第八回AgriTech（アグリテック）による未来の農業ビジネス

開催日:2020年2月5日

レポート

セミナー

今回は、 農業×IT というテーマでの講演です。二人のかたをお招きしました。一人は、ICTを使って農業向けサービスをつくる人、川井さんです。もう一人は、そのサービスを現地に適用していく人、前田さんです。前田さんは朝、山口県から飛んできてくださいました。現地では、「獺祭」に関わる仕事をしています。さっそくお話を伺いましょう。

ICTを使った農業向けサービスをつくる人 : 川井さんのお話

農業へのICT活用までの道のり〜そしてスマートアグリは何を産むか〜

私たちは、 農業×ICT で新事業を開拓しようと、かれこれ10年程がんばってきました。その中で、現場で奮闘してきた物語をご紹介しようと思います。ちょっと「しくじり先生」的な話になりそうで心配ですが（笑）。よろしくお願いします。

農業をめぐる環境

日本の農業のいま

まず日本の農業を取り巻く状況です。日本の人口は、いま1億2千万人です。右肩下がりで、数年後には1億人を切ると言われています。就農者の平均年齢は66.4歳（2015年時点）と、高齢化が進んでいます。耕作放棄地も増えている。年商規模が3千万円以下の農家は減少傾向にあります。

逆に、規模の大きい農業は増加しています。また、農地法が平成21年に改正されてから、改正前の5倍のペースで一般法人が参入しています。たとえばローソンファームさん、イオンアグリ創造さんなど、モスファームさん、らぽっぽさんなど、企業が農業を始めています。「食」から農業に入る形ですね。また、建設業界からは、施設園芸という形、まったく違った業界からの参入も始まっています。そういった意味で、新規参入と大規模化が進んでいるといえると思います。

若い人材はというと、日本の農学部を卒業した学生で、卒業後の進路に農業や林業を選ぶ学生は3%弱です。海外と比べると格段に低い。オランダなどは施設園芸で有名ですし、国をあげてキャリアパスを作るなどしています。そういった取り組み方の違いは、大きいかもしれません。

個人的には、若い人材に来てもらうためには、農業という業界を就職先として魅力ある産業にしていかなければならないと、感じています。

食・農フードチェーン　〜プレイヤーの構図〜

図（食農フードチェーンのプレイヤーの構図」参照）は、食農フードチェーンのプレイヤーを表した図です。種から始まり、消費者の手に届けるまでの間に、これだけたくさんのプレイヤーが介在します。上段が実業プレイヤー、農業に直接関わる人たちです。下段は周辺プレイヤー、いわゆる専門家の人たちです。
実業では、種なら種の専門家、苗、栽培と、専門家がいます。周辺にも、たとえば私どものようなICTベンダーの場合も、栽培や、施設制御と得意分野がありますし、ハードの方も、ドローン、ロボット、測定機器（センサー）の専門家、学術的な方面でも、品種改良の専門家、虫の専門家、気候の専門家と、それぞれ非常にプロフェッショナル。本来、これらを上手にコーディネートして進めていくことが大切です。

「食農フードチェーンのプレイヤーの構図」
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ところがサイロ化していると、情報連携が大変しづらい。その上、互いの組織をつなぐのは、電話、紙、FAXです。データがどこにもない（笑）。その頃、ビッグデータと騒がれていましたが、スモールデータすらない。だから、チームビルディングすることが非常に重要でした。いま風に言うと 「共創」 ですが、共創せざるを得なかったという状況です。これを何とかするのに、10年かかりました。

業界構造　〜農水産物の加工・流通構造〜

図（「業界の構造を理解する」参照）は農水産物の加工・流通構造を表したものです。図の右側、生産段階では9.2兆円の市場が、図の左側、一般消費者に届くころには 76.3兆円になっている。この仕組みをどう捉えるか。そこが重要だと考えています。
農業で新規ビジネスを立ち上げる際に重要なことは、 「出口を先に抑える」 と言われています。
一時期、植物工場が流行りました。次から次へと立ち上がるのですが、次から次へと消えていきます。売り先がないためです。なぜか。出口がなかったからです。

「業界の構造を理解する」
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考えてみてください。植物をつくるということは、工業界より厳しいかもしれません。いうなれば、品質が安定しない工場のラインを常に稼働させているようなものです。しかも在庫にできない。採れたその日に出荷しなければならない商品もあります。これは、 「出口が安定しない＝出血が止まらない」 怪我をしているようなもので、下手をすると致命傷になる恐れがあります。だから、 「出口を先に抑える」 必要があると言われているのです。
この業界に衝撃が走ります。2020年6月、卸売市場法が改正されます。何が起きるかを一言でいいますと、規制緩和です。
卸の方は、仲買事業者以外に販売できるようになる。仲買事業者の方は産地から直接仕入れることが可能になる。何が起こるかというと、上の図で見たマーケット構造が崩れます。

