AI時代の農業経営
おはようございます、あさひです。
このチャンネルでは、農家へ礼儀する業者だけが知る情報や経営がうまい生産者が実践するテクニックなど、知っているようであまり知られていない話を独自の視点で語っていきます。
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さて、少し5分経ってしまいました。去年の暮れからゆっくりお正月休み、そしてお正月の後もいろいろインプットをしており、サボっておりましたということで、
この休み中に私がインプットしたことを、今回このポッドキャストのコンテンツとして発信していこうと、しばらくこの休み中の僕の勉強ネタをですね、配信のネタにしていこうと思っておりまして、
今日はその第1回のスマホばかり見る人はAIに代替されるという、農業経営者が知るべきAI時代の生き残り戦略というテーマでやっていこうと思います。
少し刺激的なタイトルかなと思うんですが、これですね、山口周さんっていう経営コンサルタントの方がニュース、ニュースピックスっていうね、対談の動画ですね。
YouTubeにあるんですけど、これで語っていた言葉なんですね。これ聞いた瞬間にですね、私ちょっと背筋が凍ってしまいましたね。
なぜかというと、私自身ですね、移動中、車が主ですけど、ずっとスマホでポッドキャストを聞いたりとか、あとYouTubeをね、聞き流したりしてるんですね。
なので、まさにこれ、私は見てるというわけではないですけど、ずっとインプットしているのが日常的になっていて、
これで自分は勉強した気になっていたんですけど、実はこれ、人間の最大の武器を自ら捨てている行為だって気づかされました。
今日はこの話を、農業経営でいくならば、これに置き換えるならば、どういう内容なのかっていうのを、ちょっと私のね、経験談とか体験なんかも織り交ぜながら、独自の視点も混ぜて発信していこうかなというのが趣旨になっております。
一次情報の重要性
まず、この内容に入っていくんですが、核心からまず喋っていきますが、山口さんが指摘していたのって、人間の最大の武器は五感であると。
5つの感情の五感ですね。つまり、一時情報を取れることだっていうことですね。
AIが得意なのって、すでにテキスト化された二次情報の処理なんです。
過去のデータを統計的に分析して答えを出す。
でも、今世の中で起こっていることを自分の目で見て、耳で聞いて、肌で感じて、これっておかしいんじゃないかって気づくことは、AIには絶対できないことなんです。
ところが、多くの人って世の中を見ずに、スマホばっかり見てますよね。
二次情報の世界にずっと生きているわけです。
一時情報と二次情報って分かりますかね。一時情報は自分自身の経験とか体験で、二次情報はそれを綴ったテキスト、ニュースとか動画とか、そういった誰かが発信したコンテンツですね。
これが二次情報です。
なので、二次情報って結構いろんな人の目を通して、耳を通して、五感を通した、要はフィルターを通した情報になっているので、ちょっと間違いが起こっていたりとか、自分がその場にいたら違う感じ方をしたりするわけなんですよね。
なので、二次情報が決して悪いわけではないんですけども、一時情報の方がずっとずっと大事だよっていうことを私はずっと思ってますし、山口さんもそれを伝えているんだと思います。
これね、農業の現場で考えてみましょうということで、例えば畑、穂状を見たときに、あれこの区画だけなんか色違うなとか、風の抜け方がなんかいつもと違うとか、土の匂いここだけなんか違うんだよな、なんか酸欠したようなね、なんかね鉄の匂いがするなとかね、そういうのってあると思うんですよね。
こういう違和感ってデータには出てこないですよね。土壌診断書を見てもわかんないですよね。この誤感を拾った違和感から仮説を立てて対策を打つ、これこそ人間にしかできない高度な指摘活動なんですっていうことなんですよ。
で、次に重要なのがですね、アジェンダ設定っていうビジネス用語ですよね、アジェンダ設定。山口さんとかこういったね、コンサルの方はこういう横文字をよく使ってきますが、そもそもこれアジェンダって言いましたが、具体的には課題発見、課題設定能力ですね。そもそも何が問題なのかを見つける力、これですね、これがすごく大事です。
山口さんはこの知的生産のプロセスを3段階に分けて説明していました。1つはアジェンダ設定、課題発見です。2つ目にその課題に対して情報収集をしたり分析すること。最後にそれを踏まえた実行ですね、行動ですね。
