コメの価格が壊れた日：コメ高騰の元凶は農水省だ！

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農水省が招いた「高騰」と「不信」

コメ高騰の真犯人は農水省だ。作況指数の2年連続ミスにより実際の不作が隠され、「消えた21万トン」などと供給不足をごまかしてきた。時代遅れの収穫量予測は市場を混乱させ、結果として価格の高騰を招いた。国民の主食が危機に瀕しているにもかかわらず、農水省は一切責任を取ろうとしない。この状況を打開するには、農水省統計部の解体と、科学的な統計手法の導入以外にない。

農水省の作況調査は、全国8,000の圃場を道府県ごとに無作為抽出して実施されている。しかし、品種・地域・微気象・技術の違いによる分散が大きく、調査母集団としての代表性は低い。さらに、近年の異常気象も十分に反映されていない。2023年・2024年ともに実際には不作であったにもかかわらず、作況指数は「101（平年並み）」と過大評価され、農家やコメ業界に混乱をもたらした。統計学的な欠陥により、市場の信頼性はいまも損なわれたままである。

農水省は、水田を層別抽出してサンプルを選定していると説明するが、その基準は曖昧であり、品種差や地域差を十分に補正できていない。さらに、現場の水田農家の観察力を活かす仕組みがなく、坪刈り調査に過度に依存している。この方法では、微気象や生育の変動を的確に捉えることができず、サンプル配分の不均衡により信頼区間も広くなる。その結果、不作を見逃し、市場からの信頼を大きく失うこととなった。

言い換えれば、農水省の調査は、収量にバラつきの大きい水田を適切にグループ分けせずに、ランダムに抽出しているため、結果として収量のばらつきが大きくなり、予測の精度が低下している。たとえば、多収品種と一般品種、水不足の影響を受けた地域とそうでない地域が区別されないまま混在し、そのズレが平均収量を実態から乖離させてしまう。しかも、どの程度ずれているのかさえ把握できないまま調査結果が出されているのが現状だ。

標本数の偏りが統計の歪みを生む

農水省によるランダム標本の抽出方法そのものも、統計学的に見て疑問が残る。たとえば、コメ生産量日本一の新潟県では370筆が調査対象とされているのに対し、石川県では185筆にとどまっている。しかし、新潟の水稲作付面積は石川の約5.5倍にものぼるにもかかわらず、標本数はわずか2倍程度にすぎない。この偏った配分について農水省に理由を尋ねても、「昔からそうしている」とするばかりで、納得のいく説明は得られない。新潟の予測が外れれば全国の需給や価格に与える影響は極めて大きいにもかかわらず、調査設計の見直しは一向に進んでいない。

コメ生産量1位の新潟県と2位の北海道における統計上の問題は、全国の作況指数に大きな歪みをもたらしている。両県の作付面積はほぼ同等（新潟が北海道の1.07倍）であるにもかかわらず、調査対象となるサンプル数は、新潟370筆に対し北海道は600筆と、1.62倍にも達している。この不均衡は、サンプルの選定基準が曖昧であることに起因し、調査の精度を損ねる要因となっている。さらに、異常気象の影響も補正されておらず、両地域で収量誤差が拡大すれば、広大な作付面積を背景に、全国の統計値に与える影響は極めて大きくなるリスクがある。

品質無視と杜撰な現場運用の実態

作況指数に品質差が反映されないという問題も見過ごせない。たとえば、新潟県の2023年の作況指数は「98（やや不良）」とされたが、実際には猛暑の影響で品質が大きく低下した。コシヒカリの一等米比率は5％未満と過去最低を記録し、例年の80％前後から大幅に落ち込んだ。白濁粒や胴割れが急増し、歩留まりが下がったことで、食用米として出荷可能な量も大きく減少した。にもかかわらず、農水省はこの品質低下を作況指数に反映させず、結果として供給量を過大評価してしまった。

現場で行われる作況調査には、深刻な欠陥がある。水田の借地化が進むなかで、耕作者が不明な圃場が増加しており、その場合には代替圃場の選定が現場の裁量に任されている。この運用は、農水省調査の根幹である「ランダム性」を大きく損なうものだ。さらに、調査後に水田農家からの確認サインが不要とされており、本当に適切な調査が行われたのかを検証する手立てがない。こうした運用では、適当に選ばれた圃場データが混入しても、そのまま統計に使われるリスクが極めて高い。

農業評論家の土門剛氏は、「農家のサインもないまま、調査費用を税金から計上するのか」と農水省統計部に問いただしているが、いまだに明確な返答はない。こうした中、農水省の作況調査において「空出張」疑惑も浮上している。空出張とは、実際には行われていない出張に対して経費を請求する不正行為だ。農水省は過去にも、不正な経費処理や統計の不備をめぐって批判を受けたことがあり、調査への不信感はいっそう強まっている。

非公開・主観・時代遅れの三重苦

データの非公開性も、作況調査への信頼を損なう大きな要因である。農水省は、作況指数の根拠となるデータについて外部からの検証を拒んでおり、そのため統計手法の改善が進まない。一方、アメリカ農務省は基礎データを公開し、民間の専門家による検証を通じて統計精度の向上を図っている。さらに、同分野では競合する民間サービスも存在し、政府統計との間で切磋琢磨がなされている。それに対して、日本の農水省は閉鎖的な体質を温存し、不透明な運用によって杜撰さを覆い隠している。こうした姿勢が、調査への不信を一層深めている。

長年、現場の農家から指摘されてきた「ふるい目」の問題も深刻だ。農家は通常、1.8〜2.0mmのふるいを用いて小粒やくず米を除いているが、農水省が定める「平年収穫量」の基準はいまだに1.70mmで固定されたままである。この基準の更新は長らく行われておらず、農家の実態と乖離した状態が続いている。その結果、統計上の収量と現実の収量との間にズレが生じ、収量誤差を助長している。こうした農水省の硬直的な統計運用により、市場に対する信頼性は低下する一方だ。

