2026年の農業問題と技術的解決策

簡単な概要： 現代農業は、気候変動、土壌劣化、水不足、そして2050年までに97億人の人口を養うために70%の食料生産量増加が必要となるなど、深刻な課題に直面しています。精密農業、AIを活用した灌漑システム、バイオテクノロジー、ドローン、IoTセンサーといった技術ソリューションは、収穫量を20～30%増加させ、水消費量を35%削減し、農薬使用量を40～50%削減することで、農業を変革しています。これらのイノベーションは、環境問題に対処しながら生産性と収益性を向上させる持続可能な農業慣行を可能にします。.

農業は岐路に立たされている。世界の食料システムは、異常気象、資源枯渇、そして止まることのない人口増加といった、ますます高まる圧力に直面している。2050年までに97億人の人口を養うには、現在とほぼ同じ面積の農地で、701兆トンもの食料生産量の増加が必要となる。.

しかし重要なのは、農業は単に生産量を増やすことだけではないということだ。より賢く生産することが重要なのだ。.

テクノロジーは、多くの人が想像する以上に速いスピードで農業を変革しています。土壌に埋め込まれたセンサーから、宇宙から作物の健康状態を監視する衛星まで、デジタルイノベーションは、何世代にもわたって農家を悩ませてきた問題を解決しています。そしてその結果は？測定可能で、大きな成果をもたらし、ますます利用しやすくなっています。.

現代農業が直面する課題の規模

問題を理解することが、解決への第一歩です。米国農務省経済調査局によると、世界の農業生産は1961年から2020年にかけて4倍に増加し、総生産額は1.1兆ドルから4.3兆ドルに急増しました。これは素晴らしい数字に聞こえますが、そこに至るまでの道のり、そして私たちが農業に次に何を求めているのかを考えると、そう簡単にはいきません。.

気候変動は遠い未来の脅威ではありません。それはすでに現実のものとなっており、作物の生育期間、降雨パターン、気温の極端な変動に影響を与えています。農家は、長期化する干ばつ、予告なく発生する洪水、そしてこれまで生息していなかった地域にまで広がる害虫の大量発生といった問題に直面しています。.

土壌劣化は、もう一つの危機をもたらしている。数十年にわたる集約農業は、栄養分を枯渇させ、表土を侵食し、土地の自然な肥沃度を低下させてきた。水不足はこれらの問題をさらに悪化させる。農業はすでに世界の淡水使用量の約70%を占めており、多くの地域で水不足が深刻化している。.

さらに、経済的圧力も存在する。米国では、86%の農場が小規模家族経営農場に分類されている。USDAのデータによると、これらの農場は41%の農地を所有しているが、生産する農業生産額はわずか17%に過ぎない。また、2021年時点で農業部門の負債総額は$5040億ドルに達しており、2026年には過去最高の$6247億ドルに達すると予測されている。

課題は環境問題や経済問題だけではなく、その両方が同時に存在し、単純な解決策は存在しない。.

精密農業：データに基づいた精度の高い農業

精密農業は、現代農業における最も革新的な変化の一つと言えるでしょう。農家は、畑全体を均一に扱うのではなく、それぞれの区画のニーズに合わせて、1平方メートルごとに管理することができるようになりました。.

この技術スタックには、GPS誘導システム、IoTセンサー、マルチスペクトルカメラ搭載ドローン、そして投入量をリアルタイムで調整する可変施肥技術（VRT）が含まれています。これらのツールは、土壌水分量、栄養分含有量、害虫の発生状況、作物の生育状況など、膨大な量のデータを収集し、実用的な情報へと変換します。.

生産性への影響は大きい。研究によると、精密農業は収量を20～301トン増加させると同時に、投入コストを同程度削減できることが示されている。米国中西部のトウモロコシ生産においては、VRTシステムによって収量が約221トン増加し、肥料使用量を151トン削減できることが実証されている。.

デジタルセンサーとリアルタイムモニタリング

地上設置型センサーは、農業における神経系のような存在となっている。これらのセンサーは土壌の状態を継続的に監視し、水分量、温度、pH、栄養レベルなどを追跡する。収集されたデータは農家のスマートフォンやコンピューターに送信され、圃場の状況をリアルタイムで把握できる。.

