わが国の畜産業では、担い手の減少・高齢化の進行等により、平成 30 年度には前年度に比べ酪農家
は 4.5 %、肉用牛飼養農家は 4.1 %、養豚農家は 3.4 %、養鶏農家は 0.4 %（肉鶏）から 3.6 %（採卵鶏）
減少し、畜産物生産を維持・拡大するためには、作業の効率化及び省力化による労働負担の軽減・労働力の確保が喫緊の課題となっています。農林水産業の競争力を強化し、農業を魅力ある産業とするとともに、担い手がその意欲と能力を存分に発揮できる環境を創出していくためには、畜産技術においても、
省力化・軽労化や精密化・情報化などの視点からその革新を図っていくことが重要です。また、畜産業の現場では、依然として人手に頼る作業や熟練者でなければできない作業が多く、次世代を担う人材育
成や女性・高齢者等が効率的に働くためには、熟練農業者の有する技術を「見える化」するシステムが重要です。
農林水産省は、平成 25 年 11 月にスマート農業研究会を発足し、ロボット技術や ICT 等の先端技術を活用し、超省力化や高品質生産等を可能にする新たな農業の実現に向けて検討を重ねています。その一方で、近年の ICT 技術の急速な発展により、畜産を含むスマート農業の技術革新は目覚ましく、大規模経営体では労働力不足や熟練者不足を補うため、最新技術の導入を進め始めており、今後、導入の本格化が望まれている状況です。
一方で、スマート畜産の普及にあたっては各畜産経営の実情に即したものとする必要があるため、全日畜では平成 30 年度から 2 年間、日本中央競馬会畜産振興事業として「スマート畜産調査普及事業」を実施しました。本マニュアルは、平成 30～31（令和元）年度の事業実施結果をもとに作成したものです。
畜産経営の経営効率化や超省力化・高品質生産に向けた参考資料として活用いただければ幸いです。
令和２年３月一般社団法人 全日本畜産経営者協会（全日畜）

はじめに目

次 ·················································································

1

用語・略語 ·············································································

2

１．ICT 技術等を使った新しい畜産経営 ···················································

3

２．政策上の位置付け ···································································

9

３．ICT 技術導入による費用対効果の事例 ················································· 15４．実用化されたスマート畜産技術 ······················································· 25
４．１ 2015 年までに実用化された技術 ················································· 25
４．２ 最新技術 ······································································ 38
５．研究開発中のスマート畜産技術 ······················································· 43
５．１

革新的技術開発・緊急展開事業 ················································· 43

５．２

農業界と経済界の連携による先端モデル農業確立実証事業 ························· 48

５．３

スマート農業技術の開発・実証プロジェクト等 ··································· 55

６．スマート畜産導入の支援制度 ························································· 57
７．畜産経営者及びスマート畜産技術にかかる主要企業へのアンケート調査結果 ··············· 58
７．１

畜産経営者へのアンケート調査結果 ············································· 58

７．２

スマート畜産技術にかかる主要企業へのアンケート調査結果 ······················· 66

８．先進優良事例の実証調査結果 ························································· 70
引用文献 ··············································································· 76

- 1 -

用語

内容

AI

Artificial intelligence の略。人工知能。

Android

Google によってスマートフォンやタブレットなどの携帯情報端末を主なターゲットとして開発されたオペレーティングシステム（OS）。

ビッグデータBig data または BD。一般的なデータ管理・処理ソフトウェアで扱うことが困難なほ
ど巨大で複雑なデータの集合。

B2B

Business to business の略。企業同士がインターネットなどの通信網を利用して電子商取引をすること。

クラウド

従来は利用者が手元のコンピュータで利用していたデータやソフトウェアを、ネットワーク経由で、サービスとして利用者に提供する従量課金制サービスの総称。

ダッシュボード

複数の情報をひとまとめにして表示するツールのこと。自動車の計器盤に由来。

GIS

Geographic information system の略。地理情報システム。

GPS

Global positioning system の略。全地球無線測位システム。

ICT

Information and communication technology の略。情報通信技術。

ID

Identification の略語。個人識別のために用意された、文字や数字の集まり。

iOS

アップル社が開発・提供するオペレーティングシステムで iPhone、iPod touch、iPadなど全モデルに搭載されている。

IoTInternet of things の略語。様々なモノ（物）がインターネットに接続され情報交換することにより相互に制御する仕組み。

LAN

Local area network の略。企業（経営体）内統合通信網。

見える化

仕事の上の情報や問題を見えるようにすること、共有化すること。

OS

Operating system の略。コンピュータを動かすためのソフトウェアのこと。

プラットフォーム

コンピュータにおいて、ソフトウェアが動作するための土台（基盤）として機能する部分のこと。

RFID

Radio frequency identifier の略。ID 情報を埋め込んだ RF タグ（Radio frequency tag）
から、電磁界や電波などを用いた近距離の無線通信によって情報をやりとりするもの、およびその技術全般を指す。

サイバー攻撃コンピュータネットワーク上で、特定の国家、企業、団体、個人に対して行われる
クラッキング（コンピュータシステムの破壊・改竄）行為。

スマート農業（畜産）ICT・ロボット等を活用した農業（畜産）の取組。

SNS

Social networking service の略。インターネットや携帯回線を通じてオンライン上で不特定多数の人が交流をはかるサイトの総称。

UAV

Unmanned aerial vehicles の略。人が搭乗しない航空機のこと。通称として、ドローン（Drone）と呼ばれる。

ウェアラブル端

Wearable（身につけられる）に由来。身につけて持ち歩くことができる端末（コンピ末（コンピューュータ）のこと。主に衣服、メガネ、腕時計等により腕や頭部に身につけたまま使タ）えるものを指す。

- 2 -ICT（Information and communication technology：情報通信技術）、ロボット及び AI（Artificial intelligence：人工知能）技術の開発は大きく進展し、様々な産業分野における利用が進んでいる。
ICT の中では、IoT（Internet of things：モノのインターネット）技術が発展し、センサーと通信機能を持ったモノまたは生物が発する情報がインターネットを介し様々な場所で活用することができるようになった。今や IoT は IoE（Internet of everything：あらゆるモノのインターネット）へ向かって進化しつつある。
IoT により、インターネットを通じて得られた情報からモノまたは生物の状態を把握し、必要な対応をタイムリーに行うほか、インターネットを介してモノをコントロールしたり、ロボットに作業させたりすることが可能である。また IoT により送信された膨大な情報はビッグデータとして蓄積され、AI により分析されることで、問題点の所在や経営改善の方法を短時間で明らかにすることができる。従来であれば、問題が生じれば原因を究明し対策を講じるという長いプロセスが必要であったが、AI の機械学
習、深層学習（Deep learning）により、ビッグデータから最も強い相関関係を短時間で見出し、問題を解決できる（窪田 2017）。またデータ量が大きければ大きいほど精度は向上し、業務や経営の一層の効率化が実現される。
ICT 技術により、IoT、クラウド、ビッグデータ、AI、ロボットが利用され、データの蓄積・分析に基づく PDCA サイクル1による改善が進み、人手不足の解消、生産性向上、規模拡大・経営の多角化等が進むものと期待される。
図 1.1 に ICT 技術の利用による新たな畜産経営のイメージを示す。

図 1.1

ICT 技術の利用による新たな畜産経営のイメージ

1

PDCA サイクル（Plan-do-check-act cycle）は、事業活動における生産管理や品質管理などの管理業務を円滑に進める手法の一つ。 Plan（計画）→ Do（実行）→ Check（評価）→ Act（改善）の４段階を繰り返すことによって、業務を継続的に改善する。

- 3 -内閣官房の新戦略推進専⾨調査会農業分科会が平成 26 年度に取りまとめた「農業情報創成・流通促進戦略に係る標準化ロードマップ」において、国内農業 ICT システムは、その目的と実現機能によって、以下のとおり大きく５分類に整理されている（図 1.2）。
(1) 生産管理システム
安定的な経営のために年間の生産計画を立て、着実な実行のために作業進捗や生産状況を管理するシステム（生産記録システム、環境モニタリングシステムを含む場合がある）(2) 生産記録システム
生産履歴の保存、活用等を目的に、作業や資材使用量の記録をモバイル入力端末等で行うシステ
ム(3) 畜産機械連携システム
最適な生物環境を維持し、生産量・品質を向上・安定化させるため、機械を利用して環境・育成
データを取得し、最適な作業・資材使用を行うシステム（生産管理システム、生産記録システムを含む場合がある）(4) 複合環境制御システム
最適な畜舎環境を維持し、生産量・品質を向上・安定化させるため、環境をモニタリングし、適切な環境へ機器を制御するシステム（環境モニタリングシステムを含む場合がある）(5) 環境モニタリングシステム
畜舎環境の変化を捉え、適切な対策が行えるように、畜舎内に設置し、環境の状況をモニタリン
グするシステム

図 1.2 国内農業 ICT システムの位置づけ（内閣官房

- 4 -

2017）

農業経営に ICT を導入する際には、自己の経営が現在どのようなタイプかを認識する必要がある。また、経営のタイプに応じた個別の課題が生じると思われるので、課題を解決するために有効なシステムの導入を検討することが重要である。
経営のタイプに応じたシステムの導入及び導入後の目指すべき方向性を整理すると図 1.3 のとおりで
ある。

図 1.3

農業経営のタイプ別、システム導入による目指すべき方向性（農水省 2017a）

現在、農作業の省力化・効率化を図るため、目的に応じた農業 ICT システムが開発されているが、現在提供されている農業 ICT システムの機能やシステムを活用することにより期待できる効果を整理すると図 1.4 のとおりである。

図 1.4

課題からみたシステムの機能及び期待できる効果（農水省 2017a）- 5 -ICT 技術を畜産経営に導入する際の留意点は以下のとおりである（農水省 2017a）。
(1) ICT を活用して経営改善する戦略を明確にすること
ICT をただ導入しても経営改善にはつながらない。経営戦略や ICT を導入して解決しようとする
課題が明確であって、課題にあったシステムを選択し、その戦略や課題がそのシステムの導入によって解決することが明らかであることが必要である。
(2) 取得したデータをフル活用すること
単にデータは取得しただけでは意味がない。取得したデータは、問題意識をもって分析・活用するほか、関係者と共有することにより改善点の発見等につなげることができる。
(3) 導入コストと効果を比較すること
クラウドを使用した汎用的なシステムのほか、現場の状況にカスタマイズされたシステムなど、システムにも様々なタイプがあるが、導入コストと効果を意識しながらシステムを選択することが重要である。なお、Google や Dropbox、Evernote 等のように無料で端末から作業記録の記帳等が可能なサービスや無料の SNS を利用することもできるので利用を検討する。
(4) データの利用権や利用に関する取り決めを明確にしておくこと
家畜の育成履歴等の情報は、生産者のノウハウが含まれており、知的財産となるため、価値創出につながる。サービスの提供者（ベンダー等）との契約の際には、ユーザーが取得した情報をサービス提供者によってどのように取り扱われるのか確認し、情報の財産権を明確にしてから契約する必要がある。平成 28 年３月に内閣官房 IT 総合戦略室で公表された「農業 IT サービス標準利用規約ガイド」では、権利やお互いの義務について記載されているサービスの利用規約について、どこを注意して確認する必要があるか、サービスを利用する生産者や生産者団体の担当者等を対象として示されているので、こちらをよく読み、システムを利用する。

畜産に ICT を活用する際の導入フローは以下のとおりである（農水省 2017a）。
(1) 構想・計画段階
まずは関係者間で、畜産の生産管理上で ICT 導入により解決しようとする課題について共有する。
課題の共有後は、ICT 導入により期待できる効果を設定し、効果を発揮するための具体的な⾏動
計画（※）を作成する。このためには、売上やコストといった現時点の経営状況をできるだけ数値化しておくことが必要である。その後、調達可能な予算やネットワーク環境等に応じて効果を発揮すると考えられるシステムの内容を検討する。また、ベンダーが提供するシステムを導入する際には、必要に応じてベンダーもしくは実際に ICT システムを導入している農業経営体と相談することが有効である。
※ 行動計画の例

前年産に比べ、生産性を 10 %増加させるとともに、品質向上を図るため、適切な温度管理（高温時は換気、低温時は加温）を徹底する。

前年産に比べ、コストの 10 %削減を図るため、適期適量の飼料給与を徹底する。

病害発生を防止するため、湿度の監視と天候に応じた除湿を適切なタイミングで実施する。

- 6 -

図 1.5 構想・計画段階のフロー（農水省 2017a）(2) 導入段階
ベンダーが提供するサービスを利用する場合、システムの導入に当たっては、実現したい効果のみではなく、人件費なども勘案しつつ資金を調達する。ベンダーとの契約後、実際にシステムを導入したときには、動作や手順を確認し、修正の必要があれば修正した後、本格的な設置・稼働に入る。
動作や手順の確認については、事前利用が可能な場合は、その際に確認する。また、システムを利用者が円滑に使用するためには、その意義と使用方法を理解するための教育・研修等を行うことが有効である。

図 1.6 導入段階のフロー（農水省 2017a）(3) 運用・効果検証・改善段階
システムの運用段階で問題点が生じた場合は、問題点を関係者間で共有し、運用体制を見直すな
どして改善を行う。表 1.1 に運用段階・効果検証段階で生じると考えられる問題点やその改善方法の例を示す。システムの使用終了後は導入後の効果を検証し、関係者と共有の上、今後の運用体制や作業内容の改善のための検討を行う。効果の確認の際には、(1) で設定した効果の検証（ICT を使わな
かった場合との違いや、加工・分析したデータを活用した客観的な確認）のみならず、数字には表れない関係者間の効果の実感についても確認する。ただし、長期間のデータを分析することで、はじめて効果や改善点が得られることも多く、１年程度の短期間のデータのみでは、効果や改善点の発見に
つながらない場合があるので留意する。なお、工程別・部門別の原価計算や予算の管理を行ったり、経営の良し悪しをスムーズに判断するためには、財務諸表を読めるようにしておくことや、簿記の知識があった方が望ましい。

- 7 -表 1.1 運用・効果検証段階で生じると考えられる問題点やその改善方法の例（農水省 2017a）
区分
問題点
改善方法の例
運用段階
システムにデータが入力されない 
操作研修会の実施

入力内容に誤りがある

個別指導強化
管理者による入力内容のチェック
入力に時間を要している
運用体制の見直し（責任者の一括入力の検討）
入力場所、入力方法の見直し
効果検証段階
データの有効な活用方法及び効果 
第三者を入れた改善検討会の開催が分からない

データ分析検討会の開催

優良事例の視察研修の実施

図 1.7 運用・効果検証・改善段階のフロー（農水省 2017a）- 8 -政府は「総合的な TPP 関連政策大綱」（内閣官房 2015）において、攻めの農林水産業へ転換するとして、平成 32 年の農林水産物・食品の輸出額１兆円目標の前倒し達成を目標としている。また「未来投資戦略 2018」（内閣官房 2018）では、「農業のあらゆる現場で、センサーデータとビッグデータ解析による栽培管理の最適化、AI による熟練者のノウハウの伝承可能化、ロボット、ドローンによる無人化・省力化や規模拡大・生産性向上を進めるとともに、バリューチェーン全体をデータでつなぎ、マーケテ
ィング情報に基づく生産と出荷の最適化やコストの最小化に向けた取組を推進する」とし、「2025 年までに農業の担い手のほぼすべてがデータを活用した農業を実践」することを目標指標（KPI：Key
performance indicators）としている。
畜産分野では「畜産・酪農収益力強化総合プロジェクトの推進」により、省力化機械の整備等による生産コストの削減や品質向上など収益力・生産基盤を強化することにより、畜産・酪農の国際競争力の強化を図る、としている。
また、経営安定・安定供給のための備えとして、国産の牛肉・豚肉、乳製品の安定供給を図るため、
畜産・酪農の経営安定対策を以下のとおり充実するとしている。


肉用牛肥育経営安定特別対策事業（牛マルキン）及び養豚経営安定対策事業（豚マルキン）を法
制化する。



牛・豚マルキンの補填率を引き上げるとともに（８割→９割）、豚マルキンの国庫負担水準を引き上げる（国１：生産者１→国３：生産者１）。



肉用子牛保証基準価格を現在の経営の実情に則したものに見直す。



生クリーム等の液状乳製品を加工原料乳生産者補給金制度の対象に追加し、補給金単価を一本化した上で、当該単価を将来的な経済状況の変化を踏まえ適切に見直す。

農林水産省は、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（スマート農業）を実現するため、ロボット技術利用で先行する企業や IT 企業等の協力を得て平成 25 年 11 月に「スマート農業の実現に向けた研究会」を立ち上げ、推進方策等について検討を行っている。
この研究会は 2014 年に中間とりまとめを行い、５つの方向性（超省力・大規模生産を実現、作物の能力を最大限に発揮、きつい作業、危険な作業から解放、誰もが取り組みやすい農業を実現、消費者・実需者に安心と信頼を提供）を示した（図 2.1）（農水省 2014）。

- 9 -図 2.1 スマート農業の将来像（農水省 2014）
また研究会では、「スマート農業の実現に向けたロードマップ」の一部として、畜産の将来像（図 2.2）と畜産の自動化・精密化（図 2.3）を示している。

図 2.2 スマート農業の将来像（畜産）- 10 -

図 2.3 畜産の自動化・精密化研究会の中間とりまとめを受けて、農水省では「スマート農業の実現に向けた取組と今後の展開方向
について」（農水省 2016）において、以下のとおり課題とスマート農業の実現に向けた取組みを提示している。
(1) 課題

農林水産業・食品産業分野では、担い手の減少・高齢化の進行等により労働力不足が深刻な問題となっている。



農林水産業の現場では、依然として人手に頼る作業や熟練者でなければできない作業が多く、省力化、人手の確保、負担の軽減が重要となっている。



既存の団体や企業だけでは新たなイノベーションは生まれない。他分野からの参入を進め、これまでにない技術やノウハウを活かしてイノベーションを生み出すことが必要となっている。

(2) スマート農業の実現に向けた取組み

ロボット技術や ICT を活用した新たな農業（スマート農業）を実現するため、農林水産省では経済界の協力を得て研究会を設け、将来像や課題などを検討するとともに、GPS 自動走行
システム等の導入による農機の自動走行、重労働を軽労化するアシストスーツ、除草などの作業を軽労化するロボット等の研究開発・導入実証を進めている。



