この夏、欧州各地は極端な暑さに見舞われた。記録的な高温は、多くの生産者が想定してきたよりも早く、そしてより激しい形で到来している。さらに、より広範な傾向も見えている。エルニーニョに起因する混乱、通常の季節を外れた熱波、そして天候の不安定化である。栽培適地が恒久的に移動していなくても、数週間の厳しい状況が1シーズン全体を変えてしまうことがある。
査読を経た『Nature』誌の最近の研究によると、現在の作物生産のかなりの部分が、いずれ適切な気候条件の範囲から外れる可能性があり、特に低緯度地域でその傾向が顕著だという。しかし、農業の未来は、作物がどこで生き残れるかだけで決まるわけではない。農家がいかに効果的に適応できるかによって定義されるのだ。
変化する農業マップ
コーヒーは、長期的に見て最も明確な事例のひとつだ。研究によれば、現在アラビカ種の生産に適した土地の約半分は、気温上昇と気象パターンの変化により、2050年までに生産適地としての価値が低下する可能性がある。同様のシフトは、多くの農業システムで予想されている。しかし、大半の生産者にとって、移転は現実的な戦略ではない。
中米のコーヒー生産者が、数十年にわたる投資、インフラ、農学的知見を移転することはできない。スペインの果樹園経営者、南アフリカの柑橘類生産者、世界各地の野菜生産者にも同じことが当てはまる。ほとんどの農場は、地域の生態系、コミュニティ、水資源、労働市場、サプライチェーンに根差している。
さまざまな市場の農家と話すと、細部は異なるが、問われていることはしばしば同じである。いま何ができるのか、という問いだ。農業がどこへ移動するのかだけを問うのではなく、農場がすでに操業している場所で、どうすればより適応力を高められるのかを問うべきである。灌漑のタイミングを改善し、土壌水分をより綿密に監視し、植物の必要量に応じて灌水施肥を調整し、熱波の際に収量を守り、限られた資源をより有効に使うことである。
意思決定が次の鍵を握る
20世紀の大半において、農業の生産性は資源へのアクセス拡大によって押し上げられてきた。より多くの土地、機械化、肥料、灌漑である。条件がより不安定になるにつれ、生産性は、農家がすでに保有する資源を使って下す意思決定の質とタイミングに、ますます左右されるようになっている。
この変化が最も直接的に感じられるのが水である。水はもはや単に投入する資材ではなく、管理すべき操業リスクの要因となっている。突発的な熱波に直面した農家は、あらかじめ決められたカレンダー通りのスケジュールから、リアルタイムの作物の需要に基づいた灌漑へとシフトする必要があるかもしれない。水資源が限られている農場では、価値の高い区画を優先し、生産性の低いエリアでのロスを減らし、土壌水分データを利用して、過剰な灌漑と不要なストレスの両方を回避する必要がある。
不確実性を低減する精密農業
精密農業はテクノロジーの文脈で語られることが多いが、その本当の価値は別のところにあると私は考えている。それは、農家が日々の意思決定をより確信を持って行えるようにすることだ。
テクノロジーが重要となるのは、農家が変化する圃場（ほじょう）の状況をより早く察知し、より正確に対応し、資源をより効果的に活用するのに役立つ場合である。目的は、より多くの情報を得ることではなく、より明確な行動をとることだ。たとえば、今日この区画に灌漑する、施肥灌漑を遅らせる、配管が詰まる前に圧力の変化を検知する、あるいは収量に影響が出る前に植物のストレスを特定する、といったことである。
熱波が予報されていれば、ストレスがピークに達する前に灌漑を調整できる。水が限られている場合は、感受性の高い区画や高価値の区画を先に優先する。土壌水分が想定より速く低下していれば、固定スケジュールではなく作物の需要に合わせて灌漑できる。
精密灌漑と施肥灌漑はその明確な例だ。水と養分を作物の根域に直接届けることで、無駄を減らし、収量を守り、降雨の信頼性が低下したときに対応できるようになる。実際には、極端な猛暑期には灌漑サイクルを短縮する、作物の吸収が少ないときには施肥灌漑を遅らせる、あるいはシーズンを通して単一のプログラムを適用するのではなく、作物の生育ステージに合わせて栄養を調整することなどが考えられる。
デジタルツールは、さらなる安心感をもたらす。センサー、コントローラー、そして接続されたプラットフォームは、土壌水分がどこで低下しているか、圧力がどこで下がっているか、あるいは計画通りに灌漑が作物に届いていない場所はどこかを示してくれる。その価値は、小さな問題が収量低下という大きな問題に発展する前に対処できる点にある。
AIは、圃場からのシグナル、土壌、天候、作物の健康状態、灌漑のパフォーマンス、設備の挙動を組み合わせ、それらを実践的な推奨事項に翻訳することで、これらの意思決定をサポートできる。どの区画に最初に水が必要か、どこで肥料を調整すべきか、いつ病害虫の脅威が発生する可能性があるか、あるいはシステムの不具合に対処する必要があるか、といったことだ。AIは農家の経験に取って代わるものではなく、より迅速な行動を可能にすることで経験を強化するものだ。
AIは、作付け前の意思決定にも影響を与え始めている。育種において、AIは試験データ、気候データ、作物のパフォーマンスを分析し、暑さ、乾燥、病害虫のリスク、あるいは変化する環境により適した品種を特定することができる。農家にとって適応とは、今日圃場を管理することだけでなく、明日のリスクに備えて作られた作物を選ぶことでもあるのだ。
作物の保護や資材の投入についても同様だ。精密農業ツールを使用することで、農家は必要な場所にだけ資材を投入できるようになり、パフォーマンスを維持しながら無駄とコストを削減できる。
これこそが、気候の変動が激しい時代において精密農業が重要である理由だ。どこで水を優先させるべきか、いつ栄養分を調整すべきか、そしてストレスが目に見える形になる前にどのように行動すべきかについて、農家に明確な選択肢を提供するのである。
未来は「適応力のある農場」のもの
長期的には、依然として地理的要因がどこで何が育つかを左右するだろう。しかし、これからの10年においてより差し迫った問題は、もはや存在しなくなりつつある「平年」を前提にするのではなく、変動を前提に操業できる体制が農場に整っているかどうかだ。
欧州の熱波は、農家が今年直面する最後の異常気象ではない。また、エルニーニョ現象、干ばつ、洪水、季節外れの猛暑などが、わずか数週間の予兆でシーズンを激変させるのも、これが最後ではないだろう。未来に向けて最も有利な立場にある農場とは、単に適切な場所にあり、適切な作物を育て、最も多くの資源を持っている農場だけではない。リスクをいち早く察知し、より優れた情報に基づいて行動し、迅速に調整できる農場だ。すなわち、暑さのピーク前に灌漑をシフトし、乏しい水資源を優先的に配分し、モニタリングを活用して人の目による観察だけよりも迅速に対応できる農場である。
レジリエンス（回復力）は、もはや単なる防御策ではない。それは、どの農場が生産性が高く、融資を受けやすく、成長する可能性が高いかを示す指標になりつつある。天候の変動を「一時的な混乱」として扱う農場は、それを「新たな常識（ベースライン）」として捉える農場に後れを取ることになるだろう。
