3. 農業×ロボットの先へ。まちごと変える「AGRIST」の地域実装モデル

▶カタパルトの結果速報、ICCサミットの最新情報は公式Xをぜひご覧ください！
▶新着記事を公式LINEでお知らせしています。友だち申請はこちらから！
▶ICCの動画コンテンツも充実! YouTubeチャンネルの登録はこちらから！

高齢化と人手不足に揺らぐ農業に対し、自動収穫ロボットとAIで挑むAGRISTの秦 裕貴さん。単なるロボット開発にとどまらず、自社農場の運営や「まちづくり」と連動した地域戦略への参画を紹介。分野を超えた起業家から関心を集める展開となりました。

ICCサミットは「ともに学び、ともに産業を創る。」ための場です。毎回500名以上が登壇し、1,200名以上が参加する。そして参加者同士が真剣に議論し、学び合うためのカンファレンスです。次回ICCサミット FUKUOKA 2027は、2027年3月1日〜3月4日 福岡市での開催を予定しております。参加登録は公式ページのアップデートをお待ちください。

本セッションのオフィシャルサポーターは EVeM です。

▼
【登壇者情報】
2026年3月2〜5日開催
ICC FUKUOKA 2026
Session 11C 最新テクノロジ゙ートレンド゙ 徹底解説(シーズン10) 
Supported by EVeM

(プレゼンター)

清水 映輔
OUI Inc.
代表取締役

スマートフォンに装着して眼科診療を可能にする医療機器「Smart Eye Camera」を開発・提供

田口 昂哉
Helical Fusion
代表取締役CEO

日本独自の「ヘリカル方式」による核融合発電所によって、2030年代に世界に先駆けたフュージョンエネルギー（核融合）の実用化を進めている。

秦 裕貴
AGRIST
代表取締役

ロボット技術やAIなどのテクノロジーで農業課題を解決するスタートアップ

林 正彬
LIFESCAPES
取締役副社長

BMI（ブレイン・マシン・インターフェース）技術を応用し、脳卒中後の麻痺患者に向けたリハビリテーション医療機器を開発

(モデレーター)

尾原 和啓
IT批評家
▲

▶『最新テクノロジートレンド 徹底解説(シーズン10)』の配信済み記事一覧

---

尾原　社会課題として考えた時に、エネルギーは地政学的なものも含めて非常に重要なわけですよね。

ではもう1つ、地政学的に考えて重要なものは何かというと、やはり農業、食料自給率ですよね。

そういったところをロボットを使って、今解決していこうとされているAGRISTの秦さん、よろしくお願いいたします。

農業とエネルギー問題のつながり

秦　AGRISTの秦です。よろしくお願いします。

▼
秦 裕貴
AGRIST
代表取締役

ロボット技術やAIなどのテクノロジーで農業課題を解決するスタートアップ
福岡県出身。工学系バックグラウンドを持ち、エンジニアとしてキャリアをスタート。農業現場における深刻な人手不足を原体験に、AGRISTを創業。
施設園芸向け自動収穫ロボット（ピーマン・きゅうり等）および農業AIの開発を主導し、ハードウェア・ソフトウェア・栽培体系を一体で設計する「フィジカルAI×農業」のアプローチを推進。
自社農場での実証と社会実装を並行して進め、自治体・JA・大企業との連携や、国のスマート農業関連事業・研究開発プロジェクトにも多数参画。現在は、ロボット事業と自社営農を両輪とした持続可能な農業モデルの構築を目指している。
▲

日本の食料自給率は今38%ほどなので、このままだとまずいのですが、田口さんのお話を聞いてエネルギーはもっとまずいのだなと思いました。

ちなみに、農業の食料自給率の考え方にはカロリーベースなどいろいろありますが、エネルギーの自給率の考え方は、母数などどこまでカウントしているのでしょうか？

最初に質問になってしまいましたが。

田口　ありがとうございます（笑）。

経済産業省の考え方だと、基本は発電などをベースにしていますが、それだけではなくて、例えば石油精製品とかもあるので、そういったものも含んでどれだけ自給できているかという感じです。

秦　そうなのですね、まさに農業にもつながっている話だなと思います。

エネルギーが遮断されると終わるので、食料自給率だけ考えていてもしょうがないなというところもあるのですが、とはいえ、そのエネルギーが確保できたとして、日本国内でちゃんと食べ物を作れるのかという話があります。

