「顔認証」や「声紋認証」、喜怒哀楽を判断する「表情分析」、行動の特徴を見抜く「行動検知」などなど、人間の特徴を分析するための人工知能（AI）技術の開発が、世界各地で進められている。また昨今では人間ばかりでなく、動物の生態観察・分析などにもAIが使われ始めている。なかでも、酪農・畜産分野におけるユースケースの増加は顕著だ。用途としてすでに広まっているのは、疫病の早期発見、飼育工程の効率的な管理、発情期・妊娠の早期察知、事故防止など。いずれも、IoT技術を駆使して収集した家畜のデータをAIで解析することで、人間が見落としがちな兆候やインサイトをいちはやく正確に発見しようというものである。
畜産業における人工知能活用のアイデアは、その他にも多い。例えば、中国保険大手・平安保険が養豚業者向けに展開しているサービスが興味深い。こちらは、死亡した豚がその養豚業者が所有する家畜なのか否かを、保険適応のために画像認識技術で判定する。つまり、AIを使った豚の「個体特定」である。サービスの流れとしてはまず、養豚業者が生前の画像を登録しておき、家畜が死亡した際に写真を撮影して平安保険側に送る。そして、同一の豚だと判断された場合にのみ保険金が支払われる。保険会社側にとっては調査員を派遣するコストが省ける一方、養豚業者にとっては迅速に保険金が支払われるというメリットがある。豚の顔をAIで判別するという観点には少々驚かされるが、中国の酪農・畜産業および保険業界の課題解決に根差しているという意味では、とても合理的なサービスなのかもしれない。
では日本の酪農・畜産業では、人工知能はどのように活かされてようとしているのか。報道ベースでは、マルイ農業協同組合とNECが、画像認識技術を用いた「斃（へい）死鶏発見システム」を共同開発しているという特筆すべき例がある。鶏の健康管理や鶏卵の品質管理を行う上で、死んでしまった鶏を早期に発見するという作業はとても重要だ。しかし、養鶏の現場で同作業は自動化されておらず、これまで人間のスタッフが目視で確認せざるをえなかった。規模が大きい養鶏場であればあるほどスタッフの負担は大きくなるが、両社はその負担軽減のために同ソリューションの開発に乗り出している。なお、実証実験では90％以上の高精度で斃死した鶏を発見することに成功。検知に要する時間は従来の5分の1程度だという。実用化の目標は2020年だ。
また、東京理科大学理工学部経営工学科、家畜改良センター、鹿児島大学学術研究院農水産獣医学域獣医学系、北海道立総合研究機構酪農試験場、酪農ソリューションを提供するデラバル、光学機器メーカーのトプコンは共同で、搾乳ロボットやセンシング技術、そして人工知能を併用した「畜産向け飼養管理高度化システム」の開発に乗り出している。なお、同プロジェクトが現段階で主な観察対象とするのは「乳牛」である。プロジェクトを牽引する東京理科大学の大和田勇人教授は、筆者の取材に応え次のように説明する。
「今回のプロジェクトは、牛の“内”と“外”から収集したデータをAIで解析することで、飼育や健康状態に関する高度なインサイトを見出し、酪農家や獣医などに提供することを最終目標としています。牛の“カルテ”や飼育のためのマニュアルを生み出す作業と言い換えてもよいかもしれません。解析に用いるAIはもちろんですが、牛のデータを取得するハードウェアも独自開発中です。プロジェクト期間は2016年から5年間。2年後には現場で使えるプロダクトとして完成させたいと考えています」