平年収穫量は、「栽培前に気象や低温・日照不足などの被害が平年並みであると仮定し、直近30年間の実収量から10aあたりの収量を予測し、作況指数の基準とする」と定義されている。しかしこの方法は、統計学的にはすでに時代遅れと言わざるを得ない。異常気象が常態化している現在において、「平年並み」という前提は極めて非現実的であり、この仮定と実際の気象条件との乖離が、予測と実収量の間に大きな誤差を生む原因となっている。すなわち、仮定の前提と現場の実態が乖離し、統計の信頼性を損ねているのが現状だ。

平年収穫量の設定は、検討会の委員による口頭の意見をもとに、最終的には官僚が決定するという旧態依然とした体制で運用されている。そのため、判断は主観的かつ不透明である。技術進歩の反映にも定量的な基準が存在せず、異常気象に対する評価も十分ではない。このような手法では、統計学的に求められる客観性や再現性が確保されず、バイアスの混入リスクが高まる。農水省による閉鎖的な運用では、政治的な意図による介入も自由自在である。

アメリカに学ぶ先進的手法

アメリカでは、日本の農水省と同様の現地実測に加えて、衛星データ（気象・土壌・葉緑素など）や農家からの報告も統合し、生育状況を週次で更新・検証している。広大な農地を対象としながらも、約2,000のサンプルで効率的かつ高精度な予測を実現しており、統計手法としては層別サンプリングを活用している。これに対し、日本の農水省は依然として坪刈り調査に過度に依存しており、気象や土壌条件、生育状況といった動的要因を統計に十分反映できていない。その結果、作況予測に誤りが生じても、その原因を特定することが困難である。

アメリカでは、当年の収量予測にとどまらず、線形トレンドモデルを用いて将来の収量トレンドも予測している。過去100年にわたる収量データや技術進歩の影響を加味し、コメについては年平均で1エーカーあたり約70ポンドの増加が見込まれており、2034/35年度の生産量は2億5,200万cwtと推定されている。日本においても、将来のコメ生産量は国民の食と農に直結する重要な関心事である。科学的かつ透明性のある予測に基づいて、信頼されるコメ業界の構築が求められている。

コメの作況調査・改善案一覧

① 層別分析の導入
品種や地域ごとに収量の分散を層化し、特に作付面積に応じてサンプル数を適切に割り当て、層内のばらつきも統計的に補正する。恣意的なサンプル数の設定を改め、アメリカの手法に倣って効率性と精度を高めることで、科学的な収穫量予測の基盤を構築。異常気象下でも信頼性の高い推定を可能にする。

② 農家報告の追加
地域ごとに代表的な農家を抽出し、異常気象、生育状況、直播栽培の普及など技術変化に関する情報を収集。分散の変動要因を補完し、実測データと連携させることで、坪刈り調査への依存から脱却。①の層別分析と統合することで、予測の現実性と正確性を高める。

③ 速報性と透明性の向上
現行の年3回（夏期・収穫前・収穫時）の公表では不十分。生育初期から予測を開始し、予測誤差を逐次修正・更新。データを積極的に公開し、外部検証を促進する。アメリカの生育進捗報告や統計公開手法を参考に、精度向上と信頼回復を図る。

④ 飼料用米混入の防止
飼料用米は調査対象外であり、多収品種が多いため混入すると収量平均が過大となり、不作が隠されやすい。調査前に圃場の用途を厳格に定義し、農地台帳と衛星データを連携させて飼料用米圃場を事前に除外。調査対象を明確化し、統計の信頼性を確保する。

⑤ ふるい目幅と品質基準の見直し
平年収穫量の基準ふるい目（1.70mm）を、実態に即した1.8～2.0mmに変更。加えて、一等米比率や歩留まりの低下も予測に反映し、目的である「食用米」の供給量を正確に把握する。農家や事業者の実感と統計の乖離を縮め、過大・過小評価を防止。

⑥ 品質を加味した総合予測モデルの導入
単なる収穫量（kg/ha）だけでなく、一等米比率と歩留まり率を掛け合わせた「食用米供給量 = 収穫量 × 一等米比率 × 歩留まり率」を予測対象に設定。品質を説明変数としてモデルに組み込み、過大評価のバイアスを補正し、供給予測の精度を向上させる。

⑦ 将来トレンドの予測と公表
アメリカの線形トレンドモデルのように、過去の収量データや技術進歩をもとに将来の収量トレンドを長期的に予測し、毎年公表。異常気象や需要構造の変化にも対応し、国民がコメ生産の将来像を把握できるようにする。持続可能で透明性のある農業政策の基盤となる。

信頼を取り戻すには農家主導しかない

しかし、いくら農家や米穀業者が統計の誤りを指摘しても、一切の非を認めようとしない“無謬性”体制の農水省に、自己改革はもはや期待できない。いまこそ、志ある稲作農家と米業者が連携し、科学的で透明性のある作況指数を自ら構築すべき時である。自ら資金を拠出し、収穫量予測システムを整備し、不足時や過剰時には責任ある説明を行う。生産者が主導してコメの高騰危機を克服し、信頼回復を果たす以外に道はない。

最終的に、すべての責任は農水省ではなく、コメの供給者たる稲作農家自身に帰結する。コメの「量・質・価格」、そしてその将来に対して責任を負い、国民から広く信頼される存在となることが求められている。高騰危機を本当に解決するには、農家自身が主導してコメの安定供給体制を築き、供給責任を全うするしかない。もしも国民から信頼を失えば、日本の米産業に未来はない。

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