田口　1つだけよろしいですか？

食料もエネルギー、カロリーという意味ではエネルギーなので、今まで人間はいろいろな戦争をしてきましたが、結局カロリーを含め、エネルギーをいかに確保するかという戦いなので同じ課題だと思っています。

尾原　そうですよね。ホルムズ海峡はどうなるんだみたいな話で。

田口　本当にそうです。

尾原　本当に今リアルな話です。

秦　少し話が脱線してしまいますが、農業もP/L（損益計算書）を見た時に、特に我々がやっているハウス農業では温暖化の影響があります。

尾原　そうか、エネルギーがいるのですね。

秦　気候変動でどんどん夏場に作れなくなってきているので、安定確保しようとすると、やはりハウスで栽培することになります。

植物工場という選択もありますが、両方ともエネルギーをめちゃくちゃ使います。

尾原　そうですね、植物工場も結局LEDを太陽光代わりにするわけですね。

秦　そうですね。

ハウスの場合は、コストの15〜20%ぐらいが暖房に使っている重油とか電気とか、この辺りのエネルギーなので、これが上がるのは非常にインパクトが大きいですね。

創業時の決意「テクノロジーと農業を組み合わせるしかない」

秦　話を戻しますと、我々は農業の直接的な課題をAIとロボットで解決しようという形で創業しましたが、創業のきっかけはちょっと変わっています。

宮崎県に本社がありますが、どうやったら農家や農業がもっと儲かるのかみたいなテーマで宮崎県の若手農家が集まって一緒に勉強会をしていたところ、「もうテクノロジーと農業を組み合わせていくしかない」という結論が出てきて、それをきっかけに創業しました。

社員の大半がエンジニアや技術者で、後ほど説明しますけれども、自分たちでも農業生産をしています。

この農業生産のメンバーには、いわゆる植物を育てている人だけではなくて、元々プラントエンジニアだったけれども農業をやっている人みたいな感じで、エンジニア視点で農場に入って農業をやっていくみたいなことをしています。

やっていることとしては、最初は収穫ロボットの開発、あともう1つが、このロボットから集まるデータを使ってフィジカルAIというか、農業の現場でのブルーカラーワークとAIやDXといった領域です。

今ちょうどホットなタイミングですが。

尾原　めっちゃホットスポットじゃないですか。

秦　そうなんですよ。

尾原　ブルーカラーワーカーの人口が減っていくのを代替するための物理AIが、まさに高市政権の17の分野の1つみたいな。

▶︎戦略17分野における「主要な製品・技術等」（内閣官房）

秦　そうですね。それをロボットと組み合わせながらやっています。

今までも農業のIoT化みたいな話はここ5年、10年ぐらいで結構進んできたなと思っています。

農場から土壌や気象データみたいなものを取得するデータの部分は進んでいるのですが、フィジカル産業みたいなところに関しては……。

あとは、実際、管理者が現場に行って目で見たり感じたりしている定性データというのか、そういうデータをいかに集めるか、それといかに組み合わせるかが重要だなと思っています。

実はこのロボット単体で作業負荷もしくは人件費比率を減らすみたいな話だけではなくて、すでにロボットがセンサーとしても機能して、農場からいろいろなデータを取得しています。

