農業の現在を、農業従事者及び農協、テクノロジーとICTという切り口で、解りやすく描いています。
巷のニュースでは農業従事者の高齢化など暗く書かれがちですが、この書籍では、高齢化や農業離れは、むしろ、日本にとって変化のチャンスだと言わんばかりに希望に溢れた文体で著されています。個人的にもニュースを見て農業のICT化に注目していましたが、総覧で見られるので、新たな気づきも多くありました。
農業の2017年現在を知りたいなら是非に手にお取りください。
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日本発「ロボットAI農業」の凄い未来 2020年に激変する国土・GDP・生活 (講談社+α新書) Kindle版
自民党農林水産部会長の小泉進次郎氏は語る。「夜間に人工知能が搭載された収穫ロボットが働いて、朝になると収穫された農作物が積み上がっている未来がある」と――。21世紀の農業はAIやビッグデータやIoT、そしてロボットを活用したハイテク産業、日本の得意分野だ。その途轍もないパワーは、地方都市を変貌させて国土全体を豊かにし、自動車産業以上のGDPを稼ぎ出し、日本人の美味しい生活を進化させる。
- 言語日本語
- 出版社講談社
- 発売日2017/2/20
- ファイルサイズ10965 KB
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商品の説明
著者について
窪田 新之助
窪田新之助(くぼた・しんのすけ)
1978年、福岡県に生まれる。2004年に明治大学文学部を大学卒業後、日本農業新聞に入社。以後、記者として8年間、年間100日ほどを国内外の取材にあて、農業政策、農業ビジネス、農村社会の現場をレポートする。2012年に退社し、フリーランスとして食と農の取材を続ける。2014年、アメリカ国務省の「インターナショナル・ビジター・リーダーシップ・プログラム」に招待され、アメリカの農業の現場を視察。
著書には、『GDP4%の日本農業は自動車産業を超える』(講談社+α新書)、『本当は明るいコメ農業の未来』(イカロス出版)がある。
窪田新之助(くぼた・しんのすけ)
1978年、福岡県に生まれる。2004年に明治大学文学部を大学卒業後、日本農業新聞に入社。以後、記者として8年間、年間100日ほどを国内外の取材にあて、農業政策、農業ビジネス、農村社会の現場をレポートする。2012年に退社し、フリーランスとして食と農の取材を続ける。2014年、アメリカ国務省の「インターナショナル・ビジター・リーダーシップ・プログラム」に招待され、アメリカの農業の現場を視察。
著書には、『GDP4%の日本農業は自動車産業を超える』(講談社+α新書)、『本当は明るいコメ農業の未来』(イカロス出版)がある。
登録情報
- ASIN : B06WVC6MJ7
- 出版社 : 講談社 (2017/2/20)
- 発売日 : 2017/2/20
- 言語 : 日本語
- ファイルサイズ : 10965 KB
- Text-to-Speech(テキスト読み上げ機能) : 有効
- X-Ray : 有効
- Word Wise : 有効にされていません
- 付箋メモ : Kindle Scribeで
- 本の長さ : 210ページ
- Amazon 売れ筋ランキング: - 226,871位Kindleストア (Kindleストアの売れ筋ランキングを見る)
- カスタマーレビュー:
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トップレビュー
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2017年3月14日に日本でレビュー済み
レポート
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5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
2023年8月17日に日本でレビュー済み
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AI、IOTの技術がビッグデータ分析とが相まって、遠隔(それも国外まで)で離れた農地を管理し、更には施肥の調整や病虫害対策によって、収量を増加させる事が夢ではない点に驚かされた。ウクライナ問題で深刻化している世界の食糧問題解決に大きなヒントを得た1冊でした。
2017年3月28日に日本でレビュー済み
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最初の方こそIoTやAIといったバズワードが散りばめられた表層的な本かと思い本を閉じそうになりましたが、読み進むと変化する農業の事例集が多く読み応えあります。新しい農業に興味のある方はもちろん、IoTが伝統的な産業をどう変えるのかに興味のある方にも一読の価値はあると思います。
2017年10月8日に日本でレビュー済み
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大変為になる内容です。日本の農業の問題点が詳しく述べられています!
