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エグゼクティブサマリー
「食のDX」は、単なる“食のデジタル化（業務効率化）”ではなく、食のバリューチェーン（生産・加工・流通・消費）と「食べる行為」そのものを、データ・AI・ロボット・バイオなどで再設計し、価値（QOL、体験、健康、環境、信頼）を作り変える変革として捉えるのが実務的です。日本では農林水産省が設立したフードテック官民協議会が掲げる「持続可能な食料供給」「生産性向上」「個人最適化された豊かで健康な食生活」という三つの狙いが、食のDXの“政策的な背骨”になっています。
技術面では、スマート農業（ロボット・AI・IoTによる省力化と計測）、3Dフードプリンター（形・食感・栄養のカスタマイズ）、細胞培養食品（いわゆる培養肉を含む新カテゴリー）、AI献立・需要予測（“余らせない”サプライチェーン）、厨房ロボ（調理の再現性と省人化）が同時並行で進み、相互に結びつきつつあります。各領域は「単体の発明」よりも、データ連携・運用設計・規制整備・消費者理解といった“社会実装の設計”が成否を左右します。
ただし、サステナビリティの評価は一枚岩ではありません。たとえば培養肉は、将来シナリオでは土地利用や排出で優位になり得る一方、現状に近い生産（精製度の高い培地や電力構成）では、温室効果ガス排出が大きくなり得るという研究もあり、前提条件（電力、培地、工程）が結論を決めます。したがって「技術＝自動的に環境に良い」という語りは危険で、LCA（ライフサイクル評価）と規制・表示の設計が不可欠です。
経済面では、農林水産省の委託調査が、フードテックの世界市場を2020年約24兆円から2050年約279兆円へと推計しており（定義と仮定に依存する「予測」である点に注意）、大きな成長余地が政策・金融の関心を集めています。一方で、サービス終了や事業転換も現実に起きており、技術・規制・需要の“三つ巴”を見誤ると、普及は伸びません。
定義と背景
まず「DX」自体が“IT導入”ではなく、デジタル技術を前提にビジネスや産業のあり方を変える概念として、経済産業省が2018年のDXレポートで問題意識（競争環境の変化、レガシー刷新、変革の遅れ）を提示して以降、産業政策の中心語になりました。食のDXは、この“変革志向のDX”を、食産業と食生活へ適用したものと整理できます。
次に「フードテック」は、経済産業省が「サイエンスとエンジニアリングによる食のアップグレード」と表現し、食の技術革新を“社会課題解決と産業競争力”の両面から位置づけてきました。行政の言葉遣いに従えば、食のDXは「フードテック」と「DX」の交差領域であり、食を“供給する仕組み”と“食べる体験”の同時アップグレードだ、というのが政策文脈に近い定義になります。
日本では、農林水産省主導で2020年10月に「フードテック官民協議会」が設立され、食・農林水産業の発展と食料安全保障を強化するため、資源循環型の食料供給システムや“高い食のQOL”を実現する新興技術の国内基盤づくりを掲げました。協議会は、会員の参画を得てワーキング等を動かすことで、個々の技術開発だけでなく、消費者へのアプローチ（サステナブル行動の促進など）まで議題に含めています。
「食のDX」が急速に注目された背景には、人口減少・高齢化による担い手不足、気候変動による不確実性、そして食料安全保障の強調があります。スマート農業では、2019年度から全国で実証事業が展開され、さらに2024年にはスマート農業技術活用促進法が成立・公布・施行され、計画認定を通じた支援措置（金融等）を制度化しました。つまり日本は“技術実証→制度化”のフェーズへ移りつつあります。
もう一つ重要なのは、食のDXが「巨大な既存市場」の上に起きる点です。農林水産省資料では、食用農林水産物の生産額に食品製造業などが付加価値を付け、国内最終消費として約76.1兆円規模の市場が形成されていると整理されています（推計であり、年次や統計の組み合わせに注意が必要とも明記）。DXはこの巨大市場の“情報・物流・調理・購買”の摩擦（ムダ、待ち、偏在、ロス）をどこまで減らせるかが問われます。
