルブレイス(1973)『横断組織の設計』（梅津祐良訳）ダイヤモンド社．

水田センサの費用対効果の試算例

　この記事では稲作での水田センサ導入の費用対効果の試算例を示します。

　稲作での水田センサの導入効果に関する実証事例

　稲作での水田センサの導入効果に関する実証事例がいくつも挙がっています。以下ではそのうち三つを挙げます．

　・石丸知道氏「水田センサを活用した飽水管理技と水管理の省力化」（南石晃明編著『稲作スマート農業の実践と次世代経営の展望』（養賢堂、2019年、pp. 154-156）

　ここでは、飽水管理区（土壌表面の足跡に水が残る程度の水を保つことを目指す水田）で水田センサを用いて水管理したとき、田面下1cmの水位を長期間維持できたことなどが示されています。

　他方で、農林水産省による水田センサ導入実証プロジェクトがH27年からＨ28年にかけて多くの地域を対象に行われていて、その結果をまとめたのが以下です。

　農林水産省「水田センサ×技術普及組織による農業ICT導入実証プロジェクト」

　このうち香川県の隣県の事例を二つ取り上げて紹介します。

　・岡山県での水田センサの利用効果の実証結果が以下に掲載されています。

　農林水産省「岡山県：大型稲作経営体における水田センサ活用による水管理の省力効果及び導入課題の検討」

　この事例では、「センサからの情報に基づき、必要なときだけ圃場に出向いて水管理を行った」→「圃場に出向く頻度が３～４割減少」→「時間のゆとりができ、作業効率が向上」という効果が得られたことが報告されています。この実証では、水位の計測、データの通知機能のみを備え、自動給水機能は備えていない水田センサが使われました。

　・愛媛県今治市で行われた水田センサ導入効果の実証結果が以下で報告されています。

　農林水産省「愛媛県：水田センサによる水稲水管理作業の有効性確認と良食味米生産の実証」

　この事例で取り組まれた内容は、行われた順番に、以下の通りです。

①良食味米を生産する農家と水稲生産法人のほ場に水田センサを設置

②普及指導員が端末で水田センサ情報（水位等）確認し、農家に情報提供をおこなう

③それに従って農家、法人がほ場で水管理作業する

　これにより得られた成果としては、水田センサを導入した実証農家は、対照群に比べて米の収量が高く、品質が良くなった（476kg/10a、等級1等、タンパク含量6.8％）、ということです。

　以上の事例で、水田センサの導入効果は、水管理労働時間の削減と、収量・品質の改善に表れていました。これに基づいて水田センサ導入の費用対効果に関する試算を以下で進めます。

　試算の大まかな方針：農業者が水田センサを新たに導入して使用するときの費用増加を算出し、水田センサ導入に伴う労働費の節約額を見積もって、収量・品質の改善によって米の販売収入がどれだけ増えれば、水田センサ導入にともなう費用増加全体を回収できるようになるのかを考えます。

　設定条件：

　水田センサの機能としては、以下の2通りを考えます。

①水位計測＋水位データの収集・送信＋通知のみの場合

②水位計測＋水位データの収集・送信＋通知＋自動給水の場合

・価格・料金の仮定は、最安クラスである、㈱ぶらんこ製センサ「ファーモ」を参考にします。「ファーモ」の紹介は以下のページをご参照ください。

farmo「ファーモで始める、スマート水稲農業」（2020年10月27日閲覧）

　①の水田センサの本体価格は1台20千円で、②の水田センサは、1台55千円と仮定します。いずれでも通信費は、アカウント作成費（初期費）が16.5千円必要で、月別の料金は無料であると仮定します（以上の通信費はセンサ利用台数に関係なし）。

・生産者の水稲作付面積は5haと仮定します。

・水田センサは作付面積10aあたり1台設置され、使用年数、償却年数は共に4年と仮定します。

　①の水田センサ採用の費用対効果の試算例：

　①の場合、機材価格/4年+通信初期費＊10a/(4年＊作付面積500a)より算出すると、センサ機材費＋使用費は、1年・10aあたり5.08千円です（小数点第3位以下四捨五入）。

　農水省の生産費統計によると、10aあたり水管理労働時間は6.3時間(H22年)でした。上で紹介した事例には3割程度の削減という事例がありましたので、以下では、①のタイプの水田センサ導入で水管理労働が2時間削減されると仮定します。

