活用事例

2025.06.12

AgTech360　オーストラリアで自律型ドローンによる家畜モニタリング時間を短縮

NestGen ’25のセッションの1つで、精密モニタリングと農場管理システムを専門とするオーストラリアの大手農業テクノロジー企業、AgTech360のプロジェクトマネージャーのコエンラッド・ブラント氏に話を聞いた。

南アフリカ、ニュージーランド、オーストラリアでの農業技術導入の豊富な経験を持つコエンラッド氏は、現代の畜産経営が直面する課題についてユニークな視点を持っている。

AgTech360は、オーストラリアの農業技術における革新的な力としての地位を確立しており、オーストラリア大陸の広大で多様な土地で家畜を管理するというユニークな課題に対処する統合ソリューションを生み出している。

同社の農場管理プラットフォームは、ライブカメラフィードからGISデータ、動物センサー情報まで、様々なデータソースを統合し、農家に情報に基づいた意思決定のための包括的な洞察を提供する。以下は、精密な家畜モニタリングのための自律型ドローンの活用についてのコメントである。

課題

–  AgTech360　プロジェクト・マネージャーのコエンラッド・ブラント氏

「オーストラリアは変わりやすい気候、干ばつ、洪水、極端な気温で知られ、最も乾燥した居住可能な大陸のひとつである。また、多くの地域がある。つまり、少し背景を説明すると、海岸から海岸までドライブするのは、月まで2往復するようなものです。」

 

・広大な地理的広がり：

オーストラリアの農場は数千ヘクタールに及ぶことが多く、手作業による検査は時間がかかり非効率的だ。このような距離で水場、フェンス、家畜を監視するには、かなりの資源が必要である。

・過酷な環境条件：

深刻な干ばつや洪水など、予測不可能な気象パターンのため、損失を防ぐためには水資源と家畜の健康状態を常に監視する必要がある。

・人手不足：

特に遠隔地では、熟練工を見つけることがますます難しくなっている。この人手不足により、大規模な物件で定期的な検査やメンテナンスを実施する能力が制限されている。

・資源管理：

水不足は重大な問題であり、水インフラの効率的なモニタリングは家畜の福祉と経営の持続可能性にとって不可欠である。

 

このような課題は、接続性の問題や極端な距離の問題により、従来の農業アプローチがますます非現実的でコスト高になるという、オーストラリア特有の地形によってさらに大きくなっている。

解決方法

AgTech360は、同社の農場管理プラットフォームとFlytBaseのドローン自律化ソフトウェアを組み合わせた統合精密農業システムを開発し、家畜のモニタリングと管理のための包括的なソリューションを構築した。

このソリューションの構成は以下の通り：

・ライブカメラフィード、GISデータ、動物センサーデータ、位置情報、医療記録、水測定、気象データを単一のインターフェイスに統合する集中農場管理プラットフォーム（AgTech360）。

・FlytBase社のドローン自律飛行ソフトウェアを搭載した自律飛行型ドローンで、オンデマンドでの配備や定期点検のためのスケジュール設定が可能。

・問題を検知し、水位を推定し、動物の行動パターンを監視できるAI搭載の分析機能

・リアルタイムの動物追跡と行動分析のためのGPSカラーやイヤータグとの統合

 

・水の監視：

このプラットフォームは、すべての水インフラ（タンク、トラフ）を、現在のレベルと状態を示すセンサーデータとともに表示する。センサーが故障したり、測定値が潜在的な問題を示している場合、ユーザーはプラットフォームのインターフェースから直接ドローンを配備し、目視検査を行うことができる。

・家畜の監視：

GPSカラーとイヤータグが敷地内の動物の動きを追跡する。異常なパターン（異常な群れ、急速な移動、境界の横断）が検出されると、システムは農家に警告を発し、農家はドローンを配備してリアルタイムで状況を把握することができる。

・セキュリティ監視

敷地の周囲に設置された固定カメラは、AIを活用して不正な物体や人物を検知し、継続的な監視を行う。検知後、ドローンを自動的に配備して空からの監視を行い、車のナンバープレートなどの追加証拠を撮影することができる。

・定期検査：

ドローンは、重要なインフラを定期的に点検するようにプログラムすることができ、画像とデータは自動的に分析され、管理プラットフォームに統合される。

 

各シナリオにおいて、ドローンは事前に設定されたGPS座標まで自律的に航行し、視覚データを取得し、この情報を分析し行動できるプラットフォームへ送信する。

仕組み

このシステムは、いくつかの主要なワークフローを通じて作動する。

・水の監視：

このプラットフォームは、すべての水インフラ（タンク、トラフ）を、現在のレベルと状態を示すセンサーデータとともに表示する。センサーが故障したり、測定値が潜在的な問題を示している場合、ユーザーはプラットフォームのインターフェースから直接ドローンを配備し、目視検査を行うことができる。

・家畜の監視：

GPSカラーとイヤータグが敷地内の動物の動きを追跡する。異常なパターン（異常な群れ、急速な移動、境界の横断）が検出されると、システムは農家に警告を発し、農家はドローンを配備してリアルタイムで状況を把握することができる。

・セキュリティ監視

敷地の周囲に設置された固定カメラは、AIを活用して不正な物体や人物を検知し、継続的な監視を行う。検知後、ドローンを自動的に配備して空からの監視を行い、車のナンバープレートなどの追加証拠を撮影することができる。

