気候変動や人口増加による圧力が高まるなか、食料の生産方法や水の管理方法は、新たな技術によって見直されつつあります。地球の未来という共通の目標に向けて、イノベーションとサステナビリティが結び付こうとしています。

水と食料は生命を支える基盤ですが、いずれもますます大きな負荷にさらされています。世界各地で、気候の変化、人口増加による圧力、脆弱なサプライチェーンが、私たちの暮らしを支えるシステムに試練を突きつけています。これは机上の懸念ではありません。今まさに私たちの身の回りで起きている現実であり、あらゆるコミュニティと経済の未来を左右する問題です。

しかし、困難はしばしばイノベーションを生み出すきっかけにもなります。今、私たちは、世界で最も重要な資源をどのように捉え、どのように管理するかをめぐる大きな変革を目の当たりにしています。干ばつを予見できる予測分析から、従来よりはるかに少ない水で作物を育てる精密農業まで、テクノロジーは自然に抗うのではなく、自然とともに歩むための力となっています。

重要なのは、食料と水を別々の問題としてではなく、相互に依存し合うひとつのシステムとして捉えることです。インテリジェントな設計により、このシステムのレジリエンス、効率性、公平性を大きく高めることができます。その実現にはテクノロジーが不可欠ですが、テクノロジーだけで達成できるものではありません。イノベーションが単に効率性を高めるだけでなく、人々の役に立つものとなるには、先見性、協働、責任も求められます。科学、政策、そして明確な目的意識を結び付けることで、世界の食料供給と持続可能な社会のあり方を変革し、未来の世代により健全な地球を残すことができます。

食料と水をひとつのつながったシステムとして捉えるべき理由

世界人口は、広く予測されているとおり、2050年までに100億人に近づくと見込まれており、それに伴って食料需要は約60%増加すると予測されています[1]。その需要を現在の方法で満たそうとすれば、すでに不足している水資源に持続不可能な負荷がかかることになります。農業だけで世界の淡水取水量の約70%を占めており、多くの地域、特にアフリカでは、この割合はさらに高くなります[2]。

この課題は、気候変動によってさらに深刻化しています。食料生産は温室効果ガス排出量のおよそ3分の1を占めている一方で[3]、世界的な気温上昇により、水資源の利用可能性と予測可能性は低下しています。一方、異常気象は今や、世界各地で作物の不作を引き起こす主な要因のひとつとなっています。生態系と経済の双方を不安定化させかねない、負の連鎖が生まれています。

食料と水を統合的に捉えるアプローチは、こうした相互依存関係を踏まえたものです。これにより、影響を見通し、競合する需要のバランスを取り、よりレジリエンスの高いシステムを設計できるようになります。食料システムはすでに、世界の淡水取水量のほぼ4分の3を占めています。それにもかかわらず、世界の食料生産は今世紀半ばまでに70%増加すると予想されています[4]。よりスマートな管理を行わなければ、この流れは持続不可能です。

両者の統合は、単なる技術的な概念ではありません。倫理的な課題でもあります。世界全体に目を向けると、そこには大きな格差と対照的な現実があります。ある地域では食料が余り、食品廃棄物が山のように積み上がっている一方で、別の地域では食料不足が続いています。肥満の問題に直面する国がある一方で、慢性的な栄養不良に苦しむ国もあります。インテリジェントなシステムは、資源を必要な場所により適切に行き渡らせるための手段となり、こうした地域ごとの現実をグローバルな知見と結び付けます。

テクノロジーは食料と水のシステムを本当にスマートにできるのか？

テクノロジーは、私たちが自然資源を理解し、管理する方法を急速に変えています。人工知能（AI）、データ解析、デジタルセンサーにより、情報を収集・解釈する能力はかつてないほど高まっています。これにより、これまで見えにくかったパターンが明らかになり、より迅速で、より多くの情報に基づく意思決定が可能になっています。

例えば、AIを活用したモデルはすでに、農家が降雨を予測し、灌漑を最適化し、収穫量を向上させるうえで役立っています。ドローンや衛星画像は、土壌の健全性や作物の状態について、リアルタイムで詳細な評価を提供します。水管理の分野では、AIが使用量を追跡し、漏水を検知し、汚染リスクをモデル化することで、一滴一滴の水を賢く利用できるようにしています[5]。

