2023年6月2日、「食料・農業・農村政策の新たな展開方向」が政府の「食料安定供給・農林水産業基盤強化本部」にて決定された^[1]。2024年通常国会に向けた食料・農業・農村基本法改正案提出に向け、具体的3施策（新たな展開方向に基づく、①適正な価格形成のための仕組み、②不測時の政府体制、③スマート農業振興）の法制化を進めていくための工程表を今年度内に策定する、としている。本稿では、日本農業の状況を概説した後、今後の日本農業を支えていくと期待されているスマート農業振興の現状とその課題、そして可能性等について展望する。

農業従事者数の推移

日本の農業従事者数の推移をみると（図1）^[2]、2023年の従事者は2015年からの8年間で約65万人減少し132.1万人となった。

【図1】日本の農業従事者数の推移（全国）
（出典：2015年、2020年は農林水産省「農林業センサス」、2016年～2019年、2021年～2023年は同「農業構造動態調査」より情報通信総合研究所が作成）

内訳をみると自営農業を仕事にしている「基幹的農業従事者」の減少が止まらない一方で、農業経営体の「常雇い」（あらかじめ年間7カ月以上の契約で主に農業経営のために雇った人）は、2023年で15.7万人と前年に比べ約3％増加している。また「新規就農者数」は2015年の6.5万人が、2021年には5.2万人と、多少の減少はあるもののほぼ横ばいで推移している。にもかかわらず、毎年数万人単位で農業従事者数が減少しており、新規就農者を上回る離農者がいる、ということは自明である。基幹的農業従事者の年齢構成の推移をみると（図2）^[3]、65歳以上では、2015年から2020年の5年間で約19万人減と他年齢層よりも減少数が大きいにもかかわらず、基幹的農業従事者に占める割合は2020年で約7割にも達している。

【図2】年齢別基幹的農業従事者数（個人経営体）の構成（全国）
（出典：農林水産省「2020年農林業センサス」より情報通信総合研究所が作成）

一方49歳以下層では同2.7万人減（6.9%減）、50～59歳層では同7.4万人減（8.8%減）と、59歳以下層で約10万人の減少傾向がみられる。平均年齢の推移をみると、2015年の67.1歳（構成比64.9%）が2020年には67.8歳（構成比69.6%）となっており、わずかではあるが高齢化傾向がみられる。新規就農者数に注目すると（図3）^[4]、2021年には5.2万人と2020年からは減少している（前年比▲0.2万人▲2.7％）ものの、49歳以下層は1.8万人でほぼ変化はなく、新規就農者の1/3以上を占めている。

【図3】新規就農者数の推移（全国）
（出典：農林水産省「新規就農者調査結果」より情報通信総合研究所が作成）

新規就農者数を就農形態別にみると（図4）^[5]、2021年には、新規自営農業就農者数は3.7万人、新規雇用就農者数は1.2万人、新規参入者数は0.4万人となっており、新規自営農業就農者数は減少傾向にあり、新規雇用就農者数は微増傾向にあることがわかる。

【図4】就農形態別新規就農者数の推移（全国）
（出典：農林水産省「新規就農者調査結果」より情報通信総合研究所が作成）

以上のことから、日本の農業従事者については、60歳以上の高齢者の離農が多い反面、横ばいで推移する新規就農者に占める同年齢層の割合の微増もあり、未だその年齢層が8割を占め高齢化が進行しているといえよう。

農業経営体数の推移

就農者の減少に伴い、基幹的農業の主体（96%）である個人農家の戸数も減少傾向にあり、2015年から2020年の5年間で総農家数が約41万戸減少している。特に販売農家と呼称される大型農家の減少傾向が著しい（表1、販売農家については注2参照）^[6]。

【表1】農家戸数の推移
（出典：農林水産省「2020年農林業センサス」、「農業構造動態調査結果（農林水産省統計部）」より情報通信総合研究所が作成）

農業経営体数については、2022年には100万経営体を下回り（97.5万経営体）、さらに2023年には92.9万経営体となり、前年比4.7％減少しているが、うち団体経営体は4.1万経営体で、前年比1.5％増加している（図5）^[7]。団体経営体の詳細については後述する。