 　農業労賃評価は、900円～1200円/時であると仮定します。上記の水管理労働の削減効果を評価すると、1.8～2.4千円/10aとなります。

　よって、この場合、水管理の改善→収量・食味の改善によって、米の販売収入増加が少なくとも2.68～3.28千円/10a だけ期待できるならば（5.08千円と、1.8～2.4千円の差額）、水田センサ導入は費用対効果で見合う可能性が高いと考えられます。香川県の10aあたり米販売収入はここ数年9万円ほどです。よってこの販売収入増額分は、香川県の10aあたり米販売収入の3～4％分の増加に相当します。

　②の水田センサ採用の費用対効果の試算例：

　②の場合、機材価格/4年+通信初期費＊10a/(4年＊作付面積500a)より算出すると、センサ機材費＋使用費は、1年・10aあたり13.83千円です（小数点第3位以下四捨五入）。

　②では自動給水機能が付くので、水管理労働の削減効果は①よりも高くなるはずです。以下では、②のセンサ導入で、水管理労働が10aあたり4時間削減されると仮定します。

  労賃評価が900円～1200円/時であると、以上の労働時間削減効果は、3.6～4.8千円/10aと評価されます。

　以上より、水管理の改善によって米の販売収入増加が少なくとも9.03～10.23千円/10aだけ期待できるならば（13.83千円と、3.6～4.8千円の差額） 、水田センサ導入が費用対効果で見合う可能性が高いと考えられます。前述の香川県の10aあたり米販売収入との比で考えると、その10～12％分の増額に相当します。よって、①のセンサに比べて、投資採算確保のためのハードルはかなり高くなると考えられます。

　終わりに：

　本記事と同様に、水稲のスマート農業技術の導入効果の試算例を示した記事「ITコンバインの費用対効果の試算例」と、今回の記事をまとめて、改良普及・営農指導機関が検討すべき課題を挙げさせていただきたいと思います。

　ITコンバインの使用によって、圃場別の収量や食味等に関するデータが得られ、また、水田センサの使用によって、時期・圃場ごとの水位（水温）のデータが得られます。こうしたデータをどう活用して、肥培管理、水管理の改善効果を高めていくかが、これらの機器の活用では重要な課題になるでしょう。

　こうしたデータの活用は従来、農業者にとっては経験が少なく、不慣れになりがちです。得られたデータを農家間や圃場間で比較する、集団で検討するといった取り組みを強化して、データからの農家の学習、気づきを促す体制があってしかるべきと思われます。こうした取り組みを通じて、優れた生産者の栽培技能を他の生産者が参考にしやすくなるでしょう。

　先進事例の取り組み状況を紹介するなどしながら、営農指導機関がこうしたデータ検討の場をサポートすることも今後求められてくると思われます。

ITコンバインの費用対効果の試算例

　この記事では、ITコンバインの費用対効果の試算例を示させていただきたいと思います。

　稲作でのITコンバインの導入効果について実証事例
　稲作でのITコンバインの導入効果について実証事例がいくつも出ています。三つほど挙げます。

　・森拓也氏・稲毛田優氏「茨城県におけるITコンバインの活用事例」（南石晃明氏編著『稲作スマート農業の実践と次世代経営の展望』養賢堂、2019年、pp. 131-133）

　ここでは、茨城県つくば市の農業法人の圃場別収量からITコンバインの使用効果を実証しようとしています。農業法人が耕作する圃場別にコシヒカリの収量を、Y社製のITコンバインを導入する前後それぞれで算出します。収量を導入前後で比較すると、圃場別の収量は、もともとあったばらつきが大きく減って、高位平準化されるようになったという結果が述べられています。

　・石丸知道氏「ITコンバインを活用した圃場別収量マップの作成と収量レベルに対応した増収技術」（南石晃明氏編著『稲作スマート農業の実践と次世代経営の展望』養賢堂、2019年、pp. 148-151）

　ここでは、福岡県でのITコンバインの実証圃場で採られた収量改善策の例を示しています。ITコンバインの導入に伴う収量増加の効果は、ITコンバインによる収量・食味の診断と、肥培管理の改善をセットで導入することで実現可能になることが指摘されています。

　・農林水産省による㈱平塚ライスセンター（茨城県八千代町）を対象にした事例

　農林水産省「水田作：ほ場管理システムと食味・収量コンバインの導入による 作業の効率化と水稲の収量・品質の向上」『農業新技術活用事例』に掲載．

　上の資料の説明を引用します。㈱平塚ライスセンターは、水稲52ha・麦25ha・大豆2haを作付け、従業員は6名（うちパート3名）で、H28年からクボタKSASを導入しました。

　このときKSASの導入により得られた効果は、以下のようになります。

①品種別に色分けしたマップにより作付状況が一目瞭然で確認可能。作業履歴（年内・過去）の振り返りが容易となった。

②収量・水分・タンパク質含有率を圃場毎に数値で確認可能。圃場によって異なる品質を、タンパク質含有率による仕分け乾燥で差別化→ 自信を持って「おいしいお米」をお客様に届けることが可能となった。