ニューヨーク州ポートランドにあるコーネル大学の実験用ブドウ園は、同大学初の精密農業のための生きた実験室であり、センサーネットワークがいかに持続可能な農業を支えるかを実証している。この施設は、自律システムとデータ駆動型のブドウ栽培手法を先駆的に導入しており、それらは現在、ニューヨーク州とペンシルベニア州のブドウ産業全体で採用されつつある。.

率直に言って、センサーは農家の知識に取って代わるものではありません。むしろ、それを増幅させるものです。自分の土地を熟知している農家は、センサーによって直感を裏付ける確かなデータを得ることができ、生産性と持続可能性の両方を最適化する意思決定を下せるようになるのです。.

タイル排水と圃場管理

インフラ整備も重要です。排水システム（畑の地下に埋められた穴の開いたパイプで余分な水を排出するシステム）は何十年も前から存在していますが、最近のデータによってその効果がより正確に定量化されています。.

コーネル大学の研究で、337のトウモロコシ畑（3年分のデータ）を分析したところ、排水管を設置した畑は、設置していない畑に比べて平均で1エーカーあたり23ブッシェル多く収穫できることがわかった。大豆の場合は、308の畑で1エーカーあたり9ブッシェルの収穫量増加が見られた。調査対象となったトウモロコシ畑のうち、排水管が設置されていたのはわずか10%、大豆畑では12%に過ぎず、排水管の設置面積拡大には大きな余地があることが示唆された。.

暗渠排水は、根圏環境を改善し、湛水を軽減し、降雨後の早期の圃場へのアクセスを可能にすることで効果を発揮します。天候パターンがますます不安定になるにつれ、暗渠排水がもたらす収量安定性はますます重要になってきます。.

ドローンと空中監視

農業用ドローンは、実験的な目新しさから標準的な装備へと驚くほど急速に普及した。これらの空中プラットフォームには、人間の目には見えない作物のストレスを検知するマルチスペクトルカメラやサーマルカメラが搭載されている。.

葉緑素含有量、水分ストレス、病害症状、害虫の発生状況は、それぞれ固有のスペクトル特性を示します。ドローンは、畑全体にわたってこれらのデータを数分で取得し、的を絞った対策を導く詳細な地図を作成します。.

早期発見が最大のメリットです。病害の発生を、圃場の2%が被害を受けた段階で発見できれば、20%が被害を受けた場合と比べて、軽微な処置で済むか、大きな損失を被るかの違いになります。これは、栄養不足、灌漑の問題、害虫の発生にも同様に当てはまります。.

ドローンで収集したデータは、より広範な農業管理システムにも活用され、季節や年を通じたパターンを明らかにする履歴記録を作成します。この時系列分析は、農家が圃場の変動性を理解し、長期的な管理戦略を最適化するのに役立ちます。.

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スマート灌漑：少ない水でより多くの成果を上げる

水は農業にとって最も重要な投入資源であると同時に、最も希少な資源でもある。従来の灌漑方法では、植物の実際の必要量や土壌のばらつきに関係なく、畑全体に均一に水を供給することが多い。これは水、エネルギー、そして資金の無駄遣いにつながる。.

AIを活用した灌漑システムは、収量を維持または向上させながら、水消費量を351トン削減しました。これらのシステムは、土壌水分センサー、天気予報、蒸発散モデル、作物の生育段階データを統合し、灌漑が必要な時期と場所を正確に判断します。.

この技術は自律的に動作します。センサーが水分量を検知し、アルゴリズムが最適な散布量を計算し、自動バルブが特定のゾーンに正確な量を供給します。農家はスマートフォンからすべてを監視・調整できます。.

深刻な水不足に直面している地域では、こうした効率化は単なるコスト削減にとどまらず、生存そのものに関わる問題です。35%もの水を削減できる農業は、従来の方法では成り立たないような地域でも継続できるのです。.

バイオテクノロジーと遺伝子イノベーション

遺伝子改良は何千年にもわたり農業生産性の向上を牽引してきたが、現代のバイオテクノロジーはそのプロセスを劇的に加速させている。CRISPRのような遺伝子編集ツールを使えば、従来の育種方法では何十年もかかるような精密な改変が可能になる。.