最近の技術開発の動向や生産現場のニーズを踏まえ、今後も研究開発・導入実証を進める。



」を策定。
平成 28 年３月には「ロボット農機に関する安全性確保ガイドライン（案）- 11 -

(3) 今後の展開方向（図 2.4）
超省力・大規模生産を実現
GPS 自動走行システム等の導入による農業機械の夜間走行・複数走行・自動走行等で、作業能力の限界を打破する
作物の能力を最大限に発揮
センシング技術や過去のデータに基づくきめ細かな栽培（精密農業）や営農者の有益な知見との融合等により、農林水産物のポテンシャルを最大限に引き出し、多収・高品質生産を実現する
きつい作業、危険な作業から解放
収穫物の積み下ろしなどの重労働をアシストスーツで軽労化するほか、除草ロボットなどにより作業を自動化する
誰もが取り組みやすい農業を実現
農業機械のアシスト装置により経験の浅いオペレーターでも高精度の作業が可能となるほか、ノウハウをデータ化することで若者等が農業に続々とトライできるようにする
消費者・実需者に安心と信頼を提供
クラウドシステムにより、生産の詳しい情報を実需者や消費者にダイレクトにつなげ、安心と信頼を届ける

図 2.4 スマート農業の今後の展開方向- 12 -

一方農林水産省生産局畜産振興課は、「畜産における情報通信技術（ICT）を 活用した取組について」（農水省 2016）において、以下の認識を示している。


酪農・肉用牛経営では、労働負担の軽減と経営の効率化が大きな課題。経験や勘だけに頼らない、
データに基づいた合理的な飼養管理が重要。



発情発見装置などからの情報や、飼養衛生管理を始めとする生産関連情報を情報通信技術（ICT）
も活用することにより、一元集約・利用できる環境を整え、飼養管理の効率化・高度化を推進していくことが必要。



このため、平成 28 年度補正予算や 29 年度予算も活用し、情報通信技術（ICT）等の新技術への取組を支援。

畜産振興課における、畜産の現状・課題と、ICT 技術によるこれらへの対応をまとめると、表 2.1 のとおりである。
表 2.1 畜産分野における現状と課題

現 状
課 題
対 応
高齢化や大きな労働負担に 労働負担を軽減するた 省力化機械（搾乳ロボット・ほ乳ロボット等）
よる戸数・飼養頭数の減少 めの省力化の導入を平成 26 年度補正予算から支援
センシング・画像処理 発情発見装置や分娩監視装置の導入を平成
技術や検査データの活 26 年度補正予算から支援
用による個体管理の充 新技術の活用（健康状態を把握するための血実液検査等）を平成 28 年度補正予算で支援
客観的な経営指導・畜産関連サービスを効果
客観的なデータに基づ
大規模化に伴い個体管理が的に提供できる技術者養成を平成 28 年度補
く営農指導の充実
不 十 分 になっ た こ とによ
正予算で支援る、生産性の改善の鈍化
牛の個体識別情報と生産情報（繁殖成績、乳量、疾病管理情報等）を一元集約し、各種デ各種の生産関連情報のータをクラウド上で統合・利用する地域モデ
一元集約・利活用の推ルの実証支援を平成 26 年度から支援すると
進
ともに、29 年度予算では全国を一元集約するシステムの構築を支援
農水省では 2017 年３月の未来投資会議を受けて、農業 ICT の活用推進のため、以下の方向で取り組むこととしている。
(1) 農業データ連携基盤（情報連携プラットフォーム）の構築（図 2.5）
担い手の誰もがデータを駆使して生産性の向上や経営の改善に挑戦できる環境を生み出すため、農業
ICT ベンダー等の各社の異なるシステムが連携し、様々なデータを共有・活用でき、データ連携機能
やオープンデータの提供機能を有する「農業データ連携基盤」を 2017 年中に立ち上げる。
(2) 公的機関等の保有するデータの提供（オープンデータ化）（農業データ連携基盤を介して提供予定）（図 2.6）
上記と併せて、ほ場の地図情報、市況データ、土壌データなど公的機関等の保有する情報のオープン化を進める- 13 -



農業関係：土壌データ（農耕地土壌図等）、市況等の統計データ、その他の研究成果等のデータを
今後２年間で順次追加



地図関係：統計の農地ポリゴン（現況図）（1,100 市町村分の提供を開始、2020 年には全国分を整
備・提供）、農地の座標情報（農地の位置を示すピンデータ）

気象関係：気象庁・民間企業と連携して高密度（１km 四方）のデータ・予報を提供

図 2.5 農業データ連携基盤の構築

図 2.6 公的機関の保有するデータの提供- 14 -ICT 技術の導入のためには高額の資金が必要になる。また畜産経営では生物を相手にするので、ICT技術を経営に導入するためには慎重な検討が必要である。
畜産業の生産過程は耕種農業と同様、生物学的過程（BC 過程）と機械学的過程（M 過程）に区分される。BC 過程は生物学の頭文字の B と化学の C からとったものであり、M 過程は機械の M からとっている。BC 過程は個体にかかわるもので、家畜数の大きさとは無関係である。たとえば家畜数が一定であれば、飼料を増加すれば増体するが、継続的に飼料を増加するにつれ飼料給与量一単位当たりの増体効果は減少していく（図 3.1）。これは限界生産力（収穫）逓減の法則がはたらくからである。BC 過程
では、単位家畜当たりの増体量は、規模を拡大しても変化しないということで、品種改良などの技術進歩が行われれば増体量は向上できる。

図 3.1

限界生産力低減の法則

M 過程は分割が不可能で、家畜の飼養規模によって適正な機械が異なり、規模が大きくなればなるほ
ど生産性は向上し、一生産物当たりの生産費は減少する。すなわち工業と同じく、規模の経済2が働く。
一定規模の下では、BC 過程により収穫逓減が働き、規模を大きくするにつれて M 過程により収穫逓増となる。規模を大きくできない短期ではコストは十分に下がらないが、機械を変更して規模を大きくできる長期ではコストを相当下げることができる。
図 3.2 に BC 過程と M 過程によるコスト縮減のイメージを示す。BC 過程による改善では、費用曲線が下方へシフトするが、M 過程では右下がりにシフトする。

2

生産量が大きくなるほど，１単位当りの生産費（平均費用）が逓減していく現象。たとえば鉄鋼業の高炉のように，ある種の生産要素は最も効率的な生産規模が決まっており，その半分の生産規模だからといってそのための固定費を半分にすることはできない（分割不可能性）。

- 15 -

図 3.2 BC 過程と M 過程によるコスト縮減のイメージ
畜産経営で収益を最大化するには、理論上は限界収入が限界費用に等しくなるところで生産すればよい（図 3.3 における P12 の価格による Q1 の生産量）。それを超えると減収になる。このためやみくもに家畜単体の生産性向上や規模拡大を行なえばよいというものではない（山下 2017）。

図 3.3 限界費用曲線と限界収入曲線の関係
限界費用曲線と限界収入曲線の推定は難しいので、スマート畜産を導入する場合、簡単な費用対効果分析を行うか、実際に導入した経営体の事例を参考とすることが望ましい。以下に費用対効果分析の事
例と、実際に導入した経営体などの二つの事例を示す。

- 16 -

簡易な費用対分析
スマート畜産技術の導入に当たっては、高額な投資を必要とすることがあるので、経営上解決すべき
課題を明確にし、技術導入により期待できる効果の概算を求める必要がある。効果の算定は経費の算定より難しいが、費用は大きく、効果は低く「保守的」に評価するのが基本である。少なくとも「費用は小さく、効果は大きく」評価すべきではない。
経営者がスマート畜産技術に期待する効果として最大のものは、労働生産性の改善（労務費の節減、労働環境の改善）と生産性の改善（畜産生産物の増、生産費の削減、事故率の減少など）である。効果は削減可能な労働時間に労務単価を乗じ、予測される最終生産物の増に生産物単価を乗じることで価値化するが、保守的な評価の原則（効果を低く評価する）からいえば、削減される労働時間、増加する生産物量を慎重に設定する必要がある。
畜産用機材の投資の妥当性を判断するために、簡単な前提条件により内部収益率を算定する。内部収益率（IRR）とは、投資に必要な支出額の現在価値（NPV）と、投資により得られるキャッシュフローの現在価値の総和が等しくなるような割引率のことをいう。IRR は投資にあたっての収益率を表わすた
め、投資に要求される最低限の収益率（利率）との比較によって投資をして良いか判断するときに使用される。EXCEL には IRR の関数があるので、算定期間のキャッシュフローがあれば IRR の計算は簡単である。
ここでの試算における条件は以下のとおりとする。算定結果は表 3.1 に示す。


投資額：全投資額から補助金等を除いた額（自己負担総額）



機材の耐用年数：10 年



機材の年間維持管理費（ソフトを含む全額）：投資額の 10%、８%、５%の３タイプ



投資の回収期間：３～６年の４タイプ



収益の発生：投資の翌年（２年目）から予定していた利益の 100%を達成

表 3.1 投資回収期間及び維持管理費の投資額に対する比率による内部収益率の変化
投資回

内部収益率（%）

収期間

維持費 10%

維持費 8%

維持費 5%

3年

19.3

21.8

25.3

4年

8.1

11.0

15.1

5年

0.0

3.5

8.1

6年

-6.8

-2.5

2.9

注）青：妥当な投資、黄：要注意の投資、ピンク：投資対象外
内部収益率は、公共事業において社会的割引率（SDR）を上回れば妥当な投資と見なされる。SDR
は、我が国の場合、国債の利回りなどをベースに決められるが、公共事業の妥当投資額を算定するための SDR として農水省は４%を設定している。
SDR を４%として表 3.1 をみると、機材の年間維持管理費額が投資額の 10%としても、投資回収期間が４年以内であれば投資に見合う利益は得られる。しかし投資回収期間が５年の場合は、維持管理費を投資額の５%以下に抑えないと投資の回収は難しい。投資回収期間が６年以上であれば、投資を行うべきではないと結論付けられる。
なお、SDR を４%として現在価値を算定し、投資額に対する比を求めると表 3.2 のとおりである。こ
の表では、機材の耐用年数（10 年間）における投資に対する収益の大きさを示しており、IRR が大きければ収益も大きい。もし期間全体の収益として投資額の 50%以上を求めるのであれば、投資回収期間は３年あるいは維持管理費を５%以内に抑えた４年とすべきである。投資回収期間が５年では、投資額と- 17 -

同等の収益または若干の赤字が見込まれる。
表 3.2

投資回収期間及び維持管理費の投資額に対する比率による現在価値の変化

投資回

投資額に対する現在価値の比

収期間（割引率４%）
維持費 10%

維持費 8%

維持費 5%

3年

0.86

1.01

1.25

4年

0.21

0.36

0.60

5年

-0.18

-0.03

0.21

6年

-0.44

-0.29

-0.05

注）青：黒字、ピンク：赤字

2014～2015 年に実施された「西南暖地から発信するスマート・サイエンティフィックファーミング
～精密飼養管理によりホルスタインの能力発揮と生産性向上・省力化を実現する新たな技術体系の構築」の実証試験結果を示す（山本 2016）。
この研究は、（国）鹿児島大学、宮崎県畜産試験場、（有）有村ファーマーズ、デラバル（株）、南薩
農業共済組合、鹿児島県酪農業協同組合により、鹿児島市の A 経営体をベースに実施されたものである。
以下に研究の背景、目標を示す。
研究の背景・課題
市場のグローバル化が進む中で、山間地が多く高温多湿である等のわが国の環境や気候風土、社会条
件に見合いかつ競争力のある酪農業の形態が求められている。本事業では、それらを解決するため、牛舎環境・牛個体・搾乳・給餌等の飼養管理をオートメーション化と IT 化で精密化する新技術を導入し、乳牛にとって厳しい飼養環境下にある西南暖地においても省力化と生産性向上を実現できる新たな技術体系を構築することを目指す。
研究の目標「スマート・サイエンティフィックファーミング」による省力化と生産性向上の実現

精密生産システムによる生産性向上（乳量 10,000 kg/ 頭・年以上）

暑熱環境コントロール技術による暑熱期（６～９月）乳量減少抑制（10 %以内）



ストレスコントロールプログラム構築（ボディコンディションスコア許容範囲内比率 10 %向上）



疾病管理コントロールプログラム構築（疾病率 10 %低下）



繁殖管理高度化プログラム構築（初回受胎率 65 %以上、妊娠鑑定授精後 30 日）
平成 22 年度の生乳生産量は都府県 8,048 kg/ 頭/ 年に対し、宮崎県は 7,726 kg/ 頭/ 年で、暑熱ストレスによる乳用牛の繁殖性の低下が大きな課題となっていた。そこで、D 社製の搾乳ロボットと生乳分析
モ ニ タ ー 装 置 （ ハ ー ド ナ ビ ゲ ー タ ー ）、 自 動 給 餌 機 を メ イ ン に 、 飼 養 環 境 制 御 と し て THI（Temperature-humidity index）制御暑熱対策システム、カウブラシ、牛舎清掃のためのスクレーパー等を併せ設置した。搾乳ロボットは 60 頭対応のものを２機設置した。
専用飼料は高タンパク・高カロリーなものを３～５kg 程度、牛個体ごとの期待乳量に応じて給与し- 18 -

た。搾乳後、ベースとなる配合飼料、並びに粗飼料については自動給餌機で PMR（Partry mixed rations）
調整（TMR から一部の濃厚飼料を抜き取ったものを混合して飼槽に給与する方法）されたものが給与されるが、これは個体管理されていない。
実証試験は A 経営体で実施された。A 経営体は、兄弟の４人の家族経営で、経産牛 110 頭規模で、雄子牛は生後 1.5 カ月後に販売、雌子牛は２カ月で離乳後 6 カ月まで育成した後、6 カ月から分娩前２カ月まで北海道十勝の牧場（全酪連斡旋）で預託育成している。雌牛の外部導入は無い。
搾乳は従来、アブレストパーラーで行っていたが、搾乳関連作業をはじめとする作業に１日約 32 時間を要し、大きな負担となっていた。乳量は 9,000 kg/ 頭/ 年を越える一方で、平均分娩間隔が 440 日と比較的長い。平均耐用年数は 4.8 年（平均 2.3 産）で、更新が比較的早い。１頭当たり粗収益は 1,210 千円で、都府県平均（100 頭以上）958 千円より高いが、飼料費や設備・農機具の減価償却費が高く、１頭当たり農業所得は都府県より低い（A 経営 154 千円、都府県 222 千円）。乳飼比が高く（A 経営 47.5 %、都府県 45.9 %）購入分の濃厚飼料多給による高泌乳飼養と予想される。本事業により大幅な省力化・軽労化、効率的な飼料給与や繁殖改善等が期待されている。
施設整備後の効果（仮定を含む）は以下のとおりである。
(1) 労働時間の削減
従来では搾乳関連作業に 14 時間、新規では原則ゼロになり、疾病牛等、バケットで別絞りを行う
分の１～２時間に過ぎない。搾乳ロボットにより早朝や夜間の作業から解放されたのが大きい。搾乳
牛への飼料給与自体も運搬以外は必要ない。
(2) 多回搾乳による個体乳量の増加
平成 26 年度と 27 年度を比較すると、平均乳量は 26 年度 30.1 kg/ 日/ 頭（305 日乳量：9,185 kg）、
27 年度 31.3 kg/ 日/ 頭（305 日乳量：9,557 kg）で、４%向上。
(3) 牛舎環境の改善
暑熱時の落ち込みが抑えられている。疾病率軽減等に結び付いている。
(4) 体調不良牛や乳房炎等の早期発見
乳房炎は新牛舎移動後に発生件数自体は増加している。ただし、非臨床型乳房炎であってもハード
ナビゲーターシステムにより乳房炎の徴候を早期に発見し自動的に搾乳を中止させることで、過搾乳による乳房炎を減少させ、早期治療・重篤化防止の可能性がある。試算では、常時の搾乳不可能な頭数として、従来の５%に対し、３%まで減少すると仮定する。
(5) 繁殖障害牛の早期発見、分娩間隔短縮
繁殖障害として治療した牛の頭数は、従来よりむしろ増加傾向にある。これは測定法の違いや従来では発見が難しかった卵巣静止の牛の頭数の増加も影響している。従って、早期発見・治療の効果が期待されると考え、従来の５%に対し、３%まで減少すると仮定する。またこれらを通じた繁殖成績の向上も今後期待されると考え、分娩間隔が現在（440 日）から１カ月短縮される場合の効果もあわせ試算する。

- 19 -

施設整備によるコストは以下のとおりである。
(1) 搾乳ロボット導入に伴うコスト
年間の搾乳ロボット関連の減価償却費及び必要経費が約 1,500 万円であり、維持管理費を含め年間1,900 万 円 あ ま り と なる 。 た だ し、 実 証 試 験の コ ス ト であ る こ と やハ ー ド ナ ビゲ ー タ や THI（Temperature-humidity index）関連の設備はどこまで装備するか牛舎による違いが大きいことは留意すべきである。
(2) 購入飼料費
購入飼料費は、従来は TMR 給与設計から 479 千円/ 頭/ 年と試算されるが、実証経営の実際の給与量から５%ロスありと仮定する。新規では搾乳ロボットでの専用飼料が期待乳量に応じて変わるが、乳量５%向上の場合 31 kg/ 日として 498 千円/ 頭/ 年、10 %向上の場合 33 kg/ 日とし 502 千円/ 頭/ 年とする。なお獣医師料・医薬品費については治療回数の減少等を考慮して 50 %減と設定する。
従来経営と施設整備後の経営のコスト比較結果は表 3.3 のとおりである。
表 3.3 実証経営における搾乳に伴うコスト比較（経営全体：年間）（単位：千円）（山本 2016）
費目
パーラー（従来） 搾乳ロボット（新規）
算出根拠
減価償却費
625
3,667 取得・従来 1,500 万円
搾乳牛舎
新規 5,000 万円, 耐用 24 年
1,028
ﾐﾙｷﾝｸﾞﾕﾆｯﾄ・ﾊﾞﾙｸｸｰﾗ
取得・719.8 万円, 耐用７年
5,200 取得・5,200 万円, 耐用 10 年
搾乳ロボット２台
1,250 取得・530 万円, 耐用 8 年
飼養管理分析システム
2,411 取得・2,035 万円, 耐用 8-10 年
ﾊﾞﾙｸｸｰﾗ・自動給餌機・ﾊﾞｰﾝｽｸﾚｰﾊﾟ等
3,175 取得・2,540 万円, 耐用 8 年（換THI 他牛舎附帯設備
気扇,制御配電盤等）
1,653
15,703小計（牛舎＋搾乳関連）
維持管理費・修繕費
2,000 1 台 100 万円×２台
搾乳ロボット保守契約
2,152
1,512 ﾐﾙｸﾌｨﾙﾀｰ, ﾃﾞｨﾋﾟﾝｸ, 洗剤, 消耗消耗品・交換部品等
部品等
2,152
3,512
小計
3,805
19,215
搾乳関連施設等の費用
その他の主な費用
55,325
搾乳牛・購入飼料等
5 %向上 54,780 従来は TMR 給与設計から 5 %ロ
10 %向上 55,220 ス。新規は乳量 5 %向上の場合
31 kg/日、498 千円/頭/年、10 %向上の場合 33 kg/日、502 千円/
頭/年（PMR＋搾乳機内給与）
敷料費
変化なし
710
495 従来は水道 38 万、電気 33 万、
光熱水費
新規は各 8 万、41.5 万
2,310
1,155 従来 2.1 万/頭、新規 5 0 %減
獣医師料・医薬品費
減価償却費（乳牛）
評価データなし
評価データなし
62,150
合計
5 %向上 75,645
10 %向上 76,085- 20 -

