農業DXとは？デジタル技術による農業の変化を解説

急速に発展するテクノロジーの時代において、農業DXは、農業分野において生産プロセスを最適化し、効率を向上させ、持続可能な発展を目指すための必然的なトレンドとなっています。 

本記事では、農業DXの概念、利点やスマート農業との違いに加えて、農業にデジタル技術を導入する流れについて詳しく解説します。 

農業DXを知りたい方はぜひ最後までご参考にしてください。

「農業DX」とは、デジタル技術を農業のあらゆる側面に適用するプロセスを指します。 

具体的には以下のような技術が含まれます。 

• IoT（モノのインターネット）: 環境監視センサーを活用し、湿度や温度を管理します。 
• AI & 機械学習: 農業データを分析し、生産量の予測や作物の病害検出を実施します。 
• ブロックチェーン: 製品の透明性を確保し、トレーサビリティを向上します。 
• ビッグデータ & クラウドコンピューティング: 大量のデータを管理・分析し、より効果的な意思決定を支援します。

農業DXは、最新の技術を活用することで、従来の農業と比べて多くの利点をもたらします。

• AIやIoT、ビッグデータを活用して栽培プロセスを監視・最適化することで、生産性を向上 させることができます。例えば、日本では ドローン を使用して農薬を自動散布する農場があり、作業時間を大幅に短縮しながら、農薬の無駄遣いを減らしています。
• センサーシステムの導入により、資源の無駄を削減 し、水や肥料をより効率的に利用できます。
• 機械やロボットを活用することで、労働力不足の問題を解決 できます。日本では、いちご農園で 自動収穫ロボット を導入し、熟した果実を認識して正確に摘み取るシステムが活用されています。これにより、人手不足の解消だけでなく、作物へのダメージも軽減できます。
• 農業DXは 品質向上 にも貢献し、トレーサビリティを確保することで農産物の価値を高めます。

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農業DXとスマート農業はどちらも農業分野における技術活用に関する概念ですが、その範囲や目的には違いがあります。ここから、その違いを詳しく説明します。 

まとめ 

農業DXは 農業全体のデジタル化 を推進する概念であり、生産だけでなくサプライチェーンや消費者向けの流通管理も含まれます。 

スマート農業は 生産現場の自動化・最適化 に特化し、IoTやAIを活用して作業の効率を向上させます。 

簡単に言えば、スマート農業は農業DXの一部 であり、農業DXはより広い視点から農業全体のデジタル変革を目指す概念です。 

日本の農業は、高齢化や労働力不足といった深刻な課題に直面しています。これらの問題を解決し、農業を成長産業へと転換するために、デジタル技術を活用した農業DXが注目されています。 

独立行政法人情報処理推進機構（IPA）の「DX白書2023」によれば、農業・林業におけるDXの取り組み状況は約45.4%と全平均を20%以上を上回ります。 

出典: 独立行政法人情報処理推進機構　「IPA　DX白書2023」第2部 国内産業におけるDXの取組状況の俯瞰 P9（図表2-6）) 

これから、取り組み内容についてご紹介します。 

農林水産省は、2024年2月に「農業DX構想2.0」を発表し、デジタル技術を活用した農業の変革を推進しています。 この構想では、消費者ニーズをデータで捉え、効率的な生産・流通を実現する「FaaS（Farming as a Service）」への転換を目指しています。 

具体的な取り組みとして、AIやIoTを活用したスマート農業技術の導入が進められています。自動運転トラクター、ドローンによる農薬散布、土壌センサーによる水分管理など、最新技術を積極的に活用します。 

例えば、従来の農薬散布は手作業が多く、労働負担が大きかったが、ドローンを活用することで作業時間を大幅に短縮します。 

 しかし、手作業では1時間かかる散布作業を、ドローンならわずか10分で完了できます。また、AI搭載ドローンは病害虫が発生している場所を自動検知し、ピンポイントで農薬を散布することも可能になります。 

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農業DXが日本で強く推進されているのは、主に 労働力不足や生産性の向上、環境問題への対応、グローバル競争への適応 といった社会的・経済的な要因が関係しています。 