基本的な考え方はシンプルです。システムが感知し、学習し、対応できるようになれば、変化に適応できるようになります。こうした知能化は、廃棄の削減、エネルギーの節約、レジリエンスの向上につながります。まさに、地球の未来に求められていることです。しかし同じくらい重要なのは、これらのテクノロジーが協働を可能にする点です。国境を越えてセンサー、データベース、モデルをつなぐことで、インテリジェンスはサステナビリティに向けた世界共通の言語となります。

例えばインドでは、AIを活用した「農業気象ステーション」のネットワークが、小規模農家にきめ細かな地域単位の気象予報を提供しています。これにより、作付けや収穫の時期をより効果的に計画できるようになり、収穫量が最大30%増加しています。米国では、データに基づく分析が、水道事業者によるネットワーク全体での水の損失とエネルギー使用量の削減に役立っています。

世界各地で、先駆的なプロジェクトが新たな可能性を示しています。アフリカ南部のリンポポ川流域では、川の一部で年間最大70%の期間、水が枯れることがあります。この地域では、3Dモデリング、IoTセンサー、AIベースのバーチャルアシスタントを組み合わせた共同プロジェクトにより、水流を監視し、水資源の利用可能性を予測しています。このデータ主導のアプローチは、流域を共有する国々の協力を促し、「競争」を「協働」へと変えています[6]。

アルゼンチンでは、約200の組織が参加するグローバルな連携組織であるサステナブル・アグリカルチャー・イニシアチブ（SAI）プラットフォームが、再生型農業の実践を通じて、ピーナッツ農家による干ばつへの適応を支援しています[7]。一方、中国では、同プラットフォームが持続可能な農業プログラムを通じて、2030年までに炭素排出量をピークに達させ、2060年までにカーボンニュートラルを実現するという政府目標を支援しています[8]。

世界有数のバナナ輸出国であるコスタリカでは、気候、土壌、害虫に関するデータを、市場や金融に関する知見と統合するためにデータスタックが活用されています。これにより、気候変動によるショックに対する同セクターのレジリエンス強化が図られています[9]。

それぞれの事例は異なりますが、共通する流れは明らかです。知識が共有されることで、システムはより持続可能なものになります。インテリジェントなシステムは、単にテクノロジーを適用するためのものではありません。人々に力を与え、信頼できるリアルタイムな情報に基づいて的確に行動できるように地域社会や政策立案者を支援するものです。

イノベーションを包摂的かつ公正なものにするには？

インテリジェントなシステムの恩恵は、それを導入するリソースを持つ人々だけに限定されるべきではありません。国連食糧農業機関（FAO）は、開発途上国の農業従事者も大規模農業ビジネスと同じ恩恵を受けられるよう、農業データをオープンにし、誰もがアクセスできる形にすることの重要性を強調しています[10]。

この目的に向けて、世界経済フォーラム（WEF）は「データスタック・フレームワーク」を提唱しています。これは、多様なテクノロジーとステークホルダーを、相互運用可能なひとつのシステムに統合するモデルです[11]。地域のデータとグローバルな分析を組み合わせることで、データスタック・フレームワークは、政府、研究者、生産者が食料と水の管理について連携して意思決定を行うことを可能にします。目指すのは、透明性とアクセシビリティを原動力に、全体としての進歩を促す共通のデジタルエコシステムです。それにより、「意思決定、レジリエンス、そして未来の世代に向けたサステナビリティを向上させるための明確な道筋」を築くことができます。

WEFは、その実現に向けた4つの優先事項を挙げています。

  1. オープンで、地域の実情に即したデータインフラの構築
  2. 革新的な資金調達と、自然を基盤とする市場の活用
  3. 多様なステークホルダーによるパートナーシップの形成
  4. 適応型の規制を通じて、将来の変化に対応できるイノベーションを実現すること

こうした道筋により、インテリジェンスは不平等の拡大ではなく、レジリエンスの向上につながります。

規制と責任はイノベーションのスピードに追いつけるのか？

テクノロジーは大きな可能性を切り開く一方で、新たなリスクももたらします。国連の世界食糧安全保障委員会は、デジタルツールへのアクセスに格差が残る場合、急速な「データ革命」によって世界の分断が深まる恐れがあると警告しています。こうしたリスクに対処するには、先を見据えた規制、倫理基準、強固な国際協力が求められます[12]。