上記の効果及び費用につき、費用対効果の試算を行うと表 3.4 のとおりである。
表 3.4 搾乳ロボット導入による費用対効果の試算結果（経産牛 110 頭）
項

従来（パー
ラー）

目

搾ロボ搾乳頭数
搾乳頭数・乳 パーラーまたはバケット搾乳頭数量・価格
年間乳量（1頭当たり初妊・経産平均）
生乳販売額（95円/kg）
搾ロボ不適合牛の発生率（含分娩直後牛）
技術関連の 体調不良・疾病牛の発生率
成績
繁殖障害牛の発生率
分娩間隔
搾ロボによる収益増加分（乳量増加）
パーラー関連償却費（含牛舎）・修繕費
搾ロボ関連償却費（含牛舎）・メンテ費用
搾ロボ等のコ
搾乳牛・購入飼料費
スト
光熱水費、獣医師料・医薬品費
小計（搾乳関連償却費＋搾乳牛購入飼料費）
搾ロボによるコスト増加分（「搾ロボ」－「パーラー」）
効果①：搾ロボ分のみ（収益増加分－コスト増加分）
労働費減少分
効果②：①に労働減少分を考慮
効果③：①にET子牛販売分（15頭）を考慮（参考）
140頭に増頭の場合の差引（収益増－コスト増）
和子牛40頭生産・販売した場合の差引（〃）

頭
頭
㎏
千円
％
％
％
日
千円
千円
千円
千円
千円
千円
千円
千円
千円
千円
千円
千円
千円

99.0
9,168
86,225
5
3
440
3,805
55,325
3,020
62,150-搾ロボ導入（補助なし）
ケース1
ケース2
ケース3
ケース4
乳量5%増加乳量10%増加
95.7
100.1
95.7
100.1
5.5
3.3
5.5
3.3
9,626
9,870
10,085
10,32992,30596,73396,478 101,098
5
3
5
3
4
3
4
3
4
3
4
3
440
410
440
410
6,080
10,508
10,253
14,873
19,215
19,215
19,215
19,21554,50854,59254,891
54,992
1,800
1,754
1,800
1,754
75,52375,56175,90675,961
13,373
13,411
13,756
13,811-7,293-2,903-3,503
1,062
8,585
9,121
9,658
9,658
1,292
6,218
6,155
10,720-1,593
2,797
2,197
6,762
-5,764
-176
1,209
6,959
9,910
14,30015,49520,013搾ロボ導入（施設に1/3補助）
ケース5
ケース6
ケース7
ケース8
乳量5%増加乳量10%増加
95.7
100.1
95.7
100.1
5.5
3.3
5.5
3.3
9,626
9,870
10,085
10,32992,30596,73396,478 101,098
5
3
5
3
4
3
4
3
4
3
4
3
440
410
440
410
6,080
10,508
10,253
14,873
14,675
14,675
14,675
14,67554,50854,59254,891
54,992
1,800
1,754
1,800
1,754
70,98371,021
71,36671,421
8,833
8,871
9,216
9,271
-2,753
1,637
1,037
5,602
8,585
9,121
9,658
9,658
5,832
10,758
10,695
15,260
2,947
7,337
6,737
11,302-1,224
4,364
4,202
9,402
14,45018,84018,713
22,799

注1） 1頭当たり乳量（従来）は、初妊牛9,000kg、経産牛9,800kgとする。なお「新規」の乳量は搾ロボの数値。
注2） 新規において搾ロボ不適合牛はバケット搾乳とし、乳量は従来と同じとする。
注3） 体調不良・疾病牛の発生率や繁殖障害牛は、搾乳不可能な牛が常時何頭いるかを示すものとする。
注4） 分娩間隔が1カ月短縮すると1日乳量が0.8kg増加するものとし、本表では分娩間隔410日の場合、全体で0.8×95円×搾ロボ頭数×305の増収とする。
注5） 「ET子牛販売分を考慮」では、1頭当たり所得38万円（価格58万円－費用20万円）とし、その増加分を考慮。
「労働費減少分」は、搾ロボ不適合牛による別搾りを考慮し、ケース1、5は1日16時間、ケース2、6は17時間、ケース3、4、7、8は18時間、各々削減するものとし
注6）（調査結果）、時給1,470円（鹿児島の平均賃金：雇用統計）として計算。
注7） （参考）の「140頭まで増頭の差引」は、搾ロボで飼養可能な120頭搾乳を想定した場合で、労働費は未考慮。
注8） （参考）の「和子牛40頭生産・販売の差引」は、1頭当たり所得38万円で仮に40頭まで増やした場合。ただし牛群構成の変化については考慮していない。

*山本（2016）の計算手順を点検し、数値を調整している。

費用対効果の試算結果から、以下が判明した（山本 2016）。


搾乳ロボット関連の年間減価償却費等が 1,900 万円で、かつ乳量向上５%、搾乳牛飼料費が従来と同等あるいはそれ以上のもとでは、搾乳ロボット分のみで経済効果を上げるのは困難である。そのため労働力に余力が生じた分を ET（受精卵移植）子牛生産等に活用するのが有効策の一つ。現在の子牛価格の下では 20 頭前後で従来とほぼ同等となる。



乳量が 10 %向上すれば、技術水準が向上したケース（疾病牛等３%）で搾乳ロボット分のみでほぼ同等となる（補助なしのケースでの搾乳ロボット導入の技術条件）。現在の ET 子牛頭数でも経済効果が期待され、ET 増殖でより増加を図れる。



搾乳ロボット関連施設へ 1/3 補助のもとで、乳量５%以上を確保しつつやはり ET 子牛生産などと組み合わせれば効果を期待できる。

搾乳ロボットの施設導入に補助がない場合、乳量５%向上並びに疾病率等が現状の下では、搾乳ロ
ボット分のみで経済効果を上げるのは難しい。



搾乳不可能な疾病牛や繁殖障害牛の発生率が仮に１%低下すれば、132 万円の所得向上と試算。



分娩間隔の１カ月短縮により 366 万円の所得向上と試算。



通常の飼養管理が適切になされることが前提。

あくまでも新技術全体を経営主がいかにコントロールするかが重要になる。



余剰労働力をどのように活用するかが重要。方向性として、搾乳部門の規模拡大、自給飼料作の拡大、新たな付加価値の創出、が想定される。



まず搾乳牛を現状の 85 頭から上限の 120 頭へ増頭する。ET による和子牛生産・販売を上限まで行う。自給飼料作との兼ね合いの検討も必要。

- 21 -

太田らは日本農業法人協会の HP で公開されている会社名や文献等に記載されている会社名から各会
社の HP を独自に WEB 検索し、住所等を特定できた 2,468 法人に対し調査票を送付し、545 の有効回答を得た（有効回答率 22.1 %）（太田 et al. 2018）。この調査票の中で、業務における ICT の活用目的 10
項目に対して、それぞれの費用対効果に対する経営者の主観的評価を「ほとんど効果がなかった」から「費用を上回る効果があった」の５段階で問うた結果をまとめ、畜種ごとに整理した。
畜種別の ICT 活用率（ICT を活用する法人割合）は図 3.4 のとおりである。

図 3.4 畜種別の ICT 活用率（太田 et al. 2018）
図 3.4 のうち左から２つ目の「生産効率化」では全畜種において８割以上の法人で活用されている。
一方、左端の「農作業の見える化」では養豚経営以外は７割を下回り、10 項目中活用率が最も低かった。
畜種別では、肉用牛が相対的に低いが、それ以外の経営では活用率が高い。酪農・肉用牛では「生産効率化」、養豚・養鶏では「財務体質強化」の活用率が最も高い。養豚では「生産効率化」、「経営の見える化」においても特に高い活用率となっている・
畜種別の ICT 活用の費用対効果は図 3.5～3.8 のとおりである。畜種別の ICT 活用の費用対効果を要約すると以下のとおりである。
酪農「費用に見合った」または「費用を上回る」効果が８割を超えているのは、「農作業の見える化」と「人財育成・能力向上」以外の８項目で、全体的に高い効果が得られている。とくに「生産効率化」は最も高い効果が達成されている。
肉用牛
肉用牛経営は活用率が低いものの、「費用を上回る効果があった」割合が高い。すなわち ICT の「活用率は低いが、活用している法人では高い費用対効果が得られている。
養豚「経営戦略・計画の立案」の費用対効果が最も高く、「財務体質強化」が次いでいる。
養鶏「財務体質強化」の費用対効果が最も高く、「販売額増加」が次いでいる。

- 22 -

図 3.5 酪農経営における ICT 活用の費用対効果（太田 et al. 2018）

図 3.6 肉用牛経営における ICT 活用の費用対効果（太田 et al. 2018）- 23 -

図 3.7 養豚経営における ICT 活用の費用対効果（太田 et al. 2018）

図 3.8 養鶏経営における ICT 活用の費用対効果（太田 et al. 2018）- 24 -

福島県では、（株）富士通総研への委託により、「避難地域等における スマート農業導入の手引き」（福島県 2016）を作成し、畜産では肉用牛・酪農について、最新技術の概要をまとめている。この手引
きでは費用の目安を示し、利便性を図っている。以下にこの手引きの概要を示す。
(1) 畜産におけるスマート農業の考え方
大規模畜産経営においては、施設や設備を一から設計することができる。この時に、最も重きを置くべきなのが精密飼養管理である。哺乳ロボット、給餌ロボット、搾乳ロボット等が省力化技術として紹介され、家族経営でも大規模化が可能であるとされているスマート農業技術だが、その効果は省力化だ
けではない。これらは 単品で導入するというよりもむしろ、組み合わせて導入し、それぞれ ICT により連動して動かすことで、いかに家畜を健康に保ち、利益を最大化させるか、という観点で取り組む必要がある。
それぞれのロボットから、個体ごとに摂餌量、乳量、乳質、BCS（Body condition score）等のデータを取得し、得られる収入と餌にかかる費用の差を最大化させる制御を自動で行うことができる。 ICT を利用して家畜群に合わせた飼養管理をきめ細かく行うことで、肉牛では健康で肉質良く、酪農では健康を維持し最大限長期連産を実現することが可能となる。
この考え方を基本として、粗飼料の設計や畜舎の設備、ロボットの組合せなどについて畜産専門の機械メーカーやコンサルタトと相談しながら設計し、導入する。
(2) 技術の３分類
スマート畜産技術は、大きく「情報が手に入る、見える」、「アドバイスを受けられる」、「作業をサポート／自動で行ってくれる」の３つに分類される。表 4.1～4.3 に肉用牛・酪農の３分類したスマート技術を示す。表の最後の欄の技術 No.は次項で示す技術に対応する。
肉用牛・酪農では、繁殖の成功が経営で最も重要なテーマとして挙げられる。また大規模化と高度な飼養管理の実現に向けたロボット活用も重要課題である。
表 4.1

情報が手に入る、見える

キーワード

ニーズ

できること

スマート農業技術

遠隔操作

遠くから通っている

遠隔から映像で放牧地や施設内、 監視カメラ

ので、離れたところ

牛舎の様子を見ることができる

技術 No
1

から状況を見たい
個体管理

牛を個々で管理した

タグ付けすることで牛を個々に個体識別の ICT 化放2い管理することができる

牧管理

3

牛ごとに飼養記録や投薬記録、搾牛群管理システム

4

乳記録を管理したい- 25 -

表 4.2 アドバイスを受けられる
キーワード

ニーズ

できること

スマート農業技術

技術 No

負担軽減

分娩がいつか知センサーにより分娩の状況を検知し分娩監視システム

6

りたいて、分娩タイミングを通知してくれる

品質・収量の牛の発情を発見

センサーにより発情行動や状態を検発情検知システム

5

向上

したい

知して、通知してくれる

牛の健康状態を牛の乳量や健康状態に合わせて給餌

給餌ロボット10

良くしたい

量や飼料を変えることができる
疾病検知システム

7

センサーにより牛の状態をモニタリングし、疾病や活動を予測して、異常を通知してくれる

表 4.3 作業をサポート／自動で行ってくれる
キーワード

ニーズ

できること

スマート農業技術

技術 No

負担軽減

運転作業の負担

トラクターのハンドルを自動で操作

自動操舵補助シス

8を軽減したいしてくれるテム

完全に自動でトラクターを運転して自動走行トラクタ

くれるー

品質・収量の牛の健康状態を温湿度環境や気流、照明を制御するこ

次世代型畜舎シス

向上

良くしたい

とで牛にとって快適な環境を実現す

テム

12
15

ることができる
規模拡大

人をあまり増や牛舎内への給餌を無人で全自動で行さずに畜産経営

うことがきるの規模拡大を行

子牛の哺乳を無人で全自動で行うこいたい（無人ロボ

とができる

ット技術）

給餌ロボット10

哺乳ロボット11

給餌や餌寄せの作業を省力化したい

餌寄せロボット

13

牛舎の糞の清掃を無人で全自動で行畜舎清掃・糞尿運14

うことがきる搬ロボット

搾乳を無人で全自動で行うことがで搾乳ロボットきる- 26 -

9

(3) 肉用牛・酪農経営用のスマート技術
肉用牛・酪農経営用のスマート技術は以下のとおりである。なお技術 No.3 放牧管理は研究中、技術No.7 疾病検知システム技術及び No.12 自動走行トラクターは実証段階である。
技術 No.1 監視カメラ 実用化済
技術概要

遠隔で監視できるカメラにより、自宅や事務所から映像で確認することができる。農業者は定期的に映像を確認する必要があるが、遠隔から異常が無いか確認できる。

メリット

点在する農地の生育状況を効率的に確認することができる。特に畜産分野では、自宅と牛舎が離れている状況下での深夜や農繁期、冬の極寒期の見回り負担が削減された、というユーザーの声が挙がっている。

注意事項

監視カメラの設置には高い柱と電源が必要なため、場所が限られる。 畜産分野では、牛舎内の設置となり、監視カメラの死角の牛を見逃してしまうおそれがある。死角をなくすには台数を多く設置することが必要だが、その分費用が増加する。

費用の目安

カメラの設置数にもよるが、初期費用で１台 30 万円程度に加えて、メールや画像の通信費用も必要である。

研究開発や導

パナソニック株式会社、株式会社ネットカメラ、株式会社オーレンス、株式会社イノビ入実証の状況

ットなどの会社から販売されている。

監視カメラのイメージ（株）ネットカメラ
http://net-camera.jp/- 27 -

技術 No.2 個体識別の ICT 化 実用化済
技術概要

国内で飼養される、原則、すべての牛（輸入を含む）にはトレーサビリティ法（牛の個体識別のための情報管理及び伝達に関する特別措置法）に基づき、その出生・異動等の情報を一元的に管理するために全国統一の 10 桁の個体識別番号が印字された耳標が装着される。通常利用される耳標は数字・バーコードによる管理が中心だが、より効率的に個体を識別して管理する
ため RFID（電子タグ）を用いた通信可能な電子耳標による個体識別も実用化が進んでいる。

メリット

RFID タグと通信可能な体重計や搾乳機、給餌器等と合わせて使用することで、増体情報や搾乳情報、給餌情報を個体ごとに自動的に記録することが可能となる。これにより個々の牛に対して、より健康に飼養するための最適な環境や給餌の調整が可能となる。

注意事項

個体識別の仕組みを電子化するだけでは、いつどこで何をしたか可視化できるだけである。体重や摂餌量、乳量などを個体識別情報で紐づけて分析し、より良い管理をする技術や、自動で調整するロボットの導入が同時に求められる。

費用の目安

電子タグ自体の価格は、最大でも１頭あたり数万円～数十万円だが、今後の状況により低廉化すると考えられる。むしろ、自動調整を行う様々なロボットと組合せるこが求められるので、ロボットの導入（１台数百万円）とセットで検討することが必要である。

研究開発や

株式会社コヤマ・システムから「読取りくん」という後ろ足に装着するシステムが販売されて導入実証のいる。ニュージーランドやオーストラリアでは、無線 IC タグの装着が義務付けられている。

状況

読取りくん
（株）コヤマ・システム
http://kym-sys.co.jp/yomitorikun/index.html- 28 -

技術 No.3 放牧管理 研究中
技術概要

放牧されている牛の位置情報と生体情報を遠隔で確認することができる。広域な放牧地において遠隔通信可能なセンサーネットワークを構築し、牛の位置情報や生体情報を通信する。省電力な広域通信技術が必要となり、現状では実証試験での利用にとどまる。

メリット

遠隔から牛ごとに、いつどこにいるか確認でき、給餌ロボットなどと連携させることで、肥育管理を省力化できる。

注意事項

牛の活動状況や摂餌行動を捉えた上で、移動や給餌ロボットの活用など、よりよい対策をたてることが可能な設備やスキルが必要である 。

費用の目安

現在研究中のため未定である。

研究開発や導九州大学が富士通株式会社・NTT 西日本株式会社・パナソニック株式会社等と共同研究

入実証の状況

している。

https://www.rbbtoday.com/article/2
012/08/07/92765.html

技術 No.4 牛群管理システム 実用化済
技術概要

個体別の飼養データ（給餌量・時間など）や投薬記録、搾乳データ（乳量・質・時間など）、
発情・分娩の兆候や履歴、健康状態などを一元管理するシステムである。

メリット

牛の管理を精密にし、より健康を保つ飼養方法を検討して実施することが可能となる。また、異常を早期に捉えることで損失拡大を防ぐことにもつながる。

注意事項

データが取得・蓄積できないと、ソフトウェアだけは動かない。様々なセンサーや機械、ロボットなどからデータを取得できること、入力・連携できることが求められる。また、そのデータを活かすスキルや自動化技術の導入も必要である。

