４ AI、IoT等を活用した畜産新技術のこれまでとこれから
学校法人 東京理科大学 理工学部 経営工学科 教授

大和田 勇人１. はじめにAI（人工知能）とIoT（Internet of Things）を含むICT（情報通信技術）は今や畜産のスマート化を支える技術となっている。AIは1956年のダートマス会議に端を発し、その後紆余曲折はあったが、ディープラーニングと呼ばれる機械学習で実用化の段階まで至っている。一方、IoTは省電力消費デバイスや通信技術の発達によって、あらゆるものがインターネットにつながるような状況を生んでいる。この両技術が統合され、内閣府が進める未来社会Society5.0を実現する方向へ官民一体となって動き出しているが、畜産においてもこうした流れの中でスマート化に資する機器や技術が国内外で開発されており、まさにグローバルな競争下で日進月歩の進展を見せているのが昨今のICT畜産技術といえよう。ここでは、現在進展しているスマート技術を述べた
上で、スマート化をさらに加速させる画像処理AIや今後の畜産技術が焦点を当てるべき環境・動物福祉問題について述べる。

２. センシング技術の活用によるスマート畜産

大傾向にある酪農業では、従来の経験に基づく飼養管理では限界があり、IoTによる効率的なシステム運用管理を目指す必要がある。

スマート畜産の基本は家畜の個体情報を集各種センサーの中で広く使用されているのめることであり、その際センサーを利用してが加速度データである。これは個体の活動量データの収集と活用を行う。具体的には、加を求めるのに使われ、なんらかのアルゴリズ速度、気圧、温度等を取得できるセンサーデムで活動量をスコアづけした後、高活動量のバイスを個体に装着して個体データを常時収個体は発情の可能性、逆に低活動量のものは集した後、そのデータを無線通信で牛舎内疾病の可能性が示唆される。活動量は時間とサーバやクラウドに送信して一括管理し、個ともに変化することから、スコアはグラフと体情報をPCやスマホでいつでもどこでも見して表示されることが多く、どの時間帯に発られるようなシステムがIoTによるスマート情（あるいは疾病）の徴候が認められるかが畜産である。そこでは、目視による個体行動わかるようになっている。さらに、どのタイの観察を中心とした経験的判断からセンサーミングで人工授精すればよいかをアドバイス

データによる客観的な判断への移行が重要なすることで受胎率の向上が期待される。

ポイントになっている。特に、飼育頭数が増94

このとき、どのようなスコアづけが最良か、AI、 Io T 等 を 活 用 し た 畜 産 新 技 術 の こ れ ま で とこれからまた人工授精適期をどのようにアドバイスす

データを数分単位でクラウドに送信した後、るかについては画一的な方法はなく、市販さ分娩徴候の可能性が示唆されるとメールで連れているシステムによって様々である。ただ絡がくるようになっている。これにより、監し、最近は機械学習による方法で性能向上を視時間と分娩リスクを大幅に減らすことがで実現しているものが多く見受けられ、発情・きる。

疾病に関わるデータをより多く収集・蓄積す

スマートデバイスは個体の装着が基本であることで、アドバイスの精度が向上するようるが、最近は非侵襲性を目指した非装着型のな配慮がなされている。

ものが見受けられるようになった。具体的に加速度センサーは上述の他にも、歩行、横は、通常の可視光カメラに加えて、赤外線セ臥、採食、反芻などの行動パターンを自動的ンサー、超音波センサーなどで、距離や温度に分類する際に利用されている。個体の動きを計測するデバイスを活用し、物体検出や温を数値化し、一定間隔でその変化を捉え、間度計測を行う。こうしたセンサーのデータか隔ごとにどの行動を示したかを機械学習で分らは個体の活動量を求めることが可能で、加類することで、１日あたりの各行動の時間割速度センサーの代わりになりうる。たとえば、合を図示することができる。これによって、EuroTier2021（ドイツ農協協会主催の国際個体のちょっとした行動変化を常時観察せず専門展示会）でAnimal Welfare Awardを受とも把握することが可能になる。こうした変賞したCalf Monitoring Systemはカーフハッ

