ピーマン収穫ロボットで作業時間約30%減、その効果を投資につなぐ実証実験

出発点に、新富町の農家で実際に動いているロボットの運用実績と既存の社内データを置いている点が、この実証実験の土台になっています。インパクト評価は、理想の姿から逆算した架空の数字で組み立てると説得力を失いがちです。現場で得られたデータを使って暫定的なサマリーをつくる設計は、指標が机上の空論に流れるのを防ぐ効果があると考えられます。

次に効いているのが、指標づくりの前にロジックモデル（事業がどんな因果の連鎖で社会の変化を生むかを整理した設計図）を置いた順序です。先に測りやすい数字を集めてしまうと、ロボットの効果と社会的な価値の関係が曖昧なまま残ります。収穫の効率化が労働時間の削減や所得の向上、食料自給率への貢献へとどうつながるのかを先に描くことで、測るべき項目が因果の筋道から決まる構造になっています。

役割分担と「完成度65%程度」という目標設定も見逃せません。インパクト評価の方法論はアンドパブリック、農業DXの現場知見はAGRISTが持ち寄る形で、双方の不足を補っています。そのうえで6月の仮説づくりから8月のデータ集計までを短い周期で回し、最初から完璧を狙わない方針を明示したことが、評価の枠組みを実際に形にするための現実的な判断だったと編集部は見ています。