大学・大学院といった研究機関で、日夜研究に邁進している研究者の方々に、スマート農業の研究やスマート農業普及のための課題、将来予想を聞くインタビュー連載。

二人目は、世界に先駆けて農業にITを導入し、農業情報学の創設を主導してきた二宮正士特任教授（東京大学）だ。2018年に日本農学賞／読売農学賞を受賞するなど、農業における情報研究分野の第一人者として活躍している。

後編は、農業データの蓄積と将来に向けたデジタル化の話題を中心に、日本の農業が蓄積してきたデータの活用方法と、狭小な日本だからこそ活きるスマート農業について伺った。

■前編はこちら
農業におけるビッグデータ時代の到来と課題（前編）～東京大学・二宮正士特任教授

二宮正士（にのみやせいし）
農学博士。東京大学大学院農学生命科学研究科特任教授。

日本の近代農業150年分のデータを活かすために

――過去のデータを活用するというのは、世界的な動きになりつつあるのでしょうか？

二宮：ええ、とりわけアメリカは進んでいます。USDA（米農務省）は実に100年間分ものデータをデジタルで蓄積しつつあるんです。米国では農業データの入力にも昔からタイプライターを使ってきましたから。タイプライターで入力した内容を、機械学習などでますます高精度になったOCR（光学的文字認識）で容易に読み取れるようになったので、過去100年分の膨大なデータもすべてデジタル化されつつあるんですね。

この点、日本は完全に出遅れています。日本は戦後も長い間手書きで、農業試験場の報告書もそうでしたから、デジタル化は容易ではありません。米国は持っているデータの桁が違います。

――日本ではいつ頃からデジタル化されたのですか？

二宮：1980年頃からぽつぽつと。この頃から県の農業試験場にもワープロやパソコンが導入され始め、Microsoft Excelなどを使うようになってきました。といっても当初は報告用の表の形で、データとしてそのまま使えないことが多いです。デジタル解析にすぐさま使えるようなデータで残されるようになったのは、ここ20〜30年くらいですかね。

――国家的にそれ以前のデータをデジタル化する話はあるのでしょうか？

二宮：あいにく私は聞いていません。ただ、放っておいては非常にもったいないですよね。

日本で近代農業研究が始まって150年近く、この間に膨大なデータが集められています。これをデジタル化する作業は非常に大事です。役に立たないと主張する人もいるけれど、そんなことはないわけです。それらのデータにどんな知識が埋もれているかわかりません。

たとえば、古い種が一つでも残っていて、遺伝資源として利用したいと考えたとします。それに関する過去の栽培記録、気温や雨量などの情報も残っていれば、その種がどういう環境にどう反応したか知ることができます。

現在、遺伝子情報と環境情報の組みあわせからその作物の性能（たとえば収量）を予測するモデル開発が、先端研究の話題になっています。わざわざその種をまいて何カ月も栽培しなくても、そのような研究に役立てられます。作るのは大変ですよ。

ちなみに、精度が高いそのようなモデルができれば、わざわざ栽培しなくてもいい分、育種は極めて効率化できますし、どの土地にどの品種が最適かといったこともシミュレーションだけで判断できるようになります。

日本におけるスマート農業活用の可能性

――ところで、そもそものお話になりますが、スマート農業の市場は日本にどれだけあるのでしょうか？ そのことを思うとき、とりわけセンサーメーカーなどスマート農業関連企業は、日本だけを市場として考えているとビジネスとしてしんどい気がします。

二宮：ええ、そうでしょうね。日本にいる限り、市場が小さくどうしても国や自治体の資金頼みになってしまいがちです。農地が狭小で分散しているといった意味で同じような条件にある、アジアやアフリカも視野に入れた方がいいと思います。

経済的にみれば日本はほぼ30年間停滞していますが、ほかの国々は発展しているじゃないですか。実際、それらの国々でもスマート農業は大きな話題になっています。大手農機メーカーはどんどん海外に出て行っているから、センサーメーカーも海外に進出していってほしいですね。

狭小＆点在する日本でこそスマート農業を

――ロボット農機についても、個人的には土地利用型作物向けのロボット農機は府県で使えるのか、疑問に感じています。日本は狭小かつ分散している農地ばかりなのに、費用対効果が出せるところがどれだけあるのかなと……。

二宮：たしかに日本は大規模化しても枚数だけが増えていって、150haという規模を経営していても農地が300枚や400枚もあるというとんでもないことになっていますね。土地改良すればいいのでしょうが、それには農家もお金を払わないといけません。そもそも大きな割合を占める中山間地では、土地改良にも限界があります。

そういう意味でいうと、日本の場合、スマート農業が最も貢献できるのはそこなんじゃないでしょうか。

ITを使えば、農地の筆数が多くても管理できます。日本的な制約、あるいはアジア・アフリカ的な制約といっていいかもしれませんが、そういう中でそれぞれの農地の条件に合わせた農業を展開できるわけです。

私が常々思っているのは、「インダストリー4.0」（第4次産業革命）は、農業に最も向いているということです。「インダストリー4.0」の最大のセールスポイントは、オーダーメイドでもマスプロ（mass production。大量生産）と同じ効率を上げられる点。まさに農業はそれです。農地が300枚あれば、それぞれの筆ごとに作り方はオーダーメイドになります。

農業は気象という不確実性と場所場所で条件が異なる地域特性に特徴があります。工業のような一般解が適用できないので、環境の変化に臨機応変かつダイナミックに適応していくことが求められます。

「スマート農業は何か」と問われたとき、私の頭の中にある結論はそういうことですね。

＜参考URL＞
二宮 正士 | 東京大学