2022年以降、米国と欧州で、ベンチャーキャピタルから出資を受けた屋内農場が少なくとも10社、破産、清算、あるいは事業縮小に追い込まれた。そのうちの1社は、9億4000万ドル以上――これは歴史上、ほぼすべての屋内農業ベンチャーを上回る額――を調達し、垂直農業が商業規模で成立することを証明するはずだったモデル施設を建設した。しかし、結果は正反対のものとなった。
「屋内農業はうまくいかない」というのは、安易な結論だ。しかし、その結論は誤りであり、生き残った企業たちは現在、現実的な利益率で事業を展開することで、その誤りを証明しつつある。
より厳しい、しかし有益な結論は、これはコンセプトの失敗ではなかったということだ。失敗したのは「プレイブック」そのものだった。つまり、「技術を開発し、巨額の資金を調達し、それから市場を探しに行く――そしてその全過程において、後知恵で物事を進める」というやり方である。
真の問題を名指しする
管理された環境下で働くすべてのオペレーターは、遅れた情報に基づいて、数百万ドル規模の決定を下している。
密閉された部屋の中で、それが何を意味するのか考えてみてください。屋外では、問題は徐々に現れてくるため、気象や生物学的要因を踏まえて数週間の猶予があり、対応することができます。一方、屋内では、完全な管理を目的として設計された環境が、何かが漂流した瞬間に栽培者に牙をむきます。そして、その漂流は通常、目に見える状態になって初めて発見されます。その時点で、本来なら局所的な処理で済んだはずの対応が、部屋全体を犠牲にする決断を迫られることになるのです。
AGEYEは、これを「後知恵による成長」と呼んでいる。つまり、完全な制御を目的として建設された施設を管理しつつ、結果を実際に左右する唯一の変数――つまり、これから何が問題になりそうか――については、手探りの状態で対応している状態のことである。
これは、ひそかに事業全体の中で最もコストのかかる要素なのです。照明でも、人件費でも、家賃でもありません。それは「後知恵」なのです。
数字で見るコスト
「後知恵で成長する」というのは単なる比喩ではない。それには代償が伴い、研究ではその代償が具体的な数値として示されている：
- 症状が現れてから感染した病気の治療費は、7～14日前に感染した場合に比べておよそ3～5倍高くなります。これは、当初は局所的な治療で済んだはずが、施設全体を対象とした対策が必要になったためです。
- タイミングは、密閉された部屋によって失われるもののほぼすべてです。適切なタイミングで発見されれば収量の約5％の損失にとどまる感染症でも、発見が遅れると90％以上の損失を招くことがあります。
- 時間は容赦ない。密閉された環境下で温度管理が乱れると、24時間から48時間以内に結露や病原菌の繁殖条件が形成され、72時間から7日以内に作物が全滅する事態に陥る可能性がある。
さて、これを、依然として多くの施設で採用されている運営方法と比較してみましょう。すでに起きたことを報告するダッシュボード、何の問題も起こらないことを前提としたスケジューラー、そして生産者の経験豊富な目――その目がどれほど優れていても、問題は目に見えるようになってからでなければ発見できないのです。これは生産者に対する批判ではありません。業界が彼らに提供してきたツールに対する批判なのです。
なぜ新たなダッシュボードでは問題は解決しないのか
ここで気まずい点があるのだが、これはAGEYEが属する業界にも当てはまる。
環境制御ソフトウェアは、ある単純な約束に基づいて構築されました。すなわち、屋内栽培では人間が処理しきれないほどのデータが生成されるため、ベンダーはそのデータを管理するためのサブスクリプションを販売するというものです。気候ダッシュボード、灌漑スケジューラー、作物のモニタリングツール。これらはそれぞれ問題の一部を解決し、定期的な利用料を請求しますが、システムを統合するのは運営者の役目となっています。
その仕組みは現在、大きな圧力にさらされています。AIツールによって数ヶ月かかっていた開発期間が数週間に短縮されたことで、中級レベルの精密農業ソフトウェア機能（圃場マッピング、スケジュール管理、モニタリングなど）を構築するための限界コストは、ほぼゼロに近づいています。ダッシュボードはコモディティ化しつつあります。誰でも作成できるようになったのです。
つまり、ダッシュボードそのものは決して防御の要ではなかったということだ。真の鍵となるのはインテリジェンス、すなわち、単に何が起きたかを表示するだけでなく、閉鎖された環境が生み出す膨大なデータから学習し、対応できる余地があるうちに、これから何が起こるかを予測して報告する層である。
「シフト」
つまり、真剣な事業者や投資家が注目すべき変化は、「ソフトウェアの増加」ではありません。それは、ソフトウェアの目的そのものの変化なのです。
- 過去を説明することから、次の問題をいち早く見抜くことへ。
- 個々の施設を独立した「ブラックボックス」として扱うことから、それらすべてを横断する単一のインテリジェンス層へと移行する。
- 「後知恵による成長」から「先見の明による成長」へ。
これこそが、事態に後手後手に対応する農場と、先を見越して行動する農場の違いであり、ますます、生き残る農場と、また一つの教訓となるような農場の違いとなっている。
この3年間を生き残った企業は、より優れた技術やより多くの資本を持っていたから勝ったわけではない。その中には、それらをはるかに下回るものしかなかった企業もいくつかあった。彼らが勝てたのは、データに翻弄されることなく、自らのデータから学び、規律ある運営を行っていたからだ。
この業界の次の段階は、「後知恵税」の支払いをやめる事業者たち、そしてそれを終わらせるために開発された技術のものとなるだろう。
環境制御型農業の構築、運営、あるいは投資に携わるすべての人にとって、じっくり考えるべき問いは「収量はどれくらいか？」ではなく、「何かが損失をもたらそうとしていることに、どれほど遅れて気づくのか？」ということである。
なぜなら、密閉された部屋の中では、問題が明らかになる頃には、すでにその代償を支払わされていることになるからだ。
AGEYEは、管理環境農業のためのインテリジェンス層を構築しています。これは、生産者が収穫の損失を被る前に、次に発生しうる問題を予見できるように支援するシステムです。この分野に関する詳細な論拠と、その裏付けとなる数値については、『Growing by foresight』に詳述されています。