で、この3つ、アジェンダ設定、情報収集、分析、そして実行、このプロセスを考えたときにAIができるのって情報収集とか分析なんです。できるというか、AIはね、ここも得意中の得意で、下手すると人間よりも上行っちゃいますよね、ここに関して、ここ1点に関しては。
ただ、課題発見能力ってAIにはないんですよ。そして最後に実行することもAIにはできますんで、いろんな選択肢だとか戦略だとかを考えてくれることはできますけど、それを実際に実行するのはもはや人間しかいないんです。選択肢もABCいっぱい提案してくれますが、どれが一番いいのかって最後決めるのはAIではなく人間なんですね。
なので、この1番と2番、課題発見と最後の実験、実行のところはAIがまだ代替できない部分なんです。
プロデューサーとしての役割
ということで、最初のね、なんでこうなってるの?これっておかしいんじゃない?という問いを立てることはAIはできず、最後の実行も責任を持ってやりきるのは人間だということが主張されていました。
その中で具体例として面白い例がありまして、ユニクロの第一次フリーズブームってありましたよね。私もそうですね、小学生の頃だったと記憶してるんですが、あの頃はすごいブームでした。
ただ、この頃ユニクロの第一次フリーズブームの終焉を見抜いたコンサルタントがいるそうなんですね。店は客でいっぱいでした。レジにも長打の列で、これは誰もがしばらくこのブームは続くだろうと。
ユニクロの売り上げ、人気肩上がりはこれは間違いないだろうというのがみんな思っていたはずなんですが、その人はこのブランドは危機的だと即座に見抜いたそうです。山口さんが言ってました。
なぜか、それは有価証券報告書っていうね、この企業が出す書類の中で、男性物の売り上げが7、8割だって言われていたそうなんですね。
でも、店内にいるのってほぼ女性だったそうなんですよ。で、カゴの中を見たら旦那さんや子供の服ばっかり買っているそうなんですね。
そして決定的だったのが、その買い物をしている人の表情を見ましたか。あれは服を買う時の顔じゃないという指摘をされていたそうです。
これ、データと実際の情報、表情とかね、こういった互換を通している印象、これを統合して、ここで買い物をしているお客さんはファッションを買い物しているんじゃなくて、家庭内物品の調達だっていう風に見抜いたそうなんです、このコンサルは。
AIにはこれ、絶対できない芸当ですよね。
つまり、ユニクロが販売していたのは、ワクワクするファッションの買い物ではなくて、世の中の奥さん、母親たちが自分の旦那や子供に買う消耗品をただただ安く仕入れていただけということで、ファッション服を買う時のワクワク感だとかは販売していなかったそうなんですね。
なので、これは一時的なものだ、暫定的なもので継続はしないということを見抜いたそうです。
すごい、これ、洞察、インサイトですね。
これ、農業で言ったら、データは順調でも、生産者さんの表情とか、言葉のすぐしから、この人来年辞めるかもしれないなって感じだと、これ営業マンとしての互換ですけど、こういったところですよね。
農業に限らずとも従業員の顔を見抜くとかね、それからそこに出入りする業者の表情だとか、語気、語彙力だとか、そこに込める情熱とか、こういうところってテキストからなかなか読めないですよね、文字起こししてしまっては。
実際にそこで触れ合っている、対面している人ですか、わからないんです。
こういった互換がAIには持ち合わせてないということ、逆にこれは人間にだけの特権だと言えるということです。
二つ目なんですけど、もう一個ありまして、ハズレ値、ここにこそチャンスがあるというものですね。
ハズレ値ってわかりますかね。統計データというところの中央値ではなくて、普通は取り扱わないような、それはないでしょっていう、このデータは省いたほうがいいよねっていうハズレ値ですね。
それについてもちょっと言及してまして、例えばテフラモーター、イーロンマスクが創業した電気自動車の会社、皆さんご存知だと思いますけど、このテフラが2003年に創業したとき、
おそらくこのときにAIがもし会って市場調査を任せたとすれば、電気自動車の需要はほぼゼロです。
経営学者100人に聞いても多分100人中100人がやめとけって言ったはずなんですね。
でもイーロンは起業しました。そして20年後、自動車メーカーとして今時価総額世界最大になっています。
トヨタも超えてしまいました。すごい会社になりました。これがハズレ値と言われるものです。
AIは統計的に過去のデータから判断するので、統計上のハズレ値って存在しないという風に扱っちゃうそうなんですね。
実際テフラの自動運転中に高速道路に牛がいたのを減速せずに吹っ込んだ事故なんかもあったそうなんですよ。
