2020年11月5日
『日本発「ロボット AI 農業」の凄い未来 2020 年に激変する国土・GDP・生活』（窪田 新之助，講談社，2017年3月1日）を読了。
取材してみて，私にとって興味深かったのは，それぞれの農家が「経験と勘」の農業に限界を感じている点である。アグリ新潟の平野氏にしろ，八代市の山本氏にしろ，「これまでの農業は『経験と勘』だった。だが，それでは収量や品質を高めることができないと思った」と打ち明けてくれた。（位置 No. 453）
私が勤めている会社に，経験と勘に頼らずに，データドリブンで仕事をしている人は，どれほどいるだろうか。
押さえておかなければならないのは，IoT 時代には因果関係の意味が希薄になること。まさしく「『結論』さえ分かれば，『理由』はいらない」のである。（位置 No. 556）
キカイが自動的に PDCA を回してくれるので，因果関係がうまく説明できないけれども，結果が良くなることは大いにありうる。
かつてメーカー企業は，消費者の個別の事情を把握することはできなかった。それを把握したとしても，たいがいは事業性が見込めないことばかりだった。そのため，大量生産・大量販売が見込める機器ばかりを作ってきた。かといって，個人がこのアイデアを具現化するには，高度な知識やコストの壁があり，叶わなかった。（位置 No. 1636）
個別の課題に対して，汎用的な機材やソフトウェアで解決策を見出すことができる。