③蓄積された過去からの圃場毎の収量推移データから、土壌改良の効果を確認。圃場毎の施肥設計を見直し、収量・食味の改善が可能となった→目標としている収量・食味を達成した圃場増加が増加。平均収量は30kg/10a アップ。

　以下では、こうした事例調査の結果を参考にして、ITコンバインを用いた栽培管理改善に関する費用対効果の試算を進めたいと思います。

　

　試算の大まかな方針：

　農業者が「土壌分析をせず従来型コンバインを使い続ける場合」から、「土壌分析による施肥設計と、ITコンバインによる収量・食味診断を活用する場合」へ切り替えるものとします。この移行に伴う費用増加を算出し、収量・品質の改善によって米の販売収入がどれだけ増えれば、その費用を回収できるようになるのかを考えます。

　土壌分析の費用について：

　 JA全農では、肥料設計まで含む土壌分析料金が、1検体あたり約1万円（税込）です。そこで以下では肥料設計まで含む土壌分析料金が、1検体で1万円と仮定します。

①土壌分析の頻度は、毎年から数年おきまで様々に考えられます。

②一般に、水田1枚の面積は様々で、また、作付水田のうち土壌分析の対象となる水田の面積割合も様々です。このため、1回の土壌分析での作付面積1haあたり検体数も変わります。

　

　そこで①、②の条件設定を変えながら、「1年・作付面積10aあたり土壌分析費用」を算出すると、以下のようになります。

表１．1年・作付面積10aあたり土壌分析費用

　従来型コンバインからITコンバインに切り替えることによる機械償却費の変化について：

　次に、従来型コンバインからITコンバインに切り替えることによる機械償却費の増額を、作付面積10aあたりで算出します。

　設定条件：

①単純化のため、ITコンバインの価格が、従来型コンバインよりも50万円高い場合と、100万円高い場合の二通りを考えます。

②償却年数は両タイプのコンバインで共通で、4年、6年、8年の三通りを想定します。

③償却費は定額法で計算します。

④生産者の作付面積は、3haから20haまで5パターンを想定します。

⑤従来型コンバインからITコンバインへの切り替えに伴う10aあたり機械償却費の増額＝価格差×10/(償却年数×作付面積a)、が成り立つとします。

　まず①の価格差に応じてケース１、２に分けて、それから②、④の条件を変えて、切り替えに伴う10aあたり機械償却費の増額を求めたのが以下の二つの表です。

　ケース１：ITコンバインの価格が従来型コンバインよりも50万円高い場合

表２．ITコンバイン（価格差50万円）への切替えに伴う10aあたり機械償却費の増額

　

ケース２：ITコンバインの価格が従来型コンバインよりも100万円高い場合

表３．ITコンバイン（価格差100万円）への切替えに伴う10aあたり減価償却費の増額

　

費用対効果の検討例

　農業者の置かれた状況は様々ですが、とりあえず２つの条件を設けて費用対効果の試算を試みます。　

　検討例１:　作付面積が10ha、水田1枚が平均20aで、その1枚ごとに土壌検査を2年に1回行うほか、従来型コンバインよりも100万円高いITコンバインを購入して6年間使用する場合。

　この場合、表１、表３より、1年・作付面積10aあたり土壌分析費用と機械償却費増額の和は、2.5+1.67=4.17(千円)となります。

　 肥料（肥培管理）費用の変化も考えられますが、さしあたって大きな変化はないと仮定します。

　すると、上の計算より、ITコンバイン導入で米の販売収入が10aあたり4.17千円以上増えると期待されるならば、費用対効果でITコンバイン導入が見合う可能性が高いと考えられます。

　 近年における香川県の米生産での10aあたり販売収入は9万円前後です。それに当てはめると、ITコンバインの導入による収量・食味の改善で少なくとも5%程度の販売収入増加が見込める必要があることになります。

　これは農業者にとってややハードルが高いと感じられるでしょうか。

　検討例２:　作付面積が5ha、水田1枚が平均10aで、その1枚ごとに土壌検査を3年に1回実施するほか、従来型コンバインよりも100万円高いITコンバインを購入し、8年間使用する場合。

　この場合、表１、表３より、1年・作付面積10aあたり土壌分析費用と機械償却費増額の和は、3.33+2.5=5.83(千円)となります。

　上と同様に、 肥料（肥培管理）費用は大きな変化はないと仮定します。

　すると、ITコンバイン導入で米の販売収入が10aあたり5.83千円程度増えると期待されるならば、費用対効果でITコンバイン導入が見合う可能性が高いと考えられます。　