本稿での作業上の定義（前提）を明示すると、ここでいう「食のDX」は、①生産・加工・流通・外食・家庭内調理のデータ化と最適化、②新食品（代替・培養など）と新製造（3Dプリント等）による供給構造の再編、③“食べる”を栄養摂取だけでなく、体験・健康・家族/社会的つながりのデザイン対象として扱う潮流、の三つを含む広義の概念として扱います。この広義の扱いは、官民協議会が掲げる三つの目的（供給・生産性・個人最適化）と整合的です。
主要技術と事例
スマート農業／アグリテックは、農林水産省が「ロボット技術やICTを活用して超省力・高品質生産を実現する新たな農業」と説明し、資材高騰・人手不足のなかで社会実装を急ぐ領域です。実証事業は、ロボット・AI・IoT等を現場導入して経営効果を明らかにする目的で2019年度開始、全国で多数地区が採択され、成果・経営分析を公開する仕組みも整備されています（農研機構の成果ポータル等）。
企業例として、クボタは営農支援システムKSASで圃場・作業記録・機械稼働・作物情報などを“見える化”し、可変施肥やメンテナンス提案まで含むデータ活用を提案しています。同社は自動運転機能を搭載する「Agri Robo」系統の製品情報も公開しており、人の作業を置き換えるだけでなく、作業条件の均質化・再現性を狙う方向性が読み取れます。
スマート農業の“もう一つの到達点”が、施設・工場型の生産です。植物工場領域ではスプレッドが、大規模自動化植物工場「テクノファームけいはんな」で稼働率の高さや日産規模を公表し、工場内工程の自動化・安定化による供給を訴求しています。これは天候・病害等のリスク分散や、計測と制御による品質安定という、DX的発想が“物理空間”へ延長された事例です。
3Dフードプリンター（フードプリンティング）は、「柔らかい材料を層状に積む／あるいは別方式で成形し、見た目・食感・栄養を設計可能にする」技術群として、介護・医療食や新しい食体験で注目されています。日本では山形大学古川研究室が「JETCOCK」など3Dフードプリンターを展示し、未利用食材の再資源化や冷凍技術と組み合わせた未来食の文脈で発信しています。研究室の展示が万博企画へ組み込まれている点は、研究→社会実装→体験設計が接続し始めたサインでもあります。
産学連携の起業例として、F-EATは2024年に設立され、3Dフードプリンティングの材料・メニュー開発、ソフトウェア、コンサルまで事業範囲に含めています。同社の発信は、3Dプリントを“機械”ではなく、食の設計・共有・知財化を含むプラットフォームとして捉える方向性を示します。
装置ベンダーの例では、Lasercookがレーザー式フードプリンタとして、大学特許の活用や、プラントベース・未利用農水産物由来粉末からの造形などを掲げています。ここで重要なのは、3Dプリントが「フードロス（材料側）」と「食文化・意匠（表現側）」を同時に扱える点で、DXが“効率化だけ”に終わらない可能性を示します。
海外の周辺領域として、栄養のパーソナライズを3Dプリントで行うNourishedのような事例もあります。一方で日本向けサービス「NOURISH3D」が2025年に終了していることは、技術が成立しても、規制対応・継続購買・物流・原価などの要因でビジネスが継続しないケースがあることを示す“逆方向の教訓”です（終了理由は公表ページからは特定できません）。
培養肉（より広くは細胞培養食品）は、技術だけでなく規制と社会受容が市場形成を決める典型例です。海外ではSingapore Food Agencyが2019年にノベルフード規制枠組みを導入し、事前の安全性評価を要求しています。米国ではFDAが2022年に動物細胞培養技術由来食品について初の事前相談を完了したと公表し、続いてUSDAが2023年に販売に必要な検査・監督のマイルストーン（検査権限付与等）をめぐる動きが報道・発信されています。規制の存在は、単に“制約”ではなく、品質保証と市場信頼を担保するインフラです。
国別に見ると、イスラエルではイスラエル保健当局が培養牛肉について安全性判断を示したとする公的文書（米国農務省の現地報告）もあり、規制受理が国際競争（投資誘致・輸出）に直結し得ることが分かります。
日本側の制度整備は、行政機能の移管も含めて進行中です。食品衛生基準行政は2024年4月に厚生労働省から消費者庁へ移管され、細胞培養食品は食品衛生基準審議会の新開発食品調査部会で継続的に議論されています。2026年2月の会合では、細胞培養食品ガイドラインの骨子（案）が示され、製造管理・品質管理、汚染防止、細胞の安定性など具体項目が整理されていることが公表資料から確認できます。