費用の目安

無料（小規模）の製品 から、ソフトウェア購入が必要な製品、大規模経営向けの年間数十万円のサービスまで様々に提供されている。

研究開発や日本国内では 「肉牛生産管理 SaaS 」（富士通株式会社 ）、「Farmnote」（株式会社ファームノ

導入実証の

ート）
、
「カウログ」（株式会社オーレンス）などインターネットで利用できるサービスが提供

状況されている。また、酪農機械メーカーの専用 PC ソフトウェアや、酪農組合・農協が提供する組合員向けインターネットサービスが利用できる。

- 29 -

牛群管理システム（株）ファームノート
https://farmnote.jp/

技術 No.5

発情検知システム

技術概要

実用化済

発情の際に牛が特性行動（行動量の増加・マウンティング・スタンディングなど）をとるこが分かっている。それらの行動変化を歩数計や首輪状のセンサーによって察知し、発情の兆候を農業者に通知する。基本的にこの仕組みは牛の個体情報に紐付いて情報管理を行っており、その情報は個体ごとにシステム上で管理される。そのため、パソコンやスマートフォン上で個体別の情報として確認することができる。雌雄産み分けは約 70 %の確率で実現できている。

メリット

見回りに時間をさけなくても、発情検知することができる。また、牛が多い場合にも有効である。これにより省力で発情を発見できる。また、発情を的確に検知することは、空胎日数を短くすることにつながり、利益の拡大が見込める。

注意事項

自然繁殖ではなく、人工授精や受精卵移植を行う場合に特に有効である。また、獣医師などとの連携が必要である。

費用の目安

１頭当たり数万円のセンサーと、月額サービス費用として数百円から千円程度必要である。また、通信機の購入・工事費用も数十万円以上必要となる。

研究開発や

「牛歩」
（株式会社コムテック）」 、「牛歩 SaaS」（富士通株式会社：コムテックの牛歩をクラ導入実証のウドサービスで提供）、モバイル牛恩恵（株式会社リモート）、「ヒ―タイム HR」（イスラエル

状況

SCR 製）、「Farmnote Color」（株式会社ファームノート）等が販売中または販売予定である。酪農向けの牛群管理システムでは、乳量等のデータから予測を行う機能もある。

牛歩（株）コムテック
http://www.s-comtec.co.jp/- 30 -

技術 No.6 分娩監視システム 実用化済
技術概要

牛の膣内に温度センサーを挿入し、その変化から発情および分娩の兆候を検知する。温度変化を踏まえて、分娩の約 24 時間前に予測ができる。個体別の監視システムとなり、個体情報をパソコンやスマートフォン上で管理することができる。

メリット

24 時間分娩に注意を払う負担が軽減され、監視の労力と、特に夜中の安眠にもつながる。
また的確に処置が行えることから、分娩事故の防止にもつながる。

注意事項

正常に利用していれば特に問題は起こらないが、機器の不具合や通信不良などに気を付け、過信して全て任せてしまわないように注意する必要がある。

費用の目安

１頭当たり数万円のセンサーと、月額サービス費用として数百円から千円程度必要である。また、通信機の購入・工事費用も数十万以上必要となる。

研究開発や導「モバイル牛恩恵」（株式会社リモート）、「Farmnote Color」（株式会社ファームノート）

入実証の状況

等が販売中または販売予定である。

モバイル牛恩恵（株）リモート
http://www.gyuonkei.jp/

技術 No.7 疾病検知システム 実証段階
技術概要

首につけるタイプの温度・活動計を牛に装着し、そこから送信されるデータをクラウドシステ
ムに集めて解析することで、病気の早期発見を行う仕組みである。国内外のベンチャー企業は、安価でかつ ICT を活用したデータ分析を基に、様々なアドバイス機能を研究開発している。
また、生体センシングの研究は日本でも推進されている。

メリット

疾病の早期発見や予防が可能となり、より健康に飼養することが可能となる。

注意事項

疾病そのものを検知できる技術はまだ研究中である。現在、活動量や反芻の状況、体温などを確認して異常を検知することができている。

費用の目安

１頭当たり数万円のセンサーと、月額サービス費用として数百円から千円程度必要である。また、通信機の購入・工事費用も数十万円以上必要となる。

研究開発や活動量・反芻時間・休憩時間を計算して注意すべき牛を通知することができる「Farmnote Color」

導入実証の（株式会社ファームノート）が 2016 年に発売予定である。コーンズ・エージーからは反芻時

状況間がわかる「ヒータイム HR 」
（イスラエル SCR 社）が提供されている。また、海外ではオラ
ンダの Connecterra 社やアメリカの Quantified AG 社のようなベンチャー企業も出現している。

- 31 -

発情検知・反芻モニター ヒータイム HR（株）コーンズ・エージー
http://www.cornesag.com/

技術 No.8

自動操舵補助システム

技術概要

実用化済

GPS ガイダンスシステムと連結し、ハンドルを操舵する機械をトラクターなどに後付けできる仕組みである。GPS ガイダンスのメリットに加えて、手放し運転が可能なため走行ラインを指定しておけば作業者は目の前の作業に集中することが可能となる。

メリット

作業者の負担軽減、効率化につながり、また熟練度が高くない作業者でも利用できる。また、暗くなっても正確に走行でき、作業可能時間を増やすこともできる。

注意事項

全て自動走行するわけではないため、製品により、切返しや車速の調整などを行う必要があ
る。

費用の目安

総額 100 万円程度が必要となる。

研究開発や欧米では６割近くの農家が利用している。日本でも北海道で取り入れられている。株式会社

導入実証のクロダ農機、ジオサーフ株式会社、株式会社トプコン、株式会社ニコン・トリンブル、株式状況

会社 IHI スター等が提供している。

自動操舵補助システム
ジオサーフ（株）
http://www.geosurf.net/- 32 -

技術 No.9 搾乳ロボット 実用化済
技術概要

フリーストール牛舎のように乳用牛が自由移動できる牛舎においては、乳用牛が自ら搾乳ユニットに入り、機械が乳頭の位置を検知、自動的に搾乳を行うロボットが普及している。個体識
別用の電子タグと通信可能な搾乳ロボットにおいては、個体別の乳量や質、子タグと通信可能
な搾乳ロボットにおいては、個体別の乳量や質、搾乳日などのデータが自動的に取得・蓄積され、畜産情報管理システム上での一元管理を可能にしている。

メリット

牛が自らユニットに移動し、自動で装着搾乳するため、牛の移動や装着を少人数で省力化できる。また、日に数回搾乳が可能であり、牛ごとに適したタイミングでの搾乳が可能となる。また、得られた乳量等のデータから、適切な給餌量や成分などの調整が可能となる。

注意事項

ある程度の頭数がいなと機械に余力が出て、投資対効果が十分に得られない可能性がある（GEA 社の搾乳ロボットは１ユニットあたり 60 頭に対応）。規模を鑑みて投資の判断をすることが必要である。また、乳頭の形状などで、自動装着の確率が悪い牛が出てくる。そうした牛の淘汰・除籍や、あるいは併設するパーラーで搾乳を行うなど、ロボットの制約に合わせた管理が必要となる。さらに、自動化のみではなく乳量等のデータから、適切な給餌等の飼養管理につなげることが、投資に見合った効果を得るために必要となる。

費用の目安

数千万円程度と見込まれる。

研究開発や「アストロノート」（Lely 社）、
「MI one マルチボックスシステム 」（GEA オリオンファームテ

導入実証のクノロジーズ株式会社）、「デラバルボランタリー・ミルキングシステム VMS」
（DeLaval 社）

状況

等海外製が一般的である。日本では酪農機械販売代理店から提供されている。

搾乳ロボット・アストロノート
Lely 社（オランダ）https://www.lely.com/

技術 No.10 給餌ロボット 実用化済
技術概要

自動的に計量して給餌を行うロボットである。パイプ取り付け部屋ごとに給与する機械や、牛群に対して飼槽幅の両側に飼料を給与するロボット、個体ごとの飼料摂取量を確保するために給餌を行うロボットがある。製品の中には個体識別の電子タグと通信を行い、各個体の摂取量を記録、データ蓄積する機能を有する製品もある。

メリット

牛の摂餌量や健康状態に合わせた給餌が可能であり、健康的に乳量の維持増加や体重の適切な増加を行うことができる。

注意事項

牛群ごとに適切に管理することが求められる。

費用の目安

数百万円程度と見込まれる。

研究開発や導様々な酪農機械メーカーから販売されている。ストックホッパータイプや、懸架自走式

入実証の状況

の機械、床自走式の機械等牛舎に合わせて選択可能である。

- 33 -

給餌ロボット
One2Feed 社（デンマーク）
輸入：（株）コーンズ・エージー
http://www.cornesag.com/

技術 No.11
技術概要

哺乳ロボット

実用化済

子牛の哺乳管理を行う。１日に複数回に分けて、一定の温度・濃度・量のミルクを与えること
で、子牛の消化効率を高めながら、健康状態を保つ。また哺乳日数に応じて、哺乳管理（量・濃度・添加剤の有無）が可能である。

メリット

ミルク調整と哺乳の手間が削減される。また、牛に合わせた細かい成分の調整や時間の管理が可能となり、より健康な生育につなげる。

注意事項

１台 50 頭規模の哺育能力があり、子牛の頭数規模を合わせる必要がある。

費用の目安

350 万円程度である。電気料金も数千円／月必要なほか、哺育舎の改造も必要となる。

研究開発や「カーフフィーダ・バリオプラス」（フォスターテクニク社）、「カーム・カーフフィーダー」

導入実証の（Lely 社）等、海外製が一般的である。日本では酪農機械販売代理店から提供されている。

状況

哺乳ロボット
Lely 社（オランダ）
輸入：（株）コーンズ・エージー
http://www.cornesag.com/- 34 -

技術 No.12 自動走行トラクター 実証段階
技術概要

ハンドル操作・アクセル・ブレーキなどすべてをトラター作業機側で行う技術である。最初に地図から作業ルートと作業内容を計画しておけば、圃場内の運転は全て自動で行うことができ
る。

メリット

作業者は乗っているだけでよく、安全面の担保があれば乗らずにほかの作業ができるという大きなメリットがある。また、熟練作業者でなくても作業が可能となる。

注意事項

安全面でまだ実証段階にあり、今後の研究が求められる。

費用の目安未定である。通常のトラクターに比べて 300 万円程度高額と想定される。

研究開発や各社未発売であり、平成 29 年度から販売が開始されてくるものと想定されている。おそらく導入実証の価格は高価になるが、人件費削減や担い手の少ない地域では、重要な技術となると考えられる。

状況

自動走行トラクターの試作機（福島県南相馬市）
出典）産経フォトhttp://www.sankei.com/photo/story/news/1
61129/sty1611290009-n1.html

技術 No.13 餌寄せロボット 実用化済
技術概要

牛群に対して給餌した飼料の餌寄せを行う。超音波センサーで壁やフィードフェンスとの距離を読み取りながら走行する。設定時間になると自律走行し、設定された寄せ幅に従って牛が採食可能な位置まで餌を寄せる。

メリット

餌やりや餌寄せの作業が省力化できる。牛が常に飼料を得られることで、適正な摂食量が確保できる。特に夜間の摂食が促される。

注意事項

走行に適した牛舎であることが前提である。

費用の目安

100 万円から数百万円程度と想定される。

研究開発や導入

Lely 社の餌寄せロボット「Juno」が一般的である。

実証の状況- 35 -

餌寄せロボット・Juno
Lely 社（オランダ）
輸入：（株）コーンズ・エージー
http://www.cornesag.com/

技術 No.14 畜舎清掃・糞尿運搬ロボット 実用化済
技術概要

牛舎内の糞尿や汚れた敷料などを自動で清掃する。牛舎中の糞尿溝を移動するロボット
や完全自動式で自由に移動して清掃するロボットが販売されている。

メリット

糞尿の掃除の省力化や、労働衛生環境の改善につながる。

注意事項

牛舎の設計自体を変更する必要がある。清掃方式や規模により、導入できる機械が異な
る。

費用の目安

ロボット型、バーンスクレーパー／クリーナ型で価格は異なるが、300 万円～600 万円程
度と見込まれる。

研究開発や導「バーンスクレーパー」（GEA Houle 社）、「ロボットスクレーパーRS250」（DeLaval 社）

入実証の状況

など、海外製が一般的である。

ロボットスクレーパー
Delaval 社（スェーデン）http://www.delaval.jp/- 36 -

技術 No.15 次世代型畜舎システム 実用化済
技術概要

牛舎を半閉鎖型とし、温湿度センサーの情報を基にファンやミストを制御することで、牛舎内の気流や温湿度環境を快適に維持する。照明も制御することで、規則正しい昼夜のリズムを作り出すことも可能である。

メリット

酪農において暑熱の影響は大きく、冷涼な環境を実現できれば、牛の健康増進につながる。

注意事項

牛舎自体の再設計が必要であり、これから建設する畜舎に有効である。

費用の目安

設備の更新、新築と併せて、費用は数千万円から数億円程度と見込まれる。

研究開発や

宇都宮大学などのコンソーシアムにより研究、実証試験が行われ、コンソーシアムメンバーで導入実証のあるパナソニックエコソリューションズ社から実用化されている。

状況

次世代型畜舎システム
パナソニック環境エンジニアリング（株）
http://www2.panasonic.biz/es/solution/theme/agri/cattle_shed/- 37 -

農林水産省は、ホームページにおいて、スマート農業にかかる最新の情報提供を行っている（http://www.maff.go.jp/j/kanbo/smart/）。スマート畜産技術についても、「スマート農業技術カタログ（畜産）」が公表され、各社のリーフレット等が添付されている。
http://www.maff.go.jp/j/kanbo/kihyo03/gityo/gijutsu_portal/smartagri_catalog_chikusan.html
なおこのカタログの利用あたっては、「現在開発・販売されているスマート農業技術について、農業現場に広く知っていただくことを目的としたものであり、技術の効果等を農林水産省が確認・認定しているものではありません。各技術の詳細については、各技術の「問い合わせ先」にお願いします。」とされている。
表 4.2.1 に最新（平成 31 年２月公表）のスマート農業技術カタログ（畜産）の概要を示す。技術の分類の説明は以下のとおりである。


センシング・モニタリング：生体データ（繁殖機能や栄養・健康状態等）や飼養環境に関するデータを提供する技術

生体データ活用：生体に関するデータを AI 等で活用する技術



飼養環境データ活用：飼養環境に関するデータを AI 等で活用する技術

自動運転・作業軽減：自動運転ロボット等の導入により作業の軽労化を図る技術

経営データ管理：経営の現状分析、計画作成、進行管理等を行う技術

ただし農水省のカタログは全てのスマート畜産技術を網羅したものではない。
農水省の情報以外では、2016 年以降に以下のスマート畜産技術が実用化している。

(1) バーチャルフェンス
ノルウェーの Nofence 社が開発し、2018 年から販売を開始したバーチャルフェンス技術である。現在のところ対象畜種はヤギのみである。
バーチャルフェンスに必要なのは、GPS と SIM カードを内蔵した首輪で、iOS か Android を搭載した
スマートフォンやタブレットにより管理される（図 4.2.1）。専用アプリでは“見えないフェンス”の範囲を設定後、牧草地の効率的な管理、ヤギの監視を実行できる。ただし、首輪は放牧地が携帯電話の電波が届く範囲になければ機能しない。もしヤギがバーチャルフェンスの外に出ようとすると、首輪から「ピーピー」と警告音が鳴る。警告音が無視されるようなら、弱めの電気ショックが流れる。実験結果
では、ヤギに警告音や電気ショックの意味を理解させるのは比較的簡単とのことである。このことにより電気柵が不要となり、電気柵に必要な資材費、設置費、維持管理費、労働力が不要となる。
将来的には牛や羊の放牧にも利用できるように開発を進める予定である。
価格は 299 ユーロ/台（39,000 円/台）である（Indiegogo 2018）。

- 38 -

表 4.2.1 スマート農業技術カタログ（畜産）の概要（平成 31 年２月公表）
No

対象畜種

1

乳用牛、肉
用牛

2

乳用牛、肉
用牛

3

乳用牛、肉
用牛

4

乳用牛、肉
用牛

5

乳用牛、肉
用牛

6

乳用牛、肉
用牛

7

乳用牛、肉
用牛

8

乳用牛、肉
用牛

9

乳用牛、肉
用牛

10

乳用牛、肉
用牛、豚

11

乳用牛、肉
用牛

12 乳用牛

活用シーン

技術名・機械名

技術概要

電池レス式ビーコンを使った
上下振動で電波を発信するセンサーを牛のアゴ
中小規模牧場向け牛の傷病管に取付け牛毎の採食・反すう行動管理を行う
理ソリューション
見回り/給牛のルーメン内温度の計測データから、AI学習
胃診電信
餌機能で体温を予測、異常温度でアラートを出す
体温センサーで、生体の体温（膣温）を５分毎
見回り/繁 牛の分娩予知・発情発見シス
0.1℃単位で計測、モバイルデータ通信網で保存
殖テム「モバイル牛温恵」
管理・情報提供
見回り/搾PC・スマートフォン・タブレットに最適化、いクラウド牛群管理システム「乳/給餌/繁つでもどこでも牛群の情報を管理・記録・分析
Farmnote 」
殖することが可能
見回り/繁 牛向けウェアラブルデバイス リアルタイムに牛の活動情報（活動・反芻・休憩）を収集して解析
殖「Farmnote Color」
横断換気ユニットシステム、モーションセンサ
見回り/牛低ストレス牛舎システム
ーによる牛の動作行動検知と家畜管理クラウド舎建設により牛へのストレスを低減
見回り/繁 牛の行動監視支援システム「 畜舎の赤外線モーションセンサーカメラの画像を解析、個別の牛の行動を分析
殖
MOH‐CAL （もーかる）」
牛に取り付けたタグに内蔵の複数のセンサデー
見回り/繁タをクラウドに収集・分析し、機械学習等によU‐motion殖
り牛の行動を分析し、見える化
分娩予定牛の膣内に挿入したセンサーが分娩開見回り/繁
家畜の分娩監視装置
始により体外に排出、センサーが温度と照度の殖変化を感知、動画を携帯電話に送信
牛用凍結精液ストロー内に超小型の無線ICタグ
見回り/繁 無線ICタグを用いた凍結精液を取り付け、精液ストローを個品識別し、人工殖の個品識別
授精登録までを電子化
牛の乳、唾液、血液等を紙製チップに付着させ「ペーパーマイクロチップ」
繁殖、発色濃度をスマートフォンのカメラ画像解析を用いた乳牛妊娠効率化にて判定
牛床上部に設置したレールを敷料散布機が自走
清掃
フリーストール用敷料散布機 しながら、敷料を定量散布、本体への敷料の積込の全自動化見回り

