養豚業の「儲からない、しんどい」を変える。AI搭載デバイスをかざしてブタの体重を推定

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農業や畜産業などの第一次産業の現場では就業人口の減少・高齢化が進み、社会問題となっています。養豚業も例外ではありません。

養豚業において、AIが解決する課題は「ブタの体重測定」です。ブタにデバイスをかざすだけで、AIが体重を推定、一頭あたり約3分かかる作業時間を約1分に軽減します。

「ブタの体重測定? たった3分の作業?」と、本当にそれが課題なのか疑う方もいるかもしれませんが、体重管理が効率的な飼育収益率アップのカギとなります。

ブタの体重推定サービス「デジタル目勘」開発の裏側をNTTテクノクロスのお二人に伺いました。

冨田 清次
NTTテクノクロス株式会社 IoTイノベーション事業部 第一ビジネスユニット 統括マネージャー

田中 久子
NTTテクノクロス株式会社 IoTイノベーション事業部 第一ビジネスユニット マネージャー

AI導入は課題ありき。深層学習をあえて使わない理由

さっそくブタの模型で「デジタル目勘」を実際に使わせていただきました。

専用の端末でブタを真上から撮影すると、ブタの体重が推定され、画面上に表示されます。それもたったの数秒で。

――画像から、どのように立体物の重さを算出しているのでしょうか?

――冨田
「体重推定には機械学習を使用しています。豚舎では電波が不安定なことも多いので、オフラインでの利用ができるよう、必要十分な技術で対応しました。

当初、ディープラーニングの導入も検討しましたが、膨大な演算処理が必要なため、機械学習を採用しています。

ディープラーニングを使わなくとも、機械学習と深度センサーの両方を用いることで、十分な精度の体重推定が実現しました。中の仕組みは企業秘密ですが……」

やみくもに技術を投入するのではなく、畜産家の声にも耳を傾け、課題ありきのAI開発が徹底されています。

現場の課題に寄り添うのは、AI開発・導入において非常に重要な点であり、「デジタル目勘」はアナログな現場に先端テクノロジーが使われた好事例です。

養豚業の大規模化の一方で、従事者減少の救世主はAI?

――ところで、なぜAIの活用に至ったのか気になります。日本の養豚業にはどのような課題があるのでしょうか?

――冨田
「10年前の1998年の豚肉年間消費量は、国民1人あたり10.4kgでしたが、2017年には12.8kgに増加。その一方で、国内の養豚業は、高齢化や担い手不足により、従事者数が減少しています。

飼養戸数の減少は1戸あたりの飼養数増で補っており、1戸あたりの飼養数は2008年には約1,348頭でしたが、2017年には約2,001頭と、約1.5倍の増加を見せています。これにより、豚肉自給率は50%ほどに保たれています」

出典:農林水産白書

――冨田
「今後も飼養戸数の減少は続く見込みで、自給率を維持するためにも、大規模で効率的な飼育が求められます」

大規模で効率的な飼育を進めるポイントは生産性の向上と人手に頼る作業からの脱却だといいます。

体重管理でタイミングを逃さず出荷し、売上増加にも貢献

――豚の体重管理が効率的な飼育へと繋がるのでしょうか?

――冨田
「体重管理は収益率アップに直結しています。上位ランクの格付けで出荷するには、70キロから80キロの出荷体重に調節する必要があるのですが、80キロ以上になってしまうと、肉質がよくても等級がダウンしてしまいます」

出典:NTTテクノクロス資料

ただ出荷体重が重ければ良いという訳ではないのが難しいところ。養豚家からすれば、70キロから80キロのベスト出荷体重になった豚をタイミングを逃さず出荷し、等級ダウンは避けたいところです。

――田中
「しかし、豚の体重測定にはかなりの時間がかかります。実際に計測したところ、豚の扱いに慣れた男性2名でも1頭あたり約3分を要することがわかりました。新人作業者ではさらに作業時間が増えます」

写真提供:NTTテクノクロス

100頭測定するのに約5時間以上もかかり、その日の作業のほとんどを体重測定に費やしてしまうことに……。1週間に数百頭を出荷する一般的な養豚家を想定すると、全頭を体重管理するのに相当な人件費がかかり、決して効率的な飼育とは言えません。

AIは日本の食糧事情を救うか?

――田中
「デジタル目勘を使用すれば、ブタの扱いに不慣れな女性1名でも、1頭あたり約1分で体重推定ができます。

少ない手間で体重管理ができれば、いつもベストなタイミングでブタを出荷できます。最適な出荷で収益率がアップするだけでなく、削減された作業時間で飼養数を増やし、圃場の大規模化を進めることができます。

ブタは前にしか進めないってご存知でしたか?その影響もあり、ブタを体重計まで移動させるのは、慣れていても重労働。熟練作業者の身体的負担も減らすことができます」

ブタの体重測定というピンポイントな需要でも、若者離れが進む第一次産業の「儲からない」「しんどい」といったイメージ、課題を着実に解決している事例がデジタル目勘。

現在、デジタル目勘は開発中ですが、今後どのように発展していくのか、ほかの領域へ横展開していくのか、注目していきたいところです。

*本文中の出荷体重とは、枝肉重量を指しています。枝肉とは、頭や内臓、肢端などを取り除いた肉のことです。