今までは市場から市場へ物が動き、そこから販売する形をとっていたのが、今度は市場を介さない物流、いわゆる産直ができるようになるなど、業界ルールが大きく変わることになります。
農水省が、「輸出の促進」「市場間ネットワークの強化」「産地直送」による鮮度保持や物流の効率化等を期待をしての改正と言われています。

農業のイノベーション

私は、農業のイノベーションには、２つの方向性があると思っています。一つは、地域社会と共に育つという方向性。地域の特産品、地域の人も含めて、社会を巻き込んで発展していく、地域社会変革型のアプローチです。

もう1つは、マーケットを変える、あるいは創るという方向性です。従来は、作ったものを売るというプロダクトアウト的な業態でした。これからは、誰のために、何のために求められる野菜を作るのかという、マーケットインのアプローチに変わっていくのではないでしょうか。これについては、後半でわたしどもの取り組みを紹介します。

「農業のイノベーションに向けた２つの視点」
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事例：農業生産現場にICTを導入・活用するまで

これまでの歩み

生産現場視点にICT取り入れる試みは、2008年に始まりました。農業法人さん等にお世話になり、最初は実証実験という形で始め、2012年に商品化しました。それがAkisaiというサービスの原点です。

2015年には、自分たちも会社を立ち上げ、農業を始めました。いま千葉では胡蝶蘭、静岡ではパプリカ、トマト、パクチー、クレソン等、実際に生産と販売を行っています。このような形で拡げてきました。

何から始めたかというと、他業界の 「あたりまえ」 を農業に持ち込むことです。 「PDCAサイクル」 を取り入れ、改善活動を始めました。言葉にするとキレイですが、これが大変でした。

上述したように、現場にはメモや紙といったアナログな情報が大量にありました。この実態をデータ化したい。データを活かした農業経営を目指したい。そうするには、とにかくデジタルな記録を残さねばなりません。

そこで自動的に採れるもの、たとえば気温や日射量はセンサーで採る、今日何をしたのか、という日々の作業についてはセンサーでは採れないので、スマートフォンで記録するなどして、なるべく簡単に、環境と作業、両方のデータを蓄積していきました。これを見ながら定期的にミーティングを行い、 「チームで農業をする」 ことを考えました。

こういうと恰好良いのですが（笑）、大変でした。
まず「富士通です」と挨拶すると、「パソコン売りに来たのか？」と言われます。
「いえいえ、そうではないのです。」とご説明するわけですが。

これは反省になりますが。もともと富士通は、お客様と要件を詰めながらシステムをつくる会社でした。ですから農家さんに話を聞こうとするわけです。でも、そう簡単には口を開いてくださいません。

何しろチームを組もうとしても、我々は農家の方が話す農業用語がわからない。農家の方はIT用語がわからない。言葉が通じないわけです。

これはまずいということになり、「寝泊まりしてこい！」と現場に2週間投げ込まれました（笑）。冗談かと思いましたが、本気でして。自分を含め、数名のメンバーが各地でお世話になりました。里芋を引っこ抜いたり、夏場にむこうが見えないくらい広いレタス畑で雑草を抜いていて、倒れてしまったりと、そんなことをしてきました。

農業実践

とにかく泥臭くやりました。

一緒に作業させていただいたり、農家さんのミーティングに混じって、お話しさせていただいたり。とにかく、やっていることを理解して、そのうえで業務の廻し方を描いて、どの部分にICTを適用するかを考える。そういった実証実験を2〜3年間続けました。その結果をICTに閉じ込めたのがAKISAIです。

行ったことは、農業のデータを採ることと、分析することです。ただ、「農業」と一括りにするのは、実はとても乱暴です。米を作るのか、果物をつくるのか。あるいは土の下にある野菜を作るのか。作るもので、色々な違いがあります。
具体的にご紹介しましょう。たとえば水稲栽培です。

１．水稲栽培

田植えには、「下回り」という準備作業と「田植え」の２つの作業があります。「田植え」はオペレーターが機械を動かし、「下回り」は人手で行います。田植えは機械化している時点で効率化されていますが、それを支える下回りは人が手作業で行っています。かかる時間も思いのほか長い。そこで作業のやり方を見直し、再教育を行いました。結果、作業時間の短縮につながりました。

また、田んぼには「補植」といって、一度植えた苗を植え替える作業があります。作業時間を測定してみると、「補植」の時間が割合に多いことがわかりました。前工程をきちんとしていれば「植え直し」は少なくて済むはずなのです。そこで、これも作業のやり方を見直して再教育。やり方を統一することで、翌年からぐっと作業効率が上がりました。

