世界人口は1960年以降2倍になりましたが、農業のイノベーションのおかげで、半世紀前に比べ、現在は飢餓に苦しむ人々の割合が低くなっています。
しかし、気候変動がその状況を覆すおそれがあり、農家は今、生産性を高めるための新たな技術に期待を寄せています。
人工知能（AI）のような技術革新は、作物の管理、よりレジリエントな種子の研究、収穫量の予測など、さまざまな用途に活用できます。
第4次産業革命はあらゆる業界に新技術をもたらしており、農業も例外ではありません。
生産者は昔から技術に精通していますが、自律走行トラクター、作物の世話をするロボット、資材を正確に散布するドローンは、20世紀の農場から大きく進歩したものです。
こうしたイノベーションは、農場における技術の可能性への期待を高めていますが、気候変動や食料供給の制約など、差し迫った課題への取り組みに技術が役立つ可能性のほんの一端にすぎません。
アグリテックへの投資が過去最高を記録するなか、スタートアップも大手企業も、AIなどのイノベーションを農業のバリューチェーン全体に慎重に適用する必要があります。こうした新たな応用が農業の未来を形づくる可能性があります。
土の下で
AIは、農業のライフサイクルの最初期、つまり種をまく前に、より優れた作物資材を開発する段階を改善できます。
たとえば、別の業界で開発されたもう一つのイノベーションである遺伝子編集技術CRISPRは、よりレジリエントで収量の多い種子の設計に役立つ可能性があります。企業はAIを活用して、その速度と有効性を高めています。多くの作物は遺伝的に非常に複雑です。トウモロコシは3万2,000個の遺伝子を持ち、人間の2万個を上回ります。そのため、複数の遺伝子を編集した影響を研究者が理解するうえで、AIは非常に有用です。
たとえばInariやCibusなどの企業は、これらの技術を用いて、水やその他の資材の使用を抑えながら作物の収量を高めています。世界人口が増加し、気候変動によって深刻化する干ばつなどの自然災害が農業を難しくするなか、トウモロコシ、大豆、小麦などの主要作物の収量を増やすことが不可欠です。
干ばつは作物を直接脅かすだけでなく、パーマーアマランスなどの雑草が繁茂しやすい環境も生み出します。パーマーアマランスは「雑草の王様」とも呼ばれます。この問題に取り組むため、研究者はAIを活用し、現在市場で入手できるものより安全で効果的な作物保護手段を探しています。たとえば、Enkoは、DNAコード化ライブラリーと機械学習モデルを組み合わせ、実験の精度を高め、害虫の抵抗性に対抗する新たな解決策をより速く見つけようとしています。
こうしたイノベーションは、地政学的な出来事によって貿易が妨げられた際、世界の食料供給の安定化に役立つ可能性があります。現在、その影響が現れています。ロシアとウクライナは世界の小麦供給の4分の1超を供給しており、ウクライナでの戦争は小麦やその他の作物の価格を押し上げています。各地域で変化する栽培ニーズに合わせた、レジリエントな種子と作物保護手段は、主要作物のより安定した供給網を築くことができます。
農場で
気候変動の影響が深刻化するなか、生産者は作物をいつ、どのように処置すべきか正確に判断するため、詳細なリアルタイムデータを必要としています。長期的には、こうしたデータを取り込むAIモデルがデータから学習し、継続的に賢くなることが目標です。
AIを活用した圃場マッピング技術は、生育期間を通じてさまざまな作物の潜在的な収量を予測し、天候の傾向や害虫の発生状況などの新たな情報を継続的に取り込みます。収量マップは、生産者が土地を購入または賃借する際の価値評価に役立つほか、別の作物を栽培するかどうかを判断するための確かな情報にもなります。
センサーも、現場で役立つ重要なツールです。特定の区域での水分不足や病気など、作物への脅威を特定するデータを収集できます。これにより、生産者はその区域だけに作物保護剤、水、栄養分を施すことができます。農家はそれぞれの状況やニーズに応じて、センサーと組み合わせる別の技術を選べます。
センサーを、たとえばCropXが実現したように仮想現実と連携させれば、作物の「デジタルツイン」を作成できます。生産者はどこからでも圃場にアクセスし、豊富なリアルタイムデータに基づいて十分な情報を得たうえで判断できます。また、センサーデータを活用して安全で効果的な作物保護剤を精密散布すれば、より健康な作物の収量を高めることができます。
こうしたツールは、米国西部のような地域の生産者にとって、ますます重要になっています。同地域は過去1,200年で最悪の干ばつに直面しており、幸い、センサーの価格低下により、より多くの農家がセンサーを利用し、収集されたデータから学べるようになっています。
食卓で
新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック中、消費者は食料サプライチェーンの複雑さをより意識するようになりました。農業界はこれを機会と捉え、新技術を活用して複雑な課題に取り組むとともに、食料がどのように生産され、食卓に届くのかについて、より透明性の高い情報発信ができます。
たとえば、植物由来の代替肉に対する消費者の需要は、パンデミック中に急増しました。その一因は、COVID-19が食肉のサプライチェーンを混乱させたことです。企業はこの新たな需要に応える方法を工夫しており、AIを使って新たな風味の組み合わせを見つけ、肉の味を再現しようとする企業もあります。
AIは、食品についてより慎重に判断するために必要な情報を、供給業者と消費者に提供することもできます。食品廃棄を減らすスタートアップのなかには、特定の商品に対する消費者の需要をAIで予測し、食料品店の棚に売れ残りが残るのを減らそうとしている企業もあり、最近、新たな資金を獲得しています。また、AIはブロックチェーンなどの先端技術と組み合わせることで、食品がどこで生産され、消費者に届くまでにどれだけの距離を移動したかなど、バリューチェーンを通じて消費者が関心を持つ情報を追跡できます。
農業の未来
農業界と農家は長年、他の業界の技術を応用して農法を改善し、増加する世界人口に安全で健康的かつ手頃な価格の食料を提供してきました。
世界人口が過去50年間で2倍になり、農地の供給量にも限りがあるにもかかわらず、十分で健康的な食料を入手できない人々の割合は、同じ期間に低下しました。
しかし、課題は解決していません。今も何百万人もの人々が食料を十分に入手できず、気候変動が農業にもたらす脅威は強まり、さらに20億人が2050年までに地球上に暮らすことになります。
今は農業界にとって、新たな技術を活用して現実の問題に取り組む重要な局面です。何よりも、持続可能でレジリエントな世界の食料供給を築くことが求められています。