FAOのFAOLEX法制度データベースには毎年約8,000件の新規項目が追加されており、ガバナンスを取り巻く環境がいかに急速に変化しているかを示しています。各国政府には、水の使用、食品安全、環境への影響、デジタルコンプライアンスを監視する役割がますます求められています。同時に、イノベーションが人権と生態系のバランスを支えるものとなるよう努める必要もあります。

しかし、規制が真に効果を発揮するには、変化に対応するだけでは不十分です。変化を先取りしなければなりません。AIモデルが進化し、意思決定の自動化が進むにつれて、各国政府は説明責任の所在を明確にするという課題に直面しています。何百万人もの人々に影響を及ぼす結果がアルゴリズムによって左右されるとき、誰が責任を負うのでしょうか。データがどのように収集され、分析され、活用されるのかについて透明性を確保することは、社会の信頼を維持するうえで中心的な課題となります。

こうした複雑な課題に対しては、テクノロジー自体も解決の一助となります。SGS Digicomplyのようなソフトウェアは、高度なAIを活用して世界各国の規制データベースをスキャンし、法域をまたいでルールの変更を追跡するとともに、コンプライアンス上の問題を組織に知らせます。同様に、ブロックチェーン技術は食品トレーサビリティのための手段として注目されており、製品の原産地と安全性を即座に確認できるよう、消費者や規制当局を支援します。民間セクターにも果たすべき役割があります。食品生産者やアグリテック企業は、投資家と消費者の双方から説明責任を求める声が高まるなか、法定の最低基準を上回る自主的なサステナビリティフレームワークを導入する動きを強めています。

投資家にとって、明確な規制は、長期的な進歩に資金を投じるうえで必要な確信をもたらします。投資会社Schroders（シュローダー）は、Sustainable Food Systems Investment Outlook（サステナブルな食料システムへの投資見通し）レポート[13]の中で、「不確かな規制によって企業収益が押し上げられるという期待に基づいて投資することはない」と述べています。同社はさらに、規制の強化は歓迎すべきものだと主張しています。現状の流れが続けば、世界の食料システムだけで、1.5～2°C目標に対応する世界全体のカーボンバジェットを使い果たしてしまう可能性があり、改革は避けられないだけでなく、不可欠なものとなっています。

つまり、効果的な規制は進歩を妨げるものではなく、イノベーションが責任ある形で発展するための基盤となるものです。透明性が高く予測可能な枠組みを整えることで、政策立案者は、生産性だけでなく、サステナビリティや社会的公平性の面でも測定可能な効果をもたらすテクノロジーへの投資を後押しできます。

投資はよりスマートなシステムへの移行をどう加速できるのか？

イノベーションには投資が欠かせません。そして、この点については明るい兆しが見えています。世界のフードテック分野におけるAI市場は、年率34%を超えるペースで成長し、2029年までに277億米ドルに達すると予測されています[14]。民間資本は、サステナビリティとテクノロジーを融合する企業にますます注目するようになっています。農業をより効率的で透明性が高く、気候変動に強いものにするソリューションに機会を見いだしているためです。

公的機関もこの流れに続いています。世界銀行は現在、食料、水、土地の管理を気候移行戦略の中核に位置付けています。2015年のパリ協定以降、世界銀行は気候変動に配慮したスマート農業への資金提供を8倍に拡大し、その額は年間30億米ドル近くに達しています[15]。

官民の連携は不可欠です。ICL Groupが述べているように、「フードテックは、こうした課題に対応する鍵として注目されており、イノベーションとサステナビリティを融合させることで、レジリエンスの高い食料システムを生み出そうとしています」[16]。今後10年で問われるのは、私たちを支える環境をこれ以上損なうことなく、世界の需要に応えられるだけの速さで、こうしたソリューションを拡大できるかどうかです。

ジャミール・ファミリーはインテリジェントな未来の形成にどう貢献しているのか？

ジャミール・ファミリーは、よりインテリジェントな食料・水システムの実現に取り組む世界各地の多様なイニシアチブに投資し、支援しています。

2025年に10周年を迎えたJameel Water and Food Systems Lab（J-WAFS、アブドゥル・ラティフ・ジャミール水・食料システム研究所）は、Community Jameel（コミュニティ・ジャミール）とMITによって共同設立されました。同研究所は、科学と思いやりが結び付くことで、人類が直面する最も困難な課題も解決できるという信念を体現しています。創設以来、J-WAFSは、食料・水システムの安全性、持続可能性、レジリエンスの向上を目的とする100件以上の研究プロジェクトを支援してきました。また、数百万ドル規模の資金を呼び込み、世界各地の政策にも影響を与えています。