尾原　なるほど、きゅうりなどの野菜を一番間近で撮影するわけですから。

秦　そうですね。

自社農業生産法人の設立と「まちづくり」連携の広がり

秦　最初はロボットの開発をしていましたが、自分たちでロボットを作って生産者に使ってもらう機械売りだけの事業だと、農業界が本質的に変わらないことに着眼しました。

かつ事業的にも農家は新しい投資に慎重にならざるを得ない。

別にこれは、農家自身がチャレンジしないというわけではなくて、構造上、農業は一作の途中で失敗すると、そのシーズンの収入がなくなってしまうので。

尾原　痛いですよね。

秦　植物も不可逆だしということを考えると、自分たちでリスクを取って技術検証をするために農業をやろうということで、2022年に子会社で農業生産法人を作りました。

これがスタートアップとしてどうなのかというところは当然あるのですが、一応連結決算でIPO審査に臨めます。

尾原　へえ！

秦　これはちょっとハックみたいになりますが、農業生産体に対する公的支援は結構手厚いので、借り入れもできます。

自分たちの農場を増やしていきながら、そちらはあまりスタートアップ的な成長はしないですが、売上の基盤を作れます。

尾原　でも、地道にスケールしますよね。

秦　そうですね。そのようなことをやりながら、あとは昨今、特に最近面白いなと思っているのが、ゼネコンや不動産デベロッパーが農業をやりたがっていることです。

過去にもその流れがあったと思うのですが。

尾原　そうですね、空室率が高いから。

秦　そうですね。それが屋内型の農業だけではなくて、どちらかというとまちづくりの中の一つのピースとして農業を捉えて、まちづくりをやっていく。

その時に何かカードを持っておきたいので、「我々と一緒にこの再現可能な農業を実現していきましょう」みたいな話を連携しながらやっている感じです。

直近は、農林水産省もSBIR制度（先端技術の開発支援制度）をやっていまして、これに採択いただいて、元々本社のある宮崎県からスタートした事業ではありますが、今、茨城県常総市の「アグリサイエンスバレー常総」のエリア内に技術検証を行うための大規模実証農場を構えています。ここは常総市がまちづくり戦略の一環として、インターチェンジの周辺に6次化の拠点として整備を進めている場所です。

尾原　1次だけではなく3次として、そこで楽しんでいただくみたいな。

秦　そうですね。

アグリサイエンスバレー常総には道の駅があったり、物流拠点があったり、観光農園があったりする形で、人流を作るようなエリアの一つとして、最終的には農産物の幹線物流もやっていこうという話で、こういったプロジェクトが国の中でも動いている状況です。

尾原　めっちゃファーストパーティーのインテグレーター型に向かっているじゃないですか（笑）。

秦　そうですね。

高効率な「固形培地栽培」を採用

秦　ここからが、AI・ロボティクス事業の状況で、こちらは茨城県にある農場の様子です。

尾原　変わりましたね。

秦　一般的な農業のイメージと若干違うと思いますが、土に植えずに培地の入ったバッグに苗を植える方式を採用しています。

これ自体は以前からあった技術ですが、どうしてもコスト高というか、個人事業でやっている生産者からすると、「別に土に植えれば育つし」というイメージだったのですが、今普及が進みつつある技術です。

というのも、個人農家の生産者は平均して30a（3,000m²）の面積を家族経営で管理しています。

日本の基幹的農業従事者数（農家の数）は、20年で半分ぐらいに減ってきています。

2050年ぐらいに今の3分の1から4分の1に減ると言われていて、今は100万人ぐらいですが、20万〜30万人ぐらいになると言われています。

当然、日本の人口減少の幅でいくとそんなに早くはないので、農家のほうが早く少なくなっていきます。

尾原　どうしてもそうなってしまいますよね。

秦　そうですね。

今までの人数で、今までの2倍、3倍の面積を管理しないといけなくなってくると、こういう技術が必要になってきます。

というのも、できる場所もありますが、日本では、全部が全部大きな農地に集約することがなかなかできないので、分散した農地をたくさん持って、それを1人の人が管理をする方向にどうしてもなってくると思います。

尾原　そうなると、この栽培形式だといろいろな場所でモジュール化するみたいな形で、培地面積や培地の形みたいなところも標準化できるということですね。

秦　おっしゃる通りですね。

尾原　すごいな。

秦　土壌の条件が違い過ぎることが主な原因で、今まで30aぐらいが限界でしたが、それを拡張できるというところも含めて、経営の選択肢が1つ増える感じかなと思っています。

なぜ「収穫」を自動化の対象にするのか？

田口　これは人がやらなければいけないことは、まだあるのですか？

秦　まだまだたくさんあります。自動化が今できているのは収穫で、収穫も全部ではなくて一部です。

この培地の入ったバッグを並べて、苗を植えてみたいなことは、人がやらないといけません。

田口　そこも自動化される計画ですか？

秦　我々としては、そこまでやるとちょっと……。

というのも、収穫が農作業全体の総投入時間のうちの約60%にあたります。

尾原　へえ！

田口　そんなにですか。

秦　苗を植えるのは相当本数があるので大変そうに見えますが、実際は、その時だけ労働力を集めてやれば1日、2日で終わります。

田口　収穫ってそんなに大変なんですか。

秦　そうなんですよ。当然コストもそれくらいかかっています。

尾原　植える時はコントロールできるから人を集めてできるけれども、収穫する時は一番良いタイミングになるのでコントロールできないとか、いろいろあるわけですね。

秦　そうですね。

稲や麦と違って、トマト、ピーマン、きゅうりなどの果菜類と呼ばれるものは、だいたい9月に苗を植えて、2カ月後の11月に収穫が始まって、そこから翌年の6月ぐらいまでずっと収穫期間です。