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２．果樹栽培

果樹については、生育状況の見える化に取り組みました。聴診器のように、あてると糖度を測れるセンサーがあり、それを用いてみかんの園地を測定しました。結果、園地の中でも糖度が高い所と低い所があることが判明。
低いところは、樹が密集している。水はけが悪い。日照が不足していること等がわかりました。農家さんにそれを告げると、思い切って樹を伐採することに。みかんの木は一人前になるのに10年かかりますので、これはかなり思い切った判断です。責任問題に発展するのではと内心ひそかに気をもみました。

結果は思いがけないものでした。みかんは、年ごとに豊作と不作を繰り返すのですが、そのセオリーどおり、たしかに収穫量は少し減りましたが、糖度の高い良いみかんができた。なぜそういう結果が得られたのか考えたのですけれど、伐採したことで空間ができた。密集状態がなくなり、樹がのびのびと枝を伸ばすことができた。そういう枝生育状況が改善され、品質向上につながったようです。

その他、作業日報のデジタル化にも取り組みました。人が行った作業を記録する日報は手書きで、その日に行ったことを書くだけでなく、感想欄も設けられています。疑問点、不明点を上げてもらうための工夫です。
というのも、中途採用の就農者は、たとえば宅配便のドライバー、スポーツジムのインストラクターと、未経験の方がいるケースも多いためです。
でも、感想欄はいつも空白でした。作業者の困りごとが書かれることはなく、農家さんは彼らの不安、不満を吸い上げられずにいました。

そこで日報に変えて最新のスマ―トフォンを支給しました。これなら遊び感覚で使っていただけるかな、と。すると、少し変化がありました。「こんな虫を発見した」「樹が10本枯れている」と、写真に加えて、気づいたことをコメントされるようになったのです。
定期的なミーティングの中で写真を投影し、共有。「この虫は害虫だから農薬撒いてね」とか、「枯れた木の代わりに、苗を10本買い足したよ。植えてね。」といったコミュニケーションが発生するようになりました。

その他にも、「データ」を現場に持ち込みました。たとえば、生産コストの数値化です。園地ごとにかかる費用を算出しました。すると、コスト構造が見えてきます。通常ですと、外に出ていくお金、たとえば肥料や農薬の購入費用に目が向きがちですが、実際に一番コストがかかるのは人件費なわけです。
ですから、人手がかかる農薬散布は回数を減らし、多少購入コストは上がっても、効果が持続する農薬を購入しよう、等といった話し合いを行いました。
定期的な話し合いに「データ」を持ち込むことで、感覚的な農業から、事実に基づく農業経営を目指しました。
ただ、無理にICTを使おうとはせず、顔を合わせた議論や、鉛筆やノートといった使いなれた道具も残しながら、PDCAサイクルを回していきました。

３．施設園芸

いわゆる「ハウス」と呼ばれるものですが、栽培規模や品種でいろいろあります。

建物の中で植物を育てるわけですが、これはICTとの親和性がすごく良い。「室温が何度になったら、何をしなさい」といったプログラムができます。ですので、こちらは生育記録ではなく、施設制御になります。
こうして培った経験や知恵に基づき、自社実践にもつなげました。ただ、自社だけではできないので、オリックスさん（販売）と増田採種場さん（種苗メーカー）と一緒に新しい会社を立ち上げました。

ここで目指したのは、アグリカルチャー産業を拡げていくことです。たとえばフランチャイズ型で、パッケージング化したデータ農業をすることや、大量生産を請け負うことの可能性など、そういった取り組みを行っています。

「太陽光利用型植物工場」
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「株式会社スマートアグリカルチャー磐田」
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まとめ

農業を通じて学んだことは、ビッグデータ探しのむずかしさです。現場はアナログな情報であふれているという話をしましたが、それ加えて農作物です。

野菜はよいのですが、お米や果樹は、1年に1回しかデータがとれません。何度もデータを採り、相関を分析したくとも、3年かかって3回しかデータがとれません。みかんに至っては、2年で1周期です。つまり4年かかって、2回しかデータが取れないのです。

農業を始めるとき「この世界は、10年以上やらないと、ビジネスの芽は見えないけど、覚悟はできているの？」と言われたことがあったのですが、これは、そういったことも含めた言葉だったのではと思っています。
それから現場にITをフィットさせることのむずかしさです。ITを適用するには、業務がある程度固まっていないと、はめていけません。

「業務を整理する」ことから始め、ITをフィットさせていく、という段階を踏むので、なかなか時間がかかってしまう、ということが挙げられます。
ビジネスとしての成功は、まだまだこれからです。ですから今回は、「成功者」というより道半ばの者として話をさせていただきました。引き続き、この業界で仕事をしつづける方法がないか、粘り強く取り組んでいきたいと思っています。

