読了時間 57分49秒あすか会議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。（肩書は登壇当時のもの）
※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PDCA
AI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。
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