遺伝子組み換えによって殺虫剤を生成するように改良されたBtコットンは、インドなどの地域で農薬使用量を約501トン削減すると報告されている。干ばつに強いトウモロコシ品種は、従来のハイブリッド品種では壊滅的な被害をもたらすような干ばつ期でも収量を維持する。病害抵抗性作物は殺菌剤の必要性を減らし、これまで栽培に適さなかった地域にも栽培の可能性を広げる。.

環境面でのメリットは、化学肥料の使用量削減にとどまりません。単位面積当たりの収穫量が多い作物は、自然生息地への土地拡張を少なく抑えることができます。窒素固定効率の高い品種は、肥料の河川への流出を減らします。耐熱性の高い遺伝子は、農業が気候変動にただ耐えるのではなく、適応していくのに役立ちます。.

遺伝子組み換え技術をめぐる規制上の議論は続いているが、食料安全保障の確保と環境負荷の低減というこの技術の可能性は、ますます無視できないものとなっている。.

人工知能と機械学習の応用

AIは単にデータを収集するだけでなく、人間が見落としてしまうようなパターンを見つけ出す。何千もの圃場で訓練された機械学習モデルは、最適な植え付け時期を予測したり、病害の発生を予測したり、肥料の施用量を推奨したり、収穫の数週間前に収穫量を推定したりすることができる。.

農業におけるAIの導入は、資源の投入時期と場所を最適化することで、全体的な投入コストを20～301TP削減することにつながりました。カレンダーベースのアプリケーションとは異なり、AIシステムは実際の圃場状況と予測モデルに基づいて動作します。.

コンピュータービジョン技術を用いることで、作物の中から個々の雑草を識別し、標的を絞った除草剤散布や機械的な除去が可能になります。これにより、除草効果を維持しながら、一斉散布に比べて化学薬品の使用量を最大901トン削減できます。.

予測分析は、農家がリスクを管理する上で役立ちます。気象パターン分析、市場予測、害虫の移動モデルは、作物の選択、保険適用範囲、販売時期に関する意思決定に役立ちます。目標はリスクを完全に排除することではなく（それは不可能です）、リスクを管理可能な範囲に抑えることです。.

車両管理と自動化機器

現代の農場では、トラクター、コンバイン、噴霧器、播種機など、高価な機械が多数稼働している。これらの機械を効率的に稼働させ続けることは、経営上の大きな課題であり、コストの大きな要因となっている。.

車両管理技術は、機器の位置、燃料消費量、メンテナンスの必要性、オペレーターのパフォーマンスをリアルタイムで追跡します。GPSシステムは、現場作業中の重複や欠落を防ぎます。テレマティクスデータは、非効率な作業を特定し、故障が発生する前にメンテナンスの必要性を予測します。.

自動化は急速に進展している。自律走行トラクターは、耕起や散布といった反復作業を人間のオペレーターなしで行う。ロボットシステムは、間引き、除草、さらには特殊作物の収穫といった精密な作業を実行する。これらの技術は、労働力不足を解消すると同時に、作業の一貫性を向上させ、重機による土壌の圧縮被害を軽減する。.

自動化の経済的メリットは農場の規模や作物の種類によって異なるが、その流れは明確だ。技術コストの低下と労働力不足が進むにつれ、自動化機器の導入は加速するだろう。.

環境制御型農業

温室、垂直農場、水耕栽培施設など、屋内で食料を栽培することは、根本的に異なるアプローチです。環境制御型農業（CEA）は、天候の変動を排除し、栽培期間を延長し、害虫の発生を抑え、都市部の消費地の近くでの生産を可能にします。.

米国農務省経済調査局は、代替食料生産システムへの官民投資の増加が、制御環境農業（CEA）におけるイノベーションにつながっていると指摘している。これらのシステムには、実績のある温室栽培事業や、新興の垂直農法事業が含まれる。.

CEAはすべての作物に適しているわけではなく、主要穀物は依然として露地栽培されているが、高付加価値の野菜、ハーブ、特殊作物においては、経済的にますます有利になっている。年間を通して生産が可能で、水の使用量が大幅に削減され、農薬が不要になることで、エネルギーコストや設備投資コストの上昇を相殺する価値が生まれる。.

都市人口の増加とサプライチェーンの強靭性の向上が優先事項となるにつれ、制御環境農業（CEA）は食料システムにおいてますます重要な役割を果たすようになるだろう。技術自体はまだ発展途上だが、その概念は既に実証されている。.

