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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Laboro.AI 椎橋徹夫と語る AIが引き出す新しいバリュー データ統合ビジネスで見えてくる日本の未来

吉田直子

現在はAIの第三次ブームといわれている。機械のスペックが上がり、膨大なデータを処理できるようになったことで、いわゆるディープラーニングが可能になり、ビジネスの様々なシーンに活用されるようになった。しかし、AIが何を得意とし、実際にAIを使ってどんなことができるのかは一般にはあまり知られていない。AIを活用したオーダーメイド型のソリューション開発やコンサルティングを提供する株式会社 Laboro.AIのCEO・椎橋徹夫氏に、編集長・杉原行里がAIビジネスの可能性を聞く!

AIは人間の右脳的な働きを実現できる

杉原:僕はその分野にいるのでそう感じてはいないのですが、一般の方はAIを神格化している部分があると思います。そもそも“AIはなんでもできるのか?問題 ”というのがあると思うのですが、そのあたりを教えていただけますでしょうか?

椎橋:AI万能論に対してよく言うのは、まず「AIは基本的にはソフトウェアです」ということです。ただ、今までのソフトウェアやITシステムとは少し種類が違うことができるようになっています。今までのソフトウェアはロジカルな処理を正確に速くやることが得意でした。一方で直感的な処理が結構難しかったんです。

例えば、画像を見て、それが犬か、猫かを分類するみたいなことは、明文化できない直感的な処理が人間の脳の中で起こっています。そういう直感的な処理は今までのソフトウェアでは全くできませんでした。でも、AIはそれができるようになった。人間のように賢くて難しいことができるというより、人はわりと当たり前にやっているけれども、従来ならプログラムやルールに落とし込みきれなかった処理ができるようになったソフトウェアだと考えています。今までのソフトウェアが左脳的なものだったのに対して、AIは右脳的な処理ができるようになったと言ってもいいと思います。膨大なデータから自動的に特徴を見い出して、それに沿って具体的な認識や予測ができるようになりました。ですから、AIという言葉は「データに基づいた直感的な処理ができるソフトウェア」や、「認識や予測のアルゴリズム」という捉え方をするのが、現時点では実態に近い説明ではないでしょうか。

杉原:もともと、椎橋さんは東大の松尾研究室にも関わられていたということなので、その分野のエキスパートだと思うのですが、僕は、AIが介在することによって、今までバリューとしてとらえていなかった一連の行動や、価値を見出せていなかったデータを、価値あるものに置換できる未来を期待しているのですが。

椎橋:はい。まさにそうですね。

杉原:ヘルスケアの部門はそれが顕著だと思います。御社や椎橋さんの中で、今後こういう未来が来そうだという予測はありますか?

椎橋:はい。実はヘルスケア、メディカルの領域はひとつの重点領域として考えています。まさに、AIのイノベーションというのは、今までは価値に変換できなかった細かいデータを、AIというアルゴリズムを通して効率よく価値(バリュー)に変換できることです。でも、その中でまずみなさんがやるのは、とりあえず持っているデータの価値を引き出すためのAIを開発することなんです。

一方で20〜30年後を考えると、そういうタイプの取り組みの価値は、むしろ小さくなると考えています。より大きいのはA社、B社、C社、それぞれが持っている断片的なデータをきちんと組み合わせてAIのアルゴリズムを通すと、全員にとってかなり大きな価値を生み出すという流れです。今、我々は様々な領域でクライアントと1対1でAIのスキームを作っていますが、この先は複数のデータをつなげてAIに入れて価値を引き出すということも視野に入れていく必要性があるなと感じています。

杉原:具体的な例はありますか?

椎橋:はい、そうですね、例えば、今、健康診断のデータは保険組合が、病院の診断データは病院が、細かい精密検査のデータは検査会社がそれぞれ持っているような状態です。一方でそれらのデータを使って価値あることをやりたいのは、製薬会社や医療保険系の保険会社です。データを様々な人が断片的に持っていて、かつそのデータの価値を一番引き出せる人が、データを持ってないということが、すごくわかりやすく起こっているのが医療の領域です。この医療ビッグデータの活用が、ひとつの議論です。患者さんのデータを共有しあう構造の中で、アルゴリズムで処理されて適切に医療データが提供される形になると、リスクがあれば早めに手を打てて、健康なまま長く生きることが可能です。

近未来に予想されるAIの具体的な活用について話し合う編集長杉原(左)と椎橋代表(右)

杉原:僕もまったく同じことをずっと言っています。僕らはたぶん将来、病院というものが形を変えていくだろうと考えています。日々生活していく中で当たり前のようにデータがとられ、レコメンデーションがどんどんされていって、健康寿命が延びていくと。製薬・投薬もそうですが、まだパーソナライズされたものがないですよね。そこまでには越えなきゃいけない壁がたくさんあるとは思いますが。

椎橋:医療費も削減されるので、国レベルで考えるとデータの統合は絶対やったほうがいいのですが、難しいのは、一歩踏み出す、その一歩の踏み出しによってネガティブな印象を受ける可能性があることです。短期的にいかにインセンティブがある形で各プレイヤーがそこに踏み出していけるかというのを設計することが重要だと思います。

杉原:そうですね。僕らもよく言っているのは、結局ここで一番大事なのはコミュニケーションだということです。どういう未来がインセンティブをくれるのかというのを提示しない限りは、たぶんみんなはデータ共有に賛成してくれないですよね。

「冷蔵庫の中の最適解」を
AIが導き出す!?

