対談 CONVERSATION

テクノロジーによる課題解決で持続可能な農業を AGRISTの挑戦

吉田直子

長い間、農業は「儲からない職業」といわれてきた。その農業に今、変革が起こっている。ICT化などによって、採算性の高い農業をめざす個人や企業が増えてきたのだ。宮崎県で収穫ロボットを使った実証実験を行っているアグリスト株式会社は、そんな農家を支援している筆頭だ。代表取締役兼最高経営責任者の齋藤潤一氏は、地方創生のプロフェッショナルでもある。地域再生とも密接に絡む農業の課題解決とは? 齋藤氏とアグリストの挑戦を、編集長・杉原行里が聞く!

「儲かる農業」を
AI収穫ロボットでめざす

杉原:まずは簡単に御社の概要を教えてください。

齋藤:拠点にしているのは宮崎県新富町という人口1万7千人くらいの町です。我々の一番の強みは、農家のビニールハウスの隣でロボットを作っているということです。ハウスの中でロボットをテストし、ハウスの隣で機械を修正しながら、今、宮崎県で生産の多いピーマンを育てています。農業従事者の平均年齢は、現在67歳といわれています。担い手がいないとか、生産環境などの関係で、農家が儲からなくなっています。そこで、我々は農家と話し合いながらロボットを作り始めました。下がぬかるんでいたり雑草があったりすると、ロボットは走行不可能になります。そのために、吊り下げ式のロボットを発明しました。この小さな町からテクノロジーで農業課題を解決していくというのをミッションにしているのが、アグリストです。

杉原:素晴らしいなと思います。宮崎県でやる理由はあるんですか?

齋藤:僕はもともとシリコンバレーにある音楽配信のベンチャーで働いていたのですが、2011年の東日本大震災をきっかけに、ビジネスでの地域課題解決を使命にするNPOを立ち上げました。当時、その発想が面白いということで“シリコンバレー流・地域づくり”として日経新聞が記事を書いてくれて、全国10か所くらいの市町村の地方創生プロジェクトに携わりました。その取り組みが評価されて、2017年4月に宮崎県新富町に設立された地域商社「こゆ財団」の代表理事に就任しました。なぜ宮崎なのかというと、いわゆるスーパー公務員のようなかたがいて、そのかたと一緒に一粒千円のライチをブランド化したり、特産品を活用したふるさと納税で累計50億円以上集めました。農業の課題解決をするには稼げないといけないと考え、財団設立時から「儲かる農業研究会」という勉強会をやっていたんですね。その中で、「農業にはロボットが必要だ」という話を農家からずっと聞かされていて、そこで資金調達をしてロボットを作ったというのが現在です。

杉原:今、日本は先進国の中でも食糧自給率が圧倒的に低いですよね。その理由としては農業へのハードルが高い、参入障壁がある、3Kであるとか、儲からないなど、様々なものがあります。これらについてはどう思われますか?

齋藤:そうですね。一番は平均年齢67歳ということで、実際に収穫する人がいないというところですね。農業がどんどん儲からなくなってきて、農業をやめる人が増え、空きハウスと耕作放棄地が増えて、数字上の食糧自給率が低下している。このような負のサイクルに入っていることが一番の課題だと思います。

杉原:僕が無知なので教えてください。農業が儲かっていた時期はあるのでしょうか。

齋藤:それはいい問いですね。儲かっていた時期というよりも、収穫に人手が困らなかった時期があって、人口が伸びていた時はそれだけ出荷量も増えていますから、儲かっていたと思います。その時に儲からないと言われていた理由は、農家はほとんどが個人事業主なので、黒字が見えにくかったのだと思います。あとは、健全な市場の成長がなかった部分はありますね。

杉原:一方では、今、日本で農業関係者の株式化がかなり増えていますよね。

齋藤:そうですね。農業をビジネスとしてとらえる若者が増えてきています。先ほど、農家の平均年齢が67歳と言いましたが、これは土地を持っているなどの条件下での平均です。インターネットで産直ビジネスなども始まったので、そこがポイントだと思います。