同じ木から取って、次の実が大きくなってというのがずっと繰り返されていく状況なので、ずっと長く一定の収穫リソースが必要になります。

現時点でコストをかけて開発して、かつそれを回収できる自動化作業となると、やはり収穫になります。

田口　そうですか。

ちなみに、スライドに映っている黄色、青色、黄色…には意味がありますか？

秦　これは非常にアナログですが、虫が花と認識してペタっとくっつく粘着テープです。

尾原　ああ。

田口　虫よけなんですね。

秦　黄色に寄ってくる虫と青色に寄ってくる虫がいて、2種類あります。

尾原　これがテクノロジストのセッションの良さで、テクノロジストって目の前にあるものを全部最適化するように分解したくなる癖があります。

これで盛り上がるんですよ。

田口　（笑）

収穫する果菜類をトマトやイチゴにしなかった理由

秦　実際にロボットがどのような感じで動くのか、動画でお見せします。

動画に映っているカメラで認識をします。

ロボット自体にエッジコンピューターが載っていて、ローカルでいわゆる物体検出みたいなデータを処理して収穫しています。

田口　あー、かわいいですね。

秦　ありがとうございます（笑）。

今見ていただいている通り、収穫速度はまだまだ人よりも遅いですが、夜間も含めて30〜60秒に1本収穫していきます。

全部が自動化できるわけではなくて、葉っぱの裏側に隠れていたり、物理的に複雑な成り方をして取れないものはスルーするので、現時点では全体の4〜6割ぐらいを自動で収穫します。

オペレーションとしては、1列に100本きゅうりがあったら40〜60本ぐらいをこのロボットが収穫して、残ったきゅうりを人が収穫します。

尾原　全体の6割の時間を占めるうちの4割だから、24%は削減できますね。

秦　そうですね。

田口　個体によって収穫に適している時期と、まだだなという時期がありますよね？

人がどうやって判別しているのかと、それをどうやってロボットで代替しているのか教えてください。

秦　人も、見た目の大きさで、みんなで「目合わせ会」みたいなものをやるのですよ。

何cmぐらいのきゅうりを収穫しようみたいな感じで。

人にも特性があって面白いのですが、収穫ってやはり楽しいのですよね。

DNAに刻まれているのだと思いますが、食べ物を採ることが楽しくなってきて、きゅうりが全体的に成っていない時に、「採るのは20cmだよ」と言っていても、1時間後には15cmくらいのものを。

田口　基準が甘くなってきている、面白い（笑）。

尾原　（笑）

秦　採りたくなってくるので、そこでブレが出てしまいますが、それが人がやっている作業で、見た目の大きさで判断していますね。

ロボットも同じで、見た目の大きさで判断をしています。

カメラ自体で距離画像が撮れるようになっているので、どのぐらいの距離でどれぐらいの大きさかを見て、収穫適期を判断するようにしています。

我々が今対応しているのがきゅうりとピーマンですが、どちらも葉っぱが緑で果実も緑なので難しそうに見えますが、実はここにポイントがあります。

付加価値の高いトマトやイチゴはやらないのかとよく聞かれるのですが、ピーマンときゅうりは見た目の大きさだけでサイズ判定をして、熟度を判定しないでいいのです。

田口　ああ、なるほど。

秦　収穫ロボットとして市場に出すことを考えると、そのスピードが一番早いのではないかと思いました。

尾原　実はロバスト（堅牢）で冗長性が高いのですね。

秦　そうです。

尾原　上手いですね。

秦　以上のようなことを考えています。

田口　面白いですね。

秦　ありがとうございます（笑）。

（続）

▶カタパルトの結果速報、ICCサミットの最新情報は公式Xをぜひご覧ください！
▶新着記事を公式LINEでお知らせしています。友だち申請はこちらから！
▶ICCの動画コンテンツも充実! YouTubeチャンネルの登録はこちらから！

編集チーム：小林 雅／小林 弘美／浅郷 浩子／戸田 秀成