シンとんぼは、前回より農水省ホームページに紹介されているスマート農業技術が本当に役立つものなのかを畜産関係技術について検証している。

畜産で使用されるスマート農業技術は、①センシング／モニタリング、②生体データ活用、③飼養環境データ活用、④自動運転／作業軽減、⑤経営データ管理の５つに分けられており、今回は最後の⑤経営データ管理について検証してみる。

これは、これまでの作業の効率化や質の向上、労力軽減を図るためのものではなく、主に経理処理や経営データの蓄積とその分析に資するためのものである。

例えば、ＡＩ－ＯＣＲシステムを導入することによって、人による入力が必要な紙伝票・ＦＡＸ（飼養資材発注、受領書、領収書、出荷伝票など）の面倒な入力作業を、ＡＩ解析によって認識率が向上したＯＣＲによる自動入力することによって事務処理にかかる労力・費用を軽減できる。

従来のＯＣＲでは、誤認識を避けるために予め定めたフォーマットを用意するなど、システムを導入するまでにひと手間もふた手間が必要だったが、ＡＩ－ＯＣＲでは、従来から使用している伝票をそのまま使用できるので、導入前の手間が要らなくなるのが大きい。もちろん、正確に読み込めるようにするためには、学習データを積み重ねさせる手間が発生するが、これまでの商習慣を変える必要がないのが大きなメリットとなる。

また、毎月の出荷頭数や販売金額、飼養にかかった経費など経営に関するデータを集計・解析して、より効率的で収益のあがる効率的な飼養計画の策定など、経営改善につながる情報を提供するシステムもある。こういったシステムの価値感は生産者毎に異なるだろうが、経費削減したい生産者や経営改善につながるヒントをつかみたい生産者にとっては、価値が見出しやすいシステムであり、これまで紹介した①センシング／モニタリング、②生体データ活用、③飼養環境データ活用、④自動運転／作業軽減などのシステムに比べればコスト的には安いので、比較的に導入しやすいだろう。しかし、それでもある程度の資金が必要なので、資材費高騰のあおりを受けた畜産家、特に窮状を訴える酪農家にとっては、新システムの導入が大きなハードルとなるのには変わりないだろう。

これまで検証してきた畜産関係のスマート農業システムは、畜産経営の効率化、生産力維持に役立つシステムであることに間違いないと思うが、やはり導入の際の資金問題を避けて通ることができない。このことが解決され、日本の畜産が維持され、発展していくことをシンとんぼは願っている。