【図5】農業経営体数の推移（全国）
（出典：農林水産省「2020年農林業センサス」、「令和5年農業構造動態調査」より情報通信総合研究所が作成）

農産物販売額の推移

就業農家の農産物販売金額の規模をみると（図6）^[8]、2023年では年間500万円未満規模の経営体が7割以上を占めている。このほとんどの層が個人経営体であると推測される。年間1,000万円未満の小規模農家・中規模農家の経営体数が減少傾向を示している一方で、5,000万円以上の層は2020年に比べ増加し、5,000万～1億円の層では0.1万経営体（0.7％）増、1億円以上の層では0.2万経営体（8.8％）増となっている。

【図6】農産物販売金額規模別経営体数（全国）
（出典：農林水産省「2020年農林業センサス」、「令和5年農業構造動態調査」より情報通信総合研究所が作成）

今後、個人経営体のほとんどが、高齢化進行、労働力減少、低販売額傾向に陥る反面、団体経営体数の増加およびそれに伴う販売額拡大等により農業経営規模の二極化が少しずつだが確実に進むのではないか、とも予想される。

団体経営体の実態

2005年以降微増傾向にある団体経営体には、法人経営体（農業経営体のうち、法人化して事業を行う経営体）と法人以外の団体の2種類がある。うち法人経営体で増加傾向がみられ、2023年には3.3万経営体となっており、2005年比で1.4万経営体増加（1.7倍）している（図7）^[9]。この背景としては以下が考えられる。農業経営を法人化することで、社会的信用度が高まりJAをはじめとして金融機関からの融資が受けやすくなることで設備投資や農地拡大のための資金が得やすくなり、また従業員を雇うことが可能となる。さらに農作物の栽培技術等のノウハウが組織的に共有できるようになれば、品質を高めて農作物等の市場での価値も高めていける可能性がある。もちろん、個人経営体から団体経営体に移行する場合、先祖代々受け継いできた農作地等の移譲・貸与等に対する懸念・抵抗感がないわけでもない。

【図7】団体経営体数の推移（全国）
（出典：農林水産省「2020年農林業センサス」、「2023年農業構造動態調査」より（株）情報通信総合研究所が作成）

設立が微増傾向にある法人経営体に限定して、販売金額1位部門が何かをみると、2005年以降ほぼすべての販売部門で該当する経営体数が増加傾向にある。特に稲作部門は、2023年の法人経営体数が1.3万経営体となり、2005年の0.2万経営体の6倍以上と大きく増加している（図8）^[10]。

【図8】販売金額1位部門別法人経営体数の推移（全国）
（出典：農林水産省「2020年農林業センサス」、「2023年農業構造動態調査」より（株）情報通信総合研究所が作成）

スマート農業とは

前述した概観が示すとおり、現在の日本の農業が抱えている諸課題としては、①農業従事者の高齢化、②労働力不足、③①と②に伴う技術継承の難しさ、④（主に個人経営体と推測されるが）労働に見合う所得水準の低さ等が挙げられる。

【図9】スマート農業の効果
（出典：農林水産省「スマート農業の展開について」）

そうした日本の食を支える農業の多くの課題を解決することが期待できるということから、農水省は、2015年に「スマート農業の実現に向けた研究会」を立ち上げた（参考までだが、民間レベルではそれ以前に「スマート農業」分野に関する研究論文や調査レポートの発表がなされている。例えば農業情報学会による2014年の『スマート農業―農業・農村のイノベーションとサスティナビリティ―』^[11]等がある）。さらに2019年6月には、「農業新技術の現場実装推進プログラム」^[12]を公表し、そして2020年3月に閣議決定された「食料・農業・農村基本計画」^[13]（以下、「基本計画」）では、デジタル技術を活用したデータ駆動型の農業経営により、ニーズに対応した農業（FaaS：Farming as a Service、サービスとしての農業）への変革を推進するさまざまなプロジェクトを「農業DX構想（仮称）」とし、農業DXの実現に向けた基本的な考え方とプロジェクトの内容がまとめられている。基本計画では、農業関係者に農業DX推進の大枠を提示しているが、その基本的な方針の一つが、「スマート農業の加速化」である。前述のとおり、2023年6月には、関連の施策案を、2024年の通常国会に食料・農業・農村基本法改正案として提出するための工程表を今年度内に策定することが決定された^[14]。法制化の対象となる具体的3施策の中の一つに、スマート農業振興の法制化を進めていくことが盛り込まれている。

