【AI時代のローカルフード #132】コメの知恵はAIで継承する——農家独自マニュアルを即時更新する実証と高校生のスマート田植え

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——コメの知恵をAIで継承する

コメづくりには、その土地の気候や土壌に合わせた、いわば農家独自の知恵が蓄積されています。書物や地域共通の資料だけでは伝わりにくい、個々の圃場での判断や作業の勘所です。こうした知恵が高齢化とともに失われかねないとの声は少なくありません。

そこで注目されるのが、AIによる知恵の継承です。確認できている実施内容は二件です。まず秋田・大潟では、農業法人など3社がコメ作りのAI継承を実証実験しました。農家独自のマニュアルを即時に更新できる点が特徴です。従来は紙のマニュアルや個人の記憶に頼っていたノウハウを、AIが受け皿となって記録し、現場の試行錯誤を反映しながら更新していく仕組みです。

もう一件は、鳥取県倉吉農業高校の取り組みです。高校生が、リモコン操作で自動運転する自動操縦システム搭載の田植え機を使い、スマート農業に挑戦しました。若い世代がAIの支援のもとで機械操作を経験することは、技術の習得と同時に、農業のやり方そのものへの理解を深める機会になると考えられます。

この二つの事例を並べると、知恵の継承には二つの方向が見えてきます。ベテラン農家の経験をAIに蓄えて次へつなぐ方向と、高校生のように次の世代がAIを使いながら実際に手を動かす方向です。記録する側と使いこなす側がそろって、知恵は初めて生きた形で受け渡されるといえるのではないでしょうか。

個人でローカルにコメを作る場合にも、この考え方は応用できるはずです。自分の圃場での観察や作業の記録をローカルな環境のLLMに蓄え、都度書き足していく。これはあくまで提案ですが、「独自マニュアルの即時更新」という発想は、法人だけでなく個人の学びの記録にも転用できる力を持っています。AIと共に育てた自分だけのコメづくりの知恵は、来年の自分、そして周囲の人たちへの継承資産になるかもしれません。

Blond and green rice fields

（写真: Blond and green rice fields — Basile Morin / CC BY-SA 4.0, Wikimedia Commons）

秋田・大潟の実証実験と倉吉農業高校のスマート田植え——仕組みを解剖する

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。本連載は、AIエージェント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すものです。この節では、その考え方がすでに現場で試されている二つの実践を取り上げ、それぞれの仕組みと、個人への示唆をたどってみたいと思います。

まずは秋田・大潟の動きです。ここでは農業法人など3社が、コメ作りの知恵をAIで継承する実証実験を行いました。農業の現場では、経験豊富な農家が持つ判断のこつや作業の手順が、文字に残りにくいまま個人に依存してきました。この実証では、農家独自のマニュアルをAIに蓄え、即時に更新できるようにする仕組みを検証しています。ポイントは「即時に更新できる」ことです。毎年の天候や田んぼの状態は異なるため、一度作って終わりの固定したマニュアルでは対応が追いつきません。書き換えやすい形で知識を残しておけば、次の作付けに活かしやすくなると期待できます。

もう一つは、鳥取県倉吉農業高校の取り組みです。高校生たちが、自動操縦システムを搭載した田植え機をリモコン操作で動かし、スマート農業に挑戦しました。従来は人の手と感覚に頼っていた田植えを、機械に任せる部分を増やす試みです。操作を体験した高校生にとっては、農業と情報技術がつながる学びの機会になったと考えられます。

この二つの実践に共通するのは、コメ作りの知恵を「人から人へ」だけで引き継ぐのではなく、記録と機械の力を借りて残す発想です。個人で農業を始める場合も、自分の作業を言葉や手順にして残し、少しずつ直せる形にしておくことは役立つはずです。筆跡や口伝に頼らず、すぐ書き換えられる自分用のマニュアルをAIと一緒に育てていく。それが、AIと共に食料自給を担う個人の第一歩になると提案したいと思います。

Rice terraces, Rice fields, Tirta Gangga, Bali

（写真: Rice terraces, Rice fields, Tirta Gangga, Bali — Vyacheslav Argenberg / CC BY 4.0, Wikimedia Commons）