センシ 生体デング/監 ータ活視用YY株式会社セントラル
06‐6538‐2509
情報サービスY

Y

株式会社リモート

Y

Y

Y

Y

Y

Y

デザミス株式会社

Y

Y

富山県農林水産総合
技術センター畜産研 076‐469‐5921
究所

Y

Y

京都大学

Y

Y

日本ユニシス株式会
050‐3132‐8464
社

Y

21 豚
22 豚
23 鶏
24 共通
25 共通

26 共通

27 共通

28 共通

草地管理

広大な牧場の草地管理を効率 地形情報等を含む電子牧区図による牧区内の重化する草地管理支援システム 点管理エリアの抽出・可視化

29 共通

経営管理

紙の活字や手書き文字をスキャナもしくはスマAI（機械学習）を用いた自動ホカメラで読み込み、テキストに文字起こしす
文字認識技術（AI‐OCR）
る技術- 39 -Y

ソニーエンジニアリ
0466‐38‐3421
ング株式会社

Y

Y

Y

Y

Y

Y

Y

Y

Y

Y

075‐753‐6058 /6330

パナソニック環境エンジニアリング株式 03‐3472‐2485
会社
京都大学農学研究科、兵庫県立農林水産 京大075‐753‐
技術総合センター、( 6170
株)ワイピーテックYY

03‐6380‐7239

オリオン機械株式会
026‐248‐1956
社

Y

Y

20 豚

028‐649‐5483Yy19 鶏/豚

宇都宮大

Y

Y

Y

18 鶏/豚株式会社ファームノ
050‐3852‐4018
ート

株式会社コンピュー
029‐303‐8851
ター総合研究所

肥育牛の血中ビタミンAセン ビタミンA、体温等の計測可能なセンサ群によ
見回り/給サと地域戦略に基づく精密管 り要望に応じた肉質の肥育牛生産、ストレス最餌
理
小化の精密肥育17 豚0977‐85‐8700

株式会社ファームノ
050‐3852‐4018
ート

14 肉用牛16 肉用牛YYy

肥育牛の顎下にセンサー装着、牛の起立困難状
肥育牛起立困難検知システム
態を検知、通信機能を備えた基地局よりクラウ「うしらせ」
ドシステムへ送信
肉用牛ベンチマーキングシス 定期的に提出されたデータを使用して、農研機
経営管理
構で生産指標を算出、解析結果の冊子を作成
テム「CattleINFO」
飼育作業のスマートフォン記録、クラウド蓄積
見回り/繁 養豚経営支援システム「Pork 、豚の生体情報・飼育環境情報のIoTセンサー監
殖
視、集計・統計解析・AI技術、オンライン診療er」
・経営指導のための情報共有
畜舎の環境データの常時収集、グラフ表示、AI
見回り
分析により、畜種の生育ステージにあった必要
e‐kakashi
な作業を事前提案
窓開閉モーター、灌水バルブと、装置を遠隔か見回りら制御するアプリをセットにして使うサービス
e‐kakashi Tetori (テトリ)を開発中
iPadmini に装着する顕微鏡装置で、iPadmini 演算
繁殖機能、カメラ機能による精液中の精子数と運動
iSpermアィスパーム
性を測定、希釈計算
スマートフォン画像から豚を判別、スマートフ
ＡＩ×スマートフォンを活用
出荷
ォン搭載のステレオカメラから距離を割り出しした豚体重推定技術、豚の体重を推定
スマートフォン等で撮影した豚の画像から体重
出荷
デジタル目勘を推定
斃死鶏の検知作業を画像認識技術と機械学習技
見回り斃死鶏発見システム
術を組み合わせて自動判定
見回り/清 カラス音声を用いたカラス忌 声紋分析技術で構築した独自のカラス音声を自掃避システム
動でカラスに照射、その場から退避させる
牛の空胎期間を適正に保つソ
電源不要、シンプル、低コストに遠隔で家畜の見回り/繁リューション「tukumo of
状態と畜舎の環境を監視するシステム
殖cow」
建設基準法の型式適合認定を取得した中柱を廃畜舎建設 スマート畜舎した構造の畜舎で、工期短縮、施工の単純化、省資材化
空から診る精密農業 クラウ 人工衛星とUAVの観測・撮影画像を解析による草地管理 ド型営農支援サービス「天晴 作物の圃場内の生育状況、収穫適期の可視化・れ」診断、レポーティングサービス

電話番号

光和ネットサービス
048‐446‐7780
株式会社

気流シミュレーション技術で夏場も快適な畜舎を創造（畜舎内全体を均一に換気）

見回り

団体名または企業名

y

畜舎建設

15 肉用牛自動運 経営デ転/作業 ータ管機械
理Y

13 乳用牛

次世代閉鎖型牛舎システム

分類
飼養環
境デー
タ活用

Y

農研機構食農ビジネ
029‐838‐7829
ス推進センター

Y

株式会社Eco‐Pork

Y

PSソリューションズ

株式会社

PSソリューションズ

株式会社

090‐8450‐1026

080‐3584‐0569

080‐3584‐0569

株式会社ピィアイシ
03‐3490‐8220
ィ・バイオNECソリューション

イノベータ株式会社

03‐5534‐2625

伊藤忠飼料株式会社 03‐5626‐3200
Y日本電気株式会社

Y

株式会社CrowLab（
クロウラボ）

028‐614‐3690

Y

株式会社AmaterZ

03‐6455‐6884

Y

公益社団法人中央畜03‐5577‐5000
産会

Y

Y

国際航業株式会社

Y

Y

農研機構畜産研究部
029‐838‐8988
門

Y

Y

Y

Y

03‐4476‐8069

株式会社シフトセブ
092‐406‐6747
ンコンサルティング

図 4.2.1 バーチャルフェンスの機材(2) ICT を活用した養豚経営（ITmedia エンタープライズ 2017）
宮崎ブランドポーク「まるみ豚（とん）」の生産で知られる宮崎県川南町の「協同ファーム」の事例である。協同ファームは飼育規模 5,000 頭で、従業員はパート含めて 24 人（2017 年９月時点）、うち 12
人が現場で養豚にかかわる。
協同ファームでは就業管理のためクラウドサービス「TeamSpirit」3を 2017 年１月に導入して各人が入力、グラフで無駄な時間を“見える化”し、意識改革につなげている（図 4.2.2～4.2.3）。また、LINEのビジネス向け有償サービス「LINE WORKS」4も 2017 年９月から使い始め、従業員同士の業務報告のツールとして活用している。このことで設備や豚の異常を投稿すると手の空いた従業員がすぐ対応でき
るようになった。こうした仕組みは、従業員のほぼ全員に iPhone を支給することで使用可能にした。
2010 年、宮崎県内で口蹄疫が発生し、同年４月から８月の間に殺処分された牛や豚などは宮崎県で計 29 万 7,808 頭にのぼった。協同ファームのある川南町では全頭が殺処分の対象となり、町から牛や豚が消えた。疫病の影響は大きく、県内で離農者が続出した。
口蹄疫後、まるみ豚は宮崎県畜産共進会など肉豚枝肉部門で３度の首席を獲得して品質の高さを証明し、協同ファームは完全復活を果たした。
しかし自動給餌器やスクレイパー方式の自動除糞（ふん）装置などの故障、水道管の水漏れ、排水溝の詰まりなどが日常的に起こり、従業員はたびたびその補修に追われていた。しかも夜間は無人になるため、長いと半日近く故障が放置されたままのことすらあった。養豚の複数の設備機器にさまざまなセ
ンサーを取り付け、適正に稼働しているかどうか、故障箇所はどこかといったデータを瞬時に携帯デバ
イスに配信できれば、補修作業の迅速化や時間の短縮化が図れる。それで生み出された空き時間をもっと豚の世話に振り分けられるのではないか、というのが IOT「人とコミュニケーションする機械」の活3（株）チームスピリットの提供するクラウドサービス。勤怠管理や経費精算など、毎日使う事務処理のシ
ステムを融合させ、自動化して、コミュニケーションの仕組みに変えることで、働く人たちの創造的な時間を生み出し、自律的な行動を引き出す、働き方改革プラットフォームを目指す。https://www.teamspirit.co.jp/
4
ワークスモバイルジャパン（株）が提供する「LINE」とつながる有料のビジネスチャットサービス。会話中に写真や動画を簡単に送ることができ、連絡先や位置情報も共有できる。https://line.worksmobile.com/jp/- 40 -

用である。事業のパートナーは、システムフォレスト5で、データ可視化ツール MotionBoard6を利用した。
協同ファームでは 2018 年５月を目標に新豚舎を建設する予定があるため、取り壊し予定の現豚舎でIoT の実証実験を行える。2017 年９月時点で、豚の飲み水に使う水源の井戸に流量計とセンサーを設置、養豚場全体で使う水の量を把握できるようになった。さらに加工場の冷凍庫、冷蔵庫に温度センサーを取り付け、庫内の温度変化が時系列で分かるようにしている。
センサーが取得したデータは Bluetooth7などでゲートウェイ8に集約され、IoT 通信向けプラットフォーム「SORACOM」を経由し MotionBoard で集約しモニタリングする仕組みである。
今後は、協同ファームとシステムフォレストが協議してセンサーを増設しながら、効果的なセンサーの設置場所、し尿からアンモニアが発生する豚舎の厳しい環境下での耐久性などを検証し、新豚舎への
IoT 導入へとつなげていく。協同ファームは新豚舎の建設を契機に、現在の飼育頭数 5,000 頭を倍増する計画を立てている。さらに 2020 年開催の東京五輪への食材提供、輸出への取り組みに必要な国際基準のGAP（農業生産工程管理）の認証取得も視野に入れる。しかも従業員数は現状のままである。目標達成のためにはいろいろな設備の自動化とそれを監視・連絡する IoT の導入が不可欠との認識のもと、新豚舎には、飼料タンクの重量管理、空調システム、公害防止のための脱臭装置、堆肥をつくるための発酵装置などの稼働管理のためにも IoT を導入する計画である。

図 4.2.2 豚舎の IOT 化イメージ

5

株式会社システムフォレスト。〒860-0833 熊本県熊本市中央区平成 3-3-22。クラウドソリューション、シス
テム開発、IT 関連サービスを提供する。http://www.systemforest.com/#
6
ウイングアーク 1st（株）の提供する情報活用ダッシュボード（Business intelligence（BI）のツール）の名称。
ダッシュボードとはさまざまなデータを統合して表示する管理画面をいう。
7
Bluetooth とは、近距離無線通信の規格のひとつで、スマートフォンの設定メニューなどに表示される。パソ
コンやスマートフォンといった情報機器やオーディオ機器などを無線で接続し、機器間で音声やデータをやり取りすることができる。
8
ネットワークやシステムにおいて異なった規格（プロトコル）を持つデータの相互通信を可能にする仕組み、または機器のこと。

- 41 -

図 4.2.3 給水・餌・集糞・浄化槽・温度・湿度・CO2 など豚舎をあらゆる視点でモニタリング(3) デジタル目勘（NTT テクノクロス・伊藤忠飼料 2019 予定）（農水省のカタログにも概要を掲載）「デジタル目勘」は、伊藤忠飼料の呼びかけに応じ NTT テクノクロス社が開発中のブタの体重推定サービスである。誰でも簡単に目勘（見た目から豚の体重を推定する技術）ができるよう開発されたもので、カメラと深度センサーを備えた専用端末で豚を上から撮影すると、体重のほか頭や内臓を取り除いた枝肉の重さを瞬時に推定し、表示する。実測値との誤差は現在５%ほどで、３%まで改良したうえで 2019 年の製品化を目指している（日経コンピュータ 2018）。
NTT テクノクロスはデジタル目勘の開発に当たり、事前に撮影した数百頭の豚の写真と、それに紐づく体重や距離といった情報を AI で学習させ、モデルを構築した。計測時は利用者が撮影した豚の写真をモデルと照合し、専用端末と豚との距離も加味して体重と枝肉の重さを推定する。豚の姿勢や撮影角度の補正には機械学習を使う。まず標準的な豚の品種向けに、伊藤忠飼料が発売し、将来は品種や餌の種類といった条件を選べるようにして、幅広い農家が使えるようにする計画である（日経コンピュー
タ 2018）。

図 4.2.4 デジタル目勘の計測イメージ（左から右へのプロセス）（日経コンピュータ 2018）- 42 -

革新的技術開発・緊急展開事業は、農林水産省の平成 27 年度補正予算、28 年度補正予算及び 29 年度補正予算において措置された事業である。
本事業は、(i) 地域戦略プロジェクト、(ii) 先導プロジェクト、(iii) 経営体強化プロジェクト、(iv) 人
工知能未来農業創造プロジェクト、(v) 技術開発・成果普及等推進事業に区分される。以下に各プロジ
ェクトの内容及び畜産分野で事業採択されたリストを示すが、詳細は下記の農研機構のホームページから資料をダウンロードされたい。
農研機構 生物系特定産業技術研究支援センター「革新的技術開発・緊急展開事業」：
http://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/brain/h27kakushin/index.html(1) 地域戦略プロジェクト
地域の競争力強化のため、地域戦略に基づき、研究機関と関係者（農林漁業者、民間企業、地方公共団体等）が共同で取り組む、先進技術を組み合わせた生産現場における革新的技術体系の実証研究を支援するものである。（http://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/brain/h27kakushin/chiiki/index.html）
畜産分野において現在実施中の地域戦略プロジェクトは表 5.1.1 のとおりである。
表 5.1.1 畜産分野における地域戦略プロジェクト（網掛けは畜産経営者にあまり関係しない技術）
No.

研究課題名

研究コンソーシアム

予算
1
H27補1

研究代表機関名（予定）鳥インフルエンザウイルスの農場への侵入

高（低）病原性鳥インフル

農研機構動物衛生研を早急・簡便に検出可能な技術の開発

エンザ診断キット開発コン

究部門

ソーシアム
2

豚枝肉残毛自動脱毛機の開発

H27補1
3
H27補1
4
H27補1
5
H27補1
6

豚枝肉残毛自動脱毛機の開食肉生産技術研究組

発コンソーシアム合

豚舎用日本型洗浄ロボットを中核とした省豚舎洗浄ロボット開発コン

農研機構農業技術革力的な衛生管理システムの開発

ソーシアム

新工学研究センター

自給飼料を活用した豚肉・鶏肉・鶏卵の差別

地域戦略(自給飼料給与)コ

農研機構畜産研究部

化技術および低コスト生産技術の開発

ンソーシアム門

牛の放牧管理の効率化・生産性向上のための

小型ピロプラズマ病ワクチ

帯広畜産大学

小型ピロプラズマ病ワクチンの実証研究

ン実証研究コンソーシアム

国際化の進展に対応した国産鶏種（卵用鶏） 国際化対応卵用国産鶏種開家畜改良センター岡の開発及び普及促進

発・普及コンソーシアム

崎牧場

ファインバブル等による畜産廃棄物の悪臭

ファインバブル畜産廃棄物

鹿児島大学

対策と耕畜連携システムの構築

処理コンソーシアム

8

TPPに対応した次世代型畜産経営モデルの

熊本県畜産競争力強化コン

熊本県農業研究セン

H27補1

実証～大規模集落営農法人とTMRセンタ

ソーシアム

ター

H27補1
7
H27補1

ー、畜産農家の連携型TMRによる低コスト
飼料供給の実証研究～- 43 -

競争力のある地域内一貫牛肉生産を実現す

地域内一貫牛肉生産コンソ

る哺育・肥育・流通体系の開発

ーシアム

耕畜連携の強化による飼料コスト低減化技

東北飼料実証コンソーシア

農研機構東北農業研術の現地実証

ム

究センター

11

西南暖地における次世代型酪農実現に向け

西南暖地における次世代型

鹿児島大学

H27補1

た飼養管理体系の実証～ロボット搾乳に最酪農実証コンソーシアム

9
H27補1
10
H27補1

鹿児島大学

適な飼料給与体系と生涯生産性を向上させる飼養管理体制の構築～
12「医福食農連携」による鹿児島県産農畜産物「医福食農連携」チームか

H27補1

等の消費拡大に向けた高付加価値食品の開

ごしまコンソーシアム

鹿児島大学

発
13

超低温保存胚の子宮体部非外科的移植を利高能力種豚胚子宮体部移植

H27補1

用した生産農家への低リスク低コストな高農家実証コンソーシアム

家畜改良センター

能力種豚導入実証
14
H27補1
15
H27補2

グローバル化に対応したTMRセンターを核グローバル対応型畜産経営

宮崎県畜産試験場とする地域畜産経営体の確立

体確立コンソーシアム

牛難治性疾病に対する疾病横断的予防・治療

北海道大学大学院獣医学研

牛難治性疾病に対す法創出の実証研究

究院

る横断的予防・治療法
開発コンソーシアム

16

牛白血病ウィルス抵抗性・感受性牛の識別に

牛白血病対策コンソーシア

H27補2

よる革新的地方病性牛白血病制圧戦略の実ム

理化学研究所

証研究
17
H27補2

酪農生産基盤強化に向けた個体別哺乳ロボ

乳用子牛等の精密哺乳・哺ットと飼養管理データの高度活用による乳育システム開発・普及コン

東京理科大学用子牛等の精密哺乳・哺育システムの開発・ ソーシアム
普及18

ゲノム育種法によって作出される地鶏の食H27補2

味性および増体性の改良効果の実証研究

地鶏改良コンソーシアム

秋田県畜産試験場
産業技術総合研究所

畜舎内環境管理と悪臭対策技術確立による

畜産環境管理技術コンソー

養豚生産性向上シアム

20

新たな細胞保護技術の活用と高付加価値・優

肉用牛・乳用牛の細胞保護

H27補2

良産子の増殖による肉用牛・乳用牛生産基盤

技術開発・生産革新コンソ

強化

ーシアム

19
H27補2

21
H27補2
22
H27補2

鹿児島大学

新規な哺乳ロボットとセンサー・IoTを活用

和牛子牛の革新的生産技術

した和牛子牛の革新的生産技術開発

開発コンソーシアム

鹿児島大学

人工知能ロボットを活用したブロイラー養

ブロイラー養鶏飼養衛生管

鹿児島大学共同獣医

鶏飼養衛生管理システムの開発

理システム開発コンソーシ

学部

アム
23
H27補3

ICTを活用した家畜感染症のオンサイト診-断による省力化と迅速化- 44 -

岐阜大学

(2) 先導プロジェクト
将来に向けて競争力の飛躍的な向上を図るため、新たな価値や需要を生み出す品種、輸出促進につながる新たな生産・流通・加工技術など、次世代の技術体系を生み出す研究開発を実施するものである。
（http://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/brain/h27kakushin/sendo/index.html）
畜産分野において現在実施中の先導プロジェクトは表 5.1.2 のとおりである。
表 5.1.2 畜産分野における先導プロジェクト（網掛けは畜産経営者にあまり関係しない技術）
研究課題名

No.

