【AI時代のローカルフード #126】AI×農業の実証——「AI副校長」の支援で高原野菜を生産・直売、AIに解いてほしい課題を全国募集

ローカルLLMとローカルフードがあれば、個人はやっていける——AI副校長が示した新形

連載「AI時代のローカルフード」は、冒頭でテーゼを提示します。ローカルLLMとローカルフードがあれば、個人はやっていける——。AIエージェントの時代に、食物をローカルで作る仕組みを一つずつ解き明かしていく。そして、個人がAIとともに食料自給に取り組むことは、AI時代の義務教育だと筆者は考えます。この初回では、そのテーゼを裏づける実証事例として、八ヶ岳農業大学校の取り組みを紹介します。

同校では現在、「AI副校長」と呼ばれる存在のサポートのもと、学生と職員が育てた高原野菜を直売所で販売しています。ここで注目したいのは、AIが校舎の中だけの道具にとどまっていない点です。畑での生産から直売所での販売まで、食料が実際に人のもとへ届く一連の流れに関わっている。つまりこの実証は、AIの性能を試す実験ではなく、AIを運営の一人として迎え入れ、食物を作り、売るという現実の営みを回す試みだと捉えられます。

筆者の推測をあえて挟むなら、この形が示唆的なのは、個人の規模でも再現の糸口がありそうに見えることです。副校長という役割名には、AIが意思決定の主体ではなく、人を支える側にあるという姿勢が表れています。生産の知恵と販売の窓口は現場の人間が担い、AIはそこを補う。この分業のあり方は、大規模な施設や専門の開発チームを持たない個人にとって、自分ごととして読み替えやすい形ではないでしょうか。畑と直売所という身近な二つの現場、そしてそれらをつなぐAIという構図は、ローカルフードとローカルLLMを組み合わせる発想の、一つの実例になり得ると筆者は考えます。

さらにこの実証では、AIに解いてほしい農業課題を全国から募集する「農業現場の課題実態調査」も始まっています。現場の疑問を持ち寄り、それをAIと一緒に解く材料にする。個人がAIと共に食料自給へ向かうときの入り口として、この動きを次節以降で具体的に見ていきます。

青空の下、畑に列状に植えられたレタス。生産の現場である畑の風景は、次節で取り上げる八ヶ岳の実証を思い浮かべる土台になる。

（写真: Green Infrastructure vegetable cultivation Munich LOS DAMA! — LOS DAMA! Project - Sylvia Pintaris / CC BY-SA 4.0, Wikimedia Commons）

八ヶ岳農業大学校の実証を解剖する：AI副校長は畑と直売所で何をしたのか

八ヶ岳農業大学校で進められているのが、AIエージェントを農業現場の運営に組み込む実証です。ここでの呼び名が「AI副校長」です。学校の副校長という役職名をAIに付けることで、AIを単なる道具ではなく、現場の意思決定に参加する仲間として位置づけている点が、この実証の特徴だと言えます。筆者の推測を挟めば、役割に名前を与えることは、人間側の関わり方を具体化する工夫でもあります。「何でも聞ける相手がそこにいる」という状況をつくると、学生も職員もAIを使うハードルが下がりやすくなるからです。

実証の中身は、大きく二つの現場に分けて捉えられます。一つは畑です。学生と職員が高原野菜を育てる場面で、AI副校長がサポートに入ります。詳細な作業記録や数値は本稿では確認できていませんが、栽培を担うのが学生・職員であり、AIはその支援に回るという役割分担そのものが、この実証の設計として示唆的です。農作業の主体を人に残しつつ、AIに補助させる構造は、AIに任せきりにする形態とは違う、個人でも真似できる協働のかたちを示しています。

もう一つは直売所です。育てた高原野菜を学生・職員が直売所で販売しており、生産から販売までの流れを実証の対象にしていることを意味します。ローカルフードの観点から見れば、畑で終わらず直売という出口まで一つのチームで担う構成は、個人が食料の循環をどこまで握れるかを試す場として重要です。AI副校長がどこまで販売面に関与しているかは、本稿の資料からは読み取れません。そこは推測ではなく事実確認の範囲として留保しておきます。

