営農指導の課題と担い手不足！現場で進むDXとAI活用

営農指導の課題

営農指導の現場で深刻化する担い手不足と高齢化の現実

 

日本の農業現場において、営農指導を取り巻く環境はかつてないほど厳しい状況に直面しています。その中心にあるのが、指導員自身の不足と高齢化、そして指導を受ける側の農家の減少という「二重の構造問題」です。かつては地域ごとに密接な人的ネットワークが存在し、頻繁な訪問指導が可能でしたが、現在はその前提が崩れつつあります。

 

まず、営農指導員の人員不足について詳しく見ていきましょう。JA（農業協同組合）の合併が進み、管轄エリアが広域化したことで、指導員一人が担当する耕地面積や農家戸数が物理的に増大しています。これにより、以下のような弊害が顕在化しています。

 

• 巡回頻度の低下: 物理的な移動距離が増え、きめ細やかな圃場（ほじょう）巡回が困難になっている。
• 対応の遅れ: 病害虫の発生など、緊急時の初動対応にタイムラグが生じやすくなる。
• 業務の多忙化: 書類作成や会議などの事務作業に追われ、現場に出る時間が削られている。

さらに、指導員自体の年齢層も上がっており、若手指導員の確保が難航しているのが現状です。農業大学校や農学部出身者の採用競争は激しく、民間企業との競合により、優秀な人材がJAの営農指導部門に定着しにくいという課題もあります。

 

一方で、担い手となる農家側の変化も見逃せません。

 

農家の高齢化はさらに深刻で、平均年齢は68歳を超えています。これにより、営農指導員には単なる栽培技術の指導だけでなく、以下のような「生活支援」に近いサポートまで求められるようになっています。

 

• 離農相談: 後継者がいない農地の処分や管理に関する相談。
• 労働力確保: 収穫期のアルバイト手配や、作業受委託の調整。
• 福祉的側面: 高齢農家の見守りや、健康状態への配慮。

このように、本来の業務である「技術指導」や「経営コンサルティング」に加え、地域社会の維持活動に多くのリソースが割かれているのが実情です。この構造的な課題を解決しなければ、日本の地域農業は維持できなくなるという危機感が、現場には漂っています。

 

参考リンク：農林中金総合研究所 - 待ったなし、営農指導事業改革（現状の構造変化と指導員不足の詳細な分析）

ベテランのノウハウ継承が困難？育成体制の限界と課題

営農指導の質を担保してきたのは、長年現場で経験を積んできたベテラン指導員たちの「暗黙知」です。地域の気候特性、土壌のクセ、農家一人ひとりの性格や技術レベルまで把握した上で行われる指導は、マニュアル化できない高度なスキルでした。しかし、団塊の世代を含むベテラン層の大量退職に伴い、この貴重なノウハウの継承が大きな壁にぶつかっています。

 

育成体制における主な問題点は以下の通りです。

1. OJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）の機能不全
   • 従来は先輩の後ろについて現場を回ることで技術を盗んでいましたが、人員不足により若手にマンツーマンで教える余裕がなくなっています。
   • 「見て覚えろ」という職人芸的な指導スタイルが、現代の若手職員には馴染みにくいというミスマッチも発生しています。
2. マニュアル化の難しさ
   • 農業は自然相手であり、毎年気象条件が異なります。「去年はこの時期に追肥したが、今年は控える」といった判断は、過去の膨大な経験データの蓄積に基づいています。これをテキストやデータとして形式知化するのは極めて困難です。
   • 「勘と経験」に頼ってきた部分が多く、科学的なデータに基づいた指導体系が未整備な地域も少なくありません。
3. 専門性の高度化とジェネラリスト要求の矛盾
   • 近年、スマート農業技術や新品種の導入により、指導員に求められる知識は高度化・細分化しています。
   • 一方で、人員削減のあおりを受け、一人の指導員が野菜、果樹、花き、さらには畜産まで幅広く担当せざるを得ない「なんでも屋（ジェネラリスト）」化が進んでいます。
   • 結果として、どの分野も浅く広くならざるを得ず、特定の品目でプロフェッショナルな農家に対して説得力のある指導ができないというジレンマが生じています。

この状況を放置すれば、JAの営農指導機能は弱体化し、農家からの信頼を失うことになりかねません。組織としていかに効率的にノウハウを可視化し、若手を早期戦力化できるかが、今後の組織存続の鍵を握っています。

 

参考リンク：JA営農指導員のキャリア形成実態と人材育成の課題（指導員の成長プロセスと育成の壁について）

DXとAI導入は救世主となるか？効率化への新たな道のり

人手不足と技術継承の危機的状況を打開する切り札として期待されているのが、DX（デジタルトランスフォーメーション）とAI（人工知能）の活用です。これまでアナログな対面指導が中心だった営農指導の世界にも、デジタル化の波が押し寄せています。

 

具体的には、以下のようなツールやシステムの導入が進められています。

 

• 画像診断アプリ（病害虫診断AI）
  • 農家がスマートフォンのカメラで作物の異常箇所を撮影し、アプリにアップロードするだけで、AIが病気や害虫の種類を即座に判定します。
  • これにより、経験の浅い若手指導員でも一定レベルの診断が可能になり、ベテラン指導員への確認作業もスムーズになります。
  • 指導員が現地に行かなくても一次判断ができるため、移動時間の削減に大きく貢献します。
• 営農支援チャットボット
  • 「栽培アシストAI」のように、24時間365日、農家からの質問に自動応答するシステムです。
  • 栽培カレンダーに基づく基本的な質問や、農薬の希釈倍率などの定型的な問い合わせをAIが処理することで、指導員はより高度な相談業務に集中できます。
  • 多言語対応により、増加する外国人技能実習生への指導サポートとしても活用が期待されています。
• GIS（地理情報システム）の活用
  • Z-GISなどのシステムを使い、農地の場所、栽培品目、作業履歴をデジタル地図上で一元管理します。
  • 「どの畑に、誰が、何を植えているか」が可視化されるため、担当が変わった際の引き継ぎがスムーズになり、広域巡回のルート最適化にも役立ちます。

