1536. 気候変動下の農業を支える「Smart Systems Breeding」とは

これまでの植物育種は、高収量品種の開発を通じて農業生産性の向上に大きく貢献してきました。しかし、その多くは単一作物を大規模に栽培する「単作（sole cropping）」を前提として最適化されており、近年求められている持続可能で気候変動に強い農業システムとの間にギャップが生じています。Nature Foodに掲載されたRezaeiら（2026）の論説は、この課題に対する新たなアプローチとして「Smart Systems Breeding」を提案しています。同論説では、従来のように環境の違いを統計的に平均化するのではなく、環境の多様性を育種に資する情報として活用し、地域や栽培条件に適した品種を開発・配置する考え方が示されています。

同論説によれば、近年は気候変動に伴う干ばつや高温などの影響を背景に、混作（intercropping）、品種混合栽培、アグロフォレストリーなどの多様化農業がレジリエンス向上策として注目されています。一方で、現在普及している多くの品種はこうした条件を前提として育種されておらず、単作環境では高い生産性を示すものの、多様化した栽培体系では必ずしも最適とはならない場合があると指摘されています。例えば、単作向け品種は資源獲得において競争的な特性を持つ一方、混作では他作物との補完関係が重要となるため、求められる形質が異なるとされています。

Smart Systems Breedingの特徴は、品種（Genotype）、組み合わせる作物・品種（Genotype）、環境（Environment）、栽培管理（Management）の相互作用、すなわち「G×G×E×M」を考慮する点にあります。環境の違いを「統計的なノイズ」ではなく「育種情報」として積極的に活用する点にあります。従来の育種では、多地点試験の結果を平均化し、広域で安定的に生育する品種の開発が重視されてきましたが、同論説では、多様化農業においては地域ごとの条件に応じた最適解を導く必要があるとしています。
また、その実現手段として、農家、研究者、育種家が連携する「Living Lab（リビングラボ）」の重要性が示されています。農家圃場を活用した分散型の実証とデータ収集を行い、得られた知見を育種や栽培設計に反映する仕組みです。さらに、環境モニタリング、作物モデル、AIなどを組み合わせることで、「どの品種が、どの地域で、どのような栽培体系に適するか」を継続的に学習し、品種開発と現場実装を一体的に進めることが提案されています。

一方で、著者らは課題についても指摘しています。農家由来データのばらつきや、品種・環境・栽培管理・作物間相互作用の複雑性に対応するためには、データの標準化や高度な解析手法が不可欠とされています。また、農家の継続的な参画やデータ共有の仕組み、政策や市場制度との連携も重要な前提条件とされています。特に欧州においては、環境保全や生態系サービスへの貢献に対する支払い制度と連動させることで、多様化農業に適した品種の普及を促進する必要性が指摘されています。

以上、本論文が示しているのは、気候変動下においては、従来のように広域適応性の高い品種のみを追求するアプローチには限界があると考えられています。地域ごとの環境や栽培体系の違いを踏まえ、最適な品種と農業システムを組み合わせていく視点が、今後の持続可能な農業の実現に向けて重要になると考えられます。Smart Systems Breedingは、その具体的な方向性の一つを示すものといえます。

（参考文献）
Rezaei, E.E., Brinch-Pedersen, H. & Ewert, F. Smart breeding for diversified agricultural systems. Nature Food (2026). https://doi.org/10.1038/s43016-026-01382-5

（文責：戦略統括室　飯山みゆき）