「スマート農業」とは、農水省によれば、「ロボット技術やICTを活用して超省力・高品質生産を実現する新たな農業（「農業」×「先端技術」=「スマート農業」）」と定義されている^[15]。端的に言えば、AI（人工知能）やロボット、IoT（モノのインターネット）等の先端技術を活用した農業ということになる。例えば、ロボットトラクタ（自動走行可能なトラクタ）やスマートフォン操作による水田の水管理システム、スマートグラス（カメラ付き眼鏡型端末）による遠隔地からの営農指導等の活用^[16]により、作業を自動化することで省人化が図れる。さらにドローン・衛星のセンシングデータや気象データのAI解析等により、農作物の生育状況や病虫害等も予測可能となる、というものである。

スマート農業の効果・メリット

農水省は、スマート農業の効果として、下記の3点を挙げている^[17]。

① 作業の自動化

ロボットトラクタ、スマホで操作する水田の水管理システムなどの活用により、作業を自動化し人手を省くことが可能に

② 情報共有の簡易化

位置情報と連動した経営管理アプリの活用により、作業の記録をデジタル化・自動化し、熟練者でなくても生産活動の主体になることが可能に

③ データの活用

ドローン・衛星によるセンシングデータや気象データのAI解析により、農作物の生育や病虫害を予測し、高度な農業経営が可能に

スマート農業の効果は、互いに連携する農業データ連携基盤(スマート農業に必要なデータを連携・共有・提供)およびスマートフードチェーンプラットフォーム(生産から加工・流通・販売・消費に至るデータを連携)から成るデータ連携基盤により、さらに高められるとしている。例えば、センシングデータや気象データを収集し、これをもとに農作物の収穫予想や、病原リスクの把握を行うことにより、収穫量の増加や高品質な作物の生育が可能となるとしている。また、農業では、目に見えない農家や農業従事者の経験とカンが重要と言われてきたが、作業記録と日時と位置情報をデータ化して合わせて分析することにより、これまでに培ってきた農家の経験もノウハウ化することができ、経験のない新規参入者でも品質を維持し収益性の高い農作物の栽培が可能となる、としている。いわゆる「農作業の見える化」である。

では実際にデータを活用した農業がどの程度行われているのかをみると（表2）^[18]、データを活用している農業経営体数は上昇傾向にあるが、総数で2020年では18.3万経営体ほど、2023年でも24.2万経営体ほどにとどまっており、全農業経営体に占める割合は全体の4分の1に満たない（それぞれ17.3%、24.2%）。個人経営体よりも団体経営体での活用率が高く、データを取得して活用→取得・記録して活用→取得・分析して活用と、高度化・複雑化するほど活用率は低下している。

【表2】データを活用した農業を行っている農業経営体数（全国）
（出典：農林水産省「2020年農林業センサス」、「2023年農業構造動態調査」より
（株）情報通信総合研究所が作成）

注：1「データを取得して活用」とは、気象、市況、土壌状態、地図、栽培技術などの経営外部データを農業経営に活用することをいう。
2「データを取得・記録して活用」とは、経営外部データに加え、財務、生産履歴、土壌診断情報などの経営内部データをスマートフォン、ＰＣなどの機器に記録して農業経営に活用することをいう。
3「データを取得・分析して活用」とは、上記のデータに加え、センサー、ドローン、カメラなどを用いて、ほ場環境情報や作物の生育状況といったデータを取得し、分析して農業経営に活用することをいう。

この傾向は、経営体別にみても同様だ。2020年における農業経営体におけるデータ活用の傾向を概観すると^[19]、以下のような特徴がみられる。

• 経営耕地面積規模別にみると、規模が大きい経営体ほどデータを活用する経営体の割合が高くなっており、50ha以上の経営体では6割を占めている。
• 農産物販売金額規模別にみると、販売金額が大きいほどデータを活用する経営体の割合が高くなっており、1億円以上の経営体では7割近くを占めている。
• 農業経営主年齢別にみると、若い年代ほどデータを活用する経営体の割合が高くなっており、30代未満の各階層では5割以上を占めている。
• 農産物販売金額1位の部門別にみると、全国では、養豚、酪農、施設野菜でのデータを活用する経営体の割合が高くなっている。
•  認定農業者又は認定新規就農者の有無別にみると、認定農業者又は認定新規就農者がいる経営体の3割以上がデータの活用を行っており、これらがいない経営体は1割程度にとどまっている。
• 個人経営体について主副業別にみると、主業経営体のデータを活用する割合が3割以上と最も高く、次いで準主業経営体、副業的経営体となっている。
•  団体経営体について法人・非法人別にみると、法人の5割以上がデータ活用を行っており、非法人は2割にとどまっている。
• データを活用した農業を行っている経営体の割合が最も高いのは北海道であり、49.1％となっている。