　前述した香川県の米生産10aあたり販売収入に当てはめると、ITコンバインの導入による収量・食味の改善により、販売収入増加が少なくとも6～7%ほど期待される必要があると考えられます。前の例1よりもハードルが若干上がると考えられます。

施設イチゴ栽培での環境モニタリングシステムの導入事例

　私は、2019年から2020年にかけて、香川県内のある施設イチゴ栽培を対象に、環境モニタリングシステムの導入によってそこではどのような効果が得られているかについて、当時研究室所属の4年生、山口遥可さんと共に調査しました。本記事では、その調査結果を要約して説明させていただきます。

　調査対象とするA氏は、香川県東讃岐地区内で施設面積40aほどのイチゴ栽培を手掛けています。A氏は、行政機関の補助を利用して2018年からB社製の環境モニタリングシステムを全ハウスに導入しました。

　A氏は2015年頃に香川県農業改良普及員から、イチゴの平均単収でオランダは日本を大きく上回り、それにはオランダ農業でICT活用が進んでいることが関わることを教えられます。当時、A氏は施設園芸でのICT活用にあまり知識がなく、ハウス内の環境をよく計測していなかったこともあり、自分のイチゴ栽培でのICT活用に興味を持つようになったそうです。

　そして、イチゴ施設栽培で単収を高めるためには、CO2濃度、温度、飽差（注１）などを総合的に管理し、イチゴの光合成に適した栽培環境を作り出すことが必要であることを指導員や専門書から学び、自らもそれを実現しようとします。

　そこでA氏が新たに導入した栽培管理方針の概要は以下のようになります。

　①（香川県は温暖なこともあり）暖房機を導入せず、谷換気のみでハウス内の温度を管理する。冬場の谷喚気の設定温度は11時から14時半までは26℃に、それ以外の時間は29℃に設定する。春先から秋にかけては外気温が高くなるので、逆にハウス内の設定温度をこれらよりいくらか下げて栽培環境を整える。

　②ハウスでCO2施用機を使用してCO2濃度を管理する。ハウス内のCO2濃度が大気中のそれ（約400ppm）を切ることが絶対ないように、余裕をもって時間帯ごとにCO2濃度をかなり高めの目標値に維持する。

　③ハウス内の飽差が急激に変化しないように谷喚気でのハウスの開閉度合いを細かく調整する（注2）。

　A氏は、後述するように2018年にB社製の環境モニタリングシステムを導入してからも上記の管理方針を続けて実行しています。

　環境モニタリングシステムの導入以前は、温度等の変化の現れ方において、A氏のハウス間では細かな違いがあったそうです。この違いを把握するためには、その測定データの履歴が必要になります。

　環境モニタリングシステムを導入する以前、A氏は、CO2濃度や温度などが設定値から乖離しているかを確認するために1日あたり1時間程度の見回りを行っていましたが、今後の経営規模拡大を視野に入れるときその負担をさらに大きく増やすことは避けたかったようです。

　環境モニタリングシステムが未導入のままでは、見回り時間を抑えつつハウスの特徴や差異を把握して栽培管理精密化を進めることは難しくなると考えて、A氏は、2018年にB社製の環境モニタリングシステムの導入を決めます。

環境モニタリングシステムの導入によって得られた効果：

　環境モニタリングシステムの導入以降、A氏は、ハウス内で従来から使用する温度センサの表示温度が、B社製の環境モニタリングシステムが示す温度と2～3℃ずれていることを知ります。これは、従来から使用する温度センサはハウス内の高い位置に設置され、直射日光の影響を受けやすいためであることにA氏は気づきます。A氏は、新たにその乖離分を補正して温度調整を行うことによって、上記の①における温度管理の精度を引き上げることが可能になりました。

　また、導入以降にA氏は、環境モニタリングシステムによるCO2濃度の測定値が、上記の②での設定値を下回っていないかをスマートフォンで随時確認できるようになり、前者が後者を大きく下回っていれば設定濃度を直ちに引き上げることで、②におけるCO2管理の精度を高めることが可能になります。

　この他にも、換気後に飽差が緩やかに変化しているかをスマートフォンで随時確認できるので、A氏は飽差を従来よりも制御しやすくなったそうです。

環境モニタリングシステムによる計測データのスマフォ画面上での表示

　こうして、環境モニタリングシステムの導入以後、A氏にとって、上記の①～③の栽培管理に関する不安が減り、ハウス見回り等の作業時間を削減することも可能になりました。A氏は、こうした効果を高く評価して、自身の環境モニタリングシステムの導入効果に高い満足感を示していました。

