ビッグデータはこのように農業を変革します

時々、私たちは過去を振り返ることによってのみ、起こった変化を発見することができます。しかし、今日、私たちは農業分野で起こっている革新と変化をすでにはっきりと見ることができます。

より多くの食料を得るために、農業生産は支援を提供するためにより多くの新製品、新しい方法、そして新しい技術を必要としています。地球を守るために、私たちは化学物質の使用を減らし、水資源を節約する必要があります。農家は単位面積当たりの収量を増やし、コストを節約し、より良い収益を得ることを望んでいます。消費者はより安全で健康的な食品を必要としています。

ビッグデータはこれらのニーズに変化をもたらしています

まず第一に、遺伝子技術、水資源管理、肥料、気候、土壌、農業機械から植物保護まで生成される膨大なデータの処理ニーズを満たし、農業生産と作物遺伝学のためのデータを取得して使用するための新しい方法を提供することです。データ分析と処理の分野では、産業チェーンは大企業から中小企業や農場へと移行しており、もちろん大企業も革新を続けています。

変化には、素晴らしいアイデア、新しいビジネスモデル、そして大胆で革新的な人々が必要です。ビッグデータ産業はこれに基づいて多数の独立した企業を生み出し、これらの企業は新しい概念、方法、実践をもたらすでしょう。従来のサプライチェーン上の農業企業は、時代についていきたいのであれば、この変化に適応しなければなりません。

ビッグデータは農業生産チェーンの4つの側面に適用できると思います。

• 新しい種子の研究開発 新しい遺伝子配列決定や染色体マップなどの新製品や新しい方法を使用して、新しい植物遺伝子をより迅速に発見および作成します。
• 精密農業 ビッグデータと精密農業は混同されることがありますが、同じものではありません。ビッグデータは、さまざまな農場の精密農業から得られたデータを使用して意思決定を行い、精密農業はビッグデータ分析の結果と決定の指示に基づいて農業経営を行います。
• 食品トレーサビリティ センサーと分析的意思決定を使用して、食品の腐敗や食品由来の病気を防ぎます。
• サプライチェーンへの影響 情報技術は、製品と農業生産手段の2つのサプライチェーンに大きな変化をもたらします。

ビッグデータは作物の育種を加速します

優れた作物品種を得るための従来の育種方法には、多くの労力、多額の資金、そして10年以上の歳月が必要です。ビッグデータは作物の育種プロセスを加速します。遺伝子技術は生物情報の爆発的な発展をもたらしました。第一に、多数のモデル生物が遺伝子配列決定を必要とするため、第二に、ハイスループットで完全に自動化された技術の普及と応用により、遺伝子配列決定がより便利になったためです。

現在、多数のテストステップをクラウドで完了することができます。以前は温室や畑で行う必要があった生物学的テストは、今ではチップ上で分析、計画、仮説を立てることができます。現在、予備選抜を通じてのみ、可能性の高い種子が植え付け試験を受けます。私はこの喜ばしい変化を見てきましたが、もはやブーツを履いて育種ステーションに行く必要はなく、ほとんどの作業は事前に実験室で完了しています。新しい技術は安くて速いだけでなく、より多くのことができます。

従来の遺伝子工学は、干ばつ耐性、耐虫性、除草剤耐性の品種を育成してきましたが、新しい技術は、優れた品質、経済的、そして環境に優しい新しい作物品種をさらにもたらすでしょう。高カルシウムニンジン、抗酸化トマト、アレルギーフリーナッツ、抗菌オレンジ、節水小麦、栄養豊富なキャッサバは、将来の重要な研究開発の方向性です。

将来的には、ビッグデータ分析を使用することで、現場生産はより速く、より便利になるでしょう。リソースの少ない小さな研究所はますます重要な役割を果たすでしょう。データベースの共有を通じて、植物ゲノミクスとクラウドバイオロジーの分野でより多くのスタートアップが生まれるでしょう。