国内企業ではインテグリカルチャーが細胞農業のプラットフォーム（CulNet）を掲げ、2025年9月期の黒字化を公表しています（財務詳細は本文からは限定的で、事業柱の説明が主）。技術的には“研究開発段階→事業化段階”へ移るという自己位置づけであり、国内でも「研究機関発の技術」だけでなく「事業として回る仕組み」を探るフェーズに入っていることがうかがえます。
AIレシピ／献立最適化は、消費者に最も近い食のDXであり、健康・時短・家計・ロス削減の複数価値を束ねやすいのが特徴です。味の素の献立提案サービス「未来献立」は、栄養バランス（“ツジツマ”）と嗜好学習を組み合わせた設計を公開しつつ、2026年4月でのサービス終了も告知しています。この事例は、AI献立が“技術としては成立”しても、事業としての採算や優先順位で継続が左右され得ること、そして生活者に近い領域ほどプロダクト運用（継続率・課金・データ基盤）が難しいことを示唆します。
購買・需給の最適化では、オイシックス・ラ・大地がAI需要予測を導入し、購買・レシピ・販促データ等を学習させて予測誤差率の改善を示したと発表しています。これは、DXが“個人の献立”だけでなく、“企業の発注・在庫・廃棄”に直結し、フードロスや欠品といった社会課題をオペレーションで削る方向に進んでいる例です。
レシピ・購買データのAI活用の具体例としては、クックパッドが開発者ブログでレコメンドのアルゴリズム変遷を説明しており、一般に見える“おすすめ”の裏に、推定・学習・評価の継続改善があることが示されています。またdely（クラシル）も、レシート画像をOCR+AIで分析する「AIレシート」等の機能提供や、購買データを起点としたマーケティングDXを公表しています。食のDXは「作る／食べる」だけでなく、「買う」を可視化して経済を動かす面も強くなっています。
料理自動化（厨房ロボ・盛付ロボ）は、外食・中食の人手不足と品質均質化を背景に伸びる領域です。TechMagicは炒め調理ロボットを用いた万博向け店舗導入や、ロボットとミールキットを組み合わせたオートキッチン構想などを発表しており、「温度・時間等の条件のプログラム化」「カスタマイズ注文」「省人化」を同時に狙っています。
盛付・検査・包装の自動化ではコネクテッドロボティクスが、惣菜盛付工程の統合ロボットラインを実装し、従来1ライン7名の工程が2名程度に省人化可能になったと公表しています（個別工場への導入例に基づく数値であり、他現場へ一般化する際は設備・品目条件が前提になります）。また、寿司・米飯分野では鈴茂器工がロボット市場での実績を発表しており、ニッチに見える自動化が“日本食の工業化”を通じて国際展開する構造も見えます。
家庭向けの象徴例としてはMoley Roboticsがロボットキッチンのショールーム開設などを発信しており、調理自動化が“業務用の省人化”から“生活者の贅沢・体験”へも伸びる可能性を示しています。ただし現時点では高価格帯の色彩が濃く、普及にはコスト・安全認証・メンテやレシピ資産が壁になります。
最後に、エコシステム面では農林水産省の官民協議会がビジネスコンテスト等を実施し、海外展開支援では「Food4Future」への日本企業出展支援なども行われています。行政は技術開発そのものだけでなく、「事業化・海外市場・消費者行動変容」という“需要サイド”を制度的に押し上げようとしているのが近年の特徴です。
社会的・文化的影響
食のDXが社会に与える最も大きな変化は、「食の意味」が栄養摂取中心から、体験・健康・ウェルビーイング・社会関係へ拡張される点です。この方向性は、官民協議会が“個人に最適化した食体験”“食によるウェルビーイング”を目指す姿として提示していることからも読み取れます。技術は、その価値拡張を実現する“媒介”として位置づけられています。
具体的には、献立AIや購買データ解析は「何を食べるか」を家庭の経験や勘から、データと提案の往復へ変える可能性があります。delyのAIレシートは購買行動の可視化とターゲティングを訴求し、生活者の購買が“科学される”方向へ進んでいることを示します。一方、これは便利さと引き換えに、食が“広告・販促の最適化対象”として強く組み込まれることも意味し、消費者の自律性やプライバシーの論点を避けて通れません。
