「数億ウォンのトラクター、元を取るだけでも最低7年」…先端アグテック、農家の選択をためらわせる

政府が農村の人手不足と気候危機対応のマスターキーとして「農業のデジタル転換」と「農業AI（人工知能）の普及」を前面に掲げているが、肝心の現場専門家が体感する普及実態と技術成熟度は落第点に近いことが分かった。華やかな技術の発展速度に比べてあまりにも高い機器価格、頻繁なセンサーエラー、そしてほとんど存在しないに等しいソフトウェアのアフターサービス体制が、農家参入の巨大な壁になっているとの指摘だ。韓国農業技術新聞は創刊に合わせ、韓国農業機械学会の運営委員と本紙執筆陣などを対象にアンケート調査を実施した。今回のアンケートには計36人が参加し、AIアシスタントのジェミナイを活用して専門家の回答を分析した。 
 

現場普及率・AS満足度は最下位
▲著しく低い現場普及の体感度、その理由は？=国内の農業機械化およびスマート農業分野の最高権威者集団である韓国農業機械学会役員を中心に実施したアンケート調査の結果は冷徹だった。専門家たちは「国内フィジカルAIとスマート農業技術などの実際の現場普及水準」を問う質問に平均3.53点（1点 非常に低い～10点 非常に高い）を付与するにとどまった。回答者36人のうち20人が3点以下（3点9人、2点8人、1点3人）の点数を付けた。現場普及が一定水準を超えたと解釈できる7点以上を付けた回答者はわずか2人だった。

専門家たちは普及が遅い決定的な原因（最大3つ選択）として「初期購入費の負担（66.7%・24回）」を最も多く挙げた。続いて「研究室と現場の間の性能乖離（41.7%・15回）」、「韓国特有の小規模・非定形圃場環境（41.7%・15回）」が同率2位に挙げられた。機器間の低い互換性（25%・9回）と現場密着型コーチングシステムの不在（25%・9回）、不安定なASと修理の利便性（22.2%・8回）、高齢農家の操作の難しさ（19.4%・7回）などが後に続いた。

坪当たり農家所得が停滞した状況で数億ウォンに達する先端機器を購入するにはROI（投資対比収益）が見込めず、細分化された農地中心の国内営農条件のため最先端技術が溶け込めていないという意味に解釈される。AIなどアグテック導入が農家の実質的な純利益増加につながるために最優先で解決すべき先行条件を問う質問（最大2つ選択）で「耕地面積の拡大」（47.8%・22回）が最も多く選ばれたのも同じ文脈だ。「機器価格の画期的な引き下げ」も26.1%（12回）を占めた。
 

ハ・ユシン慶北大教授は「わが国の技術水準は先進国に劣らないほどまで上がってきた。しかし現場の数多くの変数のため、技術開発と実際の導入の間に乖離が存在するのは事実だ」とし、「農家は遠い未来の最先端技術よりも『今すぐ使える実用的技術』を望んでいるという点もある」と説明した。

特にデータエラーやソフトウェア障害に対するアフターサービス（AS）体制の迅速対応性は3.58点（10点満点）にすぎなかった。不安定なアフターサービスは、農家が先端機器の購入をためらわせる原因になり得る。

現場で発生するAI誤作動事例のうち、最も頻繁かつ致命的な類型としては「センサー認識エラー（61.1%）」が圧倒的1位で、「通信途絶および信号干渉（38.9%）」が後に続いた。

定型化された一般道路と異なり、農地には未舗装路面の振動、土ぼこり、強い日差しの反射など変数があふれている。このため、しゃがんで作業する農民や動物を識別する「突発障害物回避アルゴリズムの信頼度」は5.94点、生育初期の微細な変化を捉える「病害虫判読能力」は5.64点と評価され、まだ実験室レベルを完全には脱していないと評価されている。

アンケートに応じたある学会専門家は「現在、国内のASインフラはトラクターや田植機などの機械的故障修理にだけ合わせられている」とし、「ソフトウェアのファームウェア衝突、クラウド連動障害、学習データの欠落などデジタル障害が発生すると、現場では原因把握すらできず数日間作業が中断することも少なくない」と現場の声を伝えた。 