杉原:そんな中で齋藤さんをはじめとしたアグリストのかたたちはスマート農業への参入を決めたということですよね。

齋藤:そうです。やはり空きハウス、空き屋が増えてきていたので、なんとかしなければいけない、絶対ロボットが必要だと。要は担い手がいないということは、収穫する人がいないということなんです。

杉原:僕はみんなに、これから仕事をするなら絶対に農業が儲かると言っているんです。

齋藤:農業はスモールビジネスもできますし、露地栽培だけで工夫をして、しっかり育てることができれば、ほぼ原価がかからず人件費だけで作物を育てていくことができるので、そこは大きいです。

杉原:今、取り組まれているスマート農業は実証フィールドでのピーマンの収穫がメインですか。

齋藤:そうです。すでにきゅうりの収穫には成功していて、今後はトマトもやっていく予定です。

杉原:吊り下げ式の収穫ロボットは世界でほかにやっているところはないんですか?

齋藤:ないですね。それで特許性が認められるということで、今、国際特許を申請しています。ワイヤーを張って、そこにひっかけてロボットを稼働させています。

齋藤:1人で収穫する時でも、“withロボット”のほうが、よりたくさん収穫できるということです。例えば、16トンくらい収穫できていた農家が、パートがいなくて10数トンに落ちたというデータがあります。そこをロボットで補うことができれば、1つのハウスで16トン収穫することができるという形になります。うちがロボット技術で絞っているのは精度ですね。収穫できる精度こそがすべてだと思っています。

ハウスとロボットのセット販売
だれでも気軽に農家になれる?

杉原:もうひとつ聞きたいのが、例えば僕が農家になりたいと考えた時にどうやって始めればいいですか?

齋藤:自分で畑を借りて露地栽培でやるというのが一番いいと思います。別の視点でロボットを使ってやりたいというのであれば、我々が今後、開発しようとしているビニールハウスごと販売する商品です。

杉原:パッケージ化されるんですね。

齋藤:おっしゃるようにパッケージそのまま売って買ってもらえるようにしようと思っています。そこまでくると、もう種を置いて、生えてきたらロボットを動かして、というふうなります。ロボット自体が剪定もするものにしようかと思っています。

杉原:じゃあ、極端な話、本当にロボットに管理されたビニールハウスのパッケージを購入することができたら、1人か2人の作業で10数トンという最大収穫量が見込めるビジネスになりますよね。面白いですね。僕、農業の参入障壁が高いことが大きな問題だと思っていて。今後、アグリストさんはじめとする多くの企業のかたたちがスマート農業に参入すると、一気にイメージが変わる感じがしますよね。

杉原:まずは、現場にいる農家の人たちに「これが儲かるよ」とか、「このテクノロジーを導入すると人間が時間を有効活用できるよ」という発想を浸透させることが、一番大事ですよね。

齋藤:そうですね。ロボットに関する問い合わせは、頻繁にアグリストに来ています。全国各地の農家の人たちが、「なんとかしてくれ」「買いたい」「値段を教えてほしい」と、電話をかけてこられます。あまりにも問い合わせが多すぎるので、今、個別相談はお断りしていて、近くの行政機関かJAに聞いてもらうことになっています。

人口1万7千人の町から
世界を変えていく

杉原:今後アグリストさんはどのようなロボットを作っていくのでしょうか?