土壌の健全性と栄養管理への取り組み

健全な土壌は農業の基盤です。長年にわたる集約農業は、土壌構造を損ない、有機物を減少させ、栄養バランスを崩し、生産性の低下や環境負荷の増大につながっています。.

データを活用して土壌の状態を理解する

現代の技術は、土壌管理をより精密なものにしている。グリッドサンプリングシステムを使えば、圃場のさまざまな場所における栄養分レベルを測定し、土壌に栄養分が不足している場所と、すでに十分な栄養分が含まれている場所を特定できる。.

これは、地域によって状況が異なる場合に、農家が畑全体を同じように扱うことを避けるのに役立ちます。.

肥料をより正確に散布する

可変施肥は、肥料の使用量を実際の土壌ニーズに合わせるのに役立ちます。GPS誘導式散布機は、土壌検査マップに基づいて施肥量を調整し、栄養分が不足している場所には多めに、既に十分な量の栄養分がある場所には少なめに施肥します。.

これは、作物の栄養状態を改善すると同時に、流出、浸出、および不必要な投入コストを削減します。.

長期的な土壌回復を支援する

最小限の耕起、被覆作物の栽培、多様な輪作といった保全型農業の手法は、時間をかけて土壌の健康状態を回復させるのに役立ちます。.

テクノロジーは、精密な播種機器、被覆作物の生育状況を監視するためのドローン画像、土壌品質の長期的な変化を追跡するデータシステムなどを通じて、これらの取り組みを支援することができる。.

経済的実現可能性と導入障壁

技術は机上の空論では問題を解決する。しかし、実際の農家にとって経済的に有効なのだろうか？

答えは、農場の規模、作物の種類、現在の栽培方法によって異なります。精密農業技術には、GPSシステム、センサー、ソフトウェアのサブスクリプション、改造機器など、多額の初期投資が必要です。大規模農場の場合、投資対効果は通常明確です。20～30トンの収量向上と、同程度の投入コスト削減により、技術投資はすぐに回収できます。.

小規模家族経営農場は、より厳しい経済状況に直面している。米国農場の86%を占めるこれらの農場は、大規模な技術投資に必要な資金が不足していることが多い。また、技術的な専門知識や支援インフラも不足している傾向がある。.

導入率にはいくつかの要因が影響します。既存の機器と統合できる技術は、全面的な交換が必要なシステムよりも導入が容易です。明確かつ迅速な投資回収が可能なソリューションは、長年にわたってメリットが得られるソリューションよりも注目を集めます。農家にとって使いやすいインターフェースも重要です。ITの専門知識を必要とする複雑なシステムは、技術的な能力に関わらず、広く普及することはないでしょう。.

教育と実証は極めて重要です。農家は、マーケティングのみで宣伝されたソリューションよりも、近隣の農場で実際に効果を上げている技術をはるかに容易に採用します。普及プログラム、生産者ネットワーク、そして農場での試験研究は、技術普及において不可欠な役割を果たします。.

技術による気候変動への耐性強化

気候変動は、農業にとって最も深刻な長期的な課題である。極端な気温、降水パターンの変化、そしてより頻繁な異常気象は、いずれも食料生産の安定性を脅かす。.

技術は気候変動を止めることはできないが、農業の適応を支援することはできる。気象観測ネットワークと予測モデルは、農家に悪天候を事前に警告する。耐暑性、耐干ばつ性、耐洪水性などに特化した作物の遺伝子改良は、より厳しい環境下でも生産の可能性を広げる。.

精密灌漑は干ばつ時にも生産性を維持する。暗渠排水は豪雨時の浸水を防ぐ。データ分析は季節の変化を考慮した最適な植え付け時期を特定する。これらの適応策はあらゆる場所で有効とは限らない。技術の進歩に関わらず、現在の作物の栽培に適さなくなる地域もあるだろう。しかし、農業が成り立つ地域では、これらの対策によって時間を稼ぎ、生産性を維持することができる。.

FAOは、民間セクター諮問グループを通じて民間セクターのパートナーと連携し、気候変動対策と農業食料システム変革におけるイノベーションの連携に重点を置いてきました。こうした公的機関とテクノロジー企業との協力は、気候変動に配慮したソリューションの開発と導入を加速させます。.

