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。

人と人とのコミュニケーションに必要なものは、言語だけにあらず。視線やジェスチャー、表情といった非言語情報も不可欠であることはいうまでもない。岡田将吾氏は、それを社会的信号処理という新しい領域に基づいた研究を通して読み取ることを実践する先駆者のひとり。前編では、氏がこのAIの研究に至った経緯や実情について伺った。後編では、認知症の初期症状などを読み取るために、研究の成果がどう活かされているのか？　気になる具体例やそれがもたらす今後の展望を語っていただいた。編集長・杉原が描く未来との共通点とは？

複数の行動データから認知症傾向を読み取る

杉原：岡田さんのプロジェクトのひとつは、認知症の症状を読み取るというものですよね。

岡田：そうですね。老人ホームのどの場所でよく生活していたのかという行動のデータを取りながら、高齢者にロボットと対話してもらったりして、行動履歴・対話履歴といったデータを掛け合わせたものを分析すると、認知症予備軍といいますか、認知症傾向にある方がある程度判断できることを示しました。ただ、限られた人数での実験結果なので、結果の解釈には注意が必要です。

杉原：それは、（認知症の）進行度とかがわかるということですかね。

岡田：ある程度はそうですね。データがもっと増えてくれば、そういうことがより可能になってくると思います。ただ、難しいところが感情と一緒で、認知症かどうかの診断っていうのは、お医者さんがいろんな検査をした上で統合的に判断するものなので、認知症傾向を検出できるというと、言い過ぎになってしまうんです。僕らの研究での正解データは、認知症の傾向を測る簡易的なスクリーニングテストの点数ですから、あくまで行動データからAIがスクリーニングテストの結果の傾向を推定しました、ということになるんですよ。

「超高齢化社会こそ、テクノロジーにとっては多くのチャンスがある時代」だと常々言っている杉原。認知症検知のシステムには、これからを生き抜くヒントがあると感じている。

杉原：医療行為ではないってことですよね。あくまで予測、予防のアドバイス的な役割を果たすのが岡田さんの研究ということですね。

岡田：そうですね。「こういう可能性があるのですが、大丈夫ですか？」というようなことですね。あくまで診断ではなくて。

杉原： AIなので、どれだけデータを溜められるのかも重要ですよね。結構な日数のデータを採らないと所見というのはわかりませんし、行動に合わせてその変化を見ていくことも重要になりますよね。

岡田：まさに、そうですね。

杉原：取ったデータをAIで解析する出口としては、認知症に限らず何でもありなんですかね。

岡田：そういうことは言えると思います。ただ、自分が専門とする分野は、AIのなかでも機械学習というものと、あとはセンサーの時系列解析というものを合わせて、例えば認知症テストの点数の良し悪しを推定する技術までなんです。データの結果をどうやって活かしていくかということになると、いろんなものが考えられますが、ちゃんとしたサービスと考えると、まだ明確なものはできていないので、これからですね。

2019年、英・ケンブリッジ大学で開催された著名な国際学会“ACII”では、ジョージ・アンド・ショーン株式会社と岡田研究室の共著論文「ライフログを活用した認知症の早期検知」が採択された。

 熟練者から得たデータはいわば遺言みたいなもの!?

杉原：まだしっかりとした形になってはいなくても、いくつかお話していただけるプロジェクトはありますか？

岡田：例えば美容アドバイザーのコンサルティングのテクニックをモデル化するというフューチャー株式会社さんとの共同研究の試みにも携わっています。美容コンサルタントの第一人者で、非常に有名な小林照子さんというアドバイザーの方がいらっしゃいますが、小林さんは、クライアントに対して化粧の仕方だけでなく、これから何になりたくてどこに向かって行きたいのか？　というようなライフスタイルのヴィジョンまで聞き出したり、提案したりするんですね。その小林さんのアドバイスのオリジナルメソッドを、AIを通して後世に伝えていけないだろうかと、いま試行錯誤しているところです。

杉原：それは面白いですね。

岡田：それでお弟子さんと小林照子さんのコンサルの仕方を、音声やジェスチャー、目線などのデータとして読み取って、“上手なコンサル”のノウハウみたいなものを積み上げていこうとしています。

岡田氏は、「人間の内面を数値化、可視化できれば、これまでできなかった試みがいろいろできるようになる」という。

杉原：そのデータが溜まってくれば、小林照子さんがこれまで感覚的にやってきたものが、数値として見えるようになる。まさにテクノロジーでわかりやすく提示するということですね。