研究コンソーシアム

予算

研究代表機関名（予定）

1

国産豚肉差別化のための「おいしさ」の評価

先導（豚肉質改良）コ

H27補指標と育種改良技術及び飼養管理技術の開発

ンソーシアム2

国産和牛肉の新たな差別化のための評価指標

先導（和牛肉）コンソ

及び育種手法の開発

ーシアム

国際競争力強化に向けた黒毛和種短期肥育技

短期肥育コンソーシア

農研機構中央農業研究

術の開発

ム

センター

4

次世代型ロボットによる視覚・体内から捉え

酪農ビッグデータコン

東京理科大学H27補る飼養管理高度化システムの開発～搾乳ロボ

ソーシアム

H27補
3
H27補

農研機構畜産研究部門
農研機構畜産研究部門

ット及びセンシング技術の活用による個体情報高度活用システムの開発に向けて(3) 経営体強化プロジェクト
農林漁業経営体の技術力強化のため、テーマ毎に、農林漁業者、企業（ベンチャー企業等）、大学、研究機関がチームを組んで、明確な開発目標の下で現場への実装までを視野に入れた技術開発を支援するものである。
（http://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/brain/h27kakushin/keiei/index.html）
畜産分野において現在実施中の経営体強化プロジェクトは表 5.1.3 のとおりである。
表 5.1.3 畜産分野における経営体強化プロジェクト（網掛けは畜産経営者にあまり関係しない技術）
No.

研究課題名

研究コンソーシアム（予定）

研究代表機関名

予算
1
H28補
2
H28補
3

牛慢性消耗性疾病の早期発見および経営体（牛慢性疾病清浄化対策） 農研機構動物衛生研

防除技術の開発

コンソーシアム究部門

牛慢性感染症克服のための革新的ワ

牛のウィルス様粒子ワクチン開理化学研究所

クチン開発とその実証試験

発コンソーシアム

肥育豚省力出荷システムの構築

肥育豚省力的出荷システム構築に向けた研究コンソーシアム

H28補
4
H28補
5
H28補
6
H28補

宮崎大学

水田里山の畜産利用による中山間高

水田里山畜産利用コンソーシア

農研機構西日本農業

収益営農モデルの開発

ム

研究センター

府県における自給飼料生産利用技術

経営体（府県自給飼料）コンソ

農研機構畜産研究部の開発と実証ーシアム

門

BODバイオセンサーを利用した豚舎

経営体（養豚環境）コンソーシ

農研機構畜産研究部

排水の窒素除去システムの開発

アム門- 45 -

国産スターターを用いたブランドチ

経営体（J-チーズ創出）コンソー

農研機構畜産研究部

ーズ製造技術の開発

シアム

門

8

道産トウモロコシの安定供給に基づ経営体（道産飼料）コンソーシ

農研機構北海道農業

H28補く高付加価値畜産物生産技術の開発

アム

研究センター

9中山間地域の和牛放牧等を利用した

鳥取県東部畜産振興システム研

鳥取県畜産農業協同H28補

耕畜複合による収益向上と、それを支究コンソーシアム

組合

7
H28補

える乳肉共用経営による総合的なシステムの構築(畜産振興による中山間地域維持活性化計画)
10ICT・ロボット・AIを活用した放牧技

ICT・ロボット・AIを活用した次

東京理科大学理工学

H28補術による生涯生産性向上を可能とす

世代型放牧技術開発コンソーシ部機械工学科る乳用牛の育成技術の開発

アム

動線解析技術を活用した分娩監視おストレスフリー技術による飼養

よび健康管理システムの開発

管理技術革新コンソーシアム

12

有人車両とロボット車両の協調作業

酪農サイレージ調製作業ロボッ

帯広畜産大学畜産学

H28補によるサイレージ踏圧作業体系の省ト化コンソーシアム

部

独自発酵技術による日本オリジナ

日本オリジナルチーズ開発コン

日本獣医生命科学大ル・ナチュラルチーズの開発

ソーシアム

学

気象リスクに対応した安定的な飼料

経営体（気象リスク飼料）コン

農研機構畜産研究部

作物生産技術の開発

ソーシアム

門

15

食肉衛生検査データの豚慢性疾病対豚慢性疾病対策研究コンソーシ

農研機構食農ビジネ

H29補策への活用とベンチマーキングシス

アム

ス推進センター

11
H28補

北里大学獣医学部

力化
13
H29補
14
H29補

テム（PigINFO）を利用した対策の経済評価(4) 人工知能未来農業創造プロジェクト
AI や IoT 等の活用により、新たな生産性革命を実現するため、民間の斬新なアイディアを活用しつつ、家畜疾病の早期発見や収穫ロボットの高度化など、全く新しい技術体系を創造するための研究開発を実施するものである。
（http://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/brain/h27kakushin/aipro/index.html）
畜産分野において現在実施中の人工知能未来農業創造プロジェクトは表 5.1.4 のとおりである。
表 5.1.4 畜産分野における人工知能未来農業創造プロジェクト
No.

研究開発計画名

研究代表機関AI を活用した呼吸器病・消化器病・周産期疾病の早期発見

農研機構動物衛生研究部門

予算

1
H29 補
2
H29 補
3
H29 補
4
H29 補

技術の開発
AI や ICT を活用した周年親子放牧による収益性の高い子農研機構畜産研究部門

牛生産技術の開発
乳用牛の泌乳平準化と AI の活用による健全性向上技術の農研機構北海道農業研究セン

開発

ター

AI（人工知能）を活用した牧草生産の省力化・自動化技術

農研機構北海道農業研究セン

の開発

ター

- 46 -

(5) 技術開発・成果普及等推進事業
研究情報の共有、当該作目等の生産者が抱える課題の背景及びそれに対する技術開発状況を整理し、その解決のための技術開発・普及の展望をとりまとめる活動について、公募を通じて委託するものである。
（http://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/brain/h30kakushin/seikafukyu/index.html）
畜産分野において現在実施中の技術開発・成果普及等推進事業は表 5.1.5 のとおりである。
表 5.1.5 革新的技術開発・緊急展開事業(うち技術開発・成果普及等推進事業)
応募者名

予算
H29 補

対象領域

国立大学法人高知大学

肉用牛 (褐毛和種) 生産

注）内容不明
このほか、平成 29 年度補正予算で認められた生産性革命に向けた革新的技術開発事業（科学技術イ
ノベーションによる農林水産分野の生産性革命の推進）という事業があり、内容は以下のとおりである。


人工知能（AI）やドローン等の最先端技術を活用したイノベーションの創出により、農林水産業における飛躍的な生産性向上を推進。

「生産性革命・集中投資期間」である 2020 年までの３年間で現場実証型の技術開発を展開し、研究成果を速やかに社会実装することにより農林水産分野の「生産性革命」を実現。

（http://www.naro.affrc.go.jp/laboratory/brain/productivity/index.html）
本事業に対して、畜産部門では表 5.1.6 に示す１件が実施中である。
表 5.1.6 畜産分野における生産性革命に向けた革新的技術開発事業
予算

研究課題名

研究コンソーシアム（予定）H29補

人工知能（AI）技術を活用した繁殖率

AIの活用による繁殖性向上実を高める栄養状態の評価・最適化技術

証コンソーシアムの確立- 47 -

研究代表機関名
東京理科大学

農林水産省経営局による、意欲ある農業法人等と先端技術を有する経済界の企業等が連携して行う、
低コスト生産技術体系の確立や ICT を活用した効率的生産体系の構築、低コストの農業機械開発、農業
経営における新しいビジネスモデルの開発などの生産性向上モデル農業の確立に向けた取組を支援する事業である。事業により得られた成果を地域に広く普及することで、日本農業全体の競争力強化を図る
ことを事業のねらいとしている。
事業の実施期間は３年以内とし、事業１年目は補助対象経費の 1/2 以内、3,000 万円を上限として助成する。２年目、３年目は補助対象経費の 1/2 以内で、上限 1,500 万円を助成する（図 5.2.1）。事務手続
きの窓口は先端農業連携創造機構である。

図 5.2.1 連携事業の支援イメージ
以下に畜産関係で採択された連携事業の概要を示す（先端農業連携創造機構 2018）。

平成 27 年度採択
(1) 国産飼料米や食品メーカー等の未利用資源を活用した安価なリキッド飼料の製造方法を確立
団体名：飼料米リキッドフィードコンソーシアム
農業界の代表者：セブンフーズ（株）（熊本県菊池市）
経済界の代表者：オルタナフィード（株）（東京都）
実証地：熊本、企業３社- 48 -

内容
養豚の飼料について、国産飼料米や食品メーカー等の未利用資源を活用した安価なリキッド飼料の製造方法を確立し、畜産生産コスト低減、飼料米の活用を通じた耕畜連携の強化及び地域食品循
環資源のループ構築を目指す。

コンソーシアム形成の経緯
セブンフーズ株式会社では養豚事業の一環として、2010 年より未利用資源を活用したエコフィー
ド（リキッド飼料）を製造し、現在自社農場の肥育豚に給餌している。また、自家配合飼料の製造も行っており、この中で飼料米の利用も進めてきた。養豚での飼料は現在トウモロコシ等を主体としたものだが、これらは輸入原料に依存するものが多く、養豚農家においては飼料費の増大も課題となっている。これらを踏まえ、セブンフーズ株式会社での実用実績のある安価で有用なリキッド
飼料と国産の飼料米を組み合わせた新しいリキッド飼料を製造研究することで、飼料の国産自給率の向上、国産飼料米の需要増による遊休耕作地の活用、養豚農家の飼料費の削減を可能とするシス
テムを構築し、耕畜連携及び地域食品循環資源ループの構築、整備に貢献する為に本コンソーシア
ムを形成するものである。

プロジェクトにかける想い
養豚において多くのコストを要する飼料費を、エコフィード（リキッド飼料）の活用により削減
し、リキッド飼料を活用するからこそ可能な優れた成績、肉質、経営の提供が実現できると期待している。また地元を始め全国の田畑を守る、これからの国産農畜産物が発展する為には必要不可欠な課題であり、国産飼料の拡大を実現し農産業と畜産業のより強力な連携を達成したいと想っている。

- 49 -

技術
飼料米をリキッド飼料化するにあたり、液体での飼料米の粉砕を行う為の新しいシステムを生み出す必要がある。また、リキッド飼料を製造する設備には配合を行う為のタンク、ポンプ、攪拌機、加熱を行うボイラー等の組み合わせが必須だが、本コンソーシアムではこれらをコンパクトかつシンプルに作り上げ、故障が少なく、メンテナンスも容易な国産機材を主に利用している。従来のリキッド製造、給餌設備は外国製によるものが多く、メンテナンス性、導入価格、取り扱いが複雑等の問題も多く、特に小規模農家での導入は難しい物もある。本コンソーシアムではリキッド飼料給
餌ラインも含め、安価で効果的に導入でき、普及性の高いシステムを目指す。

将来展望
本コンソーシアムの農業界代表であるセブンフーズ株式会社は養豚事業者であり、その現場での問題点や展望を即座に検証、取り入れる事が可能である。そして全国で 10 年以上未利用資源、リキッドフィードを専門に取り扱ってきた経済界代表の株式会社オルタナフィードの技術と知識、また、各地に畜舎設備施工実績のある株式会社ダイヤ、食肉流通の観点から肉質の評価を行えるスターゼ
ンミートプロセッサー株式会社がそれぞれの分野から評価し、全国の農場にあったリキッド飼料の供給プランニングを可能とするものと期待している。

(2) 高分子凝集剤等を利用した低コスト・低環境負荷の糞尿処理法の確立
団体名：浄化還元型みらい畜産業コンソーシアム
農業界の代表者：小岩井農牧（株）（岩手県雫石町）
経済界の代表者：（株）地球快適化インスティテュート（東京都）
実証地：岩手県、企業、研究機関、大学

内容
畜産業において、高分子凝集剤とハイブリッド式人工湿地ろ過システムを利用した糞尿処理技術を導入することにより、畜産経営における低コスト化、低環境負荷を図る。

- 50 -

コンソーシアム形成の経緯
現在、畜産業における糞尿処理は、養豚に多い活性汚泥法と、酪農に多い液肥施肥処理が中心になっている。しかし、活性汚泥法の施設は高額な建設費・運転費がかかりメンテナンスが難しく、一方で液肥施肥には高い運搬コストと共に、広大な農地が必要である。畜産業の盛んな地域においては、既に家畜排泄物量が土壌の処理分解能力を超えており、過剰施肥による土壌の劣化や地下水・河川汚染の要因となっている。㈱地球快適化インスティテュートは、三菱ケミカルホールディング
スのシンクタンク組織として「エネルギー及び環境問題・水食糧問題・健康問題」の解決を会社の命題としているところから、地下水・河川汚染の要因となっている家畜糞尿のリサイクルについて
小岩井農牧㈱と検討してきた。小岩井農牧㈱が運営する小岩井農場は、敷地面積 3,000ha、飼養牛頭
数 2,200 頭以上の大規模農場ですが、冬期は圃場が雪で覆われ液肥施肥をすることができない。平成24 年より三菱レイヨンの高分子凝集剤を使って糞尿処理問題を解決する研究を始め、その研究の過程で、高分子凝集剤にハイブリッド式人工湿地システムを組み合わせたら、新たな糞尿処理方法が確立できるのではないかとの仮定が生まれた。そのようなときに先端モデル実証事業があることを知り、高分子凝集剤とハイブリッド式人工湿地システムを組み合わせた糞尿処理の確立を目指す、
浄化還元型みらい畜産業コンソーシアムが結成された。

プロジェクトにかける想い
将来の世界的な人口増加により畜産・酪農生産物の需要が高まったとしても、土壌の糞尿処理分
解能力には限界があり、やがて糞尿処理が制約となり増産を行うことができず、食糧需要を満たせ- 51 -

ないおそれがある。日本は国土面積が狭いことから、家畜の糞尿処理問題に早くから直面しており、効率的な糞尿処理方法の技術については高い水準にある。今回実証する低コストで効率的な糞尿処理システムを確立することで、家畜の糞尿に由来する環境問題を、将来的には世界を見据えて解決していきたい。

技術
本実証実験では、畜産バイオマス発電において、家畜糞尿を固液分離し液体部をメタン発酵させた後の液（消化液という）を処理対象とする。排水処理用の人口湿地システムは、砂利や砂の層で構成される複数の湿地（ろ床）で汚水をろ過して省エネルギー・低コストに浄化する方法で、物理的ろ過・化学的吸着・生物的分解により汚水中の有機物や窒素成分を除去する仕組みである。特にハイブリッド式人工湿地システムは、好気的ろ床と嫌気的ろ床を組合せた手法で、窒素除去能力に優れている。このハイブリッド式人工湿地システム自体は既に確立されている技術で、消化液のよ
うに有機物や窒素濃度が非常に高い液体も適切に浄化できるが、活性汚泥処理法などの機械的処理に比べると必要な面積が大きいというデメリットがある。そこで、三菱レイヨン㈱の窒素・リンを含む個体成分を高効率で凝集できる高分子凝集剤を消化液に添加し固液分離を行うことで、固体部分は固体肥料とし、残った液体部分をハイブリッド式人工湿地システムで放流可能なまで浄化処理することで、よりコンパクトな浄化還元型システムが提供できることを実証する。

将来展望
ハイブリッド式人工湿地システムも高分子凝集剤も既に確立されている技術だが、両方を組み合わせた糞尿処理技術は未だ確立されていない。高分子凝集剤を使用することで、ハイブリッド式人工湿地システムに適用できる糞尿・消化液の範囲を拡大させ、既存の方法に比べて低コストの糞尿処理システムの確立を目指す。

(3) 大規模農場における肉牛の肥育率向上を実現
団体名：肉牛の肥育率 99 %達成コンソーシアム
農業界の代表者：（株）大野ファーム（北海道芽室町）
経済界の代表者：（株）ポータス（釧路市）
実証地：北海道、農業法人、企業、JA、その他

内容
肉用牛生産において、ICT 技術を活用した肥育工程の記録、PDCA サイクルによる工程管理を導入し、大規模農場における肥育率向上を実現する作業工程管理システムを開発し、収益の向上を図る。

- 52 -

コンソーシアム形成の経緯
北海道芽室町にある㈱大野ファームでは、和牛交雑種および乳牛去勢種合わせて約 2,500 頭の肉牛を肥育している。肉牛の肥育は、子牛の導入から 60 日までの哺育期、60 日から 200~210 日までの育成期、200~210 日以降の肥育期に分かれるが、大野ファームでは哺育・育成農場を担う大野キャトルサービスと合わせ、導入から肥育までの一貫経営を行っている。飼料と育成方法にこだわった
肉牛は、甘みがあり脂身があっさりして美味しいと評判で、併設されているカフェには若い方はもちろん高齢者の方も多く訪れている。このような中、大規模農場である大野ファームでは、肉牛肥育率 90 %の壁が課題となっている。肥育率とは、ホルスタイン雄の場合、体重 780 kg 以上、枝肉重
440 kg 以上に育つ牛の比率を言うが、小規模農場に比べ、一千頭規模の大規模農場では衛生管理や疾病予防、早期発見などの管理の徹底が難しく、肥育率 90 %以上を達成することは困難であると一般的に言われている。この課題の解決には、作業工程管理に経済界の技術の導入が不可欠であると大野ファームの大野氏は認識していた。そこで JA めむろと直面している課題について協議し、養豚農場での ICT 設計実績を持つ㈱ポータスの紹介を受けることになった。両者は農場における課題と現状を共有し、大野ファームが肉牛の育成から肥育を行う一貫経営であること、また従業員の作業工程管理を実施している基礎があることから、ICT の利用により大規模農場でも綿密な管理を行う
ことが可能であると考えた。そして肥育率 90 %の壁を打破する技術であるとの感触をつかみ、JA め
むろ、ヨシマ・ラボ、㈱ＧＢ産業化設計のメンバーと共に「肉牛の肥育率 99 %達成コンソーシアム」
を結成することとなった。

- 53 -

プロジェクトにかける想い
農場経営においては人材育成が最も重要であり、人材育成のツールとして今回実証するシステムを利用することで、スタッフとのコミュニケーションをより深化させ、さらには次世代への技術の継承にも役立てていきたいと考えている。また、作業の合理化により削減できた時間は、牛のために使えるようにし、よりよい商品を提供できるようにしたいという想いがある。