齋藤:やはりテクノロジーで農業課題を解決していくというのがすごく大事で、あくまで テックカンパニーとして、最高の製品を作って社会の課題を解決していきたいと思っています。我々がめざしているのは、農家と話しながら、農家が欲しいものを、農場の周囲で作っていくことなんです。そうしたら、ロボットがもうロボットと呼ばれなくなる。人の隣に当たり前のようにいて、切っても切れないものになる。それが、社会の課題解決になる。国内の市場ももちろんですが、将来的にはアフリカなどの食糧問題の解決にこのロボットがなりえると思っています。人口1万7千人の新富町の町を見ながらも、世界の食糧問題の解決というところまで、データビジネスも含めてやっていくというのが、アグリストの1つのゴールになります。

杉原:実は僕らも身体の解析を行うロボットを開発しているので、すごく共感します。座位を計測するロボット「SS01」では、車いすユーザーの課題を抽出しながら、ロボットをどんどんアップデートしていっている最中です。いずれ、課題先進国である日本が直面する未病や健康寿命などに役立てる考えています。御社もこれから来年、再来年に向けて様々な農家さんにロボットを出荷していくのですよね。

齋藤:そうですね。そういう予定です。まずは宮崎県でしっかり結果を出して全国展開をと考えていますが、宮崎以外にも様々な自治体に声をかけていただいていて、まさに国ぐるみでやっていく事業かなと思いますし、僕らの中には国力を上げるぞみたいな気概もあります。

杉原:かっこいいですね。

齋藤:中国やインド、アフリカなど、世界の課題解決に取り組むことができればという思いでやっています。

杉原:素晴らしいです! 本日はどうもありがとうございました。

齋藤潤一(さいとう・じゅんいち)
スタンフォード大学 Innovation Masters Series 修了/SBI大学大学院(MBA経営学修士・専攻:起業家精神)。米国シリコンバレーのITベンチャー企業で音楽配信サービスの責任者として従事。帰国後、東京の表参道でデザイン会社を設立。大手企業や官公庁のデザインプロジェクトで多数実績をあげる。2011年の東日本大震災を機に「ビジネスで地域課題を解決する」を使命にNPOを設立(2015法人化)。慶應義塾大学で教鞭をとりながら、全国各地の起業家育成に携わる。2017年4月新富町役場が設立した地域商社「こゆ財団」の代表理事に就任。1粒1000円のライチのブランド開発やふるさと納税で合計50 億円の寄付額を集める事に貢献。2018年12月に首相官邸にて国の地方創生の優良事例に選定される。2019年に地域の農業課題を解決するべく農業収穫ロボットを開発するAGRIST(アグリスト)株式会社を設立。

(text: 吉田直子)

(photo: アグリスト株式会社提供)

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対談 CONVERSATION

あなたの疾病リスクが予知可能に 東芝が仕掛ける近未来の医療

宮本さおり

スマートウォッチの出現が私たちの健康管理のあり方を大きく変えた近年。データを取得することで健康増進につなげる動きはどのように加速しているのか。この夏、「疾病リスク予測AI」のサービスを開始した株式会社東芝、東芝デジタルソリューションズ株式会社を編集長・杉原行里が訪ねた。

人々の健康に対する意識の高まりが見られる昨今、その後押しをしたものとして、スマートウォッチの存在は大きいだろう。日本国内における販売台数は年々増加、ICT市場調査コンサルティングのMM総研による調査では、2019年度には過去最高の191.4万台を記録、2020年度の予想数値は263.5万台と、さらに数字が伸びそうだという。利用者がよく使う機能でみると、最も多いのがウォーキング・ランニングの記録(消費カロリー、歩数、移動距離、ランニング機能)63.7%、次いで「心拍計」などが続き、「睡眠時の記録」についても47.4%がよく使う機能としてあげている。

自分の体の状態を客観的な数字を持って教えてくれるアイテムへの関心は、今後も高まりを見せるだろう。そんな中、東芝グループはAIを使い将来の疾病リスクを予測する「疾病リスク予測AI」の運用をはじめた。なぜこうした取り組みをはじめたのか。開発、運用に携わるチームの皆さんを編集長・杉原が訪ねた。