  効率化の効果は明確ですが、導入には課題も残っています。最大のハードルは、ユーザーである農家の「ITリテラシー」です。高齢農家の多くはスマートフォンの操作に不慣れであり、せっかく導入したシステムが使われないまま放置されるケースも散見されます。
  また、導入コストやランニングコストを誰が負担するのか（JAか、農家か）という経済的な問題も解決する必要があります。

   

  それでも、AIやDXはあくまで「ツール」であり、指導員の仕事を奪うものではありません。むしろ、データ入力や単純な問い合わせ対応といった「作業」を機械に任せることで、人間は「人間にしかできない判断や対話」に時間を割くことができるようになります。

   

  参考リンク：JAレーク滋賀、農業特化型生成AI「栽培アシストAI」を試験導入（具体的なAI導入事例と機能紹介）

  所得向上を実現する販売事業との連携強化と営農指導の役割

  かつての営農指導は「良いものを作ること（多収・高品質）」が最大のゴールでした。しかし、国内市場の縮小や資材価格の高騰が続く現代において、単に良い作物を作るだけでは農家の経営は成り立ちません。「作ったものをいかに高く売るか」、あるいは「売れるものを作るか」という視点が不可欠になっています。ここで求められているのが、販売事業との強力な連携と、農家の所得向上に直結するコンサルティング機能です。

   

  従来の縦割り行政的な組織構造では、営農指導部門（作る指導）と販売部門（売る業務）が分断されていることが少なくありませんでした。

   

  「指導員は作り方を教えるだけ、販売担当は集荷して市場に送るだけ」というスタイルでは、市場ニーズと生産現場のミスマッチ（需給のズレ）が生じてしまいます。

   

  これからの営農指導員に求められる「稼ぐための指導」とは、以下のようなものです。

   

  従来の指導スタイル	これからの指導スタイル（販売連携型）
  目的	収量アップ、品質向上
  視点	プロダクトアウト（作ってから売る）
  提案内容	栽培技術、農薬・肥料の選定
  データ	気象データ、生育調査データ

  具体的には、実需者（スーパーマーケットや加工業者）と直接契約を結ぶ契約栽培の推進や、市場価格が高い時期を狙った作型（早出し・遅出し）の提案などが挙げられます。

   

  また、規格外品を加工品として商品化する際の衛生管理指導や、ブランド化戦略の立案など、マーケティングに近い領域まで踏み込んだ指導も必要とされています。

   

  このように、営農指導員は「栽培の先生」から「農業経営のパートナー」へと役割を進化させる必要があります。販売部門と密に情報を共有し、「今、市場で何が求められているか」をリアルタイムで現場にフィードバックする体制の強化が、農家の生き残りには不可欠なのです。

   

  参考リンク：JAグループ - 営農指導事業の紹介（営農指導と販売・経済事業との連携の重要性について）

  信頼関係を維持しながら進める営農指導のデジタル化と対話の重要性

  最後に、技術やシステム論では語りきれない、しかし最も重要な視点について触れたいと思います。それは、営農指導の根幹にあるのはあくまで「人と人との信頼関係」であるという点です。

   

  DX化が進み、LINEやチャットボットで気軽に相談できるようになったとしても、農家が本当に困ったときに頼りにするのは、「自分の畑に足を運び、一緒に汗を流して考えてくれる指導員」の存在です。特に、天候不順で凶作になった時や、新しい技術導入に失敗した時など、農家の精神的な不安を受け止めるメンタルケアの側面は、AIには代替できません。

   

  一方で、デジタル化の推進が、かえって農家との心理的な距離を広げてしまうリスクも孕んでいます。

   

  「最近の指導員はタブレットばかり見て、畑や作物を見てくれない」
  「チャットで質問しても、機械的な返答ばかりで温かみがない」
  といった不満が現場から聞こえてくることもあります。

   

  ここで重要になるのが、コミュニケーションの質的転換です。

   

  デジタルツールで効率化して浮いた時間を、デスクワークではなく、「農家との対話」に再投資する必要があります。

   

  • 「聴く力」の強化: 農家が抱える潜在的な不安や、経営上の悩みをじっくり聴き出すコーチングスキルの習得。
  • ハイブリッド型指導: 日常的な連絡やデータ共有はデジタルで行い、重要な意思決定やトラブル対応は必ず対面で行うという使い分け。
  • 心理的負担の軽減: 指導員自身も、農家からの過度な依存やクレーム対応（感情労働）により疲弊しています。デジタルツールを「防波堤」としてうまく活用しつつ、組織全体で指導員のメンタルヘルスを守る体制も必要です。

  「デジタルは冷たい」「アナログは温かい」という二項対立ではなく、デジタルの利便性を活かしてアナログな信頼関係をより強固にする。そんな「ハイタッチ・ハイテク」な営農指導こそが、次世代のスタンダードになるでしょう。農家と共に悩み、共に喜ぶという営農指導の原点を忘れずに、新しい技術を使いこなす姿勢が求められています。

   

  参考リンク：Frontiers - 農家の認識と意思決定（農業移行期における多様な農家の視点と対話の重要性）

   

   

  
  JA営農指導員テキスト（マーケティング）