・定期検査：

ドローンは、重要なインフラを定期的に点検するようにプログラムすることができ、画像とデータは自動的に分析され、管理プラットフォームに統合される。

 

各シナリオにおいて、ドローンは事前に設定されたGPS座標まで自律的に航行し、視覚データを取得し、この情報を分析し行動できるプラットフォームへ送信する。

実施内容

AgTech360は、初期ユースケースとして水インフラのモニタリングから始め、段階的な導入に取り組みました。これによりチームは、より複雑な家畜モニタリングシナリオに拡大する前に、運用プロトコルを確立し、技術の信頼性を検証することができた。

統合プロセスでは、農場管理システムとドローンの自律性ソフトウェア間のシームレスな通信を確保するために、AgTech360のプラットフォーム開発者とFlytBaseの技術チームとの間で多大な協力が必要でした。

 

–  AgTech360　プロジェクト・マネージャーのコエンラッド・ブラント氏

「FlytBaseとそのAPIによって、ドローンとドローンの自律性をインターフェイスできるようになった。」

 

技術的な課題としては、遠隔地の農業地域で信頼できる接続性を確保すること（衛星インターネットとの統合によって解決された問題）、オーストラリアの奥地でよく見られるような、照明や天候が変わりやすい状況でも視覚データを分析できる堅牢なAIアルゴリズムを開発することなどがあった。

影響

自律型ドローンシステムの導入は、畜産業に大きな利益をもたらした。

 

・業務効率化

従来の方法に比べ、検査時間を最大75％短縮。

従来は何週間もチェックされていなかった、広大な不動産にまたがる資産の定期的なモニタリングが可能に。

労働リソースをより重要な業務に振り向け、労働力不足問題に対処する。

 

・資源管理の調査

水漏れや故障の早期発見による水管理の改善。

このシステムは、通常であれば何日も気づかれなかったであろう重要な水の問題を検出し、家畜の損失を数千ドルも削減できる可能性がある。

人員を派遣する前に特定の問題を特定することで、保守作業員の配備をより効率的に行う。

 

・家畜管理の改善

家畜の移動パターンと牧草地の利用状況に関する理解を深める。

行動分析による動物の健康問題の早期発見。

不必要な人間との関わりを最小限にすることで、動物へのストレスを軽減。

 

 

・セキュリティの向上

潜在的なセキュリティ侵害に対する迅速な対応能力。

可視化されたドローンの存在による抑止効果。

盗難や不法侵入の際の証拠収集の強化。

前途

AgTech360は、システムをさらに自動化するために、AI機能の強化を積極的に開発している。Coenraadは次のように考えている。

 

– AgTech360　プロジェクト・マネージャーのコエンラッド・ブラント氏

「境界線内の農家が、これらのドローンを何機も持ち、完全に自律的にタスクを実行し、いつどこに行くかを決定し、作物を監視し、問題を早期に発見し、報告するようなタスクをこなすシナリオだ。」

今後の開発計画には以下のようなものがある。

・視覚的なパターン認識による高度な動物の健康モニタリングにより、ストレス、病気、分娩イベントを検出する可能性がある。

・動物の移動パターンを分析し、給水ポイントや給餌場の最適な配置を提案する最適化アルゴリズム。

・予測分析とのさらなる統合により、潜在的な問題が業務に影響を及ぼす前に予測する。

 

– コエンラッド・ブラント氏は規制状況についてこう述べる

「安全が第一であり……空域利用者にリスクを与えることなく、農家のリスクも減らす必要があると思います。私は、このプロセスが合理化されると信じています」

結論

AgTech360とFlytBaseのコラボレーションは、オーストラリアの奥地のような厳しい環境において、自律型ドローン技術が家畜管理をどのように変革できるかを実証している。ドローンの自律性を包括的な農場管理システムに統合することで、かつては多大な時間と人的資源を必要としていた作業を、より効率的に、より頻繁に、労働力を増やすことなく実行できるようになる。

 

– コエンラッド・ブラント氏

「ユーザーがデータを閲覧し、管理するための簡単で洞察力のある方法がなければ、これらのテクノロジーは何の意味も持ちません」と、技術的に進んでいるだけでなく実用的で日々の農作業に利用しやすいソリューションを生み出すことの重要性を強調する。

FAQ

Q1. AIは家畜モニタリングにおける自律型ドローンの能力をどのように高めるのでしょうか？

AIにより、ドローンは水漏れ、動物の健康問題、セキュリティ上の懸念などの問題を独自に特定することができる。このシステムは、動物の異常な行動パターンを検出し、目視検査によって水位を分析し、問題が拡大する前に潜在的な問題を予測することができるため、事後的ではなく事前の管理が可能になる。

Q2. 家畜モニタリングに自律型ドローンシステムを導入した場合、農家はどの程度のROIを期待できますか？

具体的なROIは経営規模によって異なるが、農家は通常、省力化（検査時間の75％削減）、問題の早期発見（コストのかかる家畜の損失を防ぐ）、資源配分の改善によって利益を得ている。ほとんどの事業では、導入後12～18ヵ月以内に大きな利益が得られると報告されています。

Q3. オーストラリアの僻地の農業地域でよくある接続性の問題に、システムはどのように対処しているのでしょうか？

このシステムには衛星インターネット接続が組み込まれており、従来のネットワーク制限を克服している。さらに、ドローンは、ライブ接続が制限されている場合でも、あらかじめプログラムされたミッションで半自動的に動作し、送信のための再接続までデータを機内に保存することができる。