左から 東芝デジタルソリューションズ株式会社 ICTソリューション事業部保険ソリューション営業部営業第一担当主任太田和行氏、同事業部保険ソリューション部技術第二担当参事 栗田英和氏、株式会社東芝 技術企画部ライフサイエンス推進室主務 山口泰平氏

機械の故障を
見分ける技術を応用

杉原:今日はお時間をいただきありがとうございます。まず、現在の取り組みについて伺いたいのですが、病気の超早期発見や個別化治療という部分について、近未来の医療がどうなるのかをお伺いしたいのですが、こちらのチームではAIを使って疾病リスクを予測するものをされているとうかがいました。

山口:東芝グループは新規事業領域として精密医療に取組んでおり、病気の超早期発見や個別化治療に関わる研究開発、社会実装を進めています。その中の1つである「疾病リスク予測AI」は、健康診断のデータから将来の疾病リスクを予測する技術です。

杉原:「こうした病気にかかる可能性がありますよ」という予測を出すということですよね。

栗田:はい。糖尿病・高血圧症・脂質異常症・肝機能障害・腎機能障害・肥満症の6つの生活習慣病に関するリスクを、1回分の健康診断データを基に、6年先まで予測します。

杉原:具体的にはどのようにして予測が導き出されるのでしょうか?

山口:企業では、社員の健康診断を毎年行っていますよね。東芝にも健康診断データや、投薬データが長期間にわたって同じフォーマットで蓄積されています。これらのデータを使って何かできないかというところが一つありました。

加えて、我々には製造現場で培ってきたAI技術があります。例えば、半導体の製造現場で欠陥品を検出する際や、製造機械設備が故障する際の予兆を見つけるときなどに、AI技術を活用してきました。こういった技術は欠陥検出や機械故障を予測するためのものですが、対象を人間に置き換えると、体の不調、病気の発症を予測できるのではないかという発想から開発がはじまりました。

一気通貫したソリューションについて話す山口氏

こういったデータと技術を組み合わせることで、将来病気になるリスクを予測しています。この技術は超早期発見というよりも、どちらかいえば健常な人たちが将来病気になるのを予測するというものです。超早期発見というキーワードでいうと、マイクロRNAという技術があり、研究開発を進めています。わずかな量の血液から13種のガンを網羅的に検出する技術です。

杉原:それにはデータが必要ですよね。

山口:わたしたちとしては予防から治療まで、一気通貫したソリューションとして提供したいと考えていますので、その元になるのがやはりデータだと思っています。

健康を支える
ソリューションとは

杉原:「疾病リスク予測AI」は、ソリューションの一部ということですね。

太田:はい。健康診断データの数値を見るだけではピンとこなかった病気のリスクを可視化することで、生活習慣病の予防・改善につなげるソリューションです。

疾病リスク予測AIにより、生活習慣病の予防・改善に貢献したいと話す太田氏。

山口:もう一つデータという観点で言うと、我々は遺伝子解析事業も行っています。遺伝子データというのは私たちの体の設計図です。設計図に記載されている体質情報と健康診断の経年データや、服薬の情報を組み合わせることで、例えば、同じ薬を飲んでいる人たちの中で、効果に差が出る原因を調べることもできるようになるかもしれません。

さらに、年1回の健康診断だけではなく、食事や活動量などの生活データを組み合わせていくことで、個人を起点に医療・ヘルスケアデータを一本につなげていきたいと思います。

ウェアラブルだけ、ゲノムだけ、検診だけというところは多いのですが、弊社はぶつ切れではなく、つなぎ合わせることができる、弊社の考える精密医療の形はそういうところだと思っています。

東芝が考える生活習慣改善ソリューションの提案画面例。組み合わせたデータを元に、近い将来の疾病リスク予測を可視化、どこを気にかけると良いかを分かりやすく教えてくれる。

杉原:確かに、ただデータが取れるだけで終わってはもったいないですよね。一気通貫というのは面白いですし、経年でのデータ蓄積があるというのはすごく羨ましいところですね。これを使って今後はどのような取り組みをしていきたいと考えておられるのでしょうか?