岡田：そういうことを実現していければいいですよね。

杉原：そういうデータの集積っていうものは、成功された方や、その道の第一人者の方々の「遺言」みたいな感じになりそうですね（笑）。

岡田：そういうものの最初の例みたいになったらいいですね（笑）。確かに自分の遺言になるようなものを後世に残したい気持ちはあります。

杉原：例えばウォルト・ディズニーがまだ生きていたら、彼の感覚的な部分や、言葉のチョイスだったりをAI化していくと考えたらすごいですよね。それが精度の高いものであれば、ウォルト・ディズニーが永遠にコンサルできるってことですよね（笑）。

岡田：何年経ってもアニメーターに厳しく的確な指示を出し続ける。そんなことができるかもしれません（笑）。

コミュニケーションスキルの問題点もデータから紐解く

杉原：自分の会社も先代がもう亡くなっていますが、会社経営って意味では、蘇ったらめちゃくちゃ嫌ですけどね（笑）。それはスポーツの世界にも活用できそうですね。

岡田：そうですね。チャンスがあれば、何か一緒に取り組めたら面白いですね。

杉原：例えば、過疎が進んでいる場所とかもそうですし、そうではなくても、いまは子供たちが自由にスポーツできる場所も少なくなってきています。そうすると良質の指導を受ける機会も減りますよね。

岡田：スポーツがのびのびできる場所は、確かに昔より少ないかもしれません。

杉原：そういった状況に対して、チュートリアル的な取り組みも可能になっていくということですね。極端に言えば、イチロー選手のメソッドがあって、そのメソッドを、AIを通して効率よく伝えていければ、イチローさんを知らない子供たちがイチローさんの弟子になるみたいな感じですね。

岡田：そうですね。例えば若い担い手の少ない伝統芸術の職人さんなどの技術やメソッドを、情報化して伝えていければ面白いかなと思います。アメリカの南カリフォルニア大の研究グループは、戦争の体験者の姿をVirtual Reality（VR）の技術で再現し、また体験に関する証言もコンピュータに蓄積することで、戦争の体験に関してVR上の体験者と実際に質問応答の対話ができるシステムを作りました。実際のミュージアムでこのシステムが展示されたようです。

杉原：確かに人々が防げるものを事前にアドバイスできれば、それを回避することができますよね。認知症もそのひとつですね。あとは先ほどの小林照子さんのような技術を紡いで継承していくようなもの。そのほかに岡田さんの研究が活かせるものは何かありますか？

岡田：あとはコミュニケーションのスキルですかね。例えばプレゼントとかで、説明の質を上げることにも活用できます。わかりやすい説明だったか？　流暢に喋れたか？　などをあらゆるデータから自動推定して、あなたのプレゼンのこの部分がちょっとわかりづらいみたいなものを割り出す研究もしています。

杉原：それは助かるなぁ（笑）。ゲーム感覚にもなりますね。自分で100%だと思ったとしても、例えば70%だと判定されれば、こことここは直さないといけないってなりますよね。

岡田：そこで逆に、AIに指摘されたところだけがうまくなってしまうこともありそうですけど（笑）。

杉原：それだけ様々な出口がある岡田さんの研究ですけど、一歩先の未来を考えたとき、どんな分野に一番応用されそうですか？

岡田：どれもまだ一歩足りないんですが、やはり高齢者関連は大事だと感じています。例えば老人ホームを利用している高齢者が、実際に普段はどんな生活をしているかというライフログを、ご家族がまとめて見たいというニーズは高まっています。推定するだけじゃなくて、そういう行動を可視化するだけで、様々な対応ができるようになりますから、高齢者自体のライフスタイルの質も、その家族の気持ちも、全然変わりますよね。

杉原：確かにそうですね。僕も超高齢化社会は逆にチャンスだと感じていますから、これから面白いことがいろいろできる未来がやってくると思っているんですよ。

岡田：僕もこういう時代だからこそ楽しんで、やはり若いときのテンションやパッションを持ったまま、年老いて死んでいきたいと思っています（笑）。そのために若い頃の感覚・新鮮さを忘れないように心がけていますし、社会的にもそんな自分の思いや経験を行動として伝承できる技術を作りたいという思いが、常にあります。

杉原：そういう未来は、自分で作るしかないですね。

岡田：待っていても歳はとっちゃいますからね（笑）。

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岡田将吾（おかだ・しょうご）
国立大学法人北陸先端科学技術大学院大学（JAIST）准教授。2008年東京工業大学大学院知能システム科学専攻博士課程修了。京都大学特定助教、東京工業大学大学院助教、IDIAP research institute 滞在研究員等を経て、2017年より現職。「社会的信号処理に基づく人間の行動やコミュニケーションの理解」を主要テーマに、AIの新たな領域の研究に取り組む。専門は、マルチモーダルインタラクション、データマイニング、機械学習、パターン認識ほか。