私たちが毎日口にする野菜や果物に残留する農薬——この「見えない脅威」に、AIが新たな解決策をもたらそうとしている。従来の洗浄や加熱処理では限界があった残留農薬の管理に、人工知能がどのように挑むのか。2025年の締めくくりに、テクノロジーが拓く食の安全の未来を探る。
2025年12月24日、Moleculesに掲載された研究「Strategies to Determine and Mitigate Pesticide Residues in Food」が、食品中の農薬残留の形成、検出、規制、軽減について食物連鎖全体を分析した。研究は、農薬曝露の削減には農業慣行、食品加工、家庭での準備、規制監視、デジタルツールにわたる協調的な行動が必要だと指摘する。
家庭レベルでは流水での洗浄が表面残留を削減するが、浸透性農薬には効果が限定的である。産業規模ではオゾン水洗浄、超音波処理、コールドプラズマ処理などの技術が検証されている。人工知能は農薬残留管理の新たなツールとして浮上し、AI駆動型モデルが農薬特性、作物の種類、環境条件、加工方法のデータを分析して残留挙動を予測する。AIは精密農業での農薬散布の最適化や、規制におけるリスク評価の強化に活用されている。
From: 
AI steps in where traditional food safety measures fall short
【編集部解説】
今回の研究が示すのは、農薬残留という「見えない脅威」が、単なる農業の問題ではなく、グローバルな食品システム全体に関わる複雑な課題だということです。各国で異なる最大残留基準値が設定され、長大なサプライチェーンを経て私たちの食卓に届く食品は、収穫時点では基準値内でも流通過程で濃度が変化する可能性があります。
特に注目すべきは、気候変動がこの問題をさらに深刻化させている点です。気温上昇と降雨パターンの変化により害虫の発生圧力が増し、農薬への依存度が高まる一方で、同じ気候条件が残留物の挙動にも影響を与えています。つまり、私たちは二重の課題に直面しているのです。
ここで重要な役割を果たし始めているのがAI技術です。研究が指摘するように、AIは農薬残留の検出や削減そのものではなく、むしろ「予測」と「最適化」において力を発揮します。膨大なデータセットから農薬の特性、作物の種類、環境条件、加工方法の相関関係を学習し、従来の統計手法では見落としていたパターンを発見できるのです。
具体的な応用例として、精密農業の分野では、AIが最適な農薬散布のタイミングと量を算出することで、発生源での残留を最小化しています。規制当局側では、地域やサプライチェーン全体のデータを分析し、コンプライアンス違反の兆候を早期に検出するシステムが稼働し始めています。
さらに興味深いのは、消費者向けアプリケーションの登場です。AI支援の選別システムが汚染された農産物を効率的に識別し、家庭での調理方法についてもエビデンスに基づいた推奨を提供するツールが開発されています。ただし、これらの技術は既存の食品安全フレームワークを置き換えるものではなく、あくまで強化するものだという点が重要です。
一方で、課題も存在します。AIの精度はデータ品質に大きく依存するため、途上国など監視体制が十分でない地域では恩恵を受けにくい可能性があります。また、アルゴリズムの透明性と公衆衛生目標との整合性をどう担保するかも、今後の重要な論点となるでしょう。
日本の読者にとっては、輸入食品の安全性確保という観点からも重要なテーマです。日本は食料自給率が低く、多くの農産物を輸入に依存しています。グローバルな食品システム全体で農薬残留管理が強化されることは、私たちの食の安全に直結します。
この研究が提示する「包括的なロードマップ」は、従来の事後対応型管理から予防型管理への転換を示唆しています。AIはその転換を加速させる触媒として、食品安全の未来を形作る重要な役割を担っていくことになるでしょう。
【用語解説】
農薬残留
農作物に散布された農薬が、収穫後も食品中に残存している状態を指す。化学構造や環境条件により、残留期間や濃度が異なる。食品安全上の重要な監視対象である。
浸透性農薬
植物の組織内部に浸透し、維持される性質を持つ農薬。表面に付着するだけの農薬と異なり、洗浄では除去が困難である。害虫が植物を摂食する際に効果を発揮する。
食物連鎖
農場から食卓まで、食品が生産、加工、流通、消費される一連の過程。各段階で農薬残留の管理が必要となる。
精密農業
センサー、GPS、データ分析などの技術を活用し、農地の状態に応じて最適な農業資材の投入を行う農法。過剰な農薬使用を抑制し、環境負荷を低減できる。
最大残留基準値（MRL）
食品中に残留する農薬の許容される最大濃度。各国の規制当局が設定し、国際的に基準が異なる場合がある。輸出入時のコンプライアンス上の重要な指標である。
AI駆動型モデル
大量のデータを学習し、パターン認識や予測を行う人工知能システム。農薬残留管理では、残留挙動の予測や最適な散布計画の策定に活用される。
コールドプラズマ処理
低温のプラズマを利用して農薬残留を分解する技術。反応性ガス種が農薬と相互作用して分解を促進する。食品の品質を保ちながら残留削減が可能である。
サプライチェーン
原材料の調達から製造、流通、販売までの一連の供給網。グローバル化により複雑化し、各段階での農薬残留管理が課題となっている。
コンプライアンス
法規制や基準への適合状態。農薬残留においては、各国の最大残留基準値を遵守することを指す。国際貿易では複数の規制体制への対応が求められる。
【参考リンク】
Molecules（学術誌）（外部）
MDPI社が発行するオープンアクセスの学術誌。今回の農薬残留研究が掲載された。
世界保健機関（WHO）農薬評価プログラム（外部）
WHOによる農薬の健康影響評価と国際基準策定を行うプログラム。
国連食糧農業機関（FAO）農薬管理（外部）
FAOによる農薬の適正使用と残留基準に関する国際的な取り組み。
【参考記事】
Comprehensive evaluation of pesticide residues in soil and water（外部）
AI・機械学習が農薬の環境中での挙動予測に活用される最新研究。
From field to table: Ensuring food safety（外部）
農場から食卓までの農薬残留削減手法を包括的にレビューした研究。
Innovative Analytical Approaches for Food Pesticide（外部）
バイオセンサーやSERSなど、革新的分析手法を紹介するレビュー。
【編集部後記】
毎日口にする野菜や果物に、どれだけの農薬が残留しているか、考えたことはありますか。洗浄だけでは不十分な浸透性農薬の存在や、流通過程で濃度が変化する可能性など、この問題は私たちが思っている以上に複雑です。
AIが農薬散布の最適化から残留予測まで担い始めている今、テクノロジーが食の安全にどう貢献できるのか、一緒に注目していきませんか。私たち消費者にできることは何か、皆さんはどうお考えでしょうか。