2017年7月29日に日本でレビュー済み
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ここ10年くらいで大きく変わり、向こう十年でも更に変わりそうなジャンルです。
単純に知識としても十分面白いですが、進路を考える大学生や高校生には、
就職先や進学先を選ぶ上で、読んでおくと可能性が広がると思いました。
文章も全体的に簡単に書かれていますしね。
【多様な可能性】
ベビーリーフ作りの総合商社や、農機メーカ・クボタの取り組み、
それらの実行例などが紹介されます。
経験と勘でやっていると、時間が掛かりますし、輸出も視野に規模を大きくすると
物理的に難しくなりますが、画像解析用カメラとドローンの組み合わせで、
大幅に時間を節約できるとのことです。
その他、スマートウォッチなどの活用も既に実施されているので、今後は更に
便利になっていくことでしょう。
音声入力で日報を書けるシステムなどは、ウチの会社にも導入して欲しくなりました。
手で書いたメモはパソコンに打ち直すのが面倒ですし、共有もしづらいので。
【個人レベルの創意工夫も】
大きな企業が大規模に農業を行う話がある一方、キュウリの選別機のような、
個人で安く作る機械も紹介されます。
完璧とまでは行かなくとも、75%位の選別は出来るようで、技術の発展は
凄いと改めて感じました。
【日本技術の強み】
AI農業の発展には、安価で精密なセンサ類が不可欠でしょうが、
ここでも日本のセンサ技術が生きるようです。
農業技術の輸出という点を考えると、東南アジアや中東での需要も増えそうですし、
成長分野になりえる業界に思えます。
同じ作物でも、土地柄によっても必要とされるセンサの種類や制度は違うと思うので、
国や地域ごとの産業にもなりそうです。
また、電子機器の使用が増えると言うことは、それだけ電機メーカにもチャンスが
増えると言うことなので、暗いニュースが多いメーカにも新しい道になるのでは
ともおもいました。
単純に知識としても十分面白いですが、進路を考える大学生や高校生には、
就職先や進学先を選ぶ上で、読んでおくと可能性が広がると思いました。
文章も全体的に簡単に書かれていますしね。
【多様な可能性】
ベビーリーフ作りの総合商社や、農機メーカ・クボタの取り組み、
それらの実行例などが紹介されます。
経験と勘でやっていると、時間が掛かりますし、輸出も視野に規模を大きくすると
物理的に難しくなりますが、画像解析用カメラとドローンの組み合わせで、
大幅に時間を節約できるとのことです。
その他、スマートウォッチなどの活用も既に実施されているので、今後は更に
便利になっていくことでしょう。
音声入力で日報を書けるシステムなどは、ウチの会社にも導入して欲しくなりました。
手で書いたメモはパソコンに打ち直すのが面倒ですし、共有もしづらいので。
【個人レベルの創意工夫も】
大きな企業が大規模に農業を行う話がある一方、キュウリの選別機のような、
個人で安く作る機械も紹介されます。
完璧とまでは行かなくとも、75%位の選別は出来るようで、技術の発展は
凄いと改めて感じました。
【日本技術の強み】
AI農業の発展には、安価で精密なセンサ類が不可欠でしょうが、
ここでも日本のセンサ技術が生きるようです。
農業技術の輸出という点を考えると、東南アジアや中東での需要も増えそうですし、
成長分野になりえる業界に思えます。
同じ作物でも、土地柄によっても必要とされるセンサの種類や制度は違うと思うので、
国や地域ごとの産業にもなりそうです。
また、電子機器の使用が増えると言うことは、それだけ電機メーカにもチャンスが
増えると言うことなので、暗いニュースが多いメーカにも新しい道になるのでは
ともおもいました。
2022年4月17日に日本でレビュー済み
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結論から申し上げると、この本に書かれているようなバラ色の農業の未来は、AIやロボット技術だけでは容易には実現しません。
著者の窪田氏はこれまでの著作を拝見する限り、残念ながら日本の農業経営の実態や、植物生理学の基本をあまり御存知ないようです。そのため、新しい農業技術の情報にすぐ飛びつき、新しい技術さえ導入すれば日本農業に夢の未来が待っているかのような内容の著作を、繰り返し出版される傾向にあるように見受けられます。
この本に書かれているレベルの技術を導入できる日本の農業経営体は、最低でも年商1億円は必要と考えるのが自然です。
窪田氏は日本(とりわけ本州以南)の農業経営の実態を御存知なのでしょうか?
