ISSN 0915-8251

日本食肉生産技術開発センター情報

2019

目 次
巻頭言

日本畜産興業株式会社代表取締役社長

福田 武仁… ……………………………………… 02

特集

ＡＩ特集
株式会社前川製作所技術研究所主任研究員

山下智輝…………………………………… 05

独立行政法人国立高等専門学校機構
鹿児島工業高等専門学校情報工学科

助教

原崇……………………………… 09

研究組合の研究開発情報Ⅰ

完全無人化スタニングシステム
花木工業株式会社Ⅱ

取締役プラント営業部長

海内智治………………………… 14

食肉処理施設から生じる有機性廃棄物の肥料化について
共和化工株式会社

バイオ事業部

奥山菜々美…………………………………… 19

JAMTI からのお知らせ … ………………………………………………………………… 23
あとがき … ……………………………………………………………………………………… 25

1

巻

頭

言
畜産の未来

そして

豊かな社会へ

（越谷食肉センター）
日本畜産興業株式会社
代表取締役

福田武仁

畜産業界にとって本年は、TPP11、日 EU・EPA、日米貿易協定（TAG）が発効し、関税の低減によって国内市場の開放が進み、新たな航路を模索する時代となった。農水省によるとその影響試算は全体で 1,200 億～ 2,000 億円、牛肉で 393 億～ 786 億円、豚肉は 148 億～ 296
億円の生産減少を見込むと公表された。対策として、生産基盤の強化や食肉流通の合理化が急務とし、食肉流通の要となる食肉処理施設には、近代化を目的として再編と輸出拡大を推し進めるため施設再編整備を図る。されど本来は経営不振のため老朽化が進む食肉処理施設が補助事業によってゾンビのごとく復活し、一方生き残るべく必死に経営努力を重ねている施設が退場となる恐れが出ている。振り返ると昭和四・五十年代の効率無視の再編整備事業が再び繰り返されかねない。
業界を取り巻く環境は、近年ますます変化のスピードを増し、シュリンクが予想される国内マーケットでもグローバル化した熾烈な競争が進み、国産イコール安心・安全というだけでは、真の競争力（品質・衛生管理・健康志向・環境・リーズナブルな価格）のない商品は淘汰される。特に海外マーケット（欧米）では健康志向の高まりや、地球温暖化に悪影響を与えるメタ
ンガス（温室効果ガス）を大量に排出する牛肉の消費に陰りが見られ、畜産による環境破壊への懸念、動物愛護といった視点から欧米を中心に時々肉を食べない「フレキシタリアン」が増加し植物由来の人工ミート需要が急増、肉食文化の米国でさえ食卓に異変が起きている。スイス金融大手 UBS によると、18 年に 5000 億円だった植物肉の世界市場は 30 年には 9 兆円を超える見通しとなる。そして国内の動向をみると、少子高齢化により確実に食肉の国内消費は減少する。従来の経営戦略であれば人口 80 憶となる海外市場にその活路を開拓するのだが？
政府は日本産の農林水産物・食品の輸出目標（KPI）を 2030 年 5 兆円と掲げた。もちろんそれは日本農業の活性化、そして地方創生に貢献することも目的にしているが、2019 年切り
上げ 1 兆円の輸出額を 10 年で 5 倍にする KPI は実現不可能な机上の数値としか思えない。現2

在輸出促進を旗頭に推し進めているが、そのために国が解決すべき課題が未だ山積みである。
また、輸出を目指す企業の大きなミスリードはそもそも「日本産だから高くても販売できる」と思い込んでいるところである。アジア諸国も商品レベルの向上は早く、日本産神話の時代は終わりを迎えつつある。つまり海外市場でのターゲットを富裕層向けから中間層のマーケットとしない限り、2 倍となる 2 兆円も限りなく不可能である。
もちろん海外市場に販路を拡大し活路を拓く企業も現れる。されど国際商取引ルールは普遍ではない。例えば現在ドイツで普及するカーボンフットプリントのように『二酸化炭素の排出量の大小』という指標が商品輸出の基準になる可能性が考えられる。最も危惧されるのは指導者や政治家の幼児化（精神分析家フロイトによる退行・幼稚・発達段階への初期化）がナショ
ナリズムを高揚させ、自国至上主義・保護主義貿易の復活、そして国力が上回る国から自国製品の押し売りなど自由貿易は岐路に立ち、今後国際マーケットは平等でなく国の政策や地政学的影響、更に感染症伝染病のリスク等を受け、取引リスクはますます増大する恐れがある。
昨年国連気候行動サミットで、スウェーデン人の環境保護活動家のグレタ・トゥーンベリさんは気候変動問題について行動を起こしていないとして、各国首脳を非難した。その演説は記憶に新しいが、世界中の若者や温暖化を懸念する人々を動かし始めた。そして、言葉ではなく行動について議論するために開かれた国連環境サミットでグテーレス事務総長は、世界は「気候変動の深みにはまっており、時間がなくなりつつある。しかし、まだ手遅れではない」「2050
年までに二酸化炭素排出量を正味ゼロにすることを目標にする緊急の対策が必要だ」と述べた。
これからの畜産は、2015 年 9 月に採択された SDGs（Sustainable Development Goals）（持
続可能な開発のための 17 のグローバル目標と 169 のターゲットからなるロードマップ）と、
同年 12 月に採択された気候変動抑制に関する多国間の国際的な協定、所謂パリ協定（気候変動の脅威に対する世界全体での対応の強化を目的とし排出量削減目標の策定義務化や進捗の調査など。2020 年以降の地球温暖化対策を定めている。）を経済活動の指針とすることが望ましい。造語であるが「Flight sham」フライトが「飛び恥」（環境に悪影響を与える）と揶揄される時代、今後食肉が「Meat sham」肉を食することが恥と言われぬよう畜産業界も積極的に温暖化対策に邁進しなければならない。
そして未来の社会が豊かになるため、経済・社会・環境の価値を創出しながら畜産を継続す
るには、規模拡大をベースとする効率的生産、そして人口 80 憶となる海外市場での販路拡大という目先の経済性優先だけではなく、
たとえ非効率であっても環境にやさしく地域に根差し、ワイン造りの言葉となるが『テロワール』（地理的空間・自然的要素・人的要素）という地域
環境とコミニティーを大切にするオリジナリティーある商品がブランディングとして差別化され、消費者の支持を受け、生き残る畜産の模範と期待される。