持続可能な集約化：より少ない環境負荷でより多くの生産を実現する

農業は、より多くの食料を生産すると同時に、より持続可能な方法で生産するという、二つの課題に直面している。一見矛盾しているように思えるが、効率性の向上は両方の目標を同時に達成するのに役立つことに気づけば、そうではないことがわかる。.

持続可能な集約化とは、単位面積当たりの収量を増やしつつ、生産単位当たりの環境負荷を削減することを意味します。これを可能にする主要なツールはテクノロジーです。精密農業は、必要な場所に正確に投入資材を投入することで無駄をなくします。総合的病害虫管理は、生物的防除、耐病性品種、標的を絞った施用など、複数の手法を用いて、化学物質の使用を最小限に抑えながら作物を保護します。.

このアプローチはデータによって裏付けられています。包括的な技術パッケージを導入した地域では、生産量が25%増加した一方で、農薬使用量は40%、水消費量は35%減少しました。これらはトレードオフではなく、より賢明な管理によって実現された相乗効果なのです。.

保全型農業の手法も同様の働きをします。耕起を減らすことで土壌構造が維持され、水分が保持され、炭素が固定されると同時に収量も維持されます。被覆作物は土壌浸食を防ぎ、土壌の健康状態を改善し、肥料の必要量を削減します。これらの手法は、専用の機器やモニタリングシステムによって最適化され、技術によって支えられています。.

人間的要素：農家の関与と技術設計

技術は、農家が実際に利用してこそ成功する。これは当たり前のことのように聞こえるが、技術的な機能性を優先し、ユーザーエクスペリエンスを軽視する開発者によってしばしば見落とされている。.

フロリダ大学の研究は、技術開発において農家を中心とすることの重要性を強調している。農家の参加は後回しにすべきではなく、設計の初期段階から指針とすべきである。農家は実際にどのような問題を優先的に解決しようとしているのか？どのようなインターフェースを直感的に操作できると感じるのか？どの程度の技術サポートを必要としているのか？

成功する農業技術には共通の特徴があります。それは、農家が本当に抱えている問題を解決すること、既存の業務フローにスムーズに統合でき、業務全体の再設計を必要としないこと、農家が忍耐力を失う前にすぐに成果を実感できるほど迅速に価値を提供すること、そして教育、トラブルシューティングのためのリソース、迅速な顧客サービスによって支えられていることです。.

これらの原則を無視した技術は、どれほど高度なものであっても、結局は使われずに放置される傾向がある。コミュニティの議論では、熱意を持って購入したものの、導入時の不満から放棄された高価なシステムについて頻繁に言及される。.

普及プログラムは、技術の可能性と実際の応用との間のギャップを埋める役割を果たします。農場での実演、農家ネットワーク、教育ワークショップなどを通じて、農家は技術の可能性と効果的な活用方法を理解することができます。こうした支援体制は、技術そのものと同じくらい重要です。.

将来の展望と新たな解決策

農業技術は急速に進化を続けている。いくつかのトレンドは、現在直面している課題への対処において特に有望視されている。.

• 人工知能の能力は、データ分析から自律的な意思決定へと拡大しつつある。将来のシステムは、単に推奨するだけでなく、実行し、人間の介入を最小限に抑えながら作物管理を継続的に最適化していくだろう。このような自律型農業は、労働力の必要量を削減しながら、効率を劇的に向上させる可能性を秘めている。.
• ロボット技術は、ますます高性能化し、価格も手頃になってきている。除草、間引き、収穫、作物監視といった用途に特化したロボットは、研究段階から商業製品へと移行しつつある。コストが下がるにつれ、これらのツールはより多くの農家や作物に普及していくだろう。.
• 生物学的イノベーションは、機械的イノベーションを補完する。新たな窒素固定微生物は、肥料の必要量を削減できる可能性がある。有益な昆虫や微生物農薬は、合成化学物質に代わる選択肢となる。遺伝子編集技術は、耐性、栄養価、生産性が向上した品種を生み出し続けている。.
• デジタル統合は深化している。センサー、ドローン、GPSシステムといった個々の技術が、統一されたインターフェースからすべての作業を統括する包括的な農場管理プラットフォームに接続されるようになっている。この統合により、システムレベルでの最適化が可能になり、個々の技術の価値が飛躍的に高まる。.

