最初のステップは、現状の記録。位置と時間と事実の膨大なデータにもとづいてほ場のばらつきを克明に記録し、地図に描き観察する段階だ。これは、決して先入観や平均値で観察しないことが重要である。この作業ステップでは、ＩＣＴやセンサ技術を開発し、活用する技術者が重要な役割を担う。
　第2の作業ステップは、ほ場のばらつきを理解する判断レベル。「ばらつき」がなぜ現れたのか、原因は何か、無視してよいのか、対応は可能なのか、など多方面から解釈し判断の文脈を準備する。統計解析（人工知能推論も含む、ＡＩともいう）は有益であり、専門家や技術者が活躍する場でもある。
　第3の作業ステップは、農作業の行動を選択する判断レベル。農場の経営者がその任を担う。判断の基準は、収益、収量、環境負荷や労働負荷（遵法農業）、後継世代への接続、農家や地域の志向などを考慮した総合特性になり、なかなか数値で表すのは難しい。
　収益向上では、市場や消費者のニーズへの対応が重要な判断基準になる。また、経営の第三者である専門家や技術者が直接介入する余地はない。第4の作業ステップは農作業の実行と評価であり、農場の経営者がその任を担う。
　慣行農法では第1と第2の作業ステップが無視されがちで、農業への新規参入者は4つの作業ステップすら知らないまま新技術の導入を計ることがある。技術の開発と技術の運用は全く別の作業であることに注意しなければならない。

◆判断は集団作業になる

　農作業判断をできる人々が、農法転換をめざす精密農業の担い手といえる。実際、無農薬栽培をしようとしたら、隣の畑の耕作者に農薬散布を注意してもらわなければできない。まさか自分だけ農薬を使っていないからといって、無農薬野菜であると、根拠もなしに宣伝する農家はいないだろう。それほど日本の農地は狭くて、隣人の農作業に強い影響を受けている。
　すなわち、日本のような小規模で分散したほ場における農作業の判断は、農業者とその家族や出荷団体が普及組織や販売業者との相談の上に行われている場合が多い。
　また、数千ヘクタールもあり同業者もいない大規模農業では、管理者である農場主が農作業を判断するが、日本では農場主であっても、地域の家族経営の集団と協調しながら農作業を判断する必要がある。

　一例として、埼玉県本庄市の学習集団「本庄精密農法研究会」が導入した精密農業の実例を紹介する。目標は、「情報付きほ場」と「情報付き農産物」を作ることだ（図2）。
　このケースでは、生産者のホームページの公開、ＱＲコードの利用、消費者との対話、農作業情報の共有などに取り組み、小売店舗で顧客からの信頼を得ることができた。　また、地元のＪＡに研究会の事務局を依頼し、民間企業に農家のニーズを伝えた。さらに、地元自治体のモデル事業に積極的に参加し、農林水産省の知的財産戦略立案などにも貢献した。
　そして最後は、地元農家との連携協力だ。公開の学習イベントを開発し、2010年には全国から2500人の活動的な認定農業者を集めた全国農業担い手サミットを開催し、中心的な役割を果たした。
　このように長い時間と幅広い協力を得ながら、地域の農法転換が行われていくのだ。ドイツや米国などの諸外国にも同じような取り組みがある。

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東京農工大学特任教授　澁澤栄氏のコラム【精密農業（スマート農業）とは？】