近年は農業経営体の集積や企業参入が進んでいるとはいえ、令和2(2020)年の農林水産省 農業センサスによると、全国に約107万ある農業経営体のうち、年商1億円を超える経営体はわずか7,862に過ぎません。年商のボーダーラインを3,000万円に下げても41,104です。しかも、年商1億を超える農業経営体の多くは北海道、それも道東に集積しています。(年商1億円を超える農業経営体は北海道1,875、北海道以外=本州以南が5,987)
また、この本もそうですが、窪田氏の書籍には、植物生理モデルの話が全くといっていいほど出てきません。オランダが環境制御型による施設園芸による作物の大幅な増収を可能にしたのは、トマトなどの植物の生理モデルを解析し、それに合わせた環境制御を実施する技術を開発したからです。
この本の中で東京大学の二宮正士先生が指摘されているのはまさにその植物生理モデルを解析するために必要なデータ収集に関する話なのですが、窪田氏の手にかかると「IoT時代の農業に理由は不要」という意味不明の結論になってしまいます。植物生理モデルの解析は、専門の研究者を以ってしても難しい部分で多く、実際の営農現場にIoTセンサとAIを導入しただけで、日本の農業分野の課題をすぐに解決できるわけではないのです。
農業分野をあまり御存知ない方は、窪田氏の本を読む前に、実際に農業経営体を経営されている有機野菜農家の久松達央さんや、ネギ農家の清水寅さんの本を読んで下さい。ロボット技術やAI技術以前に、農業経営に何が必要か、それが理解できるはずです。
著者の窪田氏はこれまでの著作を拝見する限り、残念ながら日本の農業経営の実態や、植物生理学の基本をあまり御存知ないようです。そのため、新しい農業技術の情報にすぐ飛びつき、新しい技術さえ導入すれば日本農業に夢の未来が待っているかのような内容の著作を、繰り返し出版される傾向にあるように見受けられます。
この本に書かれているレベルの技術を導入できる日本の農業経営体は、最低でも年商1億円は必要と考えるのが自然です。
窪田氏は日本(とりわけ本州以南)の農業経営の実態を御存知なのでしょうか?
近年は農業経営体の集積や企業参入が進んでいるとはいえ、令和2(2020)年の農林水産省 農業センサスによると、全国に約107万ある農業経営体のうち、年商1億円を超える経営体はわずか7,862に過ぎません。年商のボーダーラインを3,000万円に下げても41,104です。しかも、年商1億を超える農業経営体の多くは北海道、それも道東に集積しています。(年商1億円を超える農業経営体は北海道1,875、北海道以外=本州以南が5,987)
また、この本もそうですが、窪田氏の書籍には、植物生理モデルの話が全くといっていいほど出てきません。オランダが環境制御型による施設園芸による作物の大幅な増収を可能にしたのは、トマトなどの植物の生理モデルを解析し、それに合わせた環境制御を実施する技術を開発したからです。
この本の中で東京大学の二宮正士先生が指摘されているのはまさにその植物生理モデルを解析するために必要なデータ収集に関する話なのですが、窪田氏の手にかかると「IoT時代の農業に理由は不要」という意味不明の結論になってしまいます。植物生理モデルの解析は、専門の研究者を以ってしても難しい部分で多く、実際の営農現場にIoTセンサとAIを導入しただけで、日本の農業分野の課題をすぐに解決できるわけではないのです。
農業分野をあまり御存知ない方は、窪田氏の本を読む前に、実際に農業経営体を経営されている有機野菜農家の久松達央さんや、ネギ農家の清水寅さんの本を読んで下さい。ロボット技術やAI技術以前に、農業経営に何が必要か、それが理解できるはずです。
2017年10月7日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
農業に貢献する装置を農家に高く売りたいだけ。
農家向でも技術者向けでもない。
農家向でも技術者向けでもない。