農業のICTサービスを現地に適用していく人 : 前田さんのお話し

ICTによる酒米栽培の取り組み

私は山口県は宇部の出身で、若いころは営業として一線で働いていたのですけれども（笑）。
現在は嘱託で、故郷の山口に戻って、デジタル技術を使った地域の課題解決に取り組んでいます。
キーワードは、「農業」と「酒米」、といったところで話を進めていきます。

山口県について

山口県は、県内総生産のうち、第二次産業比率が32.6％という、典型的な工業県です。そんな中、農業はというと、就農者の平均年齢は70.3歳。7割は兼業農家です。大半の農家さんの息子は、平日は工場で働き、週末は田んぼの手伝いをするという環境にあります。
なぜ山口県は米を作っている農家が多いのか。それは兼業農家だからです。野菜を栽培していたら、毎日畑に出ないといけません。手入れが間に合わない。それに比べて米は、一度苗を植えるとあまり手がかからない。すでに何千年の歴史もあり、栽培が安定しています。それで米をやる農家が多いのです。

酒米づくりを始めた背景

さて、私が酒米づくりに関わることになった背景をお話しします。山口県は、日本酒の出荷量が12年間伸び続けています。こんな県はなかなか珍しいです。
ただ、日本酒の出荷量はというと、少ない。兵庫県、京都、新潟といったところが国内出荷量の5割を握っています。山口県は2%で、全国10位です。
さて、出荷量が伸び続けると、原料となる酒米が足らなくなってきます。それで何とかならないか、となったことが発端です。

酒米とは

酒米というのは、「酒蔵好適米」と言って、「水稲うるち品種」の1つです。食用の「米」とは若干違いまして、タンパク質の含有量が少ないという特徴があります。
美味しいお米、食べるお米には、タンパク質と脂質が多く含まれています。それらは美味しさの要因なのですが、酒づくりの工程の中ではそれらは「エグミ」に変わってしまう。そこで米の不要な部分を削ります。削りやすくするためにどうするかというと、一粒を大きくします。粒が大きくないと、削るときに割れてしまうので。
削ると中心に「心白」という部分が出てきます。そこに麹菌をつけて、酒を作っていくわけです。
旭酒造で作るお酒で一番効果なものは、「2割3分」というのですが、これは77％削り、「2割3分」残したものです。
酒米には、山田錦、五百万石、茨城県ですと「ひたち錦」など、いろいろあるが、やはり山田錦は酒米の王様です。

酒米不足の原因

酒米の栽培農家の高齢化が進んできたこと、後継者不足、加えて山田錦は栽培が難しいのです。
たとえば穂が、最大1m30cmほど穂が伸びてきてしまう、長棹の品種です。たくさん稔らせると重さで倒れてしまう（倒伏）。収穫の時期が短い（みのると、すぐにバラバラっと落ちてしまう）ので、大量に作れない。高温障害や日照不足に弱い。防除、施肥のタイミングを示すマニュアルが不足している。1等米、2等米、3等米の販売格差が激しい。これは価格格差が激しいという意味です。等級が落ちると数千円の品になってしまう。かといって出荷をやめ、食用にできるかと言えば、食べるのには適さない。脂質、タンパクがないため、パサパサなのですね。けっきょく酒米にしか使えない。等々、農家さんが敬遠する理由がたくさんあります。
とはいえ、何とか酒米不足を解消しよう、酒米農家さんを増やそうと取り組み始めたのが旭酒造さんでした。

旭酒造様の取り組み

旭酒造さんは、データに基づく酒づくりをコンセプトにされています。目指しているのは、杜氏の技を再現すること。ですからデータをきちんと取り、マニュアルも整備して、1つひとつの作業について、全部細かく記しています。データ化することで、同じテイスティングが再現されるよう整備しておられれるのです。
良い酒を造るためには、過去の慣習には捉われない。機械に任せられるところは機械に任せ、人に頼るべきところは頼る、というこだわりの酒造りです。
そんな中、酒を増産したくても原料となる山田錦が手に入らない。酒造り同様、酒米作りもデータを取り、マニュアル化すれば、酒米農家さんも増えるのではないか。そう考えて始めたのが、ICTを用いた酒米づくりです。

ICTによる酒米栽培

富士通は、酒米栽培の作業や生育について、センサーデータを蓄積し、農業ノウハウの見える化に取り組みました。そして、旭酒造様はそのデータを用いて、酒米農家さんを増やしていかれました。

山田錦の栽培実績データを記録。事例集として蓄積
山田錦の栽培ネットワークを作り、契約生産者間で共有

いま現在、酒米作りは安定し、落ち着いてきたので、酒米農家さんを増やすのは止め、農家さんごとの作付け面積を広げるような形で進めています。
そしてICTの方については、旭酒造さんの会長から、「これまで蓄積したデータや、これから集まるデータに基づいて何かできないか」というご相談を受けまして、AIを使った酒造り、醸造AIの実証実験を行っています。