導入事例
牛の反芻データから”見る目”を養い、人材育成に繋げる!
状況を可視化・共有することです。
現在のスタッフは求人から選んでくる子がほとんどで、畜産に詳しい人ばかりではありません。牛の体調変化や出荷の仕上がり具合はごく一部のスタッフしか分からないという状況にリスクを感じ、その他のスタッフでも分かるようにしたいと考えていました。
人材の育成に課題感を感じている中で、一定以上可視化できるFarmnote Colorでそういった環境を改善したいと思いました。
最初のきっかけは営業さんのお話です。
ファームノートの営業さんから、Farmnote ColorにはAI搭載があると聞き、学習機能はどんなものがあるのか興味を持ちました。
肥育で何か活用できるところはないか相談したところ、肉牛の健康管理の指標の1つになるのではないかということで、Farmnote Colorの導入を決めました。
健康状態を可視化して、スタッフ全員で情報を共有しあえば、いいものがより沢山作れるのではないかという狙いがありました。
毎朝Farmnote Colorを開いて、反芻一覧で反芻時間が3時間以下の牛の一覧を確認します。その後、実際にその牛を見に行って、必要であれば適当な処置をします。また、同じマスで反芻時間が3時間以下の牛が何頭も出ていないか確認します。2頭3頭出ていれば、給餌のやり方を変えたりします。
また、牛の育て方を後世に残していくため、センサーで体調が怪しい牛をピックアップし、スタッフみんなで観察しています。体調が悪い時の牛の表情を覚えておく等、牛を見る目を養っています。
1人が使いこなせるのではなく、従業員も使いこなせるステップまで行きたいですね。
スタッフの意識が少し変わってきた気がします。例えば、低反芻の頭数をミーティングで共有して、低反芻が多くいれば最後にもう一回藁を足して帰るなど、数字に基づいて納得感のある作業が出来るようになりました。
また、24時間生体モニターがある安心感も感じています。
3000頭の牛を、朝昼晩2時間ずつ見回ったとして、1頭にかけられる時間は数十秒の単位な訳で、その瞬間にたまたま具合が悪そうな感じを出してくれたら処置ができるのですが、それは奇跡的な確率ですよね。その瞬間に状況を理解して判断する、というのもかなり難しいです。そこで、生体モニターのデータを元に、人が処置・経過観察の判断でをきる方が確実だと思います。
まだ先ですが、データから検証してみるというのは面白いと思います。月齢がバラバラなので難しいですが、反芻が落ちる時期などの共通項がデータで見えてきたら作業効率が上がると思います。
また、作業を見える化することで、+αの行動ができるようになることも期待しています。
現場に入ったら餌をあげる、水槽を洗う、牛舎を交換する等の作業はみんなやってくれますが、その先、気がついて+αで行動するというところがどうしても難しくなってくると思います。そこにITの力を借りて、みんなで作業として実行できるようになったら、この業界自体もアップデートが進む気がしますね。
経営形態 | 肉牛肥育 |
飼養頭数 | 14,000頭 |
Farmnote Color導入時期 | 2022年12月 |
インタビュー | 阿見様 |
牧場名 | 金子ファーム |
所在地 | 青森県 七戸町 |
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