技術
大規模農場における肉牛管理の徹底を図るため、作業工程管理システムを開発する。まず、農場
現場スタッフの参加により作業工程管理業務を洗い出し、肥育率が上がらない原因を分析する。合わせて現場の管理活動を経済界の視点から確認し、改善点や肥育上の重要な管理ポイントをシステ
ム設計に反映させる。また、ハンディターミナルを用いて現場スタッフの作業データを、肥育している牛ごとに集積することで、従来は個々のスタッフで蓄積されてきた技術を全員で共有することができ、熟練度に左右されない牛の管理を可能とすることを目指す。

将来展望
肉牛肥育率 99 %を達成することで、肉牛農場経営における収益力を改善し、国際競争力の獲得と、さらに大規模な農場への拡大を可能とする農場モデルを示すことができる。また、作業データを蓄積することで、HACCP の認証対応も容易になり、生産者から消費者に対するアピールポイントとすることができると共に、次世代への経営継承にも役立つことなどが期待できる。

平成 28 年度採択
(1) 鶏舎熱の利用による鶏糞処理コストの削減
団体名：サーマルリサイクルプロジェクト協議会
農業界の代表者：JA うすきたまごファーム（株）（福岡市）
経済界の代表者：（株）ハイテム（岐阜県各務原市）
実証地：大分

内容
大型鶏舎のみに導入されている鶏舎廃熱を利用した鶏糞処理設備について、中小規模の鶏舎にも対応できるプレートドライヤーを開発・導入することで、鶏糞処理コストを含めた経営費を削減。

- 54 -

高齢化等による担い手不足が深刻化する中、我が国農業の成長産業化に向けては、「スマート農業」の実現により、生産性向上や労働力不足の解消を図ることが急務であり、「未来投資戦略 2018」（平成 30年６月 15 日閣議決定）において、「スマート農業」の実現に向けた取組を総合的に推進するという方向性が示された。また、平成 30 年 12 月の TPP11 協定発効に伴い、新たな国際環境の下で、我が国の農業を持続的に維持・発展するためには、生産現場の体質強化・生産性の向上、国際競争力の強化が喫緊の課題であり、生産性の飛躍的な向上や収益力向上を実現する「スマート農業」の社会実装を速やかに推進する必要がある。このため、国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構（農研機構）は、「ス
マート農業」の社会実装の加速化に資するよう、平成 30 年度補正予算で措置された「スマート農業技術の開発・実証プロジェクト」及び平成 31 年度予算で措置された「スマート農業加速化実証プロジェクト」を実施するため、生産者の参画の下、実際の生産現場の栽培体系の中に先端技術を導入・実証する（農研機構 2018）。
これらの事業内容は以下のとおりである。なお実証期間はいずれも平成 31、32 年の２年間のため、短期で効果の計測可能な技術を対象とする。
(1) スマート農業技術の開発・実証プロジェクト
国際競争力の強化に向け、近年、技術発展の著しいロボット、AI、IoT 等の先端技術を活用した「スマート農業」の社会実装を加速化するため、先端技術を生産から出荷まで一貫した体系として導入・実証する取組（一貫体系）や、現場の課題解決に必要なスマート農業技術を実証する取組（要素技術）について、公募を通じて委託する（図 5.3.1）。

図 5.3.1 スマート農業技術の開発・実証プロジェクトのイメージ- 55 -

(2) スマート農業加速化実証プロジェクト
生産者の生産性を飛躍的に向上させるためには、「スマート農業」の社会実装を図ることが急務であるため、現在の技術レベルで最先端の技術を生産現場に導入・実証する取組について、公募を通じて委託する（図 5.3.2）。

図 5.3.2 スマート農業加速化実証プロジェクトのイメージ
畜産分野で採択された「スマート農業技術の開発・実証プロジェクト」及び「スマート農業加速化実証プロジェクト」は表 5.3.1 のとおり３件である。
表 5.3.1 畜産分野のスマート農業実証プロジェクト
都道府県

市町村

実証課題名

実証グループ名

栃木県

大田原市

次世代閉鎖型搾乳牛舎とロボッ

スマート酪農実証コ

ト、ICT による省力化スマート酪

ンソーシアム

代表機関
宇都宮大学

中標津町

(有)グリーンハー
トティアンドケイ

農生産の実証北海道

実証経営体

TMR センター利用型良質自給飼

スマート酪農実証コ

農研機構北海道

JA けねべつ TMR

料生産利用による高泌乳牛のス

ンソーシアム

農業研究センタ

センターアクシー酪農研究領域ス、漆原牧場

マート牛群管理体系の実証

自給飼料生産・利
用グループ
鹿児島県

霧島市

次世代酪農業トータルスマート

乳肉複合・草地利用

鹿児島大学農水

ファーミングの実証～草地利用

トータルスマートフ

産獣医学域獣医から乳肉複合酪農までの自動化

ァーミング実証コン

学域獣医学系

体系の実証

ソーシアム

- 56 -(農)霧島第一牧場

農林水産省はスマート農業を推進しているが、まだ政策の検討段階であり、総合的な支援制度は確立していない。しかし畜産分野では、平成 26 年度予算以降、畜産・酪農収益力強化整備等特別対策事業（畜産クラスター）が推進されており、畜産クラスター計画の中でスマート畜産用機械を位置付けることで、50 %の国庫補助を受けることが可能である。
令和元年度現在（平成 26 年度当初～30 年度補正）、全国に 881 の畜産クラスター協議会が設立され、うち 698 協議会が機械導入に取組んでいる（図 6.1）。

図 6.1

畜産クラスターの支援状況（農水省 2019）- 57 -

全日畜では、平成 30 年度に全国の畜産経営者を対象として 500 経営体からの回答を目標とするスマート畜産技術にかかるアンケート調査を行った。調査対象は、スマート畜産技術を導入している生産者、あるいは将来の導入を考えている生産者で、酪農、肉用牛、養豚、採卵鶏、ブロイラーの５つの畜種の経営体とした。アンケートを回収できた経営体は、酪農 121、肉用牛 111、養豚 104、採卵鶏 101、ブロ
イラー27 の 464 経営体（達成率 93 %）であった。
表 7.1.1 にアンケートに回答した経営体の畜種別、地域別の集計表を示す。
表 7.1.1 アンケートに回答した経営体の畜種別、地域別の集計表
酪農

区分

肉用牛

養豚

採卵鶏

ブロイラー

合計

経営体

%

経営体

%

経営体

%

経営体

%

経営体

%

経営体

%

北海道

68

56

14

13

6

6

0

0

0

0

88

19

東北

5

4

20

18

19

18

15

15

6

22

65

14

関東・甲信越

25

21

29

26

28

27

28

28

3

11

113

24

中部

10

8

15

14

11

11

22

22

5

19

63

14

関西・中国・四国

6

5

16

14

14

13

20

20

8

30

64

14

九州・沖縄

3

2

13

12

24

23

15

15

5

19

60

13

不明

4

3

4

4

2

2

1

1

0

0

11

2

合計

121

100

111

100

104

100

101

100

27

100

464

100

経営者はアンケート用紙を提出したものの、すべての質問項目に回答したわけではないので、質問項目ごとに回答数は異なる。
畜産経営者へのスマート畜産技術にかかるアンケート調査結果の概要は以下のとおりである。

アンケート調査結果から、全畜種についてスマート畜産技術の導入状況をみると、全回答者 339 名の回答割合では、飼料給与・給水技術が 70 %で最も大きく、糞尿処理（65 %）、家畜管理（52 %）が続く（図 7.1.1）。
飼料給与・給水
ふん尿処理
家畜管理
畜舎環境制御
その他
家畜衛生
経営管理
0.0%

20.0%

40.0%

60.0%

80.0%

図 7.1.1 全畜種におけるスマート畜産技術の導入状況（回答数 339）

- 58 -

畜種別のスマート畜産技術の導入状況では、図 7.1.2 に示すとおり畜種によってかなり技術分野が異なり、飼料給与・給水技術では養豚が少なく、糞尿処理技術では肉用牛が相対的に低い。採卵鶏で「その他」が多いのは、他では見られない集卵・選別・出荷に係るスマート技術への投資が高いためである。
100.0%
80.0%
60.0%
40.0%
20.0%

肉用牛

養豚

採卵鶏

経営管理

家畜衛生

その他

ふん尿処理

酪農

家畜管理

飼料給与・給水

畜舎環境制御0.0%

肉用鶏

図 7.1.2 畜種別のスマート畜産導入状況（回答数 339）
全畜種における導入済みスマート畜産技術の投資額では、図 7.1.3 のとおり、多額の投資が行われているのは糞尿処理と畜舎環境整備である。経営管理はソフトウェアが主なので、投資額は他分野に比べそれほど大きくない。
畜舎環境制御飼料給与・給水
家畜管理
ふん尿処理
家畜衛生
経営管理
その他
0%

20%

40%

60%

999万円以下

1,000～2,999万円

5,000～9,999万円

１億円以上

80%

100%

3,000～4,999万円

図 7.1.3 スマート畜産技術への投資額（回答数 339）
導入したスマート畜産への満足度では、概ね満足されているが、経営管理や糞尿処理で不満な割合が高い（図 7.1.4）。

- 59 -

畜舎環境制御
飼料給与・給水
家畜管理
ふん尿処理
家畜衛生
経営管理
その他
0%

20%

満足している

40%

60%

概ね満足している

80%

100%

不満である

図 7.1.4 導入したスマート畜産技術への満足度（回答数 339）

アンケート調査結果から、全畜種について今後生産者が導入したいスマート畜産技術をみると、全回答者 425 名の回答割合では、家畜管理（78 %）が最も大きく、畜舎環境制御（76 %）、糞尿処理（59 %）、が続く（図 7.1.5）。
家畜管理
畜舎環境制御ふん尿処理
家畜衛生
飼料給与・給水
経営管理
その他
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

図 7.1.5 全畜種における今後生産者が導入したいスマート畜産技術（回答数 425）
畜種別では、図 7.1.6 に示すとおり畜種によってかなり分野が異なり、酪農・肉用牛では家畜管理が最もニーズが高く、採卵鶏・肉用鶏では畜舎環境制御へのニーズが高い。養豚では家畜管理と畜舎環境制御へのニーズがともに高い。

- 60 -

100.0%
80.0%
60.0%
40.0%
20.0%

養豚

採卵鶏

経営管理

家畜衛生

肉用牛

ふん尿処理

飼料給与・給水酪農

家畜管理

畜舎環境制御0.0%

肉用鶏

図 7.1.6 畜種別の今後導入したいスマート畜産技術（回答数 425）
今後投資したいスマート畜産技術の投資額では、図 7.1.7 のとおり、多額の投資額の配分が考えられているのは糞尿処理と畜舎環境整備である。経営管理はソフトウェアが主なので、それほど大きな投資は考えられていない。
畜舎環境制御飼料給与・給水
家畜管理
ふん尿処理
家畜衛生
経営管理
その他
0%

20%

40%

60%

999万円以下

1,000～2,999万円

5,000～9,999万円

１億円以上

80%

100%

3,000～4,999万円

図 7.1.7 今後導入したいスマート畜産技術の総投資額（回答数 425）

- 61 -

今後の研究開発が期待されるスマート畜産技術は、畜種によって異なる。畜種ごとに将来期待されているスマート畜産技術は以下のとおりである。
(1) 酪農牛白血病ウィルスの抗体陽転率を指標とした牛白血病予防手法の開発や光触媒空気清浄機による舎
外空気のウィルス汚染度の定量的チェックをする技術など、バイオセキュリティへの技術開発のニーズが最も高い。次に搾乳ロボット、ヒートポンプによる生乳冷却処理、個体乳成分の自動分析など飼養管理の自動化等の開発（45 %）、省力繁殖プログラムの導入等による家畜管理の省力化技術（41 %）へのニーズが高い（図 7.1.8）。
バイオセキュリティ

49%

搾乳ロボット等

45%

省力繁殖プログラム等

41%

低コスト低環境負荷糞尿処理

33%

次世代閉鎖型搾乳牛舎

26%

データ融合システム25%

飼料用稲高度利用

10%

放牧支援システム

7%

その他

2%
0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

図 7.1.8 酪農における今後研究開発を期待するスマート畜産技術（回答数 107）
(2) 肉用牛
省力繁殖プログラムの導入と高受胎胚の効率的生産方法の導入による家畜管理の省力化技術の確立が最も高い（48 %）。次に、初期投資、ランニングコスト、ランニングエネルギー、再生可能エネルギーなどからシステムの経済性や環境負荷を評価するデータ融合システムの開発へのニーズ（35 %）が高い（図 7.1.9）。
省力繁殖プログラム等

48%

データ融合システム35%

飼料用稲高度利用29%

低コスト低環境負荷糞尿処理

28%

その他

6%

放牧支援システム

4%
0%

10%

20%

30%

40%

50%

図 7.1.9 肉用牛経営における今後研究開発を期待するスマート畜産技術（回答数 69）- 62 -

(3) 養豚
自動繁殖管理、自動給餌、自動衛生管理が可能な省力・精密飼養環境制御技術の開発へのニーズが 53 %と高い。次に、高分子凝集剤等を利用した低コスト・低環境負荷の糞尿処理法の開発（49 %）、閉鎖型
豚舎における自動環境制御システムの開発（42 %）が続く（図 7.1.10）。
省力・精密飼養環境制御技術

53%

低コスト低環境負荷糞尿処理

49%

閉鎖型豚舎・自動環境制御システム

42%

データ融合システム28%

安価なリキッド飼料

19%
0%10% 20% 30% 40% 50% 60%

図 7.1.10 養豚経営における今後研究開発を期待するスマート畜産技術（回答数 85）(4) 採卵鶏
閉鎖型鶏舎における自動環境制御システムの開発（61 %）へのニーズが最も高く（61 %）、初期投資、
ランニングコスト、ランニングエネルギー、再生可能エネルギーなどからシステムの経済性や環境負荷を評価するデータ融合システムの開発へのニーズも高い（図 7.1.11）。
閉鎖型鶏舎・自動環境制御システム

61%

データ融合システム
その他

58%
6%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%

図 7.1.11 採卵鶏経営における今後研究開発を期待するスマート畜産技術（回答数 64）- 63 -

(5) ブロイラー
閉鎖型鶏舎における自動環境制御システムの開発（80 %）へのニーズが非常に高い。ブロイラーの生産者収益向上のための革新的 LED 光線管理技術の開発（35 %）も比較的多くの生産者が望んでいる（図7.1.12）。

閉鎖型鶏舎・自動環境制御システム

80%

革新的LED光線管理技術

35%

データ融合システム

15%

その他

10%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%

図 7.1.12

ブロイラー経営における今後研究開発を期待するスマート畜産技術（回答数 20）

全畜種について、今後生産者が期待するスマート畜産技術に対する行政からの支援をみると、全回答
者 407 名の回答割合では、高補助率事業の創設（57 %）が最も大きく、低利政府融資制度の創設（43 %）、スマート畜産技術の情報提供（38 %）、技術導入指導体制の確立（24 %）が続く（図 7.1.13）。
高補助率事業の創設

57%

低利政府融資制度の創設

43%

スマート畜産技術の情報提供

38%

技術導入指導体制の確立

24%

国際競争力を高める生産基盤の確立

21%

生産者と消費者のミスマッチの解消

19%

食の安全性情報発信

19%

無料のスマート畜産技術研修会の設置

16%

食品情報クラウドシステムの導入

13%

専門的・技術的分野への外国人労働者受入れ

12%

行政データのオープン化

8%

試験研究機関とICT企業の連携支援

8%

組織的ICT活用の拠点づくり

7%

その他

3%
0%

図 7.1.13

10%

20%

30%

40%

50%

60%

全畜種における生産者が期待するスマート畜産技術への行政からの支援（回答数 407）

またスマート畜産技術に対する民間からの支援をみると、全回答者 392 名の回答割合では、安価なス
マート畜産技術の開発（68 %）が最も大きく、スマート畜産技術導入後のきめ細かな指導（37 %）、今後開発予定の技術情報の提供（28 %）、導入予定の生産者へのきめ細かなアドバイス（28 %）が続く（図7.1.14）。

- 64 -

安価なスマート畜産技術の開発

68%

スマート畜産技術導入後のきめ細かな指導

37%

今後開発予定の技術情報の提供

28%

導入予定の生産者へのきめ細かなアドバイス28%

スマート畜産技術の維持管理コストの情報提供

26%

ICT技術に関する情報提供

23%

農村地域の通信インフラの整備

21%

開発技術のセミナーの開催

18%

その他

2%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80%

図 7.1.14 全畜種における生産者が期待するスマート畜産技術への民間企業からの支援（回答数 392）
生産者がスマート畜産技術を導入するにあたって期待する効果としては、全回答者 416 名の回答割合
では、作業の効率化・労働時間の短縮（87 %）が最も大きく、生産コストの削減（73 %）、労働力の確保（47 %）、生産物の品質向上（42 %）が続く（図 7.1.15）。
作業の効率化、労働時間の短縮

87%

生産コストの削減

73%

労働力の確保47%

生産物の品質向上

42%

安心・安全な畜産物の生産

39%

労働意欲の向上

36%

その他

17%
0%

20%

40%

60%

80%

100%

図 7.1.15 全畜種における生産者がスマート畜産技術を導入するにあたって期待する効果（回答数 416）- 65 -

我が国におけるスマート畜産技術の開発の現状を把握するため、スマート畜産技術の開発・販売を行っている主要企業に対し、技術の内容、技術導入にあたっての課題、費用、効果、導入事例等につきア
ンケート調査を行った。アンケート調査の対象とする企業は、国内に支店または代理店を有する外国企業を含む畜産用ハード機材のメーカー（機材メーカー）及び ICT によるソフトサービスを提供する企業（ICT ベンダー）である。
回答数は 30 社を目標としたが、35 社から回答があった。35 社のうちハード機材のみ取り扱っている業者は 17 社、ハード機材と ICT ソフトを扱う業者は 17 社、ICT ベンダーは１社であり、ハードとソフトを組み合わせて開発普及を進めている企業が多い。
企業へのスマート畜産技術にかかるアンケート調査結果の概要は以下のとおりである。

酪農における機材メーカーの対象技術は、回答数 25 社では発情検知システム（11 社）が最も多く、自動給餌システム（８社）、餌寄せロボット、自動哺乳ロボット、トラクター自動操舵補助システム、分娩監視システム（７社）が続く（図 7.2.1）。
発情検知システム
自動給餌システム
餌寄せロボット
自動哺乳ロボット
トラクター自動操舵補助システム
分娩監視システム
自動搾乳ロボット
糞尿堆肥化装置
自動給餌ロボット
牛群管理システム
監視カメラ
自動走行トラクター
その他
ICT化放牧管理
畜舎清掃・糞尿運搬ロボット
畜舎自動環境制御システム
牛舎冷却システム
汚水浄化処理機
バイオガス発電機
自動給水システム
パワーアシストスーツ
家畜行動分析・家畜管理システム