3

よって畜産（特に食肉処理施設）が生き残るためのキーワードは、
１．気候変動の原因となる温暖化対策の強化。
（再生可能エネルギーの活用、
省エネ、
創エネ・
蓄エネの技術革新）
２．恒常化する人手不足を解消するため、生産ラインに AI・5G を活用し、ロボット等を開発し FA 化（ファクトリー・オートメイション）による生産性の向上、同時に労働者の収入や福利厚生の改善。（FA 化のために作業機器やラインの研究開発と利益の分配）
３．本来は食べることができるのに廃棄される食品ロスは H28 年推計値 643 万 t/ 年。内事業系は 352 万 t/ 年と推定され、食品製造業・卸売業・小売業・外食産業におけるロスゼロに向けた早急な取り組みの構築。
４．自然災害や伝染病（CSF 等）そして保護主義貿易のリスクを想定し、現在では死語となりつつある食糧安全保障の視点から自給率の見直し。
５．事業を通し地域社会へ貢献し、コミュニティーの持続的な繁栄と健康福祉の向上。
以上が今後解決すべき課題と思われる。
確実に押し寄せる価格が安く品質も良い輸入食肉。国は未来に残すべき畜産に魅力ある食肉供給システム構築のため、新たなテクノロジーや技術革新、あるいは説明は省くがドイツのレッテンバッハ村（天国のような小さな村）のような地域循環型農畜産産業育成を産官学連携し取り組めるよう政策をリセットし、そして従来にも増した御支援をお願いしたい。
末尾に、
危機的状況が迫る地球温暖化は人類の存続にかかわる問題と言っても過言ではない。
全ての産業構造やあらゆるテクノロジーのイノベーションが急務となる。

4

特集

畜産関係企業における人工知能の活用事例－食肉処理ロボットの認識技術への深層学習適用事例－
株式会社前川製作所技術研究所主任研究員 山下 智輝

1．はじめに
食肉処理工程では、商品の出荷（下流）に進めば進むほど人の器用さが求められる工程が増えていき、特に肉から骨を取り除く工程では従来の食品自動機では自動化が難しいといわれてきた。この問題に対して前川製作所（以下、当社）では、水気や洗浄用薬品など耐環境性が求められる中で、独自のセンシング技術、ハードウェア技術等を融合させてさまざまな食肉脱骨・除骨ロボットシステムを実用化させてきた。
その一例として、食品市場向け産業用ロボットアー
ムを活用した豚もも肉除骨ロボットシステム HAMDAS-R では、2011 年に食肉処理ロボット
用 X 線画像処理ユニットを開発して豚もも肉センシング部での改良・強化を図ったことにより（これに伴って HAMDAS-RX と名称変更）、歩留まりの向上や筋膜を傷つけない高品質な仕上がりを実現するに至った 。その一方で、生物由来の対象自体形状が多種多様であり、工［1］

業製品のようにルールベースで対象の特徴量を記述するのは非常に困難であることから、製品導入後も想定外の問題が起こるたびに画像処理ユニット（特にソフトウェア）の改善改良の繰
り返しを行ってきたという、いわゆる「出口のない開発」を強いられていたという問題も抱えてきた。
この問題は、人間なら直観的に認知できるような物体（動物、植物、さらには工業製品や建物）が画像の中に映っていた場合にその特徴を記述しようとしても、物体の姿勢、映り具合、背景等に応じて漏れなく定義するのが困難な「一般物体認識問題」に通じるところがある。この問題に対して 2012 年頃から人工知能技術のひとつである深層学習が急速に発展を遂げ、一般物
体認識問題で認識率が飛躍的に向上するなど、さまざまな場面での認識技術で革新的な技術進歩が起こった 。そこで当社でも 2015 年から食肉処理ロボットの認識技術に深層学習を適用［2］する試みを始め、現在に至っている。今回はその事例について紹介する。

2．活用事例
当社では深層学習を実システムへ導入する第一弾として、現在開発中の Flexibl Manufacturing
System（FMS）型食肉処理ロボットシステム“CELL” （図 1）への適用を行った。ここ数［1］［3］

年海外食肉業界で人手不足が急速に進行している背景により、CELL は HAMDAS-RX の前処理システムの位置づけで、現状人手で行っている豚もも肉の骨盤、尾骨の除去を自動化すべく

5

特集
開発を進めている。前処理の自動化にあたり、肉内部に埋もれた骨の位置情報ばかりでなく肉表面に露出している骨断面の位置を把握することが重要で、これらの情報を活用することでロボットの最適なカット作業工程が決定される。この場合、肉内部に埋もれた骨に関しては作業ユニット投入前に通過する認識ユ
ニットでの X 線画像処理から情報を得ており、一方肉表面の情報については作業ユニット上方に取り付けられた三次元カメラ等から得て

図1

次世代食肉処理ロボット CELLいる。しかしながら、これら表面の性状は複雑かつ多様で、これを一義的な特徴量として捉えて従来の画像処理システムへ反映させるのが困難であった。そこで、深層学習を適用した画像認識技術の代表的な応用例のひとつに挙げられる「セマンティックセグメンテーション」 によって、これら骨断面の領域推定を試みるこ［4］とにした。なお、本技術の開発にあたり、LeapMind 株式会社殿からの支援をいただいた。
出力結果の一例を図 2 に示す。図では脂肪、尾骨断面、恥骨断面の領域推定を行っている。
この場合実システムでは、それぞれ推定した結果は領域ごとで特定の色に塗り分けられて出力される。尾骨断面や恥骨断面は色や質感などの視覚的特徴だけでは捉えにくく、豚をある程度熟知した人間でないと識別ができないが、深層学習によって肉の姿勢や個体差に左右されず領域推定できることが確認できた。また、深層学習によって各領域の推定が完了すると、その領域の形状に従って特徴点（ロボットのカット軌跡を決定する際に参照する地点）を画像処理によって抽出するが、深層学習によって安定して領域抽出できるため、深層学習導入前に比べると特徴点検出誤差の削減にもつながることも確認できた。さらに、対象の骨断面に肉や脂肪片等異物が乗っても領域推定を行うことも可能で、従来のルールベースの画像処理では想定外として検出不可だった状況でも適宜対応して検出が可能であることが確認された 。
［5］以上により、多種多様でルールに落とし込むことが困難な現象を捉える手段として深層学習が有効であることが確認できたことから、次のステップとして