しかし、重要なのは、技術的な能力が高いからといって必ずしも普及するとは限らないということです。将来のソリューションは、経済的に実現可能で、使いやすく、農家の優先事項に合致していなければなりません。どんなに高度なシステムでも、複雑すぎたり高価すぎたりして実用的ではなく、納屋に置かれたままでは意味がありません。.

政策とインフラのニーズ

技術は孤立した状態では機能しない。その潜在能力を実現するには、支援的な政策とインフラが不可欠である。.

1. 多くの農業地域では、農村部のブロードバンドアクセスが依然として不十分である。IoTセンサー、クラウドベースの分析、リアルタイム監視はすべて、信頼性の高いインターネット接続を必要とする。それがなければ、多くの精密農業ツールは機能しない。農村部のブロードバンドインフラの拡充は、政策上の優先事項となるべきである。.
2. 財政支援制度は、農家が技術を導入する上で役立つ。精密農業機器に対する税制優遇措置、保全技術に対する費用分担制度、農場近代化のための低金利融資などは、特に小規模農家にとって、技術導入の障壁を軽減する。.
3. 研究資金はイノベーションを促進する。農業技術研究への公的投資（州立大学、米国農務省のプログラム、国際機関などを通じたもの）は、民間セクターの発展を可能にする基礎知識を生み出す。この官民連携モデルは、非常に効果的であることが証明されている。.
4. 新たな技術に対応するためには、規制枠組みの更新が必要である。遺伝子編集規制、自律型機器の規格、農業情報に関するデータプライバシー保護など、いずれもイノベーションを促進しつつ、正当な懸念にも対処できるような、思慮深い政策が求められる。.

前進する：テクノロジーがもたらす農業の未来

農業は今、まさに正念場を迎えている。直面する課題は現実的で、重大かつ喫緊のものだ。気候変動は容赦なく進行し、水資源は枯渇し、多くの地域で土壌の健全性は低下の一途を辿っている。そして、世界人口は増加し続け、豊富で手頃な価格の食料への期待は高まる一方だ。.

しかし、解決策も同様に現実的だ。精密農業、AIを活用した管理、スマート灌漑、バイオテクノロジー、ドローン、センサー、自動化は理論上の概念ではなく、現在商業農場で目に見える成果を上げている実用的な技術なのだ。.

今後の道のりには、継続的なイノベーションが不可欠であることは言うまでもない。しかし、それだけでなく、より効果的な技術導入、農家への教育、支援政策、そしてインフラ投資も必要となる。必要なツールは既に存在している。残された課題は、それらを多様な農業経営にとって利用しやすく、実用的なものにすることだ。.

農業とは、常に様々な課題に適応していく営みだった。農家は何千年もの間、予測不可能な天候、害虫の被害、市場の変動といった問題に対処してきた。今と違うのは、利用できるツールの高度化と、世界的な食料安全保障の必要性が喫緊の課題となっている点だ。.

テクノロジーは農業におけるあらゆる問題を自動的に解決するわけではありません。農家の知識、経験、そして意思決定能力は依然としてかけがえのないものです。しかし、テクノロジーはそうした専門知識を増幅させ、個々の観察結果を圃場全体の洞察へと変換し、直感を最適な行動へと変え、伝統的な農法を、増え続ける世界人口を養うことができる持続可能で生産性の高いシステムへと変革することができます。.

農業の未来は、まさに今、ニューヨークの実験的なブドウ園、中西部の精密農業農場、AI開発研究所、そして世界中の何百万もの農場で、生産者たちが現実世界の状況に合わせてこれらの技術をテストし、適応させ、改良している中で、形作られている。.

その未来は保証されているわけでも、自動的に実現するわけでもありません。農家、技術者、政策立案者、そして社会全体からの投資、革新、教育、そして取り組みが必要です。しかし、その方向性は有望であり、ツールはますます効果的になりつつあり、真に持続可能で生産性の高い農業を実現する可能性は手の届くところにあります。.

問題は、テクノロジーが農業の諸問題を解決するのに役立つかどうかではない。データはそれを明確に示している。問題は、実証済みのソリューションをどれだけ迅速に普及させ、農家の導入を支援し、世界中の多様な農業システムにおいてその可能性を実現するために必要なインフラを構築できるかということだ。.

よくある質問