2
2
2
2

1
1
0

2

4

3
3
3
3

4

6
6

5
5
5

6

11

8

7
7
7
7

8

10

12

図 7.2.1 酪農における機材メーカーの対象技術（回答数 25 社）
肉用牛では、回答数 20 社のうち、トラクター自動操舵補助システム（７社）が最も多く、発情検知システム（６社）、糞尿堆肥化装置、分娩監視システム（５社）が続く（図 7.2.2）。

- 66 -

トラクター自動操舵補助システム
発情検知システム
糞尿堆肥化装置
分娩監視システム
自動走行トラクター
自動哺乳ロボット
疾病検知システム
自動給餌システム
監視カメラ
その他
ICT化放牧管理
汚水浄化処理機
バイオガス発電機
餌寄せロボット
牛群管理システム
パワーアシストスーツ
家畜行動分析・家畜管理システム
自動給餌ロボット
畜舎自動環境制御システム

7
6
5
5
4
3
3
3
3
2
2
2
2
2
2
1
1
1
1
0

1

2

3

4

5

6

7

8

図 7.2.2 肉用牛経営における機材メーカーの対象技術（回答数 20 社）
養豚では、回答数 14 社のうち、自動給餌システム（６社）が最も多く、豚舎冷却システム（４社）、
畜舎自動環境制御システム、汚水浄化処理機、バイオガス発電機、自動計測豚衡器、肥育豚自動給餌管理システム（３社）が続く（図 7.2.3）。

自動給餌システム
豚舎冷却システム
畜舎自動環境制御システム
汚水浄化処理機
バイオガス発電機
自動計測豚衡器
肥育豚自動給餌管理システム
その他
ビットクリーナー
畜舎清掃ロボット
斃死豚処理機
液状飼料自動給餌システム
個体識別のICT化
豚舎脱臭システム
豚舎自動消毒システム
豚糞半乾燥ペレット製造機
家畜行動分析・家畜管理システム
ICタグ豚体重管理システム
AI・スマホ活用豚体重測定
仔豚保温箱自動管理システム
超音波家畜診断システム
発情検知システム
繁殖豚群管理システム
豚舎のオゾン除菌・脱臭システム

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0

1

3
3
3
3
3

2
2
2
2
2
2
2

2

3

6

4

4

5

6

7

図 7.2.3 養豚経営における機材メーカーの対象技術（回答数 14 社）
採卵鶏経営では、回答した９社のうち、自動集卵・搬送機（４社）が最も多く、自動鶏卵洗浄機、鶏舎自動環境制御システム、鶏舎冷却システム（３社）と続く（図 7.2.4）。

- 67 -

自動集卵・搬送機
その他
自動鶏卵洗浄機
鶏舎自動環境制御システム
鶏舎冷却システム
環境制御コントローラー
鶏舎トータル制御コントローラー
自動異常卵検出器
自動選別機
飼料自動計量装置
自動給餌システム
パワーアシストスーツ
孵化場オートメーションシステム
卵貯蔵施設
自動梱包装置
自動卵質測定器
鶏舎排熱糞乾燥装置
鶏糞半乾燥ペレット製造機
自動投薬混入器
自動給水システム
廃鶏処理機
斃死鶏自動発見機
鶏舎脱臭システム

2
2
2
2
2
2

1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0

1

4

3
3
3
3

2

3

4

5

図 7.2.4 採卵鶏経営における機材メーカーの対象技術（回答数９社）
肉用鶏経営では、回答した７社のうち、鶏舎自動環境制御システム（４社）が最も多く、環境制御コ
ントローラー、自動給餌システム（３社）と続く（図 7.2.5）。

鶏舎自動環境制御システム
環境制御コントローラー
自動給餌システム
その他
自動給水システム
飼料自動計量装置
鶏舎冷却システム
鶏舎トータル制御コントローラー
鶏舎排熱糞乾燥装置
鶏糞半乾燥ペレット製造機
自動投薬混入器
廃鶏処理機
鶏舎脱臭システム
監視カメラ

4
3
3
2
2
2
2
1
1
1
1
1
1
1
0

1

2

3

4

5

図 7.2.5 肉用鶏経営における機材メーカーの対象技術（回答数７社）- 68 -ICT ベンダーから回答のあった 11 社では、対象とする技術は生産管理（９社）が最も多く、生産記録（５社）、畜産機械連携（４社）と続く（図 7.2.6）。

生産管理

9

生産記録

5

畜産機械連携4

複合環境整備

3

環境モニタリング20

図 7.2.6

2

4

6

8

10

ICT ベンダーの対象技術（回答数 11 社）

ICT ベンダーの技術導入により期待される効果として、回答 11 社のうち、作業の効率化・労働時間短縮の割合が最も高く、コスト削減、生産物の品質向上、労働意欲の向上などが見込まれている（図 7.2.7）。

作業の効率化・労働時間短縮

0 8 4 484

コスト削減
生産物の品質向上

8 40

24

64

経営体外部の有用なコンテンツの活用

14

29

10

29

19

他の経営体等との連携

14

27

14

27

18

労働意欲の向上
知名度の向上32

経営体従業員の定着率の向上

320

よくあてはまる

図 7.2.7

27

20

40

ややあてはまる

5

27

9

60

80

あまりあてはまらない

ICT ベンダーの技術導入により期待される効果（回答数 11 社）- 69 -

9

32

9

18

9

5

14

23

50

4

13

8

25

50

100

平成 30 年度に選定した 20 事例（表 8.1）の中から、酪農 5 事例、肉用牛 2 事例及び養豚 2 事例、計 9
事例を優良事例として選定し、実証調査のモニタリングを実施した。
表 8.1

スマート畜産技術を導入している 20 事例

区分

酪農

肉用牛

養豚

合計

北海道

4

4

東北

2

1

1

4

関東甲越

4

1

1

6

2

2

中部
関西

1

九州
合計

11

1

2

2

2

5

4

20

選定した実証調査経営体の概要は、表 8.2 に示すとおりである。
表 8.2

実証調査の経営体の概要

番号

地域

営農類型

経営規模

スマート畜産技術の導入

1

北海道

酪農

ホルスタイン 600 頭「ファームノート、ファームノート・カラー」の導入による効率的牛群飼養管理

2
3

同上
青森県

酪農
酪農

ホルスタイン 200 頭、 搾乳ロボットほかスマート技術の導入に
ジャージー 130 頭よる生産効率の向上

ホルスタイン 1200 頭

ロータリーパーラーと乳牛個体管理シス
テムの導入

4

同上

肉用牛繁殖

5

同上

養豚

黒毛和牛

72 頭

母豚 1400 頭「牛温恵」の導入による繁殖成績の向上
豚舎環境の自動制御システムによる子豚
の事故軽減

6

福島県

酪農

ホルスタイン 60 頭

「牛温恵」の導入による分娩事故の軽減

7

千葉県

酪農

ホルスタイン 110 頭

搾乳ロボットの導入による省力化

8

愛知県

養豚

母豚 700 頭

畜舎洗浄ロボットの導入による労力節減

9

鹿児島県

肉用牛繁殖

和牛 570 頭、F1200 頭、 「Uーmotion」の導入による肉牛繁殖成績

肥育一貫

繁殖和牛雌牛 100 頭の向上

各経営体のモニタリング結果の概要は以下のとおりである。
(1) 北海道の酪農経営 A 農場
牛群管理ソフトとして、ファームノート及びファームノート・カラ―を導入して、牛の繁殖管理及び疾病の事前対策を講じている。家畜管理ソフトの導入で、一日の搾乳牛１頭当たりの乳量は、導入前 28
kg/頭/日が現在 31 kg/頭/日と 11 %増加した（図 8.1）。
疾病牛の発見は、導入前と比べ２倍に増えている。また、発情発見の精度が上がり、種付け回数も導- 70 -

入前の３回から、導入後２回になり、平均分娩間隔も導入前の 15 ヵ月から現在は 13.5 ヵ月と 1.5 ヵ月短縮できている(図 8.2)。

乳量(kg/日）

kg
32
31
30
29
28
27
26

乳量
(kg/…

図 8.1

搾乳牛１頭当たり日乳量の推移

図 8.2

平均分娩間隔の推移(2) 北海道の酪農経営 B 農場
搾乳ロボット、牛舎自動換気システム、自動制御照明システム、餌寄せロボットなどのスマート畜産
技術を導入して、省力化、家畜の個体管理及び畜舎の環境管理の徹底を図っている。搾乳にかかる労働時間は、表 8.3 のとおり半分に短縮され、労働力も 1/3 に減っている。
表 8.3

労働時間の短縮状況

生産効率
搾乳頭数
1 日作業時間
作業人数
1 日出荷乳量

搾乳ロボット牛舎

フリーストール牛舎（旧）

90 頭

80 頭

3～4 時間

6～8 時間

1名

3名

3,000kg

1,800kg

備考（作業内容）
搾乳ロボット廻りの洗浄、清掃
発情牛や治療牛の手当など
飼料給与は１日２回

出荷乳量は、技術導入前に比べ71 %増え、図 8.3 に示すとおり、経kg

産牛１頭当たりの一日当たり平均乳40.0

量は 27 %増加している。

30.0

乳量(kg/日/頭)

20.0
10.0

乳量(kg/日/頭)

0.0

図 8.3

経産牛一頭当たり日乳量の推移(3) 青森県の酪農経営 C 農場
肉用牛経営から、酪農経営を新たに立ち上げ、現在、2020 年度を目標に乳牛経産牛 1,500 頭規模を目標に増頭中である。ロータリーミルキングパーラー（60 頭）とデルプロソフト（乳量・乳質、乳房炎チェックなど可能）の融合による高品質生乳生産を目指している。また、牛群管理は、家畜個体管理が可- 71 -

能なファームノートを導入して、繁殖、疾病管理を行っている。デルプロソフトの導入で、乳房炎発症を未然に防ぐことが出来ており、乳質は、表 8.4 に示すとおり、無脂乳固形分、体細胞数、生菌数は極めて良好である。全国乳質改善協会が示す乳成分、細菌数及び体細胞のランク区分をみると、乳脂肪分
3.7 以上、無脂乳固形成分 8.7 %以上、生体細胞数 10 万未満、菌数３万/ml 以下がランク１に該当する。
この表から、生菌数などは極めて少なく、体細胞を除きランク１に該当するといえる。
またファーノートの導入により、繁殖成績は１年で分娩間隔が 15 ヵ月から 14 ヵ月に短縮できている。
表 8.4

乳質の改善状況年度

乳脂肪分(%)

無脂乳固形分(%)

体細胞（万/ml）

生菌数（万/ml）2018 年

4.1(3.9)

8.9(8.7)

22.0(23.0)

1.0(2.4)

2019 年

4.1(3.9)9.0(8.8)

21.0(23.6)

1.0(2.6)（）内は地域平均の推定値(参考）(4) 青森県の肉用牛繁殖経営 D 農場
分娩・発情監視通報システムの「牛温恵」導入による省力化と分娩事故の軽減を実現している。分娩事故は、導入前
1.7 %ほどあったが、現在は０%である。
子牛の販売頭数は、17 %増加している（図 8.4）。
また平均分娩間隔が、14.3 ヵ月から

子牛販売頭数頭
3530

子牛販売頭数25

13.1 ヵ月へ 1.2 ヵ月短縮されている。
図 8.4

子牛販売頭数の推移(5) 青森県の養豚経営の E 農場
豚舎環境の自動制御システムとして豚舎換気設備にドイツのスコブ社製の自動％換気設備を導入し、CO2 濃度により豚舎環境を制御して、繁殖・育成成績の向上

10.00を実現している。また、全農の WebPICSというソフトを導入し、豚の繁殖、給餌、衛生などの情報を社員が Web サイトで確認できる体制にある。仔豚の事故率は、導入前に比べ、2.83 %減っている（図 8.5）。

仔豚事故率

8.00
6.00
事故率

4.00
2.00
0.00
2016年2017年2018年2019年

図 8.5- 72 -

仔豚の事故率の変遷

肥育豚の出荷頭数は、導入前と比べ 6.2 %増加している。飼料要求率は、約５%向上している（図3.358.6）。雇用労働力は、５%節減で

3.30

きている。

飼料要求率（％）

％

3.25
3.20

飼料要求率
（％）

3.15
3.10
3.05
2016年 2017年 2018年 2019年

図 8.6

飼料要求率の推移(6) 福島県の酪農経営 F 農場
分娩・発情監視通報システムの「牛温恵」の導入による省力化と分娩事故ゼロを実現している。分娩事故は、導入前の 7.9 %からゼロに激減している（図 8.7）。分娩時の見回り回数は５回から２回に激減している。経産牛１頭当たりの乳量は年々向上し、導入前と比べ 6.5 %増加している。家族経営規模であるが、近い将来、新築牛舎の建造を予定しており、搾乳ロボットの導事故率(%)10％86
事故率(%)

4
20
2016年 2017年 2018年 2019年

入による省力化を目指している。
図 8.7

分娩事故率の推移(7) 千葉県の酪農経営 G 農場
GEA（ドイツ製）搾乳ロボット
２台を導入するとともに、デーリープラン C21 の導入により搾乳及び牛群管理作業の省力化と乳量のアップを実現している。労働時間
は、導入前と比べ、搾乳時間が50 %、発情発見と人工授精作業が78 %、総作業時間が 37 %節減できている（図 8.8）。

図 8.8- 73 -

労働力の節減状況

導入前の経産牛１頭当たりの年間乳量は 7,225 kg で、全国平均の 8,600 kg に比べ、成績は芳しくない。しかし乳量は、導入前と比べ 30 %向上している。平
均体細胞数が導入前と比べ、約22 %減少しており、乳房炎も抑えられている（図 8.9）。

図 8.9

乳量、乳質の向上の状況

平均分娩間隔は、搾乳ロボット、
牛舎新築前は成績が芳しくなかったが、導入前の 17.2 ヵ月が導入後は14.3 ヵ月となり、2.9 ヵ月と大幅に短縮されている。授精回数が、導入前と比べ、平均 0.5 回少なくなっている（図 8.10）。

図 8.10

繁殖成績の改善状況(8) 愛知県の養豚経営 H 農場
豚舎の洗浄に自動洗浄機を導入し、洗浄労働力の節減、豚舎衛生管理の徹底による病畜発生率の低減を実現

頭している。また、Salesforce 社のクラ

29
28
27
26
25
24
23

ウドサービスの導入による農場内の情報管理及び情報共有の円滑化を図っている。肥育豚舎利用効率の向上
により、母豚１頭当たりの肥育豚出
荷頭数は、導入前の 25.2 頭/年と比べ 27 頭/年へ 7.1 %増加している（図

肥育豚出荷頭数/1母豚/年

肥育豚出荷頭数/1母豚/年

8.11）。

図 8.11- 74 -

母豚 1 頭当たりの年間肥育豚出荷頭数の推移

清掃労働力は、表 8.5 に示すとおり、導入前が５人/年、導入後は４人/年となっており、導入後は 25 %節減できている。洗浄の一連作業は、３週間が１週間となっており、豚舎利用回転の向上に貢献している。洗浄作業の割合は 30 %から 15 %になっており、５割の節減になっている。
表 8.5 肥育豚舎清掃労働力の節減状況
年 度

清掃労働力

備

考

2016 年度（導入前）

5 人/年間

肥育豚舎３棟(６部屋)2017 年度

4 人/年間同上

2018 年度

4 人/年間同上

2019 年度

4 人/年間同上

回転効率は上がるはずであるが、CSF（豚熱）の予防のため入念な作業をしており、豚舎の回転数はそれほど変わらない。肥育豚出荷頭数は、導入前と比べ 74 %増加している。
清掃作業における洗浄水の使用量は、表 8.6 に示すとおり、導入前と比べ３割減となっている。
表 8.6 清掃作業における洗浄水の使用量
年 度

清掃労働力

2016 年度（導入）570,000 ㎥/年

2017 年度

400,000 ㎥/年

2018 年度

400,000 ㎥/年

2019 年度

400,000 ㎥/年

備考(9) 鹿児島県の肉用牛経営 I 農場
肥育経営から、黒毛繁殖牛を導入し、繁殖肥育一貫経営に移行中。繁殖部門の開始により、「U-motion」
及び「牛温恵」のスマート畜産技術を導入。
「U-motion」により「採食、飲水、反芻、動態、横臥、起立」などの牛の主要な行動を記録し、繁殖成績の向上と省力化を実現している。また、「牛温恵」も１年遅れて導入し、分娩事故の低減を目指している。和牛繁殖経営の取り組みは 2017 年からで、繁殖素牛の導入後、繁殖に供したのは、2018 年 10 月からである。したがって、U-motion 及び牛温恵の導入効果はまだ明確ではない。U-motion の導入で、繁殖畜の病気羅患率は１%以下である。分娩事故も０%であり、事故は少ない。発情発見率は 2018 年度の 33.0 %から 2019 年度の 39.4 %へ向上している。受胎率は、F1
受精卵移植、和牛の人工授精で目標を 60 %（通常は 40 %程度）においている。現状は 47 %程度であり、通常を少し上回る程度となっている。2018 年度からの繁殖部門に取り組み日は浅いが、スマート畜産技術導入の成果で、平均分娩間隔は 12 ヵ月を実現しており、極めて成績良好である。
実証調査からは、いずれの経営体も数字が経年的に把握できている。スマート畜産技術の導入により、生産性の向上、労働力の節減が図られている。また、このように経年的に数字が得られることは、スマート技術の特徴でもある。センサーとコンピュータがつながっており、データが瞬時に確認でき、データを保存しておけば、経年的にも数字が把握できる。スマート畜産技術は、家畜飼養管理だけでなく、経営管理も可能となり、合理的な畜産経営に不可欠なツールとなっている。

- 75 -

福島県. 2016. “避難地域等における スマート農業導入の手引き.”
Indiegogo. 2018. https://www.indiegogo.com/projects/nofence-the-virtual-fence-for-grazing-animals#/
ITmedia エンタープライズ. 2017. “口蹄疫で豚が全滅

IT を駆使してどん底から這い上がった畜産農家の起死回生.” http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1712/13/news012.html
窪田新之助. 2017. “日本発「ロボット AI 農業」の凄い未来.” 講談社＋α新書.
内閣官房. 2016. “総合的な TPP 関連政策大綱.”
内閣官房. 2017. “農業情報創成・流通促進戦略に係る標準化ロードマップ（第 3 版）.” 新戦略推進専門
調査会データ活用基盤・課題解決分科会.
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