化が発情・疾病兆候と相まってスマホ等に通チにいる子牛の活動量をハッチに取り付けた知・図示することができれば、スマート機器赤外線センサーでスコアづけしている。非侵ならではの経営改善にもつながる効果的な飼襲で子牛の健康管理に役立ち、さらには動物養管理を実現することが期待される。

福祉にも貢献するという点が評価されている

さらに、加速度センサーは個体の位置推定（詳細は資料４を参照されたい）。にも使われ始めている。牛舎内に受信機を複スマートデバイスは欧米を中心に開発され数設置し、受信強度を測定することで個体のてきたが、最近は国産も増えてきている。そおおよその位置を求めることができる。技術の開発事例や導入ガイドは資料５に記載され的には三角測量が基本だが、事前の機械学習ているので、参照されたい。

によって障害物等を考慮した位置推定が可能になっている。また、LEDを備えたデバイスも開発されており、位置推定と同時に個体３. 搾乳・哺乳ロボットで得られるデータの活用が容易に見つけられるようになっている。な

乳牛の個体管理に搾乳・哺乳ロボットからお、位置推定にはGPSの活用が一般的な解決得られるデータを活用することは非常に重要手段であるが、電池消耗が激しいのが難点でである。ロボットは労働力不足解消の切り札あり、屋内では上記のアプローチが現実的とと考えられているが、一方で前節のスマート考えられる。

デバイス同様、発情や疾病に関わる貴重な加速度センサー以外では、膣内に挿入するデータを提供する。搾乳ロボットからは搾乳体温センサーによる分娩監視がある。生理現量に加えて、乳汁の電気伝導度やSCC、さら象による膣温の低下を把握するために、温度にDeLaval社の生乳分析器（Herd Navigator）
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（図１）タブレットPC上での子牛の要約情報や哺乳履歴の閲覧

ではプロゲステロン、LDH、BHBなどが自る。計測されたデータはクラウドに送られ、動で収集される。プロゲステロンは発情検知

スマホに表示される。図１の右側にあるグラや妊娠鑑定の指標になるもので、その数値をフは１日単位で回数ごとに色分けして哺乳量監視することでより効果的に繁殖管理を実現をグラフ表示したものである。このような情す る こ と が で き る。 ま た、LDHは 乳 房 炎、報は、たとえば子牛出荷時にQRコードを付

BHBは 潜 在 性 ケ トーシ ス の 検 知 に 有 用 で、けて関係者に示すことが可能で、子牛のこれ疾病の早期発見による迅速な対応・処置が可までの発育状況を確認するのに有効である。

能となる。１で述べたIoTが個体の体外から群飼い対応のものとしては、Calf Feeder

得られる情報と考えれば、搾乳ロボットで得による哺乳の他に、濃厚飼料摂取量や飲水量られるものは体内情報であり、両者を組み合を個体IDから個別に計測する機器が開発さわせAIの解析結果で得られるアドバイスをれている。また、水飲み場の後方30cm程度活用することで、発情・疾病検知のさらなるが体重計になっており、手間をかけることな高精度化を実現することが可能となる。

く体重の推移を把握することができる。これ

一方、哺乳ロボットはケージ飼いと群飼いらのデータもクラウドに送られ、濃厚飼料とに分けられる。ケージ飼いは個体別に哺乳量飲水量の推移を見比べることで、濃厚飼料へと哺乳速度を自動計測する。哺乳量の上限はの餌付けがうまくいっているかや、疾病等を１回あたりと１日あたりに対してそれぞれ設示唆する異常が見られるか確認することがで定され、１日の哺乳回数（最大８回）も設定きる。たとえば、肺炎等の場合飲水量は減少可能である。こうした設定は１日単位でプロし、下痢の場合は飲水量が増えるなどの徴候グラムすることができ、哺乳量を徐々に増やがわかる。

していき、途中で安定させ、最後は徐々に減

搾乳・哺乳ロボットは労働力軽減だけが注らすプログラムが典型例として提供されてい目されがちであるが、自動でリアルタイムに96

AI、 Io T 等 を 活 用 し た 畜 産 新 技 術 の こ れ ま で とこれから（図２）ディープラーニングによる画像からの個体識別

左側はスマホからの画像（上）に対して、個体識別したもの（下）。右側は天井からのカメラ画像で個体識別したもの。

飼養管理にまつわるデータを取得できるたていても個体領域ごとに識別することが可能

め、これを活用しない手はない。PCやスマホである。図２はこうした技術の一例を示したといった情報機器を積極的に活用し、データものである。の見方やさらに一歩進んだ解析を学び、そうさらに、サーモカメラによる熱画像の解析

