ICTを活用し養豚の最適育成モデルを構築 コーンテックと協同ファームが実証実験開始

2020/08/24

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コーンテックと協同ファームは、畜産分野における人手不足解消および養豚農家の利益改善を目指すアグリテック化を目的とし、協同ファームの豚舎にてIoT機器を活用し、飼育中の豚の「体重」「体温」「外気温」「音声」などをデータとして収集、それをAIで解析していくことで、養豚の最適育成モデルを構築していくことを目指す実証実験を開始した。

家畜の餌にかかる割合は経営コストの60%以上を占めるほど大きく、それが畜産の儲からない体質の要因となっている。その問題を解決するためにコーンテックは、「自家配合プラントの構築」と「飼料マネジメント」を畜産農家ごとにコンサルティングし、畜産における”手間”と”コスト”の削減を行っている。

すでに全国100か所以上(コーンテックの前身「株式会社吉角」から譲渡を受けたもの)の畜産事業者がこの仕組みを導入し20~30%以上のコストを削減し、経営改善を実現している。

養豚の最適育成モデルの構築を目的とした実証実験
本プロジェクトは、AI/IoT/ICTをフル活用することで、飼育中の豚の「体重」「体温」「外気温」「音声」などをデータとして収集し、AIで最適化。これまで経験や勘に基づいていた良質な肉になる豚の特徴や病気発生の予測など、人に頼る現状を変え、人手不足という問題を解決し、良質な豚を飼育するための省力化・効率化、病気の早期発見を実現し、持続可能な養豚を目指す。

また、フードロスにも着目し、エサにどれだけエコフィードを混ぜられるかなどの社会課題にも取り組み、循環の仕組みに貢献していく。

養豚の最適育成モデル実証実験の個体識別デモ

個体識別のデモ画面。


【養豚の最適育成モデルの構築を目指す具体的な実証実験内容】

■画像認識
・体重推定
豚舎上部に設置したカメラの画像から豚の長さや幅を計算し、体重の推定を行う。豚同士がくっついていたり、寝ていたりしても体重の推定が行えることを目指す。
・個体識別
豚の顔写真から豚の個体認識を行い、体重など他のデータと紐付けることで個体ごとのデータ管理を行う。
・放熱分析
サーモグラフィにより豚の背中の放熱を測定し分析することで、豚の成長や健康状態に問題がないかを検知。
■音声認識
・異常検知
豚の鳴き声など豚舎内の音を常時録音し分析することで、豚の健康状態や豚舎で何らかの異常が起きていないかの検知。

コーンテック
協同ファーム