BEP（損益分岐点）達成だけで6.85年の見通し
機器購入に投資した資金の回収時間が短ければ、現場普及の速度は速まる可能性がある。しかし国内農業の条件上、これすらも容易ではなさそうだ。「補助金の恩恵を除き、純粋に作業効率の向上だけで機器価格を回収（BEP達成）するのに何年かかると予測するか」という質問に、回答者（29人）は平均6.85年かかると見通した。
 

10年以上と答えた参加者たちは、1億5000万ウォンから3億ウォンに迫る自動運転トラクター、無人収穫ロボットなど先端・大型機器の購入を前提として提示し、過半数の専門家は一般的なスマート電動機器や自動運転田植機など複合制御システムを導入すれば、およそ5～7年程度で損益分岐点が形成されると予想した。

専門家たちは「購入機器、農地面積など環境による変数が少なくなく、一律の数値を提示するのは容易ではない」と前置きしつつも、特定の作期や季節に活用が集中する農業の特性、高い生産費と低い所得などの国内農業環境を勘案すると、回収期間は長くならざるを得ないと説明する。

特に農家が政府補助金なしに作業効率向上だけを期待して6.85年を投資するには、投資リスクが非常に高い期間と判断せざるを得ず、これはAI・スマート農業拡大の障害につながり得る。

チョ・ヨンジン全北大教授は「農業者は一定水準の価格プレミアムを受け入れられるが、現行機器価格の1.5倍を超えると購入意向が低下する可能性がある。したがって普及拡大のためには単純な価格支援より、作業効率性、使用利便性、保守信頼性の向上に重点を置き、安定した運営・管理体制を構築することが重要だ」と助言した。

農地に先端技術を接木できるデジタル環境の整備が不十分な点も惜しまれる。キム・ヨンジュ忠南大教授は「国内農地は人間中心的に設計された場所がほとんどだ」とし、「ロボットが作業できる環境を整えなければならない。例えば果樹園でロボット作業環境を構築すれば、単位面積当たりの生産量は減るかもしれないが品質は向上し得る。このような形でパラダイム転換が必要だ」と述べた。続けて「農家が参加するには成功事例を見せなければならない。また参加農家に別のベネフィットが提供されてこそ動機付けになるだろう」と付け加えた。

#解決策は何か
農業・AI結合の核心課題は良質なデータ確保と施設・機器の標準化
農業とAIのようなアグテックの結合を成功させるための核心課題として、専門家たちは良質なデータ確保と標準化を最も重要な課題に挙げた。実際、これに関する質問に回答者の41.7%（15人）が「現場基盤の良質なデータ確保および施設・機器の標準化」を選択した。専門家たちは、どれほど優れた人工知能アルゴリズムとモデルであっても、入力される現場データが不足していたり偏っていたりすれば、誤った予測と誤診を出すほかないと強く警告した。

特に土壌管理から播種、栽培、防除、収穫、流通に至る「農業全周期データ」を体系的に蓄積してこそ、気候と地形の変動性が大きい露地環境を克服できるという説明だ。

ハ・ユシン慶北大教授は「農業AIの核心課題の中で最も土台となるのが、まさに良質なデータだ」とし、「データなしにはAI開発も、普及も、検証も、政府政策もすべて不可能だ」とデータインフラの重要性を強調した。

キム・ヨンジュ忠南大教授は「農業全周期データを把握してこそどうするか決められるが、周期別データがつながっておらず難しい状況だ」と述べ、体系的なデータ確保を強調し、別の専門家も基礎データ収集と分析を活性化するため、目標データとなる「GPS基盤収量モニタリングシステム」の早急な普及が急務だと具体的な代案を示した。
 

施設・機器の標準化も急務だ。ヤン・ミョンギュン全北大教授は「国家標準化作業は必ず必要だが、国内企業が独自技術に固執しており、互換性確保が容易ではない。政府主導で技術標準化問題を解決すべきだ」と主張した。ハ・ユシン慶北大教授も「標準化されなければ企業はモジュール開発などが容易ではない」とし、標準化の必要性に言及した。

