今日、農家が実行可能な知見を得るために必要な情報資産はすべてそろっています。モデル、リアルタイムの地域気象情報、作物や農学に関する知見、農事暦です。また、情報通信技術（ICT）、すなわち携帯電話やタブレット、その他の個人用通信機器を通じて、実行可能な知見を農家の手元へ直接届ける技術も登場しつつあります。
携帯電話を手にすれば、農家はかけがえのない、しかも時宜を得た情報ネットワークにつながります。極端な気象の変動により新たな農法が必要となるなか、情報への需要は高まっています。地域に即したタイムリーな知見は、農家の意思決定に役立ちます。一方、ビッグデータの手法と実践により、この双方向の情報は農業バリューチェーン全体に活用され、投入資材の供給業者や農産物の買い手にも情報が届きます。
大気の温暖化により、気象の変動性は大幅に高まっています。この変動はさまざまな形で農業に影響を及ぼし、農家にとって最も深刻なのは、生産と生計の各段階に影響する不確実性です。
不確実な状況に直面したとき、人々が最もよく示す反応は、リスクをより避けるようになることです。地球上の5億7,000万人を超える小規模農家にとって、これは生産性の低下を意味します。迫り来る人口急増を前に、 とりわけアフリカでは、食生活の変化に伴い「食料生産を70％増やす」必要があることから、今すぐ変革に取り組まなければなりません。
農業バリューチェーンは、研究、投入資材の供給業者、サービス提供者、生産者、買い手、加工業者、卸売・小売を結び付ける複雑なシステムです。システム内の多くのつながりには、陸路や水路を通じて膨大な量の物資を運ぶ物流が重なっています。農家が「どうあるべきか」を論じる際、「レジリエンス」や「堅牢性」という言葉が繰り返し使われますが、実際にはバリューチェーン全体が気候変動に対して機敏に対応できる必要があります。私はこの二つに、もう一つの言葉を加えたいと思います。それは 反脆弱性です。
複雑なシステムは情報がすべてです。変動が大きい時期には、農業バリューチェーン全体が、負の人間への影響につながる数々の連鎖的な出来事を解決し、抑制し、予防するために、適時かつ地域に即した情報を必要とします。何より重要なのは、複雑なシステムに対称的で具体的な情報を与えれば、変動に適応し、柔軟に対応する学習システムとなり、「反脆弱」になり得ることです。
ビッグデータの手法、分析、アプローチは、農業バリューチェーンがより反脆弱（そしてもちろん、堅牢でレジリエント）になるために役立つ情報を届けることができます。
気候変動モデルには、気候変動が農業に及ぼす影響を理解するうえで重要な地域情報を提供するという課題があります。「気候変動が農業に及ぼす影響を適切に予測するには、実際の生産地域の空間スケールに対応したデータ、ツール、モデルが必要である。」（FAO『CSAソースブック』）。
気候変動に関する政府間パネル は、「小規模農家や牧畜民は、複雑で地域ごとに異なる影響を受ける」と指摘しています。
「2014年のウガンダでは、葉面病害によりインゲンマメの収量が30％減少したとの報告があり、その原因は夜間の気温上昇に帰されました……優れたCSA（気候変動対応型農業）の取り組みを、より良い情報の実現に本当に結び付けられるのは、実際の地域気象データとの連携です。農家にはこの情報が必要です。気候モデルは長期的な影響を理解するうえで重要ですが、意思決定者に必要な時間的・地域的スケールで、気候変動の影響を正確に予測することはできません……」（FAO『CSAソースブック』）。
このギャップを埋められるのは、リアルタイムの地域気象データだけです。これが aWhereの貢献です。リアルタイムの農業生産を監視し（食料安全保障の状況を把握するために情報を集約することも含め）、CSAを支援します。CSAの科学的知見に基づいて評価することで、こうした地域ごとのリアルタイム気象データは、農家が今すぐ実施できる能力に適合し、それに応じて伝達される地域別のCSA提言につながります。
ここ数十年にわたり、アフリカ全域で膨大な量のデータが収集されてきました。私たちは個々の場所について多くのことを知っています。非生物的・生物的プロセスをさらに理解し、さらには予測するためのモデルが構築され、農業に重大な影響を及ぼす出来事への対応に多額の資金と労力が費やされてきました。
現在、リアルタイムで地域に即した農業生産の追跡・監視システム、すなわち食料・栄養安全保障情報システムを構築する能力があります。都市での朝の通勤を最適化するビッグデータの仕組みは、アフリカ全域の農業監視にも活用できます。
ICTをデータ収集機器であると同時にデータ受信機器として活用すれば（たとえば携帯電話を持つ農家がSMSで気象予報を受け取り、問い合わせに回答して情報を送るなど）、食料安全保障システムを迅速に集めた現場情報と結び付け、「食料不安」指数を調整し、実際の必要に合わせた的を絞った対応が可能になります。
これがビッグデータの実践です。農業バリューチェーン全体で情報を最適化し、現場でリアルタイムに優れた意思決定を促します。地域別情報はすべて、人口の需要に結び付いた生産不足を示す集約データの基盤となります（すべては場所、そしてインフラの有無に関わります）。その結果、対象を絞った対応や介入を大幅に最適化できます。
これはビジョンでしょうか。そうです。しかし実現可能です。ICTにより多方向のコミュニケーションが可能となり、地域の状況を広域的な傾向と結び付け、すべてをリアルタイムで監視・報告できます。
この記事は当初、 世界銀行のIC4Dブログに掲載されました。掲載は、世界経済フォーラムが見解を支持することを意味するものではありません。
アジェンダに関する最新情報を得るには、 週刊ニュースレターにご登録ください。
著者：John Corbett博士は農業気候学者であり、aWhere, Inc.の共同創業者兼CEOです。
画像：2014年8月25日、ナイジェリア南西部イラギジ村で、農家がカカオ豆を拾い、屋外の地面に広げて乾燥させている。REUTERS/Akintunde Akinleye。
