子豚の圧死やせきの音を感知するAI…養豚場の生産性を高める

養豚場の生産性と収益性は、子豚の生存率によって左右される。母豚が子豚を押しつぶして起きる圧死事故や、呼吸器疾患への初期対応の不十分さなどは豚の死亡につながり、農家の収益性に致命的な打撃を与える。

実際、韓豚自助金管理委員会が発表した「ハンドンファームズ2025年全国韓豚農家成績」によると、専門ユーザーのうち上位10%農場のMSY（母豚1頭当たり年間出荷頭数）は24.4頭だったのに対し、下位10%は15.7頭で、上位と下位の格差は8.7頭に達した。

このような生産性の差は、そのまま農家の所得格差につながる。母豚100頭規模の農場を基準に換算すると、年間出荷頭数は870頭も差が出る。出荷1頭当たりの価格を53万5000ウォン（出荷体重115kg、枝肉歩留まり77.5%、枝肉1kg当たり6000ウォン基準）で計算すると、年間所得格差は実に4億6545万ウォンに達する。同じ農場規模でも、管理と生存率の違いだけで数億ウォン規模の所得の行方が決まることになる。

3重センサーで「行動・体温・音」を同時追跡…せき検知精度は95%超
このように、子豚の生存率向上と生産性格差の解消が養豚農家の所得向上の課題として挙げられる中、人工知能（AI）とセンサー融合技術を活用した精密モニタリングシステムが開発され、注目を集めている。

忠南大学スマート農業システム機械工学科のチョン・ソンオク教授研究チームは、農村振興庁が運営し韓国農業技術振興院が実施する「2026年農業技術産学協力支援事業」の一環として、「知能型豚健康モニタリングシステムの現場実証事業」を推進している。忠南大学が主管し、国立韓国農水産大学校（イ・スヒョプ教授チーム）が共同参加する今回の研究は、チョン教授チームが保有する特許技術である「人工知能基盤の豚疾病管理システム」と「豚舎疾病管理のためのモニタリングシステム」を実際の養豚場に適用し、技術検証を進める段階にある。

現場に投入された実証試作品は、豚舎内部環境を立体的にモニタリングするため、3種類の精密センサーとラズベリーパイ（Raspberry Pi 4B）ベースのデータ収集装置（DAQ）を融合した。3種類の精密センサーは、RGBカメラ（Raspberry Pi Camera V2）、熱画像カメラ（Thermal Expert Q1）、音センサー（Shure V7マイク）だ。
 

まずRGBカメラは、豚房ごとの豚の頭数を自動で数え、横になる、立つ、歩く、採食するなど主要な行動パターンを追跡する。個体数および行動認識の精度は、1次実証製品基準で95～97%に達する。熱画像カメラは、豚の体表温度の最大・最小・平均値をリアルタイムで測定し、発熱が疑われる個体や高温による熱ストレスの危険を検知する。音センサーは、豚舎内のせきの音（検知精度95%以上）、子豚圧死リスク音（精度90%以上）、尾かじりなどの異常発声を50Hz～16kHz帯域で感知し、1.5秒以内に反応する。

収集された映像と音声データは無線通信（Wi‑Fi）を通じてサーバーに送信され、農場主はPCのウェブダッシュボードやスマートフォンアプリで豚房内部の状態を24時間遠隔点検できる。異常音や発熱などの緊急事態が発生すると、農家のモバイル端末に即時警告通知が送られる。

研究チームは、忠清南道扶余と全北金堤の農場で妊娠豚および子豚の豚房にモジュールを構築し、データ収集とAIモデルの高度化を進めている。去る7月21日には、扶余郡農業技術センターで大韓韓豚協会扶余支部の関係者および農家約30人が出席する中、説明会と教育を開き、技術デモンストレーションを終えた。

今回の知能型モニタリングシステムは、人が24時間常駐しにくい豚舎環境でAIが早期警報の役割を果たし、子豚の死亡率を下げ、MSYなど養豚場の生産性を引き上げることができる技術として評価されている。

チョン・ソンオク教授は「農場主または農場職員が常駐していなければ分からない豚の状態を、AI技術を活用したモニタリングシステムを通じて把握できる。モニタリングで問題を確認した後、豚舎を訪れて措置すればよい」とし、「豚の異常状態を早期に感知できるため、生産性向上や人手削減などに効果がある」と紹介した。続けて「今回の現場実証を通じて、農家が実際に有用に使える技術へと高度化していく」と強調した。