（注1）「飽差」は、斉藤(2015)に従うと、飽和水蒸気量と絶対湿度の差であり、「空気中にあとどれくらい水蒸気が入る余地があるか」を意味します。植物が気孔を開いて蒸散やCO2吸収を行うには、飽差が3～6 g/m3である環境が適すると言われています。

（注2）ハウス内での急激な飽差の変化は、結露の発生を通じて作物に病害を引き起こしやすいですが、それを避けるためのハウス換気方法が斉藤(2015)で説明されています。

引用文献：

斉藤章(2015)『ハウスの環境制御ガイドブック』農山漁村文化協会．

施設花卉栽培での環境モニタリングシステムの導入事例

　2019年から2020年にかけて私は、香川県内のある施設花卉経営を対象にして環境モニタリングシステムの導入効果について、当時研究室所属の4年生、山口耕生さんと調査しました。本記事では、その調査結果の概要を説明させていただきます。

　調査対象は、香川県東讃地区内に住むC氏の花卉経営です。C氏は切り花を比較的広い面積で生産しており、ハウス・品種ごとに作業進行の行うタイミングや基準など栽培管理方針を細かく定め、それを厳しく守ってきました。以前からのC氏による温度、CO2，飽差の管理方針に関しては、以下の特徴がみられます。

1. 暖房機と天窓で温度管理する。設定温度は、時期、品種、生育段階ごとに予め細かく決めてある。
2. ハウスでCO2施用機を使用し、そのCO2濃度の設定値は常時400～500ppmにする。
3. 飽差（注１）は、一定の範囲内に厳しくコントロールせずに、たまにその値を確認するにとどめる。

　C氏は、D社の営業担当者から勧められて、2018年にD社製の環境モニタリングシステムを試験的に導入しました。

　環境モニタリングシステムの導入以前、C氏のハウスでは日射の当たり方や、暖房機や天窓の稼働による温度変化の仕方においてハウス間で微妙な差異があったそうです。しかし、C氏にとっては、そうした差異の生じ方を詳しく突き止めることは難しくなっていました。

　また、C氏のハウスでは暖房機、電照器具が故障するときがあり、C氏は故障発生から数時間経ってそれに気づくことが多かったそうです。気づいてから適切に栽培管理の修正対応を進めるためには、故障の発生時点や、発生以降にハウス内の環境が目標からどのようにずれていたか等を知ることが重要になります。環境モニタリングシステムを導入しないままではそれが非常に難しくなっていました。

　D社製の環境モニタリングシステムの場合、ハウス内の環境測定値をEXCELファイルに記録し、その推移グラフを利用者の端末画面に表示することが可能です。システムの導入以降、この機能を使ってC氏は、ハウス、暖房機の機種ごとに、設定温度からの実際の温度のずれ方を把握できるようになり、暖房機の温度設定や天窓のセンサ感度を調整することによって温度管理の精度を引き上げることが可能になったそうです。これより過剰な暖房稼働を避けられるため、C氏は暖房費を抑制することができました。

　この他、導入以降にC氏は、暖房機や電照器具の故障発生時に、温度や光量がいつからどのように目標からずれていたかを把握することが可能になります。故障に気づいてからいかに対処すべきか、例えば栽培を中止すべきか等を判断しやすくなる効果も得られました。

　また、D社製の環境モニタリングシステムではスマートフォン等の端末機器でハウス内の状況を確認できるので、ハウスの見回り頻度を抑えられる効果も得られました。

　こうしてC氏は、前述のハウス管理、器具類の故障時の対応に関する課題の解決がひとまず可能に至ったそうです。

　ところで、C氏が栽培を手掛けている切り花品目の市場を見ると、消費者の購買行動上の習慣のために、年間のうち特定の時期に限って急に需要が大きくなる傾向がありました。C氏は、以前から、ハウスごとに栽培環境に応じて電照期間を調整して、この需要ピークの直前に一気に切り花を多く出荷できたらという期待を持っていました。

　D社製の環境モニタリングシステムは「ハウス内環境のデータ分析に最適」等の謳い文句で販売されていました。Ｃ氏は、この特徴を活かしながら、開花時期の予測や、開花時期の調整のために再電照の開始時期を何時に設定すべきかを把握するための分析を行えたらと期待していたようです。

　ところが、C氏にとっては、環境モニタリングシステムで作成された栽培履歴データのから必要なデータを抽出し、それを適切に組合わせて栽培学的な検討や解釈を進める手法については不慣れだったようです。C氏はＤ社製の環境モニタリングシステムの導入後もなお、望んでいた、「開花時期の調整のために再電照の開始時期を何時に設定すべきかを把握するための分析」は行えないままになってしまいました。上記のようなデータ分析を進めるための分析能力が不足する状況に置かれたままになったことがこの大きな要因でした。