今日から個人ではじめる、AIと共にコメを作る準備

個人でも、AIと共にコメ作りの準備は始められると考えます。ここからは、資料にある実証をもとにした提案としてお読みください。

まずは、自分の言葉で作業の手順を書き出すことから始めるのがよさそうです。播種、田植え、水管理、施肥、収穫といった工程ごとに、いつ、何を、どうしたかを記録していくのです。秋田・大潟での実証実験では、農業法人など3社がコメ作りのAI継承に取り組み、農家独自のマニュアルを即時に更新してきました。この仕組みの要点は、知恵が文書として蓄えられ、必要なときに引き出せる状態に置かれることです。個人の場合も、手書きのノートでもデジタルのメモでも、まず書き残す習慣が土台になると提案します。

次に、書き出した手順を、ローカルLLMに読み込ませる準備を整える段階です。資料の実証では、農家独自のマニュアルがAIによって即時に更新されました。個人でも、自分のメモをAIに渡して整理してもらい、言い回しを揃えたり、抜けた工程を指摘してもらったりする使い方は考えられます。外部のサービスに預けたくない情報も、ローカルで動くLLMなら手元に置いたまま扱えます。ここが、個人とAIの関係を続けやすくするポイントだと考えます。

さらに、機械の操作に触れてみる視点も示唆に富みます。鳥取県倉吉農業高校では、高校生がリモコン操作で自動運転する自動操縦システム搭載の田植え機で、スマート農業に挑戦しました。若い学習者が自動化された機械を扱う姿は、技術の学び方の一つの形を示しています。個人がいきなり大型機械を用意するのは現実的ではありませんが、操作の考え方や仕組みに触れる機会を探すことは、提案として可能だと考えます。

このように、記録する、AIに整理させる、機械の仕組みに触れる。この三つの準備は、いずれも個人の場所から始められるはずです。

Rice terraces, Bali

（写真: Rice terraces, Bali — Vyacheslav Argenberg / CC BY 4.0, Wikimedia Commons）

AI時代の食料自給——コメの知恵継承が示すもの

AI時代の食料自給について考えるとき、コメの知恵継承が示すものは大きいと言えるのではないでしょうか。

連載のテーゼに立ち返れば、ローカルLLMとローカルフードがあれば、個人はやっていけます。AIエージェント時代に、食物をローカルで作る仕組みを一つずつ解き明かすことが、この連載の目的です。その具体の一端が、コメ作りの知恵をAIで受け渡す取り組みです。

まず注目したいのは、秋田・大潟での実証実験です。農業法人など3社がコメ作りのAI継承に取り組み、農家独自のマニュアルを即時に更新することを実証しました。農業の知恵は、これまで個々の農家の経験や勘、手書きのメモの中に蓄えられてきました。それを文章として残すことすら難しく、継承は長年の課題でした。AIがマニュアルを即時に更新できれば、現場で得た気づきをその場で知恵として蓄積できることになります。熟練者の知識が形になり、次の人に渡りやすくなる。資料から読み取れるのは、こうした可能性です。

一方、鳥取県倉吉農業高校では、高校生が自動操縦システム搭載の田植え機によるスマート農業に挑戦しました。リモコン操作で自動運転する田植え機を若い世代が扱う姿は、農業の知恵と技術が新しい形で受け継がれていく一つの姿と言えます。

この二つの事実を並べると、AI時代の食料自給に必要なものが見えてきます。それは、既存の知恵を蓄えて更新する仕組みと、それを使いこなす次の世代です。個人がAIと共に食料自給する未来を考えるとき、マニュアルの即時更新という仕組みは、個人にも応用できる示唆を含んでいると考えられます。たとえば提案として、個人の栽培記録をローカルLLMに蓄えて自身のマニュアルとして更新していく使い方は、一つの方向性になり得るでしょう。

コメの知恵継承は、AI時代における食料自給の一つの入口を示している、と筆者は考えます。個人がAIと共に食料自給することは、AI時代の義務教育である、というテーゼへの第一歩になるはずです。

Bali, Rice fields, Rice terraces in East Bali, Indonesia