植物ゲノミクスの分野におけるいくつかのスタートアップは次のとおりです。

• Caribou Biosciences：CRISPR-Cas遺伝子企業（4,460万ドルの投資を受けました）。
• Benson Hill Biosystems：植物バイオテクノロジー、ビッグデータ分析、クラウドサービスプラットフォーム（805万ドルの投資を受けました）。
• Intrexon：新しい技術を通じて優れた植物形質を取得します。
• Cibus：遺伝子技術を使用して、新しい除草剤耐性作物を開発します。
• Arcadia Biosciences：高度なスクリーニング、育種方法、バイオテクノロジーを使用して、新しい作物品種を選別します。
• Precision Biosciences：遺伝子技術企業、農業研究開発チームを設立（2,565万ドルの投資を受けました）。
• デュポン/ダウ、シンジェンタ、モンサント、バイエル、BASFは、内部育成と合併・買収を通じてこの分野を積極的に展開しています。

データ駆動型の農業生産、より良い結果

農業生産は非常に複雑です。生物学的、気象学的、および人間の活動が相互作用します。近年、生産者は精密農業技術の採用を試み始めています。GPSとサポート技術を使用して、生産者は収量を追跡し、機器を操作し、現場の状態を監視し、農業投入物を正確に管理して、生産効率を大幅に向上させることができます。精密農業機器は大量のデータを収集しており、ソフトウェア支援分析なしでは、人間はもはやこれらのデータを分析して使用することはできません。機械学習に基づく人工知能は、データ、機器、人間との相互作用においてよりスマートになっています。機械学習を通じて、彼らは農場に正確な農業決定の参照を提供することができます。

ビッグデータ企業は、さまざまな農場、土壌、気候条件の下で、作物の遺伝的形質、投入物、および環境条件をテストできます。彼らは実験データを得るために数千万エーカーの土地で実際のフィールドプロット試験を行うことができます。これらのデータは、農家が特定の畑や特定の気候条件で特定の種子の植え付け計画を立てるのに役立ちます。作物保護ベンダーにとって、これは、特定の区画に対して、パーソナライズされた農薬製品と作物ソリューションを提供できることを意味します。

情報は力です

ビッグデータによってもたらされるこの透明性は、従来の農業サプライチェーンを壊し、多くの小売業者、ディーラー、種子および農薬企業の生産者からの恨みを引き起こす可能性があります。情報は、農産物の投入を減らすことで生産者の収入を促進します。生産者は非常に正確な方法を使用して非常に少ない化学投入物を投資しますが、畑全体でブランド名の製品を使用するよりも良い利益を得ることができます。統計によると、精密施肥スキームは投入物の使用量を約30〜40％削減でき、これにより大手農薬会社の利益スペースがさらに圧縮され、農業資材サプライチェーンのさらなる統合につながります。

農産物価格の低迷と満足のいく農業利益にもかかわらず、新しい農業技術の使用率は絶えず増加しています。カレドニアのロバート・ヒルによる市場調査レポートは次のように示しています。2013年から2019年の間に、生産者は新しい技術の使用を倍増させるでしょう。回答者の51％は、自分たちの重要な利益に関連する技術に非常に興味を持っていると述べました。

多くの新しい企業は、さまざまな農場からのデータの収集、集約、分析を主な事業としています。彼らの目標は、農場の気候、土壌、作物、収入のデータを収集することにより、さまざまな農場のさまざまな作物にパーソナライズされたサービスを提供することです。農場から収集されたデータは、データ企業がモデルを改善し、より良いサービスを提供するのに役立ちます。データに基づいて、これらの企業はさまざまな顧客のニーズを満たすために製品を絶えず調整しています。

この分野のいくつかの典型的な企業は次のとおりです。

• Farmers Business Network：農業情報技術サービス企業。農家が最良の植え付け戦略を策定し、最良の収益を得るのを支援します（2,400万ドルの投資を受けました）。
• 100M in venture funding to be acquired by Monsanto in 2013 for $1bn). （注：ここの原文には誤りがあるようで、おそらくモンサントに買収されたThe Climate Corporationを指しています）。
• Granular：農家に視覚データと意思決定の参照を提供するサービスプラットフォーム（5,000万ドルの投資を受けました）。
• Conservis：クラウドベースのサービスプラットフォーム。農家に情報追跡とデータ分析サービスを提供します（1億2,650万ドルの投資を受けました）。
• Trimble：測量、建設、農業、公共安全のための測位ソリューションを提供します。
• Farmers Edge：ソフトウェアおよびハードウェアサービスプラットフォーム。データ収集、分析、集約などを提供します（442万ドルの投資を受けました）。
• Iteris：APIまたはAPPを呼び出すことにより、天気、水、土壌、作物の成長状況などの情報を農家に提供します。
• ジョンディア、バイエル、BASF、デュポンなども、自己構築または買収を通じて独自のデータサービスプラットフォームを作成しています。