食文化への影響は二面性があります。3Dフードプリンターは、嚥下機能が低下した人が「見た目の異なるペースト食」に感じる抵抗を減らし得る、という指摘があり、同じテーブルを囲む体験の再構築（包摂）に寄与し得ます。これは“文化の維持”にDXが貢献するルートです。他方で、食がデータ化・工業化されるほど、味や形の標準化が進み、地域性・偶然性・手仕事性が薄れるリスクもあり、文化の価値をどこに置くかが問われます。
外食・中食における自動化は、店の意味を変えます。厨房ロボは「調理の再現性」「均質な品質」「省人化」をもたらし得る一方、飲食店が提供してきた価値の核（人の気配、会話、学習、職人性）は、むしろ“そこだけを人間が担う”方向に再編される可能性があります。実際、調理条件のプログラム化やカスタマイズ提供を掲げる事例は、料理を「手順の再現（エンジニアリング）」と「体験の編集（サービスデザイン）」に分離していく方向を示します。
新食品（培養肉など）に関しては、「何をもって“肉”と感じるか」「自然／人工の境界をどう引くか」が社会的合意の中心になります。米国での規制進展後、メディア報道がどの情報源に依拠して意味づけを行うかを分析した研究もあり、制度・報道・企業発信が一体となって“食の認知”を作ることが示唆されています。したがって、技術の成否は味や価格だけでなく、ナラティブ（説明責任）と信頼インフラに強く依存します。
サステナビリティ・倫理・規制
環境面の出発点として、畜産の温室効果ガス排出は国際機関が大きな論点として扱っており、FAOは家畜サプライチェーンの排出を約7.1Gt CO₂e、世界の人為起源排出の14.5%相当とする説明を提示しています（推計年次・手法に依存し得るため、単一数値の絶対視は避けるべきですが、規模感として政策議論の基礎になっています）。食のDXは、この“環境負荷の大きい領域”に、データと技術で介入する試みでもあります。
スマート農業が環境に与え得る効果は、主に投入資源（肥料・農薬・水・燃料）の最適化です。FAOは精密農業が水や肥料・農薬など投入量の削減に資する、と整理していますが、近年のレビュー研究は「効果のエビデンスの蓄積状況」自体を点検し、技術ごとに確からしさが異なること（たとえば可変施肥などは証拠が比較的多い一方、過大な一般化は避けるべき）も指摘しています。つまり、スマート農業＝常に環境改善、ではなく、何を導入し、どう運用し、何で測るかが重要です。
培養肉（細胞培養食品）の環境評価は、現時点で最も議論が割れる領域です。将来の再エネ利用や工程改善を織り込むと、土地利用や一部環境負荷で優位になり得るという報告がある一方、現状に近い生産（精製度の高い培地を想定）では、温室効果ガス排出が従来肉より大きくなり得るという分析も出ています。ここから導ける実務的結論は、「培養肉の環境優位は“自動的”ではなく、エネルギー転換・培地設計・工程スケール化・汚染管理を含めた産業設計の成否に依存する」という点です。
3Dフードプリンターやアップサイクルは、環境論点を「廃棄→資源」へ転換する可能性があります。未利用農水産物由来粉末からの食品印刷を掲げる装置・企業の発信は、技術が“食べものを美しく作る”だけでなく、“廃棄されるはずの材料を食べものに戻す”資源循環の装置になり得ることを示します。ただし、粉砕・加工・冷凍・印刷のエネルギーや包装の影響まで含めて評価しないと、持続可能性は確定しません。
倫理面では、動物福祉（屠殺回避）、労働（過重労働の軽減）、健康（過度な最適化が摂食障害や監視感へつながらないか）など、論点が分岐します。官民協議会が「過重労働や人手不足の解消」「個人最適化」を掲げる一方で、その実現は“データの扱い”と“説明責任”に依存します。倫理は感情論ではなく、制度・表示・監査・第三者評価を通じて実装されるべき設計課題です。
規制については、日本は制度設計の節目にあります。食品衛生基準行政の移管により、細胞培養食品の論点整理が消費者庁の審議会で進み、ガイドライン骨子（案）として、汚染防止、重要工程の管理、ハザード整理などが資料に明記されています。さらに国際面では、コーデックス関連会合で細胞培養肉に関する用語・分類などを扱う動きが示されており、日本の議論も国際ルール形成と連動していく可能性が高いです。
