日本の農業競争力を高める――「AIエージェント×AI/DXフォーラム～農業」開催レポート

9月25日にAIデータ株式会社主催の「AIエージェント×AI/DXフォーラム～農業」が開催され、日本の農業が抱える人手不足や属人化、技術継承の課題に対して、生成AIやAIエージェント、データ連携基盤といった技術をどう実装していくかが議論されました。本稿では、フォーラムで示された主要な提言と現場への示唆を現場の皆様向けに分かりやすく整理してご紹介します。

フォーラムの要点（概観）

• 「AI高速道路」モデル：段階的導入とテンプレート／プロンプト支援で現場導入のハードルを下げる構想が提示されました。
• データ基盤の整備：国主導のデータ連携基盤（WAGRIなど）と民間プラットフォーム（IDX、AI AgriSense）の連携が鍵と位置づけられました。
• 現場実装の現実解：DX-BPOによるデータ整理や、業務テンプレ化でICTリテラシーやインフラ不足を補う方針が示されました。
• スマート水田やロボット、IoT活用による持続可能性と収量向上の両立が事例で示されました。

セッション別のポイントと現場への示唆

セッション1：「AIエージェント時代に日本の農業が乗るべき“AI高速道路”」

提案者：AOSグループ代表 佐々木隆仁（AIデータ社）

• 主張：生成AIとAIエージェントを組み合わせ、農家や自治体が短期間で使える「導入テンプレート」を整備することが重要。
• 現場示唆：最初から全機能を入れようとせず、段階的に導入してROIの見える化を行う。プロンプトやテンプレートで日々の判断を支える設計にすることで、現場の負担を抑えられます。
• 戦略的視点：食料安全保障や国の競争力確保という観点から、AI・DXは単なる業務改善ではなくインフラ整備としての位置づけが必要です。

セッション2：「農業分野におけるデータ活用の促進」

講演：農林水産省 技術政策室 光廣政男 氏

• 主張：データ連携基盤の整備、データ標準化、地域との連携、ICTリテラシー向上が急務。
• 現場示唆：自治体や農協と連携して公的支援や補助を活用することで、初期投資の負担を軽減できます。データの標準フォーマットに注目し、将来の連携性を確保してください。

セッション3：「AI AgriSense on IDX」

講演：AIデータ株式会社 取締役CTO 志田大輔 氏

• 主張：気象、土壌、作業記録などをIDXに集約し、生成AIで可視化・判断支援するプラットフォームを紹介。
• 現場示唆：熟練者のノウハウをテンプレート化してAIに取り込むことで、新規就農者や中小規模でも高収益化が見込めます。施肥計画や病害予測、収量分析など、投資対効果の高いユースケースから始めるのが現実的です。

セッション4：「WAGRIの挑戦」

講演：農研機構 WAGRI推進室 鶴薫 氏

• 主張：WAGRIは全国の各種データを連携する中核インフラであり、センサ・衛星・営農記録の統合が重要。
• 現場示唆：自農場のデータが将来的に広く利活用されることを想定し、データの取り扱いルールや精度に気を付けて記録を整備することが長期的な価値につながります。

セッション5：「DX-BPOとAI AgriSense連携」

講演：PLANT DATA株式会社 代表 北川寛人 氏

• 主張：データが分散している現状はDX-BPOによる統合・整形で改善可能。アウトソーシング×AIの組合せが有効。
• 現場示唆：ICTリテラシーや人手不足が課題の現場では、部分的なデータ整理を外部に委託してAI分析に繋げると現場負荷を低減できます。

セッション6：「スマート水田の実装」

講演：株式会社笑農和 代表取締役 下村豪徳 氏

• 主張：ロボット・IoT・AIで水管理や施肥をリアルタイム制御し、環境負荷低減と収量向上を両立するスマート水田が提案されました。
• 現場示唆：水田はセンサーやリモート制御の導入効果が見えやすい領域です。気象・水位データと連携した施肥制御により、投入資材の削減と品質維持が期待できます。

フォーラムで浮き彫りになった課題

• データの分断と標準化不足：フォーマットや提供ルールの統一がまだ不十分で、連携の障壁になっています。
• ICTリテラシーと現場負荷：データ収集や管理の負担をどう下げるかが導入成功の鍵です。
• インフラ制約：通信環境やセンサー設置コストなどが地域差を生みます。
• ガバナンスと利活用ルール：プライバシー・取引ルールを明確にしないとデータ共有が進みません。

営農現場への実践的なステップ（推奨アクション）

1. 短期（まず1〜2シーズンで試す）：施肥・病害診断・収量予測など明確な効果が見込めるユースケースを1つ選び、テンプレートやAI支援ツールで実証する。
2. 中期（1〜3年で基盤整備）：営農データをIDXやWAGRIに準拠する形で蓄積。データ収集の自動化（センサー、ドローン、作業記録の標準化）を進める。
3. 外部資源の活用：自治体補助、農協連携、DX-BPOなどを活用して初期負担を軽減。専門業者にデータ整形を委託することで短期で分析活用に繋げやすくなります。
4. 人材育成・推進体制の整備：現場担当者のICT研修、テンプレート運用ルールの整備、外部との窓口担当者を決めるなど運用基盤を整える。

まとめ：現場主導で段階的に進めることが成功の鍵

フォーラムで示されたのは、大規模な一括導入ではなく「段階的な実装」と「データ連携基盤の整備」を両輪で進めることの重要性です。営農法人や集落営農の運営者にとっては、まずは小さな成功体験（施肥最適化や病害予測でのコスト削減）を得て、テンプレート化・標準化を進めることが長期的な競争力強化につながります。自治体や農協、民間事業者と連携し、IDXやWAGRIといった基盤を見据えたデータ戦略を早めに立てることをおすすめします。

詳細な開催レポートやAIデータ社の取り組みについては、AIデータ株式会社の公開情報をご参照ください：https://www.aidata.co.jp/