6

図2

豚もも肉での特定領域推定結果

特集
CELL の開発を通して蓄積してきた人工知能技術を既存の食肉処理ロボットシステムへ展開すること試みている 。特に、一般的な可［1］

視光画像に比べて不鮮明な X 線画像では、骨の領域を抽出するのに深層学習が有効であると考えられ、これによって骨の位置検出誤差の削減につながると期待している。図 3 に既存の HAMDAS-RX 用画像処理ソフトウェア
図3に深層学習機能を組み込んだ改良版ソフト

HAMDAS-RX での X 線画像処理プログラム画面（深層学習機能追加版）

ウェアのスクリーンショットを示す。図中、4 つの骨（大腿骨、下腿骨、腓骨、皿骨）が深層学習によって領域推定されて画面出力されている。現在のところ、実際に稼働しているシステムでの長期試験を通して深層学習の有効性を検証しており、良好な結果が出れば今後製作したシステムに標準で組み込むばかりでなく、今まで納入させていただいたお客様へもオプションとしても提供する予定である。

3．おわりに
以上、畜産関係企業における人工知能の活用事例として、食肉処理ロボットシステムでの認識技術への深層学習適用例を紹介した。冒頭で述べた通り、畜産で扱う対象は工業製品のように画一的なものがほぼないため、今回の「認識」の部分をはじめ深層学習の恩恵を受ける場
面は今後も大いにあると考える。また、2015 年頃の第 3 次 AI ブーム到来とともに深層学習やディープラーニングというキーワードが一般社会に認知されると「なんでもできる」と過度の期待を寄せられる傾向にあったが、ここ一年ほど各方面で実用例が次々現れ始めると、実際深層学習技術で何ができて何ができないのかが広く認知されてきたように感じる。これは、ガー
トナーが発表した「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル」で人工知能技術全般が「過度の期待のピーク」を乗り越えたという報告にも裏付けられている 。深層学習技術の応用を［6］

実際に検討する際には、応用する現場の現状と深層学習技術の可能性および限界を十二分に理解して取り組む必要があると考える。
参考文献［1］山下智輝，村並広章，徳本大：“食肉のマニピュレーションを支える認識技術”，日本ロボット学会誌，
Vol.37, No.6. 483-488, 2019.
［2］例えば，岡谷貴之，斎藤真樹：“ディープラーニング”，CVIM チュートリアルコンピュータビジョ
ン最先端ガイド 6，アドコム・メディア，89-121, 2013.

7

特集［3］伊東一郎，木下茂樹：“不定形軟弱対を対象とした食肉産業におけるロボット技術利用と今後の課題”，
日本ロボット学会誌，Vlol.33, No.5.338-343, 2015.
［4］例えば，原田達也：画像認識（機械学習プロフェッショナルシリーズ），223, 講談社 , 2017.
［5］山下智輝，村並広章，徳本大，徳山孝太郎，海野達哉：“食肉処理ロボットシステムにおける認識技術の開発－第 1 報：深層学習と 3 次元画像処理による豚もも肉骨露出部の検出－”，2018 年日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス部門講演会，2A2-L05, 2018.
［6］ガートナージャパン：日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル，
https://www．gartner.com/jp/newsroom/press-releases/pr-20191031（2019 年 11 月 1 日現在）．

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特集

AI 技術と農畜産業への活用について
独立行政法人国立高等専門学校機構
鹿児島工業高等専門学校 情報工学科
助教

原

崇

AI（人工知能）とは何か。ひとつの考え方として、「AI とは、問いに対する答えを出した相手が、コンピュータであると気付かれないもの」という考え方があります。例えば、最近話題となったものでフェイクニュースがありました。本人がしゃべっているように見える動画ですが、数年前であれば、すぐに偽物とわかる程度のクオリティのものしかできなかったでしょう。本物と見分けがつかない程のクオリティの動画を作成できるようになったのも、コンピュータ技術の進歩により、AI が本当に AI と呼べる程に発展したためと考えます。
近年、様々なものに活用されている AI ですが、AI にも得意なことと苦手なことがあります。
AI が得意としている主なものは、分類、回帰、クラスタリング、推論、探索と言われています 。
［1］「分類」とは、過去のデータから学習して判別することです。例えば、画像認識の場合は、犬や猫の画像を AI に覚えさせることで、ある画像に写っているものが犬なのか猫なのか AI で判断して分類することができます。「回帰」とは、過去のデータから目的となる数値を導き出すことです。例えば、製品の過去の出荷量や販売数などの情報を AI に学習させておくことで、ある状況における最適な出荷量を、AI が予測値として求めることができます。「クラスタリン
グ」とは、似た者同士を複数のグループに分けることです。前述した「分類」では、あらかじ
め犬や猫などの画像を AI に覚えさせる必要がありましたが、「クラスタリング」は事前に覚えた情報ではなく、与えられたデータ群の中で似ているデータを集めることができます。
「推論」とは、与えられた問題についての答えを導き出すことです。例えば、医療における診断は、医師の知識や経験から適切な処置方法を探し出しますが、診断で用いるデータを AI にあらかじ
め与えておくことで、適切な処置方法を自動的に導き出すことができます。最後に「探索」とは、条件にあったものを探し出し提示することです。このような処理が、現在の AI が得意としていることです。
一方で、AI には苦手なこともあります。それは、新しいものを創造することです。AI の多くは、人間が行っていることを真似して、人間と同じようなことをコンピュータで行っています。それはあくまでも人間の模倣であって、創造していることではありません。また、AI が苦手としているもうひとつは、導き出した解が本当に正解なのか判断することです。AI の出した答えが人間にとって本当に正解なのかは、やはり人間でないと判断できません。自動化や