そのイノベーションは多岐にわたります。干ばつに強い作物の開発、低エネルギーで利用できる浄水技術の推進、AIを活用したサプライチェーンの最適化などがその例です。中でも特に先見性のある取り組みのひとつが、大気中水分回収装置です。これは、乾燥した環境でも外部電源を使わずに、空気中から直接きれいな水を取り出すことができる装置です。カリフォルニア州のデスバレーで実施された試験では、動力を使わない同種装置や電動式装置と比べて、より多くの水を回収しました[17]。

別のプロジェクトでは、衛星データ、ストリートビュー画像、ディープラーニングを活用し、インドの1億2500万人の小規模農家が耕作する農地について、作物の種類を10m解像度で示すマップを作成しました。正確な作物種別マップがあれば、政策立案者、農学者、地域サービスの提供者は、どの作物が、いつ、どこで栽培されているかを把握しやすくなります。これにより、輪作、農家の作付け判断の変化、より広範な農業トレンドについて、よりタイムリーな知見を得ることができます。その結果、農家に必要なリソースをより的確に届けられるようになり、収穫量、収入の安定性、レジリエンスの向上につながります[18]。

MITは、Jameel Poverty Action Lab（ジャミール・貧困アクション・ラボ／J-PAL）においても、Community Jameelのパートナーです。J-PALは、エビデンスに基づく政策を通じて貧困削減を目指す世界的な研究センターです。J-PALの数あるプログラムの中でも、Air and Water Labs（大気と水の研究所）は、政府パートナーと緊密に連携し、アフリカ、中東・北アフリカ（MENA）、南アジアにおける喫緊の大気と水の課題に対して、エビデンスに基づくソリューションを共同で生み出しています。  同様に、Jameel C40 Urban Planning Climate Labs（ジャミールC40都市計画気候研究所）は、インドのチェンナイやヨルダンのアンマンなど、急速に成長する都市が気候アクションを都市計画に組み込めるよう支援しています。同研究所は、都市計画を気候目標に沿って改善し、持続可能な低炭素都市空間のモデルを構築することを目指しています。

Community Jameelのもうひとつの取り組みが、Jameel Observatory（ジャミール・オブザーバトリー）です。これは、低・中所得国に重点を置きながら、気候、自然災害、農業・食料システム、健康が交わる領域で活動するグローバルなプラットフォームです。同プラットフォームは、データとエビデンスを活用し、地域社会や政府が、環境ショックや、気候変動が暮らしとウェルビーイングにもたらす影響に備え、対応できるよう支援しています。現在のポートフォリオには、エジンバラ大学が主導するJameel Observatory for Food Security Early Action（ジャミール・オブザーバトリー食料安全保障早期行動）や、MITが主導するJameel Observatory Climate Resilience Early Warning System Network（ジャミール・オブザーバトリー気候レジリエンス早期警報システムネットワーク／Jameel Observatory-CREWSNet）があります。

これらのプログラムは、卓越した研究と目的志向の社会貢献活動が、すべての人のための進歩をいかに加速できるかを示しています。こうしたイニシアチブへの投資は、単にテクノロジーへの投資ではありません。未来の世代が力を発揮し、地域社会が発展できるよう後押しするためのものでもあります。

地球を消耗させることなく、インテリジェンスを構築できるのか？

AIやデータ駆動型システムの活用を進めるなかで、私たちはその見えにくいコストにも向き合う必要があります。デジタルイノベーションを支えるインフラ、すなわち巨大なデータセンター、膨大なエネルギーを消費するサーバー、レアアース素材をめぐる複雑なサプライチェーンは、それ自体が環境負荷を伴います。WEFは、今後のAIソリューションについて、サステナビリティを中核に据えて設計し、エネルギー使用量を最小限に抑え、循環性を促進する必要があると警告しています[19]。そのため、イノベーションと責任のバランスを取ることが極めて重要です。インテリジェントなシステムは、生産の効率化に役立つだけでなく、より賢明な消費、資源循環の促進、廃棄の削減、そして生命を支える資源の再生にも貢献するものでなければなりません。