2つ目の課題は「政府ガバナンス革新および産・学・研協力体制の構築（27.8%、10人）」だ。専門家たちは農業とアグテックをともに連携するパラダイム転換が急務だと求めた。チョン・ソヌ全南大教授は「農作物生理などをよく知らないデータ専門家中心で進めれば、正確なデータを確保できない。だから分野別専門家の融合を通じた協力体制を備えなければならない」と求めた。

農機械レンタル事業所中心の「共有型」普及へ転換…政府支援拡大も切実
専門家たちは、農業AIが農家の実質的な純利益増加につながるための先行条件として「耕作面積の拡大（47.8%）」と「機器価格の画期的な引き下げ（26.1%）」が必要だと求めた。韓国農家の平均耕地面積（1ha前後）と低い機器稼働率では、補助金なしに機器代を回収するのに最低10年から15年以上かかるか、あるいはまったく不可能だという冷徹な判断からだ。

これに伴い、農民一人ひとりに高価な機械を買えと強いる現行方式の代わりに、農機械レンタル事業所や地域の営農組織中心の「共有型（レンタル型）普及方式」へ政策パラダイムを急旋回すべきだという声が支配的だ。初期ブーム造成のためのハードウェア購入支援から、長期的な「サービス（サブスクリプション型ソフトウェア）利用料支援」へ多様化してこそ実効性が高いという提言も力を得ている。

チョン・ソヌ全南大教授は「円滑な管理と維持補修の側面を考えると、農機械レンタル事業所などを通じた共有型普及方式の方がより適していると思う」と述べた。

農家規模とデジタル環境整備の状況などに応じてツートラック方式で運用しようという提案も出た。チョ・ヨンジン全北大教授は「大規模農家中心の個別普及と中小農中心の農機械レンタル普及を並行し、機器運用と安全・維持補修・データ管理は統合プラットフォーム基盤で一元化して管理・監督する体制が必要だ」と強調した。

ハ・ユシン教授は「今後の普及戦略は徹底して二元化しなければならない。稲作のように現場受容性の高い品目はオーダーメード型支援体制を通じて迅速に拡散させ、現場適用が難しい品目は実証中心の研究を通じて空白を埋めていかなければならない」と主張した。

政府の予算支援拡大を求める声も出た。ヤン・ミョンギュン全北大教授は「開発した技術と現場普及の間のギャップは非常に大きい。短期的成果、または今すぐ必要な研究とともに、未来志向的で独創的な研究にも投資が行われるべきだ。長期的観点から農業発展を導ける支援と投資が必要だ。現実的に農家の購入負担を減らし普及率を高めるには、当分の間補助金支援を拡大するのも方法だ」と述べた。

政策当局者の専門性向上と産学研協力エコシステム構築が必要
政策を作る官僚たちの専門性欠如に対する苦言も噴出した。匿名を求めたある回答者は「農業AI政策を立案する人が、正確にAIを理解していない」とし、「実質的な現場業務と技術を正確に知る人が政策を立案すべきだ」と痛烈に指摘した。

国内農機械産業界の安易な態度と零細性も俎上に載せられた。ある大学教授は「国内主要農機械メーカーの中にも、新技術開発に関心がなかったり準備ができていなかったりする場合が多い」とし、「人工知能の殻だけを利用する水準を超え、深い技術力を備えるためには、産業界単独ではなく大学や専門研究所との深い協力研究エコシステムが不可欠だ」と提言した。あわせて、法と制度、R&Dを統合管理する汎政府レベルのAI委員会設立の必要性も強く提起された。

このほかにも AI誤作動による事故発生時、メーカー、開発会社、農家の間の責任の所在を分ける「法的ガイドライン制定の緊急性」は8.06点と非常に高く表れた。自動運転農機の経路逸脱やドローン誤作動時に責任基準がなければ保険商品の設計が不可能であり、これは結局、農家の導入意欲をくじき、メーカーの発売インセンティブを阻害するブーメランになるためだ。