9特集
機械化の際に AI を利用する事例が多くありますが、AI で行ったことが、うまくいったのかそうでないかは、やはり人間が判断する必要があります。
このような AI の得意分野を活かし、自動化に利用する事例が多く見られます。しかし、AIを活用するときには様々な障害があります。そのひとつはデータ化です。AI すなわちコン
ピュータに情報を入力するためには、現実に存在する情報をデータ化する必要があります。まずは、AI に情報を入力するときに、何をデータ化するのか、どうやってデータ化するのかが課題になります。目に見える情報を AI に入力する場合は、カメラで撮影することでデータ化できます。カメラ以外にも、傾き方や速度などの動作については、
加速度センサを使用してデー
タ化することもできます。ただし、カメラの場合は対象の物体と接触しないで、撮影というかたちでデータ化ができますが、加速度センサは動きを捉えたいものに取り付ける必要があります。もし、動物のある部位の動きを捉えたい場合は、その部位近くに加速度センサを取り付ける方法がありますが、動物に影響がないよう小型なセンサを選別すべきだと考えます。また、対象が食肉用の家畜であれば、家畜そのものの安全性に加えて、食肉としたときの品質を考慮したセンサの選定及び取り付け方法を考える必要があると考えます。さらに、センサの多くは電源を必要とするので、バッテリーの交換や充電も考慮する必要が出てきます。このように、
AI を活用する場合には、どうやって入力する情報をデータ化すればよいか、ということを考える必要があります。さらに、データ化そのものが困難である場合もあります。例えば、作業者の感覚、力の入れ具合、手触り、勘などといったものは、そもそも何の物理量をデータ化す
るのか、どのようなセンサを使えばよいのか、どうやって観測すればよいのかという点から考える必要があります。
次の障害は AI が学習を必要とすることです。データ化した情報を蓄積し、AI に学習させて、AI に「何が正解なのか」という情報も与える必要があります。その情報が少ないと AI の正解率が低くなるので、多くの正解のパターンを AI に与える必要があります。正解は、やはり人間でないと分からないことなので、AI に与える膨大な正解のデータを、人間が用意する必要があります。多くの学習が必要であるという一方で、過学習と呼ばれる現象があります 。
［3］

これは機械学習の分野においてよく用いられる言葉です。現代の AI は機械学習のひとつであるニューラルネットワークの考え方を用いている場合が多いので、AI でも過学習が発生する
ことが考えられます。過学習とは、同じデータについて多く学習することで、特定のデータにのみ強い状態となってしまうことです。つまり、専門性が高くなってしまい、汎用性に乏しくなってしまう状況です。AI に学習させるときには、この過学習が発生しないようにしつつも、正解率が高くなるように、学習させるデータを用意する必要があります。
もうひとつ考えられる障害は、AI が信頼できるかという点です。AI がどのように判断した

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特集のかは人間の目には見えません。従って、時としてその判断は根拠がないように見えることも考えられます。AI はコンピュータであるが故に、計算が早く瞬時に結果を出すことも可能です。
AI が瞬間的に下した判断よりも、人間が時間をかけて考えた判断の方が信頼できる、と考えてしまうこともあると思います。AI を活用するためには、これらの障害を解決しなければならないと考えます。
ここからは参考文献に記載されている AI の活用事例について紹介します。

［1］
［2］

最初の事例は、株式会社ファームノートによる「発情期の牛の分類」の事例です。これまでは、牛の発情を見分けるには１頭ずつ牛を観察しなければなりませんでした。人手では観察できる時間に限界があるので、発情期（3 週間に 1 度、数時間しかない）を逃すこともあったようです。そこで、牛の首に加速度センサを取り付け、24 時間 365 日観察することを可能としました。
発情期かどうかは、牛の運動と反芻の様子で判断できるそうなので、加速度センサによる動きのデータに対して、発情期であったかどうか判定したデータを蓄積し、AI によって発情期の判断ができるように学習させました。これにより、
これまでは分かっていなかったこととして、半数以上の牛が夜中に発情していることが判明しました。結果として、発情検出率が 2 ～ 3 倍に向上しました。これは、人間では手間と時間がかかる作業を、AI によって自動化したことに加えて、これまで人間が知らなかった発情の時間帯を知ることができた、つまり、AI によって新たな発見を得ることができた事例であると考えられます。
次の事例は、双日ツナファーム鷹島株式会社と株式会社 NTT ドコモ等による、「マグロのエサの量を判断」する事例です。マグロの養殖では、エサ代が費用の 7 割を占めると言われています。エサを与えるタイミングや量は、作業者の経験や勘で決めているので、無駄になるエ
サもありました。そこで、エサを与えるタイミングや量を自動で判断するために AI を活用しました。AI で判断するには、マグロの数と水温などの海水環境をデータ化する必要があります。
マグロの数はこれまでも数えていましたが、水中で撮った動画像をスローで再生して、人間が目視で数えていました。そこで、マグロの数は AI による画像認識で自動的に数えることを実現しました。そして、マグロの数と海水環境に対する、エサのタイミングと量の関係性を記録して分析することで、明確にしました。そのデータを元に、エサのタイミングと量を AI で自動的に決定することができるようになりました。これにより、これまでエサのタイミングと量を決めていた作業者が不要となり AI に仕事を奪われる、と思うかもしれません。しかし、この事例の目的は AI で仕事を奪うことではなく、経験が少ない作業者でも作業が可能となるよう、AI と人間が共存することを目的としています。
次の事例は、マルイ農業協同組合と日本電気株式会社による「斃死鶏発見システム」の実例です。採卵事業において、鶏舎ゲージ内の斃死（突然死）鶏の見逃しは、重大な品質問題を引11

特集
き起こす可能性があります。しかし、その方法は作業員が 8,000 個あるケージ内の 80,000 羽に及ぶ鶏を毎日、目視で確認する方法で、時間と手間がかかるものでした。そこで、鶏舎内を専用の台車で回り、搭載しているカメラにてケージ内を撮影して、画像認識と機械学習を組み合わせて、自動的に斃死鶏を検知するシステムを開発しました。ケージ内を撮影した画像は 36
万枚にも及び、その結果、90％以上の高精度で斃死鶏を検知できるようになりました。また、検知時間も 5 分の 1 に削減することができました。これは人間が行っている作業を、AI で行うことで時間の短縮ができた例ですが、このシステムの実現で困難であっただろうと想像できることは 36 万枚の画像を使用した点です。AI には人間が正解を教えないといけないので、36万枚の画像の中から、どれが斃死鶏であるのか、人間が画像にマーキングする等して、正解の画像を作ったのではと考えられます。その作業は多くの時間を要したと思われますが、このシステムが確立されたおかげで、これから先は、作業員の方が毎日ケージを見て周る必要はなくなります。システムの導入には時間がかかるが、その効果は絶大であると考えられます。
事例の中でも説明しましたが、AI が正解を導き出すためには、人間がその正解を AI に教えてあげる必要があります。正解は人間にしか分からないので、人間が考える正解を AI に教えることで、AI は人間と同等の判断ができるようになります。しかし、将来的には、AI は人間と同等ではなく、人間を超える正解を導き出せるようになるかもしれません。例えば、前述
したマグロの事例の場合の目的は、経験者と同じタイミングや量でエサを与える、ということでした。しかし、もしかしたらそのエサの量は多すぎて食べ残しが発生している、という状況になっているかもしれません。食べ残したエサの量をデータ化できれば、それを AI にフィードバックすることで、経験者より良いエサの量を AI が発見できるかもしれません。さらに、魚の成長期に合わせてエサの増減をすれば、もっと味が良くなるかもしれません。ただし味というものは特にデータ化しづらいものです。味は、舌が感じる成分だけでなく、臭いや触感も関係してくるうえに、地域や個人の好みにも左右されるためです。しかし、もし味をデータ化できれば、AI が、より良い味になるようにエサの量を調整できるようになるかもしれません。
それが実現すれば、現在の経験者ですら知り得ない、より適切な時期により適切なエサの量を、AI が発見できるかもしれません。現在の AI は、人間の行っていることを代わりにコンピュー
タが行う、ということを目的としていることが多いですが、将来的には、人間が行っている以上のことを、AI を使ってできるようになるかもしれません。
コンピュータが人間の考えを超えた例として、新幹線 N700 系にて採用された先頭形状「エアロ・ダブルウィング形」があります 。これはトンネル突入及び脱出で発生する発破音や振［4］動の発生を低減し、空気抵抗を下げることによる省エネルギー化を実現できる形状です。人間が単純に考えれば、空気抵抗を下げるためには先端をより鋭くすればよいと、と思います。し12

