農業へのビッグデータ活用、成果上がらない理由
この記事は有料会員限定の記事となります
コメント
注目のコメント
よくプロ農家の技を記録して解析し、、、みたいな話が出ますが
農業が工業と大きく違うのは、工業は無機物を閉鎖環境で扱うので人為的な要素でコントロール可能なのですが
農業は土中微生物はじめ肥料や育てる植物すべてが主体的に変動を続ける存在であって、しかもオープンスペースなので気候も自由自在に変化しコントロール不能です。
畑で野菜が収穫できるのはプロ農家の技よりも、土と太陽と水と植物自体の力の要素の方が圧倒的に大きい。
だから「やってみないとわからない」事だらけで面白いんです。そもそも、
アグリビジネス向き合うに際しての前提条件に隔たりがあることに課題があると推測します。例えば三つほど理解しておく前提条件を挙げるなら以下。
① 農作物は年一回の勝負、蓄積には時間が必要。
② データは「樹を見る眼」と「意識改革」の補完でしかない。主役にはならない。
③ 勘と経験とは、アナログにおける生産効率を最大化したものである。
民間の思考とスピード感で資金調達を行ってスケールを図ろうとすると、歯車が空回りして頓挫してしまうということだと思います。
見極め力の高いVCの方が、創業7-10年で実績を上げているベンチャーに目をつけているというのも、その流れではないでしょうか。
僕らも「データ」と単に言っても、データを７～１０のセグメントに分けて体系化しています。中には、今流行りの環境モニタリングのデータが経営カイゼンの切り口では重要ではないことだって出てきます。
これは、フレームワークを学んだからと言って、単にフレームワークに当てはめればいいというものではなく、フレームワークの使い方を知らないと、MBAは何の役にも立たないという、母校（ビジネススクール）の教えに似ているかもしれません。
こういったアグリビジネスの流れの中で、私たちベンチャーがどうやって意思決定し、10年後を見据えて事業者として立ち振る舞うかが、腕の見せ所ですね。
※NPでコメントすると、「ノウハウをあまり開示しないでください」とパートナーの方々から怒られます。すみません、御容赦 笑）
追記：
小野さんのコメントに賛同します。データを扱って7年目、トマト以外の農作物のデータと携わって4年目を迎えますが、農業（僕らの場合はデータ）は「やってみないとわからないことだらけ」です。
住田さんがコメントされているように、現場に入って本質や地域特性を掴んでから走り出さないと、大コケしますね。「二次データからこう判断しました」みたいなサービスは浅いところしか見えていないので、消えると思います。よく勘違いしている方がいるのですが、農業だから自動運転より簡単ですよねという点。答えは逆。ビックデータ技術が、農業に活用できるレベルに達していないということだけです。農業の中の一形態として、環境をコントロールできる施設園芸とかは、成果が上がりつつありますね。
植物は、そもそも同じ場所で一生を過ごし、外敵が来ようと動けない環境で、子孫を残さないといけないため、予想外の育ち方をするというランダム的な特性を持っており、なかなか制御は難しいですよね。
人間も同じように育たないですが、動物より植物の方が、ランダム性は大きいです。おそらく、植物そのもの自体を、もっと解明しないといけないのではと直感的に感じます。