　記事「施設イチゴ栽培での環境モニタリングシステムの導入事例」では、環境モニタリングシステムを導入してCO2，飽差の管理精密化を、イチゴの光合成促進に活かそうとした農業者の事例を紹介しました。対照的に、C氏には、D社製の環境モニタリングシステムを導入した後でも、そうした意思がなかったそうです。

　CO2管理に関しては、CO2施用を積極的に増やすと、切り花の開花が遅くなり、これまで遵守してきた栽培管理のサイクルが崩れて困ると考えられたからだそうです。

　一方、飽差管理に関しては、C氏のハウスは近代的な鉄骨構造を持ち、設定温度の近くで温度を安定させるため天窓を自動で開閉させる機能が備わっていました。飽差調整を精密化させるためには、飽差の緩やかな変化を促すような天窓開閉方法の導入も必要になります。しかし、温度と飽差を同時に理想的な形で調整できるような天窓開閉方法は、一般に非常に見出しにくいです。C氏は、温度調整に向けた天窓開閉を優先させ、飽差調整に向けた天窓開閉を放棄することにしたそうです。

　以上の事情により、C氏は、CO2濃度、飽差の管理については、光合成促進にそれらを活かす意思はなく、それらの値がおおよそ想定の範囲内にあるかを環境モニタリングシステムでたまに確認する、という対応にとどまっています。

　D社製の環境モニタリングシステムの導入に関する全体的評価として、C氏は、初めに述べた温度管理の精密化を促す役割を評価して「それを持っていて損ではない」と述べています。しかし、C氏は、上記のように電照管理に関するデータ分析の面では分析能力が不足し、環境モニタリングシステムに備わるCO2濃度、飽差の測定機能を十分に使えない状況に置かれていました。これらについてはC氏も懸念や不満があるようで、Ｄ社製の環境モニタリングシステムの導入効果に関する全体的な評価をやや下げているようでした。

　C氏は、こうした状況に懸念を感じており、データ分析能力の強化に向けたサービスや指導を、D社や改良普及・営農指導機関が提供してくれることを望んでいました。

 （注1）「飽差」は、斉藤(2015)に従うと、飽和水蒸気量と絶対湿度の差であり、「空気中にあとどれくらい水蒸気が入る余地があるか」を意味します。植物が気孔を開いて蒸散やCO2吸収を行うには、飽差が3～6 g/m3である環境が適すると言われています。

引用文献：斉藤章(2015)『ハウスの環境制御ガイドブック』農山漁村文化協会．

スマート農業の導入・普及に関する農業者のとらえ方（高松市でのアンケート調査結果より）

　本記事では、私の研究室で分析して得られた、高松市におけるスマート農業の導入・普及に関するアンケート調査の結果について説明させていただきます。

第１節　はじめに

　農業技術イノベーションの普及を説明する代表的な理論としては、例えば、E.M. ロジャース『イノベーションの普及』(2003)が挙げられます。この理論に従えば、イノベーションが人々に普及していく過程で、人々はイノベーションに対して以下の段階を経ながら態度を形成するとされます。

①知識：イノベーションの存在に気付く

②説得：そのイノベーションに対する良い印象や悪い印象を抱く

③決定：そのイノベーションを採用するかどうかを決める

④導入：採用を決定した場合に実際に導入して使ってみる

⑤確認：事後的にそのイノベーションを採用して良かったか、採用しないという決定がよかったのかどうかを振り返って確認する。

以上の段階の進行に対しては、採用者がどのような情報源に接しているか、元々どのような革新性を備えているかが大きく影響しやすいことが、前掲のロジャース（2003）によって指摘されています。

私の研究室では、スマート農業に関する高松市内農業者の検討・採用等の態度形成に関して、こうしたイノベーション普及理論を適用して実態把握をする必要があると考えて、その内容を盛り込みつつアンケート調査を実施することにしました。

　アンケート調査の進め方としては、高松市内の認定農業者361名を対象とし、2019年11月にアンケート調査票を郵送し返送してもらいました。農業経営の概況、スマート農業技術の採用経験や認知、その情報源、今後の検討や採用の意向について尋ねています。有効回答は91件（有効回答率25％）でした。

　調査票作成、郵送にご協力いただいた高松市職員の皆様方、また、回答・返送にご協力いただいた市内の農業者の皆様方に感謝いたします。また、当時研究室所属の大学院生であった加藤真也さんには、本調査の実施への参加・協力について感謝します。