特集
かし、この「エアロ・ダブルウィング形」の先端はやや丸みを帯びています。この形状は 700系の「エアロストリーム形」を改良した形ですが、N700 系は、700 系同様にカモノハシのく遺伝的アルゴリズムを使用して、約 5000 パター
ちばしのような形をしています 。この形状は、［5］ンのコンピュータシミュレーションの結果から決定されたと言われています 。遺伝的アルゴ［6］

リズムとは、生体の遺伝の仕組みを模した考え方です。AI（ニューラルネットワーク）と同じように、生体の仕組みを模しています。この遺伝的アルゴリズムによって、人間が単純に思う「より鋭くすれば空気抵抗を下げられる」という考えよりも、より性能の高い形状を導き出すことができました。このように、生体の仕組みを模した考え方を利用すると、人間の考えが及ばないような新たな発見をコンピュータで可能とする場合もあります。空気抵抗を下げるた
めに、人間が必至で考えて、遺伝的アルゴリズムによる計算を行った結果、たどり着いたとこ
ろがカモノハシのくちばしに似ているということは、何とも面白い結果だと思います。そう考
えると、生物というのは人間の考えよりもはるかに賢く進化している、と考えることもできるのではないでしょうか。
現在、AI は人間の行動を真似して、コンピュータによる自動化を実現するために利用されている例が多くあります。そのためには、人間が使っている情報をデータ化し、何が正解なのかを AI に学習させる必要があります。それによって人間が行っている判断と同様に、AI が判断して自動化や効率化といった成果をあげています。将来的には、遺伝的アルゴリズムの例
がそうであったように、AI は人間の考え方を超えた正解を見つけ出してくれる可能性を秘めている技術であると考えています。
参考文献［1］稼ぐ AI：小さな会社でも今すぐ始められる「人工知能」導入の実践ステップ，中西崇文（著），朝日新聞出版［2］業界別！ AI 活用地図，本橋 洋介（著），翔泳社［3］エンジニアなら知っておきたい AI のキホン，梅田 弘之（著），インプレス［4］東海道・山陽新幹線新型車両 N700 系量産車の開発，日本機械学会 交通・物流部門ニュースレター
No.34，2007 年 9 月 20 日（https://www.jsme.or.jp/tld/home/topics/no034/topics1.html，閲覧日：2020

年 3 月 31 日）［5］Wikipedia - エアロストリーム（https://ja.wikipedia.org/wiki/ エアロストリーム，閲覧日：2020 年 3 月 31 日）［6］Wikipedia - エアロ・ダブルウィング（https://ja.wikipedia.org/wiki/ エアロ・ダブルウィング，閲覧日：2020 年 3 月 31 日）

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研究組合の研究開発情報
完全無人化スタニングシステム
花木工業株式会社
取締役プラント営業部長 海内智治

1．はじめに正常な食肉を生産するには、と畜処理前の家畜にストレスを与えないことが必要とされる。
国内では豚の処理に関して多くの食肉センターで電気を頭部に当てて失神（電気式スタニング）
させて、のど刺し放血を行っている。多頭処理が可能な炭酸ガス麻酔と異なり、電気式スタニ
ングでは係留所から保定装置に追い込む過程で豚にとってストレスの大きい一頭ごと一列にしなくてはならず、この作業により多くの人手がかかることもあり豚へのストレスが多く、シミやフケ（PSE）といった「異常肉質」を惹起させてしまう問題がある。また電気式スタニング
により背骨や肩などの骨折といった「瑕疵」を誘発させてしまう問題もある。これらのような問題に対して、いかにと畜前にストレスを与えない、または低ストレスで電気スタニングまで持ってこられるかが重要な要素となっている。

2．開発の経緯これらの問題を解決すべく、係留所からのど刺し放血（ステッキング）での失血死までの過程において、電気式スタニングにおける最も合理的でストレスの少ない追込み方法を見出すた
め、豚に様々な刺激（環境の変化）を与え、と畜場における豚の搬入、係留、追込みの設計指
針作りのための調査研究を平成 13･14 年度に行った（図 1：JAMTI 開発案件）。この時に豚の特性と追込み時によく使用される追込み棒（鞭や電気ショッカーなど）による刺激への反応を調査した結果、作業員の介在がある部分において心拍数が上がることがわかり、さらに追込み
時の心拍数が高くなることにより、その後の電気スタニングのかかりが悪くなり、放血後の豚のバタつきや暴れ、放血中での立ち上がりが多くなることが判明した。これらの調査結果を根拠として、ストレスの少ない追込みをするには、できる限り人手を介在させない方式にすることが必要であると判明し、極力人手を介在させない装置、すなわち「完全無人化スタニングシ
ステム」が開発された。

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図1

3．システムの構成
まず「完全無人化スタニングシステム」は 2 つの装置を組み合わせることで成り立っている（図 2・3）。1 つは待機施設から保定装置までをつなぐ誘導路を無人化した「追込誘導コンベア」
ともう 1 つは電気式スタニングを自動で行う「自動スタニング装置付腹乗せコンベア（RC‐PRO Series）」である。次にそれぞれの概要を記す。

