ヴァージニア工科大学とバーモント大学の研究者らが共同で行った新研究が、北米の認定農業アドバイザー（CCAs）がAI支援意思決定システム（AI-DSS）をどのように評価するかを初めて大規模な実証的に明らかにした。この研究は『Technological Forecasting and Social Change』に掲載され、農業分野におけるAIツールの実用化に向けた重要な知見を提供している。 研究を主導したヴァージニア工科大学のマアズ・ガルデジ准教授と、バーモント大学のアシム・ジア教授、ドナ・M・リッツォ教授、スコット・C・メリル研究准教授、大学院生のベンジャミン・E・K・ライアン氏とハリメ・アブアヤーシ氏らが、アメリカ農学会と協力して実施。また、サウスダコタ州立大学のデイビッド・クレイ教授、ケンタッキー大学のジョン・マメイン教授も共同研究に参加した。 研究チームは離散選択実験を用いて、農業アドバイザーがコスト、精度、空間的解像度、データ所有権といった要素の間でどうトレードオフを判断するかを分析。その結果、技術的な性能以上に、コストの安さとデータ所有権の透明性、特に共有型やオープンモデルが採用に大きな影響を与えることが判明した。 ガルデジ氏は「AIツールの性能は重要だが、農業現場ではコストとデータ所有権が決定的な選択要因だ。アドバイザーはAIに専門的判断を置き換えてほしいとは思わず、むしろ専門知識を補完するツールを求める」と指摘。ジア教授も「農民が信頼する農業専門家であるCCAsにとって、AIは代替ではなく補助であるべきだ」と強調。これにより、生産性、公平性、気候適応性を兼ね備えた農業システムの構築が可能になると結論づけた。 研究は、AI開発者や政策立案者が技術的性能だけでなく、現場の価値観や制約に配慮した「社会技術的アプローチ」を取ることが不可欠だと訴えている。リッツォ教授は「AIの目標は、単なる性能向上ではなく、多様な農場やアドバイザー体制に適合する信頼できる、文脈に応じたツールの実現だ」と述べている。