　以下では調査結果を簡潔にまとめて述べていきます。

第２節　経営概況について

・まず回答者の年齢分布は高齢層に偏る傾向がみられています（表2-1）。

・回答者の販売額規模は1千万円未満に偏る傾向がみられています（表2-3）。

・回答者にとって「売上が最も多い部門」は米麦作から園芸作に全体的に散らばる傾向がありました（表2-4）。

・回答者に農業経営における課題を尋ねると、「省力化、軽労化」が最も強く重視され、次に「品質向上」「高付加価値化」「コスト削減」が続きました（図2-1）。

・回答者の間でのインターネット接続率と、スマフォ、パソコン等の端末利用率は一般の高齢世帯とほとんど変わらない高さになりました（表2-5、表2-6）。

・スマート農業技術が出回る以前からも、いくつかのICT手法が農業分野で少しずつ普及が進みつつありました。そうした従来からあるICT手法の実施状況について尋ねると、経理情報の管理や、市場情報の収集や、生産計画の作成ではすでにパソコンやインターネットの利用が比較的進んでいる傾向が伺えました（図2-2）。

　

・また、普段から重視している農業技術の情報源について尋ねると、県改良普及センターの指導、JAの営農指導、知人の農業者に最も大きく依存する傾向がみられました（図2-3）。

第３節　耕種農業での栽培管理の精密化に向けた新しい技術の採用

・耕種農業での栽培管理の精密化に向けたスマート農業技術が多く出回り始めています。本調査では、その主な種類を挙げて、それぞれについて生産者に関心、知識、採用経験の有無を尋ねました。その回答結果を図3-1に示しました。

　水田作では水位計測による水管理（上から1番目）に最も関心が高く、園芸作では環境計測に基づく収量・適期予測（上から2番目，3番目）に最も関心が高いことがわかりました。

　今回の調査で施設園芸を販売額1位の部門に挙げた16経営体のうち、環境計測・環境制御技術を採用済みの経営体は半数を占めていました。このことより、高松市内の施設園芸では既に環境計測または環境制御技術の採用が進みつつあることが伺えました。

　

・栽培管理の精密化に向けたスマート農業技術の情報源について尋ねた結果を、図3-2に示しました。生産者は普段は県改良普及センター、JAの営農指導を重視する傾向が強いことを上で述べましたが（前掲、図2-3を参照）、栽培管理の精密化に向けたスマート農業技術に関しては、メディア、メーカーが情報源としてより強い役割を果たしていることが伺えました。

・栽培管理の精密化に向けたスマート農業技術に対する今後の態度・姿勢について尋ねた結果を、図3-3に示します。上から4番目の「関心がある技術について詳しく検討したい」については、回答者の約7割が同意していました。栽培管理の精密化に向けたスマート農業技術の説明を要望する意向、その特徴や効果を検討する意向が比較的強いことが伺えます。

第４節　農作業の省力化・軽労化に向けた新しい技術の採用

・農作業の省力化・軽労化に向けた新しいスマート農業技術も多く出回っています。その主なものを挙げて、それぞれについて関心、知識、採用経験の有無を尋ねた結果を、図4-1に示しました。
　ドローンを使った薬剤散布を採用している回答者が数名見られますが、それ以外の技術の採用例はほとんどなく、この分野のスマート農業技術はほとんど普及していないことがわかりました。 

　回答者の間で関心が高い技術をみると、ドローンを使うもの（薬剤肥料散布用，生育診断）が1位と3位に挙がり、草刈り・除草用ロボットへの関心が2位に挙がり、水田での自動給水装置への関心が4位に挙がっていました。

・農作業の省力化・軽労化に向けた新しいスマート農業技術に関する情報源を尋ねた結果を、図4-2に示します。回答者のおよそ半分がこの情報源としてネット、雑誌等の記事、パンフを挙げています。県やJAからの説明もメーカーからの説明と並んで比較的多く挙がっていました。

・省力化、軽労化に向けたスマート農業技術に対する今後の態度・姿勢について尋ねた結果を、図4-3に示します。早急に導入したい意向は4割ほどにとどまり、「特徴や効果を詳しく検討したい」に同意する人が6割強にのぼっています。省力化、軽労化に向けたスマート農業技術について説明を受けることへの要望も、5割ほどと比較的高くなっていました。

第５節　農作業記録の「見える化」に向けた生産管理システムの採用

・農作業記録の「見える化」に向けた生産管理システムの典型例を挙げて、それぞれについて関心、知識、採用経験の有無について尋ねた結果を、図5-1に示しました。典型例を４つ挙げたのですが、どの技術も採用経験がある回答者は見られませんでした。しかし、作業工程の記録・管理を生産管理用アプリを使って進めたり、それを自動記録したりすることについてはやや関心が高い傾向が伺えました。