図2

図3

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3 - 1．追込誘導コンベアの概要
従来、誘導路で豚の座り込みや前の豚への馬乗り、後退りの対応に大きな負担が追込み作業員にかかっていたが（写真 1）、追込誘導コンベアは平成 19 年に JAMTI 開発案件として開発されたことで解消された。（写真 2）。まず待機施設は係留施設の 1 枡の収容量 20 頭を収容できる面積とし、角を嫌う円の接線に沿って動く豚の習性を利用した「円形追込み装置」、腹乗
せコンベアへの誘導路の入口に追い込んで戻らないようにする「スライドゲート」、このスライドゲートは豚が怖がることのないように柵状とし水平往復可動式としている。誘導路においては豚を一頭ごとに完全に分離独立させ、前後の豚の影響がないよう横柵プッシャー型の「追込みコンベア」を設置し、豚が座り込んだり、寝そべったりしても確実に前方に送れるよう床面が追込みコンベアと同調運転する「傾斜動床コンベア」が設置されている。この傾斜動床コンベアの角度は前方の腹乗せコンベアとの角度と設置スペースの取り合いにより決まるが、先の調査結果から豚がストレスなく自力で歩行できる角度 12.5 度以内としている。最後に腹乗せコンベアとの乗り移りをスムースにするため「サイドコンベア」を床面に設置している。本装置のシステムは以上のように 3 本のコンベアとスライドゲートによって構成され、すべてのコンベアが出口側の腹乗せコンベアと同期運転される。
この装置により追込み作業員の削減が可能となっており、さらに自動運転されるため処理能力が安定する。また追込み棒（鞭や電気ショッカーなど）の使用が無くなることで豚に過度なストレスを与えないで移送できることが可能となり、誘導路を落ち着いて搬送できることにより、その後の電撃のかかりが良くなり、放血時の豚のバタつきを抑制し、電気スタニングの 2度当てもしなくて済むというメリットがある。

写真 1

写真 2

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3 - 2．自動スタニング装置付腹乗せコンベア（RC‐PRO Series）の概要
現在国内における豚の自動スタニング装置は海外製のものが約 20 台稼働している。この装置はスタニング作業員を 1 人削減できることと確実に安定的に豚を失神に導くことができるということで評価を得ている。しかし海外製の機械の宿命として機械装置の故障や不具合が生じた場合の交換部品が、納品されるまでの時間がとても長く掛かりトラブル時の対応に苦慮されている。また電気スタニングの設定電撃が強すぎ毛細血管の破裂や骨折などの不良発生率が高いなどの問題がある。そこで花木工業では、外国製品で問題となっている各種トラブルを解消するために国内で容易に入手できる部品を使った国産機械であることを目標に、また上記「追込誘導コンベア」とのジョイントが可能で追込み作業からスタニング作業までの「完全無人化
スタニングシステム」を構築するべく、三年の開発期間を掛けて平成 29 年に「自動スタニン
グ装置付腹乗せコンベア（RC‐PRO Series）」を完成させた。
通常、豚への電気スタニングは電気的衝撃が強ければ強いほど、脊椎骨や肩の骨折、血斑、PSE 豚を多く発生させてしまう。そのため手動電気スタニングの場合、できる限り低い電圧にすることで回避しているが、自動で頭を挟み込む方式で低い電圧でスタニングしても、手動電気スタニングでは発生しない腰骨の骨折や内出血が発生してしまい、設定電圧を変えても 3% 程度までしか抑えることができなかった。そこで花木工業では、これをゼロにするため
新たなスタニングシステム「デュアルアサーキットシステム」を開発した。このシステムは頭部と心臓に 2 種類の電気回路を使っており、頭部へのスタニングでは高周波による瞬間的なス
タニングにより筋肉を弛緩させ（筋収縮を抑制）、それだけでは気絶後の痙攣性運動が激しくなるため心臓へのスタニングにより心拍停止を起こすというメカニズムになっている（図 4）。
スタニング作業員の削減だけでなく、このメカニズムにより失神後ののど刺し放血（ステッキング）作業がより安全に、より安定したものとなり、また心停止へと誘うことで筋収縮も低減
でき、前処理作業の作業性の向上と同時に骨折などの瑕疵の発生をほぼゼロに抑えられること
で品質の向上にもつながっている。
処理能力としては 250 頭 / 時タイプと 400 頭 / 時タイプの 2 種類を用意しており、また独自のアイディアとして日本の多種多様な畜種や大きさの異なる豚に対して、電気的ファクターについて可変設定が可能であり、畜種毎や農家毎などに数種類のシステム設定を瞬時に切り替えることが可能となっている。さらに海外製の機械にはない機能として、頭部や心臓へのスタニング装置が故障した場合、スタニング作業員が横に立って手動でのスタニングも可能な機構となっている。

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研究組合の研究開発情報

図4

4．最後に
追込誘導コンベアと自動スタニング装置付き腹乗せコンベアを組み合わせ「完全無人化スタ
ニングシステム」にすることで、豚に過度なストレスを与えずに追込みができるというアニマ
ルウェルフェアと豚肉品質の向上、そして追込みとスタニングの作業員の 2 名を削減できるという大きなメリットがある。
導入状況としては、「追込誘導コンベア」は 10 台、「自動スタニング装置付き腹乗せコンベア」
は 250 頭 / 時タイプが 3 台、400 頭 / 時タイプが 2 台の合計 5 台となっている。このうち、「完
全無人化スタニングシステム」として 250 頭 / 時タイプが 2 ユニット、400 頭 / 時タイプが 1
ユニットとなっており、ご使用いただいているユーザーからは瑕疵の発生もなく非常に好評を
得ている。

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研究組合の研究開発情報
食肉処理施設から生じる有機性廃棄物の肥料化について
共和化工株式会社
バイオ事業部 奥山菜々美

1．はじめに食肉処理施設において、と畜工程における廃棄物や汚水処理時の脱水汚泥といった有機性廃
棄物が日々発生しており、それらの経費削減方法が課題となっている。過去に実施された汚泥に関するアンケート調査では、施設により異なるが水分率 82 ～ 83% の脱水汚泥が発生しているという結果であった。このような水分率の高い廃棄物の焼却処理には大量の化石燃料を必要とするため、直接の処理コストはもちろんのこと、地球環境への負荷増大という問題が生じている。
そのような中、共和化工株式会社は、食肉処理施設から発生する有機性廃棄物の問題に対処するため、下水汚泥や生ゴミなどの有機性廃棄物の肥料化処理に実績のある超高温好気性発酵技術を活用している。本技術は、微生物の働きにより有機性廃棄物を分解処理することで、化石燃料の直接利用を抑え、より低コストで廃棄物を減量化し、肥料という有価物へ変換するとともに、資源循環型社会の形成を図ることができる。現在既に、四国の肥料化施設にて食肉処
理施設から発生する脱水汚泥を搬入し肥料化処理を行っている。本稿においては、肥料化技術
やその肥料の特徴紹介、コンパクト肥料化装置「YM ひまわりくん」の紹介、肥料を広く活用して頂くための取組みを紹介したい。