それでは、農業DXを推進している背景を一緒に調べてみましょう。 

4.1　労働力不足と農業従事者の高齢化 

(1) 急速に進む農業人口の減少 

日本の農業就業人口は年々減少しており、2023年時点で 128万人（2020年は136万人）となっています。 

1990年には約500万人の農業従事者がいたことを考えると、この30年で 約75% 減少していることになります。 

(2) 農業従事者の高齢化 

2024年時点で 農業従事者の平均年齢は67.9歳 に達しており、今後さらに高齢化が進む見込みです。 

若い世代の農業離れが進んでおり、 新規就農者の数が十分ではない ため、後継者不足が深刻な問題となっています。 

 ➡ 農業DXによる自動化・効率化が、少ない労働力で持続可能な農業を実現する鍵となる。 

4.2　生産性向上と収益改善の必要性 

(1) 日本の農業の生産性は低い 

日本の農業生産性（農業1人あたりの付加価値）は アメリカの約1/3、オランダの約1/2 と低い水準にあります。 

一般的な農家では、 労働集約型の作業が多く、収益性が低い ことが課題となっています。 

(2) 農業DXによる生産性向上の期待 

農業DXによって、 データを活用した生産管理や、AI・ロボットによる作業の自動化 を進めることで、以下のような効果が期待されています。 

•  作業の省力化：ドローンや自動運転トラクターの導入で、少人数でも大規模な農地を管理可能になります。 
•  コスト削減：水や肥料の最適化により、資源の無駄を削減し、コストを削減します。 
• 収量の向上：AIが生育状況を分析し、最適な栽培方法を提案することで収量アップします。 

➡ 農業DXは、労働力不足を補いながら生産性を向上させ、農家の収益を安定させる手段となります。 

 4.3　気候変動・環境問題への対応 

 (1) 気候変動の影響による農作物被害 

 日本では、近年 猛暑や集中豪雨、台風の大型化 など、異常気象が頻発しています。そして、気候変動が農業に大きな影響を与えています。 

(2) 持続可能な農業の実現 

 農業DXの技術を活用することで、環境負荷を減らしながら生産性を向上させることが可能になります。 

 例えば、 精密農業（スマート農業） によって、必要最小限の農薬や肥料で生産することで、環境にやさしい農業を実現できます。 

 スマート灌漑システム を活用すれば、水の使用量を大幅に削減し、持続可能な農業を推進できます。 

 ➡ 農業DXは、気候変動の影響を軽減し、環境負荷を抑えながら安定した農業生産を可能にします。 

 4.4　グローバル競争への適応と輸出拡大 

 (1) 海外市場の拡大と競争力向上 

日本の農産物は高品質で人気があるものの、 価格が高いため国際競争力が低い という課題があります。  

農業DXによるコスト削減・効率化 を進めることで、価格競争力を強化し、海外市場でのシェアを拡大することが期待されています。 

(2) ブロックチェーンによるトレーサビリティの確保 

 農産物の生産・流通データを ブロックチェーン技術 で管理することで、食品の安全性を証明し、輸出促進につなげる動きもあります。 

 例えば、日本の高級果物や和牛などは 生産履歴を可視化することで、より高い付加価値をつけて販売 できるようになります。 

 ➡ 農業DXによって、国際競争力を強化し、日本の農産物の輸出を拡大することが可能になります。 

これらの要因が相まって、日本の農業はデジタル技術を活用した大きな変革の時期を迎えています。農業DXが本格的に進むことで、持続可能で競争力のある次世代農業が実現できるでしょう。 

農業DXの導入には、計画的なステップが必要です。具体的に、以下のように4つのステップがあります。 

5.1  課題の明確化と目標設定 

まずは、自分たちの農業経営のどこに課題があるのかを整理します。それから、 DX導入の目的を明確にします。例えば、労働時間を30％削減します。 

5.2  情報収集・技術選定 

(1) 農業DXに関する情報を収集 

•  他の農家の成功事例を調査します。 
• スマート農業関連の展示会やセミナーに参加します。 
• 行政やJA（農業協同組合）のDX支援策を活用します。 

(2) 導入する技術を選定 

農業DXの技術には、以下のような種類があります。 

• IoTセンサー
• ドローン
• 自動運転トラクター
• AI画像解析
• ブロックチェーン

 ➡ 課題に合った技術を選ぶことが重要です！ 

5.3  小規模での試験導入 

(1) いきなり全体導入せず、試験運用を行う 

例えば、 

• 小規模な農地でIoTセンサーを導入し、土壌データを分析します。 
•  一部の圃場でドローンを活用し、農薬散布の自動化をテストします。 
• AI画像解析を試験運用し、病害虫検出の精度を確認します。 

