G1 by GLOBIS 学び放題×知見録
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株式会社グロービス
成功する農業DX:「経験と勘」から「予測アルゴリズムとマニュアル化」へ
57 minutes Posted Nov 9, 2025 at 10:00 pm.
議論の前提:農業基本法とスマート農業改正農業基本法のフレームワーク(スマート農業、農地集積)を議論の軸に設定。02:02 10年間の総括:成果を出せないアグリテック農業を革新できず、海外製品に席巻されるアグリテックの現状を指摘。04:20 アグリテックの成功要件データ活用の要件は「自動」「安価」「価値ある予測」の3点と分析。06:12 データ活用の核心:「分析」から「予測」へ事後「分析」は無意味。リアルタイムの収穫・リスク「予測」に活路あり。07:30 データ提供のジレンマ:「How」だけ知りたい農家生産者の多くはプロセス(Why)より結果(How)のみを求める傾向。08:12 ブラックボックス化の懸念とPDCAAIが万能でない限り、農家自身のPDCAが必須。システムのブラックボックス化は危険。10:46 データ化の最大の壁:「経験と勘」の操作数値管理の未経験者にデータを見せても判断不可。アグリテック最大の浸透障壁。13:21 気候変動と「経験と勘」の終焉気候変動により過去の経験則(勘)が通用せず。生産者も変化の必要性を認識。22:24 規模拡大より「技術の集約」と「標準化」施設園芸は規模拡大より、制御やハウスの「標準化」と「技術集約」が合理的。24:10 データ分析の具体的な需要:「作業平準化」データ分析の最多需要は「作業効率の最適化」。労働生産性向上のため平準化が急務。25:02 データ活用のゴール:「マニュアル化」優良農家のノウハウを「安定して高品質な作物を作るマニュアル」へ落とし込む需要増。25:48 気候変動が「特栽農家の勘」を無効化する気候や病害虫の変化で、従来の「特栽農家の勘」が機能不全に。データ移行が必須。27:40 データと教育による成果:新規就農者の収量倍増データに基づく教育(アカデミー)の結果、新規就農者が平均収量の倍を達成した事例。52:14 参入障壁の解決策:監督経験の「デジタル継承」高額な設備投資に対し、「監督経験(ノウハウ)」のデジタル化とセットでの継承を提案。#農業DX #アグリテック #スマート農業 #データ活用
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あすか会議2025 第5部 分科会S(社会・文化)「令和の米騒動に見る日本の食と農 ~どうする?日本の農業~」生駒祐一×佐々木伸一×岩佐大輝(2025年7月5日開催/水戸市民会館)突如巻き起こった「令和の米騒動」によって、食料価格高騰や担い手不足、低自給率など、日本の食と農の脆弱性が見事に露呈した。こうした日本の農業に内在する複合的な課題に対し、テクノロジーやスタートアップはどこまで対応できるのか。持続可能な農業を実現する経営戦略を議論し、未来を拓く変革の道筋を探る。【登壇者】生駒祐一(テラスマイル株式会社 代表取締役)佐々木伸一(株式会社ルートレック・ネットワークス 代表取締役社長)岩佐大輝(株式会社GRA 代表取締役 CEO)※肩書は登壇当時のもの【タイムスタンプ】※タイムスタンプは生成AIで作成しているため、一部誤りがある可能性があります。あらかじめご了承ください。00:01 議論の前提:農業基本法とスマート農業改正農業基本法のフレームワーク(スマート農業、農地集積)を議論の軸に設定。02:02 10年間の総括:成果を出せないアグリテック農業を革新できず、海外製品に席巻されるアグリテックの現状を指摘。04:20 アグリテックの成功要件データ活用の要件は「自動」「安価」「価値ある予測」の3点と分析。06:12 データ活用の核心:「分析」から「予測」へ事後「分析」は無意味。リアルタイムの収穫・リスク「予測」に活路あり。07:30 データ提供のジレンマ:「How」だけ知りたい農家生産者の多くはプロセス(Why)より結果(How)のみを求める傾向。08:12 ブラックボックス化の懸念とPDCAAIが万能でない限り、農家自身のPDCAが必須。システムのブラックボックス化は危険。10:46 データ化の最大の壁:「経験と勘」の操作数値管理の未経験者にデータを見せても判断不可。アグリテック最大の浸透障壁。13:21 気候変動と「経験と勘」の終焉気候変動により過去の経験則(勘)が通用せず。生産者も変化の必要性を認識。22:24 規模拡大より「技術の集約」と「標準化」施設園芸は規模拡大より、制御やハウスの「標準化」と「技術集約」が合理的。24:10 データ分析の具体的な需要:「作業平準化」データ分析の最多需要は「作業効率の最適化」。労働生産性向上のため平準化が急務。25:02 データ活用のゴール:「マニュアル化」優良農家のノウハウを「安定して高品質な作物を作るマニュアル」へ落とし込む需要増。25:48 気候変動が「特栽農家の勘」を無効化する気候や病害虫の変化で、従来の「特栽農家の勘」が機能不全に。データ移行が必須。27:40 データと教育による成果:新規就農者の収量倍増データに基づく教育(アカデミー)の結果、新規就農者が平均収量の倍を達成した事例。52:14 参入障壁の解決策:監督経験の「デジタル継承」高額な設備投資に対し、「監督経験(ノウハウ)」のデジタル化とセットでの継承を提案。#農業DX #アグリテック #スマート農業 #データ活用