2．肥料化技術について
2-1）肥料化技術の特徴
平成 14 年に鹿児島県の株式会社山有と技術提携を行い、超高温好気性発酵による有機性廃
棄物の肥料化技術を取り入れた。現在では全国 40 箇所以上の施設に携わり、多様な有機性廃棄物を肥料化している。
本技術は 3 辺をコンクリートで囲んだコの字型の堆積槽を用い、槽の下部にはエアレーショ
ン設備を埋設し空気を送風することで好気性発酵を促している。一週間に 1 回ほどホイールロー
ダーにより切返し作業を行い、約 45 日の発酵期間を経て製品が完成する。超高温度域で活動する微生物群を活用することで、堆積槽の中心部の温度は 100℃を超えることもある。さらに

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図 1．堆積型肥料化施設の外観

研究組合の研究開発情報
微生物が活発に活動するため、通常であれば発酵期間は 90 日以上必要とされているが、45 日程度という短期間での処理も可能となっている。また、有機性廃棄物に対し 15% 相当の肥料が製造されるため、およそ 85% の減量化を図ることが出来る。生産した肥料を有機性廃棄物に対する水分率の調節材（返送品）としてもう一度利用するため、モミ殻やオガコなどの副資材は使用しない。有機性廃棄物の性状に応じ

図 2．切返し作業風景て返送品の混合割合を変化させることもでき、水分率が高いものでも対応が可能となる。さらに、大量の化石燃料を使用する焼却処分と比較して CO ₂の発生量を抑えることが出来るため、環境に優しい技術となっている。

2-2）生産される肥料の特徴
前項で紹介した超高温好気性発酵は、有機性廃棄物をしっかりと微生物分解させ、有機性廃
棄物由来の病原菌や雑草種子が完全に死滅した
安全・安心・良質の肥料生産を可能とした。重金属においては、適宜分析を行い肥料取締法で定められている公定規格値以下を厳守している。
また、水分率は 20 ～ 30% と低く、さらさらとしていて、脱水汚泥由来の髪の毛等の不衛生物や臭気発生物も確認できない状態となっている。

図 3．製造された肥料

2-3）．コンパクト肥料化装置「YM ひまわりくん」
これらの肥料化技術の原理を利用し、コンパクトにした装置が「YM ひまわりくん」である。
YM ひまわりくんは、大量の有機性廃棄物を処理できる堆積型施設とは反対に、設置場所や処
理量に合わせた少量処理が可能である。汚泥の水分率が 85% の場合、1 台あたり 200 ～ 1,500

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図 4．YM ひまわりくん

研究組合の研究開発情報㎏ / 日の処理に対応できる YM ひまわりくんを
ラインナップしている。
本装置の発酵槽は固定された側盤と回転可能な円筒部から構成されるドラム型のタンクで、槽内に設置された通気管を通じて供給される空気により、好気性微生物の好む環境を保ちながら発酵処理を行う構造になっている。主要な操作は自動で制御されており、返送品の補充と、製造される肥料の保管のための移動作業のみで

図 5．YM ひまわりくん透視図

良質な発酵処理を行うことができる。好気性微生物の発酵熱を利用しているため、電力使用量を抑制できる地球環境に優しい肥料化装置であり、密閉型であることで臭気の拡散を抑えることができる。食肉処理施設に設置した場合、植物の生育を促進する良質な肥料や土壌改良材の用途だけでなく、施設内の汚水処理副資材や、係留所などの臭気低減効果のある微生物資材として再生・有効活用ができる。

3．農地利用への取組み
堆積型や YM ひまわりくんで製造された肥料は、全国各地の農場や国営公園や市営公園のよ
うな大規模公園、ゴルフ場などでも利用されている。
肥料をより多く農業生産法人や農家に利用して頂くためには、積極的かつ地道な交流が重要であり、肥料の特性を伝えるだけでなく、農業に関する情報交換や分析サービスが必要となってくる。そのため「土壌診断」を行い、土壌の図 6．土壌サンプリングと土壌診断表

現在の状態を科学的知見に基づいて把握し、関係者で情報を共有することにより施肥量や施肥時期などを決定する手助けを行ったり、人間の舌の感覚に近いセンサーにより農作物の味を客観的・相対的に示すことができる「味覚センサー」で味覚分析することで、農家の方に味の見える化したデータの提供やアフターケアを行っている。

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図 7．味覚センサーと野菜の味覚グラフ

研究組合の研究開発情報
その他にも、本肥料を専門に扱う農業生産法人「和饗エコファーム株式会社」を設立し自社農園で作物の栽培を行っている。本肥料を用いて安定した農業が可能であることを実際に示すことができ利用者の安心感や納得感を得られると考えている。加えて、肥料の栽培試験や農業関連データの収集、アジア GAP 認証取得などを行っている。

4．限りある資源の循環システムの構築に向けて弊社では、60 年実施している水処理事業に加え、環境リサイクル事業として肥料化事業、肥料を利用した農業事業、東京都や福岡県内におけるレストランの運営事業等を行っている。また、本肥料を用いて自社農園で農作物を栽培し、農地に有機性の肥料を還元するだけではなく、“食”という資源循環型農業におけるスタート
地点に戻すということが出来てはじめて資源循
環が成り立つと考えている。一企業がこの様な6 次産業化を目標にすることにより、更なる資源循環型社会の形成への貢献と、様々なコスト

図 8．資源循環型農業フロー削減が出来る可能性があると思われる。
また、この取組みを国内のみならず海外にも展開していきたいと考え、現在フィリピン共和国のダバオ市において、食品工場からの廃棄物（ビール酵母・果物の皮など）やグリーストラップなどを肥料化し、そこで生産された肥料をカカオやバナナ栽培に利用している。

5．おわりに日本の純国産資源である脱水汚泥や生ごみなどを肥料化することは、令和の時代に沿った資源循環型社会の形成において、非常に優良な方法であると考えている。しかしながら、肥料生
産側と肥料利用側の橋渡し的なシステムが十分に機能していないため、肥料利用が限定されている現状があり、我々の取組みが皆様の橋渡しの一端を担えていれば幸いである。
過去のアンケート結果によると汚泥の処理コスト削減に向けた対策方法について、肥料化は
約 4 割ともっとも多く実施されていた。この事から、肥料化技術の需要は今後もさらに高まっていくと考えられる。
本技術が食肉業界に展開していくことを期待するとともに、肥料の活用拡大に向けた事業および研究開発に邁進していきたいと考えている。

