新しいゲームと農業のコラボ
若返った直が作ったゲームのイメージをもっとわかりやすくする。
人工知能が、よく似た農地、または収穫に同等の作業時間なり、コストが必要だと割り出した農地AとBで、植え付けや途中の追肥、水やり、間引き、収穫などの作業をどれだけ省エネで良い収穫をするかを競うゲームを作り、頒布する。
このゲームを制作するまでに、直は農家さんを取材し経験値や気象情報などとの関係をAIにデープラーニング（人工知能に、良い収穫に導く条件を基礎的なデーターとして学習させた後は、他の条件でも良い収穫した例があるなら探すよう促し、基礎データーとの条件と何がどう違うのかなどを自習させる。更に費用対効果なども計算させる。）その結果人智を超えた様々な収穫までのプログラムを提案してくれるはず。
そこで、経営者はAIの提案を参考に、使える費用の上限や農場の作業を担う人材の確保や、人材の配置、機械との相性などを考えて種まき前の準備から収穫までの概ねの作業や管理を計画し発表する。
つまりA農地のやり方の概ねな条件とB農地のやり方の概ねな条件がネットに発表されると、フォローしてくれる人ができ、その中からゲームプレーヤーを募集する。
ゲームプレーヤーが、選択したアバター農地に対して、使う機材、人材、肥料等の選択や与え方（一回に与える量、その時の気候や畑の土の温度や湿度等の情報も示される）実行するを選ぶと、その度にAIの予測する作物の様子が更新されていく。また実際の農地で起こる台風などの情報もアバター農地に影響を与える。アバター農地Aとアバター農地Bの管理の質や成果が評価されていくゲームを直が考案しヒット商品となる。
アバター農地AとBはプレーヤーの数だけあり、複数のゲームの舞台となるので、時には何万パターンも収穫までのストーリーが展開される。
実際の農地では、ゲーム上の賢い選択が応用されて、農業にも技術革新が起こる。更にゲームプレーヤーに課金されたゲーム会社の収益の一部が、農業の技術革新に使われる。新しい機材の購入支援金であるとか、機械研究開発支援金のような使われ方をイメージしている。
もう一つの狙いは、実際に農業に従事経験のないゲームプレーヤーが、リアルに農業従事者を志すきっかけを作るかもしれない。
直考案 果樹収穫ゲームのドローン機材など働くロボットのイメージ
①果物の熟れ具合など、収穫適期をAIに概ね学習させる。その条件を満たした果実をドローンが撮影しながらマーキングし摘み取る順番や一回に包み取る個数を設定していく。
②収穫する人型ロボットか車型ロボットには指付きアームがあり、マーキングされた果実の下に移動すると、ラップ状の資材が設定した大きさと速さで出てくる。①の設定が自動的に連携最適化される。
③アームの先の指は②で出てきたラップ状の資材に①で選んだ果実を順番に収穫していく。包んだ果実を、このとき計量も行いグラム数が包みに印刷される。
③でできた果実の入った包みはロボットに搭載された簡易なベルトコンベア機能に委ねられ、人が待機して、検品しながら箱に詰める。