データが農業分野を変革しつつあります。
世界経済フォーラムのマルチステークホルダー・グループである「農業イノベーションのための人工知能（Artificial Intelligence for Agriculture Innovation）」は、エビデンスに基づく学習を通じてさらに検証すべき、11のアグリテックの枠組みと24のユースケースまたはパイロット事業を特定しました。
農業分野を変革するための最先端技術の開発・導入からソリューションの拡大まで、世界中の民間企業は様々なステークホルダーと緊密に連携し、イノベーションの普及に取り組んでいます。
データの利用可能性、アクセシビリティ、品質は、あらゆる分野におけるデジタルイノベーションの3つの主要な側面となりつつあり、すでに農業分野を変革しています。現在、世界経済フォーラムのマルチステークホルダー・グループである農業イノベーションのための人工知能（AI4AI）グループは、11の枠組みと24のユースケースまたはパイロット事業を特定し、エビデンスに基づく学習を通じてさらに検証すべきものとしています。さらに、農業エコシステムの主要なステークホルダーを対象とした協議および調査で寄せられた回答からは、四つの主要段階（インプットへのアクセス、アドバイザリー、ファイナンス、市場）におけるデータの革新的なユースケースが明らかになっています。バリューチェーンの四つの主要段階におけるデータの革新的なユースケースは以下のとおりです。
本ブログでは、インドとドイツのスタートアップ・エコシステムが示した、バリューチェーン全体にわたるデータ駆動型のデジタル農業変革に向けた民間セクターの革新的なユースケースの概要を紹介します。各ユースケースについて、データの利用可能性、アクセシビリティ、品質の側面を検討します。
「アグリテックにおけるイノベーションは世界中で拡大しています。特にアグリテックの分野では、我々は第四次産業革命（4IR）の入口に立っています。データと技術の導入には、農家と企業の双方の課題を同時に解決できる大きな可能性があります」と、PwCのパートナーであるAmulya Patnaik氏は述べています。
世界経済フォーラムは、技術を通じてどのように農家を支援しているか？
テック系スタートアップは農業にお���るデータ主導型イノベーションをどのように可能にしているか
アグリテックへの民間投資は、世界的にますます重要性を増しています。世界全体では、約23,300社のスタートアップに対して約490億ドルが資金提供されています。インドは2022年までに、アグリテックのスタートアップに対して42億ドルを受け取っています。政府がデータに基づくイノベーションを実現する上で、民間セクターは独自の役割を果たしています。スタートアップのイノベーターによる革新的なユースケースのうち、三つを以下で紹介します。
ラストマイル最適化のためのデータ活用
農家にとって、青果市場の粗利益率は5〜6%未満であり、高い物流コストによって制約を受けています。Ninjacartは、大規模かつ多次元の最適化問題を解決する計算能力を備えた自社開発のプラットフォームを開発しました。このソリューションには、オープンドア型物流のカスタム版が含まれています。これはオープンソースのツールであり、配送時間、交通シミュレーション、車両の種類、速度、稼働状況などのリアルタイムのシナリオに合わせて構成されています。同社によれば、この技術を活用したソリューションは、2016年から2022年にかけてキログラム当たりのコストを最大80.7%削減し、1キログラム当たり10.1インドルピーから1.95インドルピーへと下げるという有望な成果を示しています。1日当たりの販売量が20キログラム未満の小規模小売業者にとって、これは直接的な節約として年間約30,000インドルピー、間接的な節約として年間約50,000インドルピーに相当します。
不完全な国勢調査データ、複数の省庁や州にまたがる用語の不統一、そして詳細なデータの不足が、全国規模のソリューションへと拡大する上での大きな障壁として指摘されました。民間企業間での相互運用可能なデータや、さまざまな情報源からのデータを照合して高品質なデータを確保することは、ソリューションの最適化にとって極めて重要だと考えられています。