過去のデータに高速道路に牛なんていないから認識できなかったそうなんですね。
こういうのもAIだからこそ起こり得るもの。
でも人間は初めて見るものでもなんだこれって駆けますよね。
牛がいたとしてもなんで牛がいるんだなんて思わないで危ないって言って止まりますよね。
これがAIにはできない芸能と言っていいのか、人間だからこそできることだそうです。
このハズレ値を処理する力、統計からハズレたところにチャンスを見出す力こそが人間の強みだということなんですね。
北海道の農業で言うところのこの作物この地域では誰もやってないけど気候変動を考えたら可能性ワンチャンあるんじゃないかっていうこういう発想ですね。
これデータには出てこない駆けなんです。
多分多くの誰しもがあいつまたなんか変なことやってるぞっていう風に思うと思うんですが
AIに言わせても調べさせてもそれはこの地域には当てはまらないでしょう。
期待はできないでしょうってなると思うんですが
ここの嗅覚、センスは人間にしか持ち合わせていないというか人間だからこそできる仮想だというところこれをきちんと我々は生かさないとAIに代替されてしまいますよそういう存在になっちゃいますよっていう風に発信していました。
ここまで聞いてじゃあ具体的にどうすればいいのって思いますよね。
私もね非常にねじゃあどうしたらいいのよって思ってしまいました。
山口さんが提案していたのは千利休これは茶人って言っていいんですかね。
豊臣秀吉の時代に生きていた有名なお茶の専門家ですが千利休のようなプロデューサーになるという発想です。
これがねすごく大事だと言ってました。
利休は茶碗とかあと掛け軸とか茶室に置く掛けるような飾るような掛け軸とか自分が使う茶碗も自分では作んないです。
でもそれらを組み合わせて茶室っていう独自の世界観を創造していました。
AIは音楽なら音楽絵なら絵ということでクリエイティブに生成してくれますがそこで完結してしまいます。
この空間に合う音楽はクラシックではなくて野良ジョーンズだよねとかそれを聞きながら飲むんだったら抹茶じゃなくてカプチーノだよねっていうトータルな世界観って今のところAIには作れないそうです。
農場経営で言うなら肥料も農薬も機械もそれぞれ専門家がいますね。
肥料屋さん農薬屋さん機械屋さんっていう専門家がいます。
でもそれをこの補助この作物この生産者に快適に組み合わせて収益性と持続可能性を両立させた経営を設計するこれがプロデューサーの仕事。
いわゆるもうこれは農業経営者の仕事ですね。
皆さんはこれをやっているそうなんです。
というかやってますやってるそうなんですって言いましたけどこれ僕が作った話なんでやっています言い方間違えましたねやっていますなのでこの能力を磨く必要があるんですプロデューサー能力。
AI時代の農家の戦略
専門分野は専門家に任せてもいいし言ってしまえば専門的な知識とかはAIにも応えられますね調べてくれますねリサーチしてくれるんでそれを総合プロデュースすること統合することが経営に必要な手腕です。
だからAIは作業を効率するツールだっていうことですねあくまで。
最終的なアウトプットこれは自分の信用できるものを最終的なアウトプットに自分のね信用で責任を持つ仕事っていうのは絶対になくならない。
アウトプットっていうところがなかなかね難しいかなと思うんですけどいろんな情報を仕入れて最後何をするのか自分はこういうものを成し遂げたりとかこういう戦略で実行するとかっていうこのね自分が打ち出す打ち手というかなんかこう
だから私はこうするっていうねこの最後の部分決定に関しては自分で責任を持ってやらなきゃないこの仕事これが本当の仕事ですよね作業じゃなくて仕事ここっていうのは絶対になくならないという風に言ってました。
最後にもう一つAI時代に人間に残るのは遊びだっていう話があってこれですね意外でしたね僕もちょっとこれはそうなのっていうふうに思ってしまったんですけど遊びいわゆる仕事って最終的には全部AIに置き換わるそうです。
すごい話ですけどAIに全部置き換わっちゃうんで最後はエンターテイメントとかそういったものに関わる人はいますがそれも良くてそういう仕事をできてるっていうレベルでほとんどの人は楽しむっていうことになってしまうそうなんですね。
ちょっとこれは私の説明では飛躍しすぎてるんで意味わかんないかもしれませんが要するに最後仕事がなくなって遊びだけになってしまうっていうような予測が立てられているというのはそういう事実があるというのはちょっと認識しておいてもらえたらありがたいなと思います。
でこの最後遊びを楽しむためにも教養が必要だっていう教養基礎教養ですね。