した情報を農業従事者同士で共有していく姿

で破水等の分娩徴候を捉えることも可能で、勢が重要と思われる。このあたりは、海外で活動量計と組み合わせて分娩時期を予測するの運用事例が参考になろう（資料１、２、３）。

試みも行われている。また、動物の関節等に４. 画像・映像によるスマート化の加速着目し、その質点の位置がどのように変化しているか追跡しポーズを推定するシステム
DeepLabCutが公開されており、これを使うと画像・映像解析はAIが最も本領を発揮す跛行を発見して、蹄病の早期発見につながる。

る対象であり、自動運転を始め、様々な分野

画像解析は拡張現実技術と組み合わせるとで試行されている。

さらに威力を発揮する。NEDAP社はスマー

畜産への応用はこれからといえるが、人にトグラス（ウェアラブルカメラとディスプレよる行動観察にとって代わるものとしてカメイがついた眼鏡）を使って、目の前にいる個ラによる常時監視が挙げられる。たとえば、体を識別し、データベースにある個体情報を広範囲に監視可能なパンチルトズームカメラ眼鏡上のディスプレイに表示する。これによによる個体識別、移動軌跡、活動量、乗駕行り、現場でハンズフリーの状態で個体情報を動検知、BCSなどは現状のAIでも十分実現見ることができ、その場での判断や遠隔にい可能なところまで来ている。また、機械学習る獣医師等との対話による処置が可能になによるセマンティックセグメンテーションとる。最近注目を集めているローカル5Gはこの呼ばれる技術を利用すると、個体が複数映っような利用を加速させるものと期待される。
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５. 環境・動物福祉問題を考慮した
持続可能性に向けてEuroTier2021では省力化のような技術開発だけでなく、畜産における動物福祉が社会＜資料＞
1 ドイツ、デンマークにおけるAI、IoT等
活用畜産先進モデル調査結果報告セミナー資料、公益社団法人 畜産技術協会、平成31年2月28日.
2 イスラエル・セルビア共和国、スウェーデンのAI、IoT等活用畜産先進モデル調査結果報告セミナー

的に受け入れられているかが課題であること

資料、公益社団法人が指摘されたが、まさに畜産業の長期的な発3日.

畜産技術協会、令和2年3月

展と持続可能性のために環境問題と動物福祉

3 スマート畜産調査普及事業、事業報告書、一般社

問題を同時に解決することが極めて重要であ団法人 全日本畜産経営者協会、令和2年3月.

る。動物福祉と持続可能性に対する高い要求は、畜産物製造業者や農家にとって大きな課題だが早期に対策できればチャンスでもある。EuroTier2021で イ ノ ベーション ア ワー
ド金賞を受賞したCowToiletはこのような目標に沿ったもので、乳牛の自発的な排尿により、尿を糞から分離して回収するシステムである。化学肥料の代替として尿を活用することにより、農業の持続可能性に対する新たな一歩となると考えられる。EuroTire2021およびCowToiletの詳細は資料４に記載されている。

６. おわりに搾乳・哺乳ロボットはほとんどが海外製であり、日本におけるこの分野の遅れは否めない。一方、AI・IoTの開発競争はこれからの感があり、今後国際競争力のある製品が登場するものと期待される。一方で、農業従事者による先進技術の活用や大学研究機関・畜産団体との連携も重要である。ヨーロッパでは関係各所から上がってくるデータを連携する体制が確立されており、農家へのアドバイスやサービスを展開している。こうした支援体制が畜産新技術の発展・普及を促進させていくものと考えられる。

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4 スマート畜産海外先進モデル調査事業、令和2年度報告書、公益社団法人

畜産技術協会、令和3年

度3月26日.
5 スマート酪農機器導入ガイド、監修

池口 厚男、DAIRYMAN 臨時増刊号、令和3年5月1日.