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JAMTIからのお知らせ
1．日本食肉生産技術開発センター事業の紹介（1）HACCP 支援法に基づく高度化計画及び高度化基盤整備計画の認定事業
平成 25 年（2013 年）6 月に HACCP 支援法が一部改正され、令和 5 年（2023 年）6 月までの 10 年間延期されるとともに、HACCP システムの導入が遅れている中小の食品企業への HACCP システム導入を促進するため、新たに HACCP システムの作成に必要となる施設整備等の基盤整備のみを行う場合も対象とされた。
当センターは、平成 26 年（2014 年）8 月、厚生労働大臣及び農林水産大臣から食肉処理施設等の高度化計画及び高度化基盤整備計画を認定する指定認定機関に認定され、食肉処理施設等が作成する高度化計画及び高度化基盤整備計画の認定業務を実施している。
HACCP システム導入に当って施設整備をお考えのときは、当センターまでご相談をお願
いいたします。

（2）中小企業等経営強化法の経営力向上設備等に係る生産性向上要件証明書発行事業
これまで当センターが行ってきました「生産性向上整備等のうち先端設備（機械装置）」に係る仕様証明書の発行につきましては、中小・小規模事業者に対する税制措置が拡充され、
平成 30 年 6 月から令和 2 年度末まで、これまでと同様に一定の条件（10 年以内に販売が開始されていること。最新モデルであり生産性向上（年平均 1% 以上）が図れる等）を備えた
機械・設備を導入する場合は、即時償却または 7% の税額控除等の措置が受けられることとなっております。
この税制措置を受けるためには、先端性を有する等の設備要件を満たす機械装置であることを証する公的機関の証明書が必要とされます。
このため、当センターでは、同証明書の発行機関として経済産業省から指定を受けて、食肉処理の近代化を図る観点から同証明書の発行業務を実施しておりますので、発行を希望される場合やご質問のある場合は、当センターまでご連絡をお願いいたします。

2．国等の助成事業の実施状況（1）食肉処理施設 HACCP システム普及事業（平成 29（2017 年）～ 31 年度（2019 年度）JRA 事業）
平成 30 年（2018 年）6 月に食品衛生法等の一部改正が行われ、令和 3 年（2021 年）6 月から HACCP は制度化されることとなった。
食肉処理施設は食肉流通の起点として最も重要な拠点となっており、食肉処理施設で製造する枝肉等は HACCP による衛生管理が義務付けられることとなった。

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JAMTIからのお知らせ
このため、平成 29 年度から HACCP の作成に関する研修会の開催、食肉処理施設が独自
で HACCP を作成できる手引書や普及用 DVD の作成、衛生管理が脆弱な食肉処理施設については直接指導を行う等きめ細かい指導について取り組んできた。平成 31 年度は HACCPの作成の指導を要望している 18 カ所の食肉処理施設に直接指導を実施した。

（2）食肉処理施設の施設整備基準作成事業（平成 30（2018 年）～ 31 年度（2019 年度）JRA 事業）
食肉処理施設は簡易と畜場を含めると 200 箇所程度設置されているが、処理規模が小さく、施設が老朽化している箇所が多くなっており、食肉の国際化の進展や HACCP の義務化が進む中で、食肉処理施設に求められる役割を果たすためには、経営体質の強化が重要な課題となっており、各地域で再編整備等による食肉処理施設の整備の検討がなされている。
食肉処理施設の設計に当たっては、食肉処理施設の整備基準がなく、苦慮している場合が多く、再編整備等の進展の隘路となっている。
このため、食肉処理作業の効率化や衛生の高度化が図れる施設整備基準書として「食肉処理施設の施設整備計画作成に関するマニュアル」を作成した。

（3）食肉輸出の食肉処理技術等マニュアル作成事業（平成 31（2019 年）～ 31 年度（2020 年度）JRA 事業）
人口が減少する中で、我が国の畜産を振興するためには、食肉輸出が重要な課題となっている。
食肉を輸出するためには、施設の整備、家畜の取り扱い、と畜・解体の方法及び衛生管理について輸出国先の要件に基づき食肉を生産することが求められているが、輸出用食肉の処
理技術に関するマニュアルがなく、食肉輸出の増加の障害となっている。
このため、食肉輸出を行っている食肉処理施設の処理技術等について、現地調査を行い、輸出国が求める食肉処理技術等に関するマニュアルを作成し、研修会等を開催、その普及をすることとしている。

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あ

と

が

き

2019 年（平成 31 年）の大きな出来事といえば、31 年続いた平成の元号が令和に代わり、新たな時代の始まりとなったことがひとつでしょう。また、ラグビーワールドカップが日本で開催され、日本代表の活躍に日本中で大興奮しました。
一方は、9 月から 10 月にかけて、立て続けに台風大雨被害が発生し、河川の氾濫・決壊など災害も続き、多数の方々が被災されたほか、農作物や家畜、農畜産業の関連施設にも多大な被害が発生しました。
平成 30 年の TPP11 及び平成 31 年の日 EU・EPA の発効に続き、
日米貿易協定が令和 2 年（2020年）に発効することとなりました。
今号の特集は、様々な分野で活用され成果を上げています AI（人工知能）を特集とし、株式会社前川製作所技術研究所主任研究員山下様に「畜産関係企業における人工知能の活用事例」
を、独立行政法人国立高等専門学校機構鹿児島工業高等専門学校の原助教に「AI 技術と農畜産業への活用について」紹介していただきました。
「巻頭言」では、日本畜産興業株式会社代表取締役の福田様に「畜産の未来

そして

豊か

な社会へ」と題しまして執筆いただきました。
また、「研究組合の研究開発情報」として、①花木工業株式会社から ｢ 完全無人化スタニン
グシステム ｣、②共和化工株式会社から「食肉処理施設から生じる有機性廃棄物の肥料化について」それぞれ装置の紹介していただきました。
ご執筆いただいた方々には、ご多忙中にもかかわらず、こちらからの無理なお願いを快くお引き受けいただきありがとうございました。
（ＨＵ）

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公益財団法人 日本食肉生産技術開発センター〒107-0052 東京都港区赤坂6-13-16
TEL. 03-5561-0786 FAX.03-5561-0785
Eメール jamti@nifty.com
ホームページ https://www.jamti.jp/

2020.03.350