山口さんは音楽とか美術とか職も幅広く経験しているから人生が豊かになるでしょうけど我々一般人とか普通にね日本の会社員の人たちはあまり素養がないですよね。
そういうねいろんな例えばそうですね絵画とか絵ですよねそういう美術作品とか骨董品を見ても何も感じられない逆にこれに詳しい人はこの骨董品ってあの人が作ったあれじゃんもしかしたらこれかなっていう風にワクワクすると思うんですよ。
だから教養がないとそういった学びではなく学びがないと遊びもできないということなんですね。
例えばスポーツを見ていたとしても野球を見ていたとしても野球のルールを知らなかったら全然意味わかんないなーってなってしまいますよね。
仮に野球のルールを知っているとか人並みにルールを知っていたとしてもなんでそこでスクイーズしたんだろうとかなんでそこでトールで走ったんだろうとかその時監督はどうしてそういう指示を出したのかなとかそういったところを考えられる人は楽しくなると思うんですよね何も知らない人に比べると。
なので何かを楽しむそれがエンターテイメントだったとしてもスポーツだったとしてもそれもエンタメの一つかもしれませんが何をやるにしてもやっぱり基礎的な教養があればあるほど持ち合わせている人ほど遊びも楽しいということに言えるみたいなんですねなるほどなと僕はここで感じました。
最後ここから何をしたらいいか具体的に何がしたらいいのかっていうところで皆さんこれを多分このね動画を見た方まぁこれ youtube 動画なんですけどこれを見た方々はいろいろなねこうしようかなーとかそれを踏まえてはじゃあ私はこうしていこうかなってのがあると思うんですが私が決めたのはやっぱり現場を大事にする一時情報を取りに行く時間をちゃんと集中して確保するということ
基本的には私は農家さんを守っているので一時情報の山に埋もれるぐらい一時情報に触れているんですがともするとちょっとここの扱いがおろそかになるかもしれないなぁなってるかもしれないなぁという場面があります
生産者さんの話を聞いているようで右から左になっているところもあると思うんですねなのでここは再度ちゃんと一時情報として重要なことをこの人は言っているという頭でちゃんとねこれを自分のものに得ていかなければならないなーっていう風にちょっとねこれは身が引き締まる思いでしたね
いろいろ本を読んだり動画を見たりしてインプットすることもあるんですけどもちろんねそれも大事な情報収集自己検査ではあるんですけど目の前で喋っている農家の話だとかその補助の生育の作物の状態とかね土壌の状態とかなんでこうなったのかなぁ
これから雨降りそうだなぁとか昨日結構大雨が降ったからこうなのかなぁとかそういったもの五感をもっとねフル活用して観察するそこで感じた違和感をそれこそ一行でもいいからメモするこれはAIには絶対にとって変わられないそういう仕事かなーって思います
なのでここをもっとね自分の中で大事にしていきたいなというふうに思いましたし今年2026年はこの辺をね念頭に活動していきたいなというふうに思っております
はいということで今日の内容を端的にまとめようと思います
スマホばかり見て日常法に至っていると人間の最大の武器である五感とそれからそこで得た解釈力そこで得たものの解釈力を失ってしまうので
AI時代に生き残るために一時情報から課題を発見するそして外れ地にこそチャンスがあるかもしれないというねそういう目を持って総合的な世界観を創造できる人これになれたらまず間違いなくAI時代にも生き残っていけるだろうなというふうに思います
さあ明日からねスマホを置いて今日からですねスマホばっかり触ってないでスマホを一旦置いて現場を大事にしましょう
はいそういうことですなのでねこの私のポッドキャストばっかり聞いていないでこんなに事情ばっかり聞いていないでちゃんと目の前のこと自分のねご自身の身の回りのことに感覚をね解き澄ませていきましょうということで私のポッドキャストは聞いて欲しいんですけども
とにかく一時情報をおざなりにしてはいけないよということはこれはね頭に入れておきましょうということです
はいこの冬の間ですねなかなか作物を見る場面というのがあまりないのでこれからは春まではねこういった私のインプットを私なりの解釈と農業だったらこうかなっていうねそういったところもちょっと絡めながら発信していきます
なので引き続き一緒に農業経営の価値筋というものをね考えて考えて考えていきましょう
はいでは今年もよろしくお願いします参考になったと思ってくださる方がいたらいいねコメントフォローをシェアしてもらえると非常に嬉しいです励みになりますのでよろしくお願いしますではまた
