はじめに
出荷ロスや労働力不足が深刻化するなか、豚一頭一頭の体重を正確に把握できず、勘頼みの出荷判断に頼っていませんか？ 本記事では、こうした課題を解決するEdge AIカメラ活用の核心を以下の観点から見ていきます。
- 最新アルゴリズムの中身
画像から体長・体幅を抽出し、平均誤差≈5 %で体重を推定するEdge AIカメラの仕組み - リアルタイム出荷判断フロー
自動巡回撮影 → AI解析 → 週次レポート → 出荷候補抽出までの一気通貫プロセス - 定量的インパクト
計量作業時間▲60 %、豚への接触回数ゼロ化でストレスと出荷ロスを同時に低減
Edge AIカメラで「測る」から「予測する」へ
| 従来 | Edge AIカメラ |
|---|---|
| 体重計へ豚を移動 → 計量 | 豚舎天井レール上のカメラが自動巡回 |
| 作業者2〜3人で数百頭 | 無人計測で省力化 |
| 豚にストレス大 | 非接触でストレス小 |
軽量な機械学習モデルはRGB画像から体長・体幅を抽出し、体重を推定。オープンデータセット「PIGRGB-Weight」を用いた検証で平均誤差4.9 %を記録しています。
国内大規模養豚場での導入プロセス
レール設置
給餌ライン上にケーブルを張り、3Dカメラを固定。
日次巡回撮影
カメラが1日数回走行し、区画ごとの画像を取得。
AI解析
画像→点群→体重分布を自動算出し、週次でレポート化。
出荷候補抽出
平均体重が目標値を超えた区画を自動フラグ。
飼料量調整
成長遅延区画へ重点的に飼料を配分し、ばらつきを是正。
宮崎大学と日本ハム中央研究所のシステムは、区画単位で当日の体重分布を出力でき、作業者の手計量を大幅に削減します。
効果：計量作業時間60％削減、出荷ロス最小化
- 計量作業時間：週8時間 → 3時間（▲約60 %）
- 手計量誤差による再肥育：月12頭 → 0〜2頭
- 豚への接触回数：1頭あたり週3回 → 0回
ストレスのない体重把握が豚の健康維持にも貢献し、飼料効率(Feed Conversion Ratio)の悪化を防止。結果として飼料コスト・出荷ロス双方の低減が確認されています。
導入を成功させるチェックリスト
- 撮影範囲が豚全体を覆うカメラ配置
- 過去体重データの整備（最低3か月分）
- AIモデル更新：四半期ごとに再学習して精度維持
- 飼料・出荷フローとレポート連携（CSV自動出力→ERP
まとめ データドリブンな養豚経営の起点に
Edge AIカメラは「計る→記録→判断」を一気通貫で自動化し、出荷判断と飼料管理をデータ主導に変革します。誤差5 %以内の体重推定と省力化効果は、規模拡大と労働力不足が並行する養豚業のボトルネックを解消する鍵となるでしょう。
参照：ケーブル移動式カメラとAI（人工知能）を用いた豚の体重推定技術を開発 - スカブター®応用システム
参照：A Machine Learning-Based Method for Pig Weight Estimation and the PIGRGB-Weight Dataset
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