山口:個人のこれらのデータを収集、分析し、その結果に基づいて層別化を行い、各層グループ毎に最適な予防法、治療法を提案していきたいと考えています。

杉原:実際今、どのような形で、どれくらいの量のデータを集められているのですか?

山口:今は東芝の従業員を対象に、精密医療のビジョンに賛同いただける方々から、ゲノムデータ、健診データ、レセプトデータの提供をお願いしています。当然、ご本人の同意をいただきながら進めており、その数は1万人を超えています。

杉原:その数字は予想よりも多かったのでしょうか、少なかったのでしょうか?

山口:まずは1万人を目標に進めてきましたが、思ったよりも早く1万人の同意が得られた印象です。

私たちの精密医療ビジョンの1つに「次の世代も見据えた予防医療に、デジタルの力を活かします」というものがあります。
現時点では、従業員に対して、遺伝子検査の結果から病気のリスクをお知らせすることを全く行っていないんです。あくまでも、医療のため、一個人だけでなく同じ境遇に悩んでいる人のためや、次の世代の予防医療のために残す健康資産という考えにご賛同頂いた方々に参加頂いています。

杉原:先ほど、次世代の医療に関するお話も出ていましたが、今回得たデータの活用方法について、御社として何か具体的なお考えはあるのでしょうか?

山口:ゲノムデータ、健康診断データ、レセプトデータ、更にウェアラブルデータ等を活用した日常データを繋ぎ合わせることで、医療発展のための研究だけなく、ヘルスケア産業自体の発展に貢献できる仕組みを作っていきたいと思っています。

センシング活用に
欠かせない倫理観

杉原:HERO Xはすごいコアなファンが多いのですが、私が思うに、その方たちって1つだけ共通項があるんです。いろいろなことを自分ごと化して見れているんですよね。例えば、ガンの超早期発見の話を聞いた時にスッと入ってくるという方は、おそらく近しい人がガンを経験したり、ガンで亡くなったりしていることが多いと思うのです。1万人の同意を得られたというのは、こうした自分ごと化されている方なのではないかと想像します。何か未来のためにっていう医療への期待が込もっているのを感じます。

未来のためにというのは僕らもよくテーマとして言っているところなのですが、正直結構勘違いされやすい。僕らの場合、パラリンピアンとか、いろんな疾患を持ってる方たちを助けようみたいな媒体に思われがちですけれど、狭くそこだけに焦点を絞っているわけではなく、どちらかと言えばそこで、その技術がどうなって進化していくのか、そのアイデアがどう大きくなっていくのかというところに注力を注いでいるので、今日のお話はすごく共感するのです。ただ、データを取られることが、まるで丸裸にされるように感じる方もいます。これよりも先、より多くの人たちに賛同を得ていくための壁はあるのではないでしょうか。

山口:そこはおっしゃる通りだと思っています。個人それぞれに考え方は当然違いますのでより多くの方に賛同頂くには、自分ごと化できるような小さな成功体験を少しずつ示していくしかないと思っています。

我々のビジョンにご賛同頂きゲノムデータまでをも提供してくれる方々に対して、中途半端なデータは返せないと思っています。しっかりとした研究に基づいたエビデンスにより、〝これなら返せる〟というものを作っていく必要があります。かつ、例えば「ある疾患のリスクがあります」で終わらせるのではなく、その先に「遺伝的背景から、あなたにはこういった予防がお勧めです」ということまでお伝えする、ここまでがセットになって初めてお戻しすることができると思っています。

杉原:ローマは1日にして成らないのだから、その30年、50年、100年というロングスパンで考えたときに、もしかしたら自分のひ孫あたりにそれらがフィードバックされるという想像力を持ち合わせているかいないかですよね。今日はありがとうございました。

(text: 宮本さおり)

(photo: 小林鉄兵)

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