3年後、失業に直面するかもしれない—準備はできていますか？

今夜、DiDiで帰宅する途中、運転手と雑談した。私はこう尋ねた。「自動運転車がもうすぐ道路を走るようになる。タクシー運転手は職を失うかもしれないが、その時どうする？」運転手は言った。「まあ…心配していないよ。俺は河南の出身で、実家に畑がある。都会で運転できなくなったら、田舎に戻って畑をやればいいだろ？」

しかし、本当にそれで解決だろうか？

15年前、私は辺鄙な村に住み、よく畑仕事をしていた。農作業は本当に大変だ。三つ爪のくわで耕し、鎌で麦を刈り、雑草を一本ずつ鍬で取り、3キロ先の川から水を汲んでくる。21世紀初頭になっても、私たちは数千年前、焼畑の時代から受け継がれた道具で、やせた土地を相手に働いていた。

その後、都会へ進学して時折帰省すると、農業機械が次第に増えているのに気づいた。耕起も収穫も機械化され、用水路は畑の縁まで延び、労力も時間も節約できるようになった。畑の管理を丸ごと委託できる「田んぼのベビーシッター」のようなサービスまで現れた。

数千年の農耕、数百年の機械化を経て、私たちはまさにスマート農業の時代へ入ろうとしている。淘汰されるのは、旧式の機械、高毒性・高残留の農薬、エネルギー多消費の化学肥料、低収量・低品質の種子だけではない。多くの農民もまた、スマート農業に置き換えられていく。土地を失うわけではないが、農業のスマート化からは疎外されてしまうのだ。

AI、ビッグデータ、機械学習が爆発的に進歩するいま、多くの人は、これらの革命的技術が伝統的産業や生活様式を変えるとは思っていても、農業は変わらないと考えている。複雑すぎて、原始的すぎるからだ。しかし、いま芽生えつつあり、近い将来成熟していくであろう技術をいくつかつなぎ合わせてみれば、何が起こるか想像できる。

想像してみてほしい。3年後のある日、あなたはトマト農園のオーナーだ。夜明け前、収穫ロボットはすでに、EC経由で届いた都市部の顧客注文に基づいて作業を開始している。高精細の赤外線カメラに助けられ、俊敏なロボットアームで、品質と数量の要件どおりに収穫していく。続いて物流ロボットが、迅速に仕分け・梱包・ラベリングを行い、自動運転トラックに積み込む。トラックは指示に従って、指定場所へ定時配送する。同時に「気象ロボット」が、極軌道衛星・地上気象観測・圃場センサーのデータを統合し、農作業の意思決定を行って灌漑ロボットへ送る。灌漑ロボットは精密灌漑技術により、各区画の土壌水分・地力に応じ、株ごとに施肥・潅水を行う。その後、植物保護ロボットがハイパースペクトル技術で雑草や病害虫を素早く識別し、低毒性・低残留の農薬を精密散布するか、あるいはピンポイント除去を行う。あなたがまだ眠っている間に、すべての農作業は完了している。さて、この一連のプロセスで、あなたは何をしただろう？

もちろん、これは想像のシナリオだ。世界中で収穫ロボットや播種ロボットの研究が進んでいるが、圃場の情報ネットワークは十分に整っておらず、機械学習アルゴリズムも成熟途上であり、農業と機械学習の両方に精通したエンジニアも不足している。だが忘れてはならない。これは機械学習の時代だ。AlphaGoが短期間の自己学習で人間の棋力を超えたように、病害虫診断、土壌栄養分析、作物健全度評価といった営農管理でも、AIはまもなくトップレベルの農学者を凌駕するだろう。

米国の雑誌『Wired』は最近、農業の真の未来はAIにあると述べた。私も強くそう信じている。取り残される道を選ぶこともできるし、スマート農業を学ぶこともできる。準備はできているだろうか？

実際、準備が必要なのは農民だけではない。政策決定者、農業関連企業、技術者、そしてとりわけ農業教育もそうだ。現在の農業教育は、依然として伝統的な農学や生物学に偏り、農業IoT、ビッグデータ解析、AIの教育は極めて乏しい。農業とAIを横断する学際領域を大きく育ててこそ、私たちはスマート農業の時代を自信を持って迎えられる。

公開日: 2023年1月2日 · 更新日: 2025年10月26日