画像認識に興味がある方はぜひこちらの【2025年最新】画像認識の動向：機械が「見る」、そして「理解する」世界へをご覧ください。

(2) 期待する成果が得られるか検証 

• 作業効率は向上しましたか？ 
• コスト削減効果はあったか？ 
• 収量や品質は改善されたか？ 

5.4  本格導入と運用の定着 

試験導入の結果を踏まえて、最も効果の高い技術を本格導入します。 

それから、データ活用を習慣化できるように現場のスタッフのための操作方法の研修を行います。 

農業DXを成功させるには、「導入して終わり」ではなく、継続的な改善と活用が重要です。最適な技術を選び、実際の農業経営に適用しながら、持続可能なスマート農業を実現していきましょう！ 

農業DXは、デジタル技術を活用して農業の生産性や効率性を向上させる取り組みですが、その推進にはいくつかの課題が存在します。 

6.1  小規模経営の多さ 

課題:  

日本の農業は小規模経営が多く、大規模投資が難しい現状があります。 

解決策: 

• 低コスト技術の提供: 小規模農家でも導入可能な手頃な価格のデジタル技術やサービスを開発・提供します。 
• 共同利用モデルの推進: 機器やシステムを複数の農家で共有し、コストを分担する仕組みを整えます。 

6.2  デジタル技術の習熟度 

課題: 高齢の農業従事者を中心に、デジタル技術の習熟度が低い場合があります。 

解決策: 

• 教育・研修の充実: デジタル技術の基本から応用までを学べる研修プログラムを提供します。 
• サポート体制の強化: 導入後のフォローアップや相談窓口を設置し、現場での活用を支援します。 

6.3  データ連携と標準化 

課題: 異なるシステム間でのデータ連携が難しく、効率的な情報共有が阻害されています。 

解決策: 

• データ標準化の推進: 業界全体でデータ形式やプロトコルの標準化を進め、システム間の互換性を高めます。 
• プラットフォームの構築: 生産者、流通業者、消費者がデータを共有できる共通のプラットフォームを開発します。 

6.4  初期投資とコスト負担 

課題: 最新のデジタル技術の導入には高額な初期投資が必要であり、特に小規模農家にとっては大きな負担となります。 

解決策: 

• 補助金や助成金の活用: 政府や自治体が提供する補助金・助成金制度を活用し、初期投資の負担を軽減します。 
• リースやサブスクリプションモデルの導入: 機器やシステムを購入するのではなく、リースや定額制サービスを利用することで、初期費用を抑えます。 

2025年における農業DXの動向は、技術の進歩と市場の拡大が顕著です。では、いくつかの主な動向を見てみましょう。 

7.1　スマート農業市場の拡大 

 スマート農業関連の市場は、2025年までに大幅な成長が予測されています。特に、農業用ドローンの市場規模は2025年に1,073億円、農業ロボットは665億円、収穫ロボットは200億円、植物工場関連は541億円に達すると見込まれています。 

出典：『2030年のフード＆アグリテック』（NAPA編）の市場規模予測値 

7.2　データ活用の普及 

農林水産省の目標である「2025年までに農業の担い手のほぼ全てがデータを活用した農業を実践」に向けて、データ活用の取り組みが進んでいます。 

2021年時点で、データを活用した農業を行っている経営体の割合は48.6%に達しており、今後さらに普及が期待されています。 

7.3　産官学金の連携強化 

農業DX推進のため、政府、企業、学術機関、金融機関が連携し、課題解決に向けた具体的な取り組みが活発化しています。 

例えば、「食の未来会議2025」では、スタートアップ企業や関係者が集まり、農林水産業の革新に向けた議論が行われています。 

7.4　AI技術の活用 

AI（人工知能）の進化により、農業分野でも作物の生育予測や病害虫の早期発見など、精密農業への応用が進んでいます。これにより、生産性の向上やリソースの最適化が期待されています。 

2025年の農業DXは技術革新と多方面の連携により、持続可能で効率的な農業の実現に向けて大きく前進すると考えられます。 

農業DXはもはや遠い未来の話ではなく、現代農業における重要な要素となっています。デジタル技術の活用により、生産性向上、環境負荷の削減、製品品質の向上が期待できます。 

今こそ、企業や農家がこの変革の波に乗り、農業の新たなステージへと進むべき時です。