上記のとおり、データ活用は、おおよそ推測できる経営体属性の範囲で行われている。前述した販売金額1位部門別法人経営体数の推移（全国）において、最も販売額が高い稲作での活用率が低い結果が気になるところである。全国的活用は、未だ緒についたばかりなのか、それともデータリテラシ度合いの課題を抱えたまま、このまま低空飛行なのか、今後のデータ活用の展開を注視していきたい。

スマート農業の課題・デメリット

前述した農水省資料「スマート農業の展開について」にもあるとおり、スマート農業の推進には、高額なイニシャルコストや、スマート農業技術を中心とするテクノロジに詳しい人材および営農におけるデータ活用の不足という壁が存在する。それぞれの課題について、以下に詳述する。

（1）高額なイニシャルコスト

農水省は、農機のシェアリングやデータに基づく経営指導等を行う農業支援サービスの支援強化等により、導入コストを低減し誰もがスマート技術を利活用できるよう、新たな農業支援サービスを育成・普及する、という取組方向を示している^[20]。だが前述したように、農業生産法人当たりの年間売上規模は1,000万円未満層が9割近くを占めており、そうした機械や施設の取得にはかなりの費用がかかり、負担が大きい。農機具にはリースやレンタルもあるが、多くの就農者の必需品であるトラクタは、新品なら100万円程度から高いもので約1,000万円以上となり、さらにスマート農業の目玉の一つであるロボットトラクタともなると約1,400万円にもなる。また1万円/月もするようなアプリケーションサービスの導入や、1台数百万円もする農業用ドローンの導入を行うとなると、個人経営体の就農者がスマート農業に踏み切るにはさらにハードルが高くなっている。あわせてここから諸経費や人件費が差し引かれるため、利益として残る額は極めて少なくなり、場合によっては赤字になる。解決方法として、補助金の利用、既存の農機具の売却などの手段があるものの、定着性・継続性を考慮するとランニングコストの負担もあることから体力（資金）勝負となってくる。

（2）テクノロジへの理解・リテラシ、データ活用

スマート農業で利用する機械はどれも最新のテクノロジを利用した機械のため、自明のとおり、これまでの農機具や重機とは異なる操作方法が求められる。農家の多くは65歳以上の高齢者のため、新技術等を十分に理解し活用することがどこまでできるかが、課題となると考えられる。スマート農業導入への啓もうや導入後の利用サポートだけではなく、農業従事者のメンタル的サポートも必要不可欠となる。さらにスマート農業用の機械を作っているメーカーやソフトウェア開発会社は数多く存在するため、それぞれが別々の仕様・規格に従っているケースもある。通信事業業界と同様に、導入した機械が別メーカーの機械とは連携が困難だったり、前述のような各種データを総合的に計測することができなかったりするケースがあることから、いずれは企画が統一されて、誰でもどの機器でも利用可能にする必要があるだろう。

また、自動運転農機や農業用ドローンの活用には、法規制の緩和やガイドラインの策定が不可欠であり。検討が進んでいるとはいえ、導入に向けた課題は多々ある。

おわりに

スマート農業実証プロジェクトが、2019年から全国217地区で展開されている。内訳は、2018年度採択69地区、2019年度採択55地区、2020年度採択（緊急経済対策）24地区、2021年度採択34地区、2022年度採択23地区、そして2023年度採択12地区と、開始以来、展開地区数は年々縮小傾向となっている。今後2024年に食料・農業・農村基本法改正法として、スマート農業振興が法制度化された場合、果たして展開地区が拡大し充実したものになるだろうか。

スマート農業は、現在の日本の農業が抱えている諸課題を解決することが可能であるとして推奨されている。現時点では、先端技術であるロボットやAIなどのIoT技術の導入が前面に推奨されているが、実際に活用しているのは団体法人経営体がほとんどであり、未だ個人経営体には導入・継続活用のハードルが高いようである。スマート農業の実現に向けた可能性を考える時、まだまだ個人経営体就農層が導入・継続活用できる環境醸成が不十分といえるだろう。今後は、こうした状況も念頭に置き、スマート農業の事例・ケーススタディ等も踏まえながら、スマート農業の可能性をみていきたい。

【参考文献】
農林水産省「令和4年度 食料・農業・農村白書」令和5年5月
https://www.maff.go.jp/j/wpaper/w_maff/r4/index.html