杉原:今後、医療の業界以外には、どういう分野でより顕著にAIが活用されていくでしょうか。

椎橋:そうですね。キーワードになるのが、フィジカル×コンシューマのデータの領域だと思っています。要はインターネットを介したデジタルなデータの分野は、すでにネット系のプレイヤーが色々とやっています。一方で物理的なところと切り離せない領域、医療もそうですが、これはまだネット系のプレイヤーもほとんど手つかずです。

食の領域もそうですね。例えばレシピは、データがフィジカルなので、あまりきちんと整備されていない。ここが整備されていくと、新しい料理をAIが発明したり、その人の今食べたいものと料理のスキル、あとは冷蔵庫の中に何が入っているかを総合的に見て、作り方まで含めた献立の提案ができる世界も可能です。これをやろうとすると、一社だけではできない。栄養という観点でいうと、先ほどの医療にもつながっていきますし、食周りのデータにAIを活用するというのはあると思います。

杉原:確かに食もパーソナライゼーションされていくほど最適解みたいなものが出てきますよね。と同時に、要はフードロスの防止にもつながると思います。だいたい日本だと年間600万トンくらい捨てられていて、実は事業者と一般家庭は、ほぼ同じくらいの量を捨てているそうなんです。ということは、まず冷凍庫の中の最適解がまだ出ていないのではないかと。買い物に対してのレコメンデーションが出てくればロスを減らせるし、そういう世界も、悪くないなと思います。スーパーマーケットで先に買っておいてくれるとか。

椎橋:結局、ネットのデジタルな消費って消費者の消費活動でいうとかなり部分的ですよね。フィジカルな領域の消費データにきちんとアルゴリズムやAIが入っていけば、バリュー地点をさかのぼって、産業全体のデータをつなげて、より効率化していくということが絶対に起こってくると思います。

杉原:僕らはデータを提供したら、1人あたり年間で何百万円かもらえる世界がくるだろうと予想しています。65歳以上からは年金をもらわなくても、たぶんデータ提供者にお金がもらえるみたいな未来が来るんじゃないかと。

椎橋:これまでのインターネットを中心としたイノベーションは、GAFAやBATなどの米中のインターネットジャイアントがデータを全部抱え込む世界でした。それに対して、ヨーロッパのGDPR(EU一般データ保護規則)などの動きもそうですが、個々人が自分のデータを管理するという分散型の方向に行ったほうが健康的ですよね。それが成り立ちうるひとつの領域が医療です。だから医療を起点に、それぞれが自分のデータを管理して、それを適切な範囲で提供することで、誰かに対して価値を提供して対価を得る。そういう社会的な構造を日本のマーケットで世界に先駆けて作って、その形を海外に展開していくことができると、すごく面白いと思います。まさに医療かつ高齢者という部分では、日本は世界最先端の課題先進国ですし。

杉原:今後日本の新しい産業を支えていく上では根幹となっていく部分かなと僕も思っています。課題先進国というのはある意味ラッキーですよね。

テックビジネスで
必要なのは技術の俯瞰図

杉原:一方でAIの世界は進化が速いですよね。そうすると、ビジネス側も研究をおろそかにできないと思います。それについてはどう考えていますか?

椎橋:AIもそうですが、あらゆるイノベーションが起こっている時は、まず学術的な領域から論文などの形で新しい技術が発表され、新しい手法が科学的に確立され、それが実用可能な技術に落とし込まれ、さらに現場で使えるソリューションになっていくという、一連の流れがあります。その意味で、アカデミアの先端にきちんとキャッチアップながら、それをどう使えばどんな産業ビジネス的な価値につながるのかということを考えることが大事だと思います。

ただ、学術的に新しいことを生み出すことをスタートアップ企業がやらなきゃいけないかというと、必ずしもそうではないですよね。どちらかというと、全体像がきちんと見えていて、技術の俯瞰地図を持っているということが必要です。つまり、この技術を探ろうと思ったらこの研究者にあたればいいとか、この論文を見ればいいとかいう全体図ですね。医療に例えれば、各専門医をつなげられる総合医のような立場です。これからスタートアップを起こす時には、実現したいことに対して、全体的なマップを見て、「これを実現するためにはこの専門医とこの専門医とこの専門医に聞きに行くのが重要だ」とか、「これをつなげるのが重要だ」とか、そう考えられることが大事ですね。

杉原:あとは誰とコラボやアライアンスを組んでいくかというのが大事になりますよね。実現したい未来に対して、1人ではなかなかチャレンジできませんから。HERO Xも、ここがコミュニティの場になって、様々なものが生まれていけばいいなと思っています。

椎橋徹夫(しいはし・てつお)
米国州立テキサス大学理学部物理学/数学二重専攻卒。ボストンコンサルティンググループに入社後、東京オフィス、ワシントンDCオフィスにてデジタル・アナリティクス領域を専門に国内外の多数のプロジェクトに携わる。BCG社内のテクノロジーアドバンテージグループのコアメンバーとして、ビッグデータ活用チームの立上げをリード。のちに東京大学工学系研究科松尾豊研究室にて産学連携の取り組み、データサイエンス領域の教育、企業連携の取り組みに従事。2016年、株式会社Laboro.AI(https://laboro.ai/)を創業、代表取締役CEOに就任

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(text: 吉田直子)

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