ただ、生産と直売という二つの現場をAIの支援でつなぐ試み自体は事実として確認できます。八ヶ岳という農業の現地で、名前を持ったAIエージェントが学生・職員と並んで動いている。この実証が描く光景をまずそのまま受け取ることが、次の節で扱う課題募集の話に入る前の土台になると筆者は考えます。

全国から課題を集める「農業現場の課題実態調査」——あなたの疑問が今日から材料になる

前節までで見てきた八ヶ岳農業大学校の実証は、学生と職員がAI副校長のサポートを受けながら高原野菜を育て、直売所で販売するという、現場での挑戦でした。しかし、この動きで筆者が特に注目しているのは、生産側だけの実験にとどまらない点です。並行して、AIに解いてほしい農業課題を全国から募集する「農業現場の課題実態調査」が開始されたからです。

これは、AIに何を頼むべきかを大学側が一方的に決めるのではなく、実際に土を触っている人々の疑問や困りごとを材料として集める試みです。AIの活用がうまくいくかどうかは、与える問いの質に大きく左右されます。畑の水はけ、病害の対処、出荷や直売の段取りなど、現場にしか見えない課題は数多くあるはずで、それを一つひとつ集めることが、AI副校長を役に立つ存在へ磨き上げる土台になると筆者は考えます。

募集の意義はもう一つあります。農業の課題は地域や作物によって様々ですが、全国から集めることで、問題の種類や共通点が見えてくる可能性があります。これは筆者の推測ですが、個々の疑問が集まれば、AIに解かせる題材の山ができあがり、それはそのまま実証の精度を高める材料になり得ます。

つまりこの調査は、遠くの実証事業を傍観するのではなく、読者一人ひとりの疑問を今日から材料として差し出せる仕組みだということです。応募方法の詳細までは本稿の資料では確認できませんので、ここでは触れませんが、「自分の困りごとを問いとして言葉にする」こと自体が、AI時代の農業に参加する第一歩になり得る、という見立てを筆者は述べておきたいと思います。疑問を持つことが、そのまま実証に貢献する。この構造こそが、個人がAIと共に食料を作る時代の入口ではないでしょうか。

AI時代の義務教育としての食料自給——この実証が個人に残すもの

最後に、この実証が一人ひとりに何を残すのかを考えてみたいと思います。

「AI副校長」のもとで高原野菜を育て、直売所で販売する八ヶ岳農業大学校の実証は、規模こそ一校の取り組みですが、示唆は個人の生き方にまで及ぶと筆者は考えます。AIに助言を仰ぎながら作物を育て、それを自分の足で運んで売る。この流れで重要なのは、AIが畑に出てくれるわけではないという当たり前の事実です。提案・判断の補助はAIに任せられる一方、種をまき、水をやり、収穫し、客の顔を見て売るという身体の営みは、人間の側に残ります。この実証は、AI時代においても食料の生産現場が人の身体から切り離せないことを、あくまで筆者の推測ですが、静かに示しているように思います。

連載のテーゼに「個人がAIと共に食料自給する——それはAI時代の義務教育である」と掲げました。読み方・書き方・算数が近代の生活に不可欠だったように、AIを道具として使い、なおかつ自分の食べ物を少なくとも一つは自分で賄う力が、これからの時代の基礎教養になるだろう、という推測です。だとすれば、学生・職員がAI副校長と共に畑を耕すこの実証は、その「義務教育」の一つの教科書例と位置づけられます。完全な自給を個人に求めているのではありません。AIに相談しながら、庭の一角でも、地域の畑でも、食料に関わる実践を一つ自分のものにする経験——それが自信と思考の土台になる、という提案です。

そして、個人の学びは学校の中で完結しません。「農業現場の課題実態調査」は、全国の誰かの疑問や悩みを材料としてAIに解かせる試みです。裏を返せば、現場の素朴な困りごとこそがAI時代の教材になりうる、ということです。義務教育の教科書は、子ども一人では書けません。しかし自分の疑問を差し出すことは、誰にでもできます。この実証が個人に残すものを一言でいえば、「自分の食料にAIで向き合う権利と、自分の課題を教材にする立場」は、すでに手の届くところにあるのだという認識なのではないでしょうか。

高原で広く栽培されるキャベツ畑。畑で作物が育つ様子は、高原野菜の生産と直売という記事の主題に重なる。