・農作業記録の「見える化」に向けた生産管理システムに関する情報源を尋ねた結果を、図5-2に示しました。この情報源としては、ネット、雑誌等の記事が大部分を占めていて、県やJAの指導機関、ベンダー企業を情報源とする人は少なくなりました。

・生産管理システムに対する今後の態度について尋ねた結果を、図5-3に示しました。生産管理システムの特徴や効果について指導機関に説明してもらうことを要望する回答、また、生産管理システムを自分の経営改善につなげたいという回答が、全体の5割程度に上っています。ただし、いずれでも、「ややそう思う」が「そう思う」を大きく上回っているので、これらの要望はあまり強くないと考えられます。

・生産管理システムに対する否定的な見方の例をいくつか示して、それぞれの賛否について尋ねた結果を、図5-4に示します。生産管理システムで蓄えたデータを経営改善につなげられるかどうかを疑問に感じる意見、また、従来の紙媒体による記録でも支障を感じないという意見に、それぞれ回答者の3割程度が賛同していました。

第６節　人材育成における ICT利用について

・ ICT を活用した人材育成手法として典型的なものを5つ示して、それぞれに関する関心、知識、採用経験の有無について尋ねた結果を、図6-1に示します。①のように端末機器を使って技術やノウハウの記録を取るという手法について採用経験があるという回答が、10件を超えていました。また、この手法に関する関心が最も高い傾向が伺えました。

・上記のようなICT を活用した人材育成手法に関する情報源について尋ねた結果を、図6-2に示します。この情報源としては、インターネット、雑誌等の記事が多くなり、県やJAの指導機関からの説明もやや多くなりました。

・上記のICT を活用した人材育成手法に対する今後の態度について尋ねた結果を、図6-3に示します。ICTを活用した新しい人材育成手法や特徴や効果に関する説明を要望する回答者、また、その特徴や効果について検討する意欲を持つ回答者はそれぞれ4割程度でした。第3～5節で見てきた技術に比べて、ICT を活用した人材育成手法に対する関心は低くなっていると言えます。これには調査対象に家族経営が多く、雇用が少ないことが影響していると考えられます。

・ICT を活用した人材育成手法によって得られる効果の印象について尋ねた結果を、図6-4に示します。人材育成上の効果（技能が伝わりやすい、習得期間の短縮）については同意する割合が高いことが確認されています。

第７節　スマート農業の将来像と普及施策について

・スマート農業の将来像について尋ねた結果を、図7-1に示します。農業者の間で技術能力の格差が拡大することを懸念する見解と、農業に魅力を感じる若い人が増えるというプラスの影響に期待する見解（好意的な評価）とが、第1、2位で拮抗するという結果になりました。同時に、スマート農業に対して農業者自身も適応することが必要だという考えも、比較的多く見られました（第3位）。

 ・本調査では、スマート農業に関する施策への賛否についても尋ねています。ここでは、政府によるスマート農業推進を支持するかという点への賛否のほか、高知県のようにセンサ機器で収集したデータを活用した栽培管理指導を進めることへの賛否について尋ねました。高知県の指導システムについては、以下の資料が詳しいです。

安芸農業振興センター「環境制御技術導入による安芸地域の施設園芸の活性化 －ナスでの取組成果を中心として－」

　この資料に掲載されているＰＤＣＡサイクルの図を回答者に示しながら、センサ機器でのデータ収集→そのデータの分析→その分析結果に基づく栽培管理指導、という指導システムを香川県でも進めることに賛成するかを尋ねています。以上の二つの賛否に関する回答結果を、図7-2に示しました。この結果より、どちらについても賛成する回答が比較的多いことがわかりました。

・高松市内でもスマート農業技術に関する講習会、マッチングイベントがここ数年開かれてきました。この講習会、マッチングイベントについての不満点を尋ねて得られた結果を、図7-3に示します。イベントの周知・案内が少ないことへの不満、イベントで取り上げられる技術の種類が少ないことへの不満が比較的多く挙がりました。農業者とITベンダー、メーカーとのマッチングがこうした講習会、イベントの開催目標に掲げられていますが、その目標はよく達成されていないことが、開催者側の反省すべき点として浮き彫りなりました。

・今後の講習会（マッチングイベント）に対して要望したい点を挙げてもらった結果を、図7-4に示します。事前案内を強化すること、取り上げる技術の種類と事例紹介を充実させることが、今後の講習会（マッチングイベント）の準備では優先すべき課題になるかと思われます。また、スマート農業に関する入門的説明や、農業者の関心に応じたQ＆Aでのガイダンスなども、今後必要な対策になると考えられます。