OECD：強靭で包摂的なアグリフードシステムのための人工知能

OECDは2026年6月5日、自社のプラットフォームOECD.AI Wonkを通じて、著者Marten van den BergとSara Rendtorff-Smithによる、人工知能が世界のアグリフードシステム（農業・食料システム）をどう強化しうるかについての分析を公開した。本文は、これらのシステムが気候変動、脆弱なサプライチェーン、労働力不足の圧力をますます受けているという事実から出発する。

なぜ食料システムは圧力下にあるのか？

世界の食料の生産と流通は、一連の同時的な課題に直面している。気候変動は栽培条件を変え、干ばつの頻度を高める一方、サプライチェーンは混乱にますます脆弱になっている。そこに農業における労働力不足が加わり、生産にさらなる負担をかける。

このような文脈でOECDは、人工知能をシステムの強靭性と包摂性を高めうるツールと見なす — すなわち、システムをショックに耐えられるようにし、大手だけでなくすべての関係者にとってより利用しやすくするツールである。

OECDが特定する3つの主要な障壁は何か？

分析は3つの障壁を挙げる。第1はサイロ化したデータである。農業データは省庁、チェーンの関係者、国家のあいだで分断されており、最も役立つ場所へ自由に流れることができない。この断片化は効果的なAIソリューションの開発を妨げる。

第2の障壁は到達である。ほとんどのAIツールは、世界の食料のおよそ3分の1を生産しているにもかかわらず、小規模農家に届かない。その理由は、これらの生産者におけるデジタルインフラの欠如である。第3の障壁はスケーリングに関わる。成功したパイロットプロジェクトの普及を、サイバー脅威とインフラの格差が妨げる。

農業におけるAIの実際の潜在能力はどれほどか？

可能性を示すため、OECDは具体的な例を挙げる。AIが必要なまさにその場所に薬剤の適用を導く精密散布（precision spraying）は、農薬の使用を30%減らせる。これは環境とコストの両方の節約をもたらす。

もうひとつの例は気候ショックへの強靭性に関わる。AIで特定された乾燥に強い作物は、乾燥した季節に収量を25%高められる。このような結果は、技術がすでに具体的な利益を提供していることを示す — ただし、パイロット段階を超えて普及できることが条件である。

OECDは何を推奨するか？

分析の主要な推奨はより強い国際協力である。OECDは、データが関係者のあいだで安全かつ有意義に流れられるシステムである相互運用可能なデータエコシステムを構築するため、自らのメカニズムを通じて、またGPAI（Global Partnership on AI、人工知能に関するグローバルパートナーシップ）を通じての調整を呼びかける。

もうひとつの重点は農家を中心に据えたソリューション、とりわけこれまでAIツールの手の届かないところにあった小規模生産者に置かれる。こうしてOECDは、技術の潜在能力を公平性の問いと結びつける。食料システムにおける人工知能の利益は、デジタル面で最も装備された関係者のために留保されるのではなく、世界の食料の相当な部分を生産する人々にも届くべきである。