コーンテック社はこれまで、「自家配合プラントの構築」と「飼料マネジメント」を併せて提案することで畜産農家へのコンサルティングをおこない、「手間」と「コスト」を削減する試みをおこなってきた。その一方、深度カメラを用いながらAI技術を駆使し「畜産の見える化」に関する実証実験をおこなっている。彼らが目指す「スマート畜産」の現在について、CEOの吉角裕一朗氏に話を訊いた。

飼料を自家配合すれば
20～30％以上のコストダウン

コーンテックの主な事業は、「自家配合プラントの構築」と「飼料マネジメント」にある。そもそもなぜ自家配合プラントを勧めるかといえば、家畜の餌にかかる割合いが経営コストの60％以上を占めるほど大きい点だ。畜産が儲からない体質の要因であり、ゆえに後継者不足がおこりやすいという悪循環に陥っている。

一方、餌を自家配合にすると、地域の食品残さを利用して製造される「エコフィード」なども活用でき、輸入飼料だけに頼らない畜産リサイクルを構築することができる。事実、同社のシステムを導入した100カ所以上ある畜産事業者は、20～30％以上のコストダウンを実現させている。

「自家配合プラントは大きさもいろいろあり、飼育数100頭規模の業者から、1万頭規模の大企業まで導入できます」

AIを使い餌の最適な
配合バランスを導き出す

コーンテック社が面白いのは、そこにIoT技術を組み込もうとしている点にある。そこから得られるビッグデータをもとに、餌の最適な配合バランスをAI分析することで、これまで職人の勘に頼ってきた家畜の生育を「見える化」させようとしている。現在、実証実験をしているのは養豚だ。

「飼料の自家配合自体は難しいことではないんです。しかし、餌の栄養バランスの計算はとても複雑です。豚という生体が食べているものはデータも不規則で、これまではある程度の平均値でしかやれていませんでした」

家畜の生育には「気温」や「湿度」の影響が大きいことはこれまでも知られていた。家畜のエネルギー消費の半分は放熱によるもので、気温が暑ければ放熱しにくく、寒ければ放熱しやすい。夏と冬では食べる量が2倍程度違う。ゆえに、夏場はたんぱく質を濃くし、冬場は薄くするなどの経験値はあった。

「それもざっくりとした経験値であって、本当に機能していたかはあやしいんです。一般的に豚が出荷されるまでに160～180日かかります。最終的に110kgになりましたと言っても、体重が増えた要因を追うことができない。結果論でしかないわけです。
そこを追うためには、時間や日にちごとのデータを積み上げてグラフ化していくしかない。ある一週間の体重の伸びが悪い場合、それは台風がきて気圧が下がっていたからだと分析できたとします。すると、次に台風がきたときに対処ができるようになるわけです」

畜産スマートカメラ導入で
わかったこと

現在コーンテック社では、豚の高さや幅などを計測できる深度カメラを使用し、24時間体制の実証実験をおこなっている。肩幅や頭の大きさ、脛の長さなどの比率がわかれば体重を割り出すことも可能だ。

「体重以外にも、生死の判断、妊娠の判断、活動量の測定、何かしらの異変で豚舎の隅に豚が集まっているなどもわかります。今後はそういった挙動を観察することで、豚コレラなどの疫病を察知できるかもしれません。カメラを使えば、たとえ3万頭いてもすべてをロックオンできますから、人間が見たこともない数値が出てくることもありえます。今後新しいジャンルになり、ゲームチェンジが起きることが予想されます」

畜産スマートカメラを導入することで、上記のような「異常検知」や「人件費の削減」という点も重視しているが、コーンテック社の考えるミッションはもっと大きい。

「貿易の問題も含め、食料問題は世界的におこっています。そんな時代に効率よく食料を生産することは喫緊の問題であり、それこそが弊社のミッションです。畜産スマートカメラを導入することで、家畜は放牧したほうが良いという結果が生まれるかもしれない。そうなれば、近年欧米を中心に起きているアニマルウェルフェア（家畜の生活の質を高める飼育）の動きともリンクできます」

コーンテックのAI技術は
車の自動運転と近い

一般的に、畜産業は農業以上に技術の進化が遅れていると言われている。そんな業界にAIを持ち込むという発想の源は、吉角社長がかつてECサイトで車のバッテリーを販売していたなどIT畑出身という側面が大きい。

「車の燃費も、50年前ならリッター4～5kmが当たり前でしたが今や常識外れ。それはコンピューターのシミュレーション技術とデジタル制御によるものです。その裏側にはCPUの進化がある。コンピューターの精度が高まるほどに処理量の桁が変わり、試行回数が多くなって効率がアップする。畜産においても、生体をデジタル化しようとしてもこれまでは技術自体がなかったんです。でも、近年は高性能カメラも安くなり、いろいろと安価にできるようになった。弊社が取り組んでいるAIの領域も、車の自動運転に近くなっています。難易度は高いですが、そのぶん独自性が出るので面白い状況になってきています」

世界的に見ても、AIエンジンそのものを作ろうとし、サービスをクラウド化させようとする試みはほぼない。

「カメラや数値、データ、豚の飼育などは地域性もなく非言語の領域なので海外との垣根はないと思います。いまは豚が多いですが、今後は牛、鶏、馬、羊、山羊などに広げていければと考えています」

畜産業界を変える試みに
多くの個人投資家が賛同

この先見性と確固たるヴィジョンこそが、畜産業界に留まらず広く一般から注目されている理由でもある。その証拠に、ベンチャー企業への投資を通じて（未公開）株主として応援ができる日本初のマッチングサービス「FUNDINNO（ファンディーノ）」にて、2回の募集に対し500人、総額約5000万円の資金を調達している。

「農業や畜産業は業界が古いこともあって、マネーとの相性が悪いんです。そんな状況下で、VC（ベンチャーキャピタル）の都合で価格を決められるよりは、FUNDINNOのようなオープンな場所で、一般の方に買ってほしかった。市場が決めた価格のほうが正しいと思っていますから。ですので、自分たちの力を試す意味でも、よりパブリックになる意味でも、半IPOのようなかたちでスタートラインを切らせてもらいました」

結果を見れば、アグリテックの世界に関心を持っている人たちは想像以上に多いことがわかった。

「畜産スマートカメラの有料版は11月にリリースをする予定です。今回わかってきたのは、餌の領域だけではなく、これまで人間の目でおこなってきた観察や飼育の多くをカメラで置き換えられるということ｡そうなると、必ずしも自家配合プラントとセットで販売しなくてもいい。また、実証実験を重ねることで、自分たちでは考えつかなかった発想が生まれてきています。これからどんなことが起きるか、私たちも楽しみです」

東京大学発のスタートアップである次世代スマートアパレル e-skinは、伸縮性エレクトロニクスの技術を用いた“着る”インターフェイス。ジャイロセンサ、歪センサ、バイタルサインのセンサなどの各種センサを適所に配置することにより、体の動きや状態を、正確に計測し、通信することができる。用途は、スポーツのフォーム解析、リハビリテーションのサポート、乳幼児の午睡の見守りなど幅広い。株式会社Xenomaの網盛一郎代表取締役CEOにお話をうかがった。

ドイツの人工知能研究センターとともに
高精度モーションキャプチャを実現

場所を問わず、リアルタイムで高精度のモーションキャプチャを取ることができる。

東京都大田区の工場アパートに入居するXenomaのオフィスを訪ねると、まず目に入ったのはハンガーに吊るされたシャツやスパッツ、マネキン、裁断の作業台などだった。オフィスを見る限り、IT企業というよりは、アパレルメーカーのイメージである。この意外性は、Xenomaが開発した次世代スマートアパレル e-skinの特質を象徴していると言えるのかもしれない。e-skinは、着心地のいい衣服でありながら、その実、さまざまなデータを採取・通信できるインターフェイスなのだ。

着脱式のハブ（黒い円盤状のパーツ）を外せば水洗いできるので、繰り返し使える。

「僕は東京大学のJST ERATO（科学技術振興機構の戦略的創造研究推進事業・総括実施型研究）、染谷生体調和エレクトロニクスプロジェクトで伸縮性エレクトロニクス開発を行っていました。次世代スマートアパレル e-skinはその技術を用いたものです。通常、電気の流れる物質は、金属がそうであるように、あまり伸びないのですが、Xenomaの伸縮性エレクトロニクスは1.5倍くらい伸びます。そのため、服に組み込んでも壊れることがありません」

ひと言で言うなら、次世代スマートアパレル e-skinは、電気信号を伝えることのできる服だ。つまり、脈拍、温度、呼吸といったバイタルサインのセンサ、ジャイロセンサ、歪センサなどの各種センサを配置することにより、体の動きや脈拍、体表面温度、呼吸などの体の状態を、服を着たままで正確に計測することができる。たとえば、スポーツやスポーツ医療の分野で役立つモーションキャプチャは、e-skinの得意とするところだ。

「モーションキャプチャは、ドイツのDFKI（ドイツ人工知能研究センター）というところといっしょに研究開発しました。彼らは地磁気を使わないモーションキャプチャのアルゴリズムを持っていて、それと僕らのe-skinを組み合わせると、ほぼリアルタイムで、どんな場所でも高精度のモーションキャプチャを取ることができるのです」

現在、モーションキャプチャはカメラを用いる方法が主流となっているが、e-skinを用いるとカメラにはないメリットが得られる。

「カメラの場合、撮影のできる場所であることが必須条件であり、また、そのような場所では運動に多少の制約が出ることもありますが、e-skinなら場所や動きの制約はありません。マラソンのように、長距離を移動する運動でもパフォーマンスの解析ができます」

午睡チェックのサポートに
54の保育園で1500台が稼働している

高齢化社会が進み、より重要性が増しているリハビリテーションの分野でも、e-skinは有効利用されることになるだろう。

「日本ではまだ顕在化していませんが、世界的には、在宅リハによる運動機能の低下が問題になっています。病院でリハをして運動機能が回復し、家に戻っても、その後のリハが不十分であったり、不適切であったりすることで、運動機能が低下してしまうのです。在宅でもe-skinを着用してのリハなら、理学療法士さんがデータを見ることによって介入することができますから、適切なリハを続けることができます。日常の行動を見ながらトレーニングプログラムを提供することができれば、運動機能の低下は防げるはずです」

保育の分野に目を向けても、e-skinは有益性が高い。乳幼児の死亡原因として多い乳幼児突然死症候群（SIDS）は、何の予兆や既往歴もないまま乳幼児が死に至る原因不明の病気で、窒息などの事故とは異なる。SIDSの予防方法は確立していないが、厚生労働省が真っ先に挙げる予防法は、“寝かせるときは仰向けに寝かせる”ということだ。データ上、仰向けのほうがSIDSのリスクは低いのである。

「e-skinであれば、赤ちゃんの姿勢を常に見守ることができます」

東京都福祉保健局などの行政は保育施設に対して、SIDSの予防と睡眠中の事故防止のために、“0歳児は5分に1回、1～2歳児は10分に1回、必ず1人1人チェックし、その都度記録すること”という指針を出している。乳幼児の生命を守るためには必要な策だが、保育士の仕事量はその分、増えている。

「以前は添い寝をして寝ついたら、自分の書類仕事ができたのに、いまは5分に1回見て、うつ伏せだったら仰向けにして、記録する必要があります。書類仕事は後回しになるので、残業時間は確実に増えていると思います」

0歳児は概ね3人に保育士1人、1、2歳児は概ね6人に保育士1人という配置基準もあり、午睡の安全を確保するためにはかなりの労力が必要だ。見守りが自動化できれば、保育施設の労働環境は少なからず改善できる。

「オムツに取り付けるタイプのセンサが、すでに54の保育園で、1500台くらいが稼働し、毎日、午睡のデータを取っています」

日立製作所や紳士服のAOKIなど
有名企業とのコラボレーションも話題

e-skinは着心地のいい服でもあるので、被験者に負担をかけずにさまざまなモニタリングができるのも特徴だ。たとえば、睡眠の科学的研究とは親和性が高い。

「ドライバーの眠気を察知し、事故を防止することができると考えています。カメラによって眠気を察知する方法もありますが、これだとマイクロスリープを見逃してしまう。心拍の間隔変動や体温、呼吸、上体の動きなど、総合的に見ることによって、察知の精度は高くなるのです」

またe-skinは、IoTで利用することもできる。

「温度や湿度が不快で眠りの質が悪いときは、e-skinがバイタルサインや動きによってそれを察知し、エアコンを調整する。これは一例ですが、e-skinはインターネットとつながっている機器との連動ができるのです」

e-skinに搭載されたすべてのセンサは着脱できる1個のハブによって管理される。数多くのセンサを1つにつなげるこの技術もXenomaならではの技術だ。センサと配線には防水加工がされているため、ハブを外せば洗濯も可能だという。

「一般的にウェアラブルのデバイスは、1デバイスに電池が1個ついて、通信機能もそれぞれについていますが、e-skinの電池と通信機能はコントローラ的なハブに搭載しています。1個のハブを充電すればいいのですから、管理は楽です」

e-skinの技術は確立しているので、今後の展開の鍵を握るのは、市場の開拓であり、他企業とのコラボレーションだ。

「ローカルミニマムに陥りがちになるので、会社の陣容においても、ビジネスの選択肢においても、多様性を意識しています」

すでに寝具メーカーの西川、紳士服のAOKI、日立製作所などとコラボレートしている。次世代スマートアパレル e-skinが身近な存在になる日は近いのだろう。

網盛一郎（Ichiro Amimori）
株式会社Xenoma Co-Founder & 代表取締役CEO。1994年、東大院農・農芸化学専攻修士課程修了後、富士フイルム株式会社入社。2012年、同社を退職、フリーランスとして大学や企業と共に新規事業開発を行う傍らで、東京大学大学院情報学環・佐倉統研究室において科学技術イノベーション論として「先端技術をどうやって社会価値に結び付けるか」や「人と機械の関係の未来」を研究し、その実践として2014年より東京大学・JST ERATO染谷生体調和エレクトロプロジェクトに参画、2015年11月にXenomaをスピンオフ起業。2006年、米・ブラウン大院卒（Ph.D.）。