経済・産業インパクト
市場規模予測は「定義」と「代替率の仮定」によって大きく揺れますが、日本の政策文書として最も参照される推計の一つが、農林水産省の委託調査です。同報告は、試算対象のフードテック合計市場を2020年近傍で約24兆円、2050年に約279兆円と推計し、推計手順（既存市場の整理、成長率設定、消費者受容性アンケートの利用等）も明記しています。したがってこの数字は「確定値」ではなく、普及と受容が進んだ場合の“潜在市場”として読むのが妥当です。
同種の見立てとして三菱総合研究所も、2020年約24兆円→2050年約280兆円という成長可能性を示し、代替肉（植物性肉・細胞培養肉）の市場が2025年約12兆円から2050年約138兆円へ伸びると予想しています。これらの推計は「エネルギー・規制・受容」を前提に置くため、投資判断では“前提条件の感度”を必ず見る必要があります。
産業構造の変化は、第一に「一次産業・食品製造のデータ産業化」です。営農支援システムや需要予測が示すように、現場の経験が“記録・予測・最適化”へ変換され、機械メーカー、プラットフォーマー、流通が同じデータを参照して意思決定する方向へ進みます。これは、機械の売り切りから、サブスク・運用支援・保守・データサービスへ価値が移ることを意味します。
第二に「省人化が“雇用減”だけでなく“職務再設計”を促す」点です。惣菜盛付ラインで7名→2名という例は、現場の人手不足に対する強い解決策になり得ますが、同時に、ロボットの段取り、衛生管理、例外処理、品質検査、保守といった“新しい仕事”が増えることも示唆します。人材育成と労働移行（リスキリング）を一体で設計しなければ、現場は回りません。
第三に「新しい製造業の成立」です。3Dフードプリンターは、材料科学（ゲル、粉末化）、装置工学、食品設計、ソフトウェアが結合し、食品の“製造”を食品工場だけでなく、研究施設・イベント空間・介護現場へ分散させ得ます。これは、食品製造の地理的集中を緩める可能性がある一方、衛生・品質の責任分界（誰が何を保証するか）を難しくします。
ビジネスモデルの観点では、①食の個別最適（献立・栄養・購買）を軸にLTVを伸ばすモデル、②厨房・製造の自動化でコストを削り品質を均質化するモデル、③未利用資源のアップサイクルや代替タンパクで“環境価値”を商品化するモデル、が併存しそうです。行政側も、ビジネスコンテストや海外展開支援を通じて、研究開発の外側（市場形成）を強く意識した施策を組んでいます。
課題とリスク
技術的制約としてまず大きいのは、スケールと品質の両立です。培養肉は、規制審査が進みつつある一方で、培地・汚染管理・エネルギー・設備投資の制約が大きく、近い将来に“主流のタンパク源”になると断言できる状況ではありません。環境負荷も前提次第で悪化し得るため、拙速な期待は、失望を生み、社会受容をむしろ損ねるリスクがあります。
普及の障壁としては、初期投資と運用人材が典型です。スマート農業は機械・センサー・通信・データ運用を必要とし、国は法律に基づく認定制度と支援措置を整備していますが、「制度があること」と「現場が回ること」は別問題です。導入が進むほど、データ標準・相互運用（ベンダーロックイン回避）・サポート体制の整備がボトルネックになり得ます。
格差・アクセス問題は、食のDXが“豊かさ”を拡張するほど深刻化し得ます。精密農業は小規模農家にも利益をもたらし得る一方、デジタル機器や知識へのアクセスが前提になるため、支援がないと技術格差が所得格差へ直結します。国際的にも、精密農業を小規模農家に展開する際の課題（資金・技能・インフラ）を整理する文書があり、日本でも中山間地・高齢農家を含む設計が必要です。
消費者側のリスクは、信頼・プライバシー・情報過多です。AIレシートや購買データ分析は便利ですが、個人の嗜好・健康・家計が推定可能になるため、データの二次利用・広告最適化・差別的価格設定など、望まない影響が起き得ます。ここは技術ではなく、利用規約・同意設計・説明の透明性・規制の射程で管理される領域です。
