タイの農家における気候変動脅威の認識と持続可能な農業のためのAI利用意図

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a comprehensive integration of PMT, TPB, and TAM in the context of climate-adaptive AI adoption, useful for future technology acceptance research.

🏢実務担当者:Highlights that ease of use and self-efficacy are key drivers for farmer adoption; training and user-friendly design are critical for deployment.

🏛政策担当者:Suggests that merely communicating climate threats may not suffice; policies should also focus on building digital literacy and demonstrating practical benefits.

気候変動は持続可能な農業に大きな影響を及ぼしており、リスク、コスト、経費、および温室効果ガス排出への影響を低減するためにAI技術を適用することで適応しようとする農家を動機付ける可能性が高い脅威となっています。気候変動に関連するその他の文脈では、認識された気候脅威と気候変動に対する認識された脆弱性が、農家の人工知能利用意図に影響を与えるかどうか、また農家がAIを気候変動に対処するための効果的な方法であると信じているかどうか、さらにその有効性に対する自信を評価することが重要です。本研究は、保護動機理論に沿って、AIについて独立して学習する能力がAI利用意図に影響を与えるかどうかを検証します。さらに、技術受容モデルに基づく認識された使いやすさと認識された有用性の中核的要因を考慮し、AIの認識された使いやすさが認識された有用性に影響を与えるかどうかを評価します。さらに、PEOU（認識された使いやすさ）とPU（認識された有用性）が、計画的行動理論の主要因である態度と、TPB（計画的行動理論）のもう一つの中核的要因である主観的規範に影響を与え、農家のAI利用への行動的適応に影響を与えるかどうかを調査します。したがって、農家のAI利用行動意図を探求することは、PMT（保護動機理論）、TPB、TAM（技術受容モデル）の3つの理論を統合し、行動変容に影響を与える動機付け要因を検討するための概念的モデルとして提示します。本研究は、PLS-SEM（部分的最小二乗法による構造方程式モデリング）を用いて分析したデータを用いて、タイの471人の農家を調査しました。調査結果から、8つの仮説（AI自己効力感、PEOU、PU、ATT（態度）、SN（社会的規範））のみがAI利用意図に有意に影響し、3つの仮説（PS（認識された重大性）、PV（認識された脆弱性）、RE（反応効力））は有意に影響しないことが明らかになりました。これは、農家におけるAI導入の計画や戦略立案に有用であり、重要でない要因による問題や障害を軽減することに焦点を当て、持続可能な農業を達成し、将来のAI利用による不平等、すなわちAI格差につながる可能性のある影響を最小限に抑えることに役立ちます。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Climate change is significantly impacting sustainable agriculture and poses a threat that is likely to motivate farmers to adapt by applying AI technology to reduce risks, costs, expenses, and the impact on greenhouse gas emissions. In other contexts related to climate change, it is important to assess whether perceived climate threats and perceived vulnerability to climate change influence farmers’ intention to use artificial intelligence and whether farmers believe AI is an effective method for addressing climate change, as well as their confidence in its effectiveness. This research examines whether the ability to learn about AI independently affects the intention to use AI, aligning with Protection Motivation Theory. It further evaluates whether perceived ease of use of AI influences perceived usefulness, considering the core factors of perceived ease of use and perceived usefulness based on the Technology Acceptance Model as influencing the intention to use AI. Furthermore, it investigates whether PEOU (Perceived ease of use) and PU (Perceived usefulness) affect attitude (a key factor in the Theory of Planned Behavior) and subjective norm (another core factor in TPB (Theory of Planned Behavior)) influencing farmers’ behavioral adaptation to AI use. Therefore, exploring farmers’ behavioral intention to use AI integrates three theories: PMT (Protection Mo-tivation Theory), TPB, and TAM (Technology Acceptance Model), presenting them as a conceptual model to examine the motivating factors influencing behavioral change. This research surveyed 471 farmers in Thailand using data analyzed from PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Mod-eling). The findings revealed that only eight hypotheses (AI self-efficacy, PEOU, PU, ATT (Attitude), and SN (Social Norm)) significantly influenced the intention to use AI, while three hypotheses (PS (Perceived severity), PV (Perceived vulnerability), and RE (Response efficacy)) did not. This will be useful for planning or strategizing AI adoption among farmers, focusing on reducing problems and obstacles from insignificant factors to achieve sustainable agriculture and minimize the impact that may lead to inequality from AI use, or the AI divide, in the future.

• openalex https://doi.org/10.3390/su18115779first seen 2026-06-29 04:49:30 · last seen 2026-06-29 04:51:15