はじめに──広大な放牧地での”見えない損失”に挑む
オーストラリアのウール産業にとって、放牧中の羊が迷子になる、野生動物に襲われる、事故に遭う――こうしたリスクは経済損失を引き起こす重大な課題です。特に1万haを超えるような広大な放牧地では、従来の目視による巡回管理には限界があります。
そこで注目されているのが、GPSウェアラブル＋AI解析による羊個体追跡システム。このテクノロジーは、羊の行動データをリアルタイムに取得・分析し、異常をいち早く検知することで、放牧ロスを大幅に軽減することが期待されています。
AI個体追跡とは？──仕組みと技術の全体像
| 技術構成要素 | 内容 | 効果 |
|---|---|---|
| GPS＋LoRaWAN | 低電力・広域通信でリアルタイム位置取得 | 広大な放牧地でも通信可能 |
| 加速度センサー | 活動・静止・移動パターンを常時計測 | 異常行動の検出精度を向上 |
| AI解析プラットフォーム | 行動パターンを学習し、異常を自動通知 | 群れからの逸脱や活動停止を検知 |
この仕組みにより、迷子・捕食・事故の兆候を即時に検知・通知。管理者はスマートフォンやPC上のダッシュボードで、対象羊の位置や状態を確認し、迅速な対応が可能となります。
事例で見る効果──現地実証に基づく成果
1. 捕食リスクの早期察知（McGregor et al., 2021）
CQUniversityによる実証では、加速度センサーを備えた羊のタグから、野犬接近時に活動パターンが急変する兆候をリアルタイムで検出。これにより捕食被害の未然防止が可能となりました。
2. 巡回時間・対応コストの削減（MLA, 2022）
Meat & Livestock Australia（MLA）の支援によるSmart Paddockの導入事例では、
- 出産時のダウン個体（downed ewe）
- 設定エリア（ジオフェンス）外への逸脱 などの異常がリアルタイムで通知され、従来は巡回しなければ把握できなかった異常を即時対応できるように。
その結果、巡回時間が減り、作業員の労力とコストが削減されました。
活用ステップ──導入から放牧改善までの流れ
| ステップ | 内容 |
| 1. デバイス装着 | 各羊に軽量ウェアラブルを取り付ける |
| 2. 通信ネットワーク構築 | LoRaWAN中継機を放牧地に設置 |
| 3. AI学習設定 | 羊群れの正常行動データを学習させる |
| 4. 異常通知運用 | 通知内容に基づいて現場対応 |
| 5. 放牧地の最適化 | データ分析により捕食リスク地帯などを特定、対策を施す |
この一連のサイクルを通じて、羊の健康と安全が守られ、持続可能な放牧経営へと進化します。
日本への示唆──山岳地帯や中山間地域でも有効
日本の酪農・畜産業にも、このテクノロジーは応用可能です。特に
- 中山間地の放牧牛
- 高齢化する農業現場の巡回軽減
- スマート農業補助金の活用（IoT畜産） などとの親和性が高く、今後の展開が期待されます。
まとめ
豪州ウール産業では、AIとIoTを組み合わせた個体追跡システムの導入により、
- 捕食・事故リスクの早期察知
- 巡回の自動化・省力化
- 異常行動の科学的データ蓄積 が実現されつつあります。
放牧型畜産の次世代インフラとして、「見えない損失」を可視化する動物テックは、オーストラリアのみならず、世界中の放牧地にとって不可欠なツールになるでしょう。
参照：Practical Experiences of a Smart Livestock Location Monitoring System Leveraging GNSS, LoRaWAN and Cloud Services
参照：Smart Paddock deployment of sheep and cattle tracking tags at Romani Pastoral
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