国連の持続可能な開発目標は、この取り組みに明確な枠組みを与えています。SDG2は飢餓を終わらせることと持続可能な農業の促進を求め、SDG6は安全な水と衛生への普遍的アクセスを目指しています。また、SDG13は気候変動への対策に焦点を当て、SDG3は健康と福祉の向上を目指しています。さらに、クリーンエネルギー、教育とスキル、責任ある成長に関する他の多くのSDGsも、食料・水システムの管理をめぐる課題から間接的な影響を受けています。これらの目標を達成するには、協働とパートナーシップ、技術的な創意工夫、倫理的な想像力が必要です。

私たちの未来は、何をつくるかだけでなく、どのようにつくるかにもかかっています。私たちに求められているのは、あらゆる形のインテリジェンスを、人類にとって最も重要な目的に役立てることです。つまり、生命の基盤であるこの地球と調和しながら、命を支え続けることです。共感と誠実さをもってその力を活用できれば、すべての人に食料が行き渡り、持続可能性も実現される世界は決して夢物語ではありません。それは、私たちが共有する現実になり得るのです。

インテリジェントな食料・水システム：5つの基本データ

質問：世界の食料需要は2050年までにどのくらい増加すると予測されていますか？

回答：世界人口が100億人に近づくなかで、食料需要は約60%増加すると予測されており、すでに不足している水資源に持続不可能な負荷がかかることになります。

質問：世界の淡水取水量のうち、農業が占める割合はどのくらいですか？

回答：約70%を占めており、多くのアフリカ地域ではこの割合がさらに高くなります。

質問：世界の温室効果ガス排出量のうち、食料生産によるものはどのくらいですか？

回答：世界の温室効果ガス排出量全体の約3分の1が、食料生産によるものです。

質問：世界のフードテック分野におけるAI市場は、どのくらいのペースで成長すると予測されていますか？

回答：同市場は年率34%超で成長し、2029年までに277億米ドルに達すると予測されています。

質問：J-WAFSは設立から10年間で、いくつの研究プロジェクトを支援してきましたか？

回答：世界の食料・水システムの安全性、持続可能性、レジリエンスの向上を目的とする100件以上の研究プロジェクトを支援してきました。

 

[1] https://www.weforum.org/stories/2024/06/renovation-reinvention-food/

[2] https://www.fao.org/aquastat/en/overview/methodology/water-use

[3] https://www.nature.com/articles/s43016-021-00225-9

[4] https://reports.weforum.org/docs/WEF_Food_and_Water_Systems_in_the_Intelligent_Age_2024.pdf

[5] https://acuvate.com/blog/data-driven-approaches-for-sustainable-water-management/

[6] https://reports.weforum.org/docs/WEF_Food_and_Water_Systems_in_the_Intelligent_Age_2024.pdf

[7] https://saiplatform.org/our-work/news/building-resilience-in-the-argentinian-peanut-sector/

[8] https://saiplatform.org/wp-content/uploads/2025/05/sai-platform_annualreport-2024_in-brief.pdf

[9] https://reports.weforum.org/docs/WEF_Food_and_Water_Systems_in_the_Intelligent_Age_2024.pdf

[10] https://www.weforum.org/stories/2025/01/food-water-security-intelligent-age/

[11] https://reports.weforum.org/docs/WEF_Food_and_Water_Systems_in_the_Intelligent_Age_2024.pdf

[12] https://openknowledge.fao.org/server/api/core/bitstreams/c3163e00-9655-43d1-991a-acc82717cbdf/content

[13] https://www.schroders.com/en-bm/bm/professional/insights/how-the-food-water-system-is-moving-into-the-policy-spotlight/

[14] https://www.thebusinessresearchcompany.com/report/artificial-intelligence-ai-in-foodtech-global-market-report

[15] https://www.worldbank.org/en/topic/climate-smart-agriculture

[16] https://www.icl-group.com/blog/hadar-sutovskys-vision-for-the-future-of-food-tech/

[17] https://jwafs.mit.edu/projects/2024/high-efficiency-atmospheric-water-harvesting-enabled-vibrational-actuation

[18] https://jwafs.mit.edu/projects/2024/national-crop-type-maps-india-using-deep-learning-and-street-view-imagery

[19] https://www.weforum.org/stories/2025/01/food-water-security-intelligent-age/