「当社の目標は、市場の非効率性、適切な保管設備の不足、顧客へのアクセスの制限など、農業分野が直面する課題に取り組むことです。アグリバリューチェーンのすべてのステークホルダーと緊密に連携することで、誰にとっても、より持続可能で利益の上がるエコシステムを構築できると確信しています。技術を活用することで、これらの課題に対処し、すべての関係者にとってウィンウィンの状況を生み出すことができます。農家は生産物に対して公正な価格を得られ、小売業者は競争力のある価格で高品質な製品を調達でき、消費者は新鮮で栄養価の高い食品を入手できるようになります」と、Ninjacartの最高経営責任者（CEO）兼共同創業者であるKartheeswaran Kandasamy氏は述べています。
リアルタイムでの作物被害の検出のためのデータ活用
国連の食糧農業機関（FAO）の推計によれば、平均して害虫は世界中で収穫量の20〜40%の損失の原因となっており、世界経済に2,200億ドルの損失をもたらしています。Plantixは、作物のサンプル写真がアップロードされると、農家がリアルタイムで病害を検出できるようにするものです。AIと既存の画像データベースを活用し、Plantixは作物、植物、葉の画像を分析して作物被害を診断するツールを開発しました。500種類以上の植物の状態を60品種の作物にわたって診断できる堅牢なデータベースが、このソリューションの中核となっています。同社によると、ICRISATが2022年に実施した試験では、25種類の作物と247の関連病害をカバーする8,100件以上のサンプルを用いて、良好な品質の画像がアップロードされることを前提に、現在の病害検出の成功率は93%の精度であることが明らかになったとのことです。内部データの処理と可視化には、Big-QueryやTableauなどのツールが役立っています。
作物の損失、作物の画像、食料不足に関する統合データベースの欠如、農家への助言・推奨を集約するための正式なチャネルの不足、そして不完全なデータと一貫性の欠如が、ソリューションの導入における主要なボトルネックとして指摘されました。
「農業は全体として非常に複雑です。経済的かつ生態学的に持続可能な方法で運営するためには、特に小規模農家にとっては、知識への恒常的なアクセスと、問題に対する即時かつ的確な解決策、さらに、例えば地元の小売業者を通じた必要な資材への直接的なつながりが不可欠です。Plantixは、これらすべての要素と関係者を結びつける包括的なエコシステムを構築しました」と、Plantixの最高経営責任者（CEO）兼共同創業者であるSimone Strey氏は述べています。
農業機械化とアドバイザリーのためのデータ活用
農業機械化サービスや農家への包括的なアドバイザリーといった統合型ソリューションは、複数の情報源からのデータを必要とする複雑なプロセスです。Nurture.farmは、リモートセンサー、ドローン、IoTデバイス、GIS、衛星画像、現地でのデータ収集、機械学習を用いた、四層構造のデータ収集・検証・モデリングのエコシステムを活用し、地上の実態データを発掘、検証、確認して、農家にカスタマイズされたアドバイザリーを提供しています。Nurture.farmは、80,000以上の小売業者に信用供与ソリューションを提供し、キャッシュフローの効果的な管理を支援しています。また、そのデジタル・エコシステムとサービスは、インド全土の258万人の農家が利用可能です。
過去の収穫量データ、区画レベルの農業情報、土地台帳の不完全なデジタル化、公的なオープンポータルからの不正確なデータなど、データの不足が、イノベーションの拡大およびスケールアップにおける主要な課題として指摘されました。
農業分野を変革するための最先端技術の開発・導入から、ソリューションの積極的な拡大に至るまで、世界中の民間企業は様々なステークホルダーと緊密に連携し、イノベーションの普及に取り組んでいます。民間企業は、データに基づくソリューションの開発や、責任あるデータの収集・共有・活用のためのソリューションの改良に最も適した立場にあります。同時に、アグリテック分野を革新するパラダイムシフトを実現するためには、政策立案者、ガバナンスおよび規制当局、そして農業コミュニティ全体からの大きな支援が必要となるでしょう。