実装上の“見落とし”として重要なのは、フードDXのプロダクトが終了し得ることです。献立AIでも、3Dプリント栄養でも、継続性が担保されないと生活者の信頼を損ね、データ移行の困難さ（ロックイン）も問題化します。したがって、食のDXは「導入」よりも、「継続・可搬性・撤退時の影響（データの持ち出し、代替手段）」まで含めて設計する必要があります。
将来シナリオと提言
短期（今後数年）の現実的な到達点は、「見える化」と「部分自動化」の積み上げです。農業では、実証事業・法制度の枠組みを土台に、特定作目・特定工程（水管理、施肥、収穫補助など）から普及が進む可能性が高いでしょう。食品分野では、需要予測・在庫最適化・惣菜盛付など、“効果が測りやすい工程”のDXが先行し、3Dフードは介護・病院食やイベントなど限定環境から広がる公算が大きいです。細胞培養食品は、ガイドライン骨子が出た段階であり、当面は制度整備と実証・展示が中心になると見込むのが保守的です。
中期（10年前後）では、「食の設計のプラットフォーム化」が焦点になります。営農、食品製造、流通、購買、健康が同じデータで連動し始めると、価値は個別サービスではなく“接続（API、標準、ID、トレーサビリティ）”へ移ります。この段階で勝つのは、技術の新規性だけでなく、データガバナンス、説明可能性、文化的受容（食の物語）を統合できる主体です。官民協議会が消費者行動変容や新市場開拓に踏み込んでいるのは、この中期課題を先取りしているとも解釈できます。
長期（2050年視野）では、「供給制約（気候・資源）に適応する食」と「体験としての食」が同時に極端化するシナリオがあり得ます。ひとつは、代替タンパク・培養・発酵・工場型生産が一定割合を担い、食料安全保障と環境制約に対応する未来。もうひとつは、同じ技術が“豊かな体験”のために使われ、食がエンタメ・ウェルビーイング・コミュニティ形成の中核になる未来です。市場推計が大きくなるほど、技術の普及だけでなく価値観の変化（受容）が前提条件になります。
政策への提言は、第一に「ルールを“遅らせないが、急ぎすぎない”」です。細胞培養食品のガイドラインは、事業者が提出すべき情報や工程管理の考え方を明確にしつつ、国際動向（コーデックス等）とも整合する形で更新可能な枠組みにする必要があります。第二に「データ標準と可搬性」を公共財として整備し、ベンダーロックインや地域格差を抑えること。第三に「実証の評価指標」を統一し、環境・労働・健康影響の“測り方”を整備することです。
企業への提言は、第一に「LCAと透明性を競争力にする」ことです。特に培養肉や3Dフードは、工程前提で環境負荷が逆転し得るため、将来の改善ロードマップ（電力・培地・設備・廃棄）を示せる企業が信頼を得ます。第二に「人と機械の役割分担」を前提に、現場で回るオペレーション設計（例外処理、衛生、保守）と人材育成をパッケージ化すること。第三に「文化翻訳」を重視し、日本の食文化の価値（発酵、季節性、美意識）を“技術で消す”のではなく“技術で拡張する”設計へ振ることです。
研究者への提言は、第一に「技術の成功条件を“社会実装の条件”まで降ろす」ことです。レビュー研究が示すように、精密農業でもエビデンスは技術ごとに偏りがあり、過度な一般化は信頼を損ねます。第二に「リスク評価と標準化」への関与です。細胞培養食品のように行政がガイドライン骨子を提示した段階では、ハザード整理・検査法・用語定義・表示論が研究課題そのものになります。第三に「意味の研究（文化・倫理）」を同列に扱うことです。食は生理だけでなく社会制度なので、技術の評価も社会科学抜きでは成立しません。
結論として、消費者にとって食のDXは「時短・健康・体験の拡張」をもたらし得ますが、同時に「データと広告に食が取り込まれるリスク」も増えます。企業にとっては、供給制約と人手不足を背景に巨大な成長余地がある一方、環境評価・規制・信頼の設計に失敗すると市場が立ち上がりません。政策立案者にとっては、食料安全保障と産業育成を両立させるために、標準化・透明性・格差対策を公共インフラとして整備することが重要になります。研究者にとっては、技術の性能だけでなく、LCA、リスク評価、文化・倫理を統合し、「食べる行為の未来」を説明可能にすることが、次の社会的役割になるでしょう。
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