食品トレーサビリティ

農場から消費者への食品の流通プロセスを追跡し、病気を予防および管理し、廃棄物を減らし、収入を増やします。サプライチェーンの成長に伴い、農産物のトレーサビリティはますます重要になっています。ビッグデータは、生鮮食品倉庫やコールドチェーン輸送リンクで広く使用されています。生産者と輸送業者は、センサー、スキャナー、分析ソフトウェアを使用して、食品サプライチェーンに関するデータを監視および分析します。GPS測位機能を備えた温湿度センサーは、保管および輸送リンクの環境パラメーターを監視し、異常な状態のタイムリーな早期警告を提供します。

サプライチェーンへの影響

最大の農薬会社は、ビッグデータなどの新しい技術によってもたらされる課題に直面しています。これらの新しい技術は、農家が何を植えるか、どのように植えるか、どのように植えるかという問題を解決するのに役立ち、農家が最小限の投入で最大の利益を得るのに役立ちます。過去、技術革新は研究開発力のある大企業に集中していました。現在、中小企業も技術革新の舞台に上がり始めており、特に遺伝子技術と遺伝育種においてそうです。

従来の大手農薬会社は、必ずしも農家に最高の農業生産手段とサービスを提供できるとは限りません。イノベーションは、新しい企業がより多くの可能性を生み出すのに役立ちます。第一に、農家はデータのプライバシーを十分に保護したいと考えているため、これらのデータを管理するための生産手段を提供する大企業を好まないからです。作物遺伝子データも同じです。独立した種子会社が自社のデータを公開データベースに提供することをいとわないとしても、それは彼らがこれらのデータが巨人によって使用されることを望んでいるという意味ではありません。2つ目の理由は、誰もが客観的で公正な見解と情報の双方向の流れを見たいと思っているからです。大企業が最高のデータプラットフォームを開発できたとしても、客観的で公正な情報を提供することは困難です。

大企業が新しい技術によってもたらされる変化にうまく適応できないことを示す多くの例があります。新しい技術の適用には、まったく異なる文化、作業スタイル、行動パターンが必要です。以前は、大規模な農業企業は、面倒な技術と大規模な研究開発エンジンを使用して遺伝的形質を研究することができました。現在、遺伝子技術とクラウドバイオテクノロジーを使用することで、中小企業も少ない機器を使用して関連作業を行うことができます。もう1つの例は、従来のサプライチェーンも変化するということです。既存の流通プロセスでは、製造業者、流通業者、小売業者が価格の混乱と不透明なチャネルを引き起こしています。Googleが多くの産業を変え、UberとLyftが人間の移動方法を変えたように、ビッグデータも農業生産手段の流通を変えるでしょう。

大企業は新たな統合のラウンドを開始しました。たとえば、シノケムグループはシンジェンタを430億ドルで買収する意向です。ダウとデュポンは1,300億ドルで合併しましたが、バイエルとモンサントの間でも合併が行われる可能性があります。

要約

AgFunderの投資分析レポートによると、2015年には農業および食品分野で500件以上の投資および資金調達イベントがあり、その額は46億ドルに上りました。スタートアップは、食品、エネルギー、環境の分野で多くの革新的な開発を行っています。農業ビッグデータ起業家精神はまだ初期段階にあり、多くの分野はまだ誰も関与していません。しかし、ビッグデータ起業家精神は追い越し車線に入っており、イノベーションを使用して従来のモデルを変えることに専念している起業家は、良いリターンを得る可能性があります。この革命の最大の受益者が、イノベーター、生態環境、農家、消費者であることを願っています。これは農業起業家精神にとって最高の時期です。

公開日: 2024年7月9日 · 更新日: 2026年1月14日