「家畜生育データと飼料の関係性から家畜育成モデルをつくる」

家畜生育データと飼料の関係性から家畜育成モデルをつくる

■創業の経緯

現在、国内畜産市場規模は３兆円超、その内、養豚は６千億円規模です。国内の豚肉需要状況は緩やかに上昇中ながら、一方で、国内豚肉年間消費の約半分が輸入で賄われている状況です。 　今後、世界的に今後豚肉需要が急増することが見込まれているものの、養豚経営コストの約60％が飼料で占められていること、飼料の自家配合にベテラン飼育者の経験に頼る後継者不足問題、そして国内豚肉安定供給への使命感もあり創業に至りました。

■IoT・AIに投資で養豚事業の高効率化をめざす

日本は、肥育豚に与えている、とうもろこしやエコフィード（食品残さ等を利用して製造された飼料）など濃厚飼料のおよそ９割を輸入に依存しています。畜産家にとってはコストアップにつながっており、今後飼料価格高騰のリスクがあります。日本国内で畜産飼料自家配合がすすめば、こういった課題の解消につながります。 　当社は前身時代も含め、この20年で全国100か所以上の畜産事業者へコンサルティングを行い、餌の最適配合データや気温湿度など環境データは蓄積という大きな強みを持っています。当社のプラントを用いると20-30％のコスト削減が可能です。最先端の当社プラントを導入した経営者は、約1年間で投資資金の回収可能が可能です（例：売上2億円の畜産農家では餌代1.2億円/年→0.8億円/年）。また飼料の栄養価のバランス調整を行うことで、肥育豚の成長速度を上げて出荷頻度を高めることも可能です。 当社は国内の食品ロス量が年間643万トンである点にも着目していています。当社のプラントはエコフィードを使用し、飼料コストや食品ロス削減につなげています。

■事業マイルストーン

当社は２０２０年６月下旬から、宮崎県で、カメラ、センサー、画像認識技術を組みあわせて、家畜の「体重」「体温」「外気温」などのデータを収集する実証実験を行っています。豚を自動検出し、人間ではおよそ感知できない骨格、顔の特徴、鳴き声などのデータです。集めたデータをAIで解析していくことで、今後、再現性のある育成モデルを確立していきます。例えば増体・骨格分析メソッド、最適な飼料配合メソッドなどです。肉質の良化、個体を仕分けし成長管理を行い、出荷する肉質を良くし単価アップが図る、飼料量の最適化を図れるIOT/AI製品化をめざし、畜産業の発展に貢献します。　

※2021年5月号掲載時点での情報です