その他　グローバルエコノミー　2023.06.22

【山下 in 東大】第12回「食料安全保障と農業政策」講義資料_2023

農業・ゲノム

山下一仁

研究主幹

第12回は食料や農業新技術について説明します。

ICT・AI、ロボットなどの新技術の農業への応用可能性がテレビドラマで取り上げられるなど、注目を集めています。しかし、80年代のバイオテクノロジー・ブームのときに話題とされた技術で今生き残っているのはわずか。その後に現れた遺伝子組み換え技術が発展。
生物や自然を相手にする農業は工業よりも複雑な要素と判断が必要。価格等の市場情報や気象、土壌、病害虫の発生などの生産情報をもとに、当該農家の収益を極大化できるような適切な農産物・品種の選択とその生産方法の決定をこれら相互の関連を考慮しながら同時に決定できるようになるか？　このような複雑な意思決定にこそAIやICTは有効ではないか？それには質量ともに多くの情報、つまりビッグデータが必要。
ビッグデータについてのアメリカの取り組みを紹介。日本政府が推進している農業ビッグデータが成功しない理由と望ましいビッグデータの仕組みを提案する。
食品のトレーサビリティにブロックチェーンが活用できるという主張が欧米で行われている。しかし、部分的な実験にとどまり、大きな展開を示していない。その理由と克服すべき課題について説明します。
AI や IT、ロボット、センサーなどのスマート農業は、農業生産コストに関する分子の面積当たりのコストを低減する incremental なもの。これに対し、ゲノム編集技術は分母の面積当たり収量の増加を可能とする exponential なもの。収量が2倍になるとコストは半減。しかも、規模において中立的な技術 ⇒ 面積の小さい日本により適合する可能性。