【データ・AI活用×海外事例】北米大手畜産業_膨大な畜産データを一元管理・分析するAI基盤導入により、生産性の向上と品質改善と実現

要約

• 北米大手牛肉生産者は、ゲノム情報や飼育データなど膨大なデータ資産を保有していたが、データを一元管理できていないため、収益性と品質の向上のための十分な分析・活用ができていなかった
• AI基盤を用いて、データの統合・分析・最適化の仕組みを構築した
• 生産性の向上と品質改善、疾病リスクの低減、業務判断の精度改善につながった

課題

北米のある大手牛肉生産者は、50万頭以上の牛を飼育しており、次のような膨大なデータを持っていました。

・牛の遺伝情報や能力を数値化したデータ（EPD）
・場・施設の管理データ
・肉や乳の生産量・品質データ
・マーケティング関連データ

この膨大なデータを活用し収益を最大化したいと考えていましたが、データは各部門ごとに管理されており一元管理できていないためうまく活用できないという課題がありました。
具体的には下記の分析が難しい状況でした。

・生産性・品質に影響する要因の特定：遺伝的な特徴・飼育記録・肉質・販売実績などの情報が部門ごとに管理されていたため連携できておらず、生産性や品質に影響する要因の全体像を把握できていませんでした。
・成長効率の改善につながる分析：気温・飼料・遺伝情報を組み合わせた複合的な分析ができず、1日あたりの体重増加量や肉質向上につながるポイントを特定できていませんでした。
・疾病リスクの分析：健康・生体データを十分に活用できていないため、病気に強い個体の見極めが難しく、死亡率・罹患率の改善につなげられていませんでした。

解決策

同社は、Googleのクラウドサービス（GCP）を活用して、データの集め方から分析、AIを使った予測までを行い、新しい生産や経営の仕組みを構築しました。

・データを統合：
遺伝情報、成長データ、肉質、飼育状況、健康記録、販売データなどを一つの基盤に集約し、従来の統計モデルでは困難だった複雑な相互作用の分析を実現しするための環境を整えました。

・AI分析：
・遺伝的な特徴・飼育記録・肉質・販売実績などを連携し、生産性や品質に影響する要因の全体像を把握
・気温・飼料・遺伝情報を組み合わせた複合的な分析により、1日あたりの体重増加量（ADG）や肉質向上につながるポイントを特定
・健康・生体データを活用し、病気に強い個体の見極めや死亡率・罹患率の改善につながる要因を検出
・複数の要因とその相互作用を同時に評価

・分析結果に基づき、収益を最大化するためのアクションと優先度を提案：
・収益性・群れの健康・肉質に影響する要素をAIでスコアリングすることで、どの個体や農場に優先して注力すべきかを明確化
・分析結果をもとに、品種の選び方・仕入れ先の評価・飼育場への割り当てなど、各業務で取るべき具体的なアクションを提示

成果

・生産性の向上と品質改善
・牛の遺伝情報と飼育データを組み合わせて分析したことで、1日あたりの体重増加が多い個体と少ない個体の違いを明らかにし、飼育方法の改善に活用できるようになりました。
・肉質のグレードに影響する特徴を明らかにすることで、高品質な個体選びの基準を整理できるようになりました。

・疾病リスクの低減
・健康データを分析を基に病気になりやすい個体の傾向を把握し、問題が起きる前に対処できるようになりました。

・業務判断の精度改善
上記の分析結果をもとに、品種の選定・仕入れ先の評価・飼育場への割り当てなど、各業務での判断をデータに基づいて行えるように

実際の実現方法

同社が導入したシステムを、「Liberty DSP」で再現することが可能です。

LibatyDSP

「Liberty DSP」は、Liberty Dataが提供する、蓄積→分析・可視化→事象予測→事業最適化までを一気通貫で有機的に自動遂行することを志向したデータサイエンスプラットフォームです。

サービスサイト「Liberty DSP」　https://www.liberty-nation.com/product/

参考記事：
https://www.telusdigital.com/insights/data-and-ai/